Deployment-Drift: Stufe 1 (Trail-mult) + Stufe 2 (Entscheidungs-Telemetrie)
Behebt die strukturelle Schwachstelle, die heute dreimal zugeschlagen hat:
Komponenten werden unter anderen Bedingungen BETRIEBEN als VALIDIERT.
Track B schuetzt gegen Overfitting, nicht gegen Deployment-Drift.
STUFE 1 (core/trailing.py): _MULT_BY_TF durchgehend 1,5 (vorher M15 2,0 /
M30 2,5 / H1 3,0) und _MULT_BREAKOUT_ADD 0,5 -> 0,0. Die Staffelung war nie
gemessen; backtest_trailing.py validiert nur 1,5 und die breiteren Werte
sind dort messbar schlechter (80k Bars, 2 Halbjahre):
mult 1,5 H1 SigmaR -249 · H2 +1252 · Worst -1,50
mult 2,0 H1 SigmaR -412 · H2 +1187 · Worst -2,00
mult 2,5 H1 SigmaR -1367 · H2 +1450 · Worst -2,50
Auf M30 fuhr der Bot also 5,5x schlechteres H1 und einen 67 % groesseren
Einzelverlust; bei Breakouts waren es 3,0 - nie getestet. Relevant, weil die
TF-Heuristik oft auf M15/M30 landet (31.07.: 19 von 33 Phasen).
STUFE 2a (wave_rec/history/engine): jede Empfehlung loggt einen
maschinenlesbaren block_reason - deadband, dead_hour, eia, htf_counter,
stretch, min_conf, breakout_pending, entry_room, no_data, stale. DB migriert
(Backup angelegt). Ohne den war nicht feststellbar, WELCHES der Gates die
93 % WARTEN erzeugt (Backtest-Erwartung ~43 %).
STUFE 2b (analyze_divergence.py, NEU): haelt vier Dinge gegen die
Backtest-Erwartung - A Signal-Verteilung, B Gate-Anteile inkl.
"im Backtest modelliert?", C TF-Wechsel-Rate, D0 Modell-Kalibrierung,
D Merkmals-Drift gegen _PB_MU/_SD.
LEHRE AUS DEM BAU SELBST: die Merkmals-Drift (D) haette den realen Fehler
NICHT gefangen - mom3 lag nur 0,50 Sigma unter mu, bei Gewicht 1,43 wurden
daraus aber -0,71 im Logit (23 % statt 41 % vorhergesagt). Deshalb ist D0
der schaerfere Test und die D-Schwelle auf 0,5 Sigma gesetzt.
Erster Lauf nach dem Fix bestaetigt das Nachtraining live:
D0 = 27,0 % vorhergesagt vs 28,0 % real (vorher 23 vs 41).
Stufe 3 (geteilter Exit-Kern) bleibt offen, spaeter und einzeln.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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Axel Hocks
co-authored by
Claude Opus 5
Claude Opus 5
parent
0208101707
commit
97617cd81d
+16
-5
@@ -564,7 +564,7 @@ class WaveRecommender:
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snap["breakout"] = {"pending": True, "dir": sig,
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||||
"level": round(p["level"], 3), "need": round(need, 3)}
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||||
return {"signal": "WARTEN", "conf_pct": 0, "score": 0.0, "setup": "WAVE",
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"regime": None, "rsi": None,
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||||
"regime": None, "rsi": None, "block": "breakout_pending",
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"reasons": [f"warte auf Breakout (+{k:.1f}×ATR {sig}, noch {need:.2f})"]}
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def _room_gate(self, rec, cur):
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@@ -594,7 +594,7 @@ class WaveRecommender:
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if dist >= x:
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return rec
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||||
return {"signal": "WARTEN", "conf_pct": 0, "score": 0.0, "setup": "WAVE",
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"regime": None, "rsi": None,
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"regime": None, "rsi": None, "block": "entry_room",
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"reasons": [f"kein Raum: {'Widerstand' if d > 0 else 'Support'} "
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f"{lvl:.2f} nur {dist:.2f}×ATR entfernt (Gate {x:.1f}) — "
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f"Ertrag gedeckelt, Kosten fressen den Edge"]}
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@@ -673,11 +673,16 @@ class WaveRecommender:
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"dir": "LONG" if stretch < 0 else "SHORT"}
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else:
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snap["bounce"] = {"state": None, "dir": None}
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wait = {"signal": "WARTEN", "conf_pct": 0, "score": 0.0,
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# `block` = maschinenlesbarer Grund, WARUM WARTEN (Stufe-2-Telemetrie
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# 2026-07-31). Die `reasons` sind für Menschen, `block` fuer die Statistik:
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# ohne ihn war live nicht feststellbar, welches der Gates die 93 % WARTEN
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# erzeugt (Backtest-Erwartung ~43 %).
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wait = {"signal": "WARTEN", "conf_pct": 0, "score": 0.0, "block": None,
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"setup": "WAVE", "regime": None, "rsi": None, "reasons": []}
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# Totband: kein klarer Trend → kein Trade (Chop)
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if abs(sep) < _TREND_DEADBAND:
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wait["block"] = "deadband"
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wait["reasons"] = [f"kein klarer Trend ({tf_lbl}, EMA-Abstand {sep:+.2f}×ATR)"]
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return wait, snap
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@@ -685,6 +690,7 @@ class WaveRecommender:
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# Kostenfalle + 12/16 Uhr. Leer = AUS, User-Vorgabe 2026-07-22 trotz Messung).
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if hour is not None and hour in self._dead_hours:
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why = "Nacht-Spread frisst den Edge" if hour <= 7 else "gemessen negativer Edge"
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wait["block"] = "dead_hour"
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wait["reasons"] = [f"Zeit-Gate {hour}:00 Uhr — {why}, kein Trade"]
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return wait, snap
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@@ -695,6 +701,7 @@ class WaveRecommender:
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if hour is not None:
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_now_b = datetime.now(_BERLIN)
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if _now_b.weekday() == 2 and (15, 30) <= (_now_b.hour, _now_b.minute) < (16, 30):
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wait["block"] = "eia"
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wait["reasons"] = ["EIA-Blackout Mi 15:30–16:30 — Lagerdaten-Vorlauf, "
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"gemessen negativ, kein Trade"]
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return wait, snap
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||||
@@ -721,15 +728,18 @@ class WaveRecommender:
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# Higher-TF-Gegen-Trend-Filter: kein Short im M30-Aufwärtstrend (und
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# umgekehrt). Per Backtest belegt (Ø-Edge ×2). Nur reguläre Trendsignale.
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if htf_trend != 0 and htf_trend != d_sig:
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wait["block"] = "htf_counter"
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wait["reasons"] = [
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f"gegen {_HTF_LABEL}-Trend "
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f"({'auf' if htf_trend > 0 else 'ab'}) — kein Gegen-Trade"]
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return wait, snap
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# Anti-Überdehnung: nicht weit weg von der EMA hinterherkaufen/-shorten
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if sig == "LONG" and stretch > _STRETCH_MAX:
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wait["block"] = "stretch"
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wait["reasons"] = [f"überdehnt: {stretch:+.1f}×ATR über EMA — kein Spät-Long"]
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return wait, snap
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if sig == "SHORT" and stretch < -_STRETCH_MAX:
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wait["block"] = "stretch"
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wait["reasons"] = [f"überdehnt: {stretch:+.1f}×ATR unter EMA — kein Spät-Short"]
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return wait, snap
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@@ -830,6 +840,7 @@ class WaveRecommender:
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# Mindest-Konfidenz-Gate: schwache Setups (zu viele Strafen gestapelt)
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# tragen negativen Edge (gemessen Band 40–54 %) → kein Trade.
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if conf < _MIN_CONF:
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wait["block"] = "min_conf"
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wait["reasons"] = [f"Konfidenz {conf}% < {_MIN_CONF}% — Setup zu schwach"] + reasons[:2]
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return wait, snap
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@@ -848,11 +859,11 @@ class WaveRecommender:
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rec, ts, err = self._rec, self._ts, self._error
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if rec is None:
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return {"signal": "WARTEN", "conf_pct": 0, "score": 0.0,
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"setup": "WAVE", "regime": None, "rsi": None,
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"setup": "WAVE", "regime": None, "rsi": None, "block": "no_data",
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"reasons": [err or "keine Wellen-Daten"]}
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if not ts or time.time() - ts > _STALE_S:
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return {"signal": "WARTEN", "conf_pct": 0, "score": 0.0,
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"setup": "WAVE", "regime": None, "rsi": None,
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"setup": "WAVE", "regime": None, "rsi": None, "block": "stale",
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"reasons": ["Wellen-Daten veraltet"]}
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return dict(rec)
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