Gesamtempfehlung: Selbst-Kalibrierung, voller Ausrichtungs-Split, Block-Gruende,

Elliott entmachtet (v=144)

Vier Verbesserungen, alle aus dem Gemessenen abgeleitet — kein neues Signal.
Ausgangspunkt: die Karte hat genau eine belegte Funktion, das Veto; als Prognose
ist sie ein Muenzwurf (48-51 % ueber 1.071 Episoden).

(1) SELBST-KALIBRIERUNG. Neue Tabelle rec_outcomes: eine Zeile je EPISODE
    (Richtungswechsel, nicht je Minute), Auswertung ~alle 5 min gegen candles_m1
    nach 30/60 min, Snapshot rec_track, Zeile #vd-selfcal. Gegen 50 % zu lesen.
    Warum der groesste Hebel: die Qualitaet war bis heute unsichtbar und musste
    auf Nachfrage rueckwirkend gemessen werden. Dasselbe Muster
    (pbreak_predictions) hat den Ausfall des P(break)-Modells LIVE aufgedeckt.
    Mit 4 Szenarien getestet (tests_rec_outcomes.py). Zwei Fehlschlaege dabei
    waren Testfehler, keine Code-Fehler — dokumentiert.

(2) alignment_stats auf die VOLLE Historie (1.216 statt 40 Trades) und
    zusaetzlich je Lot. Absolute Euro-Vergleiche sind bei wechselnder
    Positionsgroesse ungueltig (Lehre 04.08.). Damit steht die einzige
    beidhaelftig robuste Aussage der Karte auf ihrer vollen Stichprobe.

(3) Block-Gruende sichtbar (block_mix -> #vd-blocks): "heute X % ohne Block ·
    entry_room … · min_conf …". Bisher nur per DB-Abfrage zu beantworten.

(4) ELLIOTT: Verdict-Gewicht 1,0 -> 0. Gemessen ueber 15.544 Zeilen hatte es mit
    1.384 Episoden die groesste Stichprobe der Tabelle und ist darin flach
    (-0,075/+0,032, 50 % Treffer) — bei 25,9 % Einfluss auf die Nadel, weil es
    in nur 1 % der Zeilen schweigt. Chip bleibt, Stimme entfaellt.
    ⚠ Folge: die Nadel schlaegt staerker aus (real +0,33 -> +1,00).

⚠ Namenskollision beim Bau gefunden und behoben: die neue Klasse hiess zuerst
.vd-track — so heisst bereits die Schiene der Bias-Nadel; sie waere
ueberschrieben worden. Jetzt .vd-selfcal.

Live verifiziert: alignment je Lot, block_mix (93 von 1381 ohne Block),
rec_outcomes angelegt, Elliott weight=0 bei erhaltenem Chip, v=144 ausgeliefert,
eine Instanz auf Port 8000.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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Axel Hocks
2026-08-06 23:21:52 +02:00
co-authored by Claude Opus 5
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+161 -10
View File
@@ -690,6 +690,8 @@ class TradingEngine:
except Exception as ce: log.warning(f"candles.log: {ce}")
try: self._evaluate_pbreak_predictions() # ~alle 5 min, self-throttled
except Exception as pe: log.warning(f"pbreak_predictions: {pe}")
try: self._evaluate_rec_outcomes() # ~alle 5 min, self-throttled
except Exception as re_: log.warning(f"rec_outcomes: {re_}")
# Wirtschaftskalender (self-throttled ~1 h, außerhalb des mt5_lock
# unkritisch — reiner HTTP-Fetch mit Timeout)
try: self.calendar.maybe_refresh()
@@ -1675,6 +1677,30 @@ class TradingEngine:
except Exception as e:
log.warning(f"log_recommendation: {e}")
# ── Selbst-Kalibrierung: eine Zeile je EPISODE (2026-08-06) ──────────
# WARUM: die Qualitaet der Empfehlung war bis heute unsichtbar — sie musste
# auf Nachfrage rueckwirkend gemessen werden (`analyze_signal_live.py`:
# 4851 % Treffer ueber 1.071 Episoden). Dasselbe Muster wie
# `pbreak_predictions` hat den Ausfall des P(break)-Modells LIVE aufgedeckt,
# was kein Backtest konnte. Reine Messung, kein Eingriff in die Logik.
# ⚠ Nur bei RICHTUNGSWECHSEL, nicht je Minute — sonst zaehlt man dieselbe
# Marktlage dutzendfach (der Fehler, den die Episoden-Bildung behebt).
try:
_sig = rec.get("signal")
if _sig in ("LONG", "SHORT") and _sig != getattr(self, "_rec_epi_sig", None):
_atr = float((s.get("pb_feats") or {}).get("atr") or 0.0)
_px = float((self.data.snapshot() or {}).get("bid") or 0.0)
if _atr > 0 and _px > 0 and self.history:
self.history.log_rec_outcome(
signal=_sig, conf_pct=int(rec.get("conf_pct") or 0),
tf=str(rec.get("tf") or self.wave.timeframe_name or ""),
price=_px, atr=_atr)
if _sig in ("LONG", "SHORT", "WARTEN"):
# WARTEN re-armt: die naechste Richtung ist eine NEUE Episode.
self._rec_epi_sig = _sig if _sig != "WARTEN" else None
except Exception as e:
log.debug(f"log_rec_outcome: {e}")
# Verdict-Stimmen-Logging (2026-07-24, Idee 2b): Modul-Votes 1×/min in die
# DB (`verdict_votes`), damit die UNBELEGTEN Stimmen (KI-Copilot, Elliott)
# nach ein paar Wochen datenbasiert bewertet werden können (behalten /
@@ -2856,11 +2882,20 @@ class TradingEngine:
if tgt is not None and bid:
ev = -1 if tgt < bid else 1 if tgt > bid else 0
edet = f"{(elliott or {}).get('wave', '')}{tgt:.3f}"
# ⚠ Gewicht nur bei GERICHTETEM Ziel (2026-07-31, Modul-Audit): liegt das
# Ziel exakt auf dem Kurs, ist ev=0 — das ist keine Aussage und darf die
# Nadel nicht dämpfen. Betraf 1,3 % der Zeilen (klein, aber dieselbe Regel
# wie bei Welle/Squeeze/M30/H1/KI — Konsistenz statt Sonderfall).
ew = 1.0 if ev != 0 else 0.0
# ⚠ GEWICHT AUF 0 GESETZT (2026-08-06, gemessen
# `analyze_verdict_modules.py` über 15.544 Zeilen). Elliott hatte mit
# **1.384 Episoden die grösste Stichprobe** der ganzen Tabelle und ist
# darin **flach**: Überschuss 0,075 / +0,032 ×ATR, **50 % Treffer**.
# Gleichzeitig war es mit **25,9 % die zweitlauteste Stimme** der
# Bias-Nadel — weil es praktisch nie schweigt (stumm in 1 % der Zeilen).
# Zusammen mit H1 (38,1 %) bildete es einen Dauerhintergrund von ~64 %,
# gegen den die episodischen Module erst anschieben mussten.
# Ein Modul mit der grössten Stichprobe und ohne messbaren Inhalt darf
# den Konsens nicht dominieren. Der CHIP bleibt (reine Anzeige, das Ziel
# ist als Kontext nützlich) — nur die Stimme entfällt.
# ⚠ Reine ANZEIGE-Änderung: die Order steuert die Welle über die
# Headline, nicht der Konsens. Zurück: `ew = 1.0 if ev != 0 else 0.0`.
ew = 0.0
add("Elliott", ev, ew, edet)
# 7) Squeeze-Breakout — Event-Signal: stimmt NUR bei `active` mit (dann 2,0,
@@ -3037,20 +3072,72 @@ class TradingEngine:
return getattr(self, "_manual_cache", None)
def _alignment_cached(self) -> dict | None:
"""Ausrichtungs-Split (mit/gegen/ohne Empfehlung, letzte 40 Trades) für den
Order-Bestätigungsdialog — ehrliche eigene Zahlen statt generischem Hinweis
(2026-07-24, Verhaltens-Hebel: Gegen-Signal-Trades sind die gemessene
Kern-Leckage). DB-Query gecacht (~120 s), Snapshot bleibt billig."""
"""Ausrichtungs-Split (mit/gegen/ohne Empfehlung) für den Order-Dialog —
ehrliche eigene Zahlen statt generischem Hinweis (2026-07-24; Gegen-Signal-
Trades sind die gemessene Kern-Leckage).
⚠ Seit 2026-08-06 über die **volle Historie** (1.216 Trades) statt der
letzten 40 — der Befund ist dort beidhälftig robust, über 40 war er eine
Momentaufnahme. Zusätzlich je Lot normiert (`pnl_lot`), weil absolute
Euro-Vergleiche bei wechselnder Positionsgröße ungültig sind.
DB-Query gecacht (~120 s), Snapshot bleibt billig."""
now = time.time()
if now - getattr(self, "_align_ts", 0.0) > 120:
try:
self._align_cache = self.history.alignment_stats(40)
self._align_cache = self.history.alignment_stats(0)
except Exception as e:
log.debug(f"alignment_stats: {e}")
self._align_cache = None
self._align_ts = now
return getattr(self, "_align_cache", None)
def _block_mix_cached(self) -> dict | None:
"""WELCHE Gates blocken heute, und wie oft? (2026-08-06)
WARUM SICHTBAR: auf die Frage „warum gab es heute so wenige Empfehlungen?"
liess sich das nur per DB-Abfrage beantworten. Real am 06.08.: von 646
Zeilen waren **6 ungeblockt** — entry_room 274 · min_conf 225 ·
breakout_pending 88 · htf_counter 50. Die Karte sagt das jetzt selbst.
Reine Anzeige, ~120 s gecacht."""
now = time.time()
if now - getattr(self, "_blockmix_ts", 0.0) > 120:
try:
import sqlite3
con = sqlite3.connect(HISTORY_DB_FILE, timeout=5.0)
rows = con.execute(
"SELECT COALESCE(block_reason,'') b, COUNT(*) n FROM recommendations "
"WHERE date(timestamp,'unixepoch','localtime') = date('now','localtime') "
"GROUP BY b ORDER BY n DESC").fetchall()
con.close()
ges = sum(r[1] for r in rows)
self._blockmix_cache = {
"total": ges,
"frei": next((r[1] for r in rows if not r[0]), 0),
"top": [{"grund": r[0], "n": r[1]} for r in rows if r[0]][:4],
} if ges else None
except Exception as e:
log.debug(f"block_mix: {e}")
self._blockmix_cache = None
self._blockmix_ts = now
return getattr(self, "_blockmix_cache", None)
def _rec_track_cached(self) -> dict | None:
"""Selbst-Kalibrierung: Trefferquote der letzten Empfehlungs-Episoden.
⚠ Gegen 50 % zu lesen, nicht gegen 0 — es ist eine Richtungsaussage.
Gemessener Ausgangsstand (`analyze_signal_live.py`, 1.071 Episoden):
4851 %. Diese Zeile macht laufend sichtbar, ob sich das aendert, statt
dass es erst auf Nachfrage rueckwirkend gemessen wird. ~120 s gecacht."""
now = time.time()
if now - getattr(self, "_rectrack_ts", 0.0) > 120:
try:
self._rectrack_cache = (self.history.rec_accuracy(200)
if self.history else None)
except Exception as e:
log.debug(f"rec_accuracy: {e}")
self._rectrack_cache = None
self._rectrack_ts = now
return getattr(self, "_rectrack_cache", None)
def _loss_streak_today(self) -> tuple[int, int]:
"""(Verlust-Trades heute, Trades heute) — für den Mental-Check der Entry-
Checkliste („nach 2 Losses Session beenden"). DB-Query ~120 s gecacht."""
@@ -3276,6 +3363,68 @@ class TradingEngine:
except Exception as e:
log.debug(f"pbreak_predictions auswerten: {e}")
def _evaluate_rec_outcomes(self):
"""Traegt fuer offene Empfehlungs-Episoden den Forward-Return nach.
⚠ `candles_m1.time` ist ROHE Broker-Zeit (UTC+3), `rec_outcomes.ts` ist
lokale Epoch — der Offset muss drauf (dieselbe Falle wie bei
`_evaluate_pbreak_predictions`). Genommen wird der letzte M1-Close bis
zum Zielzeitpunkt; fehlen Bars (Wochenende, Broker-Ausfall), bleibt die
Zeile offen statt falsch bewertet zu werden.
`hit` = 1, wenn der Kurs in Signalrichtung lief. Die Quote ist gegen 50 %
zu lesen, nicht gegen 0."""
now = time.time()
if now - getattr(self, "_rec_eval_ts", 0.0) < 300:
return
self._rec_eval_ts = now
try:
import sqlite3
off = self.trader._broker_offset_s()
con = sqlite3.connect(HISTORY_DB_FILE, timeout=5.0)
con.row_factory = sqlite3.Row
offen = con.execute(
"SELECT id, ts, signal, price, atr, ret30, ret60 FROM rec_outcomes "
"WHERE done IS NULL OR done = 0").fetchall()
for r in offen:
d = 1 if r["signal"] == "LONG" else -1
if not r["atr"] or r["atr"] <= 0:
con.execute("UPDATE rec_outcomes SET done=1 WHERE id=?", (r["id"],))
continue
werte = {}
for feld, minuten in (("ret30", 30), ("ret60", 60)):
if r[feld] is not None:
werte[feld] = r[feld]
continue
ziel = r["ts"] + minuten * 60
if now < ziel:
continue # noch nicht faellig
row = con.execute(
"SELECT c FROM candles_m1 WHERE time <= ? AND time > ? "
"ORDER BY time DESC LIMIT 1",
(ziel + off, ziel + off - 900)).fetchone()
if row:
werte[feld] = (row["c"] - r["price"]) * d / r["atr"]
sets, args = [], []
for feld in ("ret30", "ret60"):
if feld in werte and r[feld] is None:
sets.append(f"{feld}=?"); args.append(round(werte[feld], 4))
sets.append(f"hit{feld[3:]}=?"); args.append(1 if werte[feld] > 0 else 0)
faellig60 = now >= r["ts"] + 60 * 60
if faellig60 and ("ret60" in werte or r["ret60"] is not None):
sets.append("done=?"); args.append(1)
elif now >= r["ts"] + 6 * 3600:
# Nach 6 h keine Bars mehr zu erwarten (Wochenende/Ausfall) →
# schliessen, damit die Zeile die Auswertung nicht ewig belegt.
sets.append("done=?"); args.append(1)
if sets:
args.append(r["id"])
con.execute(f"UPDATE rec_outcomes SET {', '.join(sets)} WHERE id=?",
args)
con.commit(); con.close()
except Exception as e:
log.debug(f"rec_outcomes auswerten: {e}")
def squeeze_monitor(self) -> dict:
"""Auto-Squeeze-Monitor (B4) für das Dashboard: (1) LIVE-Trades (echt, DB —
das Gesamtsystem inkl. realer Exits) und (2) die MECHANISCHE Neuberechnung
@@ -3576,6 +3725,8 @@ class TradingEngine:
"news_sentiment": (lambda sc: round(float(sc), 2) if sc is not None else None)(
(self.news.sentiment or {}).get("score")),
"alignment": self._alignment_cached(),
"block_mix": self._block_mix_cached(),
"rec_track": self._rec_track_cached(),
# Kennzahlen der MANUELLEN Trades für die gleichnamige Karte
# (2026-08-04). Rein deskriptiv; ~120 s gecacht, damit der heiße
# Snapshot-Pfad nicht je Abruf die DB aggregiert.