Verdict-Module gemessen (2. Durchgang) + Faelligkeitsschwelle zaehlte die falsche Groesse

FAELLIGE MESSUNG (30.282 Zeilen). Horizont 60 min, gegen die Drift-Null,
Episoden statt Rohzeilen:

  Welle      3,0    254 Ep.  +0,158 / +0,419  61 %  beide +
  Liq-Trend  0,5    297 Ep.  +0,310 / +0,175  52 %  beide +
  Squeeze    2,0    249 Ep.  +0,110 / +0,254  48 %  beide +
  Orderbuch  0,5  2.712 Ep.  -0,039 / -0,100  49 %  beide -
  Elliott    1,0  1.388 Ep.  kippt            49 %
  M30/Muster/H1                kippen
  H1         1,5     50 Ep.  -1,165 / +1,937  66 %  kippt

Meine Vermutung vom 07.08. war FALSCH: Liq-Trend besteht (+0,310/+0,175 ueber
297 Episoden). Ich hatte ihn verdaechtigt, weil er dieselbe HL-Quelle nutzt wie
das entmachtete Orderbuch -- das war Analogie, keine Messung. Bleibt bei 0,5.

Orderbuch bestaetigt: beidhaelftig negativ ueber 2.712 Episoden, die groesste
Stichprobe und der einzige konsistent falsche Beitrag. Entmachtung war richtig.

SCHAERFSTER BEFUND: H1 traegt 41,2 % des Nadel-Einflusses auf 50 Episoden, die
das Vorzeichen kippen. Hoechster Einfluss, duennste Beleglage. Live folgenlos
(die Nadel ist reine Anzeige), aber wer sie liest, sollte es wissen.

FAELLIGKEITSSCHWELLE KORRIGIERT: stand auf 25.000 ZEILEN -- bei Minutentakt in
12 Tagen erreicht, waehrend die auswertbare Einheit Episoden sind (je Modul nur
50 bis 2.712). Dieselbe Klasse wie pbreak_accuracy_v2. Jetzt 400
Headline-Episoden als Proxy, mit dem ausdruecklichen Hinweis, dass es je Modul
deutlich weniger sind.

PUNKT 2 (Stop-Order-Umbau, 8/12): DERSELBE DEADLOCK wie B5. Alle acht Bot-Trades
stammen vom 06.08.; seit auto_squeeze am 11.08. aus ist, kommt keiner mehr dazu.
Was die 8 zeigen, bleibt gueltig und positiv: 7 von 8 fuellten per ruhender
Order, Market-Fallback praktisch weg (n=1 bei +0,148xATR). Die formale
Faelligkeit haengt an derselben Entscheidung wie B5, nicht an weiteren Daten.

Nichts am Live-System geaendert.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

measurement_reminder.py

@@ -165,8 +165,21 @@ CHECKS = [
                "des Nadel-Einflusses, prädiktiv bisher NICHT beurteilbar. "
                "(d) Elliott und Orderbuch sind bereits entmachtet (used=False), werden "
                "aber WEITER geloggt — die Reihe darf für diese Messung nicht abreißen.",
-        "have": lambda: _q("SELECT COUNT(*) FROM verdict_votes"),
-        "need": 25000, "unit": "geloggte Verdicts (~3 Wochen)",
+        # ⚠⚠ EINHEIT KORRIGIERT 2026-08-17 — sie zählte die FALSCHE Größe.
+        #   Vorher: 25.000 ZEILEN. Die sind bei Minutentakt in 12 Tagen erreicht,
+        #   die auswertbare Einheit sind aber EPISODEN — und davon gab es je
+        #   Modul nur 50 (H1) bis 2.712 (Orderbuch). Dieselbe Klasse wie bei
+        #   `pbreak_accuracy_v2`, die roh statt entkoppelt zählte und die
+        #   Beweismenge um das Zehnfache überschätzte.
+        #   Gezählt werden jetzt Headline-WECHSEL als billiger Episoden-Proxy.
+        # ⚠ Die Episodenzahl JE MODUL ist kleiner (17.08.: H1 nur 50 bei 254
+        #   Headline-Episoden) — deshalb liegt die Schwelle höher als das Ziel
+        #   je Modul. Und der Vorbehalt des Skripts bleibt: wenige Wochen sind
+        #   EIN Regime, also Sichtung statt Urteil.
+        "have": lambda: _q(
+            "SELECT COUNT(*) FROM (SELECT headline, LAG(headline) OVER "
+            "(ORDER BY ts) prev FROM verdict_votes) WHERE headline IS NOT prev"),
+        "need": 400, "unit": "Headline-Episoden (Proxy; je Modul deutlich weniger)",
         "cmd": "python analyze_verdict_modules.py  (Episoden-Bildung beachten: "
                "die Rohzeilen zählen dieselbe Marktlage dutzendfach)",
     },