Cortex AI Strategy für NinjaTrader 8 — selbstoptimierende Orders
v0.6.6 · 13 Order-Management-Actions · 5-Filter-Stack · Reinforcement Learning
Manuelle Order-Verwaltung kann das Trading-Ergebnis negativ beeinflussen
Du erkennst das Setup. Du steigst ein. Dann beginnt der Stress: Stop verschieben, Teil-Exit setzen, Trail nachziehen, Re-Entry bewerten. Drei manuelle Entscheidungen pro Trade — alle unter Zeitdruck.
Stops werden zu früh oder zu spät verschoben
Break-Even-Lock nach Bauchgefühl. Trailing per Hand. Bei einem Drawdown von 4 Ticks ziehst du den Stop in den Profit — und wirst genau dort ausgestoppt. Bei einem Runner lässt du den Stop zu weit hinten und gibst die Hälfte des Gewinns zurück.
Setups ohne Pre-Entry-Filter
Niedriges ATR + Wyckoff-Range + POC-Pin — alle drei Faktoren würden einen erfahrenen Trader skippen lassen. Aber im Sekundentakt erkennst du diese Konstellation nicht. Ergebnis: Trades in toten Phasen mit minus-EV.
Keine Lern-Schleife — jeder Tag fängt bei null an
Du verlierst dreimal hintereinander mit derselben Signal-Konstellation. Aber morgen sitzt du wieder am Chart und nimmst dasselbe Setup. Ohne strukturierte Outcome-Analyse wiederholst du deine Muster — auch die schlechten.
Drei Schutzschichten zwischen deinem Kapital und einem schlechten Trade
Die Cortex AI Strategy ist ausschließlich für den ES (E-mini S&P 500) entwickelt, getestet und optimiert. Stop-/Target-Abstände und Orderflow-Schwellen sind auf Volatilität, Tickstruktur und Liquidität des ES abgestimmt — auf anderen Instrumenten wie dem NQ können dieselben Einstellungen zu sofortigen Stop-Outs führen, daher machen wir dort keine Funktionsaussage. Die Analyse-Werkzeuge funktionieren dagegen auf jedem Instrument.
Cortex OEM AI greift an drei Stellen ein: vor dem Entry, während des Trades und nach dem Trade. Jede Schicht ist messbar, im NT8-Chart sichtbar und konfigurierbar.
5-Filter-Stack vor jedem Entry
Fünf parallele Hard-Filter prüfen jedes Setup, bevor eine Order rausgeht. Trades in toxischen Marktphasen werden geblockt — nicht ausgeführt und nachträglich gerettet, sondern gar nicht erst eingegangen.
- Low-ATR-Filter (Mindest-Volatilität)
- Wyckoff-Conflict (Regime vs. Phase)
- POC-Pin-Filter (±3 Ticks von POC)
- Counter-Regime-Defense (aiConf-Gate)
- Wyckoff-Trap (SHORT+ACCUM, LONG+DIST)
13 Order-Management-Actions während des Trades
Die Strategy adaptet Stop, Targets und Trail-Logik live — abhängig von Wyckoff-Regime, Magnet-Position (DOM/Iceberg) und Trade-Reife. Counter-Flow Hard-Veto blockt Magnet-Bypässe gegen ≥±30% Large-Player-Bias, DOMINANT-WALL-SL verankert den Stop an der dominanten Order-Book-Wall (Cap ≤24 Ticks).
- STOP_TIGHTEN / STOP_LOOSEN
- MOVE_TO_BE / TRAIL_AGGRESSIVE / TRAIL_LOOSE
- T2_PULL_IN / T2_EXTEND
- QUICK_PROFIT / PARTIAL_EXIT
- PRE_STOP_EXIT / RE_ENTRY
- SKIP_SETUP / SUPPRESS_TRAIL
Own-Model Reinforcement Learning nach jedem Trade
Die RL-Engine lernt ausschließlich aus deinen eigenen Trades — ab Trade #1, voll aktiv ab 30 Trades. Kein Pretrained-Bundle. Signal-Regime-Keys (z. B. Dlt_TREND_BEAR) bekommen Gewichte zwischen 0.1 und 3.0.
- strategy_learn.json (User-persistent)
- NET SAVED Lock-In-Credit
- Counterfactual V2 für PRE_STOP_EXIT
- Magnet-Gate (DOM/Iceberg-Bypass)
- RL aktiv ab 30 eigenen Trades
Ein realer Trade-Verlauf — vom Setup bis zum Lock-In
Beispiel-Trade vom 21.05.2026, 17:36 CEST: LONG OFA_Normal in der Lunch-Phase. Vier OEM-Aktionen feuerten parallel und steuerten die Position vom Einstieg bis zum Exit.
4 OEM-Aktionen in 9 Minuten
Die Strategy erkannte LUNCH-Phase + NEUTRAL-Regime und shrinkte T1 auf 12 Ticks (statt 14). Bei 9 Ticks MFE feuerte die Pre-T1 BE-Lock automatisch und sicherte den Stop auf Break-Even. Nach T1-Fill setzte STOP_TIGHTEN den Trail auf +11 Ticks Lock-In.
- 17:36:04 · PHASE-T1-SHRINKLunch × NEUTRAL = 0.80 · T1 14T → 12T, BeTrigger 11T → 9T
- 17:38:22 · PRE-T1 BE-LOCKMFE = 9.0T = BeTrigger · Stop 7416 → 7418.50 (BE+0.5T)
- 17:41:55 · T1-FILLLimit @ 7422 gefilled · Quantity halved, Runner aktiv
- 17:43:18 · OEM STOP_TIGHTENLock-In +11T · weight 1.44 → 1.56 (Regime-Match)
- 17:45:09 · EXITRunner-Stop fired · OEM-Trail vs. Default-Trail
Was im Code steht, nicht was im Marketing klingt
Jeder Wert in dieser Tabelle ist direkt aus der Strategy v0.6.6 nachweisbar — nicht aus Backtest-Marketing oder geschätzten Annahmen.
Häufige Fragen zur Cortex AI Strategy
Die meisten Trader fragen die gleichen sechs Dinge, bevor sie die Strategy live laufen lassen. Hier sind die Antworten.
Wie funktioniert das RiskLevel und welche Stufen gibt es?
Es gibt einen einzigen Master-Regler: RiskLevel 1–3 (das interne RiskMode-Dropdown ist ausgeblendet). Level 1 (Conservative) addiert +2 auf den Score-Mindestwert und +1 auf die Mindest-Signal-Quellen und macht den AI-Gate verpflichtend (HARD). Level 2 (Moderate) lockert das auf +1/+1 mit Soft-AI-Gate. Level 3 (Aggressive) nimmt kein Tightening vor.
Die $-Risk-Limits (MaxLoss, DayTarget, ProfitLock, Cooldown) sind unabhängige User-Eingaben und werden vom RiskLevel nie überschrieben. Empfehlung für die ersten 2–3 Trading-Wochen: Level 2. Sobald deine eigenen RL-Daten gesammelt sind und du die Logs verstanden hast, kannst du auf Level 3 umstellen.
Lernt die Strategy aus einem Pretrained-Bundle?
Nein. Es gibt kein Pretrained-Bundle mehr. Die RL-Engine ist ein Own-Model: sie lernt ausschließlich aus deinen eigenen Trades — ab Trade #1 wird mitgeschrieben, voll aktiv wird das Reinforcement Learning ab 30 eigenen Trades.
Deine Gewichte landen in einer strategy_learn.json in deinem User-Verzeichnis. Bestehende Dateien werden nie überschrieben — deine eigenen RL-Daten sind sicher. Im TrainingMode kannst du die Logik rein in SIM (ohne echtes Risiko) einüben.
Wie funktioniert die Pre-T1 BE-Lock konkret?
Sobald dein Trade einen MFE (Maximum Favorable Excursion) erreicht, der dem BeTrigger entspricht, verschiebt die Strategy automatisch deinen Stop auf Break-Even +0,5 Ticks. Das passiert vor T1-Fill — nicht erst danach.
In Lunch- und Afternoon-Phasen mit NEUTRAL- oder RANGE-Regime shrinkt eine Matrix den BeTrigger zusätzlich (z. B. Lunch × NEUTRAL = 0.80, also BeTrigger 11T → 9T). Resultat: kleinere Trades werden früher abgesichert.
Was ist das Magnet-Gate und warum ist es ein Bypass?
Der Indikator schreibt alle 500ms eine indicator_magnet_state.json mit DOM-Aggregation und Iceberg-Position aus dem Order-Book. Das Magnet-Gate liest diese Datei: wenn ein massiver Liquiditäts-Magnet (DOM-Cluster + Iceberg) in Trade-Richtung über dem Entry liegt UND deine MFE ≥ 8 Ticks ist, wird die PRE_STOP_EXIT-Logik bewusst übersprungen.
Begründung: in dieser Konstellation will der Markt höher laufen. Ein vorzeitiger Exit würde den Reversal-USP der CORTEX-Engine konterkarieren.
Auf welchen Instrumenten läuft die Strategy?
Primär getestet und tradierbar auf ES (E-Mini S&P 500) und NQ (Nasdaq Futures). Sessions-Erkennung läuft in NY-Zeit (siehe GetETTod()), Anzeige im Chart in deiner NT8-Timezone.
Crude Oil (CL) und MES/MNQ funktionieren ebenfalls, aber die Default-Bracket-Werte (SL/T1/T2 in Ticks) sind auf den ES-Tickwert kalibriert. Bei kleineren/größeren Tickwerten in den RegimeBrackets-Dict-Defaults anpassen.
Welcher Plan brauche ich und was kostet die Strategy?
Die Cortex AI Strategy ist Pro und Institutional vorbehalten — nicht im Trial. Trial nutzt das Trial-NT8-ZIP (Bridge + Indicator v0.3.13, ohne Auto-Strategie) und ist nur lizenz-/zeitbegrenzt.
Pro-Pläne: 99 €/Monat, 890 €/Jahr (statt 1.188 €) oder 2.997 € Founder-Lifetime (1/5 verkauft). Alle Preise zzgl. 21 % IVA. Pro/Trial unterstützen +49 €/Monat je zusätzlichem PC (1 PC pro Lizenz).