breakout_k mit vollem Live-Gate-Stack gemessen
Nachgeholt, was in der Vollpruefung offen blieb: die ungegatete Messung zeigte k=0,5/0,8/1,0 besser als den Live-Wert 0,3 - aber ohne min_conf, HTF-Filter und Entry-Raum. backtest_breakout_gated.py schliesst die Luecke mit den ECHTEN Methoden (_build, _confirm_breakout-Mechanik, _room_gate mit kausalen M5-Pivots). k=0,0 H1 -0,173/-193 H2 +0,003/ +7 k=0,2 H1 -0,185/-149 H2 -0,012/ -16 k=0,3 H1 -0,160/-122 H2 -0,036/ -47 (LIVE) k=0,5 H1 -0,127/ -85 H2 -0,041/ -47 k=0,8 H1 -0,101/ -54 H2 -0,012/ -11 k=1,0 H1 -0,096/ -45 H2 -0,016/ -12 Bestaetigt: k=0,5/0,8/1,0 schlagen 0,3 in BEIDEN Haelften, die Nachbarn halten mit, und die OR verbessert sich in H1 monoton - also nicht nur Handelsvermeidung. Die vorab fixierte Regel ist erfuellt. TROTZDEM keine Umstellung empfohlen, und der Grund ist kein Messfehler sondern eine Zweckfrage: alle Werte bleiben negativ (PF 0,70-1,01), das Gate begrenzt Schaden statt Edge zu erzeugen; der Auto-Signal-Pfad ist ohnehin aus, das Signal ist ein Vorschlag fuer den Menschen, und dessen gemessener Vorteil entstand auf der k=0,3-Population; k=0,8 kuerzt die Empfehlungen um ~39 % und treibt den WARTEN-Anteil weiter hoch, der mit 93 % ohnehin im Fokus steht. Zwei benannte Abweichungen der Simulation: - _confirm_breakout misst seinen Timeout mit time.time() gegen 3600 s. Im Bar-Loop vergeht keine Wall-Clock-Zeit, der Timeout wuerde nie feuern. 3600 s sind auf M5 exakt 12 Bars, so wird gezaehlt. Merke: jede time.time()-Messung im Live-Code ist in einer Bar-Simulation stumm. - hour=None, weil die EIA-Pruefung in _build ueber datetime.now(_BERLIN) laeuft - mit Bar-Stunde wuerde ein Lauf am Mittwoch 15:30-16:30 alle Bars blocken. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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co-authored by
Claude Opus 5
Claude Opus 5
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80a5be7fe5
commit
3dc56e8571
@@ -55,3 +55,5 @@ desktop.ini
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run_all.log
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run_all.log
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run_all.err
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run_all.err
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rerun_rejected.*
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rerun_rejected.*
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gated.log
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gated.err
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@@ -2837,6 +2837,44 @@ reine Handelsvermeidung noch ein echter Bestwert; (c) gemessen wurde das
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davor. **Nächster Schritt wäre eine GEGATETE Neumessung**, bevor ein Live-Gate
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davor. **Nächster Schritt wäre eine GEGATETE Neumessung**, bevor ein Live-Gate
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angefasst wird, das 63 % der WARTEN-Zustände erzeugt.
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angefasst wird, das 63 % der WARTEN-Zustände erzeugt.
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**Phase 2a-II — die GEGATETE Messung, nachgeholt (`backtest_breakout_gated.py`):**
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Voller Live-Stack über die ECHTEN Methoden — `_build` (Totband · M30-Filter ·
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Anti-Überdehnung · Winkel · min_conf 55 · Reversal AUS), Breakout-Bestätigung
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1:1 aus `_confirm_breakout`, `_room_gate` mit echten kausalen M5-Pivots.
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| k | H1 ØR / ΣR | H2 ØR / ΣR |
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|---|---|---|
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| 0,0 (Gate aus) | −0,173 / −193 | +0,003 / +7 |
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| 0,2 | −0,185 / −149 | −0,012 / −16 |
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| **0,3 (LIVE)** | **−0,160 / −122** | **−0,036 / −47** |
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| 0,5 | −0,127 / −85 | −0,041 / −47 |
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| 0,8 | −0,101 / −54 | −0,012 / −11 |
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| 1,0 | −0,096 / −45 | −0,016 / −12 |
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**Bestätigt: k=0,5/0,8/1,0 schlagen 0,3 in BEIDEN Hälften**, die Nachbarn halten
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mit (0,8 und 1,0 nebeneinander) — die vorab fixierte Regel ist erfüllt. Auch die
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ØR verbessert sich in H1 monoton (−0,185 → −0,096), es ist also nicht nur
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Handelsvermeidung.
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⚠ **TROTZDEM keine Umstellung empfohlen — der Grund ist kein Messfehler, sondern
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eine Zweckfrage:** (a) **alle** Werte bleiben negativ (PF 0,70–1,01); das Gate
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begrenzt Schaden, es erzeugt keinen Edge. (b) Der Auto-Signal-Pfad ist ohnehin
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AUS — das Signal ist ein **Vorschlag für den Menschen**, und dessen gemessener
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Vorteil (+118 €/WR 56 % bei MIT-Signal-Trades) entstand auf der **k=0,3-Population**.
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(c) k=0,8 kürzt die Empfehlungen um **~39 %** (H1 n=766 → 531) und treibt den
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WARTEN-Anteil weiter hoch — der steht mit 93 % live ohnehin schon im Fokus, und
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`breakout_pending` ist bereits die Ursache von 63 % aller Blocks.
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**Vor einer Änderung ist zu klären, WOFÜR das Signal da ist:** als mechanischer
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Auto-Entry wäre k=0,8 die belegte Wahl; als Auswahl-Angebot für den Menschen ist
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weniger Auswahl nicht automatisch besser. Die Zahlen liegen vor, die Entscheidung
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ist eine Nutzungs-, keine Messfrage.
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⚠ **Zwei benannte Abweichungen der Simulation** (beide unvermeidbar):
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(1) `_confirm_breakout` misst seinen Timeout mit `time.time()` gegen
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`_breakout_timeout_s`=3600 s — in einem Bar-Loop vergeht keine Wall-Clock-Zeit,
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der Timeout würde NIE feuern. 3600 s sind auf M5 exakt **12 Bars**, so wird hier
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gezählt. **Merke: jede `time.time()`-Messung im Live-Code ist in einer
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Bar-Simulation stumm.** (2) `hour=None`, weil die EIA-Prüfung in `_build` über
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`datetime.now(_BERLIN)` läuft — mit Bar-Stunde würde ein Lauf am Mittwoch
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15:30–16:30 **alle** Bars blocken. `dead_hours` ist live leer, es fehlt also nur
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das EIA-Fenster.
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**Phase 2b — verworfene Modelle bei vollen Bars nachgefahren: ALLE bleiben verworfen.**
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**Phase 2b — verworfene Modelle bei vollen Bars nachgefahren: ALLE bleiben verworfen.**
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14 Klassen, keine einzige kippt ins Positive:
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14 Klassen, keine einzige kippt ins Positive:
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| Klasse | Ergebnis |
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| Klasse | Ergebnis |
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@@ -0,0 +1,210 @@
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#!/usr/bin/env python3
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"""`breakout_k` mit dem VOLLEN Live-Gate-Stack (2026-08-04).
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Offener Punkt aus der Vollprüfung: `backtest_breakout_canon.py` zeigte, dass
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k=0,5/0,8/1,0 den Live-Wert 0,3 in beiden Hälften schlagen — aber dort lief das
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**ungegatete** EMA-Signal. Live stehen mehrere Gates davor, und die verschieben
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die Population erheblich. Diese Messung schließt die Lücke.
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Modelliert (alles über die ECHTEN Methoden, kein Nachbau):
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· `_build` → Totband · HTF-Gegen-Trend (M30) · Anti-Überdehnung · Winkel-
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Konfidenz · Mindest-Konfidenz 55 · Reversal (per Schalter)
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· Breakout-Bestätigung → Mechanik 1:1 aus `_confirm_breakout` übernommen,
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aber **bar-basiert** statt Wall-Clock (s. u.)
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· `_room_gate` → mit echten M5-Pivots (`_pb_levels`) und `_pb_feats`
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⚠ ZWEI bewusste Abweichungen, beide unvermeidbar und hier benannt:
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1. **Timeout bar-basiert.** `_confirm_breakout` misst den Timeout mit
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`time.time()` gegen `_breakout_timeout_s`=3600 s. In einem Bar-Loop vergeht
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keine Wall-Clock-Zeit — der Timeout würde NIE feuern. 3600 s sind auf M5
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exakt **12 Bars**; genau so wird hier gezählt. (Das ist zugleich ein Hinweis
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für künftige Backtests: jede Zeitmessung über `time.time()` im Live-Code ist
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in einer Bar-Simulation stumm.)
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2. **`hour=None`.** Würde man die Bar-Stunde übergeben, liefe die EIA-Prüfung in
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`_build` über `datetime.now(_BERLIN)` — also die ECHTE Uhrzeit des Laufs, für
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JEDEN Bar gleich. Ein Lauf am Mittwoch 15:30–16:30 würde damit alle Bars
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blocken. `dead_hours` ist live ohnehin leer; es fehlt also nur das
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EIA-Fenster (ein seltenes Ereignis-Gate).
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Exit: `core/exit_model.LIVE` · Echtkosten (Bar-Spread/ATR) · 2 Halbjahre.
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⚠ Regel VORAB: ein anderes k wird nur empfohlen, wenn es in BEIDEN Hälften mehr
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ΣR liefert UND die Nachbarwerte mithalten.
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Aufruf: python backtest_breakout_gated.py [bars]
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"""
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import sys
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import MetaTrader5 as mt5
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from core.analysis import calc_trend_angle
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from core.exit_model import LIVE, simulate
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from core.wave_rec import (WaveRecommender, _ANGLE_LR, _EMA_FAST, _EMA_SLOW,
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_HTF_DEADBAND, _ema_series)
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_ATRMIN = 0.06
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_COOL = 3
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_TIMEOUT_BARS = 12 # = _breakout_timeout_s 3600 s auf M5
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_PIV_K = 3 # Pivot-Fenster wie in `refresh_market`
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_PIV_LOOK = 300 # Pivot-Rückblick wie live
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_ATR_FLOOR_PB = 0.12 # `_pb_feats`-Floor wie live
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class _TU:
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def snapshot(self):
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return {}
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def _atr_series(H, L, C, p=14):
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t = [0.0]
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for i in range(1, len(C)):
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t.append(max(H[i] - L[i], abs(H[i] - C[i - 1]), abs(L[i] - C[i - 1])))
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return [(sum(t[max(1, i - p + 1):i + 1]) / max(1, len(t[max(1, i - p + 1):i + 1])))
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if i else None for i in range(len(C))]
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def _htf_sign(C, i, n, atr):
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"""M30-/H1-Trend aus M5 aggregiert: EMA12/50 auf jedem n-ten Close."""
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lo = max(0, i - n * (_EMA_SLOW + 5))
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sub = C[lo:i + 1:n]
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if len(sub) < _EMA_SLOW + 2 or not atr:
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return 0
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ef = _ema_series(sub, _EMA_FAST)[-1]; es = _ema_series(sub, _EMA_SLOW)[-1]
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d = (ef - es) / atr
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return 0 if abs(d) < _HTF_DEADBAND else (1 if d > 0 else -1)
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def st(Rs):
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if not Rs:
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return None
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n = len(Rs); w = sum(1 for x in Rs if x > 0); s = sum(Rs)
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up = sum(x for x in Rs if x > 0); dn = -sum(x for x in Rs if x < 0)
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return dict(n=n, wr=100 * w / n, oR=s / n, pf=(up / dn if dn > 0 else 9.99), sum=s)
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def run(w, H, L, C, A, SP, EF, ES, AD, HTF, H1, PH, PL, lo, hi, k):
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"""Ein Durchlauf mit dem vollen Gate-Stack für ein bestimmtes k."""
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def cost(i, atr):
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return (SP[i] if SP[i] > 0 else 0.0225) / atr
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Rs = []
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pend = None # spiegelt `_pend` aus `_confirm_breakout`
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i = max(lo, _PIV_LOOK + _EMA_SLOW + 5)
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while i < hi:
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atr = A[i]
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if not atr or atr < _ATRMIN:
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i += 1; continue
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# Raum-Gate mit echten, KAUSALEN M5-Pivots füttern (ein Pivot bei j ist
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# erst ab j+_PIV_K bekannt — sonst schaut das Gate in die Zukunft).
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w._pb_feats = {"atr": max(atr, _ATR_FLOOR_PB)}
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w._pb_levels = {"ph": [C[j] for j in PH if i - _PIV_LOOK <= j <= i - _PIV_K],
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"pl": [C[j] for j in PL if i - _PIV_LOOK <= j <= i - _PIV_K]}
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snap = {}
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rec, _ = w._build(EF[i], ES[i], C[i], atr, "M5", 5,
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htf_trend=HTF[i], h1_trend=H1[i], angle=AD[i])
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sig = rec.get("signal")
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# ── Breakout-Bestätigung: Mechanik 1:1 aus `_confirm_breakout`,
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# Timeout bar-basiert statt Wall-Clock (s. Modulkopf).
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if k > 0 and sig in ("LONG", "SHORT"):
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d = 1 if sig == "LONG" else -1
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if pend is None or pend["dir"] != d:
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pend = {"dir": d, "level": C[i] + d * k * atr,
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"invalid": C[i] - d * k * atr, "confirmed": False, "bar": i}
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if not pend["confirmed"]:
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broke = (C[i] >= pend["level"]) if d > 0 else (C[i] <= pend["level"])
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against = (C[i] <= pend["invalid"]) if d > 0 else (C[i] >= pend["invalid"])
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if broke:
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pend["confirmed"] = True
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else:
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if against or (i - pend["bar"]) > _TIMEOUT_BARS:
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pend = {"dir": d, "level": C[i] + d * k * atr,
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||||||
|
"invalid": C[i] - d * k * atr,
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|
"confirmed": False, "bar": i}
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i += 1; continue # noch nicht bestätigt → WARTEN
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elif sig == "WARTEN":
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pend = None
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if sig not in ("LONG", "SHORT"):
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i += 1; continue
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rec = w._room_gate(rec, C[i]) # Entry-Raum-Gate (echte Methode)
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if rec.get("signal") not in ("LONG", "SHORT"):
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i += 1; continue
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d = 1 if rec["signal"] == "LONG" else -1
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a = max(atr, _ATRMIN)
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r, xj = simulate(C[i], d, a, H, L, C, i + 1, LIVE,
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|
timestop=True, use_tp=True, ret_bar=True)
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|
Rs.append(r - cost(i, a))
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pend = None
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i = xj + _COOL
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return Rs
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def main():
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n = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 80000
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mt5.initialize()
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sym = next((c for c in ("SpotCrude", "USOIL", "WTI", "XTIUSD")
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||||||
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if mt5.symbol_info(c)), None)
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||||||
|
bars = mt5.copy_rates_from_pos(sym, mt5.TIMEFRAME_M5, 0, n)
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|
point = mt5.symbol_info(sym).point
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|
mt5.shutdown()
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H = [float(b["high"]) for b in bars]; L = [float(b["low"]) for b in bars]
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C = [float(b["close"]) for b in bars]; SP = [float(b["spread"]) * point for b in bars]
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A = _atr_series(H, L, C)
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||||||
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EF = _ema_series(C, _EMA_FAST); ES = _ema_series(C, _EMA_SLOW)
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N = len(C); mid = N // 2
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print("Vorberechnung (Winkel, HTF-Trends, Pivots) ...", flush=True)
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AD = [90.0] * N
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for i in range(_ANGLE_LR + 2, N):
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AD[i] = calc_trend_angle(C[i - (_ANGLE_LR + 1):i + 1], _ANGLE_LR)
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HTF = [0] * N; H1 = [0] * N
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|
for i in range(N):
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if A[i]:
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HTF[i] = _htf_sign(C, i, 6, A[i]) # M30 = 6 × M5
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|
H1[i] = _htf_sign(C, i, 12, A[i]) # H1 = 12 × M5
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||||||
|
PH = [j for j in range(_PIV_K, N - _PIV_K)
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||||||
|
if H[j] == max(H[j - _PIV_K:j + _PIV_K + 1])]
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||||||
|
PL = [j for j in range(_PIV_K, N - _PIV_K)
|
||||||
|
if L[j] == min(L[j - _PIV_K:j + _PIV_K + 1])]
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||||||
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w = WaveRecommender(_TU(), mt5.TIMEFRAME_M5)
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||||||
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w.set_reversal_enabled(False) # Live-Stand seit 04.08.
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|
w.set_entry_room(0.6) # Live-Wert
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w.set_dead_hours([]) # live leer
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print("=" * 94)
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|
print(f" breakout_k mit VOLLEM Gate-Stack — {sym} M5 ({N} Bars, 2 Halbjahre)")
|
||||||
|
print(f" Gates: Totband · M30-Filter · Anti-Überdehnung · Winkel · min_conf 55 ·")
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||||||
|
print(f" Entry-Raum 0,6×ATR (echte M5-Pivots) · Reversal AUS")
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||||||
|
print(f" Exit: SL {LIVE.sl_atr}× · Trail {LIVE.mult}× · BE {LIVE.be}× · Time-Stop · TP")
|
||||||
|
print("=" * 94)
|
||||||
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erg = {}
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|
for k in (0.0, 0.2, 0.3, 0.5, 0.8, 1.0):
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w.set_breakout_k(k)
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|
s1 = st(run(w, H, L, C, A, SP, EF, ES, AD, HTF, H1, PH, PL, 0, mid, k))
|
||||||
|
s2 = st(run(w, H, L, C, A, SP, EF, ES, AD, HTF, H1, PH, PL,
|
||||||
|
mid, N - LIVE.max_hold - 1, k))
|
||||||
|
erg[k] = (s1, s2)
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||||||
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tag = " ← LIVE" if abs(k - 0.3) < 1e-9 else ""
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||||||
|
print(f"\n k = {k:.1f}{tag}")
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||||||
|
for lbl, s in (("H1 (alt)", s1), ("H2 (neu)", s2)):
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||||||
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print(f" {lbl} " + (f"n={s['n']:>5} WR={s['wr']:>3.0f}% ØR={s['oR']:+.3f} "
|
||||||
|
f"PF={s['pf']:>4.2f} ΣR={s['sum']:>+7.0f}"
|
||||||
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if s else "— keine Trades"))
|
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live = erg.get(0.3)
|
||||||
|
if live and live[0] and live[1]:
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||||||
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print("\n" + "=" * 94)
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|
print(" ΣR-Differenz gegen den Live-Wert k=0,3:")
|
||||||
|
for k, (s1, s2) in sorted(erg.items()):
|
||||||
|
if abs(k - 0.3) < 1e-9 or not (s1 and s2):
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||||||
|
continue
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||||||
|
beide = s1["sum"] > live[0]["sum"] and s2["sum"] > live[1]["sum"]
|
||||||
|
print(f" k={k:.1f}: H1 {s1['sum'] - live[0]['sum']:+7.0f} "
|
||||||
|
f"H2 {s2['sum'] - live[1]['sum']:+7.0f}"
|
||||||
|
+ (" << in BEIDEN besser" if beide else ""))
|
||||||
|
print()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
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