Wirtschaftskalender-Blackout + Konsolidierungs-Box beschriftet

core/econ_calendar.py (NEU): High-Impact-News-Fenster als Handels-Sperre.
Quelle Forex Factory JSON (kostenlos, kein Key, mit impact-Feld), beide
Wochen (thisweek endet Sa, Markt oeffnet So 23:00 -> sonst blinder Fleck),
1x/h im Daemon-Thread, dedupliziert. Filter: High+USD ODER Oil/OPEC-Titel.

WICHTIG - nicht gemessen: Events sind zu selten fuer eine 2-Stichproben-
Aussage. Das ist die Handbuch-Regel, kein belegter Edge. Deshalb bewusst
asymmetrisch: sperrt NUR die autonomen Entries (Auto-Squeeze + Auto-Signal,
ohne Dedup-Marker -> feuert nach dem Fenster nach), in der Entry-Checkliste
nur "warn" statt "fail". Manuelle Orders bleiben frei. Der gemessene
EIA-Blackout (Mi 15:30-16:30) bleibt unabhaengig aktiv und greift auch
ohne Netz.

Verifiziert: Live-Fetch (EIA korrekt Mi 16:30 Berlin, FOMC/GDP/PCE erkannt)
+ 4 synthetische Szenarien (5 min vor/nach Event, 50 min davor, disabled).

MQL5 v1.30: graue Konsolidierungs-Box beschriftet (User-Frage "was bedeutet
die graue Box") - sichtbares Label an der Oberkante, rechtsbuendig wie die
uebrigen: "Konsolidierung (10-Bar-Spanne)" bzw. bei Kompression
"Konsolidierung - komprimiert, Ausbruch steht bevor". 0 Fehler kompiliert.

Frontend v=122: #cal-note in der Meldungen-Karte (laufendes Fenster bzw.
Vorwarnung <=60 min).

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

core/econ_calendar.py

@@ -0,0 +1,162 @@
+"""core/econ_calendar.py — Wirtschaftskalender (High-Impact-News) als Handels-Sperre.
+
+User-Vorgabe 2026-07-30 („berücksichtige auch die Quellen aus dem Trading-Handbuch",
+Kapitel 5.4 + 8.1 Regel 8: „Keine Trades vor High-Impact-News", „keine Trades 15 Min.
+vor EIA").
+
+Quelle: **Forex Factory JSON** (`nfs.faireconomy.media`) — kostenlos, kein API-Key,
+strukturiert mit `impact`-Level. Enthält auch „Crude Oil Inventories" (= der
+EIA-Report) und OPEC-Termine.
+
+⚠ ABGRENZUNG zum bestehenden EIA-Blackout: Der ist **gemessen** (`backtest_events.py`:
+Mi 15:30–16:30 in BEIDEN Hälften negativ) und bleibt als fester Fallback bestehen —
+er funktioniert auch, wenn dieses Modul keine Daten bekommt. Der Kalender-Blackout
+hier ist eine **plausible Erweiterung** (FOMC/NFP/CPI/OPEC statt nur Mittwoch), aber
+NICHT separat backtestbar: Event-Zeitreihen reichen nicht weit genug zurück, und die
+Ereignisse sind zu selten für eine 2-Stichproben-Aussage. Er ist damit ein
+**Risiko-Schutz auf Basis der Handbuch-Regel**, kein gemessener Edge — deshalb sperrt
+er nur die AUTONOMEN Entries und warnt in der Checkliste; er blockt keine manuelle
+Order.
+
+Fail-safe: Ohne Netz/Daten liefert das Modul „kein Blackout" und der Bot arbeitet
+unverändert weiter (der gemessene EIA-Blackout greift trotzdem).
+"""
+from __future__ import annotations
+import json
+import threading
+import time
+import urllib.request
+from datetime import datetime, timezone
+
+from core.logger import get_logger
+
+log = get_logger("calendar")
+
+# BEIDE Wochen holen: „thisweek" endet samstags — der Markt öffnet aber Sonntag
+# 23:00 (Berlin), und ein Montag-Event läge dann in einem toten Fenster.
+_URLS = ("https://nfs.faireconomy.media/ff_calendar_thisweek.json",
+         "https://nfs.faireconomy.media/ff_calendar_nextweek.json")
+_REFRESH_S = 3600.0        # 1×/Stunde reicht — der Kalender ändert sich selten
+_TIMEOUT_S = 15.0
+# Währungen, die WTI real bewegen (USD dominiert; OPEC/Oil-Titel unabhängig davon)
+_CCY = {"USD"}
+# Titel-Stichworte, die IMMER als relevant gelten (auch bei niedrigerem Impact —
+# „Crude Oil Inventories" läuft bei Forex Factory teils als Low/Medium)
+_OIL_KEYS = ("crude oil", "opec", "oil inventories", "petroleum")
+
+
+class EconCalendar:
+    def __init__(self, before_min: int = 15, after_min: int = 15,
+                 enabled: bool = True):
+        self.enabled = bool(enabled)
+        self.before_s = max(0, int(before_min)) * 60
+        self.after_s = max(0, int(after_min)) * 60
+        self._lock = threading.Lock()
+        self._events: list[dict] = []      # [{ts, title, ccy, impact}]
+        self._ts = 0.0
+        self._busy = False
+        self._fail_logged = False
+
+    # ── Daten holen ──────────────────────────────────────────────────────────
+    def _fetch(self) -> None:
+        try:
+            raw: list = []
+            errs = 0
+            for url in _URLS:
+                try:
+                    req = urllib.request.Request(
+                        url, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"})
+                    with urllib.request.urlopen(req, timeout=_TIMEOUT_S) as r:
+                        part = json.loads(r.read().decode())
+                    if isinstance(part, list):
+                        raw.extend(part)
+                except Exception:
+                    errs += 1        # eine Woche darf fehlen (nextweek ist oft leer)
+            if errs == len(_URLS):
+                raise RuntimeError("keine Woche abrufbar")
+            out = []
+            seen = set()
+            for e in raw:
+                title = (e.get("title") or "").strip()
+                ccy = (e.get("country") or "").strip()
+                imp = (e.get("impact") or "").strip()
+                tl = title.lower()
+                is_oil = any(k in tl for k in _OIL_KEYS)
+                if not (is_oil or (imp == "High" and ccy in _CCY)):
+                    continue
+                try:
+                    dt = datetime.fromisoformat(e.get("date"))
+                    if dt.tzinfo is None:
+                        dt = dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
+                except Exception:
+                    continue
+                key = (round(dt.timestamp()), title)
+                if key in seen:          # Überlappung thisweek/nextweek
+                    continue
+                seen.add(key)
+                out.append({"ts": dt.timestamp(), "title": title,
+                            "ccy": ccy, "impact": ("Oil" if is_oil else imp)})
+            out.sort(key=lambda x: x["ts"])
+            with self._lock:
+                self._events = out
+                self._ts = time.time()
+            self._fail_logged = False
+            log.info(f"Wirtschaftskalender geladen: {len(out)} relevante Events")
+        except Exception as e:
+            if not self._fail_logged:
+                log.info(f"Kalender nicht abrufbar ({e}) — News-Sperre inaktiv "
+                         f"(der gemessene EIA-Blackout greift weiterhin)")
+                self._fail_logged = True
+
+    def maybe_refresh(self) -> None:
+        """Im Trend-Loop aufrufen; self-throttled auf ~1 h.
+
+        ⚠ Der Fetch läuft in einem **Daemon-Thread** — sonst würde ein hängender
+        HTTP-Call den Trend-Loop bis zum Timeout (15 s) blockieren.
+        """
+        if not self.enabled or self._busy:
+            return
+        if time.time() - self._ts < _REFRESH_S:
+            return
+        self._busy = True
+        self._ts = time.time()          # sofort setzen → kein Retry-Sturm bei Fehler
+
+        def _job():
+            try:
+                self._fetch()
+            finally:
+                self._busy = False
+
+        threading.Thread(target=_job, daemon=True,
+                         name="econ-calendar").start()
+
+    # ── Abfragen ─────────────────────────────────────────────────────────────
+    def blackout(self) -> dict | None:
+        """Läuft gerade ein News-Fenster? → {title, impact, minutes} sonst None."""
+        if not self.enabled:
+            return None
+        now = time.time()
+        with self._lock:
+            evs = list(self._events)
+        for e in evs:
+            if e["ts"] - self.before_s <= now <= e["ts"] + self.after_s:
+                return {"title": e["title"], "impact": e["impact"], "ccy": e["ccy"],
+                        "minutes": round((e["ts"] - now) / 60.0, 1)}
+        return None
+
+    def next_event(self) -> dict | None:
+        """Nächstes relevantes Event (für die Anzeige)."""
+        now = time.time()
+        with self._lock:
+            evs = list(self._events)
+        for e in evs:
+            if e["ts"] >= now:
+                return {"title": e["title"], "impact": e["impact"], "ccy": e["ccy"],
+                        "minutes": round((e["ts"] - now) / 60.0)}
+        return None
+
+    def snapshot(self) -> dict:
+        bl = self.blackout()
+        return {"enabled": self.enabled, "n": len(self._events),
+                "blackout": bl, "next": self.next_event(),
+                "age_min": round((time.time() - self._ts) / 60.0) if self._ts else None}