Vier weitere ebooks ausgewertet: drei ohne Ertrag, das vierte widerlegt eine Projekt-Regel
Sechs PDFs in ebooks/, zwei davon heute schon ausgewertet. Die vier neuen als Text extrahiert (346k Woerter) und gegen das Gemessene gescannt statt gelesen. - 'Day-Trading Attention' ist KEIN Trading-Buch: Vaynerchuks Social-Media- Marketing-Titel, ein Wortspiel. Null TA-Begriffe im ganzen Text. - 'Die Kunst des technischen und algorithmischen Tradings' (656 S.): RSI/MACD/ ADX 165x, Elliott 35x, Kerzen 37x, Fibonacci 18x, Bollinger 17x -- alles hier bereits gemessen und verworfen. Keine pruefbare Regel, kein CRV-Kapitel. - 'KDP968 4 in 1': ausdruecklich fuer Einsteiger, unter dem Projektstand. - 'Ein Fuchs namens Risiko': das einzige mit pruefbaren Aussagen, weil seine Kapitel ueber REIHENFOLGE und ABSTAND von Trades sprechen. Gemessen auf 1.318 eigenen Trades (analyze_verhalten.py, je Lot, Bootstrap-KI): keine der vier Behauptungen reproduziert. Revenge-Trading und Overtrading zeigen sogar in die Gegenrichtung (< 5 min nach Verlust -1,53 gegen > 2 h -16,16; 3.-5. Trade -7,23 gegen 11.+ +1,00). DER EIGENTLICHE BEFUND: die Projekt-eigene Checklisten-Regel 'nach 2 Losses Session beenden' (seit 30.07. Punkt 6) ist auf den eigenen Trades NICHT gestuetzt -- keine monotone Verschlechterung, der 3.-Verlust-Bucket ist wieder positiv, alle vier KI enthalten die Null. Uebernommen aus der Literatur, nie geprueft. Nicht ueberinterpretieren: ~20 Zellen getestet, ~1 Fehlalarm erwartbar, zwei schliessen die Null aus. Beobachtungsdaten, keine Zuweisung. Nichts gebaut. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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Axel Hocks
co-authored by
Claude Opus 5
Claude Opus 5
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496d65aab5
@@ -0,0 +1,146 @@
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"""Die Verhaltens-Behauptungen aus „Ein Fuchs namens Risiko“ auf den EIGENEN
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Trades gemessen (User-Auftrag 2026-08-19: "nutze alle Buecher als Ideenquelle").
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WARUM AUSGERECHNET DIESES BUCH. Von den sechs Buechern im Verzeichnis ist es das
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einzige, dessen Kernaussagen auf der vorhandenen Datenlage **pruefbar** sind:
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Kap. 9 "Der Drang, Verluste zurueckzuholen" -> Revenge-Trading
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Kap. 11 "Overtrading fuehlt sich an wie Kontrolle"
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Kap. 12 "Revenge Trading und der rote Nebel"
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Kap. 14 "Warum Langeweile profitabel ist"
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Kap. 10 "Warum kleine Verluste gesund sind"
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Alle vier sind Aussagen ueber die REIHENFOLGE und den ABSTAND von Trades -- und
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genau das steht in `trades` (entry_time, exit_time, pnl, lots).
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⚠⚠ WARUM DAS NICHT NUR EIN BUCH-TEST IST. Die Projekt-Zahlen zeigen seit
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Wochen in dieselbe Richtung: der MENSCH schlaegt den Bot (+3,20 gegen
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-5,85 EUR/Lot), 28 Signal-Eingriffe sind gescheitert, und die einzige
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beidhaelftig robuste Aussage ist ein VETO (gegen das Signal -6,60 EUR/Lot).
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Der Hebel liegt gemessen im Verhalten -- nur ist das Verhalten selbst hier nie
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gemessen worden. Die Entry-Checkliste nennt "nach 2 Losses Session beenden" als
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Regel, ohne sie je auf den eigenen Trades geprueft zu haben.
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⚠ JE LOT NORMIERT. Absolute Euro sind bei schwankender Positionsgroesse
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ungueltig (Lehre 04.08.: der 04.08. sah nur wegen groesserer Lots wie ein
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Ausreisser aus). Gerechnet wird `pnl / lots`.
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⚠ 95-%-BOOTSTRAP je Zelle. Ein Punktschaetzer ist auf so kleinen Gruppen keine
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Aussage. Zellen mit n < 15 werden als zu duenn markiert statt interpretiert.
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⚠ GRENZE, vorab benannt: das sind BEOBACHTUNGSdaten, keine Zuweisung. Wer nach
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einem Verlust weiterhandelt, waehlt das selbst -- ein Unterschied kann also auch
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heissen "in solchen Marktlagen handelt er anders", nicht "der Zeitabstand ist
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die Ursache". Die Richtung ist trotzdem verwertbar, weil sie handlungsnah ist.
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Aufruf: python analyze_verhalten.py [tage]
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"""
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import sqlite3
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import sys
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from backtest_cost_gate import ci95
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DB = "oil_widget_history.db"
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MIN_N = 15
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def lade(tage):
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c = sqlite3.connect(DB)
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c.row_factory = sqlite3.Row
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q = ("SELECT entry_time, exit_time, pnl, lots FROM trades "
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" WHERE exit_time IS NOT NULL AND pnl IS NOT NULL AND lots > 0 ")
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if tage:
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q += " AND entry_time > strftime('%s','now','-{} days') ".format(int(tage))
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q += " ORDER BY entry_time"
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rows = [dict(r) for r in c.execute(q)]
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c.close()
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for r in rows:
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r["pl"] = r["pnl"] / r["lots"]
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return rows
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def zeig(lbl, werte):
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if not werte:
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print(" {:<34} --".format(lbl)); return
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n = len(werte); m = sum(werte) / n
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ci = ci95(werte) if n >= 20 else None
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s = "n={:>4} {:>5.0f}% Gew. {:+8.2f} EUR/Lot".format(
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n, 100.0 * sum(1 for x in werte if x > 0) / n, m)
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if ci:
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s += " [{:+7.2f} .. {:+7.2f}]".format(ci[0], ci[1])
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s += "" if ci[0] * ci[1] > 0 else " ~0"
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if n < MIN_N:
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s += " ⚠ zu duenn"
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print(" {:<34} {}".format(lbl, s))
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def main():
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tage = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 0
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tr = lade(tage)
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if len(tr) < 50:
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print("zu wenige Trades:", len(tr)); return
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print("=" * 100)
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print(" VERHALTENS-MESSUNG auf {} eigenen Trades{}".format(
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len(tr), " (letzte {} Tage)".format(tage) if tage else " (gesamt)"))
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print(" je Lot normiert · 95-%-Bootstrap · Zellen < {} als zu duenn markiert".format(MIN_N))
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print("=" * 100)
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# ---- (1) REVENGE: Abstand zum vorigen EXIT, getrennt nach dessen Ausgang --
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print("\n (1) REVENGE-TRADING — wie schnell nach dem letzten Ausstieg?")
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print(" " + "-" * 96)
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for nach_verlust in (True, False):
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gr = {"< 5 min": [], "5–30 min": [], "30–120 min": [], "> 2 h": []}
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for a, b in zip(tr, tr[1:]):
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if (a["pnl"] < 0) != nach_verlust:
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continue
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dt = (b["entry_time"] - a["exit_time"]) / 60.0
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if dt < 0:
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||||
continue
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k = ("< 5 min" if dt < 5 else "5–30 min" if dt < 30
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||||
else "30–120 min" if dt < 120 else "> 2 h")
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||||
gr[k].append(b["pl"])
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||||
print(" nach einem {}:".format("VERLUST" if nach_verlust else "Gewinn"))
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||||
for k, v in gr.items():
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zeig(" " + k, v)
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# ---- (2) VERLUST-SERIE ---------------------------------------------------
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print("\n (2) VERLUST-SERIE — der wievielte Trade nach wie vielen Verlusten?")
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print(" (Projekt-Regel der Entry-Checkliste: 'nach 2 Losses Session beenden')")
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print(" " + "-" * 96)
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serie = 0
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gr = {0: [], 1: [], 2: [], 3: []}
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for t in tr:
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gr[min(serie, 3)].append(t["pl"])
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||||
serie = serie + 1 if t["pnl"] < 0 else 0
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for k in sorted(gr):
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zeig(" nach {} Verlust{} in Folge".format(k, "" if k == 1 else "en"), gr[k])
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# ---- (3) OVERTRADING / "Langeweile" -------------------------------------
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print("\n (3) OVERTRADING — der wievielte Trade des Tages?")
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print(" " + "-" * 96)
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tage_d = {}
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for t in tr:
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d = int(t["entry_time"]) // 86400
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||||
tage_d.setdefault(d, []).append(t)
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||||
gr = {"1.–2.": [], "3.–5.": [], "6.–10.": [], "11.+": []}
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tagesbilanz = {"1–3 Trades": [], "4–8": [], "9–15": [], "16+": []}
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for d, ts in tage_d.items():
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for i, t in enumerate(ts, 1):
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k = ("1.–2." if i <= 2 else "3.–5." if i <= 5
|
||||
else "6.–10." if i <= 10 else "11.+")
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||||
gr[k].append(t["pl"])
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||||
n = len(ts)
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||||
kk = ("1–3 Trades" if n <= 3 else "4–8" if n <= 8
|
||||
else "9–15" if n <= 15 else "16+")
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||||
tagesbilanz[kk].append(sum(x["pl"] for x in ts))
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for k, v in gr.items():
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zeig(" " + k + " Trade des Tages", v)
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print("\n (4) „LANGEWEILE IST PROFITABEL“ — TAGESbilanz je Lot nach Handelsmenge")
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print(" (Einheit: Summe EUR/Lot des Tages, n = Anzahl Tage)")
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print(" " + "-" * 96)
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for k, v in tagesbilanz.items():
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||||
zeig(" " + k, v)
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||||
print("=" * 100)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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