Tageszeit-Drift gemessen: Morgens-runter/Nachmittags-rauf widerlegt

analyze_tageszeit.py misst die ROHE Kursdrift je Berliner Stunde (nicht den
Signal-Edge). 80k M5-Bars, DST-korrekt, 2 Halften, Ueberschuss gegen den
Tagesschnitt.

Ergebnis: Vormittag 08-12 kippt zwischen den Halften, Nachmittag 14-18 ist
robust NEGATIV - beide Halften der Vermutung fallen durch. Groessenordnung
ohnehin unter dem Spread (staerkste robuste Stunde ~0,03 $/h vs 0,0225 $
Spread).

Korrektur am eigenen Skript: der erste Entwurf hatte einen ATR-Filter
(< 0,06 uebersprungen) plus ATR-Normierung. Der Filter verwarf ausgerechnet
die ruhigen Morgenstunden der aelteren Periode (n 138-391 statt 1740) und
erzeugte so den vermeintlichen Befund. Beides entfernt.

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

CLAUDE.md

@@ -352,6 +352,30 @@ dort bereits nachvalidiert, ØR +0,305.) **Eine** Oberfläche:
   Richtung → +12, „⭐⭐ Konfluenz M30+H1"; H1 dagegen → −8. Per Backtest belegt:
   Ø-Edge ×3,5 (+0,016 nur-M30 → +0,056 M30+H1). `_htf_sign` holt zusätzlich
   H1-Bars. Mess-Tool: `python backtest_improve.py 8000`.
+- **„Morgens fällt der Kurs, nachmittags steigt er" = WIDERLEGT (gemessen
+  `analyze_tageszeit.py`, 2026-08-04, User-Beobachtung):** ROHE Kursdrift je
+  Berliner Stunde (nicht Signal-Edge wie `backtest_hourly_split.py`), 80k M5-Bars
+  (17.06.25–04.08.26), DST-korrekt via `zoneinfo`, 2 Hälften, Überschuss gegen den
+  jeweiligen Tagesschnitt (sonst färbt das Regime alle Stunden ein: H1 fiel, H2 stieg).
+  **Beide Hälften der Behauptung fallen durch:** Vormittag 08–12 **kippt**
+  (H1 +0,55 / H2 −2,90 Zehntel-Cent je Bar), Nachmittag 14–18 ist zwar
+  vorzeichen-robust, aber **NEGATIV in beiden** (−0,23/−2,10) — also das Gegenteil
+  der Vermutung. Robust auf: 0/2/5/8/15/23 Uhr · robust ab: 17/21/22 Uhr — kein
+  Vormittag/Nachmittag-Muster, sondern verstreute Einzelstunden aus 24 Tests.
+  ⚠ **Größenordnung macht es ohnehin unhandelbar:** die stärkste robuste Stunde
+  (23:00, +2,2/+3,4) sammelt über eine volle Stunde ~0,03–0,04 $ — der Spread allein
+  ist **0,0225 $**. Selbst wenn die Drift echt wäre, ist sie kleiner als die Kosten.
+  ⚠ Std 2:00 sticht mit +33,0 in H2 hervor, hat dort aber nur n=648 (vs. ~1740 sonst)
+  = dünne Sonntag-Open-/Feiertagsstunde, Ausreißer-verdächtig.
+  ⚠⚠ **Methodik-Lehre (eigener Fehler, dokumentiert):** der ERSTE Lauf meldete
+  „Vormittag 08–12 robust negativ" — Artefakt eines **selbst eingebauten ATR-Filters**
+  (`atr < 0,06` übersprungen + ATR-Normierung). In den ruhigen Morgenstunden der
+  älteren Periode liegt der ATR unter dem Floor → von 1.740 Bars je Stunde blieben
+  **138–391** übrig, und zwar ausgerechnet die ungewöhnlich volatilen Morgen.
+  Genau die Stunden, um die es ging, waren eine verzerrte Teilstichprobe. Gleiche
+  Fehlerklasse wie das ORB-Selektions-Artefakt 2026-07-17 (ATR-Skip statt Floor).
+  **Regel: ein Filter, der Bars nach einer Eigenschaft verwirft, die mit der
+  untersuchten Achse korreliert, ERZEUGT den Befund.**
 - **Tageszeit-Gate = AUS geschaltet (User-Vorgabe 2026-07-22, `[trading] dead_hours=`
   leer — bewusst GEGEN die Messung).** Jetzt **config-steuerbar** (`wave.set_dead_hours`,
   Komma-Liste von Stunden; leer=aus). Gemessener Default im Code = `0,1,2,3,4,5,6,7,12,16`

analyze_tageszeit.py

@@ -0,0 +1,143 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Kursdrift nach Tageszeit — steigt WTI nachmittags und fällt morgens? (2026-08-04)
+
+User-Beobachtung: „der Kurs sinkt morgens eher und steigt nachmittags."
+
+⚠ Das ist eine ANDERE Frage als `backtest_hourly_split.py`. Dort wurde gemessen,
+wie gut das SIGNAL je Stunde abschneidet (Edge nach Kosten). Hier geht es um die
+rohe Richtungsdrift des Kurses selbst — unabhängig von jedem Signal.
+
+Methodik und ihre Fallstricke, alle bewusst adressiert:
+ 1. **Gesamt-Drift herausrechnen.** Fiel der Markt im Zeitraum, sehen ALLE Stunden
+    negativ aus. Deshalb wird zusätzlich der Überschuss gegen den Tagesmittelwert
+    ausgewiesen — nur der ist eine Tageszeit-Aussage.
+ 2. **Zwei Stichproben.** 24 Stunden = 24 Tests; bei 5 % Fehlalarmquote sieht rund
+    eine Stunde zufällig „signifikant" aus. Nur was in BEIDEN Hälften dasselbe
+    Vorzeichen hat, zählt.
+ 3. **KEIN ATR-Filter, KEINE ATR-Normierung** — der erste Entwurf hatte beides und
+    erzeugte damit genau den Befund, den er messen sollte (s. `auswerten`).
+ 4. **Echte Zeitzone.** Broker-Zeit ist UTC+3 (ganzjährig), Berlin wechselt
+    zwischen UTC+1 und +2 — über eine lange Historie ist ein fester Versatz von
+    1 h falsch. Umrechnung daher über `zoneinfo`.
+
+Aufruf:  python analyze_tageszeit.py [bars]
+"""
+import sys
+from collections import defaultdict
+from datetime import datetime, timedelta, timezone
+from zoneinfo import ZoneInfo
+
+import MetaTrader5 as mt5
+
+_BERLIN = ZoneInfo("Europe/Berlin")
+_BROKER = timezone(timedelta(hours=3))      # Pepperstone: UTC+3 ganzjährig
+_ATRMIN = 0.06
+
+
+def _atr_series(H, L, C, p=14):
+    t = [0.0]
+    for i in range(1, len(C)):
+        t.append(max(H[i] - L[i], abs(H[i] - C[i - 1]), abs(L[i] - C[i - 1])))
+    return [(sum(t[max(1, i - p + 1):i + 1]) / max(1, len(t[max(1, i - p + 1):i + 1])))
+            if i else None for i in range(len(C))]
+
+
+def auswerten(bars, H, L, C, A, lo, hi):
+    """→ {stunde: [Rendite je Bar in DOLLAR]}
+
+    ⚠⚠ KEIN ATR-Filter und KEINE ATR-Normierung mehr (Korrektur 2026-08-04).
+    Der erste Entwurf übersprang Bars mit `atr < 0,06` und teilte durch den
+    rollierenden M5-ATR. Beides klang vernünftig, erzeugte aber eine massive
+    **Selektionsverzerrung**: in den ruhigen Nacht-/Morgenstunden der älteren
+    Periode liegt der ATR unter dem Floor, also blieben dort nur die
+    ungewöhnlich VOLATILEN Tage übrig — von 1.740 vorhandenen Bars je Stunde
+    kamen nur 138–391 in die Auswertung. Genau die Stunden, um die es geht,
+    waren damit eine verzerrte Teilstichprobe.
+    Jetzt: rohe Dollar-Rendite je Bar, ALLE Bars. Die Regime-Unterschiede
+    zwischen den Hälften fängt der Abzug des jeweiligen Tagesmittels ab.
+    """
+    out = defaultdict(list)
+    for i in range(max(lo, 1), hi):
+        # Broker-Epoch → echte Berliner Stunde (DST-korrekt)
+        t = datetime.fromtimestamp(int(bars[i]["time"]), _BROKER).astimezone(_BERLIN)
+        out[t.hour].append(C[i] - C[i - 1])
+    return out
+
+
+def main():
+    n = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 80000
+    mt5.initialize()
+    sym = next((c for c in ("SpotCrude", "USOIL", "WTI", "XTIUSD")
+                if mt5.symbol_info(c)), None)
+    bars = mt5.copy_rates_from_pos(sym, mt5.TIMEFRAME_M5, 0, n)
+    mt5.shutdown()
+    H = [float(b["high"]) for b in bars]; L = [float(b["low"]) for b in bars]
+    C = [float(b["close"]) for b in bars]
+    A = _atr_series(H, L, C)
+    N = len(C); mid = N // 2
+    t0 = datetime.fromtimestamp(int(bars[0]["time"]), _BROKER).astimezone(_BERLIN)
+    t1 = datetime.fromtimestamp(int(bars[-1]["time"]), _BROKER).astimezone(_BERLIN)
+
+    h1 = auswerten(bars, H, L, C, A, 0, mid)
+    h2 = auswerten(bars, H, L, C, A, mid, N)
+
+    def mittel(d, s):
+        v = d.get(s) or []
+        return (sum(v) / len(v), len(v)) if v else (0.0, 0)
+
+    # Tagesmittel je Hälfte — dagegen wird der Überschuss gerechnet
+    alle1 = [x for v in h1.values() for x in v]
+    alle2 = [x for v in h2.values() for x in v]
+    m1 = sum(alle1) / len(alle1) if alle1 else 0.0
+    m2 = sum(alle2) / len(alle2) if alle2 else 0.0
+
+    print("=" * 86)
+    print(f"  KURSDRIFT NACH TAGESZEIT — {sym} M5, {N} Bars")
+    print(f"  {t0:%d.%m.%Y} bis {t1:%d.%m.%Y} · Berliner Zeit (DST-korrekt) · 2 Hälften")
+    print(f"  Werte = Ø Rendite je 5-Min-Bar in US-Dollar (×1000 = Zehntel-Cent)")
+    print(f"  Gesamt-Drift je Bar: H1 {m1*1000:+.3f} · H2 {m2*1000:+.3f} (wird abgezogen)")
+    print("=" * 86)
+    print(f"  {'Std':>3} {'n H1':>6} {'H1 roh':>9} {'H1 Übersch.':>12} "
+          f"{'n H2':>6} {'H2 roh':>9} {'H2 Übersch.':>12}   Urteil")
+    print("-" * 86)
+    robust_auf, robust_ab = [], []
+    for s in range(24):
+        a1, n1 = mittel(h1, s); a2, n2 = mittel(h2, s)
+        if n1 < 50 or n2 < 50:
+            continue
+        u1 = (a1 - m1) * 1000; u2 = (a2 - m2) * 1000
+        if u1 > 0 and u2 > 0:
+            urteil = "beide AUF"; robust_auf.append((s, u1, u2))
+        elif u1 < 0 and u2 < 0:
+            urteil = "beide AB"; robust_ab.append((s, u1, u2))
+        else:
+            urteil = "kippt"
+        print(f"  {s:>3} {n1:>6} {a1*1000:>+9.3f} {u1:>+12.3f} "
+              f"{n2:>6} {a2*1000:>+9.3f} {u2:>+12.3f}   {urteil}")
+
+    print("\n" + "=" * 86)
+    print("  ROBUST (gleiches Vorzeichen des Überschusses in BEIDEN Hälften)")
+    print("=" * 86)
+    print("  aufwärts: " + (", ".join(f"{s}:00 ({u1:+.2f}/{u2:+.2f})"
+                                      for s, u1, u2 in robust_auf) or "keine"))
+    print("  abwärts : " + (", ".join(f"{s}:00 ({u1:+.2f}/{u2:+.2f})"
+                                      for s, u1, u2 in robust_ab) or "keine"))
+    # Direkter Test der Behauptung: Vormittag gegen Nachmittag
+    def block(d, m, von, bis):
+        v = [x for s in range(von, bis) for x in (d.get(s) or [])]
+        return ((sum(v) / len(v) - m) * 1000, len(v)) if v else (0.0, 0)
+    print("\n  Die Behauptung direkt geprüft (Überschuss gegen den Tagesschnitt):")
+    for lbl, von, bis in (("Vormittag 08–12", 8, 12), ("Nachmittag 14–18", 14, 18),
+                          ("Abend 19–23", 19, 23), ("Nacht 00–07", 0, 7)):
+        b1, c1 = block(h1, m1, von, bis); b2, c2 = block(h2, m2, von, bis)
+        ok = "robust" if (b1 > 0) == (b2 > 0) else "KIPPT"
+        print(f"     {lbl:<18} H1 {b1:>+7.3f} (n={c1:>6})   "
+              f"H2 {b2:>+7.3f} (n={c2:>6})   {ok}")
+    print("\n  ⚠ 24 Stunden = 24 Tests: bei 5 % Fehlalarmquote sieht rund EINE Stunde")
+    print("    zufällig auffällig aus. Nur beidhälftig gleiche Vorzeichen zählen —")
+    print("    und auch die sind ohne Kosten gerechnet (Spread ~0,265×ATR!).")
+    print()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()