analiza Ferestre v2: fereastra optima pe edge/durata/fiabilitate

Script nou generate_ferestre_v2.py (citeste backtest.xlsx read-only, scrie
data/Ferestre_v2.xlsx separat). Tabel unic cu toate variantele + validari
forward (lunar, train/test 70/30, walk-forward 3 felii) + bootstrap CI +
grafic echitate. Recomandari A (19:15-20:15) / B (19:45-21:45) / W (19:15-22:15).
Ghid de reluare in CLAUDE.md.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

CLAUDE.md

@@ -57,6 +57,20 @@ The `Sesiune` column is computed by `_f_session` from `Data` + `Ora RO` (Romania
 
 `STOPPING_RULE.md` is a **signed document** (the user committed it as a commitment). It defines GO LIVE / EXTEND / ABANDON thresholds: `N≥40`, `WR≥55%`, `Expectancy≥+0.20R`. Treat these numbers as fixed unless the user explicitly asks to renegotiate them — do not "improve" them in passing.
 
+## Ferestre v2 — analiză edge/fereastră (scripts/generate_ferestre_v2.py)
+
+Analiză separată care găsește **fereastra de timp (ora RO) cu cel mai bun raport edge / nr. tranzacții / durată**, fără să breach-uiască contul prop. Citește `data/backtest.xlsx` **read-only** și scrie un fișier nou `data/Ferestre_v2.xlsx` (NU atinge workbook-ul cu tranzacții; date_grafic rămâne sheet vizibil ca să se randeze chart-ul).
+
+**Reluare după ce Marius adaugă tranzacții noi:**
+```powershell
+python scripts/generate_ferestre_v2.py
+```
+Totul se recalculează automat din `backtest.xlsx` (R/$ deja calculate de Excel; scriptul nu recalculează formule). Conține: Concluzii, Tabel unic cu toate variantele, validări Forward 1 (lunar) / Forward 2 (train-test 70/30) / Walk-forward (3 felii) pe toate ferestrele, bootstrap CI, calendar, grafic echitate.
+
+**ÎNAINTE de analiză — verifică typo-uri de tastare în Trades** (TP%/SL% cu zecimală lipsă umflă fals edge-ul). Cele găsite și corectate manual: #314 (TP2 17→0.17), #298 (TP0 0.5→0.05), #240 (TP1 0.8→0.08). La date noi, caută valori TP/SL ≥1 sau TP0>TP1>TP2 inversate și confirmă cu Marius înainte de a corecta.
+
+**Findings curente (330 trade-uri, ian–mai 2026, doar `hybrid_be` e pozitiv pe ansamblu ~+0.05R):** edge-ul vine din CÂND, nu din management; 18:00–19:00 RO = zonă moartă; ora de start optimă = 19:15. Trei configurații recomandate: **A** 19:15–20:15 (1h, edge max/timp min), **B** 19:45–21:45 prima (cea mai robustă pe toate validările), **W** 19:15–22:15 prima (volum/bani max raportat la timp; +30 min până la 22:45 aduc doar ~+$61). Filtrele direcționale (buy) par mai bune dar pică out-of-sample. Edge subțire → ipoteze de confirmat live.
+
 ## Reference docs
 
 - `strategie_M2D.md` — M2D setup rules (color-coded dot bands on TF mare/mic, SL/TP placement, session filters).

scripts/generate_ferestre_v2.py

@@ -0,0 +1,458 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""Generează data/Ferestre_v2.xlsx — analiză edge × durată × fiabilitate.
+
+CITEȘTE backtest.xlsx (read-only) și SCRIE un fișier nou separat.
+NU atinge backtest.xlsx (păstrează dropdown-urile, chart-ul, tranzacțiile).
+Reruleaza oricând după ce adaugi tranzacții noi:
+    python scripts/generate_ferestre_v2.py
+"""
+import statistics
+import random
+from collections import defaultdict
+from datetime import datetime, time, date, timedelta
+import openpyxl
+from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment, Border, Side
+from openpyxl.utils import get_column_letter
+from openpyxl.chart import LineChart, Reference
+from openpyxl.drawing.line import LineProperties
+from openpyxl.chart.shapes import GraphicalProperties
+
+SRC = "D:/PROIECTE/atm-backtesting/data/backtest.xlsx"
+OUT = "D:/PROIECTE/atm-backtesting/data/Ferestre_v2.xlsx"
+STRATS = ['tp0only', 'tp1only', 'tp2only', 'hybrid_be', 'hybrid_nobe']
+ACCT, DAILY, MAXL = 50000.0, 2000.0, 3500.0
+ROLUNI = {1: 'Ian', 2: 'Feb', 3: 'Mar', 4: 'Apr', 5: 'Mai', 6: 'Iun',
+          7: 'Iul', 8: 'Aug', 9: 'Sep', 10: 'Oct', 11: 'Noi', 12: 'Dec'}
+
+
+# ---------- load ----------
+def load():
+    wb = openpyxl.load_workbook(SRC, read_only=True, data_only=True)
+    ws = wb['Trades']
+    it = ws.iter_rows(min_row=1, values_only=True)
+    hdr = next(it)
+    h = {x: i for i, x in enumerate(hdr) if x is not None}
+    rows = []
+    for row in it:
+        o = row[h['Outcome']]
+        if o is None or str(o).strip() == '':
+            continue
+        t = row[h['Ora RO']]
+        if isinstance(t, (int, float)):
+            hh = int(t); mm = round((t - hh) * 100); tt = time(hh, mm)
+        else:
+            p = str(t).split(':'); tt = time(int(p[0]), int(p[1]))
+        d = datetime.fromisoformat(str(row[h['Data']])).date()
+        rec = {'num': row[h['#']], 'd': d, 'min': tt.hour * 60 + tt.minute,
+               't': tt.strftime('%H:%M'), 'dir': row[h['Direcție']]}
+        for s in STRATS:
+            rec['R_' + s] = row[h['R_' + s]]
+            rec['$_' + s] = row[h['$_' + s]]
+        rows.append(rec)
+    rows.sort(key=lambda r: (r['d'], r['min']))
+    return rows
+
+
+# ---------- engine ----------
+def in_window(rows, s, e):
+    return [r for r in rows if s <= r['min'] < e]
+
+
+def apply_filter(rows, f):
+    if f == 'toate':
+        return rows
+    byd = defaultdict(list)
+    for r in rows:
+        byd[r['d']].append(r)
+    out = []
+    if f == 'prima':
+        for d, rs in byd.items():
+            out.append(rs[0])
+    elif f == 'prima2':
+        for d, rs in byd.items():
+            out.extend(rs[:2])
+    elif f == 'buy':
+        out = [r for r in rows if r['dir'] == 'Buy']
+    elif f == 'sell':
+        out = [r for r in rows if r['dir'] == 'Sell']
+    elif f == 'prima_buy':
+        for d, rs in byd.items():
+            b = [r for r in rs if r['dir'] == 'Buy']
+            if b:
+                out.append(b[0])
+    elif f == 'prima_sell':
+        for d, rs in byd.items():
+            x = [r for r in rs if r['dir'] == 'Sell']
+            if x:
+                out.append(x[0])
+    out.sort(key=lambda r: (r['d'], r['min']))
+    return out
+
+
+def metrics(rows, strat):
+    n = len(rows)
+    if n == 0:
+        return None
+    R = [r['R_' + strat] for r in rows]
+    D = [r['$_' + strat] for r in rows]
+    eq = ACCT; peak = ACCT; maxdd = 0.0
+    cur = None; daycum = 0.0; daymin = 0.0; dbreach = False; mbreach = False
+    for r in rows:
+        if r['d'] != cur:
+            cur = r['d']; daycum = 0.0; daymin = 0.0
+        daycum += r['$_' + strat]; daymin = min(daymin, daycum)
+        if -daymin >= DAILY:
+            dbreach = True
+        eq += r['$_' + strat]; peak = max(peak, eq); maxdd = max(maxdd, peak - eq)
+        if peak - eq >= MAXL:
+            mbreach = True
+    return dict(n=n, wr=sum(1 for x in R if x > 0) / n * 100, exp=statistics.mean(R),
+                totR=sum(R), totD=sum(D), maxdd=maxdd, breach=dbreach or mbreach)
+
+
+def expr_on(rows, cfg):
+    """ExpR (R mediu) pentru cfg pe un subset de rânduri; None dacă nu sunt tranzacții."""
+    sel = apply_filter(in_window(rows, cfg['s'], cfg['e']), cfg['filt'])
+    if not sel:
+        return None
+    return statistics.mean([r['R_' + cfg['strat']] for r in sel])
+
+
+def bootstrap(rows, strat, nboot=10000, seed=12345):
+    """Re-eșantionare cu înlocuire: distribuția lui ExpR și a $ total pe N tranzacții."""
+    rnd = random.Random(seed)
+    R = [r['R_' + strat] for r in rows]
+    D = [r['$_' + strat] for r in rows]
+    n = len(R)
+    if n == 0:
+        return dict(n=0, expR_med=0, expR_lo=0, expR_hi=0, p_pos=0, p_02=0, totD_med=0, totD_lo=0, totD_hi=0)
+    means_R = []; tot_D = []
+    for _ in range(nboot):
+        sample = [rnd.randrange(n) for _ in range(n)]
+        means_R.append(sum(R[i] for i in sample) / n)
+        tot_D.append(sum(D[i] for i in sample))
+    means_R.sort(); tot_D.sort()
+
+    def pct(arr, p):
+        return arr[min(len(arr) - 1, int(p * len(arr)))]
+
+    return dict(
+        n=n,
+        expR_med=means_R[len(means_R) // 2],
+        expR_lo=pct(means_R, 0.025), expR_hi=pct(means_R, 0.975),
+        p_pos=sum(1 for x in means_R if x > 0) / nboot * 100,
+        p_02=sum(1 for x in means_R if x >= 0.20) / nboot * 100,
+        totD_med=tot_D[len(tot_D) // 2],
+        totD_lo=pct(tot_D, 0.025), totD_hi=pct(tot_D, 0.975),
+    )
+
+
+def fmt(m):
+    return f"{m // 60:02d}:{m % 60:02d}"
+
+
+# ---------- styles ----------
+TITLE = Font(bold=True, size=14, color="1F4E78")
+SUB = Font(bold=True, size=11, color="1F4E78")
+HF = Font(bold=True, color="FFFFFF")
+HFILL = PatternFill("solid", fgColor="1F4E78")
+GOOD = PatternFill("solid", fgColor="C6EFCE")
+WARNF = PatternFill("solid", fgColor="FFEB9C")
+BAD = PatternFill("solid", fgColor="FFC7CE")
+GREY = PatternFill("solid", fgColor="F2F2F2")
+CTR = Alignment(horizontal="center")
+LEFT = Alignment(horizontal="left", wrap_text=True)
+THIN = Border(left=Side(style="thin", color="BFBFBF"), right=Side(style="thin", color="BFBFBF"),
+              top=Side(style="thin", color="BFBFBF"), bottom=Side(style="thin", color="BFBFBF"))
+
+
+def build():
+    T = load()
+    d0 = min(r['d'] for r in T); d1 = max(r['d'] for r in T)
+    alld = sorted(set(r['d'] for r in T))
+
+    A = dict(s=19 * 60 + 15, e=20 * 60 + 15, filt='toate', strat='hybrid_be')
+    B = dict(s=19 * 60 + 45, e=21 * 60 + 45, filt='prima', strat='hybrid_be')
+    W = dict(s=19 * 60 + 15, e=22 * 60 + 15, filt='prima', strat='hybrid_be')
+    cut = alld[int(len(alld) * 0.70)]
+    tr = [r for r in T if r['d'] < cut]
+    te = [r for r in T if r['d'] >= cut]
+
+    # toate variantele analizate (folosite în tabelul unic ȘI în toate validările)
+    VARIANTS = [
+        ("BRUT (referință)", dict(s=0, e=1440, filt='toate', strat='hybrid_be'), GREY),
+        ("A ⭐ edge/timp", A, GOOD),
+        ("familia 19:15", dict(s=19 * 60 + 15, e=20 * 60 + 45, filt='prima', strat='hybrid_be'), None),
+        ("familia 19:15", dict(s=19 * 60 + 15, e=21 * 60 + 15, filt='prima', strat='hybrid_be'), None),
+        ("B ⭐ echilibru", B, GOOD),
+        ("C direcție (fragil)", dict(s=19 * 60 + 15, e=21 * 60 + 15, filt='prima_buy', strat='tp1only'), WARNF),
+        ("familia 19:15", dict(s=19 * 60 + 15, e=21 * 60 + 45, filt='prima', strat='hybrid_be'), None),
+        ("W ⭐ volum/bani", W, GOOD),
+        ("fereastra ta", dict(s=19 * 60 + 30, e=22 * 60 + 45, filt='prima', strat='hybrid_be'), WARNF),
+        ("alt. mai lungă", dict(s=19 * 60 + 15, e=22 * 60 + 45, filt='prima', strat='hybrid_be'), None),
+        ("familia 19:15", dict(s=19 * 60 + 15, e=23 * 60, filt='prima', strat='hybrid_be'), None),
+    ]
+
+    def msel(rows, cfg):
+        return metrics(apply_filter(in_window(rows, cfg['s'], cfg['e']), cfg['filt']), cfg['strat'])
+
+    def wlabel(cfg):
+        dd = cfg['e'] - cfg['s']
+        return "(fără fer.)" if dd >= 1440 else f"{fmt(cfg['s'])}-{fmt(cfg['e'])}"
+
+    def expcolor(e):
+        return GOOD if e >= 0.10 else (WARNF if e >= 0 else BAD)
+
+    wb = openpyxl.Workbook(); ws = wb.active; ws.title = "Ferestre v2"
+    ws.sheet_view.showGridLines = False
+    for i, w in enumerate([21, 15, 8, 13, 9, 9, 9, 16, 9, 10, 10, 9], 1):
+        ws.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = w
+    state = {'R': 1}
+
+    def put(r, c, v, font=None, fill=None, fmtn=None, align=None, border=False):
+        cell = ws.cell(row=r, column=c, value=v)
+        if font: cell.font = font
+        if fill: cell.fill = fill
+        if fmtn: cell.number_format = fmtn
+        if align: cell.alignment = align
+        if border: cell.border = THIN
+        return cell
+
+    def title(txt):
+        put(state['R'], 1, txt, SUB); state['R'] += 1
+
+    def headers(hs):
+        for j, hh in enumerate(hs, 1):
+            put(state['R'], j, hh, HF, HFILL, align=CTR, border=True)
+        state['R'] += 1
+
+    def row(vals, fills=None, fmts=None):
+        for j, v in enumerate(vals, 1):
+            f = fills[j - 1] if fills else None
+            nf = fmts[j - 1] if fmts else None
+            put(state['R'], j, v, fill=f, fmtn=nf, border=True, align=CTR if j > 1 else LEFT)
+        state['R'] += 1
+
+    def note(txt):
+        put(state['R'], 1, txt, align=LEFT); state['R'] += 1
+
+    def blank():
+        state['R'] += 1
+
+    def pad(vals, fills, fmts, n=12):
+        while len(vals) < n:
+            vals.append(""); fills.append(None); fmts.append(None)
+        return vals, fills, fmts
+
+    put(state['R'], 1, "FERESTRE v2 — edge × durată × fiabilitate", TITLE); state['R'] += 1
+    note(f"Sursă: backtest.xlsx · {len(T)} tranzacții M2D/DIA · {d0:%d.%m.%Y}–{d1:%d.%m.%Y} · ora RO · cont prop $50k (daily $2k / max $3.5k)")
+    note("Date corectate (typo #314/#298/#240). ExpR = R mediu/tranzacție · maxDD = drawdown maxim pe traseu · 'breach' = ar fi omorât contul prop.")
+    blank()
+
+    title("CONCLUZII (citește întâi astea)")
+    for c in [
+        "1. Edge real dar MODEST. Pe toate cele 330 de tranzacții, doar managementul hybrid_be e pozitiv (~+0.05R). Edge-ul vine din CÂND tranzacționezi, nu din ce management alegi.",
+        "2. Fereastra de aur = ~19:00–21:00 RO. Ora 18:00–19:00 e zonă moartă (−0.10R); orice fereastră care o include își diluează edge-ul. Ora de START optimă = 19:15.",
+        "3. Trei opțiuni recomandate: A = 19:15–20:15 (1h, edge maxim/tranzacție, timp minim) · B = 19:45–21:45 (2h, cel mai bun edge robust, trece pragul 0.20R) · W = 19:15–22:15 (3h, cei mai mulți bani raportat la timp: +$1.3k vs B, N=89, edge 0.17R sub prag). A prelungi până la 22:45 aduce doar ~+$61 marginal.",
+        "4. Pt durate SCURTE (≤2h) plasarea B (19:45-21:45) bate start-ul 19:15; 19:15 câștigă DOAR pe ferestre lungi (3h+). B rămâne cea mai de încredere (pozitiv în fiecare lună, cel mai puternic out-of-sample, cel mai bun interval bootstrap).",
+        "5. Bootstrap (10.000 scenarii): edge-ul e pozitiv în 98–99% din cazuri → e REAL, nu noroc. DAR mărimea lui e incertă: ~50% șansă să fie efectiv peste 0.20R. Adevărul probabil e 0.10–0.21R.",
+        "6. Filtrele direcționale (doar Buy — rândul C) dau ExpR mai mare, dar interval bootstrap mai larg cu limita de jos lângă 0 și depind de regimul bull → fragile. Vezi validările: edge-ul direcției se clatină pe felii, A/B/W nu. Opțiunile A/B/W nu depind de direcție.",
+        "7. Calendarul de evenimente (FOMC/NFP) NU influențează negativ; prea puține zile pt o regulă de news-filter.",
+        "8. Avertisment: ~5000 configurații scanate pe eșantion mic → tratează totul ca IPOTEZE de confirmat live, nu certitudini.",
+    ]:
+        note(c)
+    blank()
+
+    # ===================== TABEL UNIC =====================
+    title("TABEL UNIC — toate variantele (management hybrid_be, dacă nu scrie altfel în Filtru)")
+    note("Sortate după durată. Rol: ⭐ = recomandate (A edge/timp · B echilibru · W volum-bani) · BRUT = referință fără fereastră (sparge contul!) · "
+         "'fereastra ta' = 19:30-22:45 · C = variantă pe direcție (mai fragilă). CI 95% ExpR = interval bootstrap (dacă e tot peste 0 → edge robust). "
+         "OOS = edge pe ultimele ~6 săpt. (verde ≥0.10). Δ$ vs B = bani față de B. Toate sunt non-breach (maxDD ~$1.1–1.9k) EXCEPTÂND BRUT.")
+    bD = metrics(apply_filter(in_window(T, B['s'], B['e']), B['filt']), B['strat'])['totD']
+
+    def mrow(rol, cfg, fill):
+        sel = apply_filter(in_window(T, cfg['s'], cfg['e']), cfg['filt'])
+        m = metrics(sel, cfg['strat']); b = bootstrap(sel, cfg['strat'])
+        oosm = msel(te, cfg); oosx = oosm['exp'] if oosm else 0.0
+        foos = expcolor(oosx)
+        dd = cfg['e'] - cfg['s']
+        durs = "—" if dd >= 1440 else f"{dd // 60}h{dd % 60:02d}"
+        flt = cfg['filt'] + ("·tp1only" if cfg['strat'] == 'tp1only' else "")
+        row([rol, wlabel(cfg), durs, flt, m['n'], m['wr'], round(m['exp'], 3),
+             f"[{b['expR_lo']:+.2f};{b['expR_hi']:+.2f}]", round(oosx, 3),
+             round(m['totD']), round(m['totD'] - bD), round(m['maxdd'])],
+            fills=[fill, None, None, None, None, None, None, None, foos, None, None, None],
+            fmts=[None, None, None, None, '0', '0.0"%"', '0.000', None, '0.000', '$#,##0', '$#,##0', '$#,##0'])
+
+    headers(["Rol", "Fereastră RO", "Durată", "Filtru", "N", "WR%", "ExpR", "CI 95% ExpR", "OOS", "$ total", "Δ$ vs B", "maxDD$"])
+    for rol, cfg, fill in VARIANTS:
+        mrow(rol, cfg, fill)
+    blank()
+    note("Cum citești: B face $%d în 2h. W (19:15-22:15) face cu ~$%d mai mult dar în 3h și cu edge/tranzacție mai mic. "
+         "Fereastra ta (19:30-22:45) face MAI PUȚIN decât B — problema e start-ul la 19:30 (pierzi slotul tare 19:15-19:30). "
+         "BRUT (fără fereastră) sparge contul prop. C (direcție) are edge mai mare dar fragil."
+         % (round(bD), round(metrics(apply_filter(in_window(T, W['s'], W['e']), 'prima'), 'hybrid_be')['totD'] - bD)))
+    blank()
+
+    # ===================== EXPLICAȚII VALIDĂRI =====================
+    title("CE ÎNSEAMNĂ VALIDĂRILE (citește înainte de tabelele de mai jos)")
+    note("• ExpR = R mediu pe tranzacție = EDGE-ul. 1R = riscul tău pe o tranzacție (SL). +0.20R înseamnă că, în medie, câștigi 0.2× riscul pe fiecare tranzacție. Negativ = pierzi în medie.")
+    note("• Forward 1 (LUNAR): edge-ul calculat în FIECARE lună separat. Vrei pozitiv în toate lunile = edge constant, nu noroc concentrat într-o lună. Atenție: N mic/lună (6–17) → o singură tranzacție mișcă mult media.")
+    note("• Forward 2 (TRAIN/TEST): 'antrenez' pe primele 70% din zile, apoi verific pe ultimele 30% pe care nu le-am folosit la alegere (out-of-sample). ExpR test ≈ ExpR train → edge robust. ExpR test mult mai mic sau negativ → era 'potrivit pe trecut' (overfit).")
+    note("• Walk-forward (3 FELII): împart perioada în 3 bucăți cronologice egale. P1 = început, P2 și P3 = 'viitorul' față de P1. O regulă bună rămâne pozitivă în toate trei feliile — nu doar la început.")
+    note("• Culori în toate validările: VERDE = bun (≥0.10R) · GALBEN = slab (0–0.10R) · ROȘU = negativ. Gol = nicio tranzacție în acea felie/lună.")
+    blank()
+
+    # ===================== FORWARD 1 — LUNAR (toate variantele) =====================
+    months = sorted({f"{r['d']:%Y-%m}" for r in T})
+    mlabels = [ROLUNI[int(m[5:7])] for m in months]
+    title("VALIDARE FORWARD 1 — consistență LUNARĂ (ExpR pe fiecare lună), TOATE variantele")
+    headers(pad(["Variantă", "Fereastră"] + mlabels, [None] * (2 + len(mlabels)), [None] * (2 + len(mlabels)))[0])
+    for rol, cfg, fill in VARIANTS:
+        sel = apply_filter(in_window(T, cfg['s'], cfg['e']), cfg['filt'])
+        bym = defaultdict(list)
+        for r in sel:
+            bym[f"{r['d']:%Y-%m}"].append(r)
+        vals = [rol, wlabel(cfg)]; fills = [fill, None]; fmts = [None, None]
+        for m in months:
+            rr = bym.get(m, [])
+            if rr:
+                e = statistics.mean([x['R_' + cfg['strat']] for x in rr])
+                vals.append(round(e, 3)); fills.append(expcolor(e)); fmts.append('0.000')
+            else:
+                vals.append(""); fills.append(GREY); fmts.append(None)
+        row(*pad(vals, fills, fmts))
+    blank()
+
+    # ===================== FORWARD 2 — TRAIN/TEST (toate variantele) =====================
+    title("VALIDARE FORWARD 2 — TRAIN/TEST 70/30, TOATE variantele")
+    note(f"Train: {tr[0]['d']:%d.%m}–{cut:%d.%m} · Test/OOS: {cut:%d.%m}–{d1:%d.%m}. Verde la 'ExpR test' = edge-ul a ținut pe datele nevăzute. "
+         "Δ (test−train) aproape de 0 sau pozitiv = stabil; foarte negativ = overfit.")
+    headers(["Variantă", "Fereastră", "N train", "ExpR train", "N test", "ExpR test (OOS)", "Δ (test−train)", "", "", "", "", ""])
+    for rol, cfg, fill in VARIANTS:
+        mtr = msel(tr, cfg); mte = msel(te, cfg)
+        etr = mtr['exp'] if mtr else 0.0; ete = mte['exp'] if mte else 0.0
+        ntr = mtr['n'] if mtr else 0; nte = mte['n'] if mte else 0
+        row([rol, wlabel(cfg), ntr, round(etr, 3), nte, round(ete, 3), round(ete - etr, 3), "", "", "", "", ""],
+            fills=[fill, None, None, None, None, expcolor(ete), None, None, None, None, None, None],
+            fmts=[None, None, '0', '0.000', '0', '0.000', '0.000', None, None, None, None, None])
+    blank()
+
+    # ===================== WALK-FORWARD — 3 FELII (toate variantele) =====================
+    n3 = len(alld) // 3
+    P = [set(alld[:n3]), set(alld[n3:2 * n3]), set(alld[2 * n3:])]
+    pr = [(alld[0], alld[n3 - 1]), (alld[n3], alld[2 * n3 - 1]), (alld[2 * n3], alld[-1])]
+    title("VALIDARE WALK-FORWARD — edge pe 3 FELII cronologice, TOATE variantele")
+    note("P1=%s–%s · P2=%s–%s · P3=%s–%s. Vrei pozitiv (verde) în toate trei = edge stabil în timp, nu doar la început." % (
+        pr[0][0].strftime('%d.%m'), pr[0][1].strftime('%d.%m'),
+        pr[1][0].strftime('%d.%m'), pr[1][1].strftime('%d.%m'),
+        pr[2][0].strftime('%d.%m'), pr[2][1].strftime('%d.%m')))
+    headers(["Variantă", "Fereastră", "P1 ExpR", "P2 ExpR", "P3 ExpR", "N total", "", "", "", "", "", ""])
+    for rol, cfg, fill in VARIANTS:
+        sel = apply_filter(in_window(T, cfg['s'], cfg['e']), cfg['filt'])
+        vals = [rol, wlabel(cfg)]; fills = [fill, None]; fmts = [None, None]
+        for ps in P:
+            rr = [r for r in sel if r['d'] in ps]
+            if rr:
+                e = statistics.mean([x['R_' + cfg['strat']] for x in rr])
+                vals.append(round(e, 3)); fills.append(expcolor(e)); fmts.append('0.000')
+            else:
+                vals.append(""); fills.append(GREY); fmts.append(None)
+        vals.append(len(sel)); fills.append(None); fmts.append('0')
+        row(*pad(vals, fills, fmts))
+    note("Observă: A/B/W rămân verzi (pozitive) pe toate feliile = edge stabil. C (direcție) și fereastra ta se clatină mai mult de la o felie la alta. "
+         "Capcana overfit: dacă ai alege ORBEȘTE fereastra cu edge maxim pe P1, ea tinde să se prăbușească pe P2/P3 — de-aia preferăm stabilitatea, nu vârful.")
+    blank()
+
+    # ===================== CALENDAR =====================
+    title("CALENDAR EVENIMENTE — influență?")
+    FOMC = {date(2026, 1, 28), date(2026, 3, 18), date(2026, 4, 29)}
+
+    def first_fri(y, mo):
+        d = date(y, mo, 1)
+        while d.weekday() != 4:
+            d += timedelta(days=1)
+        return d
+
+    NFP = {first_fri(2026, mo) for mo in range(1, 6)}
+    headers(["Grup", "N", "WR%", "ExpR (hybrid_be)", "", "", "", "", "", "", "", ""])
+
+    def grp(rows):
+        Rm = [r['R_hybrid_be'] for r in rows]
+        return len(Rm), (sum(1 for x in Rm if x > 0) / len(Rm) * 100 if Rm else 0), (statistics.mean(Rm) if Rm else 0)
+
+    A_all = apply_filter(in_window(T, A['s'], A['e']), 'toate')
+    for label, rows in (("Zile FOMC", [r for r in T if r['d'] in FOMC]),
+                        ("Restul zilelor", [r for r in T if r['d'] not in FOMC]),
+                        ("Zile NFP (prima vineri)", [r for r in T if r['d'] in NFP]),
+                        ("Config A — toate zilele", A_all),
+                        ("Config A — fără FOMC+NFP", [r for r in A_all if r['d'] not in FOMC | NFP])):
+        n, wr, ex = grp(rows)
+        row([label, n, wr, round(ex, 3), "", "", "", "", "", "", "", ""],
+            fmts=[None, '0', '0.0"%"', '0.000', None, None, None, None, None, None, None, None])
+    note("Verdict: fără efect negativ măsurabil. FOMC/NFP au fost ușor POZITIVE; prea puține zile (3 FOMC, 5 NFP) pt o regulă de news-filter.")
+    blank()
+
+    title("NOTE")
+    for n in [
+        "• Edge real subțire: pe toate tranzacțiile, doar hybrid_be e pozitiv (~+0.05R). Edge-ul vine din CÂND, nu din management.",
+        "• 18:00–19:00 RO = zonă moartă (−0.10R). Ora de start optimă = 19:15.",
+        "• ~5000 configurații scanate → top-by-ExpR supraestimează. De-aia validăm cu lunar + train/test + walk-forward + bootstrap. ExpR ~0.2R pe N~50-94 = interval de încredere larg.",
+        "• Filtrele direcționale (buy/sell) dau edge nominal mai mare dar pică out-of-sample (regim). A/B/W nu depind de direcție.",
+        "• Reruleaza după ce adaugi tranzacții: python scripts/generate_ferestre_v2.py",
+    ]:
+        note(n)
+    blank()
+
+    # ===================== GRAFIC =====================
+    title("GRAFIC — curbă de echitate ($ cumulativ): B vs W (19:15-22:15)")
+    note("Ambele cu filtru Prima + management hybrid_be, pe contul prop $50k. Aliniate pe dată, ca să compari câștigul și 'netezimea'.")
+    chart_anchor = f"A{state['R'] + 1}"
+
+    def daily_sum(cfg):
+        sel = apply_filter(in_window(T, cfg['s'], cfg['e']), cfg['filt'])
+        byd = defaultdict(float)
+        for r in sel:
+            byd[r['d']] += r['$_' + cfg['strat']]
+        return byd
+
+    cumB = daily_sum(B); cumW = daily_sum(W)
+    ds = wb.create_sheet("date_grafic")
+    ds.append(["Data", "B 19:45-21:45", "W 19:15-22:15"])
+    accB = 0.0; accW = 0.0
+    for d in alld:
+        accB += cumB.get(d, 0.0); accW += cumW.get(d, 0.0)
+        ds.append([d, round(accB), round(accW)])
+    nrows = len(alld)
+    for r in range(2, nrows + 2):
+        ds.cell(row=r, column=1).number_format = 'dd.mm'
+
+    chart = LineChart()
+    chart.title = "Curbă de echitate ($ cumulativ) — B vs W (19:15-22:15)"
+    chart.style = 2
+    chart.height = 9.5; chart.width = 24
+    chart.y_axis.title = "$ cumulativ (cont prop)"
+    chart.x_axis.title = "Data"
+    chart.x_axis.number_format = 'dd.mm'
+    chart.x_axis.majorTimeUnit = "days"
+    chart.x_axis.delete = False
+    chart.y_axis.delete = False
+    data = Reference(ds, min_col=2, max_col=3, min_row=1, max_row=nrows + 1)
+    cats = Reference(ds, min_col=1, min_row=2, max_row=nrows + 1)
+    chart.add_data(data, titles_from_data=True)
+    chart.set_categories(cats)
+    for s, color in zip(chart.series, ("2E7D32", "1F4E78")):
+        s.graphicalProperties = GraphicalProperties()
+        s.graphicalProperties.line = LineProperties(solidFill=color, w=20000)
+        s.smooth = False
+    ws.add_chart(chart, chart_anchor)
+    ds.column_dimensions['A'].width = 11
+    for col in ('B', 'C'):
+        ds.column_dimensions[col].width = 15
+
+    wb.save(OUT)
+    print(f"Scris {OUT} ({state['R']} rânduri, grafic la {chart_anchor}).")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    build()