M15-Karte "Setup-Bereitschaft" gebaut - Ersatz der Gesamtempfehlung (v=153)
Nach drei negativen M15-Messungen (Squeeze-Einstieg, VWAP-Baender, Exit-ATR) steht fest: auf M15 traegt keine Richtungsquelle. Gebaut ist deshalb bewusst KEINE Empfehlung, sondern eine sequenzielle Gate-Kette: [1 HTF-BIAS M30/H1] -> [2 KOSTEN Spread/ATR_M15] -> [3 LEVEL & KEGEL] -> Order AM LEVEL Der Unterschied zur alten Karte ist grundsaetzlich: dort wurden Stimmen zu einem Bias VERRECHNET (gemessen 48-51 % Treffer), hier muss jedes Gate EINZELN passieren. Ein gefallenes Gate laesst sich nicht durch ein anderes ausgleichen. Nur belegte Bausteine: HTF-Trend (einziger robuster Filter, Edge x2), Kosten (M15 gemessen 0,104 gegen M5 0,193), naechstes stehendes Level + P(break), Kegel (out-of-sample kalibriert, 80-%-Band trifft 77 %), Veto (-6,60 EUR/Lot). Status-Banner: SETUP BEREIT / WARTEN AUF LEVEL / KEIN TRADE. Es bestaetigt ausdruecklich auch das NICHT-Handeln - die gemessene Kern-Leckage sind diskretionaere Abweichungen. Die Order-Buttons werden BEWUSST NICHT gesperrt (gegen den Vorschlag "ausgrauen"): hartes Blockieren wurde im Projekt verworfen, und User-Uebersteuerungen liefen gemessen 68 % WR. Umsetzung: engine._m15_setup() setzt nur zusammen, was der Snapshot ohnehin erzeugt. Neu gerechnet wird allein das M15-Kosten-Verhaeltnis und P(break) fuer das naechste Level. Dafuer veroeffentlicht wave_rec jetzt tf_atr (ADDITIV) - der ATR je Zeitebene wurde im Turn-Fetch laengst berechnet, war aber nirgends abrufbar. P(break)-Merkmale bleiben auf M5 (Modell ist darauf trainiert, Fix 2026-07-13). Mit 5 Szenarien getestet (alles passt, Bias uneinig, Kosten teuer, Level zu weit, Kaltstart ohne ATR_M15 -> kein Absturz), live verifiziert ueber deploy.py --feld m15_setup. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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Claude Opus 5
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010007f7a3
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44955bf70a
@@ -3795,6 +3795,12 @@ class TradingEngine:
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if (b and a and atr) else None)(
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(market or {}).get("bid"), (market or {}).get("ask"),
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((wave_snap or {}).get("pb_feats") or {}).get("atr")),
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# M15-SETUP-BEREITSCHAFT (2026-08-08) — Ersatz fuer die entfernte
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# Gesamtempfehlung. ⚠ KEINE Richtungsaussage: auf M15 traegt gemessen
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# keine (Squeeze n=33/Nachbarn kippen, VWAP-Baender ohne Edge).
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# Zeigt Bedingungen, nicht Prognosen.
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"m15_setup": self._m15_setup(market, wave_snap, _cone,
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self._alignment_cached()),
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"sr_close_hint": sr_close_hint,
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"stop_approach": stop_approach,
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"auto_sr_close": self._auto_sr_close,
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@@ -3968,6 +3974,84 @@ class TradingEngine:
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log.debug(f"sr_close_hint: {e}")
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return None
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def _m15_setup(self, market, wave_snap, cone, alignment) -> dict | None:
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"""SETUP-BEREITSCHAFT auf M15 — der Ersatz für die entfernte Gesamtempfehlung.
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⚠⚠ BEWUSST KEINE RICHTUNGS-EMPFEHLUNG. Gemessen (2026-08-08) trägt auf
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M15 KEINE Richtungsquelle: der Squeeze fällt dort durch (n=33 in H1,
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Nachbarn kippen), VWAP-Bänder ebenso (Zufallslinie hält gleich gut, alle
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Konfidenzintervalle enthalten die Null), und 24 Signal-Eingriffe sind
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insgesamt gescheitert. Was BELEGT ist, sind Bedingungen — nicht Prognosen.
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Die Karte zeigt deshalb das Schema des Users (Bias → Zone → Reichweite →
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Veto) und überlässt den Auslöser dem Menschen, dessen Auswahl-Vorteil
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unabhängig belegt ist.
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Zusammengesetzt aus bereits berechneten Teilen — NEU gerechnet wird nur
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das Kosten-Verhältnis auf M15 und P(break) für das nächste Level. Der
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Konsens-Pfeil hat einmal ein zweites `_verdict()` gezogen; das ist die
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Lehre daraus.
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"""
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try:
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bid = (market or {}).get("bid"); ask = (market or {}).get("ask")
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ws = wave_snap or {}
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atr15 = (ws.get("tf_atr") or {}).get("M15")
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out: dict = {"atr_m15": round(atr15, 4) if atr15 else None}
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# ── 1) BIAS — der einzige belegte Filter (M30-Gegen-Trend: Edge ×2)
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h30 = ws.get("htf_trend"); h1 = ws.get("h1_trend")
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einig = (h30 and h1 and h30 == h1)
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out["bias"] = {"m30": h30, "h1": h1,
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"richtung": h30 if einig else None,
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"einig": bool(einig)}
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# ── 2) KOSTEN auf M15 — hier gewinnt M15 wirklich (gemessen 0,104
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# gegen M5 0,193). Schwellen wie beim M5-Chip (0,20 / 0,32).
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kr = None
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if bid and ask and atr15 and atr15 > 0:
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kr = round((ask - bid) / atr15, 3)
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out["kosten"] = {"ratio": kr,
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"stufe": (None if kr is None else
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"guenstig" if kr < 0.20 else
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"normal" if kr < 0.32 else "teuer")}
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# ── 3) ZONE — nächstes STEHENDES Level (M30-Pivots, dieselbe Quelle
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# wie Chart und S/R-Close) + P(break). ⚠ Die P(break)-Merkmale
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# kommen aus M5, weil das Modell darauf trainiert ist (Fix
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# 2026-07-13) — NICHT auf M15 umstellen.
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dl = self._draw_levels() or {}
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res = (dl.get("res") or [None])[0]
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sup = (dl.get("sup") or [None])[0]
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pf = ws.get("pb_feats") or {}
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a5 = pf.get("atr") or 0.2
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zonen = []
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for lvl, seite in ((res, "res"), (sup, "sup")):
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if not lvl or not bid or not atr15:
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continue
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d = 1 if seite == "res" else -1
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gap = abs(lvl - bid)
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wt = 1.0 if (pf.get("ema_diff", 0.0) or 0.0) * d > 0 else 0.0
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p = _p_break(pf.get("mom6", 0.0) * d, pf.get("mom3", 0.0) * d,
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wt, gap / max(a5, 0.06))
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zonen.append({"seite": seite, "level": round(lvl, 3),
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"gap_atr15": round(gap / atr15, 2),
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"p_break": round(100 * p)})
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out["zonen"] = zonen
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# ── 4) REICHWEITE — der Kegel (kalibriert: 80 %-Band trifft 77 %)
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lv = (cone or {}).get("levels") or []
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b80 = [x for x in lv if x.get("band") == 80]
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out["reichweite"] = [{"minutes": x.get("minutes"),
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"lo": x.get("lo"), "hi": x.get("hi")}
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for x in b80] or None
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# ── 5) VETO — die eigene Bilanz, je Lot (absolute Euro sind bei
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# wechselnder Positionsgröße ungültig, Lehre vom 04.08.)
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out["veto"] = alignment or None
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return out
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except Exception as e:
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log.debug(f"m15_setup: {e}")
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return None
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def _stop_approach_hint(self, market, position, wave_snap) -> dict | None:
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"""REINE ANZEIGE: P(Durchbruch) für das Level, dem sich der Kurs auf der
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**Gegen-/Stop-Seite** der offenen Position nähert (LONG → Support darunter,
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@@ -398,6 +398,14 @@ class WaveRecommender:
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if turn_data: # frisch geholt → neu berechnen, sonst letzten Stand halten
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self._last_tf_turns = {lbl: self._turn_state(c, a)
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for lbl, (c, a) in turn_data.items()}
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# ⚠ ADDITIV (2026-08-08): den ATR je Zeitebene MITNEHMEN. Er wird im
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# Turn-Fetch ohnehin berechnet (`turn_data[lbl] = (closes, atr)`),
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# war aber nirgends abrufbar — die M15-Setup-Karte braucht ihn fuer
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# das Kosten-Gate (Spread/ATR_M15) und die Abstandsangaben. Ihn dort
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# neu zu holen waere ein zweiter MT5-Fetch fuer Zahlen, die schon da
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# sind (derselbe Fehler wie beim Konsens-Pfeil, der ein zweites
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# `_verdict()` rechnete).
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self._tf_atr = {lbl: a for lbl, (c, a) in turn_data.items() if a}
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# P(break)-Features IMMER aus M5 (Modell wurde auf M5 trainiert/kalibriert
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# — die Wave-TF wechselt per Heuristik bis M30; damit wäre mom6 ein 3-h-
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# statt 30-min-Momentum und der ATR 2–3× größer → P(break) völlig falsch
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@@ -484,6 +492,7 @@ class WaveRecommender:
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else:
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self._last_bounce = {"state": None, "dir": None, "tf": None}
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snap["tf_turns"] = dict(self._last_tf_turns)
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snap["tf_atr"] = dict(getattr(self, "_tf_atr", {}) or {})
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snap["bounce"] = dict(self._last_bounce) # Multi-TF überschreibt Basis-TF
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snap["pb_feats"] = dict(self._pb_feats) if getattr(self, "_pb_feats", None) else None
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snap["pb_levels"] = dict(self._pb_levels) if getattr(self, "_pb_levels", None) else None
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