S/R-Level von M5 auf M30 umgestellt + P(break)-Modell nachtrainiert

User: "DIE S/R Linien liegen oft sehr nahe beieinander" -> Option 2 (beides
umstellen, Modell nachtrainieren) gewaehlt. Erst gemessen: backtest_level_tf.py,
80k M5-Bars, 2 Halbjahre, Trades bleiben M5, nur die Level-Quelle variiert.

Ergebnis (M30 gewinnt in BEIDEN Haelften):
  TF    AUC(H2)  Abstand   <1xATR   dR bei P<0.55 (H1/H2)
  M5     0.710   0.61xATR    71%     +6698  +7749   (bisher live)
  M15    0.725   1.16xATR    46%    +10138 +12071
  M30    0.721   1.95xATR    28%    +12424 +13047   <- gewaehlt

Die Beschwerde ist damit quantifiziert: 71% der M5-Level lagen naeher als 1xATR.

Umsetzung:
- wave_rec: _m30_hl gespeichert, neues _pb_levels30 (k=3, letzte 50 M30-Bars =
  trainingsgleich zum 300-M5-Lookback), im Snapshot.
- engine._draw_levels nutzt pb_levels30 (Fallback pb_levels beim Kaltstart);
  speist Chart, MQL5-CSV, Dashboard UND den P(break)-Auto-Close.
- _PB_MU/_PB_SD/_PB_W auf M30 nachtrainiert: out-of-sample validiert (H1->H2),
  dann auf allen 80k gefittet (34771 Touches, Kalibrierung 23/25, 38/36, 58/59,
  86/87). Merkmale bleiben M5. Alte M5-Werte als Kommentar (Rueckweg).
- NICHT mitveraendert: Entry-Raum-Gate nutzt weiter M5-pb_levels
  (entry_room_atr=0.6 ist darauf kalibriert).

Verifiziert live: R/S 84.617/83.722 = 2.9xATR Abstand (vorher 0.28xATR),
M30-Pivots 4/7 statt M5 27/31, keine Fehler im Log.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

core/engine.py

@@ -86,9 +86,18 @@ _STARTUP_GRACE_S = 60.0          # nach Bot-Start schließt der Bot 60 s lang KE
 # auf H2 KALIBRIERT geprüft: AUC 0,71, predicted≈echt; `analyze_srwaves.py`).
 # Merkmale (in Positionsrichtung): [mom6, mom3, mit-Trend(0/1), Level-Distanz/ATR].
 # Standardisierung (mu/sd) + Gewichte (intercept + 4) aus `backtest_srclose_prob.py`.
-_PB_MU = (0.7482, 0.7036, 0.9112, 0.7072)
-_PB_SD = (1.1597, 0.9687, 0.2844, 0.6403)
-_PB_W  = (-0.5853, 0.1192, 0.7820, 0.1204, -0.2994)   # [b0, mom6, mom3, wt, dist]
+# P(break)-Modell — auf **M30-Level** trainiert (Umstellung 2026-07-30, gemessen
+# `backtest_level_tf.py`): M30-Pivots schlagen die alten M5-Pivots in BEIDEN Hälften
+# (AUC out-of-sample 0,721 vs 0,710 · R-Ertrag der Close-Regel ~2× · Level 1,95 statt
+# 0,61×ATR entfernt = die „S/R-Linien kleben aneinander"-Beobachtung des Users).
+# Ablauf: out-of-sample validiert (H1→H2), danach auf ALLEN 80k Bars nachtrainiert
+# (34.771 Touches, Basisrate 39,4 %, Kalibrierung trifft: 23/25 · 38/36 · 58/59 · 86/87).
+# ⚠ Die Merkmale bleiben M5-basiert (mom6/mom3 auf M5-Bars) — nur die LEVEL sind M30.
+# Alte M5-Werte (falls je zurück): MU (0.7482,0.7036,0.9112,0.7072) ·
+# SD (1.1597,0.9687,0.2844,0.6403) · W (-0.5853,0.1192,0.7820,0.1204,-0.2994).
+_PB_MU = (1.6565, 1.4523, 0.9465, 1.9133)
+_PB_SD = (2.5291, 2.4177, 0.2250, 2.1257)
+_PB_W  = (-0.3264, 0.4719, 1.4330, 0.0943, -0.1885)   # [b0, mom6, mom3, wt, dist]
 
 def _p_break(mom6: float, mom3: float, wt: float, dist: float) -> float:
     """P(Level-Durchbruch) ∈ (0,1) aus den 4 standardisierten Merkmalen."""
@@ -1815,9 +1824,21 @@ class TradingEngine:
         }
 
     def _draw_levels(self) -> dict:
-        """S/R-Linien fürs ZEICHNEN (PWA-Charts + MQL5-CSV): echte Kursstruktur =
-        rohe M5-Pivots (`wave.pb_levels`, identisch zum P(break)-/Auto-Close-System),
-        geclustert (~0,5×ATR). Zeichnet **nur die NÄCHSTE je Seite** (2 Linien total,
+        """S/R-Linien fürs ZEICHNEN (PWA-Charts + MQL5-CSV) UND für den
+        P(break)-Auto-Close: echte Kursstruktur = rohe **M30**-Pivots
+        (`wave.pb_levels30`), geclustert (~0,5×ATR).
+
+        ⚠ **TF-Umstellung M5→M30 am 2026-07-30** (User: „die S/R-Linien liegen oft
+        sehr nahe beieinander"), gemessen `backtest_level_tf.py` über 80k M5-Bars in
+        2 Halbjahren — M30 gewinnt in BEIDEN: Level-Abstand **1,95 statt 0,61×ATR**
+        (nur 28 % statt 71 % näher als 1×ATR), AUC out-of-sample 0,721 vs 0,710,
+        R-Ertrag der Close-Regel **rund doppelt** (+12.424/+13.047 vs +6.698/+7.749).
+        Das P(break)-Modell (`_PB_MU/_SD/_W`) wurde dafür auf M30-Leveln NACHTRAINIERT.
+        Fallback auf die alten M5-Level (`pb_levels`), falls M30 noch nicht da ist.
+        ⚠ NICHT betroffen: das **Entry-Raum-Gate** nutzt weiter `pb_levels` (M5) —
+        `entry_room_atr=0.6` ist darauf kalibriert.
+
+        Zeichnet **nur die NÄCHSTE je Seite** (2 Linien total,
         deckungsgleich mit den Dashboard-Werten `sr-res`/`sr-sup`) — sonst tauchten
         beim Kurslauf die weiter entfernten Linien laufend auf/ab (User-Feedback
         2026-07-14). Bugfix davor: Linien kamen aus `_sr_levels` (stale [zones]-Config
@@ -1829,7 +1850,9 @@ class TradingEngine:
             return dc[1]
         try:
             ws  = self.wave.snapshot() or {}
-            lv  = ws.get("pb_levels") or {}
+            # M30-Level (gemessen besser); M5 nur als Fallback beim Kaltstart, bis
+            # der erste M30-Turn-Fetch durch ist.
+            lv  = ws.get("pb_levels30") or ws.get("pb_levels") or {}
             atr = (ws.get("pb_feats") or {}).get("atr") or 0.2
             bid = (self.data.snapshot() or {}).get("bid")
             if not bid: