Version 04 als eigenes Repository

Erster Commit des Strangs "Optimierte Entscheidungsfindung mit Python"
(Version 04). Die Historie der 71 Commits bis zur Trennung bleibt im
uebergeordneten Repository OR_mit_Python liegen, das ab jetzt nur noch
Version_03 (eingefroren) verwaltet und Version_04/ ignoriert.

Bewusst kein "git subtree split": Der Pfad Version_04/ existiert erst seit
der Verzeichnistrennung, ein Split braechte daher nur 7 der 41 einschlaegigen
Commits - eine Teilhistorie, die vollstaendig aussieht und es nicht ist.

Stand: 5 Teile, 23 Kapitel, 5 Anhaenge, 292 Abschnitte, 703 Querverweise,
325 Indexmarken, 73 Beispielprogramme, 32 SVGs, 4 Plotly-Figuren,
25 Notebooks, PDF mit 715 Seiten.

Zusaetzlich in diesem Commit:

* pyproject.toml mit Abhaengigkeitsgruppen finance, large-scale, api,
  figures, dev, empfehlungen. Die abgedruckte requirements.txt bleibt
  unveraendert daneben bestehen. ortools steht in der Grundausstattung,
  highspy erst in [large-scale] - so kann der HiGHS-Symbolkonflikt bei der
  schlanken Installation gar nicht erst auftreten.

* Dabei zwei Funde: graphviz wird von erzeuge_architektur_diagramme.py
  importiert, fehlt aber in requirements.txt (jetzt in [figures]); pymoo
  steht in requirements.txt, wird aber von keinem Programm importiert,
  sondern nur im Kapitel Metaheuristiken empfohlen (jetzt in
  [empfehlungen]).

* NEUER_TITEL.md nach Kritik_und_Verbesserungsvorschlaege/ verschoben - es
  ist die Vorlage des Titelblatts, kein Bestandteil des Werks. Die beiden
  Fundstellen in PROGRESS.md und erzeuge_titelseite.py nachgezogen.

* PROGRESS.md nannte noch den Untertitel der ersten Fassung; auf den
  tatsaechlichen aus erzeuge_titelseite.py korrigiert.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

OR_HTML_04/programme/Backtest_Fallen.py

@@ -0,0 +1,96 @@
+#!/usr/bin/env python3
+
+# Backtest_Fallen.py
+"""
+Kapitel Handelsmaschine: Wie leicht man sich selbst betruegt.
+
+Demonstriert an SIMULIERTEN Daten (also ohne jede echte Prognosekraft),
+wie gross die scheinbare Ueberrendite durch typische Backtest-Fehler wird.
+Weil die Daten reines Rauschen sind, ist JEDE positive Ueberrendite ein Artefakt.
+"""
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+
+
+def erzeuge_zufallsmarkt(tage=1260, titel=15, seed=7):
+    """Reines Rauschen: kein Titel hat echte Prognosekraft."""
+    rng = np.random.default_rng(seed)
+    renditen = rng.normal(0.0003, 0.015, size=(tage, titel))
+    index = pd.bdate_range("2020-01-01", periods=tage)
+    return pd.DataFrame(renditen, index=index,
+                        columns=[f"T{i:02d}" for i in range(titel)])
+
+
+def strategie(renditen, lookahead=False, survivorship=False,
+              ohne_kosten=False, gebuehr=0.0015):
+    """Einfache Momentum-Strategie mit optional eingebauten Fehlern."""
+    fenster = 60
+    kapital = [100.0]
+    gewichte = np.ones(renditen.shape[1]) / renditen.shape[1]
+
+    daten = renditen
+    if survivorship:
+        # FEHLER: nur die im Nachhinein besten Titel ins Universum lassen
+        beste = renditen.sum().nlargest(renditen.shape[1] // 2).index
+        daten = renditen[beste]
+        gewichte = np.ones(len(beste)) / len(beste)
+
+    for t in range(fenster, len(daten) - 1):
+        if t % 21 == 0:                                  # monatlich
+            if lookahead:
+                # FEHLER: Signal nutzt die Rendite von MORGEN
+                signal = daten.iloc[t + 1].values
+            else:
+                signal = daten.iloc[t - fenster:t].mean().values
+
+            neue = (signal > np.median(signal)).astype(float)
+            neue = neue / neue.sum() if neue.sum() > 0 else gewichte
+            if not ohne_kosten:
+                kapital[-1] *= (1 - np.abs(neue - gewichte).sum() * gebuehr)
+            gewichte = neue
+
+        kapital.append(kapital[-1] * (1 + float(gewichte @ daten.iloc[t + 1].values)))
+    return np.array(kapital)
+
+
+def cagr(verlauf, jahre):
+    return (verlauf[-1] / verlauf[0]) ** (1 / jahre) - 1
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    renditen = erzeuge_zufallsmarkt()
+    jahre = len(renditen) / 252
+    markt = 100 * (1 + renditen.mean(axis=1)).cumprod().values
+
+    print("=" * 84)
+    print("  DIE FUENF SELBSTTAEUSCHUNGEN - GEMESSEN AN REINEM RAUSCHEN")
+    print("=" * 84)
+    print("Die Daten sind zufaellig erzeugt. Es gibt KEINE echte Prognosekraft.")
+    print("Jede Ueberrendite unten ist daher ein reines Artefakt.\n")
+    print(f"{'Variante':<44} {'CAGR':>9} {'ggue. Markt':>13}")
+    print("-" * 84)
+
+    basis = cagr(markt, jahre)
+    print(f"{'Markt (Gleichgewichtung, Referenz)':<44} {basis*100:>8.2f} % "
+          f"{0.0:>12.2f} %")
+
+    varianten = [
+        ("Ehrlich: Signal aus Vergangenheit, mit Kosten", {}),
+        ("FEHLER 1: Lookahead (Signal kennt morgen)", {"lookahead": True}),
+        ("FEHLER 2: Survivorship (nur Gewinner im Universum)", {"survivorship": True}),
+        ("FEHLER 3: Transaktionskosten ignoriert", {"ohne_kosten": True}),
+        ("FEHLER 1+2+3 kombiniert", {"lookahead": True, "survivorship": True,
+                                     "ohne_kosten": True}),
+    ]
+    for name, argumente in varianten:
+        verlauf = strategie(renditen, **argumente)
+        wert = cagr(verlauf, jahre)
+        print(f"{name:<44} {wert*100:>8.2f} % {(wert-basis)*100:>+12.2f} %")
+
+    print("-" * 84)
+    print("FEHLER 4 (Overfitting) und FEHLER 5 (Data Snooping) lassen sich so nicht")
+    print("zeigen - sie entstehen erst durch WIEDERHOLTES Probieren. Faustregel:")
+    print("Wer 20 Strategien testet, findet auch in reinem Rauschen eine mit")
+    print("Signifikanz auf dem 5-%-Niveau. Genau das ist der Punkt.")
+    print("=" * 84)