Kegel mit Adaptive Conformal Inference nachkalibriert (v=158)
Der Kegel war seit dem 31.07. dokumentiert 3-5 Pp ZU ENG - 80 % nominal gegen
real 76,7 / 76,6 / 75,3 % - und blieb es, weil Nachfitten das Problem nur
verschiebt. ACI justiert stattdessen ONLINE nach jedem aufgeloesten Fenster und
konvergiert nachweislich gegen die Zielabdeckung, auch unter Drift.
EHRLICH ZUR BAUART: die Lehrbuch-Form justiert alpha und schlaegt das Quantil
nach. Hier liegt nur eine feste Quantil-Tabelle vor, kein Verteilungsobjekt -
umgesetzt ist die multiplikative Variante:
s <- s * exp(gamma * (1{verfehlt} - alpha_ziel)), gamma 0,02, Deckel 0,7-2,0
Dieselbe Regelungsidee, aber die Konvergenz-GARANTIE der Originalform ist damit
nicht woertlich uebertragen.
Verifiziert: bei exakt 20 % Verfehlern bleibt die Skala bei 1,0000 - der
Fixpunkt stimmt. Simulation aus der dokumentierten Lage (76,6 %): nach ~50
Checks um 80 %. Die Skala pendelt um das Ziel statt exakt zu treffen - das ist
das bekannte ACI-Verhalten (garantiert ist die Langfrist-Abdeckung).
NICHT-UEBERLAPPEND geloggt (neue Tabelle cone_checks): ein 120-min-Fenster alle
5 min waere 24-fach ueberlappend - genau die Cluster-Verzerrung, an der
analyze_hl_funding.py aufgelaufen ist und die die Faelligkeitsbedingung
pbreak_accuracy_v2 um das Zehnfache danebenliegen liess. Je Horizont startet ein
neuer Check erst, wenn der vorige ablief -> 48/24/12 Checks je Tag.
Neustart-fest ueber runtime_state.json. build() ohne skalen liefert bitgenau die
alten Werte (additiv geprueft).
ZWEI EIGENE PLATZIERUNGSFEHLER, beide gefangen: der Lade-Block landete zuerst
HINTER den except-Klauseln von _load_runtime_state, wo st nicht mehr existiert;
und beim M15-Setup landete ein Block mitten in einem mehrzeiligen Aufruf. Der
erste waere stillschweigend nie gelaufen - gefunden nur, weil ich die Funktion
danach gelesen habe statt dem gruenen py_compile zu trauen.
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
86c432f791
commit
b8705e297f
+101
-2
@@ -698,6 +698,9 @@ class TradingEngine:
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||||
# geschlossen hat.
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||||
try: self._evaluate_m15_states() # ~alle 5 min, self-throttled
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||||
except Exception as me: log.warning(f"m15_states: {me}")
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||||
# Kegel-Abdeckung + ACI-Nachjustierung (2026-08-08)
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||||
try: self._evaluate_cone_checks()
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||||
except Exception as ce: log.warning(f"cone_checks: {ce}")
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||||
# Wirtschaftskalender (self-throttled ~1 h, außerhalb des mt5_lock
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||||
# unkritisch — reiner HTTP-Fetch mit Timeout)
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||||
# HL-Kontext (Funding/OI/Premium) — reine Anzeige.
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||||
@@ -2101,6 +2104,13 @@ class TradingEngine:
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||||
from core.config import set_margin_buffer as _setp, get_margin_buffer
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||||
_setp(float(st["margin_pct"] or 0) or 95.0)
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||||
self._margin_pct = round(get_margin_buffer() * 100.0, 1)
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||||
if "cone_skalen" in st:
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||||
# ⚠ JSON liefert String-Schluessel → auf int zurueckholen, sonst
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# findet `cone.build` sie nicht (es sucht nach `bars` als int).
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# ⚠ Der Block MUSS im `try` stehen: der erste Entwurf landete
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# hinter den except-Klauseln, wo `st` gar nicht mehr existiert.
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||||
self._cone_skalen = {int(k): float(v)
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||||
for k, v in (st["cone_skalen"] or {}).items()}
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||||
log.info(f"Runtime-State geladen: BRK={'AN' if self._auto_squeeze else 'aus'} · "
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||||
f"S/R-Close={'AN' if self._auto_sr_close else 'aus'} · "
|
||||
f"MinGewinn={self._sr_close_min_gain:+.2f} · "
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||||
@@ -2121,7 +2131,15 @@ class TradingEngine:
|
||||
"auto_sr_close": self._auto_sr_close,
|
||||
"sr_close_min_gain": self._sr_close_min_gain,
|
||||
"manual_margin": getattr(self, "_manual_margin", 0.0),
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||||
"margin_pct": getattr(self, "_margin_pct", 0.0)}, f)
|
||||
"margin_pct": getattr(self, "_margin_pct", 0.0),
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||||
# Kegel-ACI-Skalen (2026-08-08): ohne Persistenz waere
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# die muehsam erlernte Kalibrierung nach jedem Neustart
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# weg und liefe von 1,0 neu an. ⚠ JSON-Schluessel sind
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||||
# Strings — `cone.build` und der ACI-Schritt lesen
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||||
# deshalb beide Formen (int UND str).
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||||
"cone_skalen": {str(k): v for k, v in
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||||
(getattr(self, "_cone_skalen", None)
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||||
or {}).items()}}, f)
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||||
os.replace(tmp, self._runtime_state_path)
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||||
except Exception as e:
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||||
log.warning(f"runtime_state speichern: {e}")
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||||
@@ -3503,6 +3521,85 @@ class TradingEngine:
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.debug(f"m15_state log: {e}")
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||||
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||||
def _log_cone_check(self, cone: dict | None):
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"""Legt je Horizont EINEN nicht-ueberlappenden Abdeckungs-Check an.
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||||
⚠⚠ NICHT-UEBERLAPPEND ist hier kein Detail: ein 120-min-Fenster alle
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||||
5 min waere 24-fach ueberlappend. Genau daran ist `analyze_hl_funding.py`
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||||
(06.08.) aufgelaufen, und die Faelligkeitsbedingung `pbreak_accuracy_v2`
|
||||
ueberschaetzte damit die Beweismenge um das Zehnfache (07.08.). Ein neuer
|
||||
Check startet je Horizont erst, wenn der vorige abgelaufen ist."""
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||||
try:
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||||
if not cone or not self.history:
|
||||
return
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||||
now = time.time()
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||||
letzte = getattr(self, "_cone_check_ts", None)
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||||
if letzte is None:
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||||
letzte = self._cone_check_ts = {}
|
||||
for lv in cone.get("levels") or []:
|
||||
if lv.get("band") != 80:
|
||||
continue
|
||||
b = lv.get("bars")
|
||||
fenster = (lv.get("minutes") or 0) * 60
|
||||
if not b or not fenster:
|
||||
continue
|
||||
if now - letzte.get(b, 0.0) < fenster:
|
||||
continue # voriger Check laeuft noch
|
||||
letzte[b] = now
|
||||
self.history.log_cone_check(
|
||||
bars=b, band=80, price=cone.get("price") or 0.0,
|
||||
lo=lv["lo"], hi=lv["hi"], skala=lv.get("skala") or 1.0)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.debug(f"cone_check log: {e}")
|
||||
|
||||
def _evaluate_cone_checks(self):
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||||
"""Loest faellige Kegel-Checks auf und fuehrt den ACI-Schritt aus.
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||||
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||||
⚠ Der Kegel war dokumentiert **3–5 Pp zu eng** (80 % nominal → real
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76,7 / 76,6 / 75,3 %) und blieb es seit dem 31.07., weil Nachfitten das
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||||
Problem nur verschiebt. ACI justiert stattdessen laufend nach.
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||||
⚠ `candles_m1.time` ist ROHE Broker-Zeit — Offset noetig."""
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||||
now = time.time()
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||||
if now - getattr(self, "_cone_eval_ts", 0.0) < 300:
|
||||
return
|
||||
self._cone_eval_ts = now
|
||||
try:
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||||
import sqlite3
|
||||
from core.cone import MINUTES, aci_update
|
||||
off = self.trader._broker_offset_s()
|
||||
con = sqlite3.connect(HISTORY_DB_FILE, timeout=5.0)
|
||||
con.row_factory = sqlite3.Row
|
||||
offen = con.execute(
|
||||
"SELECT id, ts, bars, band, lo, hi, skala FROM cone_checks "
|
||||
"WHERE done IS NULL OR done = 0").fetchall()
|
||||
skalen = dict(getattr(self, "_cone_skalen", {}) or {})
|
||||
for r in offen:
|
||||
ziel = r["ts"] + MINUTES.get(r["bars"], 30) * 60
|
||||
if now < ziel:
|
||||
continue
|
||||
row = con.execute(
|
||||
"SELECT c FROM candles_m1 WHERE time <= ? AND time > ? "
|
||||
"ORDER BY time DESC LIMIT 1",
|
||||
(ziel + off, ziel + off - 900)).fetchone()
|
||||
if not row:
|
||||
if now >= r["ts"] + 6 * 3600: # keine Bars mehr zu erwarten
|
||||
con.execute("UPDATE cone_checks SET done=1 WHERE id=?", (r["id"],))
|
||||
continue
|
||||
drin = 1 if r["lo"] <= row["c"] <= r["hi"] else 0
|
||||
con.execute("UPDATE cone_checks SET drin=?, done=1 WHERE id=?",
|
||||
(drin, r["id"]))
|
||||
s = float(skalen.get(r["bars"]) or 1.0)
|
||||
skalen[r["bars"]] = aci_update(s, verfehlt=(drin == 0),
|
||||
band=r["band"] or 80)
|
||||
con.commit(); con.close()
|
||||
if skalen != getattr(self, "_cone_skalen", None):
|
||||
self._cone_skalen = skalen
|
||||
self._save_runtime_state() # Neustart-fest
|
||||
log.info("Kegel-ACI: Skalen " + ", ".join(
|
||||
f"{k}→{v:.3f}" for k, v in sorted(skalen.items())))
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.debug(f"cone_checks auswerten: {e}")
|
||||
|
||||
def _evaluate_m15_states(self):
|
||||
"""Traegt den Forward-Return offener M15-Zustaende nach.
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||||
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||||
@@ -3771,7 +3868,8 @@ class TradingEngine:
|
||||
stop_approach = self._stop_approach_hint(market, position, wave_snap)
|
||||
_cone = _cone_build(
|
||||
(market or {}).get("bid"),
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||||
float(((wave_snap or {}).get("pb_feats") or {}).get("atr") or 0.0))
|
||||
float(((wave_snap or {}).get("pb_feats") or {}).get("atr") or 0.0),
|
||||
skalen=getattr(self, "_cone_skalen", None))
|
||||
# M15-Setup EINMAL rechnen (nicht im Dict), damit die Selbstmessung
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||||
# daran haengen kann — ein zweiter Aufruf waere Arbeit fuer dieselben
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||||
# Zahlen (der Konsens-Pfeil-Fehler).
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||||
@@ -3783,6 +3881,7 @@ class TradingEngine:
|
||||
_m15 = self._m15_setup(market, wave_snap, _cone,
|
||||
self._alignment_cached())
|
||||
self._log_m15_state(_m15, market)
|
||||
self._log_cone_check(_cone)
|
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# Für den KI-Copiloten festhalten (2026-08-02) — er bekam bis dahin nur
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# das Wellen-Signal und sah ausgerechnet die beiden kalibrierten Größen
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# des Projekts nicht. Hier nur ZUWEISEN, nicht neu rechnen.
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