#!/usr/bin/env python3
"""Wie gross ist die Exit-Slippage bei KURZEN Haltedauern?

ANLASS (2026-08-06): `backtest_squeeze_m1.py` hat gezeigt, dass der Squeeze auf M1
an genau einer Zahl haengt — der Exit-Slippage. M1 kippt bei **~0,04 $**, M5 erst
bei **~0,09 $** (Faktor 2,2 = das ATR-Verhaeltnis; Slippage ist absolut und frisst
deshalb vom kleinen Stop den doppelten Anteil).

⚠ WARUM DIE VORHANDENE ZAHL NICHT REICHT. `analyze_execution.py` meldet
„Ø 0,234 · Median 0,017 · Max 4,192" — aber das ist die Statistik NUR ueber die
Faelle, die schlechter als der Initial-SL endeten (`if gap > 0`). Es ist der
Median der Ausreisser, nicht der aller Exits. Und der Ø wird von wenigen
Gap-Faellen getragen, die lange gehaltene Trades betreffen. Ein M1-Scalp lebt
≤24 min (`LIVE.timestop`) und hat kaum Gap-Exposure — die Frage ist also, wie die
Verteilung **bedingt auf kurze Haltedauern** aussieht.

METHODE — und warum sie sauber ist:
  gap = (sl_at_entry − exit_price) × Richtung   ... > 0 heisst „schlechter als der
  Initial-SL". Das **Trailing kann den gap nur negativer machen** (es zieht den SL
  in Gewinnrichtung, der Exit wird also besser als der Initial-SL). Ein POSITIVER
  gap ist damit **unkontaminierte Slippage** — er kann nicht vom Trailing kommen.
  Negative gaps mischen „Trail hat gezogen" und „guenstiger Fill" und sind deshalb
  nicht interpretierbar; sie werden nur gezaehlt, nicht gemittelt.

  Daraus die belastbare Groesse — eine UNTERGRENZE des Erwartungswerts:
      E[Slippage] ≥ P(gap > 0) × Ø(gap | gap > 0)
  Untergrenze, weil ein getrailter Stop mit Slippage negativ bleiben kann und dann
  nicht mitzaehlt.

Aufruf:  python analyze_slippage_holdtime.py
"""
import sqlite3
import sys
from datetime import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo

_BERLIN = ZoneInfo("Europe/Berlin")
_DB = "oil_widget_history.db"
# Kipp-Punkte aus backtest_squeeze_m1.py (Exit-Slippage in Dollar)
_KIPP_M1, _KIPP_M5 = 0.04, 0.09
_EIMER = ((0, 15), (15, 30), (30, 60), (60, 120), (120, 10 ** 9))


def _q(v, p):
    s = sorted(v)
    return s[min(len(s) - 1, int(p * len(s)))] if s else 0.0


def block(titel, rows):
    print()
    print("=" * 92)
    print(f"  {titel}")
    print("=" * 92)
    print(f"  {'Haltedauer':<14} {'SL-Closes':>10} {'davon slip':>11} {'Rate':>7} "
          f"{'Ø|slip':>8} {'Med':>7} {'p90':>7} {'Max':>7} {'E[slip] ≥':>11}")
    gesamt = []
    for a, b in _EIMER:
        grp = [r for r in rows if a <= r["min"] < b]
        if not grp:
            continue
        pos = [r["gap"] for r in grp if r["gap"] > 0]
        rate = len(pos) / len(grp)
        e = rate * (sum(pos) / len(pos)) if pos else 0.0
        gesamt.append((a, b, len(grp), e))
        lbl = f"{a}–{b} min" if b < 10 ** 8 else f">{a} min"
        print(f"  {lbl:<14} {len(grp):>10} {len(pos):>11} {rate:>6.0%} "
              f"{(sum(pos)/len(pos) if pos else 0):>8.3f} {_q(pos, 0.5):>7.3f} "
              f"{_q(pos, 0.9):>7.3f} {(max(pos) if pos else 0):>7.3f} "
              f"{e:>10.4f} $")
    return gesamt


def main():
    db = sqlite3.connect(_DB)
    db.row_factory = sqlite3.Row
    rows = []
    for r in db.execute(
            "SELECT direction, entry_time, exit_time, entry_price, exit_price, "
            "sl_at_entry, pnl, setup FROM trades "
            "WHERE closed_by='sl' AND sl_at_entry IS NOT NULL "
            "AND exit_price IS NOT NULL AND exit_time IS NOT NULL"):
        d = 1 if str(r["direction"]).upper() in ("BUY", "LONG") else -1
        rows.append({
            "gap": (r["sl_at_entry"] - r["exit_price"]) * d,
            "min": (r["exit_time"] - r["entry_time"]) / 60.0,
            "std": datetime.fromtimestamp(r["entry_time"], _BERLIN).hour,
            "setup": r["setup"] or "",
        })
    if not rows:
        print("keine SL-Closes mit Initial-SL in der DB"); return 1

    print("=" * 92)
    print("  EXIT-SLIPPAGE NACH HALTEDAUER — die offene Zahl aus backtest_squeeze_m1.py")
    print("=" * 92)
    print(f"  {len(rows)} SL-Closes mit bekanntem Initial-SL")
    print("  gap > 0 = schlechter als der Initial-SL = unkontaminierte Slippage")
    print("  (das Trailing kann den gap nur NEGATIVER machen, nie positiver)")

    g_alle = block("ALLE SL-Closes", rows)
    block("NUR 10–17 Uhr (das Fenster der M1-Variante C)",
          [r for r in rows if 10 <= r["std"] < 18])

    print()
    print("=" * 92)
    print("  URTEIL — gegen die Kipp-Punkte aus backtest_squeeze_m1.py")
    print("=" * 92)
    print(f"  M1 kippt bei ~{_KIPP_M1:.2f} $ · M5 kippt bei ~{_KIPP_M5:.2f} $")
    kurz = [(a, b, n, e) for a, b, n, e in g_alle if b <= 30]
    if kurz:
        n = sum(x[2] for x in kurz)
        e = sum(x[3] * x[2] for x in kurz) / n if n else 0.0
        print(f"  Kurze Trades (<30 min): n={n} · E[Slippage] ≥ {e:.4f} $")
        if e >= _KIPP_M1:
            print(f"  → ❌ ueber der M1-Kippgrenze ({_KIPP_M1:.2f} $) — M1 erledigt.")
        elif e >= _KIPP_M1 * 0.6:
            print(f"  → ⚠ unter der Grenze, aber im Risikobereich (>{_KIPP_M1*0.6:.3f} $).")
            print("    ⚠ Es ist eine UNTERGRENZE — der wahre Wert liegt darueber.")
        else:
            print(f"  → ✅ klar unter der M1-Kippgrenze.")
        print()
        print("  ⚠ Vorbehalt, der bleibt: die Haltedauer eines SL-Closes ist NICHT")
        print("    die eines M1-Scalps. Sie stammt aus M5-/manuellen Trades mit")
        print("    breiterem Stop; ein M1-Trade mit halb so weitem Stop wird im")
        print("    Schnitt frueher getroffen. Die Zeile '<15 min' ist deshalb die")
        print("    naechste Naeherung, nicht der gesuchte Wert selbst.")
    return 0


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())
