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>
User-Vorgaben: "beruecksichtige die chartmuster mit in der gesamtempfehlung sobald
eins erkannt wird" + "auch der liquiditaetstrend und das orderbuch".
MUSTER (Gewicht 1,0 bestaetigt / 0,5 bildet sich) -- vorher den faelligen
KONTROLLTEST nachgeholt (stand seit heute im measurement_reminder):
Muster H1 +0.206 (Ziel 23%) H2 +0.328 (Ziel 26%)
Kontrolle H1 +0.184 (Ziel 19%) H2 +0.220 (Ziel 18%) <- beliebiger Swing-Bruch
Delta H1 +0.022 H2 +0.108
Die Muster schlagen die Kontrolle in BEIDEN Haelften, aber der Loewenanteil des
Ertrags kommt vom Breakout+Trailing. Deshalb Gewicht 1,0 (wie Elliott/KI), nicht
2,0 (Squeeze). Ziel-Trefferquote bleibt niedrig -> die Stimme sagt Richtungs-
tendenz, kein Kursziel.
ORDERBUCH-Imbalance + LIQ-TREND (Gewicht je 0,5 = kleinstes im Verdict):
⚠ BEIDE UNGEMESSEN. Die Uebertragbarkeit HL->CFD wird gerade erst erhoben
(analyze_bookflow.py, ~3% der Daten). Der Lead-Lag-Test zeigt sogar, dass
PEPPERSTONE fuehrt (r=0.525 bei k=-1) und HL folgt -- HL ist Oracle-basierter
HIP-3-Perp, strukturell Follower. Daher das kleinste Gewicht.
Imbalance-Schwelle _OB_IMB_MIN=0.30, darunter keine Stimme.
MITLOGGING: verdict_votes um pattern/pattern_w/orderbook/orderbook_w/liqtrend/
liqtrend_w erweitert (DB migriert, Backup angelegt). Nur so ist in ein paar Wochen
datenbasiert entscheidbar, ob die Stimmen bleiben, mehr Gewicht bekommen oder
rausfliegen (wie TU 2026-07-06).
Frontend: Chips rendern dynamisch (keine Aenderung noetig); NEU wird das GEWICHT
im Chip angezeigt und stumme Module (w=0) ausgegraut -- so ist sichtbar, dass
Orderbuch/Liq-Trend schwaecher zaehlen als Welle (3,0) oder Squeeze (2,0).
Verifiziert live: alle 9 Stimmen korrekt, Bias-Rechnung geprueft (1.5/5.5=0.273),
Logging schreibt die neuen Spalten.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- Entry-Raum-Gate 0,6→1,0 (Messung lag vor: beide Hälften besser)
- Konfidenz-Kalibrierung gemessen (analyze_verdict_calibration.py): conf
INVERTIERT zwischen Regimen → keine P(Erfolg)-Aufwertung, kein Konf-Sizing
- verdict_votes-Logging (1×/min) für spätere Copilot/Elliott-Entscheidung
- Order-Dialog zeigt eigenen Ausrichtungs-Split (36/40 Trades ohne Signal: −423€)
- Live-Kosten-Chip (Spread/ATR) im Verdict
- P(break)×Entry-Raum-Freigabe gemessen VERWORFEN (Flip in jeder Schwelle,
backtest_entryroom_pbreak.py) — 13. verworfener Signal-Eingriff
- News-Konflikt-Chip + recommendations.news_score wieder befüllt
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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.
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