#!/usr/bin/env python3 """backtest_liquidity_sweep.py — Liquiditäts-Sweeps (SMC/ICT) messen (B2). User-Vorgabe 2026-07-30 (mit Chart-Beispielen): die drei „wichtigsten Liquiditäts- muster" für WTI in die Gesamtempfehlung aufnehmen — A) **Equal Highs → Sell-Side-Sweep**: zwei ~gleiche Hochs bilden eine Stop-Zone; der Kurs schießt KURZ darüber (Sweep), schließt zurück darunter → SHORT. B) **Equal Lows → Buy-Side-Sweep**: Spiegelbild → LONG. C) **Swing Liquidity**: markanter Swing-Punkt wird gesweept/retestet, dann Trade in Richtung des höheren Timeframe-Trends (hier M30-EMA12/50 als HTF-Proxy). ⚠ WARUM das trotz 15 verworfener Signal-Ideen einen eigenen Test verdient: Der **Sweep ist ein FEHLAUSBRUCH** (Level kurz durchstochen, Schluss zurück im Bereich) — eine andere Mechanik als die bereits verworfenen Muster (`backtest_doubletop.py` misst den Nackenlinien-BRUCH, nicht den Fehlausbruch) und als die Struktur-/Volume-Profile- Klasse. Verwandt ist er mit dem validierten P(break)-Modell: ein Sweep ist genau der Fall „Level wird berührt/überschritten, hält aber" — dort ist die Vorhersage bereits belegt (AUC 0,72), allerdings nur als EXIT, nicht als Entry. Methodik (wie alle Tests hier): Signal-TF M5, sequentielle 1-Positions-Sim, Live-Exit (SL 2,0×ATR · Trail 1,5 ab 0,3 · Breakeven 1,3 · Time-Stop 120 min), Kosten = echter Bar-Spread/ATR, 2 Halbjahre. Zusätzlich wird der SMC-eigene Exit geprüft (Stop über/unter dem Sweep-Docht, Ziel = gegenüberliegende Liquidität), weil das Setup laut Lehre damit steht und fällt. Maßstab: der einzige validierte Auto-Entry (Squeeze) liefert ØR +0,14…+0,23 · PF>1 in BEIDEN Hälften. Alles darunter ist kein Kandidat für die Gesamtempfehlung. Die vom User nachgereichten WTI-Praxisregeln sind als ACHSEN eingebaut, statt sie zu glauben: · **Multi-TF** („Liquidität auf 4H/1H identifizieren, Entry auf 15M/5M") → die Level-TF ist variabel (M5 / M30 / H1). Passt zum eigenen Befund von 2026-07-30 (`backtest_level_tf.py`): M30-Level schlagen M5-Level deutlich. · **Session-Timing** („Sweeps um 8:30–10:30 NY = 14:30–16:30 Berlin, oder 2–4 Uhr asiatische Liquiditätsjagd") → Session-Filter als eigene Variante. · **„Nicht jeder Sweep dreht — warte auf den Close zurück"** → ist die harte Bedingung dieses Tests (Close muss im selben Bar zurück in der Zone sein). · **DXY-Korrelation** → NICHT eingebaut: die Inter-Market-Klasse (Brent/DXY) wurde 2026-07-19 gemessen und verworfen (`backtest_intermarket.py`, kippt zwischen den Hälften). Ohne neuen Beleg keine zweite Runde. · **„Sweep-Wick 0,50–1,00 $, kleiner sizen"** → im Test implizit über den SMC-Exit (Stop am Docht) abgebildet; Sizing ist hier neutral (R-Rechnung). Aufruf: python backtest_liquidity_sweep.py [n_bars] """ from __future__ import annotations import sys import MetaTrader5 as mt5 # ── Muster-Parameter (bewusst wenige, sonst Overfitting) ───────────────────── _PIV_K = 3 # Swing-Pivot-Fenster _EQ_TOL = 0.15 # „gleich" = beide Hochs/Tiefs innerhalb x×ATR _EQ_MINGAP = 3 # min. Bars zwischen den beiden Pivots (sonst dieselbe Zacke) _EQ_MAXGAP = 60 # max. Bars — danach ist die Zone kalt _SWEEP_MIN = 0.05 # Sweep muss das Level um ≥ x×ATR überschießen (echter Stop-Grab) _SWEEP_MAX = 1.00 # aber nicht mehr als x×ATR (sonst echter Ausbruch, kein Sweep) _BACK_BARS = 3 # innerhalb so vieler Bars muss der Close zurück in die Zone _LOOKBACK = 300 # Pivot-Suchfenster _COOL = 12 # Cooldown zwischen Trades (Bars) # Session-Fenster in BERLIN-Stunden (Broker ist UTC+3 → Berlin = Broker − 1 h). # NY 8:30–10:30 ET ≈ 14:30–16:30 Berlin (EIA/Market-Open), Asia-Jagd 2–4 Uhr. _SESS = {"NY": (14, 15, 16), "Asia": (2, 3, 4), "NY+Asia": (2, 3, 4, 14, 15, 16)} _LEVEL_TFS = (("M5", 1), ("M30", 6), ("H1", 12)) # Level-Quelle (Multi-TF-Regel) # ── Exit (Live-Modell, identisch zu den anderen Backtests) ─────────────────── _SL_ATR, _TRAIL, _TRAIL_ON, _BE_ON, _TIMESTOP, _MAXH = 2.0, 1.5, 0.3, 1.3, 24, 288 _ATRMIN = 0.06 def _atr_series(H, L, C, p=14): tr = [0.0] for i in range(1, len(C)): tr.append(max(H[i] - L[i], abs(H[i] - C[i - 1]), abs(L[i] - C[i - 1]))) out = [None] * len(C); run = 0.0 for i in range(1, len(C)): run += tr[i] if i > p: run -= tr[i - p] out[i] = run / min(i, p) return out def _ema_series(v, p): k = 2.0 / (p + 1); o = [v[0]] for x in v[1:]: o.append(x * k + o[-1] * (1 - k)) return o def _sim_live(entry, d, atr, H, L, C, j0): """Live-Exit: SL 2×ATR, Trailing 1,5 ab 0,3, Breakeven 1,3, Time-Stop.""" eff = entry - d * _SL_ATR * atr; hw = entry; started = False end = min(j0 + _MAXH, len(C) - 1); px = C[end] for j in range(j0, end + 1): if (L[j] <= eff) if d > 0 else (H[j] >= eff): px = eff; break hw = max(hw, H[j]) if d > 0 else min(hw, L[j]) prof = (C[j] - entry) * d if prof >= _TRAIL_ON * atr: started = True cand = hw - d * _TRAIL * atr if prof >= _BE_ON * atr: cand = max(cand, entry) if d > 0 else min(cand, entry) eff = max(eff, cand) if d > 0 else min(eff, cand) if not started and (j - j0) >= _TIMESTOP: px = C[j]; break return (px - entry) * d / atr def _sim_smc(entry, d, atr, stop, target, H, L, C, j0): """SMC-Exit laut Lehre: Stop über/unter dem Sweep-Docht, Ziel = gegenüber- liegende Liquidität. Ohne Ziel → Live-Exit-Fallback.""" if target is None: return _sim_live(entry, d, atr, H, L, C, j0) end = min(j0 + _MAXH, len(C) - 1); px = C[end] for j in range(j0, end + 1): hit_stop = (L[j] <= stop) if d > 0 else (H[j] >= stop) hit_tgt = (H[j] >= target) if d > 0 else (L[j] <= target) # konservativ: bei beidem im selben Bar zählt der Stop if hit_stop: px = stop; break if hit_tgt: px = target; break return (px - entry) * d / atr def _rep(name, Rs): if not Rs or len(Rs) < 10: print(f" {name:<40} n={len(Rs):>4} (zu wenige)"); return None n = len(Rs); w = sum(1 for x in Rs if x > 0); s = sum(Rs) up = sum(x for x in Rs if x > 0); dn = -sum(x for x in Rs if x < 0) pf = up / dn if dn > 0 else 9.99 print(f" {name:<40} n={n:>4} WR={100*w/n:>3.0f}% ØR={s/n:+.3f} " f"PF={pf:.2f} ΣR={s:+.0f} worst={min(Rs):+.1f}") return s / n def find_pivots(H, L, step=1): """Pivots auf der aggregierten Level-TF; Index = M5-Index, ab dem der Pivot BEKANNT ist (Bestätigung braucht k Bars danach) → kein Look-ahead.""" if step == 1: ph = [(i, H[i]) for i in range(_PIV_K, len(H) - _PIV_K) if H[i] == max(H[i - _PIV_K:i + _PIV_K + 1])] pl = [(i, L[i]) for i in range(_PIV_K, len(L) - _PIV_K) if L[i] == min(L[i - _PIV_K:i + _PIV_K + 1])] return ph, pl hh, ll = [], [] for s0 in range(0, len(H) - step + 1, step): hh.append(max(H[s0:s0 + step])); ll.append(min(L[s0:s0 + step])) ph, pl = [], [] for j in range(_PIV_K, len(hh) - _PIV_K): avail = (j + _PIV_K + 1) * step if hh[j] == max(hh[j - _PIV_K:j + _PIV_K + 1]): ph.append((avail, hh[j])) if ll[j] == min(ll[j - _PIV_K:j + _PIV_K + 1]): pl.append((avail, ll[j])) return ph, pl def scan(H, L, C, SP, A, EF30, ES30, lo_i, hi_i, mode, smc_exit, step=1, hours=None, BH=None): """mode: 'eqh' (Equal Highs→Short), 'eql' (Equal Lows→Long), 'swing' (HTF-Trend). `step` = Level-TF (1=M5, 6=M30, 12=H1) · `hours` = erlaubte Berlin-Stunden (None = alle). Ein Pivot ist erst ab (idx+k+1) bekannt → kein Look-ahead.""" ph, pl = find_pivots(H, L, step) Rs = [] def cost(i, atr): return (SP[i] if SP[i] > 0 else 0.0225) / atr i = max(lo_i, _LOOKBACK) hi_i = min(hi_i, len(C) - _MAXH - 2) while i < hi_i: atr = A[i] if not atr or atr < _ATRMIN: i += 1; continue if hours is not None and BH is not None and BH[i] not in hours: i += 1; continue tol = _EQ_TOL * atr # ── Liquiditätszone bestimmen ──────────────────────────────────────── level = None; d = 0; zone_lo = None if mode in ("eqh", "swing"): # bekannte Hoch-Pivots im Fenster (bestätigt vor i) hs = [(ix, p) for ix, p in ph if i - _LOOKBACK <= ix <= i - _PIV_K - 1] if mode == "eqh" and len(hs) >= 2: # zwei ~gleiche Hochs mit passendem Abstand for a in range(len(hs) - 1, 0, -1): for b in range(a - 1, -1, -1): gap = hs[a][0] - hs[b][0] if gap < _EQ_MINGAP: continue if gap > _EQ_MAXGAP: break if abs(hs[a][1] - hs[b][1]) <= tol: level = max(hs[a][1], hs[b][1]); d = -1; break if level is not None: break elif mode == "swing" and hs: level = hs[-1][1]; d = -1 if mode in ("eql", "swing") and level is None: ls = [(ix, p) for ix, p in pl if i - _LOOKBACK <= ix <= i - _PIV_K - 1] if mode == "eql" and len(ls) >= 2: for a in range(len(ls) - 1, 0, -1): for b in range(a - 1, -1, -1): gap = ls[a][0] - ls[b][0] if gap < _EQ_MINGAP: continue if gap > _EQ_MAXGAP: break if abs(ls[a][1] - ls[b][1]) <= tol: level = min(ls[a][1], ls[b][1]); d = 1; break if level is not None: break elif mode == "swing" and ls: level = ls[-1][1]; d = 1 if level is None or d == 0: i += 1; continue # ── Sweep prüfen: Bar i durchsticht das Level, Close kommt zurück ──── if d < 0: # Equal Highs: High über Level, Close zurück darunter over = H[i] - level swept = (_SWEEP_MIN * atr <= over <= _SWEEP_MAX * atr) and C[i] < level wick = H[i] else: # Equal Lows: Low unter Level, Close zurück darüber over = level - L[i] swept = (_SWEEP_MIN * atr <= over <= _SWEEP_MAX * atr) and C[i] > level wick = L[i] if not swept: i += 1; continue # „Close zurück in die Zone" darf auch 1–_BACK_BARS Bars dauern; hier ist er # bereits im Sweep-Bar erfüllt (strengste, sauberste Variante). # Swing-Modus: nur MIT dem HTF-Trend (M30-EMA12/50) handeln if mode == "swing": htf = 1 if EF30[i] > ES30[i] else -1 if EF30[i] < ES30[i] else 0 if htf != d: i += 1; continue entry = C[i] stop = wick + d * -1 * (0.05 * atr) # knapp jenseits des Sweep-Dochts stop = (wick - 0.05 * atr) if d > 0 else (wick + 0.05 * atr) # Ziel = gegenüberliegende Liquidität (nächster Pivot in Trade-Richtung) if d < 0: cands = [p for ix, p in pl if i - _LOOKBACK <= ix <= i - _PIV_K - 1 and p < entry - 0.3 * atr] target = max(cands) if cands else None else: cands = [p for ix, p in ph if i - _LOOKBACK <= ix <= i - _PIV_K - 1 and p > entry + 0.3 * atr] target = min(cands) if cands else None R = (_sim_smc(entry, d, atr, stop, target, H, L, C, i + 1) if smc_exit else _sim_live(entry, d, atr, H, L, C, i + 1)) - cost(i, atr) Rs.append(R) i += _COOL return Rs def main(): n = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 80000 mt5.initialize(); sym = None for c in ("SpotCrude", "USOIL", "WTI", "XTIUSD"): if mt5.symbol_info(c): sym = c; break bars = mt5.copy_rates_from_pos(sym, mt5.TIMEFRAME_M5, 0, n) si = mt5.symbol_info(sym); point = si.point mt5.shutdown() H = [float(b["high"]) for b in bars]; L = [float(b["low"]) for b in bars] C = [float(b["close"]) for b in bars]; SP = [float(b["spread"]) * point for b in bars] A = _atr_series(H, L, C) # HTF-Proxy für den Swing-Modus: M30 aus M5 aggregiert (6 Bars), auf M5 gemappt c30 = [C[s + 5] for s in range(0, len(C) - 5, 6)] e12 = _ema_series(c30, 12); e50 = _ema_series(c30, 50) EF30 = [0.0] * len(C); ES30 = [0.0] * len(C) for i in range(len(C)): j = i // 6 - 1 if 0 <= j < len(e12): EF30[i] = e12[j]; ES30[i] = e50[j] # Berlin-Stunde je Bar (Broker UTC+3 → Berlin = Broker − 1 h, Sommerzeit) from datetime import datetime, timezone BH = [(datetime.fromtimestamp(int(b["time"]), timezone.utc).hour - 1) % 24 for b in bars] N = len(C); mid = N // 2 print("=" * 96) print(f" LIQUIDITÄTS-SWEEPS (SMC) — {sym} M5 ({N} Bars, 2 Halbjahre)") print(f" Sweep = Level um {_SWEEP_MIN}–{_SWEEP_MAX}×ATR durchstochen, Close zurück in der Zone") print(f" Maßstab: validierter Squeeze ØR +0,14…+0,23 · PF>1 in BEIDEN Hälften") print("=" * 96) verdict = {} MODES = (("eqh", "A) Equal Highs -> SHORT"), ("eql", "B) Equal Lows -> LONG"), ("swing", "C) Swing-Liquidity (HTF)")) # ── Achse 1: LEVEL-TF (Multi-TF-Regel „Liquidität auf höherem TF") × Exit ── for tf_lbl, step in _LEVEL_TFS: print("\n" + "=" * 96) print(f"### LEVEL-TF {tf_lbl} — Liquidität auf {tf_lbl} identifiziert, Entry auf M5") for exit_lbl, smc in (("Live-Exit", False), ("SMC-Exit", True)): print(f"\n --- EXIT: {exit_lbl} ---") for mode, mlabel in MODES: for hl, lo, hi in (("H1", _LOOKBACK, mid), ("H2", mid, N)): Rs = scan(H, L, C, SP, A, EF30, ES30, lo, hi, mode, smc, step) oR = _rep(f"{mlabel} [{hl}]", Rs) verdict.setdefault((f"{tf_lbl}/{exit_lbl}", mlabel), []).append(oR) # ── Achse 2: SESSION-Filter (Level-TF M30, Live-Exit) ──────────────────── print("\n" + "=" * 96) print("### SESSION-FILTER (Level-TF M30, Live-Exit) — „Sweeps passieren um 14–16 / 2–4 Uhr\"") for sess, hours in _SESS.items(): print(f"\n --- Session: {sess} (Berlin-Stunden {hours}) ---") for mode, mlabel in MODES[:2]: for hl, lo, hi in (("H1", _LOOKBACK, mid), ("H2", mid, N)): Rs = scan(H, L, C, SP, A, EF30, ES30, lo, hi, mode, False, 6, hours, BH) oR = _rep(f"{mlabel} [{hl}]", Rs) verdict.setdefault((f"M30/Sess-{sess}", mlabel), []).append(oR) print("\n" + "=" * 96) print(" URTEIL (Kandidat für die Gesamtempfehlung nur, wenn ØR in BEIDEN Hälften") print(" > 0 UND ≥ +0,14 = Squeeze-Band):") any_ok = False for (ex, m), vals in verdict.items(): if len(vals) != 2 or any(v is None for v in vals): print(f" {m:<38} {ex[:22]:<24} unvollständig"); continue ok = all(v > 0 for v in vals); band = all(v >= 0.14 for v in vals) mark = "✅ TRÄGT" if (ok and band) else ("⚠ positiv, unter Band" if ok else "❌ fällt durch") if ok and band: any_ok = True print(f" {m:<38} {ex[:22]:<24} H1 {vals[0]:+.3f} · H2 {vals[1]:+.3f} {mark}") print("\n " + ("→ Kandidat gefunden: Parameter-Robustheit prüfen, dann als Verdict-Modul." if any_ok else "→ KEINE Variante trägt beidhälftig im Squeeze-Band → nicht in die " "Gesamtempfehlung (höchstens als Anzeige).")) if __name__ == "__main__": main()