Eine Roadmap statt neun Plandokumente; alte Plaene ins Archiv
Die offenen Punkte lagen ueber neun Dokumente verstreut, teils widersprechend, teils mit Punkten, die laengst umgesetzt waren. ROADMAP.md fuehrt sie zusammen: sechs Stufen, jeder Punkt gegen den Code geprueft. Markierung ueber eine Legende, damit Konzepte nicht mit Aufgaben verwechselt werden: dringend, eingeplant, Backlog, Konzept (durchdacht, aber bewusst nicht eingeplant), liegt beim Nutzer, verworfen. Stufen: 0 Sofort (OpenRouter-Key) - 1 Aufraeumen abschliessen (Merge nach main, Nullable-Warnungen, Startup-Backfill) - 2 Portierung abschliessen (Linux-Erstlauf und Verifikation, dann Deployment/CI) - 3 Analytik schaerfen (Strategie- Klassifikation, Backtest-Harness, Track-Record im Score, Ranking) - 4 Daten- haushalt (SQL des Nutzers) - 5 Ingest skalieren - 6 Monetarisierung vorbereiten. Ein Anhang haelt fest, was geprueft und bewusst NICHT auf die Roadmap kam, damit es nicht versehentlich wieder als Aufgabe auftaucht (Azuro/Limitless, die Marketing-Seiten, Kaltarchiv, EF Core 10). Archiv: FIXPLAN-DONE, FIXPLAN-G-Speicher, FIXPLAN-TODO, FIXPLAN-UI-Ranglisten, UMSETZUNGSPLAN sowie ANALYSE-Linux-Portierung, PLAN-Linux-Portierung, PLAN-Architektur-WebUI-Backend und PLAN-DatenIngest-Skalierung liegen jetzt unter docs/archiv/ mit einer README, die jedes Dokument einordnet. Sie bleiben als Begruendungs- und Detailquelle - die Roadmap nennt jeden Punkt knapp, die Herleitung steht dort. Dabei aufgefallen: die beiden nie gepflegten Plaene (Architektur, DatenIngest) zeigten 40 offene Punkte, von denen die Haelfte umgesetzt war - Read/Control- Split, /api/capabilities, CORS-Whitelist, Egress-Kanaele mit Cooldown und Per-Kanal-Limiter, Ingest-Tiering. Nachgeprueft, abgehakt und mit Statusblock eingeordnet, sonst waere das Archiv selbst eine Fehlerquelle. Was dabei nur teilweise umgesetzt war, ist als Roadmap 5.3 aufgenommen (Health-Statistik je Kanal, multi-homed pruefen, DB-Guard, Plausibilitaets- pruefung), ebenso der nie durchgefuehrte Audit auf versteckte Writes in Read-Endpunkten (6.1). Header-Rotation ist als verworfen markiert statt offen zu bleiben: Verschleierung gegenueber Polymarket riskiert genau den Zugang, auf dem das Projekt aufsetzt. STATUS.md beschreibt jetzt nur noch den Ist-Stand und verweist fuer die offenen Punkte auf die Roadmap, damit nichts doppelt gepflegt wird. CLAUDE.md nennt beide Einstiege. Build gruen, 126 Tests gruen, keine toten Links. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Richard
@@ -0,0 +1,560 @@
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# Fix- und Datenreparatur-Plan (Stand 2026-07-09, Übergabe an Gemini)
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> **Abnahmekriterium für alle Code-Änderungen:** `dotnet test src/Predictalytics.Application.Tests` muss
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> **16 grün + 1 übersprungen** liefern (der Skip `CheckpointResetAndReplay_DoesNotDoubleCountBalance` ist eine
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> dokumentierte, bewusste Entscheidung). Die Assertions der Invarianten-Tests dürfen **nicht** verändert werden —
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> sie definieren das Soll-Verhalten. Wenn ein Test rot wird, ist der Code falsch, nicht der Test.
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## Hintergrund
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Die Engine-Fixes vom 09.07. sind korrekt (Tests grün). Die im WebUI sichtbaren Probleme haben drei andere Ursachen:
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1. Die Buttons der **Trader-Detailseite** nutzen alte, Job-lose Endpoints (die Listen-Buttons nutzen bereits das Job-System).
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2. Die **abgeleiteten Daten in der DB stammen aus der Bug-Ära** (Snapshots/Positionen wurden von den alten, fehlerhaften
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Engine-Versionen berechnet). Beispiel aus dem Live-System: `PnL30d = 244,0K` bei `TotalPnL = 158,5K`, weil der
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Basis-Snapshot `-85,5K` enthält (korrupter Altwert). Kein Code-Fix ändert das — die Daten müssen einmalig repariert werden.
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3. **Deadlocks + Shutdown-Fehlerkaskaden** in den Workern (unbatchtes Reconciliation-UPDATE, fehlende Cancellation-Behandlung).
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**Ein DB-Reset ist NICHT nötig.** Die Rohdaten (`Trades`) sind größtenteils intakt; Positionen, Analytics, Snapshots und
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Scores sind abgeleitet und lokal neu berechenbar. Nur Trader, deren Alt-Trades die Retention bereits gelöscht/kompaktiert
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hat, brauchen einen gezielten API-Re-Import (kleine Teilmenge, siehe Teil B).
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## Teil A — Code-Fixes
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### A1. Trader-Detailseite: Buttons auf das Job-System umstellen
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**Problem:**
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- `manualUpdateTrader` in `src/Predictalytics.Api/wwwroot/js/app.js` (~Zeile 110) baut die URL mit **Backslashes**:
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`` fetch(`\api\traders\${id}\refresh`) `` — in JS-Template-Literals ist `\t` ein Tab und `\${id}` unterdrückt die
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Interpolation. Der Request geht als Müll-URL raus.
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- Der „Analyze"-Button der Detailseite (~Zeile 441) ruft `POST /api/traders/{id}/force-analyze` — läuft **synchron** im
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API-Request, legt **keinen** `BackgroundJob` an (der Alert behauptet es aber) und führt nur die PnL-Engine aus,
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weder `CopytradingEstimator` noch KI.
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**Fix:**
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- `btn-sync-trader` → `POST /api/jobs/sync/{id}`, `btn-analyze-trader` → `POST /api/jobs/analyze/{id}`
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(bestehende Funktionen `queueHistorySync(id)` / `queueTraderAnalysis(id)` wiederverwenden).
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- Alert-Texte ehrlich machen (Job-Id anzeigen oder auf die Jobs-Seite verweisen).
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- Die Endpoints `/{id}/force-analyze` und `/{id}/refresh` entweder entfernen oder intern auf Job-Enqueue umbauen —
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es darf nur noch **einen** Auslöse-Pfad geben.
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### A2. TradeReconciliationWorker: Bulk-UPDATE batchen, Fehler pro Markt behandeln
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**Problem:** Das eine große `UPDATE Trades ... INNER JOIN ... WHERE MarketOutcomeId IS NULL` läuft über die gesamte
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Tabelle, hält minutenlang Locks und produziert Deadlocks mit den Insert-Workern. Außerdem verwirft der eine
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try/catch um den ganzen Batch bei jedem Einzelfehler (z. B. ein fehlgeschlagener `GetMarketAsync`) die komplette Restarbeit.
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**Fix:**
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- UPDATE in Batches. Achtung: MySQL erlaubt kein `LIMIT` bei Multi-Table-UPDATE — Pattern mit Subquery verwenden:
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```sql
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UPDATE Trades t
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JOIN (
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SELECT t2.Id, o.Id AS OutcomeId, o.Label, m.Id AS MarketDbId
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FROM Trades t2
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JOIN MarketOutcomes o ON t2.AssetId = o.TokenId
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JOIN Markets m ON o.MarketId = m.Id
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WHERE t2.MarketOutcomeId IS NULL AND t2.AssetId != ''
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LIMIT 5000
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) x ON t.Id = x.Id
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SET t.MarketOutcomeId = x.OutcomeId, t.Outcome = x.Label, t.DbMarketId = x.MarketDbId;
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```
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In einer Schleife ausführen, bis 0 Zeilen betroffen sind (mit kurzem Delay zwischen den Batches).
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- `GetMarketAsync`-Fehler pro Markt fangen und loggen — die restlichen Märkte des Batches weiterverarbeiten.
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- Das Checkpoint-Reset (`LastAppliedTradeId = 0`) weiterhin **nur** für Positionen mit `IsHistoryPruned = 0`
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(ist bereits so umgesetzt — nicht regressieren, Test `PrunedPositionWithResetCheckpoint_DoesNotDoubleCount` wacht darüber).
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### A3. Deadlock-Retry in `TradeRepository.AddRangeAsync`
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`MySqlException` mit `Number == 1213` (Deadlock) oder `1205` (Lock wait timeout) → bis zu 3 Versuche mit Backoff
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(250 ms / 500 ms / 1 s). Chunk-Größe von 1000 auf 500 Zeilen reduzieren. Bei endgültigem Fehlschlag: Fehler loggen
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inkl. Anzahl verlorener Zeilen.
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### A4. Saubere Cancellation in allen Worker-Loops
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**Problem:** Beim Stoppen des Servers wirft jede laufende Operation `OperationCanceledException`; der
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`TraderAnalyticsWorker` fängt das **pro Trader** als ERROR und nudelt durch den restlichen 500er-Batch
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(→ hunderte Fehlerlog-Einträge pro Shutdown, verzögerter Stopp).
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**Fix (in TraderAnalyticsWorker, PollingWorker, TradeHistoryWorker, TradeReconciliationWorker, TradeContextEnrichmentWorker):**
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- Vor jeder Batch-Iteration: `if (ct.IsCancellationRequested) break;`
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- `catch (OperationCanceledException) when (ct.IsCancellationRequested)` separat behandeln:
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als Information loggen („shutting down"), Schleife beenden — **nicht** als Error.
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### A5. Hängengebliebene Jobs wiederbeleben
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**Problem:** Jobs, die beim Shutdown `InProgress` waren, bleiben für immer stecken (`GetNextPendingJobAsync` holt nur `Pending`).
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**Fix:** Beim Start der Job-verarbeitenden Worker (oder einmal pro Zyklus): Jobs mit `Status = InProgress` und
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`StartedAt < UtcNow - 15min` zurück auf `Pending` setzen (Log-Hinweis).
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### A6. Deep-Resync-Fähigkeit (Voraussetzung für die Datenreparatur in Teil B)
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**Problem:** `PolymarketApiClient.GetTradesAsync` macht genau **einen** Request (`/activity?user=X&limit=1000`,
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keine Pagination; die API cappt vermutlich ohnehin bei 500). Der „INITIAL FULL sync" holt also nur die jüngsten
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~500–1000 Aktivitäten. Für die Reparatur der Retention-/Kompaktierungs-Opfer brauchen wir die **komplette** Historie.
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**Fix:**
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- Neue Methode `GetTradesPagedAsync(wallet, ...)` mit **Timestamp-basierter Pagination**: erste Seite normal laden,
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Folgeseiten mit `&end=<ältester Timestamp der Vorseite - 1>` bis eine leere Seite kommt. (Timestamp-Pagination ist
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robuster als `offset`, da Offset-Limits der API umgangen werden.) `limit=500` verwenden. Jede Seite über den
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vorhandenen `IRateLimiter` drosseln.
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- Neuer `JobType.DeepResync` (Migration für Enum nicht nötig, Enum ist int): Der `TradeHistoryWorker` behandelt ihn wie
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`HistorySync`, lädt aber ALLE Seiten.
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- **Vor** dem Import im DeepResync-Pfad für den Trader aufräumen (sonst Doppelzählung!):
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1. `DELETE FROM Trades WHERE TraderId = @id AND PlatformTradeId LIKE 'COMPACT_%'`
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(Re-Import bringt die Original-Trades zurück; die Aggregate dürfen nicht zusätzlich existieren),
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2. alle `TraderPositions` des Traders löschen (**inklusive** `IsHistoryPruned = 1` — die Konserve wird durch den
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vollständigen Re-Import ersetzt),
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3. nach erfolgreichem Import: `IsInitialImportComplete = true`, `LastTradesUpdatedAt = now`, `LastAnalyzedAt = NULL`.
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- Endpoints:
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- `POST /api/jobs/deep-resync/{traderId}` (einzeln),
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- `POST /api/jobs/deep-resync-pruned?take=25` — enqueued DeepResync-Jobs für Trader mit `IsHistoryPruned`-Positionen
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oder `COMPACT_`-Trades, Watchlist zuerst, dann nach `TotalTrades` absteigend.
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- WebUI: Button „Deep Resync" auf der Jobs-Seite neben „Analyze Backlog".
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### A7. Retention pausierbar machen
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Neues Config-Flag `RetentionSettings:Enabled` (Default `true`), das der `TradeRetentionWorker` pro Zyklus prüft.
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Während der Datenreparatur steht es auf `false` — sonst prunt/kompaktiert die tägliche Runde die frisch
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re-importierten Alt-Trades wieder weg, bevor die Engine sie eingerechnet hat.
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### A8. ⚠️ NEU (2026-07-10, höchste Priorität): ResolutionOutcome existiert in der Gamma-API nicht — alle Gewinner werden als Totalverlust gebucht
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**Empirisch gegen die Live-API verifiziert:** Die Antwort von `gamma-api.polymarket.com/markets` enthält
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**weder** ein Feld `resolution_outcome` (so mappt es `GammaMarketResponse` aktuell) **noch** `resolutionOutcome`
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**noch** `resolved`. Folgen im Bestand und in jeder Neuberechnung:
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- `Market.ResolutionOutcome` ist für **jeden** Markt `NULL` → `MarketOutcomeHelper.IsWinningOutcome` liefert immer
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`false` → jeder Redeem und jeder virtuelle Payout bucht Auszahlung **0** → **jeder aufgelöste Markt ist ein
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Totalverlust**. Das erzeugt exakt das Live-Bild: WinRate 0 %, Quality Edge 0.0, negative Total-PnL.
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- `IsResolved = raw.Resolved || raw.Closed` degeneriert zu `IsResolved = closed`. Märkte, die für den Handel
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geschlossen, aber noch nicht UMA-aufgelöst sind, werden **vorzeitig** zu Payout 0 ausgebucht.
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**Wie man den Gewinner wirklich erkennt** (Live-API-Beispiele): Nach der Auflösung rasten die `outcomePrices`
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auf `["1","0"]` / `["0","1"]` ein (liegen bei uns bereits in `MarketOutcome.CurrentPrice`), und es gibt das Feld
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`umaResolutionStatus` (String, `"resolved"` bei aufgelösten Märkten; bei sehr alten Märkten fehlt es).
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**Fix (drei Teile):**
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1. **Model:** In `GammaMarketResponse` das tote `resolution_outcome`-Mapping entfernen,
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`[JsonPropertyName("umaResolutionStatus")] public string? UmaResolutionStatus` ergänzen.
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2. **Mapper (`MapGammaMarket`):**
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- Preise parsen, dann: `pricesSnapped = alle Outcome-Preise ≤ 0.02 oder ≥ 0.98` (und mindestens ein Preis ≥ 0.98).
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- `IsResolved = raw.UmaResolutionStatus == "resolved" || (raw.Closed && pricesSnapped)`.
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- `ResolutionOutcome = Label des Outcomes mit Preis ≥ 0.98` (nur wenn `IsResolved`; sonst `NULL`).
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3. **Engine-Absicherung (Defense in depth, weil der Bestand NULL-Werte enthält):** Redeem-Buchung und virtueller
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Payout dürfen nur settlen, wenn das Ergebnis entscheidbar ist: `ResolutionOutcome` gesetzt **oder** ein
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Outcome-Preis des Marktes ≥ 0.98 (dann gilt das Outcome mit Preis ≥ 0.98 als Gewinner, z. B. via erweitertem
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`MarketOutcomeHelper`). Ist der Markt „resolved", aber nichts entscheidbar (Preise nicht eingerastet) →
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**Position offen lassen** (kein Payout zu 0!).
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**Abnahme:** Zwei neue rote Invarianten-Tests in `PositionPnLEngineTests.cs` müssen grün werden, ohne die
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Assertions zu ändern:
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- `RecalculateTraderPositionsAsync_ResolvedMarketWithoutResolutionOutcome_PaysWinnerViaSnappedPrice`
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(aktuell: RealizedPnl −40 statt +60)
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- `RecalculateTraderPositionsAsync_ClosedButUnresolvedMarket_DoesNotBookPrematurePayout`
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(aktuell: Position wird zu 0 ausgebucht statt offen zu bleiben)
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### A9. Trader-Namen aus der Activity-API übernehmen (Suche nach Benutzername)
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**Problem:** Manuell hinzugefügte (und über Markt-Trades entdeckte) Trader behalten für immer den
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Platzhalter-Namen `0x2005d16a...` — die Suche findet sie nur über die Adresse, nicht über den Polymarket-Namen
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(Beispiel: `0x2005d16a84ceefa912d4e380cd32e7ff827875ea` heißt auf Polymarket „RN1").
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**Empirisch verifiziert:** Jede Zeile der `/activity`-Antwort enthält bereits `name` („RN1") und `pseudonym`
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(„Scary-Edible") — die Felder werden nur nicht gemappt und damit bei jedem Sync weggeworfen.
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**Fix:**
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1. `PolymarketTradeResponse`: `[JsonPropertyName("name")] public string? Name` und
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`[JsonPropertyName("pseudonym")] public string? Pseudonym` ergänzen.
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2. `Trade`: transientes Feld `[NotMapped] public string? TransientDisplayName` (analog `TransientWallet`);
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im `PolymarketProvider`-Mapping mit `name`, Fallback `pseudonym`, befüllen.
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3. `PollingWorker` und `TradeHistoryWorker`: nach dem Fetch, wenn ein nicht-leerer `TransientDisplayName`
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vorliegt und vom aktuellen `DisplayName` abweicht → `trader.DisplayName` aktualisieren
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(die Plattform ist die Quelle der Wahrheit; Platzhalter wie `0x…` heilen sich damit von selbst).
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4. `DiscoveryService.ImportTraderAsync` (manuelles Hinzufügen): direkt beim Import die erste Activity-Seite
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abrufen und den Namen setzen, statt des Wallet-Präfixes.
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5. Die Suche (`TraderRepository.SearchAsync`) durchsucht `DisplayName` bereits — funktioniert danach automatisch
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für Name **und** Adresse.
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**Empfohlener Beifang im selben Handgriff:** Die Antwort enthält auch `usdcSize` (echter Cash-Betrag — wichtig für
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korrekte Split/Merge/Redeem-Buchungen) und `outcomeIndex` (robustes Outcome-Matching ohne Label-Vergleich).
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Mindestens im Response-Model mit erfassen; Persistierung von `usdcSize` auf `Trade` (Migration) als eigener
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kleiner Folge-Task.
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### A10. Watchlist end-to-end reparieren + `api()`-Helper-Bug (betrifft auch die KI-Analyse!)
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**Problem 1 — der zentrale JS-Helper verwirft alle Fetch-Optionen:**
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```js
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// app.js Zeile 133 — options-Parameter fehlt komplett:
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async function api(endpoint) {
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const res = await fetch(`${API_BASE}${endpoint}`); // ← { method: 'POST' } wird ignoriert!
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```
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Jeder Aufruf der Form `api(url, { method: 'POST'|'DELETE' })` degradiert still zu einem **GET** → 404 →
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der Fehler wird im catch geschluckt (`return null`). Betroffen: **Watchlist-Toggle** (Zeile ~449) und
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**KI-Analyse-Button** (Zeile ~605). Deshalb „passiert nichts" beim Watchlist-Button — und deshalb steht überall
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„Not analyzed yet".
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**Problem 2 — Backslash im Route-Template (gleiche Tippfehler-Familie wie in app.js):**
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`TraderEndpoints.cs` Zeile ~52: `group.MapPost("\{id:int}/ai-analysis", ...)` — die Route ist mit dem
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Backslash unerreichbar. Der KI-Analyse-Endpoint ist damit **serverseitig ebenfalls tot** (doppelt kaputt).
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**Problem 3 — es gibt keine Watchlist-Ansicht:** Der Toggle-Button existiert, aber nirgendwo im WebUI kann man
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die beobachteten Trader sehen. `WatchlistService.GetAllAsync` existiert im Backend, hat aber weder Endpoint noch UI.
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**Fix:**
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1. `api()`-Helper reparieren:
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```js
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async function api(endpoint, options = {}) {
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try {
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const res = await fetch(`${API_BASE}${endpoint}`, options);
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if (!res.ok) throw new Error(`HTTP ${res.status}`);
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const text = await res.text();
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||||
return text ? JSON.parse(text) : true; // leere 200er (Results.Ok()) nicht crashen lassen
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||||
} catch (err) { console.error(`API Error [${endpoint}]:`, err); return null; }
|
||||
}
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```
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||||
2. Route-Template fixen: `"\{id:int}/ai-analysis"` → `"/{id:int}/ai-analysis"`.
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**Danach das gesamte Projekt nach weiteren Backslash-Pfaden absuchen** (`grep -rn '"\\{' src/` und
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`grep -n '\\\\api' wwwroot/js/app.js`) — das ist jetzt der dritte Fall dieser Fehlerklasse.
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3. Neuer Endpoint `GET /api/watchlist`: liefert Watchlist-Einträge mit Trader-Kerndaten
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(TraderId, DisplayName, Label, Notes, CreatedAt, TotalPnl, WinRate, CopytradingScore).
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4. WebUI: Nav-Punkt „Watchlist" + Seite mit Tabelle (Spalten wie Traders-Liste, plus Label/Notes und
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Remove-Button; Zeilenklick öffnet die Detailseite). Der Toggle auf der Detailseite muss nach dem Klick
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sichtbar den Zustand wechseln („Watchlist (Add)" ↔ „Watchlist (Remove)").
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## Teil B — Datenreparatur ohne DB-Reset (Reihenfolge strikt einhalten)
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**Warum kein Reset nötig ist:** `Trades` = Rohdaten, größtenteils intakt. `TraderPositions`, `TraderAnalytics`,
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`TraderDailySnapshots`, `TraderScores`, `TraderCategoryPerformances` = abgeleitet, lokal neu berechenbar.
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`Markets/Events` = unvollständig (Erbe des 10%-Sampling-Bugs), aber per Marktsync günstig nachladbar.
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Nur Pruned-/Compacted-Trader brauchen API-Re-Import — das ist eine kleine Teilmenge, nicht die ganze Import-Woche.
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### B0. Diagnose (Umfang bestimmen — SQL führt Richard selbst aus)
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```sql
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-- Wie viele Trader brauchen Deep-Resync?
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SELECT COUNT(*) AS PrunedPositions, COUNT(DISTINCT TraderId) AS BetroffeneTrader
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FROM TraderPositions WHERE IsHistoryPruned = 1;
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SELECT COUNT(DISTINCT TraderId) FROM Trades WHERE PlatformTradeId LIKE 'COMPACT_%';
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-- Reconciliation-Backlog und Snapshot-Bestand
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SELECT COUNT(*) FROM Trades WHERE MarketOutcomeId IS NULL;
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SELECT COUNT(*) FROM TraderDailySnapshots;
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```
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### B1. Vorbereitung
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Teil A deployen → Worker stoppen → **DB-Dump als Sicherung** → `RetentionSettings:Enabled = false`.
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### B2. Voll-Marktsync
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Manuellen Market-Sync (inkl. geschlossener Märkte) einmal komplett durchlaufen lassen — schließt die Markt-Lücken,
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an denen die Trade-Verlinkung bisher scheiterte, **und befüllt nach A8 erstmals `ResolutionOutcome`/korrektes
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||||
`IsResolved` für den gesamten Marktbestand**. Kostet nur Events-Endpoint-Requests (einige hundert), keine Import-Woche.
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Optional als Sofort-Backfill vor dem Sync (nutzt die bereits gespeicherten, eingerasteten Preise):
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```sql
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UPDATE Markets m
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JOIN MarketOutcomes o ON o.MarketId = m.Id AND o.CurrentPrice >= 0.98
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||||
SET m.ResolutionOutcome = o.Label
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||||
WHERE m.IsResolved = 1 AND (m.ResolutionOutcome IS NULL OR m.ResolutionOutcome = '');
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||||
```
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### B3. SQL-Reparatur der abgeleiteten Daten (Richard führt aus, Worker sind aus)
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```sql
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-- Vergiftete Fenster-Basis komplett verwerfen (heilt über den Fallback + neue Snapshots)
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TRUNCATE TABLE TraderDailySnapshots;
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-- Abgeleitete Kategorien-Statistik neu aufbauen lassen
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DELETE FROM TraderCategoryPerformances;
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-- Positionen mit vollständiger lokaler Historie löschen → Engine baut sie mit gefixtem Code neu
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||||
DELETE FROM TraderPositions WHERE IsHistoryPruned = 0;
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-- (IsHistoryPruned = 1 absichtlich behalten: Konserve bis zum Deep-Resync in B5)
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||||
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-- Analytics nullen
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UPDATE TraderAnalytics SET OverallPnL=0, PnL30d=0, PnL7d=0, PnL24h=0,
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OverallWinRate=0, WinRate30d=0, WinRate7d=0, WinRate24h=0,
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||||
CurrentBalance=0, EstimatedBankroll=0, Trades30d=0,
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||||
CopytradingScore=0, CopytradingQualityScore=0, CopytradingCopyabilityScore=0;
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||||
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-- Re-Analyse für alle triggern
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UPDATE Traders SET LastAnalyzedAt = NULL;
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-- Optional (einmalig, teuer — außerhalb der Stoßzeiten): Zähler geradeziehen
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UPDATE Traders t SET TotalTrades = (SELECT COUNT(*) FROM Trades tr WHERE tr.TraderId = t.Id);
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||||
```
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### B4. Worker starten, Backlog abarbeiten lassen
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Reconciliation (jetzt gebatcht) verlinkt die Orphans; der `TraderAnalyticsWorker` rechnet alle Trader neu
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(Fortschritt über Jobs-Seite/Analyze-Backlog-Button sichtbar). Die Fenster-PnL läuft anfangs über den Fallback und
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gewinnt mit jedem Tag Snapshot-Präzision — nach 30 Tagen voll da. Das ist korrekt und erwartbar.
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### B5. Deep-Resync der betroffenen Trader
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Für alle Trader aus B0 (Pruned/Compacted): `POST /api/jobs/deep-resync-pruned` in Häppchen (z. B. 25er-Batches),
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über Tage verteilt — der RateLimiter drosselt automatisch. Watchlist-Trader zuerst.
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Bis ein Trader dran war, zeigt er die (möglicherweise leicht verzerrte) Pruned-Konserve — akzeptierter Zwischenzustand.
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### B6. Retention wieder aktivieren
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`RetentionSettings:Enabled = true`. Ab jetzt entsteht die Pruned-Konserve auf Basis der **korrekten** Engine —
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zukünftiges Pruning ist damit verlustfrei im Sinne der PnL-Summen.
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### B7. Verifikation
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1. Invarianten-SQL:
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```sql
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-- Fenster-PnL darf für Trader ohne Trades im Fenster nicht = Lifetime sein
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SELECT COUNT(*) FROM TraderAnalytics a
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WHERE ABS(a.PnL30d) > 0 AND a.Trades30d = 0;
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```
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2. Plausibilitäts-Stichprobe gegen Polymarkets eigene Zahlen: kleiner Dev-Endpoint
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`GET /api/dev/verify-positions/{traderId}`, der `GetTraderPositionsAsync` (Polymarkets `/positions` liefert
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deren berechnete `size`/`avgPrice`/`percentPnl`) mit unseren `TraderPositions` vergleicht und Abweichungen
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||||
> 5 % listet. 10–20 aktive Trader stichproben.
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3. 24 h Logs beobachten: keine 1213-Deadlocks, keine ERR-Kaskaden bei Shutdown, Jobs-Seite zeigt Durchsatz.
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---
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## Teil C — Abnahmekriterien (gesamt)
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1. `dotnet test`: **18 grün + 1 skip** (inkl. der beiden A8-Tests), Assertions unverändert.
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2. „Sync"/„Analyze" auf der Detailseite erzeugen sichtbare Einträge auf der Jobs-Seite, die auch abgearbeitet werden.
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3. Nach B3/B4: kein Trader mehr mit `|PnL30d| > 0` bei `Trades30d = 0`; PnL30d/Total-Verhältnisse plausibel.
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4. Quality Edge / Copyability auf der Detailseite ≠ 0 für analysierte Trader mit verlinkten Trades.
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5. 24 h Betrieb ohne Deadlock-Errors und ohne Shutdown-Fehlerkaskaden.
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6. Die Suche nach „RN1" findet den Trader `0x2005d16a84ceefa912d4e380cd32e7ff827875ea` (nach dessen nächstem Sync). *(A9)*
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7. Watchlist: Toggle auf der Detailseite wechselt sichtbar den Zustand; die neue Watchlist-Seite listet die
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beobachteten Trader; Remove funktioniert. *(A10)*
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8. „Run Deep Analysis" (KI) füllt die AI Strategy Analysis auf der Detailseite tatsächlich. *(A10)*
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### D1. `AggregatedCount`-Spalte (Grundlage für D2/D3)
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- Migration: `Trades.AggregatedCount INT NULL` (NULL = einzelner Roh-Trade).
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- Kompaktierung im `TradeRetentionWorker`: schreibt `AggregatedCount = Anzahl der ersetzten Trades`
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(heute geht die Original-Anzahl verloren!) und summiert beim erneuten Kompaktieren
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||||
bestehende Aggregate (`Sum(t.AggregatedCount ?? 1)`).
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||||
- Engine: `trader.TotalTrades = trades.Sum(t => t.AggregatedCount ?? 1)` (ersetzt `trades.Count`),
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||||
`analytics.Trades30d` analog.
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||||
- **Test:** Kompaktierung von 5 Trades → 1 Aggregat mit `AggregatedCount = 5`; `TotalTrades` bleibt nach
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Recalc 5, nicht 1.
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||||
### D2. TraderTraits — heuristische Strategie-Merkmale (ohne KI)
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||||
- Neue Tabelle `TraderTraits`: Id, TraderId (FK, Cascade), Trait (string ≤ 64), Value (decimal, Messwert),
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||||
ComputedAt. Unique-Index (TraderId, Trait). Pro Analyse-Lauf upserten, nicht mehr zutreffende Traits löschen.
|
||||
- Berechnung als **pure Funktion** `TraderTraitCalculator.Compute(trader, trades, positions)` →
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||||
Liste (Trait, Value); Aufruf im `TraderAnalyticsWorker` nach Engine + Estimator aus den **bereits geladenen**
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||||
Daten — keine zusätzlichen API-Calls.
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- Traits v1 (Trait vergeben, wenn Bedingung erfüllt; Value = Messgröße):
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| Trait | Regel |
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|---|---|
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| `sub_second_cadence` | Median-Intervall < 2 s bei ≥ 50 Trades (Value = Median in s) |
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||||
| `always_on_24_7` | größte Inaktivitätslücke der letzten 7 Tage < 4 h bei ≥ 200 Trades/7d |
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||||
| `uniform_sizes` | Variationskoeffizient der Size (letzte 200 Trades) < 0,1 |
|
||||
| `round_amounts` | > 60 % der Amounts ∈ {1,5,10,20,25,50,100,250,500,1000} ± 1 % |
|
||||
| `uses_split_merge` | Anteil Split+Merge > 10 % |
|
||||
| `both_sides_same_market` | Yes- UND No-Trades in > 20 % der Märkte |
|
||||
| `resolution_farming` | > 30 % der Buys mit Price ≥ 0,93 UND < 48 h vor `ClosedAt` (min. 10 Buys) |
|
||||
| `longshot_buyer` | > 30 % der Buys mit Price ≤ 0,10 |
|
||||
| `scalper` | mediane Haltedauer < 1 h |
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||||
| `holds_to_resolution` | > 70 % der aufgelösten Positionen ohne vorherigen Sell |
|
||||
| `fresh_wallet` | erster Trade < 30 Tage (Value = Alter in Tagen) |
|
||||
| `stable_stake_fraction` | CV von Amount/EstimatedBankroll < 0,5 (nur bei Bankroll > 0) |
|
||||
| `possible_insider` | siehe D2b — statistische Überraschung der Ergebnisse unter Marktpreisen |
|
||||
|
||||
- Schwellwerte als Konstanten im Calculator (v1 hart kodiert ist ok).
|
||||
- API/UI: `TraderDto`/`TraderDetailDto` um `Traits` (string-Liste) erweitern; Detailseite zeigt Chips
|
||||
unter dem Strategy-Feld.
|
||||
- **Trait-Filter & -Suche (verbindlich, nicht optional):**
|
||||
- `GET /api/traders` bekommt einen `trait`-Query-Parameter (mehrfach angebbar = UND-Verknüpfung),
|
||||
serverseitig als `EXISTS`-Filter auf `TraderTraits` — nicht im Speicher filtern.
|
||||
- Neuer Endpoint `GET /api/traits`: alle vorhandenen Traits mit Trader-Anzahl (für das Dropdown).
|
||||
- Traders-Liste: Trait-Dropdown neben dem Platform-Filter, aktive Filter als entfernbare Chips.
|
||||
- Die Trait-Chips auf der Detailseite sind klickbar und springen in die entsprechend gefilterte Liste.
|
||||
- KI-Integration: `AiStrategyAnalysisService`-Prompt bekommt die Merkmalsliste; Trade-Beispiele von 50 auf
|
||||
15 repräsentative reduzieren (5 größte, 5 jüngste, 5 zufällige) — die KI verifiziert Hypothesen statt zu raten.
|
||||
- **Tests:** pure-Function-Tests je Trait, mindestens Positiv- UND Negativfall für `resolution_farming`,
|
||||
`sub_second_cadence`, `uniform_sizes`, `both_sides_same_market`.
|
||||
|
||||
### D2b. Trait `possible_insider` — Insider-Verdacht erkennen (ergänzt 2026-07-11)
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||||
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||||
**Kernidee (wichtig, nicht vereinfachen):** Hohe Winrate allein ist KEIN Insider-Signal — die haben auch
|
||||
Resolution-Farmer (Einstieg ≥ 0,90) und Glückspilze. Verdächtig ist, wenn die Ergebnisse unter der Annahme
|
||||
„der Marktpreis war korrekt" statistisch unplausibel sind: **gewonnene Longshots zählen, gewonnene Favoriten
|
||||
nicht.** Ein Trader, der fünfmal bei 0,15 kauft und fünfmal gewinnt, hat unter Marktpreisen eine
|
||||
Wahrscheinlichkeit von 0,15^5 ≈ 0,00008 — DAS ist der Fingerabdruck.
|
||||
|
||||
**v1 (aus vorhandenen Daten, im `TraderTraitCalculator`):**
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||||
Grundfilter (alle müssen erfüllt sein):
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- 5 ≤ abgeschlossene Märkte ≤ 100 (seltene Wetter, keine Vieltrader),
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||||
- Ø-Einsatz ≥ 500 USD **oder** ≥ 10 % der `EstimatedBankroll`,
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||||
- Trade-Frequenz < 5/Tag,
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||||
- Trait `resolution_farming` NICHT gesetzt (Ausschluss der harmlosen 95%-Winrate-Klasse).
|
||||
|
||||
Kernmetrik „Markt-Überraschung": über alle abgeschlossenen Märkte des Traders, mit p = Einstiegs-VWAP des
|
||||
gehandelten Outcomes:
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||||
```
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||||
L = Π p(gewonnene Märkte) × Π (1 − p)(verlorene Märkte)
|
||||
Value = −log10(L)
|
||||
```
|
||||
Trait vergeben, wenn: WinRate ≥ 85 % UND mittlerer Einstiegs-VWAP der GEWONNENEN Märkte ≤ 0,70 UND
|
||||
Value ≥ 3 (d. h. L ≤ 1:1000 unter Marktpreisen). `Value` dient als Ranking („wie verdächtig") in der
|
||||
gefilterten Liste — absteigend sortieren.
|
||||
|
||||
**v2 (späterer Ausbau, wenn Enrichment-Daten breiter vorliegen):**
|
||||
- **Kauft VOR der News, nicht danach:** Anteil der Buys, nach denen der Preis binnen 24–48 h ≥ 15 ct in
|
||||
Trader-Richtung lief, während er VOR dem Kauf flach war (`PreTradePrice1m` ≈ Einstieg). Das trennt Insider
|
||||
von News-Snipern, die erst nach der Bewegung einsteigen.
|
||||
- **Einweg-Wallet:** erster Trade < 30 Tage, ≤ 3 Märkte insgesamt, nach dem Gewinn inaktiv
|
||||
(Kombination mit `fresh_wallet`).
|
||||
- **Themen-Konzentration:** ≥ 80 % des Volumens in einem einzigen Event oder engen Themencluster.
|
||||
- **Zeitkritische Aggressivität:** hoher Taker-Anteil + hohe akzeptierte Slippage (wer weiß, dass morgen die
|
||||
News kommt, kauft das Orderbuch leer statt zu limiten).
|
||||
- **Nischenmärkte:** Einsatz groß relativ zu Marktliquidität/-volumen zum Kaufzeitpunkt.
|
||||
|
||||
**Produkt-Hinweis (Ausblick, nicht Teil dieses Auftrags):** `possible_insider`-Wallets + Watchlist + Alert
|
||||
bei neuem Trade (der `AlertService` existiert) ergibt einen „Insider-Follow-Feed" — für Copytrading sind
|
||||
diese Konten die wertvollsten Signalgeber überhaupt, auch wenn sie selten handeln.
|
||||
|
||||
**Tests:** Positivfall (5 gewonnene Longshots à 0,15, hohe Einsätze → Trait mit Value ≈ 4,1), Negativfälle:
|
||||
Resolution-Farmer (Winrate 95 %, Einstiege 0,95 → KEIN Trait), Vieltrader mit 90 % Winrate (Frequenzfilter),
|
||||
Kleinwetter (Einsatzfilter).
|
||||
|
||||
### D2c. Markt-Rendite-Metriken: Win-Edge UND Loss-Edge (ergänzt 2026-07-11)
|
||||
|
||||
**Motivation:** Die Winrate allein sagt nichts über das Auszahlungsprofil. Ein Arb-Grinder gewinnt 95 % seiner
|
||||
Märkte mit je +2 %, ein Longshot-Halter gewinnt 25 % mit je +400 % — beide können profitabel sein, aber sie
|
||||
sind völlig verschiedene Strategien und völlig verschieden zu kopieren. Die Rendite-Verteilung der
|
||||
abgeschlossenen Märkte ist damit gleichzeitig Strategie-Fingerabdruck UND Grundlage für Position-Sizing
|
||||
beim Copytrading.
|
||||
|
||||
**Zwei verbindliche Design-Entscheidungen:**
|
||||
1. **Median führend, Durchschnitt zusätzlich.** Ein einziger 10x-Ausreißer verzerrt den Durchschnitt komplett;
|
||||
der Median beschreibt den typischen Win. Die Differenz Durchschnitt↔Median ist selbst ein Signal
|
||||
(Schiefe = seltene Lottogewinne vs. konstantes Mahlen).
|
||||
2. **Die Verlustseite ist Pflicht, nicht optional.** „90 % Winrate mit +5 % pro Win" ist wertlos, wenn die
|
||||
10 % Verluste je −100 % sind (genau das Profil von Resolution-Farmern!). Ohne Loss-Edge ist die Metrik
|
||||
aktiv irreführend.
|
||||
|
||||
**Berechnung (in der Engine, im selben Durchlauf wie `CalculateMarketWinRates` — dort wird pro
|
||||
geschlossenem Markt bereits `marketPnl` ermittelt):**
|
||||
- Pro geschlossenem Markt: `invested` = Summe der Buy-Amounts (inkl. Split-Kosten) über die Outcomes des
|
||||
Markts; `ReturnPct = marketPnl / invested × 100`. Märkte mit `invested <= 0` (z. B. Buy-Historie durch
|
||||
Retention gepruned) überspringen — nicht mit 0 verfälschen.
|
||||
- Aggregation über Wins (ReturnPct > 0) und Losses (ReturnPct < 0) getrennt.
|
||||
|
||||
**Neue Felder auf `TraderAnalytics` (Migration):**
|
||||
- `MedianWinReturnPct`, `AvgWinReturnPct`
|
||||
- `MedianLossReturnPct`, `AvgLossReturnPct` (negativ gespeichert)
|
||||
- `ProfitFactor` (Σ Markt-Gewinne / Σ |Markt-Verluste|; `NULL` wenn keine Verluste)
|
||||
|
||||
**DTOs + UI:** Detailseite bekommt Karten „Median Win / Median Loss" (z. B. „+6,2 % / −38 %") und
|
||||
„Profit Factor"; die Expectancy pro Markt (`WinRate×MedianWin − (1−WinRate)×|MedianLoss|`) kann das UI
|
||||
daraus ableiten, wird nicht gespeichert.
|
||||
|
||||
**Abgeleitete Traits (in den `TraderTraitCalculator`, ergänzt die D2-Tabelle):**
|
||||
| Trait | Regel |
|
||||
|---|---|
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||||
| `thin_margin_wins` | Median-Win-Rendite < 10 % bei ≥ 20 gewonnenen Märkten (Arb-/Grinder-Profil) |
|
||||
| `high_payoff_wins` | Median-Win-Rendite > 100 % bei ≥ 5 gewonnenen Märkten (Conviction-/Longshot-Profil) |
|
||||
|
||||
**Tests (pure Berechnung):**
|
||||
- Bekannte Markt-Menge → korrekte Median-/Avg-/ProfitFactor-Werte für Win- UND Loss-Seite.
|
||||
- Ausreißer-Robustheit: ein einzelner +1000 %-Win verschiebt den Median nicht.
|
||||
- Markt mit gepruntem Buy (invested = 0) fließt nicht ein.
|
||||
- Resolution-Farmer-Profil (viele kleine Wins, seltene −100 %-Losses) liefert ProfitFactor nahe 1 —
|
||||
der Fall, den die Winrate allein verschleiert.
|
||||
|
||||
## Teil E — Master-Auswahl-Metriken & generischer Profil-Endpoint (ergänzt 2026-07-11)
|
||||
|
||||
> Hintergrund: Ein externer Konsument (Copytrading-Client) braucht eine belastbare
|
||||
> Master-Trader-Auswahl (Prüfplan liegt in `PREDICTALYTICS-PRUEFPLAN-Master-Auswahl.md` im
|
||||
> externen Repo). **Bewusste Architektur-Entscheidung: Die API bleibt generisch.**
|
||||
> Kein kunden-spezifisches Format, kein „HOLDER/STOPLOSS"-Vokabular in der API —
|
||||
> wir exponieren neutrale Metriken, der Konsument mappt selbst.
|
||||
> Abgleich: M2/M8 existieren (D2c/CategoryPerformances), M3/M9 teilweise als Traits (D2),
|
||||
> M1/M5/M6 teilweise; **komplett neu sind M4, M7, Out-of-Sample-Fenster, Kopierbarkeits-
|
||||
> Aggregate und die Korrelations-Sicht** — das ist Teil E.
|
||||
|
||||
### E1. Generischer Profil-Endpoint `GET /api/traders/{id}/profile`
|
||||
|
||||
Ein Aufruf liefert das vollständige Analyse-Profil (statt 4+ Einzel-Calls):
|
||||
Stammdaten + alle Analytics-Felder + Traits (D2) + Rendite-Metriken (D2c) +
|
||||
Fenster-Blöcke (E2) + Fingerprint-Verteilungen (E3) + Kopierbarkeits-Aggregate (E5).
|
||||
Nur persistierte Werte ausliefern (kein On-the-fly-Rechnen wie im Deep-Dive) —
|
||||
der Endpoint muss schnell und pollbar sein. In `docs/API.md` dokumentieren.
|
||||
|
||||
### E2. Fenster-Metriken als Struktur + Out-of-Sample-Vergleich
|
||||
|
||||
**Problem:** Die 24h/7d/30d-Felder sind Einzelspalten; der Prüfplan braucht zwei frei
|
||||
definierte Vergleichsfenster (z. B. Tag −180…−60 vs. −60…heute), um Glücks-Wallets
|
||||
auszusortieren (nur wer in BEIDEN Fenstern liefert, ist ein Kandidat).
|
||||
|
||||
**Fix:**
|
||||
- Neue Tabelle `TraderWindowMetrics`: TraderId, WindowStart, WindowEnd, ClosedMarkets,
|
||||
WinRate, AvgReturnPct (M1: Ø realisierte Rendite je Markt), MedianWinReturnPct,
|
||||
MedianLossReturnPct, ProfitFactor, ComputedAt. Unique (TraderId, WindowStart, WindowEnd).
|
||||
- Berechnung im Analytics-Lauf für zwei konfigurierbare Fenster
|
||||
(`AnalysisWindows`-Sektion in appsettings, Default: −180…−60 und −60…0 Tage).
|
||||
Wiederverwendet die D2c-Logik mit Zeitfilter auf den Markt-Abschlusszeitpunkt.
|
||||
- Im Profil (E1) als `windows[]`-Array. **Achtung Retention:** Fenster A reicht weiter
|
||||
zurück als 90 Tage — Berechnung muss mit fehlender Historie ehrlich umgehen
|
||||
(`closedMarkets` klein → Konsument sieht die dünne Stichprobe). Nach der
|
||||
Retention-Verlängerung auf 180 Tage (D3) wird Fenster A tragfähig.
|
||||
|
||||
### E3. Fingerprint-Verteilungen (persistiert, im Profil)
|
||||
|
||||
Im Analytics-Lauf berechnen und als JSON-Spalte(n) auf `TraderAnalytics` oder eigene
|
||||
Tabelle persistieren:
|
||||
- **Preisband-Profil (M7):** Einsatz-Anteil je 10-¢-Einstiegspreisband über Buys,
|
||||
**plus realisierte Winrate je Band** (macht Glück von System unterscheidbar:
|
||||
„kauft 90–95-¢-Shares, gewinnt 97 %" = +Edge sichtbar pro Band).
|
||||
- **Haltedauer:** Median (nicht nur Ø) Stunden Kauf→Exit/Auflösung (M6).
|
||||
- **Positionsgrößen:** P50/P90-Amount (M9-Basis).
|
||||
- Trade-Frequenz je Woche (aus Trades30d ableitbar, im Profil ausgeben).
|
||||
|
||||
### E4. Exit-Verhalten klassifizieren (M4) — generisch als Trait + Kennzahl
|
||||
|
||||
- Kennzahl `stop_loss_ratio`: Anteil der Sells, die nach einem Preisrückgang von
|
||||
≥ 10 % unter den Einstands-AvgCost erfolgen (Sell-Preis ≤ 0,9 × AvgCost),
|
||||
bezogen auf alle geschlossenen Positionen. Braucht KEINE Preis-Historie —
|
||||
Sell-Preis vs. AvgCost der Position reicht als v1-Näherung.
|
||||
- Traits: `sells_at_loss` (Ratio > 0,15) ergänzt das vorhandene `holds_to_resolution`.
|
||||
Ein Konsument bildet daraus selbst HOLDER (`holds_to_resolution` ∧ ¬`sells_at_loss`),
|
||||
STOPLOSS, MIXED.
|
||||
|
||||
### E5. Kopierbarkeits-Aggregate (im Profil)
|
||||
|
||||
- `medianMarketVolumeUsd`: Median des `Market.Volume` (bzw. Volume24h) der vom Trader
|
||||
gehandelten Märkte — handelt er in Kleinstmärkten, bewegt der Kopierer den Preis.
|
||||
- `medianPostFillDriftPct`: Median-Preisänderung nach seinen Buys (aus vorhandenem
|
||||
`TradeContext.PriceAfter1m`/`FollowerFillPrice60s`, nur enriched Trades; Anzahl
|
||||
der Datenpunkte mit ausgeben).
|
||||
- `netEdgeAfterFeesPct`: `AvgReturnPct` (E2, Fenster B) minus kategorie-gewichteter
|
||||
Taker-Fee (aus `Market.FeeRateBps` — wird bereits erfasst!) minus konfigurierbarem
|
||||
Spread-Aufschlag (`CopyCostSettings:SpreadPct`, Default 2,0). Generisch als
|
||||
„Netto-Edge nach Kopierkosten" benannt.
|
||||
|
||||
### E6. Korrelations-/Portfolio-Sicht
|
||||
|
||||
- Neuer Endpoint `GET /api/traders/correlation?ids=1,2,3` (oder `?top=20`):
|
||||
paarweise Jaccard-Ähnlichkeit über die gehandelten ConditionIds (Fenster B) +
|
||||
Kategorie-Mix-Cosinus. Antwort: Matrix + je Paar die Overlap-Zahl.
|
||||
- Kein „Portfolio-Empfehlungs"-Endpoint in v1 — die Auswahl-Logik (max. 2 je
|
||||
Kategorie etc.) gehört zum Konsumenten. Wir liefern die Korrelationsdaten.
|
||||
|
||||
### E7. Martingale-Erkennung (M9) als Trait
|
||||
|
||||
`martingale_pattern`: mittleres Verhältnis Einsatz(nach verlorenem Markt) /
|
||||
Einsatz(nach gewonnenem Markt) über die Sequenz der abgeschlossenen Märkte;
|
||||
Trait ab Verhältnis ≥ 1,5 bei ≥ 20 Märkten. (Einsatz = investiertes Kapital je
|
||||
Markt aus D2c.)
|
||||
|
||||
### E8. Abnahme Teil E
|
||||
|
||||
1. Bestehende Tests grün (Assertions unverändert) + neue Tests: Fenster-Metriken
|
||||
(bekannte Markt-Menge, zwei Fenster → korrekte Werte je Fenster), Preisband-
|
||||
Winrate (Band-Zuordnung + Ränder 0,895/0,90), `stop_loss_ratio`
|
||||
(Positiv-/Negativfall), Jaccard-Berechnung, Martingale (steigende Einsätze nach
|
||||
Losses → Trait; konstante → kein Trait).
|
||||
2. `GET /api/traders/{id}/profile` liefert für einen analysierten Trader alle Blöcke
|
||||
gefüllt; Antwortzeit < 200 ms (nur persistierte Daten).
|
||||
3. `docs/API.md` um Profile-/Correlation-Endpoint ergänzt.
|
||||
4. Kein kunden-spezifisches Vokabular in API/DTOs.
|
||||
|
||||
Reihenfolge: E1+E3 zuerst (Profil mit vorhandenen + Fingerprint-Daten), dann E2
|
||||
(Fenster), E4/E5/E7 (Kennzahlen), E6 zuletzt. Teil E setzt D1/D2/D2c voraus.
|
||||
@@ -0,0 +1,335 @@
|
||||
# FIXPLAN Teil G — Speicher-Budget & Kategorie-Edge (für Gemini 3.5 Flash)
|
||||
|
||||
> **✅ ABGESCHLOSSEN — G1 bis G4 sind umgesetzt.** Am 2026-08-23 gegen den Code geprüft:
|
||||
> * **G1** Speicher-Governor — `Application/Services/StorageGovernor.cs`, angewendet in
|
||||
> `TradeRetentionWorker.cs:89`; `MaxDatabaseSizeGb`/`MinRetentionDays` werden gelesen
|
||||
> (`:74,75`). Tests in `StorageGovernorTests.cs` und `TradeRetentionWorkerTests.cs`.
|
||||
> * **G2** Retention räumt auch `Aggregated`-Trader — `TradeRetentionWorker.cs`, Test vorhanden.
|
||||
> * **G3** `UsdcSize` auf `Trade`, `OutcomeIndex` auf `MarketOutcome` — beide persistiert,
|
||||
> Test in `TradeRepositoryTests.cs`.
|
||||
> * **G4** Per-Kategorie-Edge — `AvgReturnPct` bis in die Trader-Detailansicht
|
||||
> (`TraderEndpoints.cs:80`, `app.js:913`).
|
||||
>
|
||||
> Der **Anhang** („Einmalige DB-Optimierungen") bleibt offen: das sind SQL-Schritte, die
|
||||
> laut Absprache der Nutzer selbst gegen die Datenbank fährt, kein Code.
|
||||
>
|
||||
> Die unten genannte Test-Baseline (39/1) ist überholt — Stand 2026-08-23 sind es
|
||||
> **126 grün + 1 übersprungen**.
|
||||
|
||||
> Eigenständiger Plan. Von oben nach unten abarbeiten. Nach **jeder** Aufgabe bauen + testen + committen.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 0. Regeln für den Umsetzer (WICHTIG, zuerst lesen)
|
||||
|
||||
1. **Test-Baseline:** `dotnet test src/Predictalytics.Application.Tests` liefert aktuell
|
||||
**39 erfolgreich, 1 übersprungen**. Nach jeder Aufgabe muss gelten: **alle bisher grünen Tests
|
||||
bleiben grün** + die neuen Tests der Aufgabe sind grün. Die eine übersprungene bleibt übersprungen.
|
||||
2. **Bestehende Test-Assertions NIEMALS ändern.** Wird ein alter Test rot, ist DEIN Code falsch.
|
||||
3. **Arbeite eine Aufgabe komplett fertig** (Code + Test + `dotnet build` + `dotnet test` grün),
|
||||
dann `git commit`, dann erst die nächste.
|
||||
4. **Migrationen:** mit `dotnet ef migrations add <Name> -p src/Predictalytics.Infrastructure -s src/Predictalytics.Api`
|
||||
erzeugen. Die Design-Time-Factory liest die Ziel-DB aus Umgebungsvariablen
|
||||
(`PREDICTALYTICS_DB_SERVER/_NAME/_USER/_PASSWORD`). **Keine** SQL-DDL von Hand schreiben —
|
||||
immer EF-Migrationen. Neue DB-Spalten immer **nullable** oder mit Default anlegen.
|
||||
5. **Neue Entity-Felder** müssen auch in `src/Predictalytics.Infrastructure/Data/AppDbContext.cs`
|
||||
konfiguriert werden, falls dort für die Entity bereits ein `mb.Entity<...>(e => {...})`-Block steht.
|
||||
6. **Zahlen:** Prozente auf 0–100-Skala, Beträge in USD, Zeiten in UTC.
|
||||
7. Wenn eine Anweisung unklar ist: die **kleinste, sicherste** Variante wählen, nichts „drumherum" umbauen.
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---
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||||
## Aufgabe G1 — Speicher-Governor (budget-basierte Retention)
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**Ziel:** Die Datenbank soll unter einer konfigurierbaren Grenze (Default 90 GB) bleiben. Nähert sie
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||||
sich der Grenze, wird das Retention-Fenster automatisch verkürzt.
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||||
### G1.1 — Reine Rechenfunktion (zuerst, voll testbar)
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||||
Neue Datei `src/Predictalytics.Application/Services/StorageGovernor.cs`:
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||||
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||||
```csharp
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||||
namespace Predictalytics.Application.Services;
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// Pure helper: shrinks the retention window as the database approaches its size budget.
|
||||
/// No DB access here — fully unit-testable.
|
||||
/// </summary>
|
||||
public static class StorageGovernor
|
||||
{
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// Returns the retention window (in days) to actually use.
|
||||
/// - Below 80% of the budget: the configured window (no tightening).
|
||||
/// - Between 80% and 100%: linearly interpolated down towards minRetentionDays.
|
||||
/// - At or above 100%: minRetentionDays.
|
||||
/// </summary>
|
||||
public static int ComputeEffectiveRetentionDays(
|
||||
double currentSizeGb, double maxSizeGb, int configuredRetentionDays, int minRetentionDays)
|
||||
{
|
||||
if (maxSizeGb <= 0 || configuredRetentionDays <= minRetentionDays)
|
||||
return configuredRetentionDays;
|
||||
|
||||
double softStart = 0.80 * maxSizeGb;
|
||||
if (currentSizeGb <= softStart) return configuredRetentionDays;
|
||||
if (currentSizeGb >= maxSizeGb) return minRetentionDays;
|
||||
|
||||
// linear interpolation between softStart (=configured) and maxSizeGb (=min)
|
||||
double t = (currentSizeGb - softStart) / (maxSizeGb - softStart); // 0..1
|
||||
double days = configuredRetentionDays - t * (configuredRetentionDays - minRetentionDays);
|
||||
return (int)System.Math.Round(days);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### G1.2 — Test
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||||
|
||||
Neue Datei `src/Predictalytics.Application.Tests/Services/StorageGovernorTests.cs`:
|
||||
|
||||
```csharp
|
||||
using Predictalytics.Application.Services;
|
||||
using Xunit;
|
||||
|
||||
namespace Predictalytics.Application.Tests.Services;
|
||||
|
||||
public class StorageGovernorTests
|
||||
{
|
||||
[Theory]
|
||||
[InlineData(10.0, 90.0, 90, 30, 90)] // far below budget -> full window
|
||||
[InlineData(72.0, 90.0, 90, 30, 90)] // exactly at 80% -> still full
|
||||
[InlineData(90.0, 90.0, 90, 30, 30)] // at budget -> min window
|
||||
[InlineData(100.0, 90.0, 90, 30, 30)] // over budget -> min window
|
||||
[InlineData(81.0, 90.0, 90, 30, 87)] // just into the zone -> slightly tightened
|
||||
public void ComputeEffectiveRetentionDays_Interpolates(
|
||||
double sizeGb, double maxGb, int configured, int min, int expected)
|
||||
{
|
||||
Assert.Equal(expected, StorageGovernor.ComputeEffectiveRetentionDays(sizeGb, maxGb, configured, min));
|
||||
}
|
||||
|
||||
[Fact]
|
||||
public void HalfwayIntoZone_IsBetweenMinAndConfigured()
|
||||
{
|
||||
// 85 GB of 90 (softStart 72) -> t ~0.72 -> days between 30 and 90
|
||||
var days = StorageGovernor.ComputeEffectiveRetentionDays(85.0, 90.0, 90, 30);
|
||||
Assert.InRange(days, 31, 89);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### G1.3 — In den Worker einbauen
|
||||
|
||||
In `src/Predictalytics.Worker/Services/TradeRetentionWorker.cs`, Methode `RunOptimizationAsync`:
|
||||
- Zwei neue Config-Werte lesen (neben dem bestehenden `RetentionSettings:RetentionDays`):
|
||||
```csharp
|
||||
var maxSizeGb = _config.GetValue("RetentionSettings:MaxDatabaseSizeGb", 90.0);
|
||||
var minRetention = _config.GetValue("RetentionSettings:MinRetentionDays", 30);
|
||||
```
|
||||
- Aktuelle DB-Größe per Scalar-Query ermitteln (Pomelo/MySQL):
|
||||
```csharp
|
||||
double currentSizeGb = 0;
|
||||
try {
|
||||
currentSizeGb = (await db.Database.SqlQueryRaw<double>(
|
||||
"SELECT COALESCE(SUM(data_length + index_length),0) / 1073741824.0 AS Value " +
|
||||
"FROM information_schema.tables WHERE table_schema = DATABASE()").ToListAsync(ct)).FirstOrDefault();
|
||||
} catch (Exception ex) { _logger.LogWarning(ex, "Could not read DB size; using configured retention."); }
|
||||
```
|
||||
(Hinweis: `SqlQueryRaw<double>` braucht `using Microsoft.EntityFrameworkCore;`. Die Spalte muss
|
||||
`Value` heißen, damit das Scalar-Mapping funktioniert.)
|
||||
- Das effektive Fenster berechnen und **statt** `retentionDays` verwenden:
|
||||
```csharp
|
||||
var effectiveRetentionDays = StorageGovernor.ComputeEffectiveRetentionDays(
|
||||
currentSizeGb, maxSizeGb, retentionDays, minRetention);
|
||||
if (effectiveRetentionDays != retentionDays)
|
||||
_logger.LogWarning("Storage governor: DB {Size:F1} GB, retention tightened {From}d -> {To}d",
|
||||
currentSizeGb, retentionDays, effectiveRetentionDays);
|
||||
var retentionCutoff = utcNow.Date.AddDays(-effectiveRetentionDays);
|
||||
```
|
||||
Den bestehenden `retentionCutoff` durch diese Berechnung ersetzen. Der Rest der Methode bleibt.
|
||||
|
||||
### G1.4 — Config-Defaults
|
||||
|
||||
In `src/Predictalytics.Api/appsettings.json` unter `RetentionSettings` (Objekt anlegen falls
|
||||
fehlt) ergänzen: `"MaxDatabaseSizeGb": 90, "MinRetentionDays": 30`. (Nur Defaults; nichts Bestehendes löschen.)
|
||||
|
||||
**G1 fertig, wenn:** neue Tests grün, alte grün, Build grün. Commit: „G1: storage governor (budget-based retention)".
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Aufgabe G2 — Retention räumt auch `Aggregated`-Trader auf
|
||||
|
||||
**Problem:** In `TradeRetentionWorker.RunOptimizationAsync` filtert das Pruning heute auf
|
||||
`t.Trader.IngestMode == IngestMode.Full`. Dadurch werden die (stündlich aggregierten) Trades von
|
||||
`Aggregated`-Tradern **nie** gelöscht und wachsen unbegrenzt. `SnapshotOnly`-Trader haben ohnehin
|
||||
kaum Trades. `Watchlist`-Trader bleiben ausgenommen.
|
||||
|
||||
**Fix:** Beide Vorkommen von
|
||||
```csharp
|
||||
&& t.Trader.IngestMode == IngestMode.Full
|
||||
```
|
||||
ändern zu
|
||||
```csharp
|
||||
&& t.Trader.IngestMode != IngestMode.SnapshotOnly
|
||||
```
|
||||
(damit werden `Full` **und** `Aggregated` geprunt; `SnapshotOnly` weiterhin nicht, Watchlist weiterhin ausgenommen).
|
||||
|
||||
**Test** (`src/Predictalytics.Application.Tests/Services/`, neue Datei oder in `TradeRetentionWorkerTests`):
|
||||
Baue mit dem vorhandenen SQLite-Muster (siehe `TradeRetentionWorkerTests`) einen `Aggregated`-Trader
|
||||
mit einem alten Trade (älter als Retention, kein Watchlist-Eintrag) und rufe `RunOptimizationAsync`
|
||||
per Reflection auf. Danach: der alte Trade ist gelöscht.
|
||||
```csharp
|
||||
// Trader: IngestMode = IngestMode.Aggregated, keine WatchlistEntries
|
||||
// Trade: ExecutedAt = baseDate.AddDays(-200), MarketOutcomeId gesetzt
|
||||
// nach RunOptimizationAsync: Assert.Empty(db.Trades ... für diesen Trade)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**G2 fertig, wenn:** neuer Test grün, alte grün. Commit: „G2: retention prunes Aggregated tier too".
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Aufgabe G3 — `usdcSize` + `outcomeIndex` persistieren (günstig, optional zuerst überspringbar)
|
||||
|
||||
> ⚠️ Diese Aufgabe fasst den **Massen-Insert-Pfad** an. Wenn du dir bei der Parameter-Indizierung
|
||||
> unsicher bist, überspringe G3 und mach G4 zuerst — G3 ist nicht kritisch. Der Test unten fängt
|
||||
> einen kaputten Insert ab.
|
||||
|
||||
**Ziel:** Die Felder `usdcSize` (exakter Cash-Betrag) und `outcomeIndex` (0/1) werden von der API
|
||||
bereits geparst (`PolymarketTradeResponse.UsdcSize`, `PolymarketTradeResponse.OutcomeIndex`), aber
|
||||
nicht gespeichert.
|
||||
|
||||
### G3.1 — Entity + Config + Migration
|
||||
- In `src/Predictalytics.Domain/Entities/Trade.cs` zwei nullable Felder ergänzen:
|
||||
```csharp
|
||||
public decimal? UsdcSize { get; set; }
|
||||
public int? OutcomeIndex { get; set; }
|
||||
```
|
||||
- Migration `AddTradeUsdcAndOutcomeIndex` erzeugen.
|
||||
|
||||
### G3.2 — Im Provider mappen
|
||||
In `src/Predictalytics.Infrastructure/Providers/Polymarket/PolymarketProvider.cs` in **beiden**
|
||||
Trade-Mappings (`GetTraderTradesAsync` ~Zeile 42, `GetMarketTradesAsync` ~Zeile 80) im
|
||||
`new Trade { ... }` ergänzen:
|
||||
```csharp
|
||||
UsdcSize = (decimal)r.UsdcSize,
|
||||
OutcomeIndex = r.OutcomeIndex,
|
||||
```
|
||||
|
||||
### G3.3 — Massen-Insert erweitern (VORSICHT)
|
||||
In `src/Predictalytics.Infrastructure/Data/Repositories/TradeRepository.cs`, Methode `AddRangeAsync`:
|
||||
Der handgeschriebene `INSERT IGNORE` listet die Spalten explizit auf. Du musst **drei** Dinge synchron ändern:
|
||||
1. Die Spaltenliste im Header-String um `, UsdcSize, OutcomeIndex` **am Ende** ergänzen.
|
||||
2. Die pro Zeile erzeugte Klammer hat aktuell **15** Parameter (`@p{pIdx}`..`@p{pIdx+14}`) → auf **17**
|
||||
erhöhen (`@p{pIdx+15}`, `@p{pIdx+16}`), und den Stride `int pIdx = i * 15;` auf `i * 17` ändern.
|
||||
3. Nach den bestehenden `parameters.Add(...)`-Zeilen pro Trade **zwei** neue in gleicher Reihenfolge:
|
||||
```csharp
|
||||
parameters.Add(t.UsdcSize ?? (object?)null);
|
||||
parameters.Add(t.OutcomeIndex ?? (object?)null);
|
||||
```
|
||||
Wenn die Spaltenanzahl im Header nicht exakt zur Parameteranzahl pro Zeile passt, schlägt der Insert fehl.
|
||||
|
||||
### G3.4 — Test (Sicherheitsnetz gegen kaputten Insert)
|
||||
Neue Datei `src/Predictalytics.Application.Tests/Services/TradeRepositoryInsertTests.cs` — SQLite,
|
||||
füge über `AddRangeAsync` einen Trade mit `UsdcSize=12.5m, OutcomeIndex=1` ein und lies ihn zurück:
|
||||
```csharp
|
||||
// Assert: der zurückgelesene Trade hat UsdcSize == 12.5m und OutcomeIndex == 1
|
||||
```
|
||||
(Falls `AddRangeAsync` MySQL-spezifisches `INSERT IGNORE` nutzt, das SQLite nicht kennt: dann diesen
|
||||
Test mit der In-Memory- oder MySQL-Testinfrastruktur ausführen, ODER den Test auf das Provider-Mapping
|
||||
beschränken — Hauptsache, die Persistenz der zwei Felder ist einmal geprüft.)
|
||||
|
||||
**G3 fertig, wenn:** Test grün, alte grün. Commit: „G3: persist usdcSize + outcomeIndex on Trade".
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Aufgabe G4 — Per-Kategorie-Edge (hoher Analysewert, speicher-günstig)
|
||||
|
||||
**Ziel:** Pro Trader und Kategorie soll sichtbar werden, **wie viel Edge** der Trader dort hat
|
||||
(Rendite in % des eingesetzten Kapitals). Das beantwortet „in welcher Kategorie ist er gut" und ist
|
||||
direkt für Copytrading nutzbar. Voraussetzung ist der Kategorie-Fix aus Teil F — G4 funktioniert aber
|
||||
auch schon davor, nur mit vielen `Other`-Einträgen.
|
||||
|
||||
### G4.1 — Entity + Migration
|
||||
In `src/Predictalytics.Domain/Entities/TraderCategoryPerformance.cs`:
|
||||
- Neues gespeichertes Feld: `public decimal TotalInvested { get; set; }` (Summe der Buy-Amounts in
|
||||
abgeschlossenen Märkten dieser Kategorie).
|
||||
- Neue **berechnete** Property (nicht gespeichert):
|
||||
```csharp
|
||||
public decimal AvgReturnPct => TotalInvested > 0 ? TotalPnL / TotalInvested * 100m : 0m;
|
||||
```
|
||||
- Migration `AddCategoryTotalInvested`.
|
||||
|
||||
### G4.2 — Berechnung in der Engine
|
||||
In `src/Predictalytics.Infrastructure/Services/PositionPnLEngine.cs`, Methode
|
||||
`CalculateCategoryPerformances`: dort wird pro abgeschlossenem Markt bereits `marketPnl` bestimmt und
|
||||
`perf.TotalPnL += marketPnl` gesetzt. **An derselben Stelle** zusätzlich das investierte Kapital
|
||||
summieren:
|
||||
```csharp
|
||||
// invested = Summe der Buy-Amounts der Trades dieses Markts (nur Buy-Seite)
|
||||
var invested = marketGroup.Where(t => t.Side == TradeSide.Buy).Sum(t => t.Amount);
|
||||
perf.TotalInvested += invested;
|
||||
```
|
||||
Und beim Upsert der bestehenden Kategorien-Zeile (im `RecalculateTraderPositionsAsync`, wo
|
||||
`existing.TotalPnL = kvp.Value.TotalPnL;` etc. gesetzt wird) ergänzen:
|
||||
```csharp
|
||||
existing.TotalInvested = kvp.Value.TotalInvested;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### G4.3 — DTO + API
|
||||
In `src/Predictalytics.Application/DTOs/TraderDto.cs` das Record `TraderCategoryPerformanceDto` um
|
||||
`decimal AvgReturnPct` erweitern (am Ende anhängen). In
|
||||
`src/Predictalytics.Application/Services/AnalyticsService.cs` beim Erzeugen des DTOs
|
||||
(`new TraderCategoryPerformanceDto(...)`) `p.AvgReturnPct` mitgeben.
|
||||
|
||||
### G4.4 — Test
|
||||
Neue Datei `src/Predictalytics.Application.Tests/Services/CategoryEdgeTests.cs` (SQLite-Muster wie in
|
||||
`MarketRepositoryTests`): ein Trader, ein aufgelöster Markt einer Kategorie, Buy 100 @ 0.40 (=40 USD),
|
||||
Gewinn-Auflösung (Payout 1.0) → RealizedPnl 60, TotalInvested 40 → nach Recalc muss die
|
||||
`TraderCategoryPerformance` dieser Kategorie `TotalInvested == 40` und `AvgReturnPct == 150` haben.
|
||||
Zweiter Fall: Kategorie mit `TotalInvested == 0` → `AvgReturnPct == 0` (keine Division durch 0).
|
||||
|
||||
**G4 fertig, wenn:** Test grün, alte grün. Commit: „G4: per-category edge (AvgReturnPct)".
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Anhang — Einmalige DB-Optimierungen (führt der NUTZER als SQL aus, NICHT als Code)
|
||||
|
||||
> Diese DDL macht Richard selbst auf der Live-DB (er betreibt DB-SQL ohnehin selbst). **Nicht** als
|
||||
> EF-Migration umsetzen. Vorher Backup. Nacheinander, außerhalb der Stoßzeiten.
|
||||
|
||||
**A) InnoDB-Kompression auf der größten Tabelle (verlustfrei, ~40–60 % kleiner):**
|
||||
```sql
|
||||
ALTER TABLE Trades ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;
|
||||
```
|
||||
|
||||
**B) Monats-Partitionierung von `Trades` (macht Retention zu instant `DROP PARTITION`):**
|
||||
> Voraussetzung: alle Unique-/Primary-Keys müssen die Partitionsspalte (`ExecutedAt`) enthalten.
|
||||
> Das ist ein größerer Umbau der Schlüssel — nur mit sorgfältigem Test auf der DEV-DB
|
||||
> (`lqf7.your-database.de`) durchführen. Grobskizze:
|
||||
```sql
|
||||
-- Beispielhaft; exakte Schlüsselanpassung vorher auf DEV testen!
|
||||
ALTER TABLE Trades
|
||||
PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(ExecutedAt)) (
|
||||
PARTITION p_2026_06 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2026-07-01')),
|
||||
PARTITION p_2026_07 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2026-08-01')),
|
||||
PARTITION p_future VALUES LESS THAN MAXVALUE
|
||||
);
|
||||
-- Alte Daten löschen wird dann: ALTER TABLE Trades DROP PARTITION p_2026_06;
|
||||
```
|
||||
|
||||
**C) (Optional, fortgeschritten) Hex-Spalten binär speichern:** `TransactionHash`/`ConditionId` als
|
||||
`BINARY(32)` statt `VARCHAR(66)`. Spart ~50 % auf diesen Spalten + Indizes, aber erfordert
|
||||
Datenmigration (Hex→Binär) und Code-Anpassung beim Lesen/Schreiben. **Erst angehen, wenn A+B nicht reichen.**
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Gesamt-Abnahme (alles zusammen)
|
||||
|
||||
1. `dotnet build` fehlerfrei.
|
||||
2. `dotnet test src/Predictalytics.Application.Tests`: **alle vorher grünen Tests weiter grün
|
||||
(Baseline 39/1)** + alle neuen G-Tests grün, 1 übersprungen bleibt übersprungen. Keine
|
||||
Assertion eines Alt-Tests geändert.
|
||||
3. Storage-Governor greift: bei simulierter DB-Größe nahe `MaxDatabaseSizeGb` wird das Fenster
|
||||
verkürzt (G1-Test beweist die Rechenlogik).
|
||||
4. `Aggregated`-Trader-Trades werden von der Retention erfasst (G2-Test).
|
||||
5. Trader-Detail zeigt je Kategorie einen `avgReturnPct` (G4).
|
||||
|
||||
**Reihenfolge:** G1 → G2 → G4 → (G3 optional zuletzt). G3 nur machen, wenn der Massen-Insert-Test
|
||||
danach grün ist — sonst zurückrollen.
|
||||
@@ -0,0 +1,168 @@
|
||||
# Fix- und Datenreparatur-Plan (Stand 2026-07-09, Übergabe an Gemini)
|
||||
|
||||
> **Status 2026-08-23: Teil D und Teil F sind umgesetzt**, nachgeprüft gegen den Code.
|
||||
> Offen sind nur noch drei Detailpunkte, jeweils unten als `- [ ]` stehengeblieben:
|
||||
> der gezielte Nachlade-Schritt in F5 und die zwei Tests aus F6 (Event-Tag-Vererbung,
|
||||
> Backfill). Belege:
|
||||
> * **D3** — `IngestMode` (`Domain/Enums/IngestMode.cs`), Einstufung in
|
||||
> `TradeHistoryWorker.cs:174-177` inklusive der geforderten Hysterese
|
||||
> (Rückstufung erst unter halber Schwelle, Richtung `Full` zusätzlich erst nach
|
||||
> 7 Tagen), wöchentliche Biopsie in `TradeHistoryWorker.cs:127`,
|
||||
> Aggregations-Buckets in `TradeAggregation.cs`, Trait `not_copyable_hf` in
|
||||
> `TraderTraitCalculator.cs`. Tests: `IngestModeTests.cs`.
|
||||
> * **F1/F2** — `CanonicalTags` und `BlacklistTags`/`IsNoiseTag` in
|
||||
> `Infrastructure/Helpers/MarketCategoryMapper.cs`.
|
||||
> * **F3/F4** — Tag-Nachladen in `PolymarketProvider.cs:187-196`, Offline-Backfill
|
||||
> aus Event-Tags in `PredictalyticsHost.cs:114-135`.
|
||||
>
|
||||
> **Abnahmekriterium für alle Code-Änderungen:** `dotnet test` muss grün bleiben.
|
||||
> Die damals notierte Zahl (16 grün + 1 übersprungen) ist überholt — Stand
|
||||
> 2026-08-23 sind es **126 grün + 1 übersprungen** (der Skip
|
||||
> `CheckpointResetAndReplay_DoesNotDoubleCountBalance` ist weiterhin eine
|
||||
> dokumentierte, bewusste Entscheidung). Die Assertions der Invarianten-Tests dürfen
|
||||
> **nicht** verändert werden — sie definieren das Soll-Verhalten. Wenn ein Test rot
|
||||
> wird, ist der Code falsch, nicht der Test.
|
||||
|
||||
## Hintergrund
|
||||
|
||||
Die Engine-Fixes vom 09.07. sind korrekt (Tests grün). Die im WebUI sichtbaren Probleme haben drei andere Ursachen:
|
||||
|
||||
1. Die Buttons der **Trader-Detailseite** nutzen alte, Job-lose Endpoints (die Listen-Buttons nutzen bereits das Job-System).
|
||||
2. Die **abgeleiteten Daten in der DB stammen aus der Bug-Ära** (Snapshots/Positionen wurden von den alten, fehlerhaften
|
||||
Engine-Versionen berechnet). Beispiel aus dem Live-System: `PnL30d = 244,0K` bei `TotalPnL = 158,5K`, weil der
|
||||
Basis-Snapshot `-85,5K` enthält (korrupter Altwert). Kein Code-Fix ändert das — die Daten müssen einmalig repariert werden.
|
||||
3. **Deadlocks + Shutdown-Fehlerkaskaden** in den Workern (unbatchtes Reconciliation-UPDATE, fehlende Cancellation-Behandlung).
|
||||
|
||||
**Ein DB-Reset ist NICHT nötig.** Die Rohdaten (`Trades`) sind größtenteils intakt; Positionen, Analytics, Snapshots und
|
||||
Scores sind abgeleitet und lokal neu berechenbar. Nur Trader, deren Alt-Trades die Retention bereits gelöscht/kompaktiert
|
||||
hat, brauchen einen gezielten API-Re-Import (kleine Teilmenge, siehe Teil B).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
|
||||
## Teil D — Ausbaustufe: Merkmals-Tags & HF-Trader-Tiering (ergänzt 2026-07-11)
|
||||
|
||||
> **Bereits direkt erledigt (nicht Teil dieses Auftrags):** `TotalTrades` wird jetzt von der Engine aus dem
|
||||
> echten Row-Count gesetzt; der Kategorie-Mapper klassifiziert zusätzlich über den Frage-Text und matcht kurze
|
||||
> Tokens nur an Wortgrenzen; `UpdateMarketFields` überschreibt gute Kategorien nicht mehr mit "Other".
|
||||
> Teststand: **32 grün + 1 Skip** — das ist die neue Basis, Assertions unverändert lassen.
|
||||
|
||||
### D3. Trader-Tiering (`IngestMode`) — Umgang mit Ultra-HF-Tradern (RN1, Swisstony)
|
||||
|
||||
**Hintergrund:** Ultra-HF-Trader werden heute schon NICHT vollständig erfasst (PollingWorker: 100 Trades/60 s
|
||||
gegen 300+/min) — das Trade-Replay-PnL ist für diese Klasse bereits falsch und frisst nur Speicher.
|
||||
|
||||
- Enum `IngestMode { Full = 0, Aggregated = 1, SnapshotOnly = 2 }` + Spalte auf `Trader` (Default Full), Migration.
|
||||
- **Klassifizierung** im `TradeHistoryWorker` nach jedem Fetch: Zeitspanne der letzten 500 Trades →
|
||||
Trades/Tag-Schätzung. > 5.000/Tag → SnapshotOnly; > 100/Tag → Aggregated. Hysterese: Rückstufung Richtung
|
||||
Full erst nach 7 Tagen unter der halben Schwelle (kein Flattern).
|
||||
- **SnapshotOnly (Tier C):**
|
||||
- Polling/History-Worker überspringen den Trade-Import komplett.
|
||||
- Stündlich: `GetTraderPositionsAsync` (der ungenutzte `/positions`-Endpoint!) → `TraderPositions` upserten
|
||||
(size→SharesHeld, avgPrice→AvgCost, cashPnl→RealizedPnl); `OverallPnL` aus Positions +
|
||||
`GetLeaderboardAsync`-PnL für die Zeitfenster; `TraderDailySnapshot` weiter schreiben (Equity-Kurve bleibt).
|
||||
- Wöchentliche „Biopsie": einmal 500 Trades via /activity ziehen, NUR durch den `TraderTraitCalculator`
|
||||
schicken, NICHT persistieren.
|
||||
- Engine überspringt Trade-Replay für SnapshotOnly; Estimator/Enrichment überspringen; CopytradingScore = 0
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mit Trait `not_copyable_hf`.
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- **Aggregated (Tier B):** Aggregation beim Import statt nachträglicher Kompaktierung: Bucket
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(TraderId, MarketOutcomeId, Side, Stunde) mit VWAP-Preis, Summen-Size/-Amount, `AggregatedCount`; gespeichert
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als normale Trade-Zeile mit `PlatformTradeId = "AGG_{traderId}_{outcomeId}_{side}_{yyyyMMddHH}"`, laufende
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Stunde per Upsert aktualisieren. Average-Cost-Engine bleibt damit verlustfrei.
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- Danach: `RetentionDays` für Full-Trader auf 180 erhöhen (Config) — die Bots stellen nicht mehr die Masse,
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und längerer Track-Record nützt genau den kopierbaren Tradern.
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- **Tests:** Klassifizierungs-Schwellen + Hysterese als pure Funktion; PollingWorker importiert für
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SnapshotOnly-Trader nichts; Aggregations-Upsert ist idempotent (2× dieselbe Stunde → 1 Zeile, korrekte Summen
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und `AggregatedCount`).
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### D4. Abnahme Teil D
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1. `dotnet test`: alle bestehenden **32 + 1 Skip** bleiben grün (Assertions unverändert) + die neuen D-Tests.
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2. RN1/Swisstony stehen nach der Einstufung auf SnapshotOnly: PnL gefüllt (aus /positions/Leaderboard),
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Traits gesetzt, **keine neuen Trade-Zeilen** mehr in der DB.
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3. Detailseite zeigt Trait-Chips; Traders-Liste filterbar nach Trait.
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3b. Detailseite zeigt Median-Win/-Loss-Rendite und Profit Factor; die D2c-Werte sind für Trader mit
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abgeschlossenen Märkten gefüllt.
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4. Tägliches DB-Wachstum sichtbar reduziert (DB-Size-Anzeige im WinForms-Statusbar beobachten).
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Reihenfolge: **D1 → D2/D2b/D2c → D3** (D2c ist klein und gehört in denselben Engine-Durchlauf wie die Winrate; bei D3 zuerst Tier C, dann Tier B).
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## Teil F — Kategorie-Erkennung strukturell reparieren (ergänzt 2026-07-13)
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> Nutzer meldet: Markt-Kategorien und die Kategorien, in denen sich ein Trader bewegt, stimmen
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> weiterhin nicht. Ursache **live gegen die Gamma-API verifiziert** — es ist strukturell, nicht der Mapper.
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### F0. Root Cause (verifiziert)
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- Die **`/events`-Liste** (MarketSyncWorker-Pfad) liefert **reichhaltige Tags**
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(z. B. `['Sports','Soccer','FIFA World Cup',...]`).
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- Der **`/markets?condition_id=`-Pfad** (On-Demand, `PolymarketProvider.GetMarketAsync`, aufgerufen
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vom `PollingWorker` für jeden noch unbekannten Markt) liefert **weder `category` noch Event-Tags**
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||||
(`raw.Events[0].Tags` ist leer, auch mit `include_tag=true`). → Solche Märkte werden nur per
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Frage-Text klassifiziert und landen sonst auf **`Other`**.
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- **Genau die vom Trader gehandelten Märkte entstehen überwiegend on-demand** → viele `Other`.
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- Verschärfend: **geschlossene/aufgelöste** Märkte deckt der aktive Events-Sync nicht laufend ab →
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historische Märkte (die für die Analyse zählen) bleiben ohne Tags = `Other`.
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||||
- Zwei Folgefehler: (a) `GetSubcategory` nimmt **`tags[0]`** — das ist oft Müll (`"Ethiopia"`,
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`"Hide From New"`, `"exchange"`), nicht die Kategorie; (b) die Tag-**Reihenfolge** ist unzuverlässig
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||||
(bei „Next PM of Ethiopia" steht der kanonische Tag `Politics` **zuletzt**).
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### F1. Mapper: kanonischen Tag zuerst, dann Heuristik
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- [x] In `MarketCategoryMapper.Map`: **zuerst** prüfen, ob **irgendein Tag exakt** einer bekannten
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Kategorie entspricht (Polymarkets Tag-Vokabular enthält fast immer den kanonischen Top-Level-Tag:
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||||
`Sports`, `Politics`, `Crypto`, `Business`/`Economy`, `Pop Culture`, `Science`, ...). Mapping-Tabelle
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Tag→`MarketCategory` (inkl. Synonyme: `Finance`/`Business`→Economy, `Pop Culture`→PopCulture).
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||||
Erst wenn **kein** kanonischer Tag matcht, die bestehende Keyword-Heuristik auf Frage+Tags anwenden.
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||||
- [x] **Kategorie über die gesamte Tag-Menge** bestimmen, nie über `tags[0]`.
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### F2. Subcategory: Noise filtern, sinnvoll wählen, leer normalisieren
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- [x] Organisations-/Müll-Tags herausfiltern (Blacklist: `Hide From New`, `Tournament Futures`,
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||||
`Main Election`, `Recurring`, Jahres-Tags wie `2025 Predictions`, `2026 FIFA World Cup`→ok als Sub?, …).
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||||
- [x] Subcategory = spezifischster **verbleibender** Tag, der **nicht** die Kategorie selbst ist
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||||
(bei World-Cup-Tags → `Soccer`, nicht `Sports`). Kein passender → leerer String.
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- [x] **NULL/`""` einheitlich als `""`** speichern (behebt die doppelten „Sports/-"-Zeilen: heute
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entstehen zwei Gruppen-Keys aus NULL vs. "").
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### F3. On-Demand-Markt: Tags nachladen statt `Other` zu speichern
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- [x] In `GetMarketAsync`: wenn `parentTags` leer ist, aber ein Event mit Id vorhanden ist →
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**`/events?id=<eventId>` nachladen** (liefert Tags, 1 Extra-Call pro neuem Markt, cachebar) und die
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||||
Tags fürs Mapping verwenden. Über den `IRateLimiter` drosseln.
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||||
- [x] Alternativ/zusätzlich: existiert das Parent-Event bereits in unserer DB (aus dem Events-Sync,
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||||
`Event.Tags` gefüllt) → **Tags von dort erben**, ganz ohne API-Call.
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||||
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||||
### F4. Kategorie aus Event-Tags ableiten + Offline-Backfill (der große Hebel)
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- [x] Markt-Kategorie primär aus den **Event-Tags** (`market.Event.Tags`) ableiten, nicht aus den
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||||
(leeren) Markt-Feldern. On-Demand-Märkte erben so die Kategorie ihres Events.
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||||
- [x] **Einmaliger Offline-Backfill** (keine API-Calls!): über alle Märkte iterieren, deren Event
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||||
Tags hat, und Kategorie/Subcategory aus `Event.Tags` neu ableiten (mit F1/F2). Als Methode in
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||||
`RunRecalculateAllTradersAsync` einhängen ODER eigener Dev-Endpoint. Danach `TraderCategoryPerformance`
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||||
neu rechnen (passiert durch die ohnehin folgende Trader-Neuberechnung).
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||||
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||||
### F5. Coverage geschlossener Märkte
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||||
- [ ] Sicherstellen, dass der Events-Sync **geschlossene** Events (mit Tags) ausreichend abdeckt —
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||||
mindestens für Märkte, die getrackte Trader gehandelt haben (gezielter „fehlende Event-Tags
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||||
nachladen"-Schritt in der Reconciliation).
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### F6. Tests
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- [x] Mapper: kanonischer Tag gewinnt über Reihenfolge (`"Ethiopia, Elections, ..., Politics"` → Politics;
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`"Sports, Soccer, ..."` → Sports, Subcategory `Soccer`).
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||||
- [x] Subcategory: Müll-Tags werden gefiltert; NULL und `""` erzeugen denselben Gruppen-Key
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||||
(kein Duplikat mehr).
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||||
- [ ] Event-Tag-Vererbung: Markt ohne eigene Tags, Event mit `['Crypto',...]` → Markt wird Crypto.
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||||
- [ ] Backfill: Markt in DB als `Other`, Event.Tags = `['Politics',...]` → nach Backfill Politics,
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||||
ohne API-Call.
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||||
### F7. Reihenfolge
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||||
F1+F2 (reiner Mapper, sofort, testbar) → F4-Backfill (heilt Bestand offline) → F3 (On-Demand-Tags für
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||||
neue Märkte) → F5 (Coverage). F1/F2/F4 bringen den Großteil, ohne nennenswerte API-Last.
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||||
@@ -0,0 +1,169 @@
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||||
# FIXPLAN Teil UI — Ranglisten & Showcases sichtbar/korrekt machen
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||||
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||||
> **✅ ABGESCHLOSSEN.** Umgesetzt in den Commits *„UI-U3: server-side
|
||||
> min-winrate/min-copyability filters"* und *„UI-U1/U2/U4/U5: dashboard showcases +
|
||||
> server-side leaderboard sort"*, beide in `feature/linux-net10` enthalten.
|
||||
> Am 2026-08-23 Punkt für Punkt gegen den Code nachgeprüft: `loadShowcases()`
|
||||
> (`app.js:393`) wird aus `loadDashboard()` heraus aufgerufen (`app.js:307`),
|
||||
> Red Flags heben sich über `showcase-card--warn` ab, `take` steht auf 200 mit
|
||||
> serverseitigem `sort`-Parameter (`app.js:466,470`), `minWinRate`/`minCopyability`
|
||||
> gehen bis in `TraderEndpoints.cs:16` durch (Test in `AnalyticsServiceTests.cs:135`),
|
||||
> `#tradersSort` führt alle sieben Metriken, und der Empty-State steht auf
|
||||
> `colspan="10"`.
|
||||
>
|
||||
> **Offen bleibt nur der als „Optional" markierte Punkt in U5** (Pfeilrichtung
|
||||
> ▲/▼ in der aktiven Sortierspalte) — die Tabellenköpfe zeigen weiterhin
|
||||
> statisches ↕. Reine Politur, kein Fehlverhalten.
|
||||
|
||||
> Eigenständiger Plan für die Web-UI (`src/Predictalytics.Api/wwwroot/`). Von oben nach unten
|
||||
> abarbeiten. Nach **jeder** Aufgabe im Browser gegen die laufende API prüfen und committen.
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 0. Regeln (zuerst lesen)
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||||
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1. **Backend-Test-Baseline bleibt grün.** Vor Beginn einmal `dotnet test src/Predictalytics.Application.Tests`
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||||
laufen lassen und die aktuelle Zahl (grün/übersprungen) notieren. Keine Aufgabe hier darf sie senken.
|
||||
Assertions bestehender Tests **niemals** ändern.
|
||||
2. **Reine Frontend-Änderungen** (`index.html`, `app.js`, `style.css`) brauchen keine Migration.
|
||||
Die zwei kleinen API-Ergänzungen (U3) sind additiv und nullable/optional.
|
||||
3. **Nichts „drumherum" umbauen.** Kleinste sichere Variante wählen. Bestehende Optik/Klassen
|
||||
(`card`, `data-table`, `tier-badge`, `platform-select`, CSS-Variablen) wiederverwenden, keine neuen
|
||||
Farbwelten erfinden.
|
||||
4. **Zahlen:** Prozente 0–100, Beträge USD, Zeiten UTC — konsistent zum restlichen UI.
|
||||
5. Nach jeder Aufgabe: Browser-Check gegen `page-dashboard` bzw. `page-traders`, dann `git commit`.
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Kontext — was ist kaputt (im Code verifiziert 2026-07-23)
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||||
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||||
Der Commit *„Add showcase leaderboards endpoint + sortable trader list"* hat das **Backend** erweitert,
|
||||
aber das **Frontend nicht nachgezogen**:
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||||
- `GET /api/traders/showcases` liefert 7 kuratierte `ShowcaseSection` (`copy_ready`, `smooth_operators`,
|
||||
`rising_stars`, `high_conviction`, `specialists`, `insider_watch`, `red_flags` — siehe
|
||||
`ShowcaseBuilder.cs`). **Kein** Frontend-Code ruft das je auf → das Feature ist unsichtbar.
|
||||
- `GetTradersAsync(sort)` unterstützt serverseitig `pnl`, `pnl30d`, `winrate`, `copytrading`, `calmar`,
|
||||
`conviction`, `profitfactor` (`AnalyticsService.cs:184`). Das Frontend übergibt **keinen** `sort`-Param,
|
||||
holt stattdessen `take=100` in Default-Order und sortiert clientseitig (`app.js:392,420`).
|
||||
→ Die aussagekräftigen Metriken (Calmar, Conviction, Profit-Faktor) sind nicht wählbar, und jede
|
||||
Sortierung reiht nur die ersten 100 der Default-Order um statt die echten Top-N zu zeigen.
|
||||
- `filterWinrateMin` / `filterCopyabilityMin` filtern clientseitig nach dem `take=100`-Fetch
|
||||
(`app.js:416`) → ein passender Trader jenseits Rang 100 erscheint nie.
|
||||
- Zwei Sort-Dropdowns schreiben beide `currentSort`: global `#sortSelect` (`app.js:121`) und lokal
|
||||
`#tradersSort` (`index.html:209`), mit **unterschiedlichen** Optionssätzen.
|
||||
- Empty-State nutzt `colspan="11"` (`app.js:407`), die Tabelle hat aber **10** Spalten (`index.html:270`).
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||||
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||||
---
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||||
## Aufgabe U1 — Showcases auf dem Dashboard rendern (größter Hebel)
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**Ziel:** Die 7 kuratierten Sektionen sichtbar machen — je Sektion Titel, Beschreibung und die Top-Trader
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||||
als klickbare Kacheln/Zeilen (Klick → `viewTrader(id)`).
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||||
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- [x] **HTML:** In `index.html` im `#page-dashboard` einen Container `<div id="showcaseSections"></div>`
|
||||
ergänzen (unter den bestehenden Dashboard-Karten, vor/nach „Top Traders" — Platzierung so, dass es
|
||||
nicht mit den bestehenden Kacheln kollidiert).
|
||||
- [x] **JS:** Neue Funktion `loadShowcases()` in `app.js`:
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||||
- `const sections = await api('/api/traders/showcases');`
|
||||
- Response-Shape (camelCase): `[{ key, title, description, traders: [TraderDto, ...] }]`.
|
||||
- Pro Sektion eine `card` rendern: `title` als Überschrift, `description` als `page-subtitle`-artiger
|
||||
Untertitel, darunter die Trader als kompakte Liste/Grid mit Name (+ `🤖` bei `isSuspectedBot`),
|
||||
Plattform, `combinedScore`, `copytradingCopyabilityScore`, `totalPnl` (via `fmt.pnl`), Trait-Chips
|
||||
(dieselbe Chip-Logik wie in `loadTraders`, `getTraitDisplayName/Description/Class`).
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||||
- Leere Sektionen liefert das Backend gar nicht erst — kein Sonderfall nötig; aber wenn die ganze
|
||||
Antwort leer/`null` ist, freundlicher Empty-State.
|
||||
- Jede Trader-Zeile: `onclick="viewTrader(${t.id})"`.
|
||||
- [x] `loadShowcases()` in `loadDashboard()` aufrufen (bzw. beim Aktivieren von `page-dashboard`).
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||||
- [x] **Optik:** `insider_watch` und `red_flags` optisch abheben (z. B. Warn-Akzent für Red Flags über
|
||||
vorhandene CSS-Variablen `--pnl-negative`), aber im bestehenden Kartenstil bleiben.
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||||
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||||
**U1 fertig, wenn:** Dashboard zeigt die vom Backend gelieferten Sektionen; Klick auf einen Trader öffnet
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||||
die Detailseite; keine Konsolenfehler. Commit: „UI-U1: render dashboard showcases".
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||||
## Aufgabe U2 — Server-seitige Sortierung statt Client-Sort auf 100 Zeilen
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**Ziel:** Die Rangliste zeigt die **echten** Top-N nach der gewählten Metrik, nicht nur eine Umsortierung
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||||
der ersten 100.
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||||
- [x] **JS:** In `loadTraders()` den gewählten Sort als Query-Param an die API hängen:
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||||
`url += '&sort=' + encodeURIComponent(serverSortKey)`. Mapping UI→Server:
|
||||
`score→` (leer/default), `winrate→winrate`, `copyability→copytrading`, `pnl→pnl`,
|
||||
`pnl30d→pnl30d`, `calmar→calmar`, `conviction→conviction`, `profitfactor→profitfactor`.
|
||||
(Der Server ordnet absteigend — das ist für alle diese Metriken die sinnvolle Richtung.)
|
||||
- [x] **JS:** Den clientseitigen `data.sort(...)`-Block in `loadTraders()` entfernen bzw. nur noch als
|
||||
Fallback für die rein clientseitigen Keys `name`/`platform` behalten (die kennt der Server nicht).
|
||||
- [x] **take** von 100 auf einen sinnvollen Wert erhöhen (z. B. 200) — die serverseitige Sortierung liefert
|
||||
jetzt die richtige Reihenfolge, die Tabelle kann eine echte Bestenliste zeigen.
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||||
- [x] Die Klick-Sortierung der Tabellenköpfe (`setTraderSort`, `app.js:376`) auf denselben Pfad umstellen:
|
||||
Sort setzen → `loadTraders()` (das nun serverseitig sortiert). Die `↕`-Header behalten.
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||||
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||||
**U2 fertig, wenn:** Auswahl „Calmar/Conviction/Profit-Faktor" (nach U4) verändert die Reihenfolge sichtbar
|
||||
und zeigt Trader, die vorher nicht in den ersten 100 waren. Commit: „UI-U2: server-side leaderboard sort".
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||||
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||||
---
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||||
## Aufgabe U3 — Min-Filter serverseitig (Winrate/Copyability) — additive API-Ergänzung
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||||
**Ziel:** Die Kennzahl-Mindestfilter dürfen nicht an der 100/200-Grenze abschneiden.
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||||
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||||
- [x] **API:** `IAnalyticsService.GetTradersAsync` und die Implementierung (`AnalyticsService.cs:165`) um
|
||||
zwei **optionale nullable** Parameter erweitern: `decimal? minWinRate = null,
|
||||
decimal? minCopyability = null`. In der In-Memory-Filterkette (dort wird ohnehin schon `highlyCopyable`
|
||||
und `traitFilter` gefiltert) anwenden:
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||||
`if (minWinRate is > 0) traders = traders.Where(t => t.WinRate >= minWinRate).ToList();` und analog
|
||||
`t.Analytics?.CopytradingCopyabilityScore >= minCopyability`.
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||||
- [x] **Endpoint:** In `TraderEndpoints.cs` die `/api/traders`-Route um die zwei Query-Parameter durchreichen.
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||||
- [x] **JS:** In `loadTraders()` `filterWinrateMin`/`filterCopyabilityMin` als Query-Param senden statt
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||||
clientseitig zu filtern; den clientseitigen Filter-Block entfernen.
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||||
- [x] **Test:** Kleiner Service-Test (SQLite-Muster wie vorhandene `AnalyticsService`/Repository-Tests):
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||||
drei Trader mit WinRate 40/60/80, `minWinRate=55` → nur zwei zurück. Baseline bleibt grün.
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||||
|
||||
**U3 fertig, wenn:** Ein hoher Mindest-Copyability-Wert zeigt auch Trader, die in der Default-Order weit
|
||||
hinten stehen. Commit: „UI-U3: server-side min-winrate/min-copyability filters".
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Aufgabe U4 — Sort-Dropdown vereinheitlichen & vervollständigen
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||||
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||||
**Ziel:** Ein einziges, vollständiges Sort-Steuerelement für die Rangliste.
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||||
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||||
- [x] **HTML:** `#tradersSort` (`index.html:209`) um die aussagekräftigen Metriken erweitern:
|
||||
`pnl30d` (PnL 30 T), `calmar` (Rendite/Drawdown), `conviction` (Conviction-Edge),
|
||||
`profitfactor` (Profit-Faktor), `copyability` (bereits da), `score`/`winrate`/`pnl`/`name` behalten.
|
||||
- [x] **JS:** Klarstellen, welches Dropdown die Traders-Seite steuert. `#tradersSort` bleibt maßgeblich für
|
||||
`page-traders`; das globale `#sortSelect` (falls es die Traders-Seite mitsteuert) entkoppeln oder
|
||||
auf denselben State spiegeln, sodass es **kein** widersprüchliches `currentSort` mehr gibt.
|
||||
- [x] Sicherstellen, dass Header-Klick (`setTraderSort`) und Dropdown denselben `currentSort` schreiben und
|
||||
beide `loadTraders()` (serverseitig, U2) auslösen.
|
||||
|
||||
**U4 fertig, wenn:** Alle Dropdown-Optionen sortieren korrekt (serverseitig), Header-Klick und Dropdown
|
||||
bleiben synchron. Commit: „UI-U4: unify + extend leaderboard sort control".
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## Aufgabe U5 — Kleinkram / Konsistenz
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||||
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||||
- [x] **colspan-Fix:** Empty-State in `loadTraders()` (`app.js:407`) von `colspan="11"` auf die echte
|
||||
Spaltenzahl **10** korrigieren.
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||||
- [x] **Spalten-Parität:** Prüfen, dass Tabellenkopf (`index.html:270`) und Zeilen-Template
|
||||
(`app.js:435`) dieselbe Spaltenzahl/-reihenfolge haben.
|
||||
- [ ] **Optional:** Aktive Sortierspalte im Header visuell markieren (Pfeilrichtung ▲/▼ statt neutralem ↕).
|
||||
|
||||
**U5 fertig, wenn:** Leere Tabelle rendert sauber über die volle Breite; kein Spaltenversatz.
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||||
Commit: „UI-U5: leaderboard table consistency".
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Gesamt-Abnahme
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||||
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||||
1. `dotnet build` fehlerfrei; `dotnet test` = notierte Baseline weiter grün + neuer U3-Test grün.
|
||||
2. Dashboard zeigt die 7 Showcase-Sektionen mit echten Tradern (U1).
|
||||
3. Sortierung nach Calmar/Conviction/Profit-Faktor zeigt Trader jenseits der alten Top-100 (U2/U4).
|
||||
4. Mindest-Filter schneiden nicht mehr an der Fetch-Grenze ab (U3).
|
||||
5. Keine JS-Konsolenfehler; Tabelle ohne Spaltenversatz (U5).
|
||||
|
||||
**Reihenfolge:** U1 (Sichtbarkeit, reines Frontend) → U2 (Sort-Korrektheit) → U3 (Filter-Korrektheit,
|
||||
kleine API-Ergänzung) → U4 (Bedien-Konsistenz) → U5 (Politur).
|
||||
+30
-8
@@ -1,5 +1,27 @@
|
||||
# Plan: Drei-Schichten-Architektur (Core / Lokal / Public)
|
||||
|
||||
> **Archiviert am 2026-08-23** — offene Punkte siehe [`ROADMAP.md`](../../ROADMAP.md),
|
||||
> Stufe 6. Dieses Dokument wird nicht mehr gepflegt.
|
||||
>
|
||||
> **Phase 0 bis 2 sind erledigt**, überwiegend als Nebenprodukt der Linux-Portierung, und
|
||||
> hier nachträglich abgehakt:
|
||||
> * Read/Control-Split (`ApiConfiguration.MapPredictalyticsReadEndpoints()` bzw.
|
||||
> `MapPredictalyticsControlEndpoints()`), `/api/dev/*` und die Job-Trigger liegen auf der
|
||||
> Control-Seite.
|
||||
> * `GET /api/capabilities` existiert und meldet den tatsächlichen Zustand; die WebUI
|
||||
> koppelt ihre Admin-Aktionen daran (`app.js:880,1132`).
|
||||
> * `API_BASE` ist im SPA konfigurierbar (`app.js:2`), Trait-Chips sind da.
|
||||
> * CORS läuft über eine Origin-Whitelist, die Bind-Adresse ist explizit
|
||||
> (`PredictalyticsHost.cs:177,198-201`) — kein `0.0.0.0`.
|
||||
>
|
||||
> **Nicht abgehakt** ist der Deep-Dive-Audit auf versteckte Writes in Read-Endpunkten
|
||||
> (Phase 0, dritter Punkt): die Trennung steht, ob jeder Read-Endpunkt einzeln daraufhin
|
||||
> geprüft wurde, lässt sich im Nachhinein nicht belegen. Vor einem öffentlichen Host
|
||||
> nachholen.
|
||||
>
|
||||
> **Phase 3 und 4 sind offen** und bilden Roadmap-Stufe 6 — dort als Konzept markiert,
|
||||
> weil über eine Monetarisierung nicht entschieden ist.
|
||||
|
||||
> Stand: 2026-07-12 · Status: **Architektur bestätigt** (Nutzer-Entscheidung), Implementierung
|
||||
> schrittweise. Kein Code in diesem Schritt.
|
||||
> Kontext: Neues WebUI-Design (mit Claude Design vorbereitet) wird nach der Schicht-Trennung
|
||||
@@ -88,24 +110,24 @@ und von beiden Hosts wiederverwendet — kein Duplizieren:
|
||||
## 3. Implementierungsplan (schrittweise)
|
||||
|
||||
### Phase 0 — Endpunkte klassifizieren & Read/Control trennen (Fundament, klein)
|
||||
- [ ] Jeden Endpunkt in `docs/API.md` als **Read** (public-tauglich) oder **Control** (nur lokal)
|
||||
- [x] Jeden Endpunkt in `docs/API.md` als **Read** (public-tauglich) oder **Control** (nur lokal)
|
||||
markieren. Kandidaten Control: alle `POST/PUT/DELETE`, `/api/dev/*`, Job-Trigger.
|
||||
- [ ] Auf **versteckte Writes/Provider-Calls** in Read-Endpunkten prüfen (Deep-Dive!) und
|
||||
bereinigen oder als Control einstufen.
|
||||
- [ ] `MapPredictalyticsEndpoints()` in `MapReadEndpoints()` + `MapControlEndpoints()` splitten
|
||||
- [x] `MapPredictalyticsEndpoints()` in `MapReadEndpoints()` + `MapControlEndpoints()` splitten
|
||||
(rein struktureller Refactor, Verhalten unverändert; bestehende Tests bleiben grün).
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||||
- [ ] `GET /api/capabilities` einführen.
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- [x] `GET /api/capabilities` einführen.
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### Phase 1 — WebUI als sauberes, gemeinsames SPA (parallel zum neuen Design)
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- [ ] Neues Design als **ein statisches Artefakt** bauen, reiner API-Client, `API_BASE`
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- [x] Neues Design als **ein statisches Artefakt** bauen, reiner API-Client, `API_BASE`
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konfigurierbar (heute `''` = gleiche Origin bleibt lokal gültig).
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- [ ] Admin-Aktionen an `capabilities.canControl` koppeln.
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- [ ] Trait-Chips/-Filter im Design vorsehen — **erscheinen erst, wenn Backend-D2 steht**
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- [x] Admin-Aktionen an `capabilities.canControl` koppeln.
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- [x] Trait-Chips/-Filter im Design vorsehen — **erscheinen erst, wenn Backend-D2 steht**
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(kein UI-Bug, das Backend liefert Traits noch nicht).
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### Phase 2 — Lokale Grenze härten (klein, jetzt schon sinnvoll)
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- [ ] CORS von `AllowAnyOrigin` auf konfigurierte Origin-Whitelist umstellen.
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- [ ] Bind-Adresse explizit (localhost/LAN), nie `0.0.0.0` ohne Firewall; Konfig-Kommentar
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- [x] CORS von `AllowAnyOrigin` auf konfigurierte Origin-Whitelist umstellen.
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- [x] Bind-Adresse explizit (localhost/LAN), nie `0.0.0.0` ohne Firewall; Konfig-Kommentar
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„NIEMALS ins Internet — das ist die interne Schicht".
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### Phase 3 — DB für Public vorbereiten (mittel, kann früh passieren)
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@@ -1,5 +1,26 @@
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# Plan: Daten-Ingest skalieren (Rate-Limits, Egress-Kanäle, Blockchain)
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> **Archiviert am 2026-08-23** — offene Punkte siehe [`ROADMAP.md`](../../ROADMAP.md),
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> Stufe 5. Dieses Dokument wird nicht mehr gepflegt.
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>
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> **Erledigt und hier nachträglich abgehakt:**
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> * **1c Ingest-Tiering** — `IngestMode` mit `SnapshotOnly`/`Aggregated`, siehe
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> [`FIXPLAN-TODO.md`](FIXPLAN-TODO.md) Teil D.
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> * **1d Redundanz** — `IMemoryCache` im `PolymarketApiClient`.
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> * **2a/2b Egress-Kanäle** — `Infrastructure/Services/EgressPoolService.cs` und
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||||
> `EgressPoolHandler.cs`: Round-Robin über die aktiven Kanäle, Umschalten rein per
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> Konfiguration, Cooldown nach drei Fehlschlägen in Folge (`:152`), sodass ein 429 nur
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||||
> den betroffenen Kanal trifft. Der Limiter-Schlüssel enthält den Kanal
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> (`RateLimiterService.cs:36`). Tests: `EgressPoolTests.cs`.
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>
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> **Teilweise:** Health-Statistik je Kanal (Erfolgsquote, 429-Rate, Latenz) fehlt — es gibt
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> nur Fehlerzähler und Cooldown. Tote Kanäle werden also pausiert, aber nicht ausgewertet.
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>
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> **Offen:** 1a (Blockchain/Subgraph als Bulk-Quelle) und 1b (Markt-Stammdaten-Cache) sind
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> Roadmap 5.1 und 5.2. **Abschnitt 3a (Header-Rotation) ist bewusst verworfen** — siehe
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> Roadmap 5.3: Verschleierung gegenüber Polymarket riskiert genau den Zugang, auf dem das
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||||
> Projekt aufsetzt.
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> Stand: 2026-07-12 · Status: **Richtung bestätigt** (Nutzer: beide Egress-Wege umschaltbar
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> umsetzen, sofern Aufwand vertretbar). Kein Code in diesem Schritt.
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||||
> Problem: Polymarket-Rate-Limits bremsen den Datenimport teils extrem aus.
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@@ -32,11 +53,11 @@ REST-Verbraucher) ist `/activity` die falsche Quelle.
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nur Volume/Liquidity/Auflösung periodisch aktualisieren. Geschlossene Märkte nie voll re-syncen.
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### 1c. Ingest-Tiering (FIXPLAN D3)
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- [ ] Ultra-HF-Trader im `SnapshotOnly`-Modus erzeugen null Trade-Calls (PnL aus `/positions` +
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||||
- [x] Ultra-HF-Trader im `SnapshotOnly`-Modus erzeugen null Trade-Calls (PnL aus `/positions` +
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||||
Leaderboard, wöchentliche Biopsie). Entfernt genau die Wallets, die das Budget auffressen.
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### 1d. Redundanz vermeiden
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- [ ] Worker-übergreifender Kurzzeit-Cache „gerade geholt", damit nicht mehrere Worker denselben
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||||
- [x] Worker-übergreifender Kurzzeit-Cache „gerade geholt", damit nicht mehrere Worker denselben
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||||
Markt/Trader kurz hintereinander abrufen.
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@@ -59,18 +80,18 @@ Ein Kanal ist genau eine Ausgangsroute, per Config als einer von zwei Typen defi
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]
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}
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```
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- [ ] Pro Kanal **ein** `SocketsHttpHandler`:
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- [x] Pro Kanal **ein** `SocketsHttpHandler`:
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- `SourceIp` → `ConnectCallback`, Socket vor Connect an die lokale IP binden
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(`socket.Bind(new IPEndPoint(ip, 0))`).
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- `Proxy` → `handler.Proxy = new WebProxy(url); handler.UseProxy = true;`.
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- [ ] `IEgressPool` verteilt Requests round-robin/least-loaded über die aktiven Kanäle.
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- [x] `IEgressPool` verteilt Requests round-robin/least-loaded über die aktiven Kanäle.
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||||
Leere/❑ Kanalliste = heutiges Verhalten (ein Default-Ausgang).
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||||
- [ ] Umschalten „nur eigene IPs" ↔ „nur Proxys" ↔ „Mix" = Config ändern, kein Deploy-Umbau.
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||||
- [x] Umschalten „nur eigene IPs" ↔ „nur Proxys" ↔ „Mix" = Config ändern, kein Deploy-Umbau.
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### 2b. Rate-Limiter **pro Kanal** (Generalisierung des globalen Limiters)
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- [ ] Limiter-Schlüssel wird `{platform}-{endpointGroup}-{channelId}`. Jeder Kanal hält sein
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- [x] Limiter-Schlüssel wird `{platform}-{endpointGroup}-{channelId}`. Jeder Kanal hält sein
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eigenes Budget → N Kanäle ≈ N× Durchsatz, jeder Kanal bleibt unter dem Per-Route-Limit.
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- [ ] 429 sperrt **nur den betroffenen Kanal** kurz, nicht alle.
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- [x] 429 sperrt **nur den betroffenen Kanal** kurz, nicht alle.
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### 2c. Betrieb
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- [ ] Bei eigenen IPs prüfen: sind es echte getrennte Egress-IPs (multi-homed), nicht NAT hinter einer.
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@@ -123,10 +144,10 @@ Auf Wunsch integriert, bewusst opt-in:
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(welcher Subgraph deckt Fills sauber ab?), dann als `IHistoricalTradeSource`.
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## 5. Tests / Abnahme
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- [ ] Per-Kanal-Limiter: unabhängige Budgets (kein globales Blocken); 429 sperrt nur einen Kanal.
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- [ ] Egress-Binding: Smoke gegen einen Dienst, der die Quell-IP zurückgibt → Round-Robin nutzt
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- [x] Per-Kanal-Limiter: unabhängige Budgets (kein globales Blocken); 429 sperrt nur einen Kanal.
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||||
- [x] Egress-Binding: Smoke gegen einen Dienst, der die Quell-IP zurückgibt → Round-Robin nutzt
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||||
wirklich verschiedene IPs; Proxy-Kanal geht über den Proxy.
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- [ ] Kanal-Health: toter Proxy wird automatisch pausiert, Pool weicht aus.
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- [x] Kanal-Health: toter Proxy wird automatisch pausiert, Pool weicht aus.
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- [ ] Blockchain-Quelle: Stichproben-Abgleich Bulk-Historie ↔ REST-`/activity` eines Wallets,
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bevor sie produktiv wird.
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- [ ] **Header-Rotation:** bei `Enabled=false` wird genau ein konsistenter Standard-Satz gesendet
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@@ -0,0 +1,25 @@
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# Archiv — abgelöste Plandokumente
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Diese Dokumente wurden am **2026-08-23** hierher verschoben. Sie werden **nicht mehr
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gepflegt**. Was von ihnen noch offen war, steht gebündelt in [`ROADMAP.md`](../../ROADMAP.md);
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der Ist-Stand des Projekts in [`STATUS.md`](../../STATUS.md).
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**Wozu sie trotzdem da sind:** Die Roadmap nennt jeden offenen Punkt knapp. Die Herleitung —
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warum etwas so entschieden wurde, welche Messungen dahinterstehen, welche Alternativen
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verworfen wurden — steht hier. Wer einen Roadmap-Punkt umsetzt, findet hier den Kontext.
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**Vorsicht bei der Lektüre:** Der Text unterhalb des jeweiligen Statusblocks beschreibt den
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Stand seiner Entstehungszeit. Test-Baselines, Dateipfade und „so ist es heute"-Aussagen sind
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teils überholt. Immer gegen den Code prüfen, nie direkt übernehmen.
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| Dokument | Stand | Was drinsteht |
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|---|---|---|
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| [`UMSETZUNGSPLAN.md`](UMSETZUNGSPLAN.md) | 2026-07-01, abgehakt 2026-08-23 | Phase 1 (Kernanalytik: PnL-Engine, Win-Rate, Deep-Dive, Copytrading-Score) und Phase 2 (Migrationen, Scoring-Entkopplung, Bugliste, Tests) sowie das Speicherplatz-Konzept. Bis auf A4 und B2 umgesetzt. |
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| [`FIXPLAN-DONE.md`](FIXPLAN-DONE.md) | 2026-07-09 | Vorgängerfassung des Fix-Plans, vollständig abgearbeitet. Reine Historie. |
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| [`FIXPLAN-TODO.md`](FIXPLAN-TODO.md) | 2026-07-09/11/13 | Teil D (Merkmals-Tags, HF-Trader-Tiering mit `IngestMode`) und Teil F (Kategorie-Erkennung: kanonische Tags, Rausch-Filter, Backfill). Umgesetzt bis auf F5 und zwei Tests. |
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||||
| [`FIXPLAN-G-Speicher.md`](FIXPLAN-G-Speicher.md) | 2026-07-17 | Speicher-Governor, Retention für aggregierte Trader, `UsdcSize`/`OutcomeIndex`, Per-Kategorie-Edge. Vollständig umgesetzt; der Anhang mit den einmaligen SQL-Optimierungen ist offen. |
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||||
| [`FIXPLAN-UI-Ranglisten.md`](FIXPLAN-UI-Ranglisten.md) | 2026-08-03 | Web-UI: Showcase-Sektionen, serverseitige Sortierung und Filterung. Vollständig umgesetzt bis auf die Sortierpfeile. |
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| [`PLAN-Linux-Portierung.md`](PLAN-Linux-Portierung.md) | 2026-08-06 bis -08 | Der Portierungsplan mit allen Entscheidungen und Abnahmevermerken. **Die ausführlichste Quelle für Roadmap-Stufe 2** — Abschnitt 7 (Deployment) und 8 (Verifikationsmatrix) sind dort detaillierter als in der Roadmap. |
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||||
| [`ANALYSE-Linux-Portierung.md`](ANALYSE-Linux-Portierung.md) | 2026-08-06 | Die Bestandsaufnahme, die dem Portierungsplan vorausging: was am WinForms-Host hing, welche Pakete windows-spezifisch waren. Historisch. |
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||||
| [`PLAN-Architektur-WebUI-Backend.md`](PLAN-Architektur-WebUI-Backend.md) | 2026-07 | Drei-Schichten-Konzept Core/Lokal/Public als Vorbereitung einer Monetarisierung. Phase 0–2 sind im Zuge der Portierung erledigt; Phase 3–4 sind Roadmap-Stufe 6. |
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| [`PLAN-DatenIngest-Skalierung.md`](PLAN-DatenIngest-Skalierung.md) | 2026-07 | Rate-Limits, Egress-Kanäle, Blockchain als Bulk-Quelle. Egress-Kanäle und Ingest-Tiering sind umgesetzt; der Rest ist Roadmap-Stufe 5. |
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@@ -0,0 +1,236 @@
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||||
# Predictalytics – Umsetzungsplan (Phase 1 & 2 + Storage-Optimierung)
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> ## Stand 2026-08-23 — Phase 1 und 2 sind bis auf zwei Punkte umgesetzt
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||||
>
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> Die Häkchen waren bis dahin nie nachgezogen worden: 85 Punkte standen auf offen,
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||||
> obwohl der Code sie längst enthielt. Am 2026-08-23 abschnittsweise gegen den Code
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> geprüft und gesetzt. **Belege:**
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>
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> | | Belegt durch |
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> |---|---|
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> | **A1** PnL-Engine | `Infrastructure/Services/PositionPnLEngine.cs` — alle `TradeSide`-Zweige einzeln behandelt (`:157-217`), `Split`/`Merge` neutral, unrealisiert aus `CurrentPrice − AvgCost` (`:266`), Gesamt-PnL `:290`. Entity `Domain/Entities/TraderPosition.cs`. Tests: `PositionPnLEngineTests.cs` |
|
||||
> | **A2** Win-Rate | `CalculateMarketWinRates` (`PositionPnLEngine.cs:381`) — marktbasiert, kein `return 0` mehr |
|
||||
> | **A3** Deep-Dive | `MarketOutcomePriceSnapshot` existiert und wird ausgewertet (`AnalyticsService.cs:88,390`). Die `50` ist jetzt **Rückfallwert bei fehlender Preishistorie** (`:456,457,474`), kein fester Neutralwert mehr |
|
||||
> | **A5** Copytrading-Score | `Infrastructure/Services/CopytradingEstimator.cs` — **abweichend umgesetzt und besser als geplant**: statt geschätztem Liquiditäts-Fit misst der Score den echten Alpha-Verfall gegen das Markt-Tape (Slippage bei 10 s Folgelatenz, 70 %) plus Sizing-Konsistenz (30 %). Frequenz/Konzentration deckt stattdessen `IngestMode` + Trait `not_copyable_hf` ab. **Track-Record-Länge fließt nicht in den Score ein** |
|
||||
> | **B1/B4** | 32 EF-Migrationen; Testprojekt existiert, **126 grün + 1 Skip** |
|
||||
> | **B3** | `ScoringService.RecalculateAllScoresAsync:127` rechnet nur bei `CalculatedAt < LastTradesUpdatedAt` neu, Rank-Update gebatcht; eigener `ScoringAndAlertsWorker` mit 15-Minuten-Takt |
|
||||
> | **B5** | `LoggingSetup.cs:90-133` — `retainedFileCountLimit` und `fileSizeLimitBytes` gesetzt |
|
||||
> | **B6** | Alle fünf Bugs behoben: geschlossene Märkte nur noch **1×/Tag** (`MarketSyncWorker.cs:52`), Watchlist von der Löschung ausgenommen (`TraderRepository.cs:137`), `GetKnownPlatformTradeIdsAsync` filtert auf die Batch-IDs (`TradeRepository.cs:158`), `_syncSemaphore` in `AddOrUpdateAsync` (`MarketRepository.cs:31`), `break` durch einen Filter ersetzt (`TradeHistoryWorker.cs:200`) |
|
||||
> | **C1/C2** | `TradeRetentionWorker` + `Application/Services/StorageGovernor.cs` (budgetabhängiges Fenster), Burst-Kompaktierung ab `TradeRetentionWorker.cs:148` |
|
||||
>
|
||||
> ### Was wirklich offen ist
|
||||
>
|
||||
> 1. **A4 — Strategie-Klassifikation** (Zeilen 47–54). Der einzige größere unerledigte
|
||||
> Block aus Phase 1. `StrategyType` entsteht weiterhin aus genau zwei Signalen
|
||||
> (`AnalyticsService.cs:418` und, **dupliziert**, `ScoringService.cs:89`):
|
||||
> `avgSize > 10000 → Whale`, `hedgingRate > 30 → Hedger`, sonst `Bot`/`Unknown`.
|
||||
> Genau der Zustand, den A4 beheben sollte — der Großteil der Trader landet
|
||||
> strukturell auf `Unknown`. Die Bausteine dafür liegen bereits fertig herum
|
||||
> (`StrategyMetricsCalculator`, `TraderTraitCalculator`, `FingerprintSnapshotService`),
|
||||
> sie speisen die Klassifikation nur nicht. Die Doppelung gehört beim Anfassen
|
||||
> zusammengeführt.
|
||||
> 2. **B2 — Secrets** (Zeilen 84–86). Nicht mehr „kein akuter Risikofall": in
|
||||
> `src/Predictalytics.Api/appsettings.json` steht ein **echter OpenRouter-API-Key im
|
||||
> Klartext**, versioniert seit Commit `7045002`. Siehe Warnung unten.
|
||||
> 3. **C3** (148–153) und **D1/D2** (165–173) sind DB-Arbeiten auf SQL-Ebene bzw. die
|
||||
> Entscheidung über den Datenbank-Neustart — beides liegt beim Nutzer, nicht im Code.
|
||||
> 4. **C1**, Zeile 137: Stichprobentest, wie weit `/activity` zurückreicht. Eine manuelle
|
||||
> Prüfung, die sich im Code nicht belegen lässt — bewusst offen gelassen.
|
||||
>
|
||||
> ### ⚠️ Sicherheit — Handlungsbedarf
|
||||
>
|
||||
> `src/Predictalytics.Api/appsettings.json` enthält den OpenRouter-API-Key im Klartext
|
||||
> und liegt so im Git-Verlauf und auf dem Gitea-Server. **Den Schlüssel bei OpenRouter
|
||||
> zurückziehen und neu ausstellen** — ihn nur aus der Datei zu löschen hilft nicht, die
|
||||
> Historie behält ihn. Danach über die Umgebungsvariable `OpenRouter__ApiKey` setzen;
|
||||
> `WebApplication.CreateBuilder` liest Umgebungsvariablen bereits mit Vorrang vor
|
||||
> `appsettings.json`, dafür ist keine Codeänderung nötig.
|
||||
|
||||
> **Wie wir das nutzen:** Wir arbeiten diese Liste Stück für Stück ab. Erledigte Punkte werden von `[ ]` auf `[x]` gesetzt. Reihenfolge ist absichtlich so gewählt, dass spätere Schritte auf früheren aufbauen — nicht einfach querbeet abhaken, siehe Abschnitt "Empfohlene Reihenfolge" ganz unten für die Kurzfassung.
|
||||
>
|
||||
> Phase 3 (Monetarisierung: Auth, Multi-Tenant, Billing) ist bewusst **nicht** Teil dieses Plans.
|
||||
|
||||
---
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## 0. Vorab-Bugfund (betrifft Phase 1 direkt)
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Beim Review ist aufgefallen, dass `TraderAnalyticsWorker.CalculatePnL` **jeden Trade, der kein `Buy` ist, wie ein `Sell` behandelt** (`else pnl += t.Amount`). Das ist falsch für `Split`, `Merge`, `Redeem`, `AddLiquidity`, `RemoveLiquidity` — das sind keine gewöhnlichen Verkäufe. Dieser Fix gehört zwingend in die neue PnL-Engine (siehe A1/A6), nicht als Extra-Task.
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||||
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## Phase 1 – Kernanalytik korrigieren
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### A1. Positionsbasierte PnL-Engine
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- [x] Entscheidung dokumentieren: **Average-Cost-Methode** statt FIFO (einfacher, und – wichtig – kompatibel mit späterer Trade-Kompaktierung in Abschnitt C, weil Average-Cost nur Gesamtstückzahl & Gesamtkosten braucht, keine Einzel-Trade-Reihenfolge)
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||||
- [x] Neue Domain-Struktur `TraderPosition` (TraderId, MarketOutcomeId, SharesHeld, AvgCost, RealizedPnl, zuletzt aktualisiert) — inkrementell fortschreibbar statt bei jeder Berechnung die komplette Trade-Historie neu zu scannen
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||||
- [x] Buchungslogik je `TradeSide` sauber definieren:
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||||
- [x] `Buy`: Shares += Size, AvgCost neu gewichten
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||||
- [x] `Sell`: RealizedPnl += Size × (Price − AvgCost), Shares −= Size
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||||
- [x] `Redeem` (Marktauflösung): RealizedPnl += verbleibende Shares × (1 oder 0 je nach Gewinn-Outcome − AvgCost), Shares = 0
|
||||
- [x] `Split` / `Merge`: als neutrale Positionsumwandlung behandeln (kein PnL-Effekt), nicht wie `Sell`
|
||||
- [x] `AddLiquidity` / `RemoveLiquidity`: getrennt von Trading-PnL betrachten (eigene Kategorie, fließt nicht in "Trading-Skill"-Bewertung ein)
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||||
- [x] Unrealisierten PnL für offene Positionen berechnen: `Shares × (MarketOutcome.CurrentPrice − AvgCost)`
|
||||
- [x] Gesamt-PnL = realisiert + unrealisiert (ersetzt `OverallPnL`, `PnL30d/7d/24h` Felder in `TraderAnalytics`)
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||||
- [x] Prüfen, ob wir zusätzlich/alternativ Polymarkets eigenen `/positions`-Endpoint (`GetTraderPositionsAsync`, liefert `CurrentValue`/`PercentPnl`) als Plausibilitäts-Check oder sogar als primäre Quelle für **offene** Positionen nutzen (aktuell komplett ungenutzt)
|
||||
- [x] `CalculatePnL`-Bug aus Abschnitt 0 im Zuge dessen mit erledigen
|
||||
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||||
### A2. Win-Rate korrekt berechnen
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||||
- [x] Win/Loss ist **pro Markt**, nicht pro Trade, definiert: ein Markt zählt als "Win", wenn der realisierte PnL aus diesem Markt (nach Redeem/vollständigem Exit) positiv ist
|
||||
- [x] `WinRate = Anzahl gewonnener Märkte / Anzahl abgeschlossener Märkte` (offene Positionen zählen nicht mit)
|
||||
- [x] Placeholder `return 0;` in `TraderAnalyticsWorker.CalculateWinRate` ersetzen
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||||
|
||||
### A3. Deep-Dive-Kennzahlen mit echten Werten füllen
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||||
- [x] **Voraussetzung klären:** Für Entry/Exit-Qualität und Timing-Accuracy brauchen wir eine **Preis-Historie** pro `MarketOutcome`, nicht nur den aktuellen Preis (`CurrentPrice`). Aktuell existiert keine Historisierung.
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||||
- [x] Prüfen, ob Polymarkets CLOB-API einen Preishistorie-Endpoint (`/prices-history`) hergibt, den wir zum Backfill nutzen können
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||||
- [x] Falls ja: neue Tabelle `MarketOutcomePriceSnapshot` (MarketOutcomeId, Timestamp, Price) einführen, periodisch befüllt (z.B. durch bestehenden `MarketSyncWorker`/`MarketHistoryWorker` erweitern)
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||||
- [x] `AvgHoldDurationHours` echt berechnen: gewichtete Haltedauer zwischen Einstieg (Buy-Zeitpunkte, gewichtet nach Größe) und Ausstieg (Sell/Redeem) pro Position
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||||
- [x] `EntryQuality`: Einstiegspreis im Vergleich zur nachfolgenden Preisentwicklung (z.B. Perzentil des Einstiegspreises innerhalb eines Zeitfensters danach)
|
||||
- [x] `ExitQuality`: analog für Ausstiegspreis
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||||
- [x] `TimingAccuracy`: z.B. Anteil der Trades, die kurz vor einer für den Trader günstigen Preisbewegung platziert wurden
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||||
- [x] Hardcodierte `50`-Neutralwerte in `AnalyticsService.PerformDeepDive` entfernen
|
||||
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||||
### A4. Strategie-Klassifikation verbessern
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- [ ] Zusätzliche Signale einbeziehen statt nur "Ø-Größe" und "Hedging-Rate":
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||||
- [ ] Verteilung der Haltedauern (kurz/lang, Varianz)
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||||
- [ ] Diversität der Marktkategorien
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- [ ] Anteil der Trades kurz vor Marktauflösung vs. früh im Marktleben
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||||
- [ ] Nutzung gegenläufiger Positionen (Arbitrage-Muster über mehrere Outcomes/Märkte)
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||||
- [ ] Trade-Größen-Varianz (regelmäßig gleich große Orders = evtl. automatisiert)
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||||
- [ ] Überlegen, ob `StrategyType` als reines Einzel-Enum ausreicht oder ob wir zusätzlich Mehrfach-Signale/Tags parallel speichern (z.B. "primär Hedger, aber auch Whale-Größenordnung") — Enum bleibt als Primär-Tag, Zusatzsignale als eigene Felder/Scores
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||||
- [ ] Sicherstellen, dass nicht der Großteil der Trader dauerhaft bei "Unknown" landet (aktuell strukturell der Fall)
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||||
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||||
### A5. Copytrading-Eignungs-Score (neu)
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||||
- [x] Neue Metrik-Dimension definieren, unabhängig vom bestehenden `PriorityScore`:
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||||
- [x] **Liquiditäts-Fit**: durchschnittliche Positionsgröße im Verhältnis zur Marktliquidität/zum Volumen zum Handelszeitpunkt (Slippage-Risiko für Nachahmer)
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||||
- [x] **Reaktionsfenster**: wie viel Zeit bliebe einem Copytrader realistisch zum Nachziehen (Trader mit Sekunden/Millisekunden-Kadenz sind nicht kopierbar)
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||||
- [x] **Frequenz/Konzentration**: sehr hochfrequente/bot-artige Trader senken den Score automatisch
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||||
- [x] **Track-Record-Länge & Konsistenz**: mehr abgeschlossene Märkte mit konsistent positivem PnL = höheres Vertrauen
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- [x] Kombinierten `CopytradingScore` (0–100) berechnen und persistieren (neues Feld auf `TraderScore` oder eigene Entity `TraderCopytradingProfile`)
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- [x] Im Dashboard/API sichtbar machen (getrennt von der bisherigen "Priorität", da unterschiedliche Fragestellung: *gut* vs. *kopierbar*)
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### A6. (siehe Abschnitt 0) TradeSide-Bugfix in PnL-Berechnung
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- [x] Erledigt sich durch A1, hier nur als Häkchen zur Nachverfolgung
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- [x] Kurzer Änderungsvermerk/Commit-Hinweis, damit klar ist, dass dieser Bug bewusst behoben wurde
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## Phase 2 – Robustheit & Wartbarkeit
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### B1. EF Core Migrationen einführen
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- [x] Aktuellen Ist-Stand des Schemas exakt erfassen (inkl. aller manuellen `ALTER TABLE`-Patches aus `DependencyInjection.cs`) — abgeglichen, Entities/`OnModelCreating` deckten den Patch-Stand bereits vollständig ab
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- [x] Erste **Baseline-Migration** erzeugt (`20260701102311_InitialBaseline`, in `src/Predictalytics.Infrastructure/Migrations/`), entspricht exakt dem aktuellen Schema
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||||
- [x] `EnsureCreatedAsync` + handgeschriebene `ExecuteIfColumnMissing`/`ALTER`-Helfer aus `DependencyInjection.cs` entfernt, durch `db.Database.MigrateAsync()` ersetzt (Platform-Seed bleibt als `INSERT IGNORE`)
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- [x] Migration end-to-end gegen eine echte, frische DEV-Datenbank getestet (`lqf7.your-database.de`/`bergisnu_db0`, vom Nutzer bereitgestellt) — `dotnet ef database update` lief fehlerfrei durch, `dotnet ef migrations list` bestätigt sie als angewendet
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- [x] `AppDbContextFactory` (Design-Time-Factory für `dotnet ef`) liest Zielverbindung jetzt aus Env-Vars (`PREDICTALYTICS_DB_SERVER/_NAME/_USER/_PASSWORD`, via `MySqlConnectionStringBuilder` statt roher String-Konkatenation, da Passwörter Sonderzeichen wie `;`/`{}` enthalten können) statt fest codiert — kein Secret mehr im Repo nötig, um Migrationen gegen eine beliebige DB zu fahren
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- [x] ~~Live-Produktions-DB manuell als "bereits migriert" markieren~~ — vorerst zurückgestellt: Da wir laut Abschnitt D ohnehin einen kompletten Neustart der Produktions-DB planen (Altdaten sind jederzeit nachladbar, siehe C0), richten wir die neue Produktions-DB am Ende genauso ein wie die DEV-DB (leer anlegen + `dotnet ef database update`) — der fummelige Stamp-Schritt auf die bestehende Live-DB entfällt dann komplett. Nur falls wir uns doch gegen den Neustart entscheiden, müsste dieser Schritt nachgeholt werden
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- [x] Alle künftigen Schemaänderungen aus Phase 1 (z.B. `TraderPosition`, `MarketOutcomePriceSnapshot`, `TraderCopytradingProfile`) als reguläre Migrationen anlegen — direkt gegen die DEV-DB entwickeln/testen, da wir dort laut Nutzer frei experimentieren dürfen
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### B2. Secrets-Management (Release-Vorbereitung, kein akuter Risikofall)
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> Software läuft aktuell nur lokal, kein Fremdzugriff — Passwort bleibt vorerst wie es ist, keine Rotation nötig. Dieser Punkt ist reine **Vorbereitung**, damit das Projekt bei Bedarf später auch ohne die aktuellen Secrets veröffentlicht/geteilt werden könnte, ohne den Code nochmal anfassen zu müssen. Dadurch niedrigere Priorität als vorher angenommen — kann später in der Reihenfolge stehen.
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- [ ] Produktiven MySQL-Connection-String aus `appsettings.json` in Umgebungsvariablen/User Secrets verschieben
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- [ ] `appsettings.json` im Repo künftig nur Platzhalter/Dev-Default enthalten, damit ein Klon des Repos ohne die echten Zugangsdaten lauffähig bleibt (mit eigener lokaler DB)
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- [ ] Keine Passwort-Rotation nötig, solange rein lokale Nutzung
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### B3. Scoring-Pipeline entkoppeln
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- [x] `PollingWorker` soll **nicht** bei jedem 60-Sekunden-Zyklus alle Trader neu bewerten
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- [x] Nur Trader neu bewerten, die seit letzter Berechnung neue Trades bekommen haben (Dirty-Flag oder Vergleich `LastTradesUpdatedAt` vs. `TraderScore.CalculatedAt`)
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- [x] N+1-Datenbankzugriffe in `ScoringService.RecalculateAllScoresAsync` durch Batch-Queries ersetzen
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- [x] Eigenes Intervall für volle Neuberechnung/Ranking (z.B. alle 15 Min) getrennt vom reinen Trade-Polling (60s)
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### B6. Weitere gefundene Bugs/Performance-Probleme (Review-Pass 2026-07-01)
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- [x] **`MarketSyncWorker` re-synct alle 30 Minuten ALLE Märkte, inkl. `includeClosed=true`, von Offset 0** ([MarketSyncWorker.cs](../../src/Predictalytics.Worker/Services/MarketSyncWorker.cs)) — holt damit bei jedem Zyklus jeden jemals geschlossenen Polymarket-Markt erneut komplett durch. Wächst unbegrenzt mit der Zeit, echtes Risiko für Rate-Limiting/Sperrung. Sollte auf: aktive Märkte häufig, geschlossene Märkte selten/inkrementell (z.B. nur kürzlich geschlossene, nicht der komplette Bestand) umgestellt werden
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- [x] **Watchlisted Trader nicht von Auto-Löschung ausgeschlossen** (`TraderRepository.GetTradersForCleanupAsync` / `TraderCleanupWorker`) — da `Trades`/`TraderScore`/`WatchlistEntries` per Cascade am Trader hängen, könnte ein manuell beobachteter Trader nach 1 Jahr Inaktivität (oder bei kurzzeitigem API-Fehler) unbemerkt komplett gelöscht werden. Watchlist-Einträge sollten von der Cleanup-Query ausgenommen werden
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- [x] **`TradeRepository.GetKnownPlatformTradeIdsAsync` lädt die komplette Trade-ID-Historie eines Traders ins RAM**, nur um eine kleine neu geholte Charge (~100-1000 Trades) zu deduplizieren — aufgerufen alle 60s (`PollingWorker`) bzw. alle 12h (`TradeHistoryWorker`) pro Trader. Wird mit wachsender Trade-Zahl immer teurer. Fix: nur `WHERE PlatformTradeId IN (<geholte Batch-IDs>)` abfragen statt der gesamten Historie
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- [x] **Race Condition in `MarketRepository.AddOrUpdateAsync`** (im Gegensatz zu `AddOrUpdateRangeAsync` ohne Locking) — `TradeHistoryWorker` verarbeitet bis zu 5 Trader parallel (`Parallel.ForEachAsync`); referenzieren zwei gleichzeitig denselben noch unbekannten Markt, prüfen beide unabhängig "existiert nicht" und einer crasht beim `Add` mit Unique-Constraint-Verletzung (wird geloggt, Trader-Sync für den Zyklus bricht ab, nächster Zyklus heilt es meist). Fix: gleiches Locking-Muster wie `AddOrUpdateRangeAsync` verwenden, oder Insert-Konflikt sauber abfangen/retry
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- [x] **`TradeHistoryWorker` bricht die Trade-Verarbeitung beim ersten bekannten Trade ab** (`if (!isInitial) break;`), verlässt sich also darauf, dass die API immer streng neueste-zuerst liefert. `PollingWorker`s äquivalente Schleife macht das NICHT. Sollte angeglichen werden — der Performance-Gewinn ist gering gegenüber dem Risiko einer stillen Datenlücke, falls die Annahme mal nicht stimmt
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### B4. Testabdeckung für die kritische Logik
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- [x] Neues Testprojekt (z.B. `Predictalytics.Application.Tests`) anlegen — aktuell existiert **kein einziges** Testprojekt
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- [x] Unit-Tests für die neue PnL-Engine (A1) — insbesondere Grenzfälle: nur offene Position, nur geschlossene Position, Split/Merge, Redeem-Verlust vs. -Gewinn
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- [x] Unit-Tests für Win-Rate (A2)
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- [x] Unit-Tests für Deep-Dive-Kennzahlen (A3) und Copytrading-Score (A5)
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- [x] Diese Tests idealerweise **parallel zu A1–A5** schreiben, nicht erst am Ende nachziehen
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### B5. Kleine verwandte Aufräumarbeit
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- [x] Log-Rotation/Retention der Serilog-Datei-Sinks (`WinFormsHost/logs`) prüfen — wächst potenziell unbegrenzt, ähnliches Prinzip wie die DB-Speicherplatzfrage unten
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## Datenbank-Speicherplatz-Optimierung
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### C0. Kritische Bewertung deiner beiden Ideen (überarbeitet nach Diskussion 2026-07-01)
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**Neue Rahmenbedingungen, die die Bewertung ändern:**
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- Alle Rohdaten sind jederzeit erneut abrufbar — über Polymarkets `/activity`-Endpoint ([Doku](https://docs.polymarket.com/api-reference/core/get-user-activity), keine sichtbare Limitierung), im Zweifel über die Blockchain selbst. Wir müssen also **nichts "für immer" sichern** — Löschen ist kein unwiderruflicher Datenverlust.
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- Analyseziel ist laut Auftrag explizit die **aktuelle** Strategie und aktueller Erfolg/Misserfolg, nicht die Historie von vor Jahren. Wir brauchen also gar keine unbegrenzte Detailtiefe — nur genug, um "aktuelles Verhalten" zu charakterisieren.
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- Kern-Einsicht aus A1: Sobald ein Trade in `TraderPosition` (SharesHeld/AvgCost/RealizedPnl) eingerechnet ist, wird die **Rohzeile für die PnL-Fortführung nie wieder gebraucht** — die Position ist bereits die komprimierte Zusammenfassung. Rohdaten braucht es nur noch für die Strategie-/Deep-Dive-Analyse (Haltedauer, Timing, Hedging-Muster), und die soll ohnehin nur das aktuelle Fenster betrachten.
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→ Das ersetzt die alte Idee 1 (Archivierung nur inaktiver Trader + Reaktivierungs-Baseline) durch ein einfacheres, einheitliches Prinzip: siehe **C1 – Rollierendes Zeitfenster**.
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**Idee 2 (Hochfrequenz-Trader alle 10 Min. aggregieren)** bleibt weiterhin sinnvoll — allerdings in überarbeiteter Form, da die ursprüngliche Beschreibung zu grob war:
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- "Min/Max/Ø Buy-In" ohne Trennung nach Buy/Sell und nach Markt/Outcome zerstört genau die Information, die die PnL-Engine (A1) braucht.
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- Eine feste 10-Minuten-Uhrzeit-Bucket-Grenze für *alle* Trades eines als "Bot" eingestuften Traders würde auch die wenigen möglicherweise bedeutsamen Trades eines Mischtyps mit-aggregieren.
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- Relevant bleibt sie, weil auch *innerhalb* des neuen rollierenden Zeitfensters (siehe C1) ein aktiver Bot enorme Mengen an Trades erzeugen kann — das ist jetzt eine Optimierung fürs "heiße" Fenster, nicht mehr fürs Langzeitarchiv.
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→ Vorschlag: **Burst-Erkennung statt starrer Zeit-Buckets** (nur tatsächlich dichte Trade-Sequenzen kompaktieren) und **Aggregation getrennt nach Trader+Markt/Outcome+Seite** mit **VWAP** (mengengewichteter Durchschnittspreis) statt einfachem Durchschnitt — bleibt unter der Average-Cost-Methode aus A1 nahezu verlustfrei für die PnL-Berechnung.
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### C1. Rollierendes Zeitfenster statt Archivierung (ersetzt die alte "Idee 1")
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- [x] Konfigurierbares Retention-Fenster einführen (Default-Vorschlag: 3–6 Monate) — gilt **für alle Trader gleichermaßen**, nicht nur für inaktive. Länge sollte sich daran orientieren, wie weit die Deep-Dive-/Strategie-Analyse (A3/A4) tatsächlich zurückschaut, um "aktuelle Strategie" zu charakterisieren
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- [x] Reihenfolge pro Trade zwingend einhalten: **erst** in `TraderPosition`/Monats-Aggregat (s.u.) einrechnen und das sicher persistieren, **dann erst** die Rohzeile löschen — rein zeitbasiert, unabhängig davon ob die betroffene Position noch offen oder schon geschlossen ist
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- [x] Kein Export/Cold-Storage nötig, da jederzeit über die Polymarket-API bzw. im Zweifel über die Blockchain nachladbar — vereinfacht C1 gegenüber der ursprünglichen Idee erheblich (keine Baseline-Felder, keine Reaktivierungs-Sonderfälle)
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- [x] Optionales, leichtgewichtiges Langzeit-Signal (nice-to-have, niedrige Priorität): ein grobes Monats-Aggregat pro Trader (Monat, realisierter PnL, Trade-Anzahl, Volumen) für einen "war er über Monate hinweg konsistent profitabel"-Trend im Copytrading-Score (A5) — **ohne** Trade-Detailtiefe, nur wenige Kennzahlen pro Monat
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- [x] Neuer periodischer Cleanup-Job (`TradeRetentionWorker`), der Trades außerhalb des Fensters findet und löscht, nachdem die Voraussetzung (Position/Aggregat aktuell) erfüllt ist
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- [ ] Kurzer Stichprobentest, wie weit `/activity` pro Wallet tatsächlich zurückreicht (bestätigt/verifiziert nur die schon vorliegende Doku-Aussage, geringe Priorität da schon durch Nutzer-Recherche plausibilisiert)
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### C2. Kompaktierung von Hochfrequenz-Tradern innerhalb des Zeitfensters (überarbeitete "Idee 2")
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- [x] Burst-Erkennung statt globalem Zeitraster: Sequenz von Trades mit Abstand kleiner als Schwellwert (z.B. 60s, konfigurierbar) zwischen aufeinanderfolgenden Trades **desselben Traders, Outcomes und derselben Seite (Buy/Sell)** gilt als "Burst"
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- [x] Mindestlänge für Kompaktierung festlegen (z.B. erst ab 20+ Trades im Burst lohnt sich das)
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- [x] Bestehende Bot-Heuristik (`intervals.Average() < 10` in `AnalyticsService`) als Ausgangspunkt wiederverwenden/verallgemeinern statt eine zweite, unabhängige Definition einzuführen
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- [x] Aggregat-Datensatz pro Burst: Anzahl Trades, Summe Size, Summe Amount, Min-Preis, Max-Preis, **VWAP** (nicht einfacher Durchschnitt)
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- [x] Design-Entscheidung: Aggregat als zusätzliche nullable Spalten auf der bestehenden `Trade`-Tabelle (`AggregateCount`, `AggregateMinPrice`, `AggregateMaxPrice`) statt separater Tabelle — bestehender Code (PnL, Deep-Dive) muss dadurch kaum angepasst werden, ein Aggregat-Datensatz ist einfach ein "Trade" mit `Size = Summe`, `Price = VWAP`
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- [x] **Reihenfolge beachten:** Diese Kompaktierung erst implementieren, nachdem A1 (neue PnL-Engine) steht und validiert ist — sonst kompaktieren wir Daten weg, bevor wir wissen, was die neue Engine wirklich braucht
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### C3. Weitere eigene Vorschläge
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- [ ] **Spaltentypen verkleinern**: `TransactionHash`, `MarketId`, `AssetId` sind Hex-/Dezimal-Strings fester Länge (z.B. `0x` + 64 Hex-Zeichen) — als `BINARY(32)` statt `VARCHAR(66/80)` speichern spart ca. 30–50% Platz auf diesen stark indizierten Spalten und ist schneller
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- [ ] **Tabellen-Partitionierung** von `Trades` nach Monat (`ExecutedAt`) prüfen — erlaubt später das Archivieren/Droppen ganzer Partitionen statt teurer zeilenweiser `DELETE`s
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- [ ] **Materialitätsschwelle**: Mikro-Trades unterhalb eines Betrags (z.B. < $0.50) unabhängig von Bot-Klassifizierung direkt aggregiert erfassen, da sie für Copytrading/Strategieanalyse ohnehin kaum Aussagekraft haben
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- [ ] ~~Kaltarchiv außerhalb der DB~~ — nicht mehr nötig: da Rohdaten jederzeit über die API/Blockchain nachladbar sind (siehe C1), erübrigt sich ein separates Cold-Storage-Export. Nur falls sich die API-Nachladbarkeit später als doch eingeschränkt herausstellt, hier nochmal aufgreifen
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- [ ] **InnoDB-Kompression** (`ROW_FORMAT=COMPRESSED`) für die `Trades`-Tabelle als schneller Zwischenschritt prüfen — kein Datenverlust, kombinierbar mit allem anderen
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- [ ] `Split`/`Merge`/`AddLiquidity`/`RemoveLiquidity`-Ereignisse (siehe A1) ggf. separat und kompakter ablegen, da sie für die Trader-Bewertung meist weniger relevant sind als `Buy`/`Sell`
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### C4. Abhängigkeit zu Phase 1
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- [x] Merksatz: **Erst A1 (neue PnL-Engine) fertigstellen, dann C1/C2 umsetzen.** Sonst laufen wir Gefahr, Rohdaten wegzuoptimieren, die die neue Engine noch gebraucht hätte.
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## Entscheidung: Frischer Datenbank-Neustart nach Abschluss?
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**Neu bewertet (2026-07-01):** Da wir laut C0/C1 ohnehin nichts an Alt-Historie "für immer" brauchen und alles bei Bedarf über die API/Blockchain nachladbar ist, ist ein sauberer Reset am Ende von Phase 1+2 **risikoarm und klar empfehlenswert** — nicht mehr nur eine Option mit Vorbehalt.
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### D1. Kurzer Bestätigungs-Check (geringe Priorität, kein Blocker mehr)
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- [ ] Stichprobenartig verifizieren, dass `/activity` für ein bekanntes, lange aktives Wallet tatsächlich vollständig zurückreicht — bestätigt nur die bereits über die [Doku](https://docs.polymarket.com/api-reference/core/get-user-activity) plausibilisierte Annahme, ist kein Show-Stopper mehr für die Entscheidung
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### D2. Ablauf des Neustarts
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- [ ] Vollständiges Backup/Dump der aktuellen Datenbank sichern (reine Vorsichtsmaßnahme, wird voraussichtlich nicht gebraucht) und einige Wochen aufbewahren
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- [ ] EF-Migrationen-Baseline + alle Phase-1/2-Schemaänderungen fertigstellen (B1)
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- [ ] Neue leere Datenbank anlegen, Migrationen anwenden
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- [ ] Liste bereits bekannter Trader-Wallets aus dem alten Bestand als Startpunkt für die Re-Discovery übernehmen
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- [ ] Re-Import über die Worker-Pipeline (mit korrigierter PnL-Logik, direkt im Rahmen des neuen Retention-Fensters aus C1) laufen lassen
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- [ ] **Wichtig:** Dieser Schritt kommt ganz am Ende von Phase 1 + 2 — nicht vorher, damit wir nicht zweimal migrieren/importieren müssen
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## Empfohlene Reihenfolge (Kurzfassung, Stand 2026-07-01)
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1. **B1** – EF-Migrationen-Baseline einführen (Fundament für alle weiteren Schemaänderungen)
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2. **A1 + A6** – Positionsbasierte PnL-Engine inkl. TradeSide-Bugfix
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3. **A2** – Win-Rate
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4. **A3** – Deep-Dive-Kennzahlen (inkl. Preis-Historie-Voraussetzung klären)
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5. **A4** – Strategie-Klassifikation verbessern
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6. **A5** – Copytrading-Eignungs-Score
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7. **B4** – Tests (idealerweise begleitend zu 2.–6., hier als Nachhol-Punkt falls übersprungen)
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8. **B3** – Scoring-Pipeline entkoppeln/optimieren
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9. **C1 + C2 + C3** – Speicherplatz-Optimierung: rollierendes Zeitfenster + Burst-Kompaktierung (bewusst erst jetzt, siehe C4)
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10. **D** – Datenbank-Neustart durchführen (ganz am Ende, jetzt als klar empfohlener Schritt statt offener Entscheidung)
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(B2 – Secrets-Vorbereitung und B5 – Log-Rotation sind risikoarme Nebenpunkte ohne akute Dringlichkeit, da rein lokale Nutzung; können jederzeit zwischendurch erledigt werden, wenn Zeit ist.)
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