Auftrag zum benannten naechsten Schritt: die Backtests bauten die
Live-Level-Auswahl nach, statt sie zu benutzen. Drei echte Abweichungen:
1. Der Nachbau clusterte den GEMISCHTEN Rohpool (sorted(ch+cl)); live werden
ph und pl GETRENNT geclustert. Das ist exakt der Fehler, den der Live-Code
als behoben dokumentiert ("nicht vorher zusammenlegen!" - Ketten-Mega-
Cluster in dichten Zonen). Gemessen: 4,5 % aller Zeitpunkte hatten einen
anderen Widerstand.
2. Live rundet jede Linie auf 3 Stellen, der Nachbau nicht.
3. Live fuehrt Widerstand und Unterstuetzung mit getrennter Hysterese.
Geloest ueber core/sr_levels.py (cluster/linien/naechste/halten).
engine._draw_levels ruft es auf, Verhalten bitgenau unveraendert
(tests/test_sr_levels.py, 6 Tests, je 300-400 Zufallsfaelle). Der Test enthaelt
die Gegenprobe, dass der Nachbau wirklich abwich - sonst waere nicht belegt,
dass es etwas zu beheben gab.
backtest_pbreak_retrain.build_levels bleibt unveraendert (Migrations-Regel: die
daraus gefitteten Live-Gewichte duerfen sich nicht rueckwirkend verschieben).
Daneben neu: build_levels_live fuer kuenftige Fits.
ABER die Korrektur schliesst die Basisraten-Luecke nicht: 38,0 -> 38,3 %,
live 52,7 %.
Damit fuenf Hypothesen geprueft und alle widerlegt:
Niveau/Achsenabschnitt Roll-Achse faellt live durch
Vola-Regime ueber 5 Quintile flach (37,0-39,2 %)
Sammelart -1,7 Pp, falsche Richtung
ATR-Floor-Artefakt +2,8 Pp; bei live-gleichem ATR erst 40,1 %
Level-Auswahl +0,4 Pp
Nebenbefund: 53,9 % aller Backtest-Bars sitzen auf dem ATR-Floor 0,12, live nur
5,4 % - der Backtest-Zeitraum ist deutlich ruhiger. Der ATR selbst stimmt aber
ueberein (Median live 0,2167 gegen letzte 7 Tage 0,2174).
Kein Notfall: auto_sr_close ist false, das Modell schliesst keine Trades.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Folgeauftrag zur B4-Pruefung. Hypothese war: das Modell rankt brauchbar, nur
sein Niveau haengt an einer wandernden Basisrate. Geprueft wurden ein
Regime-Merkmal (ATR/gleitender Median) und ein laufend nachgefuehrter
Achsenabschnitt, Regel vorab fixiert.
collect() in backtest_pbreak_retrain.py hat dafuer einen ADDITIVEN
REG-Parameter bekommen (Default None), Ausgabe ohne ihn bitgenau geprueft
(4371 Zeilen, 0 Abweichungen).
Auf Backtest-Daten besteht die Roll-Achse (Kalib 2,61->1,95 und 10,51->3,25 Pp,
AUC leicht besser), das Regime-Merkmal faellt durch (H2->H1 schlechter).
Auf LIVE-Daten (n=921 ab 01.08.) faellt auch die Roll-Achse durch: Kalib
14,16 -> 10,64 Pp (also nicht repariert), AUC 0,531 -> 0,516 (ueber der
Toleranz), und der Nachbar n=800 kippt auf 15,14 Pp = schlechter als der
Ausgangswert.
Grund: die oberste Klasse bleibt INVERTIERT (69 % vorhergesagt, 17,2 % real).
Eine Niveau-Verschiebung kann eine invertierte Klasse nicht reparieren. Die
Ausgangshypothese ist damit widerlegt.
Drei Erklaerungen fuer die Basisraten-Luecke geprueft, alle widerlegt:
Sammelart (live 1x je Beruehrung vs Backtest jeder Bar): -1,7 Pp, falsche
Richtung
Vola-Regime: Bruchrate ueber 5 Quintile flach (37,0 bis 39,2 %)
aktuelles Regime ungewoehnlich: letzte 7 Tage Median 0,96 = normal
Der flache Vola-Befund erklaert zugleich, warum das Regime-Merkmal nichts
bringt.
Kontrolle: das Modell VOR dem 31.07. hat auf diesen Daten AUC 0,364/0,406 -
unter 0,5, also invertiert. Reproduziert exakt den Grund fuer das
Nachtrainieren.
Nichts gebaut. Naechster Schritt ist kein drittes Fitten, sondern die einzige
ungeprueft gebliebene Divergenz: die Level-Auswahl selbst (Backtest baut sie
mit pick_level/_cluster nach, live entscheidet _draw_levels).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Behebt die am selben Tag gefundene Merkmals-Diskrepanz: das alte Modell war
auf "Anlauf zu einem beim Entry FIXIERTEN Level" trainiert, live waehlt
_draw_levels das Level jede Sekunde neu -> mom3 live 0,15 statt 1,45 ->
Ausgabe immer ~23 % -> Gate seit Inbetriebnahme faktisch nie aktiv.
backtest_pbreak_retrain.py: Stichprobe spiegelt den Live-Pfad (Level
dynamisch mit Hysterese, gesampelt an JEDEM Bar im 0,15xATR-Band, keine
Anlauf-Bedingung). Kontrolle: Merkmalsmittel der Stichprobe (mom6 0,203 /
mom3 0,202) treffen die live rekonstruierten Werte (0,181 / 0,149).
AUC auf dieser Stichprobe (H2, out-of-sample):
ALT-Modell 0,368 (schlechter als Zufall, 19,2 % vs real 39,4 %)
NEU-Modell 0,654 kalibriert
backtest_pbreak_rvalue.py (R-Ertrag, Echtkosten, Baseline = nur Trailing):
NEU schlaegt ALT in BEIDEN Haelften bei JEDER Schwelle. Gegen die Baseline
gewinnt es bei 0,35/0,45/0,55 in beiden (bei 0,60 kippt H1).
Bestwert 0,35: H1 -149 vs -506 (+357), H2 +1308 vs -110 (+1418).
Nebenbefund: das ALTE Modell war in H1 schlechter als gar kein Auto-Close.
EINGEBAUT: neue _PB_MU/_SD/_W (final auf allen 80k gefittet, n=76.542,
Basisrate 37,8 %, nach H1->H2-Validierung; alte Werte als Kommentar) +
sr_close_pbreak 0,55 -> 0,35, Config-Waechter-Anker mitgezogen.
Verifiziert: Chart-Linien zeigen 43 %/36 % statt 8-15 %.
ACHTUNG - invertiert eine alte Projekt-Regel: mom3-Gewicht dreht das
Vorzeichen (+1,4330 -> -0,5420). Alt: "kriecht ans Level -> 26 % Bruch, mit
Schwung -> laufen lassen". Neu: Anlauf-Schub -> 26,5 % (Level absorbiert
ihn und haelt), Schwung weg vom Level -> 51 %. Beides gilt in seiner
Population (fixiertes vs. dynamisches Level); fuer den Live-Pfad gilt die
neue Lesart.
Offen: auch NEU schliesst bei 0,35 noch ~94-97 % der Positionen (waehlt vor
allem den besseren Moment). Touch-Zahl bringt im neuen Modell nichts mehr
(0,652 vs 0,654) - die dynamische Level-Wahl erfasst den Effekt bereits.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
