Hyperliquid SOL Perp Funding-Extrem-Contrarian — Long-Short, Einzelwert: FADE überfüllte Positionierung, wenn der rollierende Funding-Z-Score einen Extremwert erreicht (sehr positives Funding = überhebelte Longs → SHORT; sehr negatives = kapitulierte Shorts → LONG), bestätigt durch Nicht-Bestätigung des Preises, Ausstieg bei Funding-Reversion / ATR-Stop / Zeit-Stop (SOLUSDT.HYPERLIQUID, 4H, 3-Parameter)

Eine LONG-SHORT, einzelinstrument, POSITIONING-getriebene Contrarian-Strategie auf dem Hyperliquid-SOL-Perpetual, aufgebaut um ein NON-OHLCV mechanisches Signal — perpetual FUNDING — nutzte den OPPOSITE-Weg zur toten Cash-and-Carry-Familie der Fabrik. Dies ist NOT ein delta-neutraler Carry (der starb, weil das Funding-P&L im Vergleich zum Basis-Rauschen zu klein war) und NOT Preis-Momentum (die HL-Momentum-Körbe sind 0/84). Stattdessen wird Funding als Crowding-/Positionierungsmesser verwendet, um einen DIRECTIONAL-Fade zu timen: das gut dokumentierte Ergebnis, dass Longs überhebelt sind und fürs Halten zahlen, wenn das Perp-Funding extrem positiv ist — ein Zustand, der historisch LOWER vorwärtsgerichteten Perp-Renditen vorausgeht (Squeeze-/Washout-Risiko), und symmetrisch markiert extrem negatives Funding kapitulierte Shorts, die Erholungen vorausgehen. Gewählt, um drei unterrepräsentierte Kategorien gleichzeitig zu füllen: HYPERLIQUID (6.8% vs. 20%-Ziel), long_short (14.2%), und ein datensicherer Nicht-OHLCV-Edge, der nicht im OHLCV-Overfitting-Friedhof liegt. Bewusst einzelwertig und 3-parametrig gehalten, um es implementierbar zu halten (die Multi-Instrument-HL-Körbe starben an Coding-Timeouts) und um Overfitting zu widerstehen. IMPLEMENTATION NOTE: die Funding-Baseline als rollierendes Deque pflegen, das inkrementell aktualisiert wird (O(1) pro Update) — NEVER die vollständige Funding-Serie innerhalb von on_bar neu scannen (dieses Muster verursachte die wiederholten 300-Sandbox-Timeouts).

Iteration 2 behebt den einzelnen Layer-2-Fehler (`FactoryStrategy._bar_ts() takes 1 positional argument but 2 were given`, alle sechs Szenarien). Der Layer-2-`_StrategyProxy` bindet jedes aufrufbare Attribut der Strategie über `types.MethodType` an einen einfachen Wrapper, was die Einargument-`_bar_ts`-Staticmethod der Basisklasse in eine gebundene Methode umwandelt — sodass `self._bar_ts(bar)` mit zwei Argumenten ankommt. Der minimale Fix ersetzt diesen einen Aufruf durch einen Modul-Level-`_bar_timestamp_ns(bar)`-Helfer, der `bar.ts_event` (mit Fallback auf `ts_init`) direkt ausliest — verhaltensidentisch, immun gegen das Rebinding des Proxys. Nichts sonst hat sich geändert: Imports, Klassenstruktur, Funding-Parsing, Signallogik, Ein- und Ausstiege sowie Sizing sind byteidentisch zu previous_code, das Layer 1 bestanden hat, sodass keine frühere Prüfung regressieren kann. Hinweis: `_bar_interval_ns` wird weiterhin von `__init__` aufgerufen, das auf der echten Instanz läuft, bevor der Proxy irgendetwas rebindet, ist also unbetroffen. Leverage 2.0 wird in `position_size` über `self.config.leverage` in der Gross-Notional-Obergrenze verwendet.

Negativer-Erwartungswert Einzelwert-Funding-Extrem-Contrarian-Fade — kein Edge, das optimiert werden könnte. PF 0.60, total_return -33.7%, Sharpe -0.42, Erwartungswert -$156/Trade, und avg_trade_return_pct -0.37% (negativ, unterhalb der 0.15% Hyperliquid-Gebührenuntergrenze, L22). Verlustbringend in jedem Jahr (2024 -14.8%, 2025 -13.8%, 2026 -6.5%) mit sowohl der Long- als auch der Short-Seite unter -43% Trefferquote und avg_loss > avg_win — der Contrarian-Fade befindet sich systematisch auf der falschen Seite der Bewegung, und der einzige positive Monat ist ein einzelner +10.77%-Ausreißertag (Kurtosis 9.8). Der Mechanismus ist gut implementiert (kein Timeout, Funding wird gutgeschrieben), fällt aber in zwei Familien ohne Überlebende: Einzelwert-Mean-Reversion/Fade (L55) und Single-Perp-supplementär(Funding)-gesteuert direktional (L73). Das Preis-Nicht-Bestätigungs-Gate hat keinen echten Edge hinzugefügt. Das Vorzeichen des Erwartungswerts pro Trade ist negativ, was kein Parameter-Tuning umkehren kann. Nicht wert, 2 Stunden Optimierung zu investieren. Fehlermuster: fee_edge/no_edge Single-Perp-Funding-gesteuerter Contrarian-Fade.

Verifikation fehlgeschlagen (Layer 2 — synthetische Szenarien): Verwendete Parameter: ['exit_z', 'entry_z', 'atr_bars', 'risk_frac', 'min_prints', 'confirm_bars', '_param_bounds', 'atr_stop_mult', 'max_hold_bars', 'max_lag_seconds', 'max_notional_frac', 'funding_lookback_prints'] Prüfen, dass __init__ alle Attribute aus self.parameters.get() setzt. - steady_uptrend: TypeError: FactoryStrategy._bar_ts() takes 1 positional argument but 2 were given (bar timestamp: 1735690500000) - steady_downtrend: TypeError: FactoryStrategy._bar_ts() takes 1 positional argument but 2 were given (bar timestamp: 1735690500000) - flat_ranging: TypeError: FactoryStrategy._bar_ts() takes 1 positional argument but 2 were given (bar timestamp: 1735690500000) - volatility_spike: TypeError: FactoryStrategy._bar_ts() takes 1 positional argument but 2 were given (bar timestamp: 1735690500000) - zero_volume: TypeError: FactoryStrategy._bar_ts() takes 1 positional argument but 2 were given (bar timestamp: 1735690500000) - price_gap: TypeError: FactoryStrategy._bar_ts() takes 1 positional argument but 2 were given (bar timestamp: 1735690500000)