Timer-Erinnerung fuer alle ausstehenden Messungen + MQL5 v1.26
1) measurement_reminder.py + Task OilMeasurementReminder (taeglich 18:00):
meldet per Popup, welche Messung genug Daten hat. Jeder Punkt mit PRUEFBARER
Bedingung (Datenmenge/Datum), Meldung je Punkt 1x (Marker in .reminders/).
Status: python measurement_reminder.py --status
Direkt zwei FAELLIGE Punkte gefunden:
- P(break)-Prognose-Genauigkeit: 2213 ausgewertete Vorhersagen (Schwelle 500),
lag seit 2026-07-23 unbeachtet herum
- Chartmuster-Kontrolltest (generischer Breakout): jederzeit machbar
Noch sammelnd: verdict_votes 24%, AUTOSIG-Trades 0, M30-Level-Validierung 27%,
M1-History 7%, News-Score 8%.
2) MQL5 v1.26: Beschriftungen UND Pfeile stehen jetzt ganz rechts am Chartrand,
auf einer Linie mit dem Kurs-Label (User: "genau so angeordnet wie der aktuelle
Kurs"). RightTime() rechnet das Ende des Shift-Bereichs aus
(CHART_WIDTH_IN_BARS x InpShiftPct) statt fix 2 Kerzen hinter der letzten Bar.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Axel Hocks
co-authored by
Claude Opus 4.8
Claude Opus 4.8
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3a7bd044c0
commit
770f994fd1
@@ -42,3 +42,6 @@ desktop.ini
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.DS_Store
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.vscode/
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.idea/
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# Reminder-Marker (gemeldete Messungen)
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.reminders/
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@@ -1599,6 +1599,31 @@ Aktivierung genullt (kein Altwert-Fehlalarm); Erkennung erst ab dem 2. Modify. T
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v=108. `GET /api/snapshot` ist ohnehin öffentlich/token-frei nutzbar — externe
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Tools (Shortcuts, Home Assistant, …) können ihn direkt pollen.
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## Ausstehende Messungen — Erinnerung per Timer
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`measurement_reminder.py` + Windows-Task **`OilMeasurementReminder`** (täglich 18:00)
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meldet per Popup, welche Messung **genug Daten** hat. Jeder Punkt hat eine PRÜFBARE
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Fälligkeitsbedingung (Datenmenge/Datum), nicht nur ein Datum — gemeldet wird je Punkt
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1× (Marker in `.reminders/`, gitignoriert; Marker löschen = Wiedervorlage).
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Status jederzeit: `python measurement_reminder.py --status`.
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⚠ **Warum es das gibt:** mehrere Module sammeln still Daten für „später" — und das
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blieb liegen. Die P(break)-Prognose-Genauigkeit war seit 2026-07-23 auswertbar und
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hatte am 2026-07-30 bereits **2213 ausgewertete Zeilen**, ohne dass jemand hinsah.
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| Messung | Bedingung | Stand 2026-07-30 |
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|---|---|---|
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| P(break)-Prognose-Genauigkeit | ≥500 ausgewertete Vorhersagen | **2213 → FÄLLIG** |
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| Chartmuster-Kontrolltest (generischer Breakout) | jederzeit | **FÄLLIG** |
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| Verdict-Module auf Prädiktivität (`verdict_votes`) | ≥25 000 Verdicts | 5961 (24 %) |
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| Auto-Signal-Entry B4/B5 | ≥20 AUTOSIG-Trades | 0 |
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| M30-Level-Umstellung live gegenprüfen | ≥30 S/R-Closes seit 30.07. | 8 (27 %) |
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| M1-Squeeze Variante B | ≥180 Tage `candles_m1` | 13 (7 %) |
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| News-Score-Prädiktivität | ≥90 Tage Sammlung | 7 (8 %) |
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Verwandte Timer: **`HyperliquidBookflow`** (Order-Flow, 2 Stufen ~3 Tage/~2 Wochen),
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**`HyperliquidLeadLag`** (erledigt: Pepperstone führt), Wochenreport montags 07:30 (B4).
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## Auch beachten
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- **Startup-Schonfrist gegen Sofort-Close nach Neustart (User-Vorgabe 2026-07-20,
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||||
`[trading] startup_close_grace_s=60`):** In den ersten 60 s nach Bot-Start schließt
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@@ -0,0 +1,194 @@
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#!/usr/bin/env python3
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"""measurement_reminder.py — erinnert per Windows-Popup an FÄLLIGE Messungen.
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Im Projekt sammeln mehrere Module still Daten für spätere Auswertungen
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(`pbreak_predictions`, `verdict_votes`, `candles_m1`, AUTOSIG-/SQUEEZE-Trades …).
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Ohne Erinnerung bleiben die liegen — genau das ist passiert: die P(break)-Prognose-
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Genauigkeit war seit 2026-07-23 „später auswertbar" und hatte am 2026-07-30 bereits
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2213 ausgewertete Zeilen.
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Jeder Eintrag hat eine PRÜFBARE Fälligkeitsbedingung (Datenmenge oder Datum), nicht
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nur ein Datum — so wird gemeldet, wenn die Messung wirklich belastbar ist.
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Gemeldet wird je Messung genau einmal (Marker-Datei); ist sie erledigt, trägt man
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sie hier aus oder löscht den Marker für eine Wiedervorlage.
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Nutzung: python measurement_reminder.py (echt, mit Popup)
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python measurement_reminder.py --dry-run (Statusliste, kein Popup/Marker)
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||||
python measurement_reminder.py --status (alle Punkte + Fortschritt)
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"""
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from __future__ import annotations
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||||
import os
|
||||
import sqlite3
|
||||
import sys
|
||||
from datetime import datetime, timezone
|
||||
|
||||
HERE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
||||
DB = os.path.join(HERE, "oil_widget_history.db")
|
||||
MARKER_DIR = os.path.join(HERE, ".reminders")
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||||
DRY = "--dry-run" in sys.argv
|
||||
STATUS = "--status" in sys.argv
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|
||||
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||||
def _q(sql: str, default=0):
|
||||
try:
|
||||
with sqlite3.connect(DB, timeout=5) as c:
|
||||
r = c.execute(sql).fetchone()
|
||||
return r[0] if r and r[0] is not None else default
|
||||
except Exception:
|
||||
return default
|
||||
|
||||
|
||||
def _days_since(iso: str) -> float:
|
||||
try:
|
||||
return (datetime.now() - datetime.fromisoformat(iso)).total_seconds() / 86400
|
||||
except Exception:
|
||||
return 0.0
|
||||
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||||
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||||
# ── Die offenen Messungen ────────────────────────────────────────────────────
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||||
# have = aktueller Stand · need = Schwelle · unit = Anzeigeeinheit
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||||
# cmd = was zu tun ist, wenn fällig
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||||
CHECKS = [
|
||||
{
|
||||
"key": "pbreak_accuracy",
|
||||
"title": "P(break)-Prognose-Genauigkeit auswerten",
|
||||
"why": "Seit 2026-07-23 wird jede Level-Vorhersage mitgeloggt und gegen den "
|
||||
"echten Ausgang geprüft. Zeigt, ob das Modell live so trifft wie im "
|
||||
"Backtest (AUC 0,72) — und ob die M30-Umstellung es verbessert hat.",
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||||
"have": lambda: _q("SELECT COUNT(*) FROM pbreak_predictions WHERE outcome IS NOT NULL"),
|
||||
"need": 500, "unit": "ausgewertete Vorhersagen",
|
||||
"cmd": "GET /api/pbreak_accuracy?period=all · history.pbreak_accuracy()",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key": "verdict_votes",
|
||||
"title": "Verdict-Module auf Prädiktivität prüfen",
|
||||
"why": "`verdict_votes` loggt seit 2026-07-24 jede Modul-Stimme + Forward-"
|
||||
"Verlauf. Damit lässt sich datenbasiert entscheiden, welches Modul "
|
||||
"im Konsens bleibt, welches Gewicht bekommt — und welches raus muss "
|
||||
"(wie TU 2026-07-06). Auch die Doppelzählung M30/H1 wird hier messbar.",
|
||||
"have": lambda: _q("SELECT COUNT(*) FROM verdict_votes"),
|
||||
"need": 25000, "unit": "geloggte Verdicts (~3 Wochen)",
|
||||
"cmd": "analog analyze_verdict_calibration.py, aber auf verdict_votes",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key": "autosig_b4",
|
||||
"title": "Auto-Signal-Entry: B4-Monitor (trägt er live?)",
|
||||
"why": "Gemessen NICHT tragfähig (H1 −0,05…−0,18, H2 positiv = Regime-Kippen), "
|
||||
"auf ausdrücklichen Wunsch trotzdem gebaut. Erwartung: im aktuellen "
|
||||
"Regime ~+0,14 R/Trade, im ungünstigen −0,05. Driftet es negativ weg → "
|
||||
"`auto_signal=false` (B5-Rückbau).",
|
||||
"have": lambda: _q("SELECT COUNT(*) FROM trades WHERE setup LIKE 'AUTOSIG%' "
|
||||
"AND pnl IS NOT NULL"),
|
||||
"need": 20, "unit": "AUTOSIG-Trades",
|
||||
"cmd": "Statistik-Tab · setup LIKE 'AUTOSIG%' gegen ØR +0,14 halten",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key": "m30_levels",
|
||||
"title": "M30-Level-Umstellung live gegenprüfen",
|
||||
"why": "Seit 2026-07-30 kommen S/R-Level + P(break) aus M30 statt M5 "
|
||||
"(Backtest: R-Ertrag ~2×, AUC 0,721). Live gegenprüfen: bringt der "
|
||||
"S/R-Auto-Close jetzt mehr pro Trade als vorher?",
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||||
"have": lambda: _q("SELECT COUNT(*) FROM trades WHERE closed_by='sr_close' "
|
||||
"AND pnl IS NOT NULL AND exit_time >= "
|
||||
"strftime('%s','2026-07-30')"),
|
||||
"need": 30, "unit": "S/R-Closes seit der Umstellung",
|
||||
"cmd": "sr_close-Trades vor/nach 2026-07-30 vergleichen (ØEUR, Trefferquote)",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key": "patterns_control",
|
||||
"title": "Chartmuster: Kontrolltest gegen generischen Breakout",
|
||||
"why": "backtest_patterns.py zeigte positiven ØR — aber die Ziel-Trefferquote "
|
||||
"ist nur 13–38 %, der Ertrag kommt vom Trailing-Exit. Es fehlt die "
|
||||
"Kontrolle: gleicher Exit auf einem BELIEBIGEN Breakout. Erst danach "
|
||||
"ist 'Muster wirkt' belegt oder widerlegt.",
|
||||
"have": lambda: 1, "need": 1, "unit": "jederzeit machbar (nur Rechenzeit)",
|
||||
"cmd": "backtest_patterns.py um eine Kontrollgruppe erweitern",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key": "m1_squeeze",
|
||||
"title": "M1-Squeeze (Variante B) backtesten",
|
||||
"why": "Der Squeeze läuft auf M5. Ob M1 früher/besser erkennt, ist offen — "
|
||||
"braucht genug eigene M1-History (candles_m1, Broker-History rollt weg).",
|
||||
"have": lambda: (lambda mn, mx: (mx - mn) / 86400 if mn else 0)(
|
||||
_q("SELECT MIN(time) FROM candles_m1"), _q("SELECT MAX(time) FROM candles_m1")),
|
||||
"need": 180, "unit": "Tage M1-History",
|
||||
"cmd": "backtest_breakout_squeeze.py auf M1-Basis aus candles_m1",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key": "news_score",
|
||||
"title": "News-Score auf Prädiktivität prüfen",
|
||||
"why": "`recommendations.news_score` wird seit 2026-07-24 wieder befüllt. "
|
||||
"Die Kalibrier-Messung hatte damals zu wenige Fälle (n=4/6). Mit "
|
||||
"genug Zeilen ist messbar, ob der News-Flow überhaupt etwas vorhersagt "
|
||||
"— aktuell ist er nur Kontext-Chip.",
|
||||
"have": lambda: _days_since("2026-07-24"),
|
||||
"need": 90, "unit": "Tage Sammlung",
|
||||
"cmd": "Forward-Return nach news_score-Bucket, 2 Hälften",
|
||||
},
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
def _popup(title: str, text: str) -> None:
|
||||
if DRY or STATUS:
|
||||
print(f"[POPUP] {title}\n{text}")
|
||||
return
|
||||
try:
|
||||
import ctypes
|
||||
ctypes.windll.user32.MessageBoxW(0, text, title, 0x40 | 0x1000)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"Popup fehlgeschlagen: {e}\n{text}")
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> None:
|
||||
os.makedirs(MARKER_DIR, exist_ok=True)
|
||||
due, pending = [], []
|
||||
for c in CHECKS:
|
||||
try:
|
||||
have = float(c["have"]())
|
||||
except Exception:
|
||||
have = 0.0
|
||||
ready = have >= c["need"]
|
||||
marker = os.path.join(MARKER_DIR, c["key"])
|
||||
if ready and (STATUS or DRY or not os.path.exists(marker)):
|
||||
due.append((c, have))
|
||||
elif ready:
|
||||
pending.append((c, have, "gemeldet"))
|
||||
else:
|
||||
pending.append((c, have, "sammelt"))
|
||||
|
||||
if STATUS or DRY:
|
||||
print("=" * 78)
|
||||
print(" AUSSTEHENDE MESSUNGEN — Status")
|
||||
print("=" * 78)
|
||||
for c, have in due:
|
||||
print(f"\n ✅ FÄLLIG: {c['title']}")
|
||||
print(f" {have:.0f}/{c['need']} {c['unit']}")
|
||||
print(f" → {c['cmd']}")
|
||||
for c, have, st in pending:
|
||||
pct = min(100, have / c["need"] * 100) if c["need"] else 0
|
||||
print(f"\n ⏳ {c['title']} [{st}]")
|
||||
print(f" {have:.0f}/{c['need']} {c['unit']} ({pct:.0f} %)")
|
||||
if not due:
|
||||
print("\n (nichts fällig)")
|
||||
return
|
||||
|
||||
if not due:
|
||||
return
|
||||
lines = []
|
||||
for c, have in due:
|
||||
lines.append(f"• {c['title']}\n {have:.0f}/{c['need']} {c['unit']}\n"
|
||||
f" {c['why']}\n -> {c['cmd']}")
|
||||
text = ("Diese Messungen haben jetzt genug Daten:\n\n"
|
||||
+ "\n\n".join(lines)
|
||||
+ "\n\nStatus aller Punkte:\n"
|
||||
" python measurement_reminder.py --status")
|
||||
_popup(f"Oil-Bot: {len(due)} Messung(en) faellig", text)
|
||||
for c, _ in due:
|
||||
try:
|
||||
open(os.path.join(MARKER_DIR, c["key"]), "w").close()
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
+15
-5
@@ -12,7 +12,12 @@
|
||||
//| 4) Der Bot muss laufen (schreibt die CSV alle ~5 s). |
|
||||
//+------------------------------------------------------------------+
|
||||
#property copyright "Oil Trading Bot"
|
||||
#property version "1.25"
|
||||
#property version "1.26"
|
||||
// v1.26 (2026-07-30): Beschriftungen + Pfeile stehen jetzt GANZ rechts am
|
||||
// Chartrand — auf Hoehe des Kurs-Labels (User: „genau so angeordnet wie der
|
||||
// aktuelle Kurs"). RightTime() rechnet dafuer das Ende des Shift-Bereichs
|
||||
// aus (CHART_WIDTH_IN_BARS x InpShiftPct) statt fix 2 Kerzen hinter die
|
||||
// letzte Bar. Gilt beim Erzeugen UND beim Nachfuehren.
|
||||
// v1.25 (2026-07-30): S/R-Labels zeigen die DURCHBRUCHWAHRSCHEINLICHKEIT
|
||||
// (User-Wunsch) — der Bot haengt sie als drittes CSV-Feld an (R;preis;pct).
|
||||
// Quelle = dasselbe kalibrierte P(break)-Modell wie der S/R-Auto-Close, auf
|
||||
@@ -245,7 +250,13 @@ datetime CenterTime()
|
||||
//+------------------------------------------------------------------+
|
||||
datetime RightTime()
|
||||
{
|
||||
return iTime(_Symbol, PERIOD_CURRENT, 0) + (datetime)(PeriodSeconds() * 2);
|
||||
// Ganz an den RECHTEN Chartrand — also ans Ende des Shift-Bereichs, nicht nur
|
||||
// 2 Kerzen hinter die letzte (User 2026-07-30: „genau so angeordnet wie der
|
||||
// aktuelle Kurs"). Der Shift-Bereich ist InpShiftPct % der sichtbaren Breite;
|
||||
// ein Balken Reserve, damit der Text nicht am Rand abgeschnitten wird.
|
||||
long width = ChartGetInteger(0, CHART_WIDTH_IN_BARS);
|
||||
int bars = (int)MathMax(2, (double)width * InpShiftPct / 100.0 - 1.0);
|
||||
return iTime(_Symbol, PERIOD_CURRENT, 0) + (datetime)(PeriodSeconds() * bars);
|
||||
}
|
||||
//+------------------------------------------------------------------+
|
||||
//| Hält die Beschriftungen beim Scrollen/Zoomen am rechten Rand |
|
||||
@@ -268,7 +279,7 @@ void RepositionLabels()
|
||||
// Liquiditäts-PFEILE rechtsbündig halten: die CSV ändert sich nicht bei jedem
|
||||
// Tick, ohne Nachführung würden die Pfeile mit jeder neuen Kerze nach links
|
||||
// wandern. Preis bleibt, nur die Zeit wird an den rechten Rand gezogen.
|
||||
datetime rt = iTime(_Symbol, PERIOD_CURRENT, 0) + (datetime)(PeriodSeconds() * 2);
|
||||
datetime rt = RightTime();
|
||||
int na = ObjectsTotal(0, 0, OBJ_ARROW);
|
||||
for(int i = 0; i < na; i++)
|
||||
{
|
||||
@@ -476,8 +487,7 @@ void Redraw()
|
||||
string an = PFX + "ALQ_" + side;
|
||||
// Rechter Rand = aktuelle (rechteste) Kerze + kleiner Versatz, damit der
|
||||
// Pfeil frei neben dem Kursverlauf steht und beim Scrollen rechts bleibt.
|
||||
datetime atime = iTime(_Symbol, PERIOD_CURRENT, 0)
|
||||
+ (datetime)(PeriodSeconds() * 2);
|
||||
datetime atime = RightTime();
|
||||
if(ObjectCreate(0, an, OBJ_ARROW, 0, atime, lpx))
|
||||
{
|
||||
ObjectSetInteger(0, an, OBJPROP_ARROWCODE, (dirc == "U" ? 233 : 234));
|
||||
|
||||
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