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>
