Nach drei negativen M15-Messungen (Squeeze-Einstieg, VWAP-Baender, Exit-ATR)
steht fest: auf M15 traegt keine Richtungsquelle. Gebaut ist deshalb bewusst
KEINE Empfehlung, sondern eine sequenzielle Gate-Kette:
[1 HTF-BIAS M30/H1] -> [2 KOSTEN Spread/ATR_M15] -> [3 LEVEL & KEGEL]
-> Order AM LEVEL
Der Unterschied zur alten Karte ist grundsaetzlich: dort wurden Stimmen zu einem
Bias VERRECHNET (gemessen 48-51 % Treffer), hier muss jedes Gate EINZELN
passieren. Ein gefallenes Gate laesst sich nicht durch ein anderes ausgleichen.
Nur belegte Bausteine: HTF-Trend (einziger robuster Filter, Edge x2), Kosten
(M15 gemessen 0,104 gegen M5 0,193), naechstes stehendes Level + P(break),
Kegel (out-of-sample kalibriert, 80-%-Band trifft 77 %), Veto (-6,60 EUR/Lot).
Status-Banner: SETUP BEREIT / WARTEN AUF LEVEL / KEIN TRADE. Es bestaetigt
ausdruecklich auch das NICHT-Handeln - die gemessene Kern-Leckage sind
diskretionaere Abweichungen.
Die Order-Buttons werden BEWUSST NICHT gesperrt (gegen den Vorschlag
"ausgrauen"): hartes Blockieren wurde im Projekt verworfen, und
User-Uebersteuerungen liefen gemessen 68 % WR.
Umsetzung: engine._m15_setup() setzt nur zusammen, was der Snapshot ohnehin
erzeugt. Neu gerechnet wird allein das M15-Kosten-Verhaeltnis und P(break) fuer
das naechste Level. Dafuer veroeffentlicht wave_rec jetzt tf_atr (ADDITIV) - der
ATR je Zeitebene wurde im Turn-Fetch laengst berechnet, war aber nirgends
abrufbar.
P(break)-Merkmale bleiben auf M5 (Modell ist darauf trainiert, Fix 2026-07-13).
Mit 5 Szenarien getestet (alles passt, Bias uneinig, Kosten teuer, Level zu
weit, Kaltstart ohne ATR_M15 -> kein Absturz), live verifiziert ueber
deploy.py --feld m15_setup.
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Der 05.08. hat 1427 Zeilen geloggt (Soll ~1440), die Erfassung ist also intakt.
5,0 % gerichtet - und auffaellig ist die Verteilung: alle 71 gerichteten
Empfehlungen fielen vor 10:00, danach 16 Stunden lang genau eine.
Gegen den gueltigen Massstab (backtest_dist_gated.py, 19,5 % gerichtet) ist
entry_room NICHT der Unterschied - es ist live mit 36,5 % sogar seltener als im
Backtest (41,4 %). Die Luecke tragen die live-only-Gates, allen voran min_conf
(16,1 % live gegen 0,9 % im Backtest), dazu htf_counter, EIA und stale.
Telemetrie-Luecke: min_conf-Zeilen schrieben conf_pct = 0, die verworfene
Konfidenz stand nur als Fliesstext in den Gruenden. Damit war beim
zweitgroessten Blocker nicht feststellbar, ob die Signale knapp (50-54) oder
weit (20-30) unter der Schwelle lagen. wave_rec._build gibt den Wert jetzt mit -
reine Telemetrie, das Signal bleibt WARTEN. Erste Live-Zeile: conf 52.
Das beantwortet noch nicht, ob 55 die richtige Schwelle ist: backtest_conf.py
hat das Band 40-54 % als negativ gemessen, eine Senkung ist nicht angezeigt.
Die Zahl sagt nur, wieviel Signalmenge direkt hinter der Schwelle steht.
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SIG laeuft damit auf der gemessen positiven Variante (OeR +0,35/+0,32, PF 2,2)
statt auf der Market-Order (-0,09/-0,11).
Der heikelste Punkt war nicht die Order, sondern die Kollision beider Pfade:
trader.pending_orders() liefert ALLE magic-gleichen Orders, zwei getrennte
Manager haetten sich gegenseitig storniert - sporadisch und im Log kaum
erkennbar. Deshalb EIN gemeinsamer Ziel-Zustand (engine._pending_ziel), der
Manager gleicht nur noch ab. Vorrang Squeeze > Signal (unabhaengig validiert,
selten; das Signal feuert dauernd, es gibt einen Positions-Slot).
Zwei additive Ergaenzungen in wave_rec._confirm_breakout: das
Bestaetigungs-Level wird auch NACH der Bestaetigung veroeffentlicht (die
Nachjagd-Bremse braucht es genau dann; pending bleibt False, Frontend
unberuehrt), und conf = die Konfidenz VOR dem Stummschalten - sonst muesste
die ruhende Order blind platziert werden.
Nachjagd-Bremse jetzt auch fuer SIG (0,20 xATR, Haertetest-gedeckt).
12 Szenarien getestet, live am Snapshot verifiziert. Snapshot-Felder
squeeze_pending_levels -> pending_levels + pending_quelle.
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Anlass: "pruefe die Logik im umgekehrten Fall, fallender Kurs".
1) Spiegeltest bestanden. Mit reversal_enabled=false ist das Verhalten ueber die
ganze Ueberdehnungs-Spanne exakt symmetrisch (steigend/LONG <-> fallend/SHORT):
gleiche Signale, gleiche Konfidenz, gleicher Anti-Ueberdehnungs-Schnitt bei 3,5.
2) Dabei gefunden: die Winkel-Beschriftung war ueberall invertiert.
calc_trend_angle liefert 0 Grad = AUFWAERTS ... 180 = ABWAERTS, also ist
ad = angle-90 NEGATIV bei steigendem Kurs. Ein LONG in einem steigenden Markt
bekam daher "Winkel gegen EMA" (-10), ein LONG in einem fallenden
"Winkel bestaetigt" (+5).
ABER: backtest_angle.py benutzt DIESELBE verdrehte Beschriftung
(a5_dis = a5 < 90-dead fuer LONG heisst "dagegen", ist aber STEIGEND).
Der dokumentierte Befund "dafuer/neutral +0,055 vs dagegen +0,025" bedeutet
richtig gelesen: LONG bei FALLENDEM Kurzfrist-Winkel (= Pullback) traegt
doppelt so gut. Das ist der mehrfach belegte Pullback-Effekt.
=> Die Gewichtung war von Anfang an NUMERISCH RICHTIG. Nicht umgedreht.
Geaendert wurden nur die Reason-Texte und Kommentare.
Verifiziert: Konfidenzwerte vorher/nachher identisch (60/70/75 je Richtung).
Lehre: der erste Verdacht "systematisch invertierte Logik" war falsch - die
Zahlen stimmten, die Sprache log. Bei einer verdrehten Konvention erst pruefen,
ob die MESSUNG dieselbe Verdrehung teilt, bevor man den Code "repariert".
Beim Reversal war es anders: dort wies die eigenstaendige Messung das Setup
unabhaengig von der Beschriftung als negativ aus.
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backtest_reversal_angle.py hat den Trigger in JEDER Variante beidhaelftig
negativ gemessen (IST -0,122/-0,031 - vorzeichenkorrigiert -0,173/-0,061 -
ohne Winkelbedingung -0,099/-0,023). Ausschlag gab aber nicht nur die Zahl:
das Setup hebelt ZWEI gemessen POSITIVE Schutzmechanismen aus - die
Anti-Ueberdehnung und den M30-Gegen-Trend-Filter (Edge x2). Ein Setup ohne
eigenen Edge, das validierte Filter umgeht, ist der unguenstigste Fall.
Umsetzung: neuer Schalter [trading] reversal_enabled (Config-Default im Engine
false). WICHTIG: der Modul-Default in wave_rec bleibt True - saemtliche
Backtests rufen dasselbe _build, ein False-Default haette alle bestehenden
Messungen still veraendert. Abgeschaltet wird ausschliesslich im Live-Pfad.
Verhaltensaenderung nur im Band |stretch| 3,0-3,5: dort kam vorher ein
antizyklisches REV-Signal, jetzt das normale Trendsignal; ab 3,5 greift wie
gehabt die Anti-Ueberdehnung.
Verifiziert:
- 3 Szenarien: ueberkauft+steigend SHORT/WAVE_REV_SHORT -> LONG/WAVE_LONG,
ueberverkauft+fallend LONG/WAVE_REV_LONG -> SHORT/WAVE_SHORT, normaler
Trend unveraendert
- Live nach Neustart: bei 3,18xATR Ueberdehnung jetzt WARTEN/setup=WAVE/
reversal=None statt REV_SHORT; Log "Reversal-Setup AUS"
- measurement_reminder CONFIG_DEPS ergaenzt, 11 Werte alle korrekt
Die Winkelbedingung wurde bewusst NICHT vorzeichenkorrigiert - die korrigierte
Variante misst sich schlechter. Die irrefuehrenden Kommentare sind jetzt als
solche markiert. Bounce-Anzeige bleibt unveraendert (nur Warn-Kontext).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Behebt die strukturelle Schwachstelle, die heute dreimal zugeschlagen hat:
Komponenten werden unter anderen Bedingungen BETRIEBEN als VALIDIERT.
Track B schuetzt gegen Overfitting, nicht gegen Deployment-Drift.
STUFE 1 (core/trailing.py): _MULT_BY_TF durchgehend 1,5 (vorher M15 2,0 /
M30 2,5 / H1 3,0) und _MULT_BREAKOUT_ADD 0,5 -> 0,0. Die Staffelung war nie
gemessen; backtest_trailing.py validiert nur 1,5 und die breiteren Werte
sind dort messbar schlechter (80k Bars, 2 Halbjahre):
mult 1,5 H1 SigmaR -249 · H2 +1252 · Worst -1,50
mult 2,0 H1 SigmaR -412 · H2 +1187 · Worst -2,00
mult 2,5 H1 SigmaR -1367 · H2 +1450 · Worst -2,50
Auf M30 fuhr der Bot also 5,5x schlechteres H1 und einen 67 % groesseren
Einzelverlust; bei Breakouts waren es 3,0 - nie getestet. Relevant, weil die
TF-Heuristik oft auf M15/M30 landet (31.07.: 19 von 33 Phasen).
STUFE 2a (wave_rec/history/engine): jede Empfehlung loggt einen
maschinenlesbaren block_reason - deadband, dead_hour, eia, htf_counter,
stretch, min_conf, breakout_pending, entry_room, no_data, stale. DB migriert
(Backup angelegt). Ohne den war nicht feststellbar, WELCHES der Gates die
93 % WARTEN erzeugt (Backtest-Erwartung ~43 %).
STUFE 2b (analyze_divergence.py, NEU): haelt vier Dinge gegen die
Backtest-Erwartung - A Signal-Verteilung, B Gate-Anteile inkl.
"im Backtest modelliert?", C TF-Wechsel-Rate, D0 Modell-Kalibrierung,
D Merkmals-Drift gegen _PB_MU/_SD.
LEHRE AUS DEM BAU SELBST: die Merkmals-Drift (D) haette den realen Fehler
NICHT gefangen - mom3 lag nur 0,50 Sigma unter mu, bei Gewicht 1,43 wurden
daraus aber -0,71 im Logit (23 % statt 41 % vorhergesagt). Deshalb ist D0
der schaerfere Test und die D-Schwelle auf 0,5 Sigma gesetzt.
Erster Lauf nach dem Fix bestaetigt das Nachtraining live:
D0 = 27,0 % vorhergesagt vs 28,0 % real (vorher 23 vs 41).
Stufe 3 (geteilter Exit-Kern) bleibt offen, spaeter und einzeln.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Auslöser: User-Frage warum der Bot die Rally am 31.07. (82,5 -> 84,4 in 2 h)
nicht gehandelt hat. Befund: in dem Fenster 99x WARTEN und 1x SHORT - und
dieser SHORT wurde am Tief autonom eroeffnet (AUTOSIG, -26,31 EUR, per
adverse15 geschlossen). Den LONG machte der User um 11:56 von Hand.
Der WARTEN-Anteil ist strukturell zu hoch:
Backtest-Erwartung (backtest_dist.py) ~43 %
Live letzte 24 h 93,2 %
Live letzte 7 Tage 88,0 %
Live gesamt (93.599 Zeilen) 78,6 %
MECHANISMUS (im Log belegt): _choose_tf setzt den Score einer TF hart auf
0,0, sobald sie ueberdehnt ist - genau das passiert M5 IM Trend. Real am
31.07.: M5 sprang zwischen 0,00 und 1,93, die TF wechselte 33x am Tag
(Median-Abstand 5 min). Die 1,2x-Hysterese ist dagegen wirkungslos. Und
set_timeframe() verwarf bei JEDEM Wechsel die laufende Breakout-
Bestaetigung und verankerte sie beim aktuellen Kurs neu. Bei k=0,3 und
ATR_M30~0,53 braucht sie ~0,16 $, der Kurs lief ~0,08 $ je 5 min -> die
Bestaetigung konnte rechnerisch nie fertig werden.
Gleicher Fehlertyp wie beim P(break)-Modell am selben Tag:
backtest_breakout.py hat k=0,3 auf einer FESTEN Zeitebene validiert; live
wandert sie - die Bedingung, unter der die Messung gilt, existiert im
Betrieb nicht.
FIX 1 (wave_rec.set_timeframe): _pend wird nicht mehr zurueckgesetzt. Der
Anker gehoert zum Signal, nicht zur Zeitebene; bei Richtungswechsel
verankert _confirm_breakout ohnehin neu.
FIX 2 (engine._tf_loop): Mindest-Verweildauer [trading] tf_min_dwell_s=900.
Verifiziert mit synthetischen Szenarien: Fix 1 - Bestaetigung ueberlebt
M5->M30 und feuert LONG, Richtungswechsel verankert korrekt neu; Fix 2 -
an der ECHTEN Score-Folge vom 31.07. nachgespielt: 4 Wechsel -> 2.
NICHT backtestbar (Backtests laufen auf fester TF, das Churning existiert
dort nicht). Begruendung ist "stellt die Bedingung her, unter der die
Messung gilt", nicht "gemessen besser". Erfolgskontrolle = WARTEN-Anteil
muss sich Richtung ~43 % bewegen.
Bewusst nicht behoben: der 0,0-Einbruch des Scores bei Ueberdehnung selbst
- das waere eine Aenderung der TF-Bewertung und damit messpflichtig.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
User: "schauen wir uns das mal an" (nach dem verworfenen Konsolidierungs-Backtest).
Der Bot exportiert die Spanne der letzten 10 M5-Bars -- exakt die Box, aus der der
validierte Squeeze-Ausbruch kommt (wave._squeeze_one liefert jetzt box_hi/box_lo in
allen Rueckgaben). Der Indikator zeichnet sie als transparentes blaues Rechteck;
ist sie KOMPRIMIERT (<=2.5xATR, also armed/active), wird sie mit doppelter Deckkraft
gezeichnet -> "Ausbruch steht bevor" ist auf einen Blick sichtbar.
Schalter: InpShowConsol / InpConsolColor / InpConsolAlpha / InpConsolBars.
⚠ REINE ANZEIGE. Alle Konsolidierungs-SETUPS sind gemessen verworfen
(backtest_consolidation.py: False Breakout, Distribution, Accumulation, Retest --
inkl. Kontrolltest, der die Distribution-Hypothese kippte). Die Box zeigt WO
gestaut wird, nicht WOHIN es geht. Validiert ist ausschliesslich der Ausbruch.
Verifiziert: CO;84.105;84.815;0 (0.710$ = 2.68xATR = knapp ueber der Schwelle,
daher korrekt als "nicht komprimiert" markiert).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Pfeil-Bugfix (User: "liquiditaetspfeile werden immer noch nicht angezeigt"):
(1) ANCHOR_LEFT ist fuer OBJ_ARROW UNGUELTIG (nur TOP/BOTTOM)
(2) Pfeile sitzen rechts neben der letzten Kerze -> ohne CHART_SHIFT kein
sichtbarer Bereich dort
Blink-Fix (User: "blinken nur manchmal auf"): hl_walls setzte den Cache bei jedem
Fehlschlag auf None -> LQ-Zeilen fehlten -> Indikator loeschte die Pfeile. Jetzt
letzter guter Stand 120s Grace.
Neu (alles reine Anzeige):
- TR;<O|C>;zeit -> Kerze der Eroeffnung HELLGRUEN, des Close DUNKELGRUEN umrandet
- EQ;<H|L>;lo;hi;zeit -> Equal Highs/Lows aus M30-Pivots als goldenes Band +
gestrichelte Kante (wie im User-Referenzbild). Als Signal gemessen verworfen.
- PX;bid -> aktueller Kurs fett oben rechts
- Beschriftung der Liquiditaets-Trendlinie per Default aus (v1.16)
Alles kompiliert und live in sr_levels.csv verifiziert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
User: "DIE S/R Linien liegen oft sehr nahe beieinander" -> Option 2 (beides
umstellen, Modell nachtrainieren) gewaehlt. Erst gemessen: backtest_level_tf.py,
80k M5-Bars, 2 Halbjahre, Trades bleiben M5, nur die Level-Quelle variiert.
Ergebnis (M30 gewinnt in BEIDEN Haelften):
TF AUC(H2) Abstand <1xATR dR bei P<0.55 (H1/H2)
M5 0.710 0.61xATR 71% +6698 +7749 (bisher live)
M15 0.725 1.16xATR 46% +10138 +12071
M30 0.721 1.95xATR 28% +12424 +13047 <- gewaehlt
Die Beschwerde ist damit quantifiziert: 71% der M5-Level lagen naeher als 1xATR.
Umsetzung:
- wave_rec: _m30_hl gespeichert, neues _pb_levels30 (k=3, letzte 50 M30-Bars =
trainingsgleich zum 300-M5-Lookback), im Snapshot.
- engine._draw_levels nutzt pb_levels30 (Fallback pb_levels beim Kaltstart);
speist Chart, MQL5-CSV, Dashboard UND den P(break)-Auto-Close.
- _PB_MU/_PB_SD/_PB_W auf M30 nachtrainiert: out-of-sample validiert (H1->H2),
dann auf allen 80k gefittet (34771 Touches, Kalibrierung 23/25, 38/36, 58/59,
86/87). Merkmale bleiben M5. Alte M5-Werte als Kommentar (Rueckweg).
- NICHT mitveraendert: Entry-Raum-Gate nutzt weiter M5-pb_levels
(entry_room_atr=0.6 ist darauf kalibriert).
Verifiziert live: R/S 84.617/83.722 = 2.9xATR Abstand (vorher 0.28xATR),
M30-Pivots 4/7 statt M5 27/31, keine Fehler im Log.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Headless FastAPI-Backend (server.py + core/engine.py) mit Mobile-PWA (web/),
Strategie-/Backtest-Suite und Doku. Secrets, DB, Logs und Laufzeit-State sind
via .gitignore ausgeschlossen; Config-Vorlage: oil_widget_config.ini.example.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
