Predictalytics/UMSETZUNGSPLAN.md

Predictalytics – Umsetzungsplan (Phase 1 & 2 + Storage-Optimierung)

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)

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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Phase 1 – Kernanalytik korrigieren

A1. Positionsbasierte PnL-Engine

• 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)
• Neue Domain-Struktur TraderPosition (TraderId, MarketOutcomeId, SharesHeld, AvgCost, RealizedPnl, zuletzt aktualisiert) — inkrementell fortschreibbar statt bei jeder Berechnung die komplette Trade-Historie neu zu scannen
• Buchungslogik je TradeSide sauber definieren:
  • Buy: Shares += Size, AvgCost neu gewichten
  • Sell: RealizedPnl += Size × (Price − AvgCost), Shares −= Size
  • Redeem (Marktauflösung): RealizedPnl += verbleibende Shares × (1 oder 0 je nach Gewinn-Outcome − AvgCost), Shares = 0
  • Split / Merge: als neutrale Positionsumwandlung behandeln (kein PnL-Effekt), nicht wie Sell
  • AddLiquidity / RemoveLiquidity: getrennt von Trading-PnL betrachten (eigene Kategorie, fließt nicht in "Trading-Skill"-Bewertung ein)
• Unrealisierten PnL für offene Positionen berechnen: Shares × (MarketOutcome.CurrentPrice − AvgCost)
• Gesamt-PnL = realisiert + unrealisiert (ersetzt OverallPnL, PnL30d/7d/24h Felder in TraderAnalytics)
• 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)
• CalculatePnL-Bug aus Abschnitt 0 im Zuge dessen mit erledigen

A2. Win-Rate korrekt berechnen

• 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
• WinRate = Anzahl gewonnener Märkte / Anzahl abgeschlossener Märkte (offene Positionen zählen nicht mit)
• Placeholder return 0; in TraderAnalyticsWorker.CalculateWinRate ersetzen

A3. Deep-Dive-Kennzahlen mit echten Werten füllen

• 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.
  • Prüfen, ob Polymarkets CLOB-API einen Preishistorie-Endpoint (/prices-history) hergibt, den wir zum Backfill nutzen können
  • Falls ja: neue Tabelle MarketOutcomePriceSnapshot (MarketOutcomeId, Timestamp, Price) einführen, periodisch befüllt (z.B. durch bestehenden MarketSyncWorker/MarketHistoryWorker erweitern)
• AvgHoldDurationHours echt berechnen: gewichtete Haltedauer zwischen Einstieg (Buy-Zeitpunkte, gewichtet nach Größe) und Ausstieg (Sell/Redeem) pro Position
• EntryQuality: Einstiegspreis im Vergleich zur nachfolgenden Preisentwicklung (z.B. Perzentil des Einstiegspreises innerhalb eines Zeitfensters danach)
• ExitQuality: analog für Ausstiegspreis
• TimingAccuracy: z.B. Anteil der Trades, die kurz vor einer für den Trader günstigen Preisbewegung platziert wurden
• Hardcodierte 50-Neutralwerte in AnalyticsService.PerformDeepDive entfernen

A4. Strategie-Klassifikation verbessern

• Zusätzliche Signale einbeziehen statt nur "Ø-Größe" und "Hedging-Rate":
  • Verteilung der Haltedauern (kurz/lang, Varianz)
  • Diversität der Marktkategorien
  • Anteil der Trades kurz vor Marktauflösung vs. früh im Marktleben
  • Nutzung gegenläufiger Positionen (Arbitrage-Muster über mehrere Outcomes/Märkte)
  • Trade-Größen-Varianz (regelmäßig gleich große Orders = evtl. automatisiert)
• 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
• Sicherstellen, dass nicht der Großteil der Trader dauerhaft bei "Unknown" landet (aktuell strukturell der Fall)

A5. Copytrading-Eignungs-Score (neu)

• Neue Metrik-Dimension definieren, unabhängig vom bestehenden PriorityScore:
  • Liquiditäts-Fit: durchschnittliche Positionsgröße im Verhältnis zur Marktliquidität/zum Volumen zum Handelszeitpunkt (Slippage-Risiko für Nachahmer)
  • Reaktionsfenster: wie viel Zeit bliebe einem Copytrader realistisch zum Nachziehen (Trader mit Sekunden/Millisekunden-Kadenz sind nicht kopierbar)
  • Frequenz/Konzentration: sehr hochfrequente/bot-artige Trader senken den Score automatisch
  • Track-Record-Länge & Konsistenz: mehr abgeschlossene Märkte mit konsistent positivem PnL = höheres Vertrauen
• Kombinierten CopytradingScore (0–100) berechnen und persistieren (neues Feld auf TraderScore oder eigene Entity TraderCopytradingProfile)
• Im Dashboard/API sichtbar machen (getrennt von der bisherigen "Priorität", da unterschiedliche Fragestellung: gut vs. kopierbar)

A6. (siehe Abschnitt 0) TradeSide-Bugfix in PnL-Berechnung

• Erledigt sich durch A1, hier nur als Häkchen zur Nachverfolgung
• Kurzer Änderungsvermerk/Commit-Hinweis, damit klar ist, dass dieser Bug bewusst behoben wurde

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Phase 2 – Robustheit & Wartbarkeit

B1. EF Core Migrationen einführen

• 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
• Erste Baseline-Migration erzeugt (20260701102311_InitialBaseline, in src/Predictalytics.Infrastructure/Migrations/), entspricht exakt dem aktuellen Schema
• EnsureCreatedAsync + handgeschriebene ExecuteIfColumnMissing/ALTER-Helfer aus DependencyInjection.cs entfernt, durch db.Database.MigrateAsync() ersetzt (Platform-Seed bleibt als INSERT IGNORE)
• 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
• 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
• 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
• 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

B2. Secrets-Management (Release-Vorbereitung, kein akuter Risikofall)

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.

• Produktiven MySQL-Connection-String aus appsettings.json in Umgebungsvariablen/User Secrets verschieben
• 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)
• Keine Passwort-Rotation nötig, solange rein lokale Nutzung

B3. Scoring-Pipeline entkoppeln

• PollingWorker soll nicht bei jedem 60-Sekunden-Zyklus alle Trader neu bewerten
• Nur Trader neu bewerten, die seit letzter Berechnung neue Trades bekommen haben (Dirty-Flag oder Vergleich LastTradesUpdatedAt vs. TraderScore.CalculatedAt)
• N+1-Datenbankzugriffe in ScoringService.RecalculateAllScoresAsync durch Batch-Queries ersetzen
• Eigenes Intervall für volle Neuberechnung/Ranking (z.B. alle 15 Min) getrennt vom reinen Trade-Polling (60s)

B6. Weitere gefundene Bugs/Performance-Probleme (Review-Pass 2026-07-01)

• MarketSyncWorker re-synct alle 30 Minuten ALLE Märkte, inkl. includeClosed=true, von Offset 0 (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
• 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
• 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
• 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
• 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. PollingWorkers 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

B4. Testabdeckung für die kritische Logik

• Neues Testprojekt (z.B. Predictalytics.Application.Tests) anlegen — aktuell existiert kein einziges Testprojekt
• Unit-Tests für die neue PnL-Engine (A1) — insbesondere Grenzfälle: nur offene Position, nur geschlossene Position, Split/Merge, Redeem-Verlust vs. -Gewinn
• Unit-Tests für Win-Rate (A2)
• Unit-Tests für Deep-Dive-Kennzahlen (A3) und Copytrading-Score (A5)
• Diese Tests idealerweise parallel zu A1–A5 schreiben, nicht erst am Ende nachziehen

B5. Kleine verwandte Aufräumarbeit

• 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

C0. Kritische Bewertung deiner beiden Ideen (überarbeitet nach Diskussion 2026-07-01)

Neue Rahmenbedingungen, die die Bewertung ändern:

• Alle Rohdaten sind jederzeit erneut abrufbar — über Polymarkets /activity-Endpoint (Doku, keine sichtbare Limitierung), im Zweifel über die Blockchain selbst. Wir müssen also nichts "für immer" sichern — Löschen ist kein unwiderruflicher Datenverlust.
• 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.
• 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.

→ Das ersetzt die alte Idee 1 (Archivierung nur inaktiver Trader + Reaktivierungs-Baseline) durch ein einfacheres, einheitliches Prinzip: siehe C1 – Rollierendes Zeitfenster.

Idee 2 (Hochfrequenz-Trader alle 10 Min. aggregieren) bleibt weiterhin sinnvoll — allerdings in überarbeiteter Form, da die ursprüngliche Beschreibung zu grob war:

• "Min/Max/Ø Buy-In" ohne Trennung nach Buy/Sell und nach Markt/Outcome zerstört genau die Information, die die PnL-Engine (A1) braucht.
• 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.
• 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.

→ 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.

C1. Rollierendes Zeitfenster statt Archivierung (ersetzt die alte "Idee 1")

• 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
• 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
• 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)
• 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
• Neuer periodischer Cleanup-Job (TradeRetentionWorker), der Trades außerhalb des Fensters findet und löscht, nachdem die Voraussetzung (Position/Aggregat aktuell) erfüllt ist
• 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)

C2. Kompaktierung von Hochfrequenz-Tradern innerhalb des Zeitfensters (überarbeitete "Idee 2")

• 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"
• Mindestlänge für Kompaktierung festlegen (z.B. erst ab 20+ Trades im Burst lohnt sich das)
• Bestehende Bot-Heuristik (intervals.Average() < 10 in AnalyticsService) als Ausgangspunkt wiederverwenden/verallgemeinern statt eine zweite, unabhängige Definition einzuführen
• Aggregat-Datensatz pro Burst: Anzahl Trades, Summe Size, Summe Amount, Min-Preis, Max-Preis, VWAP (nicht einfacher Durchschnitt)
• 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
• 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

C3. Weitere eigene Vorschläge

• 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
• Tabellen-Partitionierung von Trades nach Monat (ExecutedAt) prüfen — erlaubt später das Archivieren/Droppen ganzer Partitionen statt teurer zeilenweiser DELETEs
• 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
• 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
• InnoDB-Kompression (ROW_FORMAT=COMPRESSED) für die Trades-Tabelle als schneller Zwischenschritt prüfen — kein Datenverlust, kombinierbar mit allem anderen
• 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

C4. Abhängigkeit zu Phase 1

• 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?

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.

D1. Kurzer Bestätigungs-Check (geringe Priorität, kein Blocker mehr)

• Stichprobenartig verifizieren, dass /activity für ein bekanntes, lange aktives Wallet tatsächlich vollständig zurückreicht — bestätigt nur die bereits über die Doku plausibilisierte Annahme, ist kein Show-Stopper mehr für die Entscheidung

D2. Ablauf des Neustarts

• Vollständiges Backup/Dump der aktuellen Datenbank sichern (reine Vorsichtsmaßnahme, wird voraussichtlich nicht gebraucht) und einige Wochen aufbewahren
• EF-Migrationen-Baseline + alle Phase-1/2-Schemaänderungen fertigstellen (B1)
• Neue leere Datenbank anlegen, Migrationen anwenden
• Liste bereits bekannter Trader-Wallets aus dem alten Bestand als Startpunkt für die Re-Discovery übernehmen
• Re-Import über die Worker-Pipeline (mit korrigierter PnL-Logik, direkt im Rahmen des neuen Retention-Fensters aus C1) laufen lassen
• 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)

1. B1 – EF-Migrationen-Baseline einführen (Fundament für alle weiteren Schemaänderungen)
2. A1 + A6 – Positionsbasierte PnL-Engine inkl. TradeSide-Bugfix
3. A2 – Win-Rate
4. A3 – Deep-Dive-Kennzahlen (inkl. Preis-Historie-Voraussetzung klären)
5. A4 – Strategie-Klassifikation verbessern
6. A5 – Copytrading-Eignungs-Score
7. B4 – Tests (idealerweise begleitend zu 2.–6., hier als Nachhol-Punkt falls übersprungen)
8. B3 – Scoring-Pipeline entkoppeln/optimieren
9. C1 + C2 + C3 – Speicherplatz-Optimierung: rollierendes Zeitfenster + Burst-Kompaktierung (bewusst erst jetzt, siehe C4)
10. D – Datenbank-Neustart durchführen (ganz am Ende, jetzt als klar empfohlener Schritt statt offener Entscheidung)

(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.)