Neuer Abschnitt "Training" im Dashboard mit zwei Bedienelementen und den
zugehörigen Endpunkten /control/train/history, /control/train/live und
/control/training.
Historisches Nachtraining
- Kerzenanzahl je Symbol wählbar (500 bis 50 000), Fortschritt und Ergebnis
werden im Dashboard angezeigt.
- Läuft mit derselben Logik wie ein Backtest, aber ohne zu handeln, und
speichert das Modell anschließend.
- Handelsdurchlauf und Nachtraining teilen sich einen Mutex, damit sie nicht
gleichzeitig auf Modell und Portfolio zugreifen. Die rechenintensive Schleife
läuft in einem Worker-Thread, damit der Status-Server antwortbereit bleibt.
- Ein zweiter Start wird abgelehnt, solange einer eingereiht ist oder läuft.
Kontinuierliches Lernen
- Schalter für das Online-Lernen im laufenden Betrieb. Ausgeschaltet handelt der
Bot weiter, verändert das Modell aber nicht mehr.
Label-Trennung
- Vorgemerkte Labels tragen jetzt ein Tag. Ein Nachtraining darf die offenen
Labels des Live-Betriebs weder auflösen noch verwerfen; ohne die Trennung
würden sie gegen historische Kurse ausgewertet und das Modell mit falschen
Ergebnissen gefüttert.
- score() liest die Gewichte unter dem Lock, damit ein parallel laufendes
Training keinen halb aktualisierten Vektor sichtbar macht.
Absicherung
- server.control_token (TRADEMIND_CONTROL_TOKEN) schützt alle Steuerbefehle über
den Header X-TradeMind-Token; lesende Endpunkte bleiben offen. Ohne Token warnt
der Bot beim Start, wenn der Port nicht nur lokal erreichbar ist.
- server.enable_control: false entfernt die Routen vollständig.
153 Tests (25 neue), ruff sauber. Im gebauten Container geprüft: 202/409 beim
Anstoßen, 401 ohne und mit falschem Token, +1099 Beobachtungen in 4,3 s bei
weiterlaufendem Handels-Loop ohne Fehler.
Tobias Zimmermann
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