# 07.4.4.1.9.5 Execution Confidence Engine

## Что сделано

Выполнено внедрение полноценного Execution Confidence Engine для AutoTrade runtime.

Основная задача этапа — перевести execution runtime от бинарной модели:

```text
READY / NOT READY
```

к вероятностной execution-модели:

```text
execution confidence scoring
```

Execution runtime теперь оценивает не только сам факт наличия сигнала, но и совокупное качество текущего execution context.

---

## Что изменилось в аналитике

### Добавлен probabilistic execution runtime

Execution layer перестал принимать решение только по одному сигналу стратегии.

Теперь execution runtime вычисляет:

```text
execution_confidence_score
```

который отражает:

- вероятность качественного входа
- качество текущего execution context
- устойчивость market structure
- вероятность continuation
- качество liquidity/runtime
- степень подтверждения сигнала

---

### Добавлен Execution Confidence Engine

В state добавлены:

- execution_confidence_score
- execution_confidence_level
- execution_confidence_required_score
- execution_confidence_reason
- execution_confidence_factors

Execution runtime получил отдельный confidence orchestration layer.

---

### Добавлен confidence scoring orchestrator

Реализован:

```python
_sync_execution_confidence_state()
```

Он агрегирует:

- signal confidence
- signal confirmation progress
- market structure quality
- execution quality
- spread diagnostics
- snapshot quality
- market phase
- trend strength
- trend quality

---

### Execution runtime стал multi-factor

Теперь execution confidence считается как weighted composite score.

Execution runtime больше не использует только:

```text
signal confidence
```

Execution runtime теперь учитывает одновременно:

| Компонент | Вес |
|---|---|
| signal confidence | 35% |
| signal confirmation | 20% |
| market quality | 25% |
| execution quality | 20% |

---

### Добавлена market confidence аналитика

Реализован:

```python
_market_confidence_score()
```

Теперь execution runtime анализирует:

- market trend
- market strength
- market quality
- market phase
- continuation quality
- impulse persistence
- pullback probability
- range probability
- squeeze probability

---

### Execution runtime теперь differentiates market quality

Execution engine начал различать:

```text
STRONG IMPULSE
```

и:

```text
WEAK / NOISY / RANGE MARKET
```

Даже если стратегия даёт BUY/SELL.

---

### Добавлена continuation-aware аналитика

Execution runtime теперь повышает confidence при:

- IMPULSE
- STRONG TREND
- CLEAN TREND
- directional continuation

и понижает confidence при:

- PULLBACK
- RANGE
- SQUEEZE
- WEAK TREND
- NOISY TREND

---

### Добавлена execution quality аналитика

Реализован:

```python
_execution_quality_confidence_score()
```

Execution runtime теперь probabilistically учитывает:

- spread quality
- stale snapshots
- runtime degradation
- market freshness
- liquidity degradation

---

### Spread стал частью confidence scoring

Spread теперь влияет не только на BLOCKED state.

Spread теперь влияет на:

```text
execution confidence probability
```

Даже если execution формально ещё разрешён.

---

### Добавлена confidence-level аналитика

Execution runtime теперь классифицирует:

- HIGH
- NORMAL
- LOW

Execution confidence стал explainable.

---

### Добавлена explainable confidence аналитика

Теперь runtime умеет semantic-объяснять:

- высокая совокупная уверенность входа
- достаточная совокупная уверенность входа
- низкая совокупная уверенность входа

---

### Добавлен adaptive execution threshold

Execution runtime получил:

```python
_execution_confidence_required_score
```

Execution больше не допускается при слабом composite context.

---

### Добавлена probabilistic execution blocking логика

Теперь execution может быть заблокирован даже если:

- сигнал подтверждён
- signal READY
- execution formally available

если:

```text
execution_confidence_score < threshold
```

---

### Добавлен confidence-aware semantic execution runtime

Execution Semantic Layer теперь синхронизирован с Confidence Engine.

Добавлено semantic состояние:

```text
⛔ Исполнение · низкая уверенность
```

---

## Что изменилось в Telegram UI

Теперь UI показывает:

```text
🧠 Уверенность входа · 78% высокая
🧠 Уверенность входа · 61% нормальная
🧠 Уверенность входа · 42% низкая
```

Execution runtime стал визуально explainable.

---

## Что изменилось в execution безопасности

Теперь execution layer умеет:

- блокировать слабые continuation setups
- блокировать noisy market entries
- блокировать weak trend execution
- блокировать low-confidence execution
- предотвращать execution в probabilistically unsafe conditions
- снижать вероятность ложных входов
- снижать вероятность noise execution
- снижать вероятность unstable continuation execution

---

## Что изменилось в архитектуре

Execution runtime теперь разделён на:

```text
signal layer
confirmation layer
market semantic layer
execution quality layer
execution confidence layer
execution semantic layer
```

Execution architecture стала modular.

---

## Проверка

После внедрения:

```bash
python -m compileall src
```

Runtime-проверка:

- execution confidence корректно рассчитывается
- confidence корректно влияет на execution
- low confidence корректно блокирует вход
- HIGH/NORMAL/LOW корректно отображаются
- Telegram UI показывает execution confidence
- spread влияет на confidence scoring
- weak market снижает confidence
- strong continuation повышает confidence
- noisy market снижает confidence
- execution semantic layer синхронизирован с confidence runtime

---

## Результат

Этап завершил переход от deterministic execution runtime к probabilistic execution runtime.

Execution engine теперь оценивает не только наличие сигнала, но и вероятность качественного исполнения сделки.