backtest_auto_signal.py: Auto-Entry auf die Empfehlung gemessen -> VERWORFEN
User-Wunsch "Trades bei Empfehlung automatisch eroeffnen" -> erst gemessen (B2). Methodik: echte _build-Logik (kein Nachbau), M30-/H1-Trend aus M5 aggregiert und in _build gefuettert, sequentielle 1-Positions-Sim, Live-Exit (SL2,0/Trail1,5/ BE1,3/Time-Stop 120min), Echtkosten (Bar-Spread/ATR), 80k M5-Bars, 2 Halbjahre. Ergebnis: ALLE 8 Varianten (Konf 55/65/70/75 x Nacht-Sperre) fallen durch. H1 durchgehend NEGATIV -0.076..-0.182 (PF 0.78-0.90) H2 durchgehend positiv +0.112..+0.167 -> Regime-Kippen, n=718-1167 je Haelfte (keine Stichprobenfrage). Kontroll-Beleg: der Squeeze laeuft durch DIESELBE Exit-/Kosten-Maschinerie und ist in H1 +0.187/PF1.29 -> die Sim funktioniert, das Wave-Signal traegt in H1 nicht. Deckt sich mit dem Live-Dry-Run (WR 29%/PF 0.64). Nebenbefunde: hoehere Konfidenz hilft NICHT monoton (conf_pct nicht kalibriert); Nacht-Sperre verbessert konsistent, reicht aber nicht; ein 6k-Vorlauf zeigte faelschlich "traegt" (n=60-99 = Rauschen) -> kleine Stichprobe haette zum Fehl-Einbau gefuehrt. CLAUDE.md aktualisiert (14. verworfener Signal-Eingriff). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Axel Hocks
co-authored by
Claude Opus 4.8
Claude Opus 4.8
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d40616fbeb
@@ -725,6 +725,28 @@ dort bereits nachvalidiert, ØR +0,305.) **Eine** Oberfläche:
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eigene Konstante `_MIN_CONF_DISPLAY=70` in `engine.py`. Die `intended_trades`-DB-
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Tabelle + `history.intended_*`-Methoden bleiben (historische Daten, kein Schreiber
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mehr aktiv). Manuelles Handeln bleibt der validierte Edge auf dem Wave-Signal.
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- **RE-TEST 2026-07-30 (User-Wunsch „Trades bei Empfehlung automatisch eröffnen") =
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ERNEUT VERWORFEN, gemessen `backtest_auto_signal.py`:** Auto-Entry auf dem Wave-
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Signal mit den HEUTIGEN Gates, echte `_build`-Logik (kein Nachbau), M30-/H1-Trend
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aus M5 aggregiert und in `_build` gefüttert, sequentielle 1-Positions-Sim, Live-Exit
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(SL 2,0/Trail 1,5/BE 1,3/Time-Stop 120 min), Echtkosten (Bar-Spread/ATR), 80k M5-Bars
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in 2 Halbjahren. **ALLE 8 Varianten fallen durch** (Konf-Schwelle 55/65/70/75 ×
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Nacht-Sperre an/aus): **H1 durchgehend NEGATIV** (ØR −0,076…−0,182, PF 0,78–0,90),
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**H2 durchgehend positiv** (+0,112…+0,167) → klassisches Regime-Kippen, n=718–1167
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je Hälfte (keine Stichproben-Frage). ⚠ **Kontroll-Beleg, dass es am SIGNAL liegt und
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nicht an der Sim:** der Squeeze läuft durch DIESELBE Exit-/Kosten-Maschinerie und ist
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in H1 **+0,187/PF 1,29** — die Simulation funktioniert also, nur das Wave-Signal trägt
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in H1 nicht. Deckt sich exakt mit dem Live-Dry-Run (WR 29 %/PF 0,64). Nebenbefunde:
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(a) höhere Konfidenz hilft NICHT monoton (75 schlechter als 65) — bestätigt
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`analyze_verdict_calibration.py` (conf_pct ist NICHT kalibriert, in H2 invertiert),
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ein „nur bei hoher Konfidenz"-Auto-Entry ist damit auch erledigt; (b) die Nacht-Sperre
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verbessert konsistent (H1 −0,172→−0,123), reicht aber nicht; (c) ⚠ **Methodik-Lehre:**
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ein Vorlauf mit nur 6k Bars zeigte „Konf≥65+Nacht TRÄGT" — der 80k-Lauf drehte das
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komplett (n war 60–99/Hälfte = Rauschen). **Kleine Stichprobe hätte hier zum Fehl-
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Einbau geführt.** Warum manuelle „MIT Signal"-Trades trotzdem profitabel sind
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(+118 €/WR 56 %, `analyze_entries`-Auswertung 2026-07-30): **menschliche AUSWAHL**
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unter den Signalen (Kontext/Tageszeit/Marktlage), nicht „alle nehmen" — die
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Grundgesamtheit ALLER Signale ist der Verlierer. **14. verworfener Signal-Eingriff.**
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- **Auto-Squeeze-Entry = LIVE AUTONOM (User-Vorgabe 2026-07-16, `[trading]
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auto_squeeze=true`, Default FALSE):** der Bot eröffnet **selbständig eine echte
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Order**, sobald der **gemessen-validierte** Squeeze-Ausbruch feuert (`wave.squeeze.
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@@ -0,0 +1,246 @@
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#!/usr/bin/env python3
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"""backtest_auto_signal.py — Auto-Entry auf die EMPFEHLUNG (B2, User-Wunsch
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2026-07-30 „Trades bei Empfehlung automatisch eröffnen").
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Kernfrage: Trägt ein AUTONOMER Entry auf dem Wave-Signal (mit den HEUTIGEN Gates)
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netto in BEIDEN Halbjahren — und hält er gegen den einzigen validierten Auto-Entry
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(Squeeze: ØR +0,14…+0,23, PF>1)?
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Vorgeschichte (hohe Beweislast!): Der Wave-Auto-Trader lief live als Dry-Run und
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war ein klarer VERLIERER (WR 29 % / PF 0,64 vs. manuell 56–76 %) → am 2026-07-23
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komplett entfernt. Gegenbefund: die MANUELLEN „MIT Signal"-Trades des Users sind
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profitabel (+118 €, WR 56 %) — aber das ist MENSCHLICHE AUSWAHL unter den Signalen,
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nicht „alle nehmen". Genau diese Differenz misst dieses Skript.
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Methodik (bewusst pessimistisch, wie backtest_breakout_squeeze.py):
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· Signal = die ECHTE Logik `WaveRecommender._build` (kein Nachbau), inkl.
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Totband, Anti-Überdehnung, Konfidenz-Gate 55, Reversal-Zweig
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· HTF = M30- UND H1-Trend aus den M5-Bars aggregiert und in `_build`
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gefüttert (`htf_trend`/`h1_trend`) → der live aktive M30-Gegen-
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Trend-Filter und der H1-Konfluenz-Bonus wirken mit
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· Entry = am Bar-CLOSE des Signal-Bars, nur wenn FLAT (sequentiell, 1 Position)
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· Exit = Live-Modell: SL 2,0×ATR · Trailing 1,5 ab 0,3 · Breakeven 1,3 ·
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Time-Stop 120 min (24 M5-Bars) wenn nie Trail-Start erreicht
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· Kosten = echter Bar-Spread/ATR (Ø ~0,265×ATR — NICHT die alte 0,1-Annahme)
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· 2 Halbjahre (H1/H2) — eine Variante gilt nur als „trägt", wenn sie in BEIDEN
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positiv ist (Dead-Hour-Lektion)
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NICHT simuliert (bewusst): Entry-Raum-Gate + ATR-Breakout-Bestätigung (beide
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brauchen Live-State/pb_levels, s. CLAUDE.md — Backtests bleiben gate-frei) sowie
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das EIA-Blackout-Gate. Beide würden Trades ENTFERNEN, die Ergebnisse hier sind
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also eher optimistisch als zu streng.
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Aufruf: python backtest_auto_signal.py [n_bars] (Default 40000 M5-Bars)
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"""
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from __future__ import annotations
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import sys
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from datetime import datetime, timezone, timedelta
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import MetaTrader5 as mt5
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from core.wave_rec import (WaveRecommender, _atr, _ema_last,
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_EMA_FAST, _EMA_SLOW, _HTF_DEADBAND)
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# ── Exit-Parameter = die LIVE-Werte (core/trailing.py) ────────────────────────
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_SL_ATR = 2.0 # Initial-SL (Band 1,8–2,2 → Ziel 2,0)
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_TRAIL = 1.5 # Trailing-Abstand ×ATR (M5-Mult)
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_TRAIL_ON = 0.3 # Trail-Start ab diesem Profit ×ATR
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_BE_ON = 1.3 # Breakeven-Floor ab diesem Profit ×ATR
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_TIMESTOP = 24 # Time-Stop: 120 min = 24 M5-Bars in Phase „Init"
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_MAXH = 288 # Sim-Horizont (24 h auf M5)
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_ATRMIN = 0.06 # ATR-Floor wie live (_ATR_MIN in trailing.py)
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_NIGHT = (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7) # Berlin-Stunden = gemessene Kostenfalle
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_HTF_N = 6 # 6 M5-Bars = 1 M30-Bar
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_H1_N = 12 # 12 M30-Bars … (H1 = 12 M5-Bars)
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class _NeutralTU:
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"""TU ist aus der Empfehlung entfernt — im Test neutral (kein Einfluss)."""
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def snapshot(self):
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return {"intervals": {}}
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def _atr_series(H, L, C, p=14):
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tr = [0.0]
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for i in range(1, len(C)):
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tr.append(max(H[i] - L[i], abs(H[i] - C[i - 1]), abs(L[i] - C[i - 1])))
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||||
out = [None] * len(C)
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||||
run = 0.0
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||||
for i in range(1, len(C)):
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||||
run += tr[i]
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if i > p:
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run -= tr[i - p]
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||||
out[i] = run / min(i, p)
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return out
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def _ema_series(vals, period):
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||||
k = 2.0 / (period + 1)
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out = [vals[0]]
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for v in vals[1:]:
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out.append(v * k + out[-1] * (1.0 - k))
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return out
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||||
def _htf_signs(H, L, C, step):
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"""Aggregiert die M5-Bars zu einer höheren TF (step M5-Bars je HTF-Bar) und
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liefert je M5-Index das Trend-Vorzeichen (+1/-1/0, Totband _HTF_DEADBAND×ATR)
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||||
— LOOK-AHEAD-frei: an Index i zählen nur HTF-Bars, die vor i abgeschlossen sind."""
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||||
# HTF-Bars bilden
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hc, hh, hl = [], [], []
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for s in range(0, len(C) - step + 1, step):
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seg_h = H[s:s + step]; seg_l = L[s:s + step]
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||||
hh.append(max(seg_h)); hl.append(min(seg_l)); hc.append(C[s + step - 1])
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||||
if len(hc) < _EMA_SLOW + 5:
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return [0] * len(C)
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ef = _ema_series(hc, _EMA_FAST); es = _ema_series(hc, _EMA_SLOW)
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hatr = _atr_series(hh, hl, hc)
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||||
signs_htf = []
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||||
for j in range(len(hc)):
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a = hatr[j]
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if j < _EMA_SLOW + 2 or not a:
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signs_htf.append(0); continue
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d = ef[j] - es[j]
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signs_htf.append(0 if abs(d) < _HTF_DEADBAND * a else (1 if d > 0 else -1))
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||||
# auf M5-Index abbilden: bei i ist der letzte ABGESCHLOSSENE HTF-Bar (i//step)-1
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out = [0] * len(C)
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for i in range(len(C)):
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||||
j = i // step - 1
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||||
out[i] = signs_htf[j] if 0 <= j < len(signs_htf) else 0
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return out
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||||
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||||
def _sim(entry, d, atr, H, L, C, j0):
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"""Live-Exit-Modell. Rückgabe R = Profit/ATR (brutto, ohne Kosten).
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||||
Phasen-Ratsche wie live: Time-Stop greift nur, solange nie Trail-Start erreicht."""
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eff = entry - d * _SL_ATR * atr
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hw = entry
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trail_started = False
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end = min(j0 + _MAXH, len(C) - 1)
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exit_px = C[end]
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for j in range(j0, end + 1):
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hi, lo = H[j], L[j]
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# SL/Trail-Stop zuerst (konservativ: Stop schlägt Weiterlaufen im selben Bar)
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if (lo <= eff) if d > 0 else (hi >= eff):
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exit_px = eff; break
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hw = max(hw, hi) if d > 0 else min(hw, lo)
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prof = (C[j] - entry) * d
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if prof >= _TRAIL_ON * atr:
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trail_started = True
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cand = hw - d * _TRAIL * atr
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if prof >= _BE_ON * atr:
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cand = max(cand, entry) if d > 0 else min(cand, entry)
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eff = max(eff, cand) if d > 0 else min(eff, cand)
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# Time-Stop: nach 120 min noch in „Init" (nie Trail-Start) → raus
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if not trail_started and (j - j0) >= _TIMESTOP:
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exit_px = C[j]; break
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return (exit_px - entry) * d / atr
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def _rep(name, Rs, ref=None):
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if not Rs:
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print(f" {name:<34} -"); return None
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n = len(Rs); w = sum(1 for x in Rs if x > 0); s = sum(Rs)
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up = sum(x for x in Rs if x > 0); dn = -sum(x for x in Rs if x < 0)
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pf = up / dn if dn > 0 else 9.99
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worst = min(Rs)
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print(f" {name:<34} n={n:>4} WR={100*w/n:>3.0f}% "
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f"ØR={s/n:+.3f} PF={pf:.2f} ΣR={s:+.0f} worst={worst:+.1f}")
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return s / n
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def scan(bars, H, L, C, SP, A, HTF, H1, EF, ES, w, lo_i, hi_i, min_conf, skip_night):
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"""Sequentielle 1-Positions-Simulation: nimmt das ERSTE Signal, wenn flat."""
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Rs = []
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i = max(lo_i, _EMA_SLOW + 20)
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hi_i = min(hi_i, len(C) - _MAXH - 2)
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while i < hi_i:
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atr = A[i]
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if not atr or atr < _ATRMIN:
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i += 1; continue
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if skip_night:
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# Broker-Zeit ist UTC+3, Berlin (Sommer) UTC+2 → Berlin = Broker − 1 h
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hb = (datetime.fromtimestamp(int(bars[i]["time"]), timezone.utc).hour - 1) % 24
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if hb in _NIGHT:
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i += 1; continue
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ef, es = EF[i], ES[i]
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rec, _snap = w._build(ef, es, C[i], atr, "M5", 5,
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htf_trend=HTF[i], h1_trend=H1[i])
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sig = rec.get("signal")
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if sig not in ("LONG", "SHORT") or (rec.get("conf_pct") or 0) < min_conf:
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i += 1; continue
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d = 1 if sig == "LONG" else -1
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entry = C[i]
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cost = (SP[i] if SP[i] > 0 else 0.0225) / atr
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R = _sim(entry, d, atr, H, L, C, i + 1) - cost
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||||
Rs.append(R)
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||||
# nach dem Trade weiterspringen: der Exit fand irgendwo in [i+1, i+_MAXH]
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# statt — konservativ mit dem Time-Stop-Fenster weiterrücken (kein Overlap)
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i += _TIMESTOP
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return Rs
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def main():
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n = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 40000
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||||
if not mt5.initialize():
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print(f"MT5-Init fehlgeschlagen: {mt5.last_error()}"); sys.exit(1)
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sym = None
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for c in ("SpotCrude", "USOIL", "WTI", "XTIUSD"):
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if mt5.symbol_info(c):
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sym = c; break
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bars = mt5.copy_rates_from_pos(sym, mt5.TIMEFRAME_M5, 0, n + _MAXH + 60)
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||||
si = mt5.symbol_info(sym); point = si.point
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||||
mt5.shutdown()
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if bars is None or len(bars) < 5000:
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print("Zu wenige Bars."); sys.exit(1)
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H = [float(b["high"]) for b in bars]
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L = [float(b["low"]) for b in bars]
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C = [float(b["close"]) for b in bars]
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||||
SP = [float(b["spread"]) * point for b in bars]
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A = _atr_series(H, L, C)
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||||
HTF = _htf_signs(H, L, C, _HTF_N) # M30-Trend je M5-Bar
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||||
H1 = _htf_signs(H, L, C, _HTF_N * 2) # H1-Trend je M5-Bar (12 M5-Bars)
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w = WaveRecommender(_NeutralTU(), mt5.TIMEFRAME_M5)
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# EMA-Serien vorab (identisch zur Live-Rekursion, nur ohne Fenster-Neuaufbau)
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EF = _ema_series(C, _EMA_FAST)
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||||
ES = _ema_series(C, _EMA_SLOW)
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||||
N = len(C); mid = N // 2
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print("=" * 92)
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print(f" AUTO-ENTRY auf die EMPFEHLUNG — {sym} M5 ({N} Bars) · echte _build-Logik")
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||||
print(f" Exit=live(SL2,0/Trail1,5/BE1,3/Time-Stop120min) · Kosten=Bar-Spread/ATR")
|
||||
print(f" Referenz (validierter Auto-Entry Squeeze): ØR +0,14…+0,23 · PF>1")
|
||||
print("=" * 92)
|
||||
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||||
verdict = {}
|
||||
for label, lo, hi in (("H1 (alt)", 0, mid), ("H2 (neu)", mid, N)):
|
||||
print(f"\n{label}:")
|
||||
for mc in (55, 65, 70, 75):
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for night in (False, True):
|
||||
tag = f"Konf>={mc}" + (" · Nacht-Sperre" if night else "")
|
||||
Rs = scan(bars, H, L, C, SP, A, HTF, H1, EF, ES, w, lo, hi, mc, night)
|
||||
oR = _rep(tag, Rs)
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||||
verdict.setdefault((mc, night), []).append(oR)
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||||
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||||
print("\n" + "=" * 92)
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||||
print(" URTEIL (trägt nur, wenn ØR in BEIDEN Hälften > 0 UND im Squeeze-Band):")
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||||
any_ok = False
|
||||
for (mc, night), vals in sorted(verdict.items()):
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||||
if len(vals) != 2 or any(v is None for v in vals):
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||||
continue
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||||
ok = all(v > 0 for v in vals)
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||||
band = all(v >= 0.14 for v in vals)
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||||
mark = "✅ TRÄGT" if (ok and band) else ("⚠ positiv, unter Squeeze-Band" if ok else "❌ fällt durch")
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||||
if ok and band:
|
||||
any_ok = True
|
||||
tag = f"Konf>={mc}" + (" +Nacht-Sperre" if night else "")
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||||
print(f" {tag:<28} H1 ØR {vals[0]:+.3f} · H2 ØR {vals[1]:+.3f} {mark}")
|
||||
print("\n " + ("→ mindestens eine Variante trägt: Einbau vertretbar (klein starten, B4-Monitor)."
|
||||
if any_ok else
|
||||
"→ KEINE Variante trägt beidhälftig im Squeeze-Band → NICHT einbauen."))
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
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