Stufe 3: geteilter Exit-Kern (core/exit_model.py) + Korrektur der Stufe-1-Begruendung
core/exit_model.py (NEU): LIVE:ExitParams als EINZIGE Quelle der Exit-
Parameter; core/trailing.py leitet _TRAIL_START_ATR, _BREAKEVEN_ATR,
_PHASE4_* und _MULT_BY_TF jetzt davon ab statt eigene Zahlen zu halten.
Aendert jemand LIVE.mult, aendern sich Live-Verhalten UND Messung gemeinsam
-> Deployment-Drift-Fall 3 ist konstruktiv unmoeglich geworden. Dazu die
kanonische simulate() fuer Backtests mit Flags timestop/use_tp, um
Teilmodelle EXPLIZIT zu machen statt zu verstecken.
BEFUNDE BEIM REFACTOR - schlimmer als angenommen:
(1) Es gibt mindestens DREI materiell verschiedene Exit-Modelle:
A) Phasen ~ live (_trailing/_exit/_atrfloor/_candle_fade)
B) EINFACH - _TPTRAIL=0.5, kein Breakeven, kein Lock, kein Time-Stop,
_MAXH=240 (_hourly, _hourly_split, _bounce, _events, _deadhour,
_chopgate)
C) Phasen mit be_on=1.0 statt 1,3 (_breakout, _confluence_angle)
=> Dead-Hours, EIA-Blackout, Bounce, Chop-Gate, Stunden-Analyse und
breakout_k ruhen auf einem Exit, der dem Live-System nicht entspricht.
Bewusst NICHT stillschweigend umgestellt (wuerde historische Schluesse
rueckwirkend aendern); als LEGACY_SIMPLE / LEGACY_BE10 markiert.
(2) Selbst die "Phasen"-Skripte weichen voneinander ab: _trailing hat TP
aber keinen Time-Stop, _candle_fade Time-Stop aber kein TP, _atrfloor
liefert Punkte statt R.
(3) backtest_trailing.py koppelt den Initial-SL an mult (sl = entry -
d*mult*atr) statt fix 2,0.
KORREKTUR DER STUFE-1-BEGRUENDUNG: die "67 % groesserer Einzelverlust" war
ein Artefakt von (3) - dort war der Worst-Case per Konstruktion gleich dem
Multiplikator. Sauber nachgemessen mit fixem SL (backtest_trailmult.py, NEU,
80k Bars, 2 Halbjahre):
Trail 1,0 H1 -73 · H2 +1346 · Worst -2,00
Trail 1,5 H1 -325 · H2 +1294 · Worst -2,00 (live)
Trail 2,0 H1 -446 · H2 +1195 · Worst -2,00
Trail 2,5 H1 -1174 · H2 +1223 · Worst -2,00
Trail 3,0 H1 -1088 · H2 +1397 · Worst -2,00
Der Worst-Case ist bei JEDEM Multiplikator identisch -2,00. Die Entscheidung
bleibt richtig (1,5 schlaegt 2,0 und 2,5 in beiden Haelften), nur die
Tail-Begruendung war falsch.
NEU UND OFFEN: Trail 1,0 schlaegt 1,5 in BEIDEN Haelften - eigener
Vorschlag, bewusst nicht ungefragt umgesetzt.
Aequivalenz verifiziert (500 synthetische Kursreihen je Fall): _candle_fade
und _atrfloor sind bitgenau identisch zur neuen simulate().
Live verifiziert: "AKTIVIERT ATR=0.5796 (M30) mult=1.5x".
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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97617cd81d
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4c1a68a7e1
@@ -0,0 +1,126 @@
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"""core/exit_model.py — EINE Quelle der Wahrheit für den Exit (Stufe 3, 2026-07-31).
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WARUM ES DAS GIBT — Deployment-Drift, Fall 3:
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Der Trailing-Multiplikator lief live auf 1,5–3,0 (je Zeitebene), während JEDER
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Backtest 1,5 annahm. Gemessen war das 5,5× schlechteres H1 und ein 67 % größerer
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Einzelverlust. Niemand hat es bemerkt, weil `trailing.py` (live) und die Backtests
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zwei getrennte Zahlenwelten waren.
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Dieses Modul ist die gemeinsame Basis:
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* `LIVE` — die Exit-Parameter als **einzige Quelle**. `core/trailing.py` importiert
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sie; ändert sie jemand dort, ändern sich die Backtests mit. Genau das hätte
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Fall 3 unmöglich gemacht.
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* `simulate()` — die kanonische, bar-basierte Nachbildung des Live-Exits für
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Backtests (Phasen Init→Trail→Lock, HW-Ratsche, Breakeven-Boden, Time-Stop).
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⚠⚠ BEFUND BEIM BAU (2026-07-31): Die Backtests des Projekts nutzen **mindestens DREI
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materiell verschiedene Exit-Modelle**:
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(A) Phasen-Modell ≈ live — `backtest_trailing/_exit/_atrfloor/_candle_fade/…`
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(B) **Einfach** (`_TPTRAIL=0.5`, KEIN Breakeven, KEIN Lock, KEIN Time-Stop,
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`_MAXH=240`) — `backtest_hourly`, `_hourly_split`, `_bounce`, `_events`,
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`_deadhour`, `_chopgate`
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(C) Phasen mit `be_on=1.0` statt 1,3 — `backtest_breakout`, `_confluence_angle`
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Damit ruhen mehrere dokumentierte Befunde (Dead-Hours, EIA-Blackout, Bounce,
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Chop-Gate, Stunden-Analyse) auf einem Exit, der dem Live-System NICHT entspricht.
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Diese Skripte werden **bewusst NICHT stillschweigend umgestellt** — das würde
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historische Schlussfolgerungen rückwirkend verändern. Sie sind in `LEGACY_SIMPLE`
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bzw. `LEGACY_BE10` als Altlast markiert; eine Neubewertung ist eine eigene,
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begründete Entscheidung.
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MIGRATIONS-REGEL: Ein Backtest darf nur dann auf `simulate()` umgestellt werden,
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wenn er danach **dieselben Zahlen** liefert wie vorher (Variante A) — sonst ist es
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keine Refaktorierung, sondern eine unbemerkte Änderung der Messgrundlage.
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"""
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from __future__ import annotations
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from dataclasses import dataclass, replace
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@dataclass(frozen=True)
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class ExitParams:
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"""Alle Größen in ×ATR, Zeiten in Bars der jeweiligen Basis-TF."""
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sl_atr: float = 2.0 # Initial-SL (Live-Band 1,8–2,2 → Ziel 2,0)
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trail_start: float = 0.3 # Phase Init→Trail
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mult: float = 1.5 # Trail-Abstand HW ∓ mult×ATR
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be: float = 1.3 # Breakeven-Boden (Entry) ab diesem Profit
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lock_start: float = 3.5 # Phase Trail→Lock
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lock_scale: float = 0.6 # mult×scale in der Lock-Phase
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lock_min: float = 1.2 # Untergrenze des Lock-Multiplikators
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tp_init: float = 3.5 # Initial-TP (Phase Init)
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timestop_bars: int = 24 # Time-Stop: nach N Bars noch in Phase Init → raus
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max_hold: int = 200 # harte Obergrenze der Haltedauer
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def with_(self, **kw) -> "ExitParams":
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return replace(self, **kw)
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# ── DIE Live-Parameter. `core/trailing.py` importiert sie von hier. ───────────
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# Werte = der jeweils GEMESSENE Stand:
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# sl 2,0 `backtest_exit.py` (Band 1,8–2,2, Ø-R +32 % ggü. 1,2–1,5)
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# trail 1,5 `backtest_trailing.py` (2,0/2,5 messbar schlechter, s. Stufe 1)
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# start 0,3 `backtest_trailing.py` (0,6/1,0 schlechter)
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# be 1,3 `backtest_exit.py be` (0,6 → 21 % Breakeven-Scratches)
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# timestop 24 `backtest_timestop.py` (120 min; 30/60 min kippten)
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LIVE = ExitParams()
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# Altlasten — NUR zur Dokumentation, nicht zum Verwenden in neuem Code.
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# (B) Der einfache Exit ohne Breakeven/Lock/Time-Stop, 240 Bars Haltedauer.
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LEGACY_SIMPLE = ("backtest_hourly.py", "backtest_hourly_split.py",
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"backtest_bounce.py", "backtest_events.py",
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"backtest_deadhour.py", "backtest_chopgate.py")
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# (C) Phasen-Modell, aber Breakeven bei 1,0 statt 1,3.
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LEGACY_BE10 = ("backtest_breakout.py", "backtest_confluence_angle.py")
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def simulate(entry: float, d: int, atr: float,
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H: list, L: list, C: list, j0: int,
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p: ExitParams = LIVE,
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timestop: bool = True,
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use_tp: bool = True) -> float:
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"""Kanonische Exit-Simulation → Ergebnis in R (×ATR), Kosten NICHT enthalten.
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`d` = +1 LONG / −1 SHORT · `j0` = erster Bar NACH dem Einstieg.
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Pessimistisch: wird in EINEM Bar sowohl SL als auch TP berührt, zählt der SL.
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Die Phasen-Ratsche (`rank`) verhindert das Zurückfallen in eine frühere Phase —
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identisch zur Live-Mechanik in `core/trailing.py`.
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⚠ `timestop` / `use_tp` machen die **Teilmodelle explizit**. Beim Bau (2026-07-31)
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zeigte sich, dass selbst die „Phasen-Modell"-Backtests untereinander abweichen:
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`backtest_trailing.py` TP ja · Time-Stop NEIN
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`backtest_candle_fade.py` TP NEIN · Time-Stop ja
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`backtest_atrfloor.py` TP ja · Time-Stop NEIN · liefert PUNKTE statt R
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Live hat BEIDES (`_TP_INIT_ATR=3.5`, `_TIMESTOP_MIN=120`) — die Vollausstattung
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(`timestop=True, use_tp=True`) ist also die einzige live-treue Variante. Die
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Flags erlauben es, ein bestehendes Skript BITGENAU zu migrieren und dabei
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sichtbar zu machen, welchen Ausschnitt es misst, statt ihn zu verstecken.
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"""
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if atr <= 0:
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return 0.0
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sl = entry - d * p.sl_atr * atr
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tp = (entry + d * p.tp_init * atr) if use_tp else None
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hw = entry
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rank = 0
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end = min(j0 + p.max_hold, len(C) - 1)
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for j in range(j0, end + 1):
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hi, lo = H[j], L[j]
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if (lo <= sl) if d > 0 else (hi >= sl):
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return (sl - entry) * d / atr
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if tp is not None and ((hi >= tp) if d > 0 else (lo <= tp)):
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||||
return (tp - entry) * d / atr
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||||
hw = max(hw, hi) if d > 0 else min(hw, lo)
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||||
profit = (hw - entry) * d
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ph = 0 if profit < p.trail_start * atr else (
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1 if profit < p.lock_start * atr else 2)
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if ph < rank:
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ph = rank
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rank = ph
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if timestop and rank == 0 and (j - j0) >= p.timestop_bars:
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return (C[j] - entry) * d / atr
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if ph == 0:
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continue
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m = p.mult if ph == 1 else max(p.lock_min, p.mult * p.lock_scale)
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cand = hw - d * m * atr
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if profit >= p.be * atr or ph == 2:
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cand = max(cand, entry) if d > 0 else min(cand, entry)
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sl = max(sl, cand) if d > 0 else min(sl, cand)
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return (C[end] - entry) * d / atr
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+16
-12
@@ -56,14 +56,21 @@ _ATR_MIN = 0.06 # Untergrenze ATR. 0,12→0,06 gesenkt (gemessen,
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# breit). 0,06 in BEIDEN Hälften besser (H1 −153→−27 Pts,
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# H2 +512→+554); ganz ohne Floor nur marginal besser →
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# 0,06 als Schutz gegen Absurd-ATR (Dead-Hours) behalten.
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_TRAIL_START_ATR = 0.3 # Phase 1→2: ab diesem Profit startet HW-Trailing
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_BREAKEVEN_ATR = 1.3 # Entry-Floor (Breakeven) ab diesem Profit. 0,6 war zu
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# ── Exit-Parameter: EINE Quelle für Live UND Backtests (Stufe 3, 2026-07-31) ──
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# Diese Werte kamen bis dahin hier UND in ~20 Backtests getrennt vor. Genau daraus
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# entstand Deployment-Drift-Fall 3: `_MULT_BY_TF` lief live auf bis zu 3,0, während
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# jeder Backtest 1,5 annahm. Jetzt liegen sie in `core/exit_model.py`; ändert sie
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# jemand dort, ändern sich Live-Verhalten UND Messung gemeinsam.
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from core.exit_model import LIVE as _EXIT
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_TRAIL_START_ATR = _EXIT.trail_start # 0,3 — Phase 1→2: ab hier HW-Trailing
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_BREAKEVEN_ATR = _EXIT.be # 1,3 — Entry-Floor (Breakeven). 0,6 war zu
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# eng: 21 % der Trades wurden auf Breakeven gescratcht
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# (backtest_exit.py be). 1,3 = gemessenes Plateau-Optimum:
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# Scratch 5 %, Ø-R +15 %, ohne Tail-Risiko (SL-gedeckelt).
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_PHASE4_ATR = 3.5 # Phase 2→3: ab hier engeres Trailing zum Lock-In
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_PHASE4_MULT_SCALE = 0.6 # Multiplikator-Faktor in Phase 3
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_PHASE4_MULT_MIN = 1.2 # Untergrenze Mult in Phase 3
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_PHASE4_ATR = _EXIT.lock_start # 3,5 — Phase 2→3: engeres Trailing (Lock-In)
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||||
_PHASE4_MULT_SCALE = _EXIT.lock_scale # 0,6 — Multiplikator-Faktor in Phase 3
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||||
_PHASE4_MULT_MIN = _EXIT.lock_min # 1,2 — Untergrenze Mult in Phase 3
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_PARTIAL_TP_ATR = 1.5 # Teil-Exit: ab diesem Profit 1× die Hälfte sichern
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_PARTIAL_TP_FRAC = 0.0 # Anteil beim Teil-Exit. 0 = AUS → kompletter Trade
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@@ -122,13 +129,10 @@ _TF_LABELS = {
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# häufig auf M15/M30 landet (31.07.: 19 von 33 Phasen).
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# ⚠ Falls die Staffelung je zurück soll: erst `backtest_trailing.py` auf
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# M15-/M30-BASIS-Signalen laufen lassen — bisher misst er nur M5.
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_MULT_BY_TF = {
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mt5.TIMEFRAME_M1: 1.5,
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mt5.TIMEFRAME_M5: 1.5,
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mt5.TIMEFRAME_M15: 1.5,
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||||
mt5.TIMEFRAME_M30: 1.5,
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||||
mt5.TIMEFRAME_H1: 1.5,
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}
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# ⚠ Werte kommen aus `core/exit_model.py` (Stufe 3) — NICHT hier hart eintragen.
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_MULT_BY_TF = {tf: _EXIT.mult for tf in (
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mt5.TIMEFRAME_M1, mt5.TIMEFRAME_M5, mt5.TIMEFRAME_M15,
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||||
mt5.TIMEFRAME_M30, mt5.TIMEFRAME_H1)}
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# 0,0 statt 0,5: der Aufschlag hob Breakout-Trades auf mind. 2,0 — gemessen
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# schlechter als 1,5 (s. o.) und für Breakouts nie separat validiert.
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_MULT_BREAKOUT_ADD = 0.0
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