Live kalibracja modeli. Złe dni publiczne.

Co mierzymy (i czego nie)

• Hit rate = settlowane predykcje, gdzie predicted_direction zgodził się ze zrealizowanym kierunkiem w horyzoncie predykcji (typowo 5 dni handlowych). Baseline = 50% (rzut monetą).
• Brier score = średni kwadrat błędu między confidence a wynikiem (0 perfect, 0.25 losowo). Niżej = lepiej.
• Gap kalibracji = |avg_confidence − hit_rate|. Bliski zera = deklarowane confidence zgadza się z rzeczywistością. > 0.10 = overconfident.
• Bandy confidence = predykcje zgrupowane po deklarowanym confidence. Dla każdej grupy bar pokazuje rzeczywisty hit rate vs środek pasma (przerywana linia = perfekcyjna kalibracja).

Czego NIE mierzymy: slippage, opłaty, podatki, jakość fillu, impact rozmiaru pozycji. Kalibracja pokazuje czy kierunek sygnału był poprawny. Netto P&L po egzekucji to osobna kwestia — patrz backtester (default 5 bps slippage) i /api/calibration raw data do reprodukowalności.

Cadence settlementu: accuracy tracker (src/modules/ml/accuracy_tracker.js) settluje wiersze ~6 godzin po zamknięciu horyzontu predykcji. Świeże predykcje pojawiają się tu dopiero gdy horyzont upłynął plus ten 6h bufor.