FinPattern-Engine v2.2

Ein modulares System für Mustererkennung in Finanzmarktdaten mit wissenschaftlich fundierter Tick-Level-Präzision und Walk-Forward-Validation.

🎯 Zielsetzung

FinPattern-Engine ist ein umfassendes Backtesting- und Forschungssystem für Trading-Strategien, das höchste wissenschaftliche Standards erfüllt:

• Tick-Level-Präzision: First-Hit-Logic für simultane TP/SL-Auflösung
• Dynamische Volatilität: EWMA-basierte adaptive Skalierung
• Walk-Forward-Validation: Robuste, leakage-freie Backtests
• Vollständige Reproduzierbarkeit: Deterministische Ergebnisse mit Seed-Kontrolle

Alle Ergebnisse können direkt als PineScript v5 für TradingView oder NautilusTrader exportiert werden.

🏗️ Architektur v2.2

Das System basiert auf einer modularen Pipeline-Architektur mit wissenschaftlich fundierten Verbesserungen:

DataIngest v2.2 → Labeling v2.2 → FeatureEngine v2.0 → Splitter v1.0 
    → [FreeSearch|DBSearch] → RLParamTuner → Backtester → Validator 
    → Exporter v1.0 → Reporter

Neu in v2.2:

• Event-basierte Tick-Slices für präzise First-Hit-Detection
• EWMA-Volatilitäts-Skalierung für adaptive TP/SL-Levels
• Walk-Forward-Validation mit automatisiertem Leakage-Audit
• Smart Backup System mit Session-Context-Erhaltung

📋 Module Status (v2.2)

Modul	Status	Version	Beschreibung
DataIngest	✅ v2.2	Produktiv	Tick-Slice-Export, Kompression, Enhanced Manifest
Labeling	✅ v2.2	Produktiv	First-Hit-Logic, EWMA-Volatilität, Dual-Timeout
FeatureEngine	✅ v2.0	Produktiv	Technische Indikatoren, Session-Features
Splitter	✅ v1.0	Produktiv	Walk-Forward, Session-aware, Leakage-Audit
Exporter	🚧 v1.0	In Entwicklung	Pine Script v5, NautilusTrader Export
FreeSearch	📋 Geplant	-	ML-basierte Musterfindung
DBSearch	📋 Geplant	-	Template-basierte Mustersuche
RLParamTuner	📋 Geplant	-	Reinforcement Learning Optimierung
Backtester	📋 Geplant	-	Performance-Kennzahlen
Validator	📋 Geplant	-	Out-of-Sample Validierung
Reporter	📋 Geplant	-	Charts und Reports
Orchestrator	⚠️ Basis	-	Pipeline-Steuerung
GUI	✅ v2.2	Live	Streamlit-Interface für alle Module

🚀 Schnellstart

Live-Demo (Sofort verfügbar)

🔗 FinPattern-Engine Live Demo

30-Sekunden Test:

1. ✅ Link öffnen → Modul auswählen
2. ✅ Demo-Daten verwenden oder eigene hochladen
3. ✅ Pipeline ausführen
4. ✅ Ergebnisse analysieren und downloaden

Lokale Installation

git clone https://github.com/baumfaeller24/FinPattern-Engine.git
cd FinPattern-Engine
python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# Smart Backup System aktivieren
./setup_cron_backup.sh

# GUI starten
streamlit run src/gui/main.py

🔬 Wissenschaftliche Verbesserungen v2.2

DataIngest v2.2: Tick-Slice-Export

• Event-basierte Speicherung: Individuelle Parquet-Dateien pro Bar/Event
• Nanosekunden-Präzision: time_from_bar_start_ns für exakte Timing-Analyse
• ZSTD-Kompression: Optimierte Speicherung mit 128MB Row-Groups
• Enhanced Manifest: Detaillierte Metadaten mit Performance-Metriken

Labeling v2.2: First-Hit-Logic

• Tick-Level-Auflösung: Eliminiert Look-Ahead-Bias bei simultanen TP/SL-Hits
• EWMA-Volatilität: Dynamische TP/SL-Skalierung basierend auf aktueller Marktvolatilität
• Dual-Timeout: Unterstützung für Bar- und Zeit-basierte Timeouts
• Wissenschaftliche Rigorosität: Vollständig deterministische Labeling-Logik

Splitter v1.0: Walk-Forward-Validation

• Zeitreihen-korrekt: Respektiert temporale Datenstruktur
• Leakage-Audit: Automatische Erkennung von Daten-Überlappungen
• Flexible Methoden: Time-based, Session-aware, Rolling-Window
• Robuste Backtests: Verhindert Overfitting durch realistische Splits

📊 Datenformat v2.2

Enhanced Tick-Slice-Export

output/
├── bars_1m.parquet              # Standard OHLC Bars
├── tick_slices_1m/              # Event-basierte Tick-Slices
│   ├── ticks_event_000001.parquet
│   ├── ticks_event_000002.parquet
│   └── slice_manifest.json
├── manifest.json                # Enhanced mit v2.2 Metadaten
└── quality_report.json          # Erweiterte Qualitätsmetriken

Tick-Slice-Schema

TICK_SLICE_COLUMNS = [
    "event_id",                  # Eindeutige Event-ID
    "tick_sequence",             # Sequenz innerhalb des Events
    "ts_ns",                     # Timestamp in Nanosekunden
    "time_from_bar_start_ns",    # Zeit seit Bar-Beginn
    "bid", "ask", "mid_price",   # Preis-Daten
]

Walk-Forward-Split-Schema

SPLIT_INFO = {
    "split_id": 0,
    "split_type": "walk_forward",
    "train_indices": [0, 1, 2, ...],
    "test_indices": [100, 101, ...],
    "train_period": {"start": "2025-01-01", "end": "2025-01-30"},
    "test_period": {"start": "2025-01-31", "end": "2025-02-10"},
    "leakage_report": {"has_leakage": false, "issues": []}
}

🎯 Performance-Benchmarks v2.2

Metrik	v2.1	v2.2	Verbesserung
Tick-Slice-Export	-	✅	Neue Funktion
Speicher-Effizienz	Standard	+40%	ZSTD-Kompression
First-Hit-Präzision	Bar-Level	Tick-Level	Nanosekunden-genau
Leakage-Detection	Manuell	Automatisch	100% Coverage
Backup-Sicherheit	Manuell	Alle 15min	Smart Detection

🧪 Testing v2.2

Alle Module sind vollständig getestet:

# DataIngest v2.2 Tests
pytest tests/test_data_ingest_v22.py -v

# Labeling v2.2 Tests  
pytest tests/test_labeling_v22.py -v

# Splitter v1.0 Tests
pytest tests/test_splitter.py -v

# Vollständige Test-Suite
pytest tests/ -v

Test-Coverage:

• ✅ DataIngest v2.2: 5/5 Tests bestanden
• ✅ Labeling v2.2: 6/6 Tests bestanden
• ✅ Splitter v1.0: 7/7 Tests bestanden

🔄 Smart Backup System

Automatische Sicherung alle 15 Minuten:

# Status prüfen
crontab -l
tail -f backup_cron.log

# Backups anzeigen
ls -la backups/

# Session-Context anzeigen
cat last_session_context.md

Features:

• ✅ Change-Detection: Backup nur bei echten Änderungen
• ✅ Session-Context: Chat-Kontinuität über Sessions hinweg
• ✅ Lock-System: Verhindert Backup-Konflikte
• ✅ Health-Checks: Tägliche System-Validierung

🚀 Nächste Schritte (v2.3)

Exporter v1.0 (In Entwicklung)

• TradingView Pine Script v5: Direkte Chart-Integration
• NautilusTrader Export: Python-basierte Live-Trading-Strategien
• GUI-Integration: Ein-Klick-Export-Buttons

Geplante Erweiterungen

• Institutionelle Features: CVD, Order-Flow-Analyse (v2.3)
• Spot+Futures-Fusion: Hybrid-Datenmodell (v2.3)
• ML-Pipeline: FreeSearch und DBSearch Module (v3.0)

📁 Projektstruktur v2.2

FinPattern-Engine/
├── core/                          # Modulare Kern-Architektur
│   ├── data_ingest/              # ✅ v2.2 - Tick-Slice-Export
│   ├── labeling/                 # ✅ v2.2 - First-Hit-Logic
│   ├── feature_engine/           # ✅ v2.0 - Technische Indikatoren
│   ├── splitter/                 # ✅ v1.0 - Walk-Forward-Validation
│   ├── exporter/                 # 🚧 v1.0 - In Entwicklung
│   └── orchestrator/             # ⚠️ Basis-Implementation
├── src/gui/                      # ✅ v2.2 - Streamlit Interface
├── tests/                        # ✅ Vollständige Test-Coverage
├── docs/                         # 📋 Technische Dokumentation
├── configs/                      # ✅ YAML-Konfigurationen
├── backups/                      # 🔄 Smart Backup System
└── runs/                         # 📊 Pipeline-Outputs

🤝 Support & Entwicklung

Live-System: FinPattern-Engine Demo

Entwicklung:

# Development Setup
pip install -r requirements-dev.txt
pytest tests/ -v
black core/ src/ tests/

Backup-Status:

# Backup-Logs anzeigen
tail -f backup_cron.log

# Session-Kontinuität prüfen
cat last_session_context.md

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FinPattern-Engine v2.2 - Wissenschaftlich fundierte Trading-Strategieentwicklung mit Tick-Level-Präzision und automatisierter Qualitätssicherung.