Axel HocksandClaude Opus 5
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Nicht nach Katalog beantwortet, sondern gegen die dokumentierten Schwachstellen des Projekts - und beide Kandidaten wurden GEMESSEN, nicht empfohlen. ERTRAG 1 - BLOCK-BOOTSTRAP (core/stichprobe.block_ci95), braucht GAR KEINE Bibliothek. Die Luecke stand seit dem 07.08. woertlich in backtest_cost_gate: "fuer ueberlappende Beobachtungen zu optimistisch ... dafuer braeuchte es einen Block-Bootstrap". Behelf war entkoppeln(). Auf echten Daten (pbreak_predictions): naiv, alle Zeilen n=4702 Breite 0,028 <- 3x zu eng entkoppelt (bisher) n= 552 Breite 0,083 <- 88 % Datenverlust Block L=30 n=4702 Breite 0,081 <- gleiche Breite, ALLE Daten Und das Entkoppeln kostet nicht nur Genauigkeit, es VERSCHIEBT die Schaetzung (0,399 gegen 0,427) - es nimmt systematisch die ERSTE Beruehrung je Level+Stunde. KALIBRIERUNG GEMESSEN (AR(1), bekanntes Mittel, 200 Laeufe, Soll 95 %): rho naiv L=10 L=30 L=60 0,00 94 % 94 % 91 % 92 % 0,50 76 % 92 % 91 % 91 % 0,90 40 % 80 % 89 % 90 % 0,97 18 % 55 % 74 % 83 % Die naive Zeile ist der Befund: bei rho=0,97 behauptet sie 95 % Sicherheit und liegt in 18 % der Faelle richtig. Ehrlich zu den Grenzen: bei unabhaengigen Daten kostet der Block ~3 Punkte (dort bleibt ci95 besser), und bei rho=0,97 deckt auch er nur 83 % - eine Verbesserung, keine Garantie. ERTRAG 2 - hypothesis (dev-only), aufgenommen NACH einer Gegenprobe. Die Suite prueft bisher BEISPIELE, und die waehle ich selbst aus. Die teuersten Fehler sassen auf GRENZEN: room_info musste `frei` auf dem UNGERUNDETEN Abstand entscheiden, weil 0,5951 gerundet durchs 0,6-Gate rutscht. hypothesis findet genau diesen Fall (dist=0.59765625) in Sekunden. Erst danach aufgenommen. Neu tests/test_invarianten.py (4 Eigenschafts-Tests auf REINEN Funktionen), per importorskip - die Suite laeuft auch ohne. Beim ersten Lauf fielen zwei Tests, beide waren MEINE Fehler: cluster rundet auf 3 Stellen (Invariante zu streng) und zwei inhaltsgleiche dicts sind == (Reihenfolge muss ueber die Identitaet geprueft werden). Genau dafuer sind Property-Tests da. Mutationsprobe: Rundung verbogen -> 2 Tests fallen. BEGRUENDET ABGELEHNT: numba (Backtests 11 s/12k Bars = nicht der Engpass, und ein Rewrite verletzt die Bit-Gleichheits-Regel) · statsmodels/arch (jetzt 15 Zeilen stdlib mit eigener Kalibrierung) · polars/pyarrow (kein DataFrame- Workload) · loguru/structlog/rich (das Logformat ist forensisch tragend) · tenacity (Wiederholungen haben eigene Semantik, _mark_dead) · httpx (requests laeuft) · pandas_ta (Indikatoren sind validiert, ein Austausch verschoebe jede dokumentierte Zahl) · mypy (kaum Annotationen, ty deckt die Aritaet ab). requirements.txt (Laufzeit) bleibt UNVERAENDERT - auf einer frischen Maschine soll der Bot mit moeglichst kleiner Oberflaeche wieder laufen. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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# WERKZEUGE fuer Entwicklung, Messung und Pruefung — NICHT fuer den Live-Betrieb.
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# ⚠ Bewusst getrennt von `requirements.txt`: der Bot soll sich auf einer frischen
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# Maschine mit einer moeglichst kleinen Oberflaeche wiederherstellen lassen. scipy
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# und scikit-learn haben nichts im Handelspfad zu suchen, auch wenn Backtests sie
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# nutzen.
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# Installation: python -m pip install -r requirements-dev.txt
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-r requirements.txt
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# ── Pruefung (laeuft im pre-commit-Hook) ─────────────────────────────────
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pytest==9.1.1
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ruff==0.16.1 # ersetzt pyflakes: gleiche Befunde, deutlich schneller
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pyflakes==3.4.0 # Rueckfall in `tools/check_nfalle.py`, falls ruff fehlt
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# Eigenschafts-Tests auf den REINEN Funktionen (tests/test_invarianten.py).
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# ⚠ Aufgenommen NACH einer Gegenprobe, nicht auf Verdacht: hypothesis findet den
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# real am 10.08. gefundenen Rundungsfehler (`frei` auf gerundetem Abstand ->
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# 0,59765625 rutscht durchs 0,6-Gate) in Sekunden. Die Suite prueft sonst nur
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# BEISPIELE, und die waehle ich selbst aus - genau dort sitzt der blinde Fleck.
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# ⚠ Optional: `tests/test_invarianten.py` ueberspringt sich per `importorskip`,
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# die Suite laeuft also auch ohne.
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hypothesis==6.165.10
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# ── Messung / Backtests ──────────────────────────────────────────────────
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numpy==2.2.6
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scipy==1.18.0 # `backtest_cost_gate.ci95` (Bootstrap-Konfidenzintervalle)
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scikit-learn==1.9.0 # bislang ungenutzt; Kandidat fuer P(break)-Nachbau
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pandas==3.0.2 # bislang ungenutzt
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# Typpruefung (Aritaet) — Stufe A3 in tools/check_nfalle.py, seit 2026-08-19
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ty==0.0.73
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