LLM Council Expert Trader

LLM Council Expert Trader™ – KI-gestützter Multi-Agent-Handels-Expert Advisor für MT5

Übertragen Sie Ihre Handelsentscheidungen an einen KI-Rat aus Expert Tradern der nächsten Generation, der für disziplinierten, semi-passiven Handel auf Basis der Smart-Money-Konzepte (SMC) und der Inner-Circle-Trader-Methodik (ICT) entwickelt wurde.

LLM Council Expert Trader ist ein fortschrittlicher Expert Advisor (EA), der statische Indikatoren durch Echtzeit-Schlussfolgerungen ersetzt, die auf großen Sprachmodellen wie Claude, GPT, Qwen – und nun auch auf individuell angepassten LLMs, die lokal auf Ihrem eigenen Rechner laufen – basieren. Er funktioniert wie ein institutioneller Handelsdesk, in dem mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten und Vorurteile, Struktur, Risiko und Ausführung überprüfen, bevor ein Trade platziert wird.

Bitte lesen Sie sowohl für die Demo- als auch für die kostenpflichtige Version das Benutzerhandbuch, bevor Sie den EA verwenden.

🆕 NEU – Unterstützung für Ollama, llama.cpp Cloud-Inferenz (Vast.AI, DigitalOcean usw.) (Führen Sie Ihr feinabgestimmtes LLM, das auf Ihrer Vast.AI-Instanz gehostet wird, direkt über Ihren EA aus!)

🆕 Unterstützung für lokale Inferenz in LM Studio (KI lokal ausführen – keine API-Kosten!)

Die neueste Version bietet eine vollständige LM Studio-Integration, sodass Sie den gesamten AI Council auf Ihrer eigenen Hardware mit jedem GGUF-kompatiblen Open-Source-Modell ausführen können – komplett offline und ohne API-Kosten. Führen Sie Ihre LoRA-Adapter mit der Modellbasis zusammen, um Ihr feinabgestimmtes Modell in LM Studio mit GGUF Fusion Pro™ zu nutzen

• ✔ Führen Sie Llama 3.1, Qwen 2.5, Mistral, DeepSeek-R1-Distillate und mehr aus – lokal
• ✔ Keine API-Kosten für lokale Inferenz – Ihre KI gehört Ihnen, Ihre Daten gehören Ihnen
• ✔ Vollständiges Modell-Routing pro Agent – weisen Sie jedem Agenten unterschiedliche lokale Modelle zu (HTF, Struktur, Strategie, Ausführung)
• ✔ Nahtlose OpenAI-kompatible API – direkter Ersatz, keine Änderungen an den Prompts erforderlich
• ✔ Funktioniert im Hybrid-Routing-Modus zusammen mit OpenRouter und Together.ai
• ✔ Unterstützt optionale API-Schlüssel-Authentifizierung, wenn die LM Studio-Authentifizierung aktiviert ist
• ✔ Exponentieller Backoff mit 3 Wiederholungsversuchen für ausfallsichere lokale Serververbindungen
• ✔ Kostenverfolgung protokolliert lokale Aufrufe mit $0,00, um die Genauigkeit der Optimierer-Metriken zu gewährleisten

Empfohlene lokale Modelle für die Handelsanalyse:

• 🥇 Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF – Optimales Gleichgewicht zwischen Schlussfolgerungsqualität und VRAM-Verbrauch
• ⚡ Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF – Schnellste Inferenz, geringer VRAM-Bedarf (~8 GB)
• 🏆 Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF – Höchste Qualität, benötigt ~48 GB VRAM
• 🧠 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B – Hervorragende strukturierte Ausgabe für den Ausführungsagenten

🆕 NEU – Hybrides LLM-Routing (LM Studio + Together.ai + OpenRouter)

Die neueste Version führt ein intelligentes dreigleisiges Hybrid-Routing ein, das es dem EA ermöglicht, KI-Anfragen dynamisch zwischen LM Studio, Together.ai und OpenRouter zu leiten – gleichzeitig und pro Agenten –, je nach Verfügbarkeit, Preisgestaltung, Leistung oder Händlerkonfiguration.

• ✔ Automatische Weiterleitung von KI-Anfragen zwischen LM Studio, Together.ai und OpenRouter
• ✔ Prioritätsreihenfolge: LM Studio → Together.ai → OpenRouter (vollständig konfigurierbar)
• ✔ Optimierung von Kosteneffizienz, Latenz und Zuverlässigkeit
• ✔ Zugriff auf ein breiteres Ökosystem von KI-Modellen – lokal und in der Cloud
• ✔ Manuelle Konfiguration der Anbieterpriorität oder des Fallbacks
• ✔ Erhöhte Ausführungskontinuität bei API-Ausfällen
• ✔ Ausführung ressourcenintensiver Modelle lokal für HTF/Ausführung und schneller Cloud-Modelle für Struktur/Strategie

Dieses Upgrade bietet mehr Flexibilität, Redundanz und Kostenoptimierung für KI-gesteuerte Handelsabläufe.

🆕 NEU – Benutzerdefinierte LLM-Agenten (LoRA / Adapter / Unterstützung für Fine-Tuning)

Die neueste Version führt erweiterte Modellanpassungsmöglichkeiten ein, sodass Händler und Entwickler ihre eigenen LoRA-Adapter, feinabgestimmte Modelle oder benutzerdefinierte Struktur-Agenten einsetzen können.

• ✔ Verwenden Sie benutzerdefinierte LoRA-Adapter für die SMC/ICT-Strukturerkennung
• ✔ Integrieren Sie feinabgestimmte LLMs, die auf Ihren eigenen Marktdaten trainiert wurden
• ✔ Weisen Sie jedem Agenten unterschiedliche Modelle zu (HTF, Struktur, Strategie, Ausführung)
• ✔ Ideal für eigene Analysen, Prop-Firmen und Quant-Trader

Damit ist LLM Council Expert Trader nicht nur ein EA, sondern ein KI-Handelsframework auf Forschungsniveau.

🆕 NEU – Holen Sie sich alles, was Sie zum Trainieren auf Together.ai oder anderswo benötigen, um Ihren perfekten Trading-LLM-Agenten zu erstellen. Holen Sie sich Ihren JSONL-Datensatzgenerator zur Feinabstimmung Ihres KI-Handelsagenten

Warum Trader den LLM Council Expert Trader nutzen

• ✔ Reduziert die Bildschirmzeit und emotionale Entscheidungsfindung
• ✔ Wendet ICT- und SMC-Logik konsequent und objektiv an
• ✔ Sorgt für strengen Risiko- und Drawdown-Schutz
• ✔ Ideal für Prop-Firm-Herausforderungen, Live-Konten und Demokonten
• ✔ Kostenloser Einsatz von KI durch lokale Inferenz über LM Studio

Multi-Agent-KI-Architektur

• HTF-Agent: Erkennt Verzerrungen in höheren Zeitrahmen (D1/H4/H1) anhand von SMC-, Liquiditäts- und AMD-Phasen.
• Struktur-Agent: Identifiziert MSS, BOS, FVGs und Orderblöcke auf M5 – jetzt vollständig kompatibel mit benutzerdefinierten LoRA-Modellen, feinabgestimmten Modellen oder lokalen LM Studio-Modellen.
• Strategie-Agent: Wählt Strategien aus oder passt sie basierend auf Volatilität und der jüngsten Performance an.
• Ausführungs-Agent: Endgültiger Risikoprüfer (Mindest-R:R 1:2, Spread- und Portfolio-Prüfungen).

Erweitertes Risiko- und Positionsmanagement

• Dynamische Positionsgrößenanpassung (0,25x – 2x Basisrisiko)
• Automatische, auf Drawdown basierende Risikoreduzierung (>5 %)
• Breakeven, Trailing Stops hinter Strukturen
• Teilweise Gewinnmitnahme (30 % / 60 %)
• Automatische Schließung bei ungünstiger Marktstruktur oder Inaktivität

Integration von LLM- und KI-Anbietern

• 🆕 LM Studio Local Inference – Führen Sie Open-Source-Modelle kostenlos auf Ihrer eigenen Hardware aus
• Hybride LLM-Echtzeitanalyse über die OpenRouter-API und Together.ai
• Unterstützt Claude-3.5-Sonnet, o1-mini, Qwen-2.5-72B und weitere Modelle über die Cloud
• Unterstützt Llama 3.1, Qwen 2.5, Mistral, DeepSeek-R1-Distillate und mehr über das lokale LM Studio
• Benutzerdefinierte LoRA-Adapter und feinabgestimmte LLMs über Together.ai
• Modellüberschreibung pro Agent (HTF / Struktur / Strategie / Ausführung) – in der Cloud oder lokal
• Erfasst API-Kosten zur Effizienzsteigerung (lokale Inferenzprotokolle werden als 0,00 $ erfasst)

🧠 So wählen Sie das richtige LLM für den Handel aus (mit Livebench)

Nicht alle großen Sprachmodelle (LLMs) schneiden bei finanziellem Denken, der Analyse von Marktstrukturen oder der Kosteneffizienz gleich gut ab. Um Modelle objektiv zu vergleichen, empfehlen wir die Nutzung von Livebench.ai, einer unabhängigen Benchmark-Plattform für die LLM-Leistung unter realen Bedingungen.

• 1️⃣ Konzentrieren Sie sich auf die Bewertungen für Schlussfolgerungen und Analysen
  Unverzichtbar für die Erkennung von SMC-/ICT-Strukturen und die Ausführungslogik.
• 2️⃣ Abwägen von Qualität und Kosten
  Ermitteln Sie das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für die Intraday-Analyse. Mit LM Studio kosten lokale Modelle immer 0,00 $.
• 3️⃣ Passen Sie das Modell an die Aufgabe an
  • HTF-Bias → Modelle mit starker Schlussfolgerungsfähigkeit (Claude-Klasse oder lokal Qwen2.5-72B)
  • Struktur und Ausführung → schnelle Modelle, benutzerdefinierte LoRA-Adapter oder lokal Llama-3.1-8B
• 4️⃣ Mit dem Markt mitwachsen
  Wechseln Sie die Modelle aus oder feinstimmen Sie sie, wenn sich die Volatilität und das Strukturverhalten ändern.

💡 Tipp: Testen Sie neue LLMs, LoRA-Adapter, feinabgestimmte Modelle oder lokale LM Studio-Modelle stets auf Demokonten, bevor Sie sie live oder mit echtem Kapital einsetzen.

Leistungserwartungen*

• Gewinnquote: 45–65 %
• Profitfaktor: 1,5–2,5+
• Maximaler Drawdown: <15 % bei aktivierten Schutzmaßnahmen
• Durchschnittliche LLM-Kosten: ~0,01–0,05 $ pro Analyse (Cloud) / 0,00 $ bei lokaler Inferenz mit LM Studio

*Die Ergebnisse hängen von den Marktbedingungen und den Einstellungen ab. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse.

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Keine wiederkehrenden EA-Gebühren. Unbegrenzte Nutzung.
(Es fallen lediglich Kosten für die API-Nutzung an – oder nutzen Sie das Programm völlig kostenlos mit der lokalen Inferenz von LM Studio)

Anleitung zur Nutzung:

1. Richten Sie Ihren OpenRouter-API-Schlüssel ein (erhalten Sie diesen unter openrouter.ai). Optional bei Verwendung der lokalen Inferenz von LM Studio.
2. Laden Sie die erforderlichen Indikatoren (.ex5) herunter und speichern Sie sie unter \MQL5\Indicators: AVPT_indicator; CRT_Candle_Range_Theory_Indicator; HistoricaPriceProjection; ICT_Concepts; Liquidity Swings; Liquidity Sweep; Multi_Timeframe_Harmony_Index_indicator; Support and Resistence Levels with Breaks; TradingSessions_IB_Signals
3. Fügen Sie die Indikatoren den M5–H1-Charts hinzu.
4. Fügen Sie den EA zu den M5–H1-Charts hinzu. Optionale Konfigurationen: Forex-Konfiguration; Krypto-Konfiguration
5. Überwachen Sie die Protokolle hinsichtlich der Entscheidungen und Trades des Agenten.

🖥️ Optional: Einrichtung der lokalen Inferenz in LM Studio

1. Laden Sie LM Studio herunter und installieren Sie es (kostenlos, Windows/Mac/Linux).
2. Laden Sie ein GGUF-Modell (z. B. Qwen2.5-14B-Instruct oder Llama-3.1-8B-Instruct) aus dem LM Studio-Modellbrowser herunter.
3. In LM Studio → Registerkarte „Local Server “: Aktivieren Sie CORS und klicken Sie dann auf „Start Server“ (Standardport 1234).
4. In MT5 → „Tools“ → „Optionen“ → „Expert Advisors“ → aktivieren Sie „WebRequest“ und fügen Sie http://localhost:1234 hinzu.
5. In den EA-Eingaben: Setzen Sie „InpUseLMStudio“ auf „true“ und „InpLMStudioURL“ auf „http://localhost:1234/v1/chat/completions“.

Obligatorischer Schritt: URLs im Terminal hinzufügen

Laut Dokumentation: Um die Funktion „WebRequest()“ zu verwenden, fügen Sie die folgenden URLs zur Liste der zugelassenen Adressen hinzu:

https://openrouter.ai https://api.together.xyz http://localhost:1234 (fügen Sie diese hinzu, wenn Sie die lokale Inferenz von LM Studio verwenden)

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