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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## 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.
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||||
- 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 |
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||||
| `round_amounts` | > 60 % der Amounts ∈ {1,5,10,20,25,50,100,250,500,1000} ± 1 % |
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||||
| `uses_split_merge` | Anteil Split+Merge > 10 % |
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||||
| `both_sides_same_market` | Yes- UND No-Trades in > 20 % der Märkte |
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||||
| `resolution_farming` | > 30 % der Buys mit Price ≥ 0,93 UND < 48 h vor `ClosedAt` (min. 10 Buys) |
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||||
| `longshot_buyer` | > 30 % der Buys mit Price ≤ 0,10 |
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||||
| `scalper` | mediane Haltedauer < 1 h |
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| `holds_to_resolution` | > 70 % der aufgelösten Positionen ohne vorherigen Sell |
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||||
| `fresh_wallet` | erster Trade < 30 Tage (Value = Alter in Tagen) |
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||||
| `stable_stake_fraction` | CV von Amount/EstimatedBankroll < 0,5 (nur bei Bankroll > 0) |
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||||
| `possible_insider` | siehe D2b — statistische Überraschung der Ergebnisse unter Marktpreisen |
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||||
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||||
- Schwellwerte als Konstanten im Calculator (v1 hart kodiert ist ok).
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||||
- API/UI: `TraderDto`/`TraderDetailDto` um `Traits` (string-Liste) erweitern; Detailseite zeigt Chips
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||||
unter dem Strategy-Feld.
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||||
- **Trait-Filter & -Suche (verbindlich, nicht optional):**
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||||
- `GET /api/traders` bekommt einen `trait`-Query-Parameter (mehrfach angebbar = UND-Verknüpfung),
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||||
serverseitig als `EXISTS`-Filter auf `TraderTraits` — nicht im Speicher filtern.
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||||
- Neuer Endpoint `GET /api/traits`: alle vorhandenen Traits mit Trader-Anzahl (für das Dropdown).
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||||
- Traders-Liste: Trait-Dropdown neben dem Platform-Filter, aktive Filter als entfernbare Chips.
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||||
- Die Trait-Chips auf der Detailseite sind klickbar und springen in die entsprechend gefilterte Liste.
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||||
- KI-Integration: `AiStrategyAnalysisService`-Prompt bekommt die Merkmalsliste; Trade-Beispiele von 50 auf
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||||
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`,
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||||
`sub_second_cadence`, `uniform_sizes`, `both_sides_same_market`.
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||||
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### D2b. Trait `possible_insider` — Insider-Verdacht erkennen (ergänzt 2026-07-11)
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**Kernidee (wichtig, nicht vereinfachen):** Hohe Winrate allein ist KEIN Insider-Signal — die haben auch
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||||
Resolution-Farmer (Einstieg ≥ 0,90) und Glückspilze. Verdächtig ist, wenn die Ergebnisse unter der Annahme
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||||
„der Marktpreis war korrekt" statistisch unplausibel sind: **gewonnene Longshots zählen, gewonnene Favoriten
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||||
nicht.** Ein Trader, der fünfmal bei 0,15 kauft und fünfmal gewinnt, hat unter Marktpreisen eine
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||||
Wahrscheinlichkeit von 0,15^5 ≈ 0,00008 — DAS ist der Fingerabdruck.
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**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).
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||||
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||||
Kernmetrik „Markt-Überraschung": über alle abgeschlossenen Märkte des Traders, mit p = Einstiegs-VWAP des
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gehandelten Outcomes:
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```
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L = Π p(gewonnene Märkte) × Π (1 − p)(verlorene Märkte)
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Value = −log10(L)
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||||
```
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||||
Trait vergeben, wenn: WinRate ≥ 85 % UND mittlerer Einstiegs-VWAP der GEWONNENEN Märkte ≤ 0,70 UND
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||||
Value ≥ 3 (d. h. L ≤ 1:1000 unter Marktpreisen). `Value` dient als Ranking („wie verdächtig") in der
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||||
gefilterten Liste — absteigend sortieren.
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**v2 (späterer Ausbau, wenn Enrichment-Daten breiter vorliegen):**
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||||
- **Kauft VOR der News, nicht danach:** Anteil der Buys, nach denen der Preis binnen 24–48 h ≥ 15 ct in
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||||
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`).
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||||
- **Themen-Konzentration:** ≥ 80 % des Volumens in einem einzigen Event oder engen Themencluster.
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||||
- **Zeitkritische Aggressivität:** hoher Taker-Anteil + hohe akzeptierte Slippage (wer weiß, dass morgen die
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||||
News kommt, kauft das Orderbuch leer statt zu limiten).
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||||
- **Nischenmärkte:** Einsatz groß relativ zu Marktliquidität/-volumen zum Kaufzeitpunkt.
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||||
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||||
**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.
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||||
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||||
**Tests:** Positivfall (5 gewonnene Longshots à 0,15, hohe Einsätze → Trait mit Value ≈ 4,1), Negativfälle:
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||||
Resolution-Farmer (Winrate 95 %, Einstiege 0,95 → KEIN Trait), Vieltrader mit 90 % Winrate (Frequenzfilter),
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||||
Kleinwetter (Einsatzfilter).
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### D2c. Markt-Rendite-Metriken: Win-Edge UND Loss-Edge (ergänzt 2026-07-11)
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||||
**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.
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||||
|
||||
**Zwei verbindliche Design-Entscheidungen:**
|
||||
1. **Median führend, Durchschnitt zusätzlich.** Ein einziger 10x-Ausreißer verzerrt den Durchschnitt komplett;
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||||
der Median beschreibt den typischen Win. Die Differenz Durchschnitt↔Median ist selbst ein Signal
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||||
(Schiefe = seltene Lottogewinne vs. konstantes Mahlen).
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||||
2. **Die Verlustseite ist Pflicht, nicht optional.** „90 % Winrate mit +5 % pro Win" ist wertlos, wenn die
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||||
10 % Verluste je −100 % sind (genau das Profil von Resolution-Farmern!). Ohne Loss-Edge ist die Metrik
|
||||
aktiv irreführend.
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||||
|
||||
**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.
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||||
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||||
**Neue Felder auf `TraderAnalytics` (Migration):**
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||||
- `MedianWinReturnPct`, `AvgWinReturnPct`
|
||||
- `MedianLossReturnPct`, `AvgLossReturnPct` (negativ gespeichert)
|
||||
- `ProfitFactor` (Σ Markt-Gewinne / Σ |Markt-Verluste|; `NULL` wenn keine Verluste)
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||||
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||||
**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.
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||||
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||||
**Abgeleitete Traits (in den `TraderTraitCalculator`, ergänzt die D2-Tabelle):**
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| Trait | Regel |
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|---|---|
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||||
| `thin_margin_wins` | Median-Win-Rendite < 10 % bei ≥ 20 gewonnenen Märkten (Arb-/Grinder-Profil) |
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||||
| `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.
|
||||
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||||
## Teil E — Master-Auswahl-Metriken & generischer Profil-Endpoint (ergänzt 2026-07-11)
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||||
> 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.
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||||
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||||
### E1. Generischer Profil-Endpoint `GET /api/traders/{id}/profile`
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||||
Ein Aufruf liefert das vollständige Analyse-Profil (statt 4+ Einzel-Calls):
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||||
Stammdaten + alle Analytics-Felder + Traits (D2) + Rendite-Metriken (D2c) +
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||||
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
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||||
|
||||
**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).
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||||
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||||
**Fix:**
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||||
- Neue Tabelle `TraderWindowMetrics`: TraderId, WindowStart, WindowEnd, ClosedMarkets,
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||||
WinRate, AvgReturnPct (M1: Ø realisierte Rendite je Markt), MedianWinReturnPct,
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||||
MedianLossReturnPct, ProfitFactor, ComputedAt. Unique (TraderId, WindowStart, WindowEnd).
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||||
- Berechnung im Analytics-Lauf für zwei konfigurierbare Fenster
|
||||
(`AnalysisWindows`-Sektion in appsettings, Default: −180…−60 und −60…0 Tage).
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||||
Wiederverwendet die D2c-Logik mit Zeitfilter auf den Markt-Abschlusszeitpunkt.
|
||||
- Im Profil (E1) als `windows[]`-Array. **Achtung Retention:** Fenster A reicht weiter
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||||
zurück als 90 Tage — Berechnung muss mit fehlender Historie ehrlich umgehen
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||||
(`closedMarkets` klein → Konsument sieht die dünne Stichprobe). Nach der
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||||
Retention-Verlängerung auf 180 Tage (D3) wird Fenster A tragfähig.
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### E3. Fingerprint-Verteilungen (persistiert, im Profil)
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||||
Im Analytics-Lauf berechnen und als JSON-Spalte(n) auf `TraderAnalytics` oder eigene
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Tabelle persistieren:
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- **Preisband-Profil (M7):** Einsatz-Anteil je 10-¢-Einstiegspreisband über Buys,
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||||
**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).
|
||||
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### E4. Exit-Verhalten klassifizieren (M4) — generisch als Trait + Kennzahl
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||||
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- 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.
|
||||
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||||
### 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).
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||||
- `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.
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||||
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||||
### E6. Korrelations-/Portfolio-Sicht
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||||
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- Neuer Endpoint `GET /api/traders/correlation?ids=1,2,3` (oder `?top=20`):
|
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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.
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||||
|
||||
### E7. Martingale-Erkennung (M9) als Trait
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||||
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`martingale_pattern`: mittleres Verhältnis Einsatz(nach verlorenem Markt) /
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||||
Einsatz(nach gewonnenem Markt) über die Sequenz der abgeschlossenen Märkte;
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Trait ab Verhältnis ≥ 1,5 bei ≥ 20 Märkten. (Einsatz = investiertes Kapital je
|
||||
Markt aus D2c.)
|
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||||
### E8. Abnahme Teil E
|
||||
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1. Bestehende Tests grün (Assertions unverändert) + neue Tests: Fenster-Metriken
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(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.
|
||||
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Reihenfolge: E1+E3 zuerst (Profil mit vorhandenen + Fingerprint-Daten), dann E2
|
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(Fenster), E4/E5/E7 (Kennzahlen), E6 zuletzt. Teil E setzt D1/D2/D2c voraus.
|
||||
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