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d36ed142cf |
Terminmarktmerkmale, Ollama-Erklärungen, schnelleres Lernen
Drei Erweiterungen aus der vorangegangenen Analyse. Lerngeschwindigkeit - background_sample_every_n_bars von 10 auf 5. Gemessen stammen nur rund 3 % der Beobachtungen aus echten Trades; diese Stichproben sind der wirksamste Hebel. Nicht weiter gesenkt, weil benachbarte Kerzen stark korreliert sind und sich die Label-Fenster überlappen - mehr Gradientenschritte heißt dort nicht mehr Information. Funding Rate und Open Interest als Merkmale (strategy.derivatives, standardmäßig aus) - Vier zusätzliche Merkmale vom Perpetual zum jeweiligen Spot-Paar. Gehandelt wird weiterhin Spot, die Kennzahlen kommen über einen zweiten ccxt-Client mit defaultType=future. - Die Zuordnung ist lookahead-frei: Für jede Kerze gilt nur der Wert, der zu diesem Zeitpunkt bereits veröffentlicht war. - Fällt eine Quelle aus oder deckt sie weniger als min_coverage ab, bleiben die Spalten neutral. Die Modelldimension bleibt dabei stabil. - Gemessene API-Grenzen bei Binance: Open Interest reicht 30 Tage zurück, 500 Zeilen je Abruf; Funding Rate über ein Jahr. Beide Merkmale sind deshalb einzeln abschaltbar. ERGEBNIS: kein Nutzen. Zwei Backtests mit identischen Kerzen und Seed - 5m/20 Tage: Rendite -1,79 % auf -1,90 %, Accuracy 51,2 % auf 50,4 %; 15m/28 Tage: Rendite -2,22 % auf -2,67 %, LogLoss praktisch unverändert. Die Anbindung arbeitet einwandfrei (100 % Datenabdeckung), das Modell gewichtet die neuen Merkmale aber nur mit 0,01 bis 0,09 gegenüber 0,39 für ema_spread. Die Funktion bleibt aus und ist dafür da, das auf anderen Zeiträumen selbst zu prüfen - nicht weil sie sich bewährt hätte. Ollama-Erklärungen (llm, standardmäßig aus) - Neuer Dashboard-Bereich und POST /control/explain. Das Modell bekommt den Zustand als Text und gibt Text zurück; es entscheidet nichts, beeinflusst keine Order und wird nie aus dem Handels-Loop heraus aufgerufen. Der System-Prompt untersagt Anlageempfehlungen und Kursprognosen. - Bewusst nicht als Entscheider: nicht reproduzierbar, kaum backtestbar, und es würde die Nachvollziehbarkeit des linearen Modells zerstören. - Beim Test an qwen3.8:27b zeigte sich ein echter Fehler: Reasoning-Modelle legen ihre Denkschritte in ein eigenes Antwortfeld und verbrauchten dafür das gesamte Token-Budget, response blieb leer. llm.think ist jetzt standardmäßig false, die Fehlermeldung nennt Ursache und Ausweg statt nur "leere Antwort", und für ältere Ollama-Versionen ohne das Feld gibt es einen Wiederholungsversuch ohne es. Bewusst nicht enthalten: News- und Google-Trends-Sentiment. Es fehlt eine Quelle mit Point-in-Time-Historie; ohne die lässt sich das Merkmal nicht backtesten. Nach dem Ergebnis oben wäre ein unvalidiertes Merkmal der falsche Schritt. test_stop_loss_bounds_the_worst_trade läuft jetzt mit strategy.name: rules. Er hing über die geänderte Voreinstellung an zufälligem Modellverhalten, geprüft werden soll aber die Stop-Logik. 270 Tests (36 neue), ruff sauber. Gegen echte Binance-Daten und eine laufende Ollama-Instanz geprüft, Dashboard-Bereich im Browser bedient. |