Versuchsdossier · alle Versuche im Kandidatenvergleich
Baustein: Exit-Lab-A/B (Original-Exits vs. be30_notrail vs. time_frac25_sl25) auf First-Half-Release-Long
Robustheits-Score 3.5/100 · AnekdoteWer zahlt und warum?
Nach den US-Makro-Releases (NFP/CPI/ISM) bricht der Kurs oft in der Release-Spitze aus und gibt danach einen Teil zurück, weil Liquiditätsanbieter den Impuls fading. Aufträge liegen als Gewinnmitnahmen knapp hinter der Spitze. Ein Stop, der nach +30 Pkt einmalig auf Entry springt, schützt vor der Umkehr, ohne den Trade wie ein enger Trail abzuwürgen. Der ATR-Trail des Trägers (3x ATR) gibt dagegen im Mittel viel vom MFE zurück (Exit-Effizienz 8,7 %).
Widerlegt, wenn: PF < 1.2 bei n >= 30 im Trial be30_notrail, oder PF unter dem des Träger-Trials (Original-Exits) im selben Lauf
Prüfliste nach Arnott, Harvey und Markowitz
Sieben Fragen aus „A Backtesting Protocol in the Era of Machine Learning“ (2019). Die Einstufung folgt festen Regeln aus den Feldern dieses Bauergebnisses.
| Punkt | Einstufung | Beleg |
|---|---|---|
| MotivationGab es vor dem Test eine ökonomische Begründung? | Ja | Mechanik und Vorhersage vor dem Test im Hypothesenregister (HYP-20261003-07550374). |
| MehrfachtestsSind alle Versuche gezählt und wird dafür korrigiert? | Teilweise | 3 Varianten vor dem Lauf im Trial Ledger registriert (trl_12819a76577b). Das geltende Urteil korrigiert nicht für die Zahl der Versuche; eine Holm-Korrektur läuft parallel mit. |
| Daten und KostenSind Datenfenster, Datenstand und Kosten festgehalten? | Ja | Fenster 2026-03-17 bis 2026-09-13, Datenstand 2026-10-03, Slippage 0,5 Pkt je Seite; Engine-Fingerabdruck im Manifest. |
| Prüfung außerhalb der StichprobeWurde auf Daten geprüft, die beim Bau nicht bekannt waren? | Nein | Nur in-sample. Das Ergebnis dieses Baus ist kein Nachweis. |
| Stabilität über die ZeitHängt das Ergebnis an einem einzelnen Zeitraum? | Nein | Das Ergebnis hängt am Monat 2026-08 (ohne ihn -57.6 Pkt). |
| KomplexitätIst die Regel sparsam genug für die Datenmenge? | Teilweise | 3 echte Varianten, 5 variierte Parameter (be_offset_points, be_trigger_points, exit_mode, fixed_sl_points, time_exit_bars). Regel: höchstens 2 variierte Parameter und 3 Varianten. |
| ForschungskulturWird auch das Scheitern veröffentlicht? | Ja | Jeder Bau erscheint unabhängig vom Ergebnis, dieses Dossier eingeschlossen; die Placebo-Kontrolle steht im Dossier. |
🧩 Baustein-Test — Variante von dax_first_half_release_gate. Der Trial-Vergleich unten isoliert den Baustein-Beitrag (Trial 1 = Träger pur).
Hypothese & Vorregistrierung
Rationale: DIGEST-ABGELEITET (in-sample): Ausstiegsquote unterschritten (stop_exit 28 von 199 Versuchen = 14 % < 25 %), daher Vorrang für den Exit-Lab-Befund exitlab://2026-10-03_dax_first_half_release_gate (n=37, Exit-Effizienz nur 8,7 % des MFE, Verwurf 0 % bei allen Vorauswahl-Policies). Träger ist dax_first_half_release_gate (Paritäts-Gebot: im Fenster 19.09.–02.10. bt.n=0, kein bt.pnl_pts < 0, also keine Sperre; zuletzt am 27.09. als Baustein-Gate getestet, nicht als Träger eines Exit-Tests; die Zeile steht im Digest unter dem Träger dax_first_half_month_long). Einschränkung: Das Lab simuliert ohne Positions-Gatter der echten Engine und bevorzugt lange Haltedauern; der Engine-A/B ist die fehlende Verifikation. Trial 1 = Träger pur (ATR-Trailing), Trial 2 = be30_notrail, Trial 3 = time_frac25_sl25, exakt nach POLICY_CATALOG, kein Nachtunen. Erwartete Trades pro Monat: ca. 5 (n=37 über rund 7 Monate), die Entscheidbarkeit ist schwach (Power-Plan: Monate bis Nachweis > 24); der Bau ist ein Hinweis, kein Urteil. Zur Portfolio-Empfehlung: Sie nennt `indicator` und andere Familien, ich folge ihr nicht, weil die Betreiber-Ausstiegsquote vorrangig ist; die Familie 'Mean Reversion (Baustein: stop_exit)' aus der Empfehlung ist ebenfalls ein Exit-Baustein, die Kategorie stop_exit hat 35,7 % Trefferquote und damit keine schlechte Bilanz.
Abweichungen von der Quelle: Frozen-Entry: Entry-Logik byte-identisch zum Träger. Exit-Policies exakt aus dem vorregistrierten POLICY_CATALOG (be30_notrail = sl 25 / be_trigger 30 / offset 0; time_frac25_sl25 = sl 25 / frac 0,25). BE-Arm auf Bar-Close-Basis statt Tick. Der Zeit-Anteil ist als feste Bar-Zahl 165 umgesetzt (25 % x 660 Min. bei Entry am Session-Open und Hard-Cut 20:00), weil die Strategie keine Uhrzeiten kennt. Die dritte Lab-Policy vol_shock_exit entfällt (max. 3 Trials). Lab ohne Positions-Gatter, deshalb ist der Engine-A/B die Verifikation.
Quelle: exitlab://2026-10-03_dax_first_half_release_gate
Vorregistriertes Optimizer-Grid (festgelegt VOR dem ersten Backtest — Anti-Overfitting)
- exit_mode: be30_notrail / time_frac25_sl25
- fixed_sl_points: 20 / 25 / 35
- be_trigger_points: 20 / 30 / 40
Vorregistriert vor jedem Ergebnis: beide Overlay-Modi des Exit-Lab-Katalogs, Initial-Stop um den Katalogwert 25 (20/25/35) und BE-Schwelle um 30 (20/30/40, Tom-Vorgabe '+30 Punkte'). 18 Kombinationen; be_trigger_points wirkt nur in be30_notrail, fixed_sl_points in beiden.
Backtest-Trials (mit Slippage 0.5 Pkt)
| Trial | n | WR | PF | PnL (Pkt) | Max DD | PF o. Slip |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Träger pur (Original-Exits: ATR-Trailing 3x, Katastrophen-SL 40)exit_mode=baseline | 14 | 57,1% | 1,04 | +4 | 100 | 1,18 |
| Exit-Lab be30_notrail (SL 25, BE bei +30)exit_mode=be30_notrail, fixed_sl_points=25, be_trigger_points=30, be_offset_points=0 | 14 | 7,1% | 0,60 | -78 | 207 | — |
| Exit-Lab time_frac25_sl25 (SL 25, Zeit-Exit 165 Bars)exit_mode=time_frac25_sl25, fixed_sl_points=25, time_exit_bars=165 | 14 | 14,3% | 0,55 | -141 | 305 | — |
Robustheit (bestes Trial)
PF-90%-Bereich über Handelstage
0.35 – 3.38
14 Handelstage. Einzeltrade-Intervall (zu eng, nur zum Vergleich): 0.35 – 3.17
Top-3-Trades am Gewinn
71%
PF bei +1.0 Pkt Slippage
0.79
Statistik-Härtung: Ertrag je Trade 0.28 Pkt; mit 80 % Sicherheit nachweisbar wäre erst ein Vorteil ab etwa 14.9 Pkt (Tagescluster berücksichtigt) — UNTERPOWERT: die Stichprobe ist zu klein, um diesen Wert von null zu trennen. ⚠ Ergebnis hängt am Monat 2026-08 (ohne ihn: -57.6 Pkt).
🎲 Placebo-Kontrolle (zeit-gejitterte Zufalls-Entries, gleiche Trade-Geometrie)
Kandidat 4 Pkt vs. Placebo-Median -17.9 / p95 49.9 Pkt · Perzentil-Rang 60%
Kandidat <= p80 der Placebos — von Zufalls-Timing nicht klar unterscheidbar
Placebo v2 (199 Zufalls-Replikationen, Auswahl des besten Trials in jeder wiederholt)
Kandidat in der Wiederholung: 29,6 Pkt. Kleines p heißt: Zufall erreicht das Ergebnis selten. Information, keine Hürde.
Zeitpunkt-Glück: Dieselben Trades, zufällig um bis zu 60 Minuten verschoben, hätten in 90 % der Fälle zwischen -39,5 und 112,8 Pkt erzielt (Median 39,5 Pkt). Der Kandidat erzielte 29,6 Pkt.
- Timing: p = 0,575 · Placebo-Bereich (5 bis 95 %) -39,5 bis 112,8 Pkt, Median 39,5 Pkt (199 Replikationen). Einstieg ±60 Minuten am selben Tag.
- Tageswahl: p = 0,87 · Placebo-Bereich (5 bis 95 %) -20,6 bis 417,5 Pkt, Median 159,3 Pkt (199 Replikationen). Dieselben Uhrzeiten an zufälligen Tagen.
Verschiebungstest
- 1 Minute später: 2,12 → -15,57 Pkt je Trade (t = -2,15, n = 14) · Vorteil verschwindet
- 5 Minuten später: 2,12 → -5,21 Pkt je Trade (t = -1,59, n = 14)
Der Vorteil verschwindet, wenn die Ausführung einen Bar später kommt: Er lebt von Information aus demselben Bar oder ist eine reine Latenzwette. Vor jeder Aufnahme zu prüfen.
| Regime | n | PF | PnL |
|---|---|---|---|
| trend_up_day | 1 | 99 | +4 |
| range_day | 13 | 1 | +0 |
Test-Timeline
Jeder weitere Test dieses Builds (Optimizer-Sweep, Forward-Monat, Re-Run) erscheint hier automatisch.
2026-10-04
Build + Backtest (Auto-Build-Agent)
Der getestete Baustein verbesserte die Ausgangsstrategie nicht. (A/B: Traeger PF 1.04 vs Overlay 0.60) — Baustein verworfen, Traeger unveraendert
2026-10-04
Nikkei-Gegenprobe (Transfer-Test, ATR-skaliert)
Nicht gelaufen: Die Nikkei-Gegenprobe ist seit dem 17.09.2026 abgeschaltet (Betreiberentscheid: nur DAX).