## Ergebnis der fokussierten Analyse

### 1. Größte Lücke: v76 verwendet überwiegend synthetische Marktdaten

In `src/tools/v76_paper_runtime.py` werden echte Hyperliquid-Daten derzeit fast nur für `allMids` verwendet. Die entscheidenden Entry-Features sind konstant oder aus nur zwei Mid-Preisen konstruiert:

- `_context()` ab Zeile 142:
  - synthetische SMA, High, Baseline und Retest-Level
  - `volume_24h=50000000`
  - `atr_pct=1.20`
  - feste Breadth und Relative-Strength-Ränge
- `_anti_chase_context()` ab Zeile 189:
  - synthetische SMA/Retest/Recent-High
  - feste ATR, Liquidität, Slippage und Funding
  - 1h-Move lediglich `move_pct * 1.5`
- `_swing_context()` ab Zeile 221:
  - vollständig synthetische Swing-, SMA- und Retest-Werte
  - feste ATR, Volume, Breadth und RS
- `scan_once()` ab Zeile 596:
  - `spread_pct=0.03`
  - künstlicher `CoinMarketContext` mit RSI 55, Volume 50 Mio., ATR 1 %, fester L2-Tiefe und Impact

Dadurch können Data-Quality- und Confluence-Gates valide aussehen, obwohl ihre Inputs nicht gemessen wurden. Besonders kritisch: `_confluence_gate()` kann bei fehlendem Report auf diesen künstlichen Tick-Kontext zurückfallen und so einen Entry freigeben.

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## 2. Bereits vorhandene, wiederverwendbare Marktdaten-Komponenten

### Direkt geeignet

**`src/hyperliquid/market_data.py`**

`HyperliquidMarketData` ist eine saubere read-only Quelle für:

- `get_all_mids()`
- `get_candles()`
- `get_l2_book()`
- `get_meta_and_asset_ctxs()`

`summarize_l2_book()` liefert bereits:

- echten Spread
- Bid-/Ask-Tiefe
- Buy-/Sell-Impact für 1k und 5k USD

**`src/market/collector.py`**

`MarketContextCollector.collect()` berechnet bereits aus echten Candles und Asset-Kontexten:

- RSI
- SMA fast/slow
- ATR
- Candle-Volume
- Funding
- Open Interest
- Premium, Mark und Oracle
- `dayNtlVlm`
- Spread, L2-Tiefe und Market Impact
- Reliability/Stale/L2-Status

Wichtige Einschränkung: `_atr()` nutzt dort aktuell nur `high-low`, nicht True Range inklusive Gap zum vorherigen Close. Für v2 besser die robustere ATR-Implementierung aus dem Shadow-Trader verwenden.

**`src/tools/market_regime_shadow_trader.py:candle_features()`**

Berechnet aus echten 15m/1h/4h-Candles:

- EMA20/EMA50 auf 1h und 4h
- RSI 1h
- echte True-Range-ATR
- 4h- und 24h-Return
- aktuelles Volume relativ zum historischen Durchschnitt

Diese Funktion deckt einen großen Teil der gewünschten v2-Trend-/Anti-Chase-Features ab. Sie sollte allerdings aus dem Tool-Modul in ein neutrales Modul wie `src/market/features.py` extrahiert werden, statt den Runtime-Code gegen ein anderes Runtime-Tool zu koppeln.

**`src/market/snapshot.py`**

Vorhandene Normalisierung für:

- Trendzustand
- RSI/Momentum
- ATR und ATR-Prozent
- Liquidität
- Derivate
- Confluence und Datenrisiken

### Fehlende echte Feature-Berechnung

Noch nicht zentral vorhanden beziehungsweise nicht direkt passend:

- strukturelles Retest-Low
- Rolling High vor dem Pullback
- Reclaim über Retest/SMA
- Relative-Strength-Rang über das aktuelle Coin-Universum
- reale positive Market Breadth über eine definierte Zeitspanne
- VWAP-Distanz und Candle-Wick/Body aus dem aktuellen Entry-Timeframe

Diese Werte lassen sich direkt aus denselben Candle-Fenstern ableiten.

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## 3. Wiederverwendbare Long- und Anti-Chase-Komponenten

### Long

**`src/strategies/swing_trend_retest.py`**

Bereits gute, isolierte Gates:

- `current_price > sma_fast > sma_slow`
- Mindest-Trendstärke
- sinnvoller Pullback-Bereich
- Retest muss halten
- Mindest-Reclaim
- Funding-, Spread-, Liquiditäts-, Breadth- und RS-Gates
- Edge mindestens 5× Kosten

`build_swing_trend_retest_intent()` erzeugt bereits einen paper-tauglichen Long-Intent mit ATR-/Retest-basiertem Stop.

### Anti-Chase

**`src/strategies/v76_fee_aware_anti_chase.py`**

`anti_chase_blockers()` enthält bereits:

- bearishen Markt als Long-Blocker
- Market-Breadth-Gate
- Stop-Cooldown
- TradingView-Konflikt-Gates
- Overextension ohne Retest
- SMA-/Retest-Hold
- Mindest-R/R
- Edge-vs.-Kosten-Gate

Die Strategie ist für v2 grundsätzlich wiederverwendbar. Ihr Hauptproblem liegt nicht in den Gates, sondern in den aktuell synthetischen Inputs aus `_anti_chase_context()`.

### Minimaler v2-Ansatz

Keine neue parallele Strategie-Logik bauen. Stattdessen:

1. echte Feature-Snapshots erzeugen;
2. daraus `AntiChaseContext` beziehungsweise `SwingRetestContext` bauen;
3. vorhandene Blocker und Intent-Builder weiterverwenden;
4. Feature-Werte und Quellen vollständig journalisieren.

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## 4. Wiederverwendbare Short-Research-Komponenten

### Bereits vorhanden

**`src/tools/market_regime_shadow_trader.py`**

Enthält bereits paper-only Long/Short-Unterstützung:

- `market_regime()` erkennt bullish/bearish/choppy aus BTC und ETH
- `score_coin()` unterstützt echte bearish Short-Setups
- Short-Gates:
  - 1h-Downtrend
  - negativer 4h-Momentum-Filter
  - Short-RSI-Bereich
  - Funding Carry
  - Kostenhürde
  - `short_chase_risk_overextended`
- `manage_positions()` behandelt Long und Short richtungsabhängig

Die zugehörigen Tests liegen in:

- `tests/test_market_regime_shadow_trader.py`
  - Short-Kosten
  - Funding gegen Short
  - überverkaufte Short-Chase-Sperre
  - gültiger bearish Short

**`src/trader_desk/decision.py`**

Unterstützt ebenfalls:

- bearish/risk-off → `short`
- Short-Retest-Zone
- Short-Stop oberhalb des Entries
- Short-TP1 und TP2 unterhalb des Entries
- explizit Shadow-only bei Long-only-Mandat

**`src/tools/trader_desk_shadow_runner.py`**

Kann Long- und Short-Hypothesen öffnen und schließen und prüft Stop/TP1 richtungsabhängig.

### Kritische Integrationsgrenze

`src/execution/paper_lifecycle.py` ist ausdrücklich **long-only**:

```python
if intent.side != "buy":
    raise ValueError(...)
```

Außerdem sind Gross-PnL, MFE/MAE, Stop, TP und Trailing auf Long ausgerichtet. Ein `side="sell"`-Intent kann deshalb nicht einfach in die v76-Lifecycle-Pipeline gesteckt werden.

**Empfehlung:** Short zunächst ausschließlich unter einer neuen Research-Variante führen, beispielsweise `candidate_v76_v2_short_research`, und die Lifecycle-Simulation zuerst explizit side-aware machen. Keinesfalls Short über die bestehende Long-Funktion „durchreichen“.

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## 5. Wiederverwendbare Exit-Komponenten

### Vorhanden

**`src/execution/paper_lifecycle.py`**

Unterstützt bereits:

- Stop-Loss
- Take-Profit
- Trailing Stop
- Time Exit
- MFE/MAE
- Funding
- Maker/Taker-Gebühren
- Depth Slippage
- Stop-Gap-Slippage
- Partial-Fill-Cap

Tests: `tests/test_paper_lifecycle.py`.

**`src/tools/v76_paper_runtime.py`**

Bereits vorhanden:

- `_hold_policy_for_coin()`
- Dead-Fish-Exit
- Max-Hold-Exit
- per Coin differenzierte WLD-Halteparameter
- persistierte High-/Low-Watermarks und MFE/MAE

**`src/tools/tiny_autonomous_live_runtime.py:_maybe_manage_position_exits()`**

Als reine Logikvorlage wiederverwendbar:

- Break-even ab konfigurierbarem R
- Break-even-Cushion
- Profit-Lock
- Trailing ab R-Schwelle

Diese Funktion selbst sollte wegen ihrer Live-/Exchange-Kopplung nicht importiert werden. Nur die mathematische Stop-Policy sollte in ein side-effect-freies Modul extrahiert werden.

**`src/tools/market_regime_shadow_trader.py:manage_positions()`**

Bietet bereits side-aware Profit-Lock/Trailing und Dead-Fish-Time-Exit für Long und Short.

### Noch nicht vorhanden

- 50-%-Teilverkauf an TP1
- Zustandsübergang nach TP1
- Break-even für den verbleibenden Anteil
- persistentes, korrektes Trailing über mehrere Runtime-Ticks

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## 6. Konkrete Exit-Risiken im aktuellen v76-Code

1. **Trailing ist nicht wirklich tickübergreifend persistent.**  
   `_close_lifecycle_positions()` persistiert zwar `high_watermark`, übergibt es aber nicht an `simulate_paper_lifecycle()`. Der Simulator startet `highest` bei jedem Aufruf erneut am Entry. Ein früheres Hoch kann daher beim späteren Trailing-Exit verloren gehen.

2. **Keine echten OHLC-Candles im Lifecycle.**  
   `PaperCandle` wird nur aus `previous mid` und `current mid` gebaut. Intratick High/Low, Stop-Gaps und die Reihenfolge TP/Stop sind damit nicht realistisch.

3. **TP ist immer Vollausstieg.**  
   Die Lifecycle-API kann keine Teilgröße schließen und den Rest offen halten.

4. **Break-even fehlt in der Paper-Pipeline.**

5. **Fester Trailing-Abstand von 1,20 %.**  
   Nicht ATR-, R- oder Setup-abhängig.

6. **TP basiert auf `mid`, nicht auf dem tatsächlichen Entry-Fill.**  
   `_open_lifecycle_position()` berechnet TP aus `mid`, obwohl `entry_fill_price` separat vorhanden ist.

7. **Dead-Fish wird in Ticks statt Zeit/Candle-Fenster gemessen.**  
   Eine Änderung des Supervisor-Intervalls verändert die Strategie, ohne dass sich die Strategieversion ändert.

8. **MFE/MAE und PnL sind bei Short derzeit falsch oder nicht unterstützt.**

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## 7. Minimale Patch-Empfehlungen

### Patch A – echte Feature-Snapshots

**Neue Datei:** `src/market/v76_features.py`

Side-effect-freie Funktionen:

- `build_v76_feature_snapshot(md, coins, now_ms)`
- `true_range_atr(candles, period=14)`
- `rolling_vwap(candles)`
- `retest_features(candles, fast_ma, atr)`
- `rank_relative_strength(features)`
- `compute_market_breadth(features)`

Empfohlene Datenfenster:

- 15m: Entry, Retest, Pullback, Wick/Body, VWAP
- 1h: SMA/EMA, RSI, ATR, 1h/4h-Momentum
- 4h: übergeordneter Trend
- `metaAndAssetCtxs`: Funding, OI, 24h Notional Volume
- L2: Spread, Tiefe, Slippage-Impact

**Änderungen:** `src/tools/v76_paper_runtime.py`

- `_context()`, `_anti_chase_context()` und `_swing_context()` nehmen einen echten Feature-Datensatz statt `mid/prev`-Proxies.
- Fake-`CoinMarketContext` in `scan_once()` entfernen.
- Bei fehlenden Candles/L2/Meta: fail closed mit konkreten `feature_missing_*`-Blockern.
- `_confluence_gate()` darf bei unvollständigen echten Inputs nicht auf einen künstlichen lokalen Score zurückfallen.

### Patch B – v2 Entry-Gates

**Änderungen:**

- `src/strategies/v76_fee_aware_anti_chase.py`
- optional `src/strategies/swing_trend_retest.py`

Zusätzliche, datenbasierte Gates:

- 1h und 4h Trend müssen für Long ausgerichtet sein
- Pullback muss nach einem realen Rolling High erfolgt sein
- Retest-Zone beispielsweise SMA20/VWAP/Breakout-Level ± ATR-Toleranz
- bestätigter Reclaim durch abgeschlossene Candle
- Anti-Chase gegen:
  - zu großen 15m-/1h-Return
  - zu große Distanz zu VWAP/SMA
  - schlechten Wick/Body
  - unbestätigtes Volume
- keine Defaults, die automatisch Mindest-Breadth oder Top-RS erfüllen

### Patch C – 50-% TP1, Break-even und persistentes Trailing

**Bevorzugt:** `src/execution/paper_lifecycle.py` um einen zustandsbasierten Manager ergänzen, statt die bestehende One-shot-Funktion weiter zu überladen.

Persistierte Positionsfelder:

- `initial_size`
- `remaining_size`
- `tp1_price`
- `tp1_fraction="0.50"`
- `tp1_filled`
- `initial_stop_loss`
- `active_stop_loss`
- `break_even_armed`
- `high_watermark` / `low_watermark`
- `trailing_armed`
- `realized_partial_pnl_usd`

Reihenfolge pro echter Candle konservativ:

1. Stop prüfen
2. TP1 prüfen und 50 % schließen
3. Stop für Rest auf Break-even plus Kosten-Cushion
4. nach weiterer R-/ATR-Schwelle Trailing aktivieren
5. Dead-Fish/Max-Hold nur auf verbleibende Position

**Änderungen:** `_close_lifecycle_positions()` und `_open_lifecycle_position()`.

### Patch D – paper-only Short-Research

**Neue Strategie-ID** in `v76_paper_runtime.py`, ausschließlich:

- `research=True`
- `paper_trading=True`
- `live_order_allowed=False`
- `mainnet_signed_action=False`

Wiederverwenden:

- Regime- und Short-Chase-Logik aus `market_regime_shadow_trader.py`
- Short-Preisplanung aus `trader_desk/decision.py`

Vor Aktivierung:

- `simulate_paper_lifecycle()` side-aware machen:
  - Short-Stop oberhalb Entry
  - Short-TP unterhalb Entry
  - PnL `entry-exit`
  - MFE/MAE invers
  - Short-Trailing über Low-Watermark
- `_intent_from_position()` darf nicht länger immer `side="buy"` setzen.

### Patch E – Run-/Version-/Window-Attribution

In alle Signal-, Entry-, Partial-Exit- und Exit-Zeilen aufnehmen:

- `run_id`
- `strategy_version="v76-v2"`
- `feature_schema_version`
- `config_version` oder Parameter-Hash
- `window_id`
- `window_start`
- `window_end`
- `market_data_interval`
- `market_data_last_closed_candle_ts`
- `entry_signal_id`
- `position_id`

`run_id` einmal beim Runtime-Start generieren und im State speichern. `window_id` aus Timeframe plus letzter abgeschlossener Candle ableiten. Exit-Zeilen müssen die Attribution aus der Position übernehmen und dürfen nicht die aktuelle Runtime-Version stillschweigend einsetzen.

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## 8. Empfohlene Tests

### `tests/test_v76_paper_runtime_and_replay.py`

Ergänzen:

- echte Fake-Candles/L2/AssetCtxs statt nur `get_all_mids()`
- fehlende Candles blockieren fail-closed
- gemessene ATR/SMA/Volume/Spread erscheinen im Signaljournal
- überdehnter Move ohne echten Retest wird blockiert
- echter Pullback plus Reclaim wird akzeptiert
- TP1 schließt genau 50 %
- Restposition erhält Break-even-Stop
- High-Watermark bleibt über mehrere Scans erhalten
- Dead-Fish nutzt dokumentiertes Zeit-/Candle-Fenster
- Signal, Entry und Exit behalten identische Run-/Version-/Window-IDs
- bearish Short öffnet nur Research/Paper
- Short-PnL, Stop, TP und Trailing sind richtungsrichtig

### `tests/test_paper_lifecycle.py`

Ergänzen:

- Long TP1 → 50-%-Restgröße
- Long Break-even nach TP1
- persistentes Trailing mit vorherigem High-Watermark
- Short Stop/TP/MFE/MAE
- konservative Reihenfolge bei Stop und TP innerhalb derselben Candle
- Gebühren und Slippage pro Teilfüllung

### Neue Datei `tests/test_v76_features.py`

Deterministische Candle-Fixtures für:

- True-Range-ATR
- SMA/EMA/RSI/VWAP
- Rolling High und Retest-Low
- Reclaim
- Volume Ratio
- Relative-Strength-Ranking
- Breadth
- keine Look-ahead-Nutzung der noch offenen Candle

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## Priorisierung

1. **Zuerst echte Features und fail-closed Datenqualität.**
2. **Dann Attribution vor neuen Experimenten**, damit v1/v2 nicht vermischt werden.
3. **Danach persistente Exit-State-Machine mit TP1/BE/Trailing.**
4. **Short erst nach side-aware Lifecycle**, strikt unter separater Research-ID.
5. Bestehende Journale nicht rückwirkend als v2 klassifizieren.

## Arbeitsstatus

- Analysiert wurden v76-Runtime, Marktpfade, Long-/Short-Strategien, Lifecycle und relevante Tests.
- Keine Dateien erstellt oder verändert.
- Keine Runtime-/Bot-Prozesse gestartet oder gestoppt.
- Repository war auf `feature/hyperliquid-v76-live-preview` sauber; `git diff --check` meldete keine Probleme.