feat: perfiles de jitter intercambiables desde Telegram

Cinco perfiles con distinto punto en el compromiso entre variedad visible y
minutos de presencia de mas. Todos dan saldo 0. Se cambian en caliente con
/perfil, con botones, y al cambiar se vuelven a tirar los dados de todos los
dias del horizonte que no se hayan fichado ya.

                 min/dia  madrugon  entrada 09:00
    discreto       2,8      1,3     2 minutos, moda 75%
    natural        4,1      1,8     5 minutos, moda 51%   <- por defecto
    camuflado      5,5      2,1     4 minutos, moda 43%
    disperso       7,9      3,0     6 minutos, moda 29%
    sin_madrugar   5,7      1,3     2 minutos, moda 77%
    (historico real del usuario:    4 minutos, moda 38%)

La distincion util no es solo el coste total sino DONDE cae. Adelantar la
entrada de la mañana alarga el dia; adelantar la vuelta de comer solo acorta la
comida y se sale a la misma hora. De ahi "sin_madrugar": entrada de la mañana lo
mas pegada posible a las 9 (madrugon 1,26 min/dia, el mas bajo de todos, por
debajo incluso de "discreto") y toda la variedad en la pausa y las salidas.

Para eso los perfiles admiten afinar por tramo con sufijo _w<n>:
entry_median_w0 gana a entry_median para el tramo de la mañana.

tools/perfiles.py mide cada perfil sobre los 226 dias laborables del calendario
real; las cifras de arriba salen de ahi y van guardadas como metadatos para que
/perfil las muestre sin recalcular.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-09-24 19:41:50 +02:00
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app/profiles.py Normal file
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@@ -0,0 +1,122 @@
"""Perfiles de jitter intercambiables.
El compromiso de fondo no tiene truco: Timenet solo cuenta dentro de la ventana
teorica, asi que solo se puede variar hacia el lado seguro, y alejarse cuesta
presencia real. Mas variedad visible = mas minutos ahi. Cada perfil elige un punto
de ese compromiso.
Un perfil puede afinar por tramo con sufijo `_w<n>`: `entry_median_w0` gana a
`entry_median` para el tramo 0. Sirve para repartir el coste donde menos molesta:
adelantar la entrada de la mañana ALARGA el dia, mientras que adelantar la vuelta
de comer solo ACORTA la comida y se sale a la misma hora.
"""
from __future__ import annotations
# Valores comunes. Un perfil solo declara lo que cambia.
BASE = {
"entry_floor": 12,
"entry_median": 58,
"entry_sigma": 0.95,
"entry_cap": 330,
"exit_floor": 10,
"exit_median": 42,
"exit_sigma": 0.95,
"exit_cap": 300,
"drift_sigma": 0.30,
"drift_clamp": 0.75,
"entry_guard": 12,
}
PERFILES: dict[str, dict] = {
"discreto": {
"titulo": "Discreto",
"resumen": "Lo más barato. Casi siempre justo antes de la hora.",
"stats": {'coste': 2.82, 'madrugon': 1.29, 'mins': 2, 'moda': 75},
"params": {
"entry_median": 42, "entry_sigma": 0.80, "entry_cap": 240,
"exit_median": 30, "exit_sigma": 0.80, "exit_cap": 210,
},
},
"natural": {
"titulo": "Natural",
"resumen": "Equilibrio entre variedad y minutos de más.",
"stats": {'coste': 4.14, 'madrugon': 1.81, 'mins': 5, 'moda': 51},
"params": {
"entry_median": 58, "entry_sigma": 0.95, "entry_cap": 330,
"exit_median": 42, "exit_sigma": 0.95, "exit_cap": 300,
},
},
"camuflado": {
"titulo": "Camuflado",
"resumen": "Se parece a tu histórico real. Cuesta algo más.",
"stats": {'coste': 5.47, 'madrugon': 2.08, 'mins': 4, 'moda': 43},
"params": {
"entry_median": 75, "entry_sigma": 1.05, "entry_cap": 450,
"exit_median": 55, "exit_sigma": 1.05, "exit_cap": 420,
},
},
"disperso": {
"titulo": "Disperso",
"resumen": "Máxima variedad. Paga bastantes minutos por ella.",
"stats": {'coste': 7.87, 'madrugon': 2.99, 'mins': 6, 'moda': 29},
"params": {
"entry_median": 110, "entry_sigma": 1.15, "entry_cap": 600,
"exit_median": 80, "exit_sigma": 1.15, "exit_cap": 540,
},
},
"sin_madrugar": {
"titulo": "Sin madrugar",
"resumen": "Entrada de la mañana pegada a las 9. La variedad se la come "
"la pausa de comer y la salida, así no te levantas antes.",
"stats": {'coste': 5.68, 'madrugon': 1.26, 'mins': 2, 'moda': 77},
"params": {
# tramo 0 = mañana: lo mas ajustado posible, no alarga el dia
"entry_median_w0": 35, "entry_sigma_w0": 0.70, "entry_cap_w0": 150,
# tramo 1 = vuelta de comer: generoso, solo acorta la comida
"entry_median_w1": 120, "entry_sigma_w1": 1.15, "entry_cap_w1": 600,
# salidas: generosas, no obligan a madrugar
"exit_median": 75, "exit_sigma": 1.10, "exit_cap": 480,
},
},
}
DEFECTO = "natural"
def existe(nombre: str) -> bool:
return nombre in PERFILES
def nombres() -> list[str]:
return list(PERFILES)
def params(nombre: str) -> dict:
"""Parametros efectivos del perfil, con BASE por debajo."""
p = dict(BASE)
p.update(PERFILES.get(nombre, PERFILES[DEFECTO])["params"])
return p
def titulo(nombre: str) -> str:
return PERFILES.get(nombre, {}).get("titulo", nombre)
def resumen(nombre: str) -> str:
return PERFILES.get(nombre, {}).get("resumen", "")
def stats(nombre: str) -> dict:
"""Medidas sobre los 226 dias laborables del año. Ver tools/perfiles.py.
coste = presencia total de mas, min/dia
madrugon = de esos, los que te levantas antes por la entrada de la mañana
mins = minutos distintos visibles en la entrada de las 09:00
moda = cuota del minuto mas frecuente
"""
return PERFILES.get(nombre, {}).get("stats", {})
def valor(p: dict, clase: str, campo: str, wi: int):
"""`entry_median_w0` gana a `entry_median` para el tramo 0."""
return p.get(f"{clase}_{campo}_w{wi}", p[f"{clase}_{campo}"])