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>
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Claude Opus 5
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d75789ac72
@@ -352,6 +352,30 @@ dort bereits nachvalidiert, ØR +0,305.) **Eine** Oberfläche:
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Richtung → +12, „⭐⭐ Konfluenz M30+H1"; H1 dagegen → −8. Per Backtest belegt:
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Ø-Edge ×3,5 (+0,016 nur-M30 → +0,056 M30+H1). `_htf_sign` holt zusätzlich
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H1-Bars. Mess-Tool: `python backtest_improve.py 8000`.
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- **„Morgens fällt der Kurs, nachmittags steigt er" = WIDERLEGT (gemessen
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`analyze_tageszeit.py`, 2026-08-04, User-Beobachtung):** ROHE Kursdrift je
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Berliner Stunde (nicht Signal-Edge wie `backtest_hourly_split.py`), 80k M5-Bars
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(17.06.25–04.08.26), DST-korrekt via `zoneinfo`, 2 Hälften, Überschuss gegen den
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jeweiligen Tagesschnitt (sonst färbt das Regime alle Stunden ein: H1 fiel, H2 stieg).
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**Beide Hälften der Behauptung fallen durch:** Vormittag 08–12 **kippt**
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(H1 +0,55 / H2 −2,90 Zehntel-Cent je Bar), Nachmittag 14–18 ist zwar
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vorzeichen-robust, aber **NEGATIV in beiden** (−0,23/−2,10) — also das Gegenteil
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der Vermutung. Robust auf: 0/2/5/8/15/23 Uhr · robust ab: 17/21/22 Uhr — kein
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Vormittag/Nachmittag-Muster, sondern verstreute Einzelstunden aus 24 Tests.
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⚠ **Größenordnung macht es ohnehin unhandelbar:** die stärkste robuste Stunde
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(23:00, +2,2/+3,4) sammelt über eine volle Stunde ~0,03–0,04 $ — der Spread allein
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ist **0,0225 $**. Selbst wenn die Drift echt wäre, ist sie kleiner als die Kosten.
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⚠ Std 2:00 sticht mit +33,0 in H2 hervor, hat dort aber nur n=648 (vs. ~1740 sonst)
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= dünne Sonntag-Open-/Feiertagsstunde, Ausreißer-verdächtig.
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⚠⚠ **Methodik-Lehre (eigener Fehler, dokumentiert):** der ERSTE Lauf meldete
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„Vormittag 08–12 robust negativ" — Artefakt eines **selbst eingebauten ATR-Filters**
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(`atr < 0,06` übersprungen + ATR-Normierung). In den ruhigen Morgenstunden der
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älteren Periode liegt der ATR unter dem Floor → von 1.740 Bars je Stunde blieben
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**138–391** übrig, und zwar ausgerechnet die ungewöhnlich volatilen Morgen.
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Genau die Stunden, um die es ging, waren eine verzerrte Teilstichprobe. Gleiche
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Fehlerklasse wie das ORB-Selektions-Artefakt 2026-07-17 (ATR-Skip statt Floor).
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**Regel: ein Filter, der Bars nach einer Eigenschaft verwirft, die mit der
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untersuchten Achse korreliert, ERZEUGT den Befund.**
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- **Tageszeit-Gate = AUS geschaltet (User-Vorgabe 2026-07-22, `[trading] dead_hours=`
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leer — bewusst GEGEN die Messung).** Jetzt **config-steuerbar** (`wave.set_dead_hours`,
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Komma-Liste von Stunden; leer=aus). Gemessener Default im Code = `0,1,2,3,4,5,6,7,12,16`
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@@ -0,0 +1,143 @@
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#!/usr/bin/env python3
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"""Kursdrift nach Tageszeit — steigt WTI nachmittags und fällt morgens? (2026-08-04)
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User-Beobachtung: „der Kurs sinkt morgens eher und steigt nachmittags."
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⚠ Das ist eine ANDERE Frage als `backtest_hourly_split.py`. Dort wurde gemessen,
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wie gut das SIGNAL je Stunde abschneidet (Edge nach Kosten). Hier geht es um die
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rohe Richtungsdrift des Kurses selbst — unabhängig von jedem Signal.
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Methodik und ihre Fallstricke, alle bewusst adressiert:
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1. **Gesamt-Drift herausrechnen.** Fiel der Markt im Zeitraum, sehen ALLE Stunden
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negativ aus. Deshalb wird zusätzlich der Überschuss gegen den Tagesmittelwert
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ausgewiesen — nur der ist eine Tageszeit-Aussage.
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2. **Zwei Stichproben.** 24 Stunden = 24 Tests; bei 5 % Fehlalarmquote sieht rund
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eine Stunde zufällig „signifikant" aus. Nur was in BEIDEN Hälften dasselbe
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Vorzeichen hat, zählt.
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3. **KEIN ATR-Filter, KEINE ATR-Normierung** — der erste Entwurf hatte beides und
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erzeugte damit genau den Befund, den er messen sollte (s. `auswerten`).
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4. **Echte Zeitzone.** Broker-Zeit ist UTC+3 (ganzjährig), Berlin wechselt
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zwischen UTC+1 und +2 — über eine lange Historie ist ein fester Versatz von
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1 h falsch. Umrechnung daher über `zoneinfo`.
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Aufruf: python analyze_tageszeit.py [bars]
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"""
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import sys
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from collections import defaultdict
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from datetime import datetime, timedelta, timezone
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from zoneinfo import ZoneInfo
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import MetaTrader5 as mt5
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_BERLIN = ZoneInfo("Europe/Berlin")
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_BROKER = timezone(timedelta(hours=3)) # Pepperstone: UTC+3 ganzjährig
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_ATRMIN = 0.06
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def _atr_series(H, L, C, p=14):
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t = [0.0]
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for i in range(1, len(C)):
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t.append(max(H[i] - L[i], abs(H[i] - C[i - 1]), abs(L[i] - C[i - 1])))
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return [(sum(t[max(1, i - p + 1):i + 1]) / max(1, len(t[max(1, i - p + 1):i + 1])))
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if i else None for i in range(len(C))]
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def auswerten(bars, H, L, C, A, lo, hi):
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"""→ {stunde: [Rendite je Bar in DOLLAR]}
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⚠⚠ KEIN ATR-Filter und KEINE ATR-Normierung mehr (Korrektur 2026-08-04).
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Der erste Entwurf übersprang Bars mit `atr < 0,06` und teilte durch den
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rollierenden M5-ATR. Beides klang vernünftig, erzeugte aber eine massive
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**Selektionsverzerrung**: in den ruhigen Nacht-/Morgenstunden der älteren
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Periode liegt der ATR unter dem Floor, also blieben dort nur die
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ungewöhnlich VOLATILEN Tage übrig — von 1.740 vorhandenen Bars je Stunde
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kamen nur 138–391 in die Auswertung. Genau die Stunden, um die es geht,
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waren damit eine verzerrte Teilstichprobe.
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Jetzt: rohe Dollar-Rendite je Bar, ALLE Bars. Die Regime-Unterschiede
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zwischen den Hälften fängt der Abzug des jeweiligen Tagesmittels ab.
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"""
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out = defaultdict(list)
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for i in range(max(lo, 1), hi):
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# Broker-Epoch → echte Berliner Stunde (DST-korrekt)
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t = datetime.fromtimestamp(int(bars[i]["time"]), _BROKER).astimezone(_BERLIN)
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out[t.hour].append(C[i] - C[i - 1])
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return out
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def main():
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n = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 80000
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mt5.initialize()
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sym = next((c for c in ("SpotCrude", "USOIL", "WTI", "XTIUSD")
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if mt5.symbol_info(c)), None)
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||||
bars = mt5.copy_rates_from_pos(sym, mt5.TIMEFRAME_M5, 0, n)
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||||
mt5.shutdown()
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H = [float(b["high"]) for b in bars]; L = [float(b["low"]) for b in bars]
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C = [float(b["close"]) for b in bars]
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||||
A = _atr_series(H, L, C)
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N = len(C); mid = N // 2
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t0 = datetime.fromtimestamp(int(bars[0]["time"]), _BROKER).astimezone(_BERLIN)
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||||
t1 = datetime.fromtimestamp(int(bars[-1]["time"]), _BROKER).astimezone(_BERLIN)
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||||
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||||
h1 = auswerten(bars, H, L, C, A, 0, mid)
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||||
h2 = auswerten(bars, H, L, C, A, mid, N)
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def mittel(d, s):
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v = d.get(s) or []
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return (sum(v) / len(v), len(v)) if v else (0.0, 0)
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# Tagesmittel je Hälfte — dagegen wird der Überschuss gerechnet
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alle1 = [x for v in h1.values() for x in v]
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||||
alle2 = [x for v in h2.values() for x in v]
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||||
m1 = sum(alle1) / len(alle1) if alle1 else 0.0
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||||
m2 = sum(alle2) / len(alle2) if alle2 else 0.0
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print("=" * 86)
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print(f" KURSDRIFT NACH TAGESZEIT — {sym} M5, {N} Bars")
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print(f" {t0:%d.%m.%Y} bis {t1:%d.%m.%Y} · Berliner Zeit (DST-korrekt) · 2 Hälften")
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print(f" Werte = Ø Rendite je 5-Min-Bar in US-Dollar (×1000 = Zehntel-Cent)")
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print(f" Gesamt-Drift je Bar: H1 {m1*1000:+.3f} · H2 {m2*1000:+.3f} (wird abgezogen)")
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print("=" * 86)
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||||
print(f" {'Std':>3} {'n H1':>6} {'H1 roh':>9} {'H1 Übersch.':>12} "
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||||
f"{'n H2':>6} {'H2 roh':>9} {'H2 Übersch.':>12} Urteil")
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print("-" * 86)
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||||
robust_auf, robust_ab = [], []
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for s in range(24):
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a1, n1 = mittel(h1, s); a2, n2 = mittel(h2, s)
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||||
if n1 < 50 or n2 < 50:
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continue
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||||
u1 = (a1 - m1) * 1000; u2 = (a2 - m2) * 1000
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if u1 > 0 and u2 > 0:
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urteil = "beide AUF"; robust_auf.append((s, u1, u2))
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||||
elif u1 < 0 and u2 < 0:
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||||
urteil = "beide AB"; robust_ab.append((s, u1, u2))
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||||
else:
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urteil = "kippt"
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print(f" {s:>3} {n1:>6} {a1*1000:>+9.3f} {u1:>+12.3f} "
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f"{n2:>6} {a2*1000:>+9.3f} {u2:>+12.3f} {urteil}")
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print("\n" + "=" * 86)
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print(" ROBUST (gleiches Vorzeichen des Überschusses in BEIDEN Hälften)")
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print("=" * 86)
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||||
print(" aufwärts: " + (", ".join(f"{s}:00 ({u1:+.2f}/{u2:+.2f})"
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||||
for s, u1, u2 in robust_auf) or "keine"))
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print(" abwärts : " + (", ".join(f"{s}:00 ({u1:+.2f}/{u2:+.2f})"
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||||
for s, u1, u2 in robust_ab) or "keine"))
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# Direkter Test der Behauptung: Vormittag gegen Nachmittag
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def block(d, m, von, bis):
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v = [x for s in range(von, bis) for x in (d.get(s) or [])]
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return ((sum(v) / len(v) - m) * 1000, len(v)) if v else (0.0, 0)
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print("\n Die Behauptung direkt geprüft (Überschuss gegen den Tagesschnitt):")
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for lbl, von, bis in (("Vormittag 08–12", 8, 12), ("Nachmittag 14–18", 14, 18),
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("Abend 19–23", 19, 23), ("Nacht 00–07", 0, 7)):
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b1, c1 = block(h1, m1, von, bis); b2, c2 = block(h2, m2, von, bis)
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ok = "robust" if (b1 > 0) == (b2 > 0) else "KIPPT"
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print(f" {lbl:<18} H1 {b1:>+7.3f} (n={c1:>6}) "
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f"H2 {b2:>+7.3f} (n={c2:>6}) {ok}")
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print("\n ⚠ 24 Stunden = 24 Tests: bei 5 % Fehlalarmquote sieht rund EINE Stunde")
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print(" zufällig auffällig aus. Nur beidhälftig gleiche Vorzeichen zählen —")
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print(" und auch die sind ohne Kosten gerechnet (Spread ~0,265×ATR!).")
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print()
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if __name__ == "__main__":
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main()
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