backtest_consolidation.py: Konsolidierungs-Setups gemessen -> alle VERWORFEN

User-Vorgabe "lerne fuer die Gesamtempfehlung die Konsolidierungen" (3 Chart-
Beispiele: False Breakout, Distribution, Accumulation + Retest). Alle auf derselben
Box wie der validierte Squeeze, 80k M5-Bars, 2 Halbjahre, Live-Exit + Echtkosten.

A) False Breakout / Liquidity Sweep: faellt in JEDER Variante durch (Rueckkehr
   1/2/3 Bars x Live-/Setup-Exit x Session). H1 durchgehend negativ, H2 leicht
   positiv = Regime-Kippen. Der Setup-eigene Exit (Stop am Docht, Ziel Gegenseite)
   ist in ALLEN 6 Kombinationen negativ.
   Nebenbefund: 54% aller Box-Ausbrueche kehren binnen 3 Bars zurueck -- der
   Squeeze-Ausbruch scheitert mehrheitlich (passt zur 43%-Trefferquote). Die
   Gegenrichtung zu handeln rettet das nicht.

B/C) Distribution/Accumulation: Basisrate widerlegt die Richtungs-Hypothese direkt
   (48% bzw. 52% treffen die Erwartung, Zufall = 50%). "Distribution" sah mit
   +0.168/+0.270 tragfaehig aus -- der KONTROLLTEST (gleicher Vor-Trend, Bruch in
   die Gegenrichtung) liefert in H2 mit +0.364 sogar MEHR. Beide sind schlicht
   Box-Ausbrueche mit Trailing; welcher fuehrt, wechselt mit dem Regime.

Retest-Einstieg: in beiden Haelften schlechter als der direkte Bruch.

Fazit: nichts davon in die Gesamtempfehlung. 17. verworfener Signal-Eingriff.
Methodisch: der Kontrolltest ist genau der, der bei backtest_patterns.py noch
fehlt -- hier hat er die Idee gekippt.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

CLAUDE.md

@@ -1371,6 +1371,36 @@ dort bereits nachvalidiert, ØR +0,305.) **Eine** Oberfläche:
   klein & kaum handelbar; NY Fed: SKS nicht profitabel; out-of-sample schwach) UND der
   Struktur-Klasse (Muster = Swings+Trendlinien = die gerade verworfene Klasse). **11.
   verworfener Signal-Eingriff — am Signal ist nichts zu holen.**
+- **Konsolidierungs-Setups (False Breakout · Distribution · Accumulation · Retest)
+  = VERWORFEN (gemessen `backtest_consolidation.py`, 2026-07-30, User-Vorgabe „lerne
+  für die Gesamtempfehlung die Konsolidierungen", 3 Chart-Beispiele):** Alle auf
+  DERSELBEN Box wie der validierte Squeeze (10 M5-Bars ≤2,5×ATR), 80k Bars, 2
+  Halbjahre, Live-Exit + Echtkosten.
+  · **A) False Breakout / Liquidity Sweep** (Ausbruch kehrt zurück → Gegenrichtung):
+  **fällt in JEDER Variante durch** (Rückkehr-Fenster 1/2/3 Bars × Live-/Setup-Exit ×
+  Session) — H1 durchgehend negativ (−0,127…−0,252), H2 leicht positiv = Regime-Kippen.
+  Der **Setup-eigene Exit** („Stop hinter dem Docht, Ziel = Gegenseite der Range") ist
+  in ALLEN 6 Kombinationen negativ — dieselbe Beobachtung wie bei den SMC-Sweeps und
+  den Chartmustern: der Lehrbuch-Exit trägt nicht, der Ertrag kommt (wenn überhaupt)
+  vom generischen Trailing. ⚠ **Wertvoller Nebenbefund:** **54 % aller Box-Ausbrüche
+  kehren binnen 3 Bars in die Box zurück** — der Squeeze-Ausbruch scheitert also
+  mehrheitlich (deckt sich mit seiner 43 %-Trefferquote). Die Gegenrichtung zu handeln
+  rettet das aber NICHT.
+  · **B/C) Distribution/Accumulation** (Ausbruchsrichtung aus dem Trend VOR der Box
+  vorhersagbar?): **die Basisrate widerlegt es direkt** — nur **48 %** der Boxen nach
+  Aufwärtstrend brechen nach unten, 52 % bei Accumulation (Zufall = 50 %). „Distribution"
+  sah mit ØR +0,168/+0,270 zunächst tragfähig aus; der **KONTROLLTEST** (derselbe
+  Vor-Trend, aber Bruch in die GEGENrichtung = Trendfortsetzung) liefert in H2 mit
+  **+0,364 sogar MEHR** als die Distribution-Hypothese (H1: −0,021). Beide Varianten
+  sind Box-Ausbrüche mit Trailing; welche führt, wechselt mit dem Regime. **Kein
+  Richtungs-Edge aus dem Vor-Trend.**
+  · **Retest-Einstieg** (statt beim Bruch am zurücklaufenden Level einsteigen):
+  in BEIDEN Hälften schlechter als der direkte Bruch (Distribution −0,071/+0,010,
+  Accumulation −0,184/−0,131) — der Retest kostet den besseren Einstiegspreis.
+  **Fazit: nichts davon in die Gesamtempfehlung.** Der Squeeze bleibt die einzige
+  validierte Box-Verwertung. **17. verworfener Signal-Eingriff.** ⚠ Methodisch wichtig:
+  Der Kontrolltest („trägt die Hypothese mehr als ein beliebiger Ausbruch?") ist genau
+  der, der bei `backtest_patterns.py` noch fehlt — hier hat er die Idee gekippt.
 - **Volume Profile / „Liquiditätslinien" (POC/HVN/LVN, Value Area) = VERWORFEN
   (gemessen `backtest_volume_profile.py`, 2026-07-30, User-Frage „System zur besseren
   Vorhersage — Liquiditätsnachfragelinien / wahrsch. Verkaufslinie?"):** Getestet, WEIL

backtest_consolidation.py

@@ -0,0 +1,311 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""backtest_consolidation.py — KONSOLIDIERUNGS-SETUPS messen (B2, User-Vorgabe
+2026-07-30 „lerne für die Gesamtempfehlung die Konsolidierungen").
+
+Drei vom User beschriebene Setups, alle auf DERSELBEN Box:
+  A) **False Breakout / Liquidity Sweep** — Ausbruch kehrt sofort zurück → Einstieg
+     in die GEGENRICHTUNG (Stops der Ausbruchs-Trader wurden abgeräumt).
+  B) **Distribution (bearish)** — Range NACH einem Aufwärtstrend: Smart Money
+     verteilt in die Range hinein, danach Bruch nach UNTEN → Short.
+  C) **Accumulation (bullish)** — Range NACH einem Abwärtstrend: leises Einsammeln,
+     danach Bruch nach OBEN → Long.
+  (+) **Retest-Variante** zu B/C: Einstieg erst, wenn der Kurs zum gebrochenen
+     Level zurückkommt, statt direkt beim Bruch.
+
+⚠ Die eigentliche NEUE Frage bei B/C: Ist die **Ausbruchs-RICHTUNG aus dem Trend VOR
+der Box vorhersagbar?** Der validierte Squeeze handelt den Ausbruch richtungs-neutral
+(er nimmt, was kommt). B/C behaupten das Gegenteil der naiven Trendfolge — Range nach
+Aufwärtstrend soll nach UNTEN brechen. Das ist deskriptiv sofort prüfbar und wird hier
+zuerst gemessen (Basisraten), bevor überhaupt ein R-Ertrag gerechnet wird.
+
+Setup laut User:
+  · Preis bricht scheinbar aus der Konsolidierung aus (über Resistance / unter Support)
+  · kehrt sofort zurück → Stops der Ausbruchs-Trader sind abgeräumt (Liquidity Sweep)
+  · **Close zurück IN der Range** = Einstieg in die GEGENRICHTUNG
+  · WTI-Tipp: gehäuft vor News (EIA/API) und am Session-Open
+
+⚠ ABGRENZUNG — warum das trotz zweier heute verworfener Sweep-Tests neu ist:
+  `backtest_liquidity_sweep.py` (2026-07-30) hat den Sweep an **Equal Highs/Lows**
+  gemessen (zwei ~gleiche Swing-Pivots) → durchgefallen. HIER ist die Zone eine
+  **echte Konsolidierungs-BOX** (enge Spanne über N Bars, wie beim validierten
+  Squeeze) — andere Mechanik, eigene Messung.
+  Der Bezug zum Squeeze ist der eigentliche Reiz: der **Ausbruch** aus der Box ist
+  validiert (ØR +0,14…+0,23), trifft aber nur ~43 %. Die anderen ~57 % sind genau
+  diese Fehlausbrüche. Wenn die Gegenrichtung nach dem Rückfall trägt, wäre das die
+  **komplementäre Hälfte eines bereits belegten Setups** — die stärkste Ausgangslage,
+  die eine neue Idee in diesem Projekt haben kann.
+
+Methodik (wie alle Tests hier): M5, sequentielle 1-Positions-Sim, Live-Exit
+(SL 2,0×ATR · Trail 1,5 ab 0,3 · BE 1,3 · Time-Stop 120 min), Kosten = Bar-Spread/ATR,
+2 Halbjahre. Zusätzlich der Setup-eigene Exit (Stop hinter dem Fake-Break-Docht,
+Ziel = Gegenseite der Range) — genau wie im Referenzbild.
+
+Achsen: Rückkehr-Fenster (1/2/3 Bars) · Ausbruchstiefe · Exit-Variante · Session.
+Maßstab: Squeeze ØR +0,14…+0,23 · PF>1 in BEIDEN Hälften.
+
+Aufruf:  python backtest_false_breakout.py [n_bars]
+"""
+from __future__ import annotations
+import sys
+from datetime import datetime, timezone
+
+import MetaTrader5 as mt5
+
+# ── Konsolidierungs-Box: dieselbe Definition wie der validierte Squeeze ──────
+_BOX_N    = 10      # Box = Spanne der letzten N abgeschlossenen M5-Bars
+_BOX_MULT = 2.5     # Box ≤ x×ATR = Konsolidierung
+_BRK_K    = 0.1     # Ausbruch ab k×ATR über/unter die Box-Grenze
+_MAX_OVER = 1.0     # mehr als x×ATR jenseits der Box = echter Ausbruch, kein Fake
+_COOL     = 12
+# Exit (Live-Modell)
+_SL_ATR, _TRAIL, _TRAIL_ON, _BE_ON, _TIMESTOP, _MAXH = 2.0, 1.5, 0.3, 1.3, 24, 288
+_ATRMIN = 0.06
+# Sessions in Berlin-Stunden (Broker UTC+3 → Berlin = Broker − 1 h)
+_SESS = {"EIA/US-Open (14-17)": (14, 15, 16),
+         "EU-Open (8-10)": (8, 9, 10),
+         "beide": (8, 9, 10, 14, 15, 16)}
+# Vor-Trend (fuer Distribution/Accumulation): Kursaenderung ueber die N Bars VOR der
+# Box, in ATR. Ab _PRE_MIN gilt der Trend als "klar".
+_PRE_N   = 40
+_PRE_MIN = 1.0
+_RETEST_W = 24      # Fenster fuer den Retest-Einstieg (Bars nach dem Bruch)
+_RETEST_TOL = 0.15  # Retest gilt als erreicht, wenn Kurs bis x*ATR ans Level zurueck
+
+
+def _atr_series(H, L, C, p=14):
+    tr = [0.0]
+    for i in range(1, len(C)):
+        tr.append(max(H[i] - L[i], abs(H[i] - C[i - 1]), abs(L[i] - C[i - 1])))
+    out = [None] * len(C); run = 0.0
+    for i in range(1, len(C)):
+        run += tr[i]
+        if i > p: run -= tr[i - p]
+        out[i] = run / min(i, p)
+    return out
+
+
+def _sim_live(entry, d, atr, H, L, C, j0):
+    eff = entry - d * _SL_ATR * atr; hw = entry; started = False
+    end = min(j0 + _MAXH, len(C) - 1); px = C[end]
+    for j in range(j0, end + 1):
+        if (L[j] <= eff) if d > 0 else (H[j] >= eff): px = eff; break
+        hw = max(hw, H[j]) if d > 0 else min(hw, L[j])
+        prof = (C[j] - entry) * d
+        if prof >= _TRAIL_ON * atr:
+            started = True
+            cand = hw - d * _TRAIL * atr
+            if prof >= _BE_ON * atr:
+                cand = max(cand, entry) if d > 0 else min(cand, entry)
+            eff = max(eff, cand) if d > 0 else min(eff, cand)
+        if not started and (j - j0) >= _TIMESTOP: px = C[j]; break
+    return (px - entry) * d / atr
+
+
+def _sim_setup(entry, d, atr, stop, target, H, L, C, j0):
+    """Setup-eigener Exit: Stop hinter dem Fake-Break-Docht, Ziel = Gegenseite
+    der Range (die Lehrbuch-Variante aus dem Referenzbild)."""
+    end = min(j0 + _MAXH, len(C) - 1); px = C[end]
+    for j in range(j0, end + 1):
+        hit_stop = (L[j] <= stop) if d > 0 else (H[j] >= stop)
+        hit_tgt = (H[j] >= target) if d > 0 else (L[j] <= target)
+        if hit_stop: px = stop; break        # konservativ: Stop vor Ziel
+        if hit_tgt: px = target; break
+    return (px - entry) * d / atr
+
+
+def pre_trend(C, i, atr):
+    """Trend VOR der Box: +1 auf, -1 ab, 0 unklar (Kursaenderung/ATR ueber _PRE_N)."""
+    a = i - _BOX_N - _PRE_N
+    if a < 0: return 0
+    d = (C[i - _BOX_N] - C[a]) / atr
+    return 1 if d >= _PRE_MIN else -1 if d <= -_PRE_MIN else 0
+
+
+def scan_dist_acc(H, L, C, SP, A, lo_i, hi_i, want_pre, retest, stats=None,
+                  flip=False, any_pre=False):
+    """Distribution (want_pre=+1: Box nach Aufwaertstrend -> Bruch nach UNTEN) bzw.
+    Accumulation (want_pre=-1: Box nach Abwaertstrend -> Bruch nach OBEN).
+    `retest`: Einstieg erst beim Ruecklauf ans gebrochene Level.
+    `stats`: [boxen, brueche_erwartete_richtung, brueche_gegenrichtung]."""
+    Rs = []
+    def cost(i, atr): return (SP[i] if SP[i] > 0 else 0.0225) / atr
+    i = max(lo_i, _BOX_N + _PRE_N + 20)
+    hi_i = min(hi_i, len(C) - _MAXH - 2)
+    while i < hi_i:
+        atr = A[i]
+        if not atr or atr < _ATRMIN: i += 1; continue
+        boxHi = max(H[i - _BOX_N:i]); boxLo = min(L[i - _BOX_N:i])
+        if (boxHi - boxLo) > _BOX_MULT * atr: i += 1; continue
+        if not any_pre and pre_trend(C, i, atr) != want_pre: i += 1; continue
+        up = boxHi + _BRK_K * atr; dn = boxLo - _BRK_K * atr
+        d = 0; lvl = None
+        if H[i] >= up: d, lvl = 1, up
+        elif L[i] <= dn: d, lvl = -1, dn
+        if d == 0: i += 1; continue
+        # erwartete Richtung: Distribution (+1 Vor-Trend) -> runter, Accumulation -> hoch
+        want_dir = (want_pre if flip else -want_pre)
+        if stats is not None:
+            stats[0] += 1
+            stats[1 if d == want_dir else 2] += 1
+        if d != want_dir: i += _COOL; continue
+        j0 = i + 1; entry = lvl
+        if retest:
+            # auf Ruecklauf ans gebrochene Level warten (altes Support = neuer Widerstand)
+            hit = None
+            for j in range(i + 1, min(i + _RETEST_W, len(C) - _MAXH - 2)):
+                back = (L[j] <= lvl + _RETEST_TOL * atr) if d > 0 else                        (H[j] >= lvl - _RETEST_TOL * atr)
+                if back: hit = j; break
+            if hit is None: i += _COOL; continue
+            j0 = hit + 1; entry = lvl
+        Rs.append(_sim_live(entry, d, atr, H, L, C, j0) - cost(i, atr))
+        i += _COOL
+    return Rs
+
+
+def _rep(name, Rs):
+    if not Rs or len(Rs) < 10:
+        print(f"    {name:<34} n={len(Rs):>4}  (zu wenige)"); return None
+    n = len(Rs); w = sum(1 for x in Rs if x > 0); s = sum(Rs)
+    up = sum(x for x in Rs if x > 0); dn = -sum(x for x in Rs if x < 0)
+    pf = up / dn if dn > 0 else 9.99
+    print(f"    {name:<34} n={n:>4} WR={100*w/n:>3.0f}% ØR={s/n:+.3f} "
+          f"PF={pf:.2f} ΣR={s:+.0f} worst={min(Rs):+.1f}")
+    return s / n
+
+
+def scan(H, L, C, SP, A, BH, lo_i, hi_i, back_bars, setup_exit, hours=None,
+         stats=None):
+    """Ein Durchlauf. `back_bars` = innerhalb wie vieler Bars der Close zurück in
+    die Box muss. `stats` sammelt (ausbrueche, davon_fake) für die Quote."""
+    Rs = []
+    def cost(i, atr): return (SP[i] if SP[i] > 0 else 0.0225) / atr
+    i = max(lo_i, _BOX_N + 20)
+    hi_i = min(hi_i, len(C) - _MAXH - 2)
+    while i < hi_i:
+        atr = A[i]
+        if not atr or atr < _ATRMIN: i += 1; continue
+        boxHi = max(H[i - _BOX_N:i]); boxLo = min(L[i - _BOX_N:i])
+        if (boxHi - boxLo) > _BOX_MULT * atr:      # keine Konsolidierung
+            i += 1; continue
+        up = boxHi + _BRK_K * atr; dn = boxLo - _BRK_K * atr
+        # Ausbruchs-Bar suchen
+        d0 = 0
+        if H[i] >= up: d0 = 1
+        elif L[i] <= dn: d0 = -1
+        if d0 == 0: i += 1; continue
+        if stats is not None: stats[0] += 1
+        # zu tief jenseits der Box = echter Ausbruch, kein Fake
+        over = (H[i] - boxHi) if d0 > 0 else (boxLo - L[i])
+        if over > _MAX_OVER * atr: i += _COOL; continue
+        # FAKE-OUT: Close muss innerhalb `back_bars` zurück IN die Box
+        back_at = None
+        for j in range(i, min(i + back_bars, len(C) - _MAXH - 2)):
+            if (C[j] < boxHi) if d0 > 0 else (C[j] > boxLo):
+                back_at = j; break
+        if back_at is None: i += _COOL; continue
+        if stats is not None: stats[1] += 1
+        if hours is not None:
+            hb = (datetime.fromtimestamp(int(BH[back_at]), timezone.utc).hour - 1) % 24
+            if hb not in hours: i += _COOL; continue
+        d = -d0                                   # GEGENRICHTUNG des Fehlausbruchs
+        entry = C[back_at]
+        wick = max(H[i:back_at + 1]) if d0 > 0 else min(L[i:back_at + 1])
+        stop = wick + (0.05 * atr if d < 0 else -0.05 * atr)
+        target = boxLo if d < 0 else boxHi        # Gegenseite der Range
+        R = (_sim_setup(entry, d, atr, stop, target, H, L, C, back_at + 1)
+             if setup_exit else
+             _sim_live(entry, d, atr, H, L, C, back_at + 1)) - cost(back_at, atr)
+        Rs.append(R)
+        i = back_at + _COOL
+    return Rs
+
+
+def main():
+    n = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 80000
+    mt5.initialize(); sym = None
+    for c in ("SpotCrude", "USOIL", "WTI", "XTIUSD"):
+        if mt5.symbol_info(c): sym = c; break
+    bars = mt5.copy_rates_from_pos(sym, mt5.TIMEFRAME_M5, 0, n)
+    si = mt5.symbol_info(sym); point = si.point
+    mt5.shutdown()
+    H = [float(b["high"]) for b in bars]; L = [float(b["low"]) for b in bars]
+    C = [float(b["close"]) for b in bars]; SP = [float(b["spread"]) * point for b in bars]
+    BH = [int(b["time"]) for b in bars]
+    A = _atr_series(H, L, C)
+    N = len(C); mid = N // 2
+
+    print("=" * 94)
+    print(f"  FALSE BREAKOUT / Liquidity Sweep aus der KONSOLIDIERUNG — {sym} M5 ({N} Bars)")
+    print(f"  Box={_BOX_N} Bars ≤{_BOX_MULT}×ATR · Ausbruch {_BRK_K}×ATR · Fake wenn Close "
+          f"zurück in die Box")
+    print(f"  Einstieg = GEGENRICHTUNG · Maßstab: Squeeze ØR +0,14…+0,23 · PF>1 beidseitig")
+    print("=" * 94)
+
+    # Wie oft ist ein Box-Ausbruch überhaupt ein Fehlausbruch?
+    st = [0, 0]
+    scan(H, L, C, SP, A, BH, _BOX_N + 20, N, 3, False, None, st)
+    if st[0]:
+        print(f"\n  Basisrate: {st[1]} von {st[0]} Box-Ausbrüchen kehren binnen 3 Bars "
+              f"zurück = {100*st[1]/st[0]:.0f} % Fehlausbrüche")
+
+    verdict = {}
+    for back in (1, 2, 3):
+        print(f"\n### Rückkehr binnen {back} Bar(s)")
+        for exl, se in (("Live-Exit", False), ("Setup-Exit (Ziel=Gegenseite)", True)):
+            print(f"  --- {exl} ---")
+            for hl, lo, hi in (("H1", _BOX_N + 20, mid), ("H2", mid, N)):
+                Rs = scan(H, L, C, SP, A, BH, lo, hi, back, se)
+                verdict.setdefault((back, exl), []).append(_rep(f"[{hl}]", Rs))
+
+    # ── B/C: Distribution & Accumulation ────────────────────────────────────
+    print("\n" + "=" * 94)
+    print("### B/C — DISTRIBUTION & ACCUMULATION: ist die Ausbruchsrichtung aus dem")
+    print(f"    Vor-Trend vorhersagbar? (Vor-Trend = Kursaenderung ueber {_PRE_N} Bars, "
+          f">= {_PRE_MIN}xATR)")
+    for lbl, want in (("Distribution (Box nach AUFwaertstrend -> erwartet: Bruch RUNTER)", 1),
+                      ("Accumulation (Box nach ABwaertstrend -> erwartet: Bruch HOCH)", -1)):
+        st = [0, 0, 0]
+        scan_dist_acc(H, L, C, SP, A, _BOX_N + _PRE_N + 20, N, want, False, st)
+        print(f"\n  {lbl}")
+        if st[0]:
+            print(f"    Basisrate: {st[1]} erwartete vs {st[2]} Gegenrichtung "
+                  f"= {100*st[1]/max(1,st[0]):.0f} % treffen die Erwartung "
+                  f"(Zufall waere ~50 %)")
+        for retest, rl in ((False, "Einstieg beim Bruch"), (True, "Einstieg beim RETEST")):
+            print(f"    --- {rl} ---")
+            for hl, lo, hi in (("H1", _BOX_N + _PRE_N + 20, mid), ("H2", mid, N)):
+                Rs = scan_dist_acc(H, L, C, SP, A, lo, hi, want, retest)
+                key = ("dist" if want == 1 else "acc", rl)
+                verdict.setdefault(key, []).append(_rep(f"[{hl}]", Rs))
+
+    print(f"\n### SESSION-Filter (Rückkehr ≤2 Bars, Live-Exit)")
+    for sess, hours in _SESS.items():
+        print(f"  --- {sess} ---")
+        for hl, lo, hi in (("H1", _BOX_N + 20, mid), ("H2", mid, N)):
+            Rs = scan(H, L, C, SP, A, BH, lo, hi, 2, False, hours)
+            verdict.setdefault(("sess", sess), []).append(_rep(f"[{hl}]", Rs))
+
+    print("\n" + "=" * 94)
+    print("  URTEIL (Kandidat für die Gesamtempfehlung nur, wenn ØR in BEIDEN Hälften")
+    print("  > 0 UND ≥ +0,14 = Squeeze-Band):")
+    any_ok = False
+    for key, vals in verdict.items():
+        if len(vals) != 2 or any(v is None for v in vals):
+            print(f"  {str(key):<44} unvollständig"); continue
+        ok = all(v > 0 for v in vals); band = all(v >= 0.14 for v in vals)
+        mark = "✅ TRÄGT" if (ok and band) else ("⚠ positiv, unter Band" if ok else "❌ fällt durch")
+        if ok and band: any_ok = True
+        if key[0] == "sess":   lbl = f"Session {key[1]}"
+        elif key[0] == "dist": lbl = f"Distribution · {key[1]}"
+        elif key[0] == "acc":  lbl = f"Accumulation · {key[1]}"
+        else:                  lbl = f"FalseBreak Rückkehr ≤{key[0]} · {key[1]}"
+        print(f"  {lbl:<44} H1 {vals[0]:+.3f} · H2 {vals[1]:+.3f}  {mark}")
+    print("\n  " + ("→ Kandidat: Parameter-Robustheit prüfen, dann als Verdict-Modul "
+                    "(Gewicht analog Squeeze)."
+                    if any_ok else
+                    "→ KEINE Variante trägt beidhälftig im Squeeze-Band → NICHT in die "
+                    "Gesamtempfehlung."))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()