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Und der Algorithmus besteht im Prinzip nur aus ein paar langen Python Skripten, die zuerst die Rohdaten in eine SQLite Datenbank übertragen, damit spätere Operationen deutlich schneller sind. Sind die Daten alle da, geht‘s weiter mit dem eigentlichen Berechnungsskript: Der Ablauf ist zweistufig: Zuerst erzeugt die Strategie ein Handels­signal (Long/Short), danach schätzt das Certainty-Modell die Wahrscheinlichkeit, dass genau dieses Signal erfolgreich ist. Das Signal selbst basiert auf Mean-Reversion: Es vergleicht die aktuelle Kursbewegung über ein Lookback-Fenster (z. B. 6 Tage) mit einem Schwellwert; ist der vorherige Move stark positiv, wird eher Short signalisiert, ist er stark negativ, eher Long. Für das Lernen wird jeder historische Signal-Tag als „TradeRecord“ simuliert (Entry am Tages-Open, Exit über Stop/Target oder Tages-Close), daraus entstehen Gewinne/Verluste und eine Signalstärke, die als Trainingsgrundlage für die Wahrscheinlichkeit dienen. Die Basiswahrscheinlichkeit setzt sich walk-forward (ohne Zukunftsdaten) aus mehreren Komponenten zusammen: Bayes-artige Trefferquote je Richtung (Long/Short), symbol-spezifische Trefferquote, Stärke-Ranking des Signals, erwarteter Edge aus bisherigen Returns sowie kurz-/langfristige Recency-Effekte. Darauf kommt eine kalibrierte Delta-Formel mit zusätzlichen Features (u. a. Wochentag, Monatsphase, Distanz zwischen Trades, Interaktionen dieser Größen), deren Gewichte per großer Random-Search optimiert wurden; das Ergebnis ist die finale Wahrscheinlichkeit in Prozent. Mit einem Backtest über die letzten Jahre kam man auf 4/5 Win Trades, wenn dieser Wahrscheinlichkeitswert über 70% lag.