pytest-Suite: 13 Tests in ~1 s, mutations-geprueft

Im Projekt sind ueber Monate dutzende Szenario-Tests entstanden ("mit 10
Szenarien getestet", "mit 18 synthetischen Szenarien") — alle als
Wegwerf-Skripte, keiner lief je ein zweites Mal. Bei einem System, das man vor
jeder Aenderung neu starten und live verifizieren muss, ist das der teuerste
Teil der Schleife.

Erfasst sind die beiden juengsten Pfade:
  · _check_pending_fill (6 Faelle) — u.a. "fremde Position NICHT taggen" und
    "derselbe Fill zaehlt nur einmal"
  · Selbst-Kalibrierung (7 Faelle) — Episoden-Dedup, WARTEN re-armt, Auswertung
    in beide Richtungen inkl. Broker-Offset, fehlende Bar bleibt offen,
    Aggregation

Drei harte Regeln in tests/conftest.py: keine Live-DB (frische Temp-Datei je
Test), kein MT5 / kein laufender Server (gestubbt), kein Netz. Das Schema legen
die ECHTEN Konstruktoren an — HistoryLogger UND CandleLogger, denn candles_m1
gehoert nicht zum History-Schema. Ein handgebautes Test-Schema wuerde
irgendwann vom Produktivstand abweichen.

Warum Temp-DB statt Kopie der Live-DB: am 06.08. haben echte candles_m1-Zeilen
in einem vermeintlich leeren Fenster einen Test verfaelscht — zweimal sah es
nach einem Code-Fehler aus, es waren Testfehler.

MUTATIONS-GEPRUEFT, weil eine Suite die immer gruen ist wertlos waere: eine
absichtlich eingebaute "fremde Position wird doch getaggt"-Regression wird
gefangen. Nebenbefund: der Fill-Dedup ist DOPPELT gesichert (_pending_tagged
und der pop aus _pending_tickets) — nur eines zu entfernen faellt nicht auf,
beides zusammen bricht sofort zwei Tests. Gewollte Redundanz, kein
ungetesteter Zweig.

tests_rec_outcomes.py (Wegwerf-Fassung von gestern) und die verwaiste
test_pbreak.db entfernt.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Axel Hocks
2026-08-07 06:15:07 +02:00
co-authored by Claude Opus 5
parent 79f3e8efe1
commit 9887e3d5da
6 changed files with 332 additions and 163 deletions
+95
View File
@@ -0,0 +1,95 @@
"""Gemeinsame Fixtures für die Szenario-Tests.
⚠⚠ DREI HARTE REGELN, damit diese Suite jederzeit gefahrlos läuft:
1. **Nie die Live-DB anfassen.** Jeder Test bekommt eine frische Temp-Datei;
`HistoryLogger.__init__` ruft `_init_db()` und legt das komplette Schema an.
Die 15,7-MB-Live-DB zu kopieren wäre nicht nur langsam, sondern auch
unzuverlässig — echte Zeilen haben mir am 06.08. einen Test verfälscht
(echte `candles_m1` im vermeintlich leeren Fenster).
2. **Kein MT5, kein laufender Server.** Alles, was den Broker berührt, wird
gestubbt. Die Tests prüfen die LOGIK, nicht die Anbindung.
3. **Keine Netzwerkzugriffe.**
Die Engine wird über `__new__` ohne `__init__` erzeugt: der echte Konstruktor
baut MT5-Verbindung, Threads und Config auf. Für die geprüften Methoden reichen
wenige Attribute — was fehlt, fällt im Test sofort als AttributeError auf und ist
damit dokumentiert, statt still zu passieren.
"""
import sys
import types
from pathlib import Path
import pytest
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
from core.candle_logger import CandleLogger # noqa: E402
from core.engine import TradingEngine # noqa: E402
from core.history import HistoryLogger # noqa: E402
@pytest.fixture
def db(tmp_path):
"""Frische, vollständig angelegte Test-Datenbank.
⚠ `candles_m1` gehört NICHT zum `HistoryLogger`-Schema, sondern wird vom
`CandleLogger` angelegt (`core/candle_logger.py`). Beide werden hier über
ihre ECHTEN Konstruktoren aufgerufen — ein von Hand nachgebautes Test-Schema
würde irgendwann vom Produktivstand abweichen, und der Test prüfte dann etwas
anderes als das, was live läuft.
"""
p = tmp_path / "test.db"
HistoryLogger(p) # legt trades, recommendations, rec_outcomes, …
CandleLogger(str(p)) # legt candles_m1
return p
@pytest.fixture
def history(db):
return HistoryLogger(db)
class FakeTrader:
"""Minimaler Trader-Ersatz: liefert genau den Snapshot, den der Test setzt."""
def __init__(self):
self.snap: dict = {}
self.offset = 3 * 3600
def snapshot(self):
return self.snap
def _broker_offset_s(self, sym=None):
return self.offset
@pytest.fixture
def engine(history):
"""Nackte Engine ohne `__init__` — nur die Attribute, die geprüft werden."""
e = TradingEngine.__new__(TradingEngine)
e.history = history
e.trader = FakeTrader()
e.data = types.SimpleNamespace(symbol="XTIUSD")
e.cfg = {"telegram": {"enabled": "false"}}
# Zustand der geprüften Pfade
e._pending_tickets = {}
e._pending_tagged = set()
e._bot_open_ticket = None
e._bot_open_source = None
e._squeeze_entry_count = 0
e._signal_entry_count = 0
e._rec_epi_sig = None
e._rec_eval_ts = 0.0
return e
@pytest.fixture
def db_umleiten(db, monkeypatch):
"""Leitet das modulweite `HISTORY_DB_FILE` der Engine auf die Test-DB um.
⚠ Nötig, weil `_evaluate_rec_outcomes` eine EIGENE sqlite3-Verbindung öffnet
(bewusst — die Auswertung läuft außerhalb des HistoryLogger-Locks).
"""
import core.engine as CE
monkeypatch.setattr(CE, "HISTORY_DB_FILE", str(db))
return db
+74
View File
@@ -0,0 +1,74 @@
"""`engine._check_pending_fill` — ordnet eine gefüllte Stop-Order dem Bot zu.
HINTERGRUND (2026-08-06): eine ruhende Stop-Order füllt IM BROKER, nicht über
`engine._open`. `trader._refresh_locked` adoptiert die Position dann per
magic-match und loggt sie OHNE `setup` — vier reale Squeeze-Trades waren dadurch
von manuellen nicht unterscheidbar, und B4-Monitor, `squeeze_b5` sowie
`squeeze_entry_gap` zählten **null**. Deployment-Drift Fall 8: nicht die Strategie
driftete, sondern ihre Beobachtbarkeit.
Die Zuordnung ist eindeutig, weil bei einem Pending-Fill die POSITIONS-Nummer
identisch mit der ORDER-Nummer ist (an allen vier Broker-Datensätzen verifiziert).
"""
def test_squeeze_fill_wird_getaggt(engine):
engine._pending_tickets = {49483981: "squeeze"}
engine.trader.snap = {"ticket": 49483981, "order_type": 1,
"entry_price": 75.127}
engine._check_pending_fill()
assert engine._squeeze_entry_count == 1
assert engine._bot_open_ticket == 49483981
assert engine._bot_open_source == "auto_squeeze"
assert 49483981 not in engine._pending_tickets # Merker verbraucht
def test_signal_fill_long(engine):
engine._pending_tickets = {777: "signal"}
engine.trader.snap = {"ticket": 777, "order_type": 0, "entry_price": 75.2}
engine._check_pending_fill()
assert engine._signal_entry_count == 1
assert engine._squeeze_entry_count == 0
assert engine._bot_open_source == "auto_signal"
def test_fremde_position_wird_nicht_getaggt(engine):
"""Der gefährliche Fall: ein manueller Trade darf NICHT als Bot-Trade gelten —
sonst verfälscht er genau die Monitore, die der Fix reparieren soll."""
engine._pending_tickets = {111: "squeeze"}
engine.trader.snap = {"ticket": 999, "order_type": 0, "entry_price": 75.0}
engine._check_pending_fill()
assert engine._squeeze_entry_count == 0
assert engine._bot_open_ticket is None
assert engine._pending_tickets == {111: "squeeze"} # bleibt liegen
def test_derselbe_fill_zaehlt_nur_einmal(engine):
"""Der `_pos_loop` läuft im Sekundentakt — ohne Dedup zählte ein Trade
hundertfach und der B4-Monitor wäre wertlos."""
engine._pending_tickets = {222: "squeeze"}
engine.trader.snap = {"ticket": 222, "order_type": 1, "entry_price": 74.9}
for _ in range(5):
engine._check_pending_fill()
assert engine._squeeze_entry_count == 1
def test_flat_ist_ein_no_op(engine):
engine._pending_tickets = {333: "squeeze"}
engine.trader.snap = {"ticket": None}
engine._check_pending_fill()
assert engine._squeeze_entry_count == 0
assert engine._pending_tickets == {333: "squeeze"}
def test_ohne_pending_merker_sofort_raus(engine):
"""Der häufigste Fall — es darf keine DB-Arbeit anfallen."""
engine.trader.snap = {"ticket": 444, "order_type": 0}
engine._check_pending_fill()
assert engine._bot_open_ticket is None
+133
View File
@@ -0,0 +1,133 @@
"""Selbst-Kalibrierung: Episoden-Logging und Auswertung der Empfehlungen.
HINTERGRUND (2026-08-06): die Qualität der Gesamtempfehlung war unsichtbar und
musste auf Nachfrage rückwirkend gemessen werden (4851 % Treffer über 1.071
Episoden). `rec_outcomes` schließt die Lücke — dasselbe Muster wie
`pbreak_predictions`, das den Ausfall des P(break)-Modells LIVE aufgedeckt hat.
⚠ Die zwei Fehlschläge beim ersten Schreiben dieser Tests waren TESTFEHLER, keine
Code-Fehler: die Test-Kerzen des Vorabschnitts lagen im Fenster des nächsten, und
die damals kopierte Live-DB enthielt ECHTE `candles_m1` im vermeintlich leeren
Fenster. Beides ist hier konstruktiv ausgeschlossen — jeder Test bekommt eine
frische, leere DB (s. `conftest.py`).
"""
import sqlite3
import time
OFF = 3 * 3600 # candles_m1.time ist ROHE Broker-Zeit (UTC+3)
def _episode(engine, sig):
"""Der Episoden-Teil aus `_run_analysis`, isoliert nachgestellt."""
if sig in ("LONG", "SHORT") and sig != engine._rec_epi_sig:
engine.history.log_rec_outcome(signal=sig, conf_pct=70, tf="M5",
price=75.0, atr=0.2)
if sig in ("LONG", "SHORT", "WARTEN"):
engine._rec_epi_sig = sig if sig != "WARTEN" else None
def _zeilen(db):
with sqlite3.connect(db) as c:
return c.execute("SELECT COUNT(*) FROM rec_outcomes").fetchone()[0]
# ── Episoden-Bildung ─────────────────────────────────────────────────────
def test_gleiche_richtung_erzeugt_eine_zeile(engine, db):
"""⚠ Der Kern: die Empfehlung wird ~1x/Minute geloggt. Wer die Zeilen zählt,
hält 20.000 Fälle für eine Stichprobe, obwohl es 1.000 sind."""
for _ in range(5):
_episode(engine, "LONG")
assert _zeilen(db) == 1
def test_flip_ist_eine_neue_episode(engine, db):
for _ in range(3):
_episode(engine, "LONG")
for _ in range(3):
_episode(engine, "SHORT")
assert _zeilen(db) == 2
def test_warten_re_armt(engine, db):
_episode(engine, "SHORT")
_episode(engine, "WARTEN")
_episode(engine, "WARTEN")
assert _zeilen(db) == 1 # WARTEN selbst erzeugt nichts
_episode(engine, "SHORT")
assert _zeilen(db) == 2 # danach ist SHORT wieder neu
# ── Auswertung gegen candles_m1 ──────────────────────────────────────────
def _setze(db, *, ts, signal, price, atr, kerzen):
with sqlite3.connect(db) as c:
c.execute("INSERT INTO rec_outcomes (ts,signal,conf_pct,tf,price,atr) "
"VALUES (?,?,?,?,?,?)", (ts, signal, 70, "M5", price, atr))
for minuten, kurs in kerzen:
c.execute("INSERT OR REPLACE INTO candles_m1 "
"(time,o,h,l,c,spread,tick_volume,symbol) "
"VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?)",
(ts + minuten * 60 + OFF, kurs, kurs, kurs, kurs,
20, 1, "TESTSYM"))
c.commit()
def _ergebnis(db):
with sqlite3.connect(db) as c:
return c.execute("SELECT ret30,hit30,ret60,hit60,done "
"FROM rec_outcomes").fetchone()
def test_long_auswertung_beide_horizonte(engine, db_umleiten):
db = db_umleiten
t0 = int(time.time()) - 7200 # beide Horizonte fällig
_setze(db, ts=t0, signal="LONG", price=75.00, atr=0.20,
kerzen=((30, 75.10), (60, 74.90)))
engine._evaluate_rec_outcomes()
ret30, hit30, ret60, hit60, done = _ergebnis(db)
assert round(ret30, 3) == 0.5 and hit30 == 1 # +0,10 / 0,20 ATR
assert round(ret60, 3) == -0.5 and hit60 == 0
assert done == 1
def test_short_ist_spiegelbildlich(engine, db_umleiten):
db = db_umleiten
t0 = int(time.time()) - 7200
_setze(db, ts=t0, signal="SHORT", price=75.00, atr=0.20,
kerzen=((30, 74.90), (60, 74.90)))
engine._evaluate_rec_outcomes()
ret30, hit30, *_ = _ergebnis(db)
assert round(ret30, 3) == 0.5 and hit30 == 1 # fallender Kurs = Treffer
def test_fehlende_bar_bleibt_offen(engine, db_umleiten):
"""⚠ Lieber unbewertet als falsch bewertet: fehlt die Bar (Wochenende,
Broker-Ausfall), darf die Zeile NICHT mit einem Nachbarwert gefüllt werden."""
db = db_umleiten
t0 = int(time.time()) - 7200
_setze(db, ts=t0, signal="SHORT", price=75.00, atr=0.20,
kerzen=((30, 74.90),)) # für 60 min bewusst keine
engine._evaluate_rec_outcomes()
ret30, hit30, ret60, _, done = _ergebnis(db)
assert round(ret30, 3) == 0.5 and hit30 == 1
assert ret60 is None
assert not done
# ── Aggregation ──────────────────────────────────────────────────────────
def test_rec_accuracy_rechnet_richtig(engine, db, history):
with sqlite3.connect(db) as c:
for ret, hit in ((0.5, 1), (0.3, 1), (-0.4, 0), (-0.2, 0)):
c.execute("INSERT INTO rec_outcomes (ts,signal,conf_pct,tf,price,"
"atr,ret30,hit30,ret60,hit60,done) "
"VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,1)",
(int(time.time()), "LONG", 70, "M5", 75.0, 0.2,
ret, hit, ret, hit))
c.commit()
a = history.rec_accuracy(200)
assert a["n"] == 4
assert a["wr30"] == 50.0 # ⚠ gegen 50 % lesen, nicht gegen 0
assert a["avg30"] == 0.05