Anlass war die Frage nach numpy. Statt zu vermuten wurde profiliert — und das
Ergebnis war ein anderes als erwartet: von 10,07 s Gesamtlaufzeit steckten
8,17 s in der EIGENZEIT der Backtest-Schleife, nur 0,44 s in _build.
Ursache:
[C[j] for j in PH if i - _PIV_LOOK <= j <= i - _PIV_K] # je BAR, ganze Liste
Das ist O(Bars x Pivots) — bei 80k Bars hunderte Millionen Vergleiche, und
genau daher kamen die 9-20-Minuten-Laeufe. PH/PL sind sortiert, also genuegen
zwei Binaersuchen fuer dieselbe Menge in O(log n).
Gemessen: backtest_signal_touchfill.py ueber 80k Bars von ~9 min auf 8,9 s
(~60x), bei 8k Bars 10,07 s -> 1,43 s. Das Ergebnis bleibt inhaltlich
identisch (alle sechs Felder negativ); die Handvoll Trades Unterschied ist die
bekannte Live-Bar-Drift, nicht der Umbau.
MIGRATIONS-REGEL ERNST GENOMMEN: ein Vorher/Nachher-Vergleich zweier LAEUFE
taugt hier nicht, weil copy_rates_from_pos am neuesten Bar ankert und
eintreffende Live-Bars das Fenster verschieben. Die Gleichheit wird deshalb
DIREKT auf der Datenstruktur bewiesen — tests/test_pivotfenster.py mit vier
Faellen: 4.000 Bars x 400 Pivots, Randfaelle, leere Liste, beidseitig
inklusive Grenzen.
Angewandt auf 7 Skripte (auto_signal_v3, breakout_gated, dist_gated, htf_vola,
metalabel, sl_width, trail_be) — mechanisch identische Transformation, alle
kompilieren, Stichprobe gegengelaufen (dist_gated 20k in 1,1 s).
Lehre: die naheliegende Antwort (numpy) war die falsche. Ein Profil kostet zwei
Minuten und haette diese Bremse jederzeit gezeigt — sie lag seit Monaten in
jedem gegateten Backtest.
17 Tests gruen, n-Falle-Scan sauber.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
korrigiert - und ein eigener Messfehler gefunden
(3) backtest_dist_gated.py: der 43-%-Massstab war UNGUELTIG. backtest_dist.py
misst _build ALLEIN, ohne Breakout-Bestaetigung und ohne Entry-Raum-Gate - genau
die beiden sind live die groessten Blocker. Ueber 80k Bars: nur _build 77,9 %
gerichtet, voller Live-Stack 19,5 %, live 7,2 %. Der reale Abstand ist 12,3 Pp,
nicht 50. Damit ist der "93 statt 43 %"-Alarm entschaerft, der den TF-Churn-Fix
ausgeloest hat; die dortige Erfolgskontrolle ist hinfaellig. Ein Rest bleibt
(min_conf live 16,3 % gegen 0,9 % in der Sim) und ist als naechster Ansatzpunkt
notiert.
⚠ Dabei EIGENEN Fehler gefunden: set_entry_room(0.6) fehlte in DREI heute neu
gebauten Skripten - _entry_room_atr ist im Konstruktor 0.0, _room_gate ist dann
ein No-op. Aufgefallen, weil entry_room in der Verteilung mit 0 % auftauchte
statt mit 35 %. Alle drei korrigiert und die SIG-Messung WIEDERHOLT: Population
aendert sich stark (n 967->295 / 1327->524), die Schlussfolgerung nicht - Market
in 7 von 8 Feldern negativ, am Level bestehen alle vier Schwellen
(OeR +0,392/+0,356, PF 2,37/2,39), Slippage-Test haelt bis 0,20 xATR. Die
heutige Bau-Entscheidung ist gedeckt.
(2) auto_flip_close ist jetzt sichtbar (#flip-note, v=139) - mit Schwelle,
Zaehler UND der Messung im Text ("gemessen in beiden Halbjahren negativ"). Ein
blanker Zaehler haette wie ein Erfolg ausgesehen. Der Exit bleibt an.
(1) analyze_squeeze_entry_gap.py erfasst jetzt BEIDE Bot-Pfade (Squeeze +
Signal), Reminder entsprechend erweitert - sonst wartet er auf eine Population,
die vielleicht nie kommt.
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1) STOP-ORDER STATT MARKET (gebaut, live). engine._manage_squeeze_pending haelt
beide Box-Grenzen mit BUY_STOP/SELL_STOP bestueckt, solange der Squeeze armed
ist; trader.place_stop/cancel_pending/pending_orders neu. Groesse und SL kommen
aus denselben Funktionen wie die Market-Order, nur bezogen auf den Trigger.
OCO-Ersatz: faellt eine Seite, wird die andere im selben Tick storniert.
Der kritische Punkt bei einer ruhenden Order sind die Gates - sie waren bisher
Laufzeit-Checks im Market-Pfad. Neu: engine._squeeze_guard() als EINE Quelle
fuer beide Wege, jeden Tick neu bewertet; schlaegt ein Gate zu, werden die
Orders storniert. Market bleibt Fallback mit Nachjagd-Bremse
squeeze_max_chase_atr=0.20 (gemessen der noch positive Bereich).
Behandelt: Broker-Mindestabstand, falsche Marktseite, Toleranz 0,02 xATR gegen
Order-Churn, Log nur bei Fehleraenderung, Startup-Schonfrist. 10 Szenarien
getestet, live am Snapshot verifiziert.
2) META-LABELING (backtest_metalabel.py) - VERWORFEN. Zweitmodell auf 12
kausalen Merkmalen, Fit/Test in BEIDEN Richtungen: AUC 0,508 und 0,479 =
Muenzwurf, Kalibrierung im Top-Bucket 74 % vorhergesagt gegen 39 % real, und
8 von 12 Gewichten kippen das Vorzeichen. Die scheinbar besseren Schwellen
sind reine Handelsvermeidung und reproduzieren gegenlaeufig nicht.
23. verworfener Signal-Eingriff - deckt sich mit dem Caveat der Quelle.
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