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>
