Add Deep Learning (LSTM) + Quick Wins automation features

Major improvements:
- Deep Learning integration with PyTorch LSTM (dual models: main 1-50 + euro 1-12)
- Hybrid predictor: 40% RandomForest + 60% Deep Learning
- LaunchAgent for automatic weekly tip generation (Mon/Thu 21:00)
- Health-Check system with auto-recovery and Telegram alerts
- Fixed health checks for Eurojackpot-specific paths and file names
- Model caching and intelligent retraining logic
- Updated CSV data and generated tips
- Performance reports for recent draws

Technical details:
- PyTorch used instead of TensorFlow (Python 3.14 compatibility)
- Separate LSTM models for main numbers (1-50) and euro numbers (1-12)
- Apple Silicon MPS acceleration support
- Sequence learning with 20-draw history
- Health-check adapted for eurojackpot_ml_models/ and learning_log.json

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Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>

data/AlleEurojackpotzahlen.csv

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data/backups/AlleEurojackpotzahlen.csv.backup_20251216_210004

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+4,9-20-26-27-48,5-8,HYBRID-OPT,0.2220,0.0000,0.0252,0.1951,0.2514
+5,4-27-28-42-50,3-7,HYBRID-OPT,0.2250,0.0000,0.0066,0.1916,0.2475
+6,3-7-25-30-48,6-7,PURE-AI,0.1470,0.0000,0.0099,0.0755,0.2156
+7,5-10-15-23-28,2-3,PURE-AI,0.1740,0.0000,0.0110,0.0892,0.2270
+8,5-12-27-28-48,3-5,ENSEMBLE,0.2910,0.0000,0.0252,0.1240,0.2797
+9,5-12-27-28-48,3-5,ENSEMBLE,0.2910,0.0000,0.0252,0.1240,0.2797
+10,5-12-24-32-42,4-5,PURE-PATTERN,0.1110,0.0000,0.0450,0.0548,0.2061

data/generated_tips/weekly_tips_20251225_090022.csv

@@ -0,0 +1,11 @@
+Tip_Number,Main_Numbers,Euro_Numbers,Strategy,Main_AI_Score,Euro_AI_Score,Pattern_Weight,Confidence,Quality
+1,9-27-28-38-48,7-10,HYBRID-OPT,0.2859,0.0000,0.0241,0.2204,0.2758
+2,1-26-27-33-36,2-4,HYBRID-OPT,0.2644,0.0000,0.0099,0.2082,0.2627
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+4,9-20-26-27-48,5-8,HYBRID-OPT,0.2739,0.0000,0.0252,0.2159,0.2705
+5,2-5-11-25-48,3-6,HYBRID-OPT,0.2559,0.0000,0.0175,0.2067,0.2608
+6,1-11-14-30-48,6-7,PURE-AI,0.1938,0.0000,0.0175,0.1004,0.2348
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+8,1-12-14-27-28,3-5,ENSEMBLE,0.2369,0.0000,0.0088,0.0974,0.2519
+9,1-12-14-27-28,3-5,ENSEMBLE,0.2369,0.0000,0.0088,0.0974,0.2519
+10,5-12-24-32-42,4-5,PURE-PATTERN,0.1889,0.0000,0.0450,0.0742,0.2368

data/generated_tips/weekly_tips_20251229_090022.csv

@@ -0,0 +1,11 @@
+Tip_Number,Main_Numbers,Euro_Numbers,Strategy,Main_AI_Score,Euro_AI_Score,Pattern_Weight,Confidence,Quality
+1,17-28-36-42-48,3-4,HYBRID-OPT,0.2640,0.0000,0.0175,0.2100,0.2669
+2,3-5-10-27-36,2-4,HYBRID-OPT,0.2280,0.0000,0.0033,0.1920,0.2480
+3,16-27-28-42-50,3-4,HYBRID-OPT,0.2220,0.0000,0.0120,0.1918,0.2475
+4,10-13-36-48-50,2-10,HYBRID-OPT,0.2040,0.0000,0.0241,0.1876,0.2421
+5,4-10-25-44-48,3-6,HYBRID-OPT,0.2220,0.0000,0.0110,0.1915,0.2470
+6,4-8-29-44-48,6-7,PURE-AI,0.1320,0.0000,0.0110,0.0682,0.2094
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+9,5-12-27-28-42,3-5,ENSEMBLE,0.2520,0.0000,0.0252,0.1084,0.2629
+10,5-12-24-32-42,4-5,PURE-PATTERN,0.1020,0.0000,0.0449,0.0524,0.2024

data/generated_tips/weekly_tips_20260105_090022.csv

@@ -0,0 +1,11 @@
+Tip_Number,Main_Numbers,Euro_Numbers,Strategy,Main_AI_Score,Euro_AI_Score,Pattern_Weight,Confidence,Quality
+1,14-28-44-47-48,3-4,HYBRID-OPT,0.2860,0.0000,0.0044,0.2155,0.2733
+2,1-27-36-42-47,2-4,HYBRID-OPT,0.2560,0.0000,0.0186,0.2071,0.2628
+3,13-27-28-44-50,3-4,HYBRID-OPT,0.2380,0.0000,0.0120,0.1982,0.2541
+4,5-16-27-32-47,3-8,HYBRID-OPT,0.2120,0.0000,0.0449,0.1960,0.2505
+5,5-16-27-32-47,1-6,HYBRID-OPT,0.2120,0.0000,0.0449,0.1960,0.2505
+6,3-7-25-26-48,6-7,PURE-AI,0.1500,0.0000,0.0098,0.0770,0.2168
+7,5-14-22-28-42,2-3,PURE-AI,0.1880,0.0000,0.0252,0.0990,0.2358
+8,5-12-27-28-42,3-5,ENSEMBLE,0.2560,0.0000,0.0252,0.1099,0.2642
+9,5-12-27-28-42,3-5,ENSEMBLE,0.2560,0.0000,0.0252,0.1099,0.2642
+10,5-12-24-32-42,4-5,PURE-PATTERN,0.1140,0.0000,0.0449,0.0554,0.2073

data/generated_tips/weekly_tips_20260105_114313.csv

@@ -0,0 +1,11 @@
+Tip_Number,Main_Numbers,Euro_Numbers,Strategy,Main_AI_Score,Euro_AI_Score,Pattern_Weight,Confidence,Quality
+1,9-28-44-47-48,1-3,HYBRID-OPT,0.2850,0.0000,0.0044,0.2151,0.2729
+2,10-27-36-42-47,3-9,HYBRID-OPT,0.2556,0.0010,0.0186,0.2071,0.2628
+3,15-28-36-44-50,2-3,HYBRID-OPT,0.2316,0.0010,0.0175,0.1973,0.2525
+4,5-16-27-32-47,1-7,HYBRID-OPT,0.2110,0.0000,0.0449,0.1956,0.2501
+5,9-44-47-48-50,1-3,HYBRID-OPT,0.2370,0.0000,0.0100,0.1973,0.2533
+6,1-22-25-29-48,5-6,PURE-AI,0.1496,0.0000,0.0055,0.0759,0.2158
+7,5-9-19-28-42,1-9,PURE-AI,0.1870,0.0010,0.0175,0.0973,0.2341
+8,5-12-27-28-42,1-4,ENSEMBLE,0.2550,0.0000,0.0252,0.1096,0.2638
+9,5-27-28-42-47,1-4,ENSEMBLE,0.3230,0.0000,0.0066,0.1312,0.2847
+10,5-12-24-32-42,3-4,PURE-PATTERN,0.1130,0.0000,0.0449,0.0552,0.2069

data/generated_tips/weekly_tips_20260105_143037.csv

@@ -0,0 +1,6 @@
+Tip_Number,Main_Numbers,Euro_Numbers,Strategy,Main_AI_Score,Euro_AI_Score,Pattern_Weight,Confidence,Quality
+1,3-25-27-28-47,7-10,HYBRID-OPT,0.6998,0.9020,0.0055,0.6068,0.6970
+2,5-20-27-42-48,4-7,HYBRID-OPT,0.6254,0.9414,0.0252,0.5918,0.6681
+3,9-27-29-35-36,4-7,PURE-AI,0.4187,0.9414,0.0098,0.4938,0.5793
+4,5-27-28-47-48,10-12,ENSEMBLE,0.8473,0.9552,0.0066,0.6274,0.7430
+5,2-13-27-36-44,6-10,PURE-PATTERN,0.4894,0.6940,0.0449,0.2534,0.5603

data/generated_tips/weekly_tips_20260105_193143.csv

@@ -0,0 +1,11 @@
+Tip_Number,Main_Numbers,Euro_Numbers,Strategy,Main_AI_Score,Euro_AI_Score,Pattern_Weight,Confidence,Quality
+1,3-25-27-28-47,7-10,HYBRID-OPT,0.6998,0.9020,0.0055,0.6068,0.6970
+2,5-20-27-42-48,4-7,HYBRID-OPT,0.6254,0.9414,0.0252,0.5918,0.6681
+3,12-25-28-36-49,10-12,HYBRID-OPT,0.5722,0.9552,0.0186,0.5723,0.6581
+4,7-10-17-28-47,10-12,HYBRID-OPT,0.4814,0.9552,0.0175,0.5357,0.6203
+5,3-16-25-27-47,7-10,HYBRID-OPT,0.5578,0.9020,0.0252,0.5549,0.6351
+6,18-25-32-46-47,6-9,PURE-AI,0.4246,0.5379,0.0175,0.3772,0.4831
+7,3-28-29-37-44,4-10,PURE-AI,0.4538,0.9508,0.0241,0.5169,0.6057
+8,5-27-28-47-48,9-10,ENSEMBLE,0.8473,0.7553,0.0066,0.5675,0.6930
+9,5-27-28-47-48,9-10,ENSEMBLE,0.8473,0.7553,0.0066,0.5675,0.6930
+10,5-12-24-32-42,7-9,PURE-PATTERN,0.3622,0.7459,0.0449,0.2294,0.5076

data/health_check.json

@@ -0,0 +1,60 @@
+{
+  "checks": [
+    {
+      "timestamp": "2026-01-06T19:42:12.563220",
+      "status": "ISSUES",
+      "issues": [
+        "CSV Data: CSV file not found: data/AlleLottozahlen.csv"
+      ],
+      "warnings": [
+        "ML Models: No models cache found (will train on next run)",
+        "Learning State: No learning state found",
+        "Disk Space: 121.2 GB free (13.1%)"
+      ],
+      "recovered": []
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-01-06T19:43:14.180534",
+      "status": "OK",
+      "issues": [],
+      "warnings": [
+        "ML Models: No models cache found (will train on next run)",
+        "Learning State: No learning state found",
+        "Disk Space: 121.2 GB free (13.1%)"
+      ],
+      "recovered": []
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-01-07T09:13:43.410691",
+      "status": "OK",
+      "issues": [],
+      "warnings": [
+        "ML Models: No models cache found (will train on next run)",
+        "Learning State: No learning state found",
+        "Disk Space: 115.3 GB free (12.4%)"
+      ],
+      "recovered": []
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-01-07T09:16:27.201059",
+      "status": "OK",
+      "issues": [],
+      "warnings": [
+        "ML Models: No models cache found (will train on next run)",
+        "Learning State: No learning state found",
+        "Disk Space: 115.3 GB free (12.4%)"
+      ],
+      "recovered": []
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-01-07T09:17:44.735720",
+      "status": "OK",
+      "issues": [],
+      "warnings": [
+        "Learning State: 0 cycles, no last_update timestamp",
+        "Disk Space: 115.3 GB free (12.4%)"
+      ],
+      "recovered": []
+    }
+  ]
+}

data/learning_log.json

@@ -1,17 +1,30 @@
 {
   "updates": [
     {
-      "timestamp": "2025-11-25T18:29:29.814797",
-      "draw_date": "2012-03-23",
+      "timestamp": "2026-01-05T11:39:04.799509",
+      "draw_date": "2026-01-02",
       "evaluation": {
-        "main": 2,
-        "euro": 0,
-        "tip": 1
+        "main": 1,
+        "euro": 1,
+        "tip": 2
       },
       "avg_matches": {
         "main": 0.5,
         "euro": 0.3
       }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2026-01-06T21:00:43.271197",
+      "draw_date": "2026-01-06",
+      "evaluation": {
+        "main": 0,
+        "euro": 1,
+        "tip": 3
+      },
+      "avg_matches": {
+        "main": 0.0,
+        "euro": 0.2
+      }
     }
   ]
 }

data/performance_reports/report_20260105_113753.txt

@@ -0,0 +1,21 @@
+======================================================================
+EUROJACKPOT PERFORMANCE REPORT
+======================================================================
+Erstellt: 2026-01-05 11:37:53
+
+ZIEHUNG VOM 2026-01-02
+----------------------------------------------------------------------
+Hauptzahlen: [10, 15, 29, 34, 38]
+Eurozahlen:  [2, 9]
+
+EVALUATION DER TIPPS
+----------------------------------------------------------------------
+Datei: weekly_tips_20260105_090022.csv
+Tipps evaluiert: 10
+Avg Main Matches: 0.00
+Avg Euro Matches: 0.20
+Bester Tipp: #2
+  - Main Treffer: 0
+  - Euro Treffer: 1
+
+======================================================================

data/performance_reports/report_20260105_113904.txt

@@ -0,0 +1,21 @@
+======================================================================
+EUROJACKPOT PERFORMANCE REPORT
+======================================================================
+Erstellt: 2026-01-05 11:39:04
+
+ZIEHUNG VOM 2026-01-02
+----------------------------------------------------------------------
+Hauptzahlen: [10, 15, 29, 34, 38]
+Eurozahlen:  [2, 9]
+
+EVALUATION DER TIPPS
+----------------------------------------------------------------------
+Datei: weekly_tips_20260105_090022.csv
+Tipps evaluiert: 10
+Avg Main Matches: 0.50
+Avg Euro Matches: 0.30
+Bester Tipp: #2
+  - Main Treffer: 1
+  - Euro Treffer: 1
+
+======================================================================

data/performance_reports/report_20260106_210043.txt

@@ -0,0 +1,21 @@
+======================================================================
+EUROJACKPOT PERFORMANCE REPORT
+======================================================================
+Erstellt: 2026-01-06 21:00:43
+
+ZIEHUNG VOM 2026-01-06
+----------------------------------------------------------------------
+Hauptzahlen: [21, 23, 30, 33, 38]
+Eurozahlen:  [8, 12]
+
+EVALUATION DER TIPPS
+----------------------------------------------------------------------
+Datei: weekly_tips_20260105_193143.csv
+Tipps evaluiert: 10
+Avg Main Matches: 0.00
+Avg Euro Matches: 0.20
+Bester Tipp: #3
+  - Main Treffer: 0
+  - Euro Treffer: 1
+
+======================================================================

scripts/automation/auto_update_and_learn.py

@@ -81,7 +81,9 @@ class AutoUpdateAndLearn:
             df = pd.read_csv(self.data_file, sep=';')
             df['datum'] = pd.to_datetime(df['datum'], format='%Y-%m-%d')
 
-            latest_draw = df.iloc[0]  # Neueste Ziehung (sortiert absteigend)
+            # Sortiere nach Datum absteigend und nimm neueste Ziehung
+            df = df.sort_values('datum', ascending=False)
+            latest_draw = df.iloc[0]  # Neueste Ziehung
             latest_date = latest_draw['datum']
 
             print(f"   📅 Neueste Ziehung in Daten: {latest_date.strftime('%Y-%m-%d')}")
@@ -148,7 +150,7 @@ class AutoUpdateAndLearn:
         print("\n🎯 EVALUIERE LETZTE TIPPS")
         print("=" * 70)
 
-        # Finde neueste Tipps-Datei
+        # Finde Tipps-Datei die VOR der Ziehung generiert wurde
         if not os.path.exists(self.tips_dir):
             print("   ⚠️  Keine Tipps zum Evaluieren")
             return {}
@@ -162,8 +164,30 @@ class AutoUpdateAndLearn:
             print("   ⚠️  Keine Tipps-Dateien gefunden")
             return {}
 
-        latest_tips_file = os.path.join(self.tips_dir, tip_files[0])
-        print(f"   📁 Evaluiere: {tip_files[0]}")
+        # Finde Tip-Datei die vor der Ziehung erstellt wurde
+        draw_date = new_draw['date']
+        selected_tip_file = None
+
+        for tip_file in tip_files:
+            # Parse Timestamp aus Dateiname: weekly_tips_YYYYMMDD_HHMMSS.csv
+            try:
+                parts = tip_file.replace('.csv', '').split('_')
+                tip_date_str = parts[-2]  # YYYYMMDD
+                tip_date = pd.to_datetime(tip_date_str, format='%Y%m%d')
+
+                # Nehme erste Datei die vor der Ziehung war
+                if tip_date < draw_date:
+                    selected_tip_file = tip_file
+                    break
+            except:
+                continue
+
+        if not selected_tip_file:
+            # Fallback: nehme älteste Datei
+            selected_tip_file = tip_files[-1]
+
+        latest_tips_file = os.path.join(self.tips_dir, selected_tip_file)
+        print(f"   📁 Evaluiere: {selected_tip_file}")
 
         try:
             tips_df = pd.read_csv(latest_tips_file)

scripts/automation/com.eurojackpot.weekly.plist

@@ -0,0 +1,71 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
+<plist version="1.0">
+<dict>
+    <!-- Label - Eindeutige Identifier -->
+    <key>Label</key>
+    <string>com.eurojackpot.weekly</string>
+
+    <!-- Programm-Pfad -->
+    <key>ProgramArguments</key>
+    <array>
+        <string>/bin/bash</string>
+        <string>-c</string>
+        <string>cd "/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot" &amp;&amp; source venv/bin/activate &amp;&amp; python scripts/automation/weekly_tip_generator.py 2>&1 | tee -a logs/launchagent.log</string>
+    </array>
+
+    <!-- Zeitplan: Montag und Donnerstag um 21:00 -->
+    <key>StartCalendarInterval</key>
+    <array>
+        <!-- Montag 21:00 (vor Dienstag-Ziehung) -->
+        <dict>
+            <key>Weekday</key>
+            <integer>1</integer>
+            <key>Hour</key>
+            <integer>21</integer>
+            <key>Minute</key>
+            <integer>0</integer>
+        </dict>
+        <!-- Donnerstag 21:00 (vor Freitag-Ziehung) -->
+        <dict>
+            <key>Weekday</key>
+            <integer>4</integer>
+            <key>Hour</key>
+            <integer>21</integer>
+            <key>Minute</key>
+            <integer>0</integer>
+        </dict>
+    </array>
+
+    <!-- Arbeitsverzeichnis -->
+    <key>WorkingDirectory</key>
+    <string>/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot</string>
+
+    <!-- Standard Output/Error Logging -->
+    <key>StandardOutPath</key>
+    <string>/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/logs/stdout.log</string>
+    <key>StandardErrorPath</key>
+    <string>/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Eurojackpot/logs/stderr.log</string>
+
+    <!-- Wichtig: RunAtLoad für sofortigen Test -->
+    <key>RunAtLoad</key>
+    <false/>
+
+    <!-- Environment Variables -->
+    <key>EnvironmentVariables</key>
+    <dict>
+        <key>PATH</key>
+        <string>/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin</string>
+        <key>LANG</key>
+        <string>de_DE.UTF-8</string>
+    </dict>
+
+    <!-- Wichtig: Auch bei Sleep/Wake ausführen -->
+    <key>LaunchOnlyOnce</key>
+    <false/>
+
+    <!-- Process Nice Level (niedrigere Priorität) -->
+    <key>Nice</key>
+    <integer>10</integer>
+</dict>
+</plist>

scripts/generators/ultimate_ai_ml_eurojackpot_generator.py

@@ -57,15 +57,35 @@ try:
 except ImportError:
     ML_AVAILABLE = False
 
-# Deep Learning (optional)
+# Deep Learning (optional) - PyTorch or TensorFlow
+DEEP_LEARNING_AVAILABLE = False
 try:
-    import tensorflow as tf
-    from tensorflow.keras.models import Sequential
-    from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout
-    from tensorflow.keras.optimizers import Adam
+    import torch
     DEEP_LEARNING_AVAILABLE = True
 except ImportError:
-    DEEP_LEARNING_AVAILABLE = False
+    try:
+        import tensorflow as tf
+        from tensorflow.keras.models import Sequential
+        from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout
+        from tensorflow.keras.optimizers import Adam
+        DEEP_LEARNING_AVAILABLE = True
+    except ImportError:
+        DEEP_LEARNING_AVAILABLE = False
+
+# Import Deep Learning Engine (PyTorch-based for Python 3.14+ compatibility)
+import sys
+try:
+    sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'utils'))
+    from deep_learning_engine_pytorch import DeepLearningEngine, HybridDeepLearningPredictor
+    DL_ENGINE_AVAILABLE = True
+except ImportError:
+    try:
+        from deep_learning_engine import DeepLearningEngine, HybridDeepLearningPredictor
+        DL_ENGINE_AVAILABLE = True
+    except ImportError:
+        DL_ENGINE_AVAILABLE = False
+        DeepLearningEngine = None
+        HybridDeepLearningPredictor = None
 
 
 class UltimateAIMLEurojackpotGenerator:
@@ -176,11 +196,14 @@ class UltimateAIMLEurojackpotGenerator:
         """Zeigt System-Status."""
         print("\n📊 SYSTEM STATUS:")
         print(f"   🧠 ML Available: {'✅' if ML_AVAILABLE else '❌ (pip install scikit-learn)'}")
-        print(f"   🚀 Deep Learning: {'✅' if DEEP_LEARNING_AVAILABLE else '⚠️ Optional'}")
+        print(f"   🚀 Deep Learning: {'✅ ACTIVE' if self.ai_ml_engine.use_deep_learning else '⚠️ Optional (pip install tensorflow)'}")
         print(f"   🎯 Models Trained: {'✅' if self.is_trained else '⚠️ Using fallback'}")
         print(f"   📁 Data Size: {len(self.df):,} drawings")
         print(f"   🎨 Patterns: {len(self.pattern_engine.pattern_frequencies)}")
         print(f"   ⚡ Fast Mode: {'ON' if self.fast_mode else 'OFF'}")
+        if self.ai_ml_engine.use_deep_learning:
+            print(f"   🔮 LSTM: Hybrid Mode (RF 40% + DL 60%)")
+            print(f"   📊 Main Numbers: 1-50 | Euro Numbers: 1-12")
     
     def generate_ultimate_tips(self, num_tips=10):
         """
@@ -662,8 +685,8 @@ class UltimateAIMLEurojackpotGenerator:
 # ============================================================================
 
 class EurojackpotAIMLEngine:
-    """AI/ML Engine für Eurojackpot."""
-    
+    """AI/ML Engine für Eurojackpot mit Deep Learning Support."""
+
     def __init__(self, fast_mode=True):
         self.models_main = {}
         self.models_euro = {}
@@ -672,11 +695,20 @@ class EurojackpotAIMLEngine:
         self.scaler = StandardScaler()
         self.is_trained = False
         self.fast_mode = fast_mode
+
+        # Deep Learning
+        self.dl_engine_main = None
+        self.dl_engine_euro = None
+        self.hybrid_predictor_main = None
+        self.hybrid_predictor_euro = None
+        self.use_deep_learning = DL_ENGINE_AVAILABLE and DEEP_LEARNING_AVAILABLE
     
     def initialize(self, df, features_df, cache_path):
         """Initialisiert AI/ML mit intelligentem Retraining."""
         self.cache_path = cache_path
         self.data_file = None  # Wird vom Generator gesetzt
+        self.df = df  # Store for DL
+        self.features_df = features_df  # Store for DL
 
         if not ML_AVAILABLE:
             print("   ⚠️ ML not available - using fallback")
@@ -715,6 +747,49 @@ class EurojackpotAIMLEngine:
         else:
             print("   ⚠️ Insufficient data - using fallback")
 
+        # Initialize Deep Learning
+        if self.use_deep_learning:
+            print("   🧠 Initializing Deep Learning (LSTM)...", end=" ", flush=True)
+            try:
+                # Main numbers (1-50)
+                self.dl_engine_main = DeepLearningEngine(
+                    num_numbers=50,
+                    sequence_length=20,
+                    cache_dir=os.path.join(cache_path, 'deep_learning_main'),
+                    fast_mode=self.fast_mode
+                )
+                self.dl_engine_main.train(df, features_df, force_retrain=needs_retrain)
+
+                # Euro numbers (1-12)
+                self.dl_engine_euro = DeepLearningEngine(
+                    num_numbers=12,
+                    sequence_length=20,
+                    cache_dir=os.path.join(cache_path, 'deep_learning_euro'),
+                    fast_mode=self.fast_mode
+                )
+                self.dl_engine_euro.train(df, features_df, force_retrain=needs_retrain)
+
+                # Create hybrid predictors
+                self.hybrid_predictor_main = HybridDeepLearningPredictor(
+                    dl_engine=self.dl_engine_main,
+                    rf_weight=0.4,
+                    dl_weight=0.6
+                )
+                self.hybrid_predictor_euro = HybridDeepLearningPredictor(
+                    dl_engine=self.dl_engine_euro,
+                    rf_weight=0.4,
+                    dl_weight=0.6
+                )
+                print("✅")
+            except Exception as e:
+                print(f"⚠️  DL init failed: {e}")
+                self.use_deep_learning = False
+        else:
+            if not DEEP_LEARNING_AVAILABLE:
+                print("   ℹ️  Deep Learning disabled (TensorFlow not installed)")
+            elif not DL_ENGINE_AVAILABLE:
+                print("   ℹ️  Deep Learning Engine not available")
+
     def _needs_retraining(self, main_cache, euro_cache):
         """Prüft ob Retraining nötig ist."""
         if not os.path.exists(main_cache) or not os.path.exists(euro_cache):
@@ -827,47 +902,69 @@ class EurojackpotAIMLEngine:
         return np.array(X), np.array(y)
     
     def predict_main_numbers(self, features_df):
-        """Vorhersage Main Numbers."""
+        """Vorhersage Main Numbers - mit Deep Learning Hybrid."""
         predictions = {}
-        
+
+        # Get RandomForest predictions
         if not self.is_trained or not self.trained_models_main:
             for num in range(1, 51):
                 predictions[num] = 0.2 + random.random() * 0.3
-            return predictions
-        
-        current_features = self._get_current_features(features_df)
-        
-        for number in range(1, 51):
-            if number not in self.trained_models_main:
-                predictions[number] = 0.15 + (number % 10) * 0.03
-                continue
-            
-            predictions[number] = self._predict_single_number(
-                number, self.trained_models_main[number], current_features
-            )
-        
+        else:
+            current_features = self._get_current_features(features_df)
+
+            for number in range(1, 51):
+                if number not in self.trained_models_main:
+                    predictions[number] = 0.15 + (number % 10) * 0.03
+                    continue
+
+                predictions[number] = self._predict_single_number(
+                    number, self.trained_models_main[number], current_features
+                )
+
+        # Use Deep Learning Hybrid if available
+        if self.use_deep_learning and self.hybrid_predictor_main:
+            try:
+                predictions = self.hybrid_predictor_main.predict(
+                    predictions,
+                    self.df,
+                    self.features_df
+                )
+            except Exception as e:
+                print(f"⚠️  DL prediction (main) failed: {e}, using RF only")
+
         return predictions
     
     def predict_euro_numbers(self, features_df):
-        """Vorhersage Euro Numbers."""
+        """Vorhersage Euro Numbers - mit Deep Learning Hybrid."""
         predictions = {}
-        
+
+        # Get RandomForest predictions
         if not self.is_trained or not self.trained_models_euro:
             for num in range(1, 13):
                 predictions[num] = 0.2 + random.random() * 0.3
-            return predictions
-        
-        current_features = self._get_current_features(features_df)
-        
-        for number in range(1, 13):
-            if number not in self.trained_models_euro:
-                predictions[number] = 0.15 + (number % 5) * 0.05
-                continue
-            
-            predictions[number] = self._predict_single_number(
-                number, self.trained_models_euro[number], current_features
-            )
-        
+        else:
+            current_features = self._get_current_features(features_df)
+
+            for number in range(1, 13):
+                if number not in self.trained_models_euro:
+                    predictions[number] = 0.15 + (number % 5) * 0.05
+                    continue
+
+                predictions[number] = self._predict_single_number(
+                    number, self.trained_models_euro[number], current_features
+                )
+
+        # Use Deep Learning Hybrid if available
+        if self.use_deep_learning and self.hybrid_predictor_euro:
+            try:
+                predictions = self.hybrid_predictor_euro.predict(
+                    predictions,
+                    self.df,
+                    self.features_df
+                )
+            except Exception as e:
+                print(f"⚠️  DL prediction (euro) failed: {e}, using RF only")
+
         return predictions
     
     def _predict_single_number(self, number, models, features):

scripts/utils/deep_learning_engine.py

@@ -0,0 +1,473 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Deep Learning Engine mit LSTM für Lotto-Vorhersagen
+====================================================
+
+Implementiert LSTM-basierte Modelle zur Vorhersage von Lotto-Zahlen
+basierend auf historischen Sequenzen und Features.
+
+Features:
+- LSTM-Netzwerk für zeitliche Sequenzen
+- Sequence-to-Probability Mapping
+- Feature Engineering Integration
+- Model Persistence & Caching
+- Hybrid mit RandomForest
+"""
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import os
+import json
+import pickle
+from datetime import datetime
+from typing import Dict, List, Tuple, Optional
+import warnings
+warnings.filterwarnings('ignore')
+
+# TensorFlow/Keras Imports
+try:
+    import tensorflow as tf
+    from tensorflow import keras
+    from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model
+    from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout, Bidirectional, BatchNormalization
+    from tensorflow.keras.optimizers import Adam
+    from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ReduceLROnPlateau
+    from tensorflow.keras.regularizers import l2
+    TENSORFLOW_AVAILABLE = True
+except ImportError:
+    TENSORFLOW_AVAILABLE = False
+    print("⚠️  TensorFlow not available. Install with: pip install tensorflow")
+
+
+class DeepLearningEngine:
+    """
+    LSTM-basierter Deep Learning Engine für Lotto-Vorhersagen.
+
+    Architecture:
+    - Input: Sequence of historical draws + features
+    - LSTM layers: Learn temporal patterns
+    - Dense layers: Map to probability distribution
+    - Output: Probability for each number
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        num_numbers: int = 49,
+        sequence_length: int = 20,
+        cache_dir: str = None,
+        fast_mode: bool = True
+    ):
+        """
+        Args:
+            num_numbers: Maximum number (49 for Lotto, 50 for Eurojackpot)
+            sequence_length: How many past draws to consider
+            cache_dir: Directory for model persistence
+            fast_mode: Use faster training (fewer epochs)
+        """
+        self.num_numbers = num_numbers
+        self.sequence_length = sequence_length
+        self.cache_dir = cache_dir
+        self.fast_mode = fast_mode
+
+        # Model components
+        self.model = None
+        self.is_trained = False
+        self.training_history = {}
+
+        # Configuration
+        self.config = {
+            'lstm_units_1': 128,
+            'lstm_units_2': 64,
+            'dense_units': 128,
+            'dropout_rate': 0.3,
+            'learning_rate': 0.001,
+            'batch_size': 32,
+            'epochs': 30 if fast_mode else 100,
+            'validation_split': 0.2
+        }
+
+        if cache_dir:
+            os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True)
+            self.model_path = os.path.join(cache_dir, f'lstm_model_{num_numbers}.h5')
+            self.config_path = os.path.join(cache_dir, f'lstm_config_{num_numbers}.json')
+        else:
+            self.model_path = None
+            self.config_path = None
+
+        print(f"🧠 Deep Learning Engine initialized")
+        print(f"   Numbers: 1-{num_numbers}")
+        print(f"   Sequence Length: {sequence_length}")
+        print(f"   Fast Mode: {fast_mode}")
+
+    def _build_model(self, num_features: int) -> Sequential:
+        """
+        Builds LSTM architecture.
+
+        Architecture:
+        Input (sequence_length, num_features)
+          ↓
+        Bidirectional LSTM(128) + Dropout(0.3)
+          ↓
+        Bidirectional LSTM(64) + Dropout(0.3)
+          ↓
+        Dense(128, relu) + BatchNorm + Dropout(0.3)
+          ↓
+        Dense(num_numbers, sigmoid)
+        """
+        model = Sequential([
+            # First Bidirectional LSTM layer
+            Bidirectional(
+                LSTM(
+                    self.config['lstm_units_1'],
+                    return_sequences=True,
+                    kernel_regularizer=l2(0.01)
+                ),
+                input_shape=(self.sequence_length, num_features)
+            ),
+            Dropout(self.config['dropout_rate']),
+            BatchNormalization(),
+
+            # Second Bidirectional LSTM layer
+            Bidirectional(
+                LSTM(
+                    self.config['lstm_units_2'],
+                    return_sequences=False,
+                    kernel_regularizer=l2(0.01)
+                )
+            ),
+            Dropout(self.config['dropout_rate']),
+            BatchNormalization(),
+
+            # Dense layers
+            Dense(
+                self.config['dense_units'],
+                activation='relu',
+                kernel_regularizer=l2(0.01)
+            ),
+            BatchNormalization(),
+            Dropout(self.config['dropout_rate']),
+
+            # Output layer - probability for each number
+            Dense(self.num_numbers, activation='sigmoid')
+        ])
+
+        # Compile
+        model.compile(
+            optimizer=Adam(learning_rate=self.config['learning_rate']),
+            loss='binary_crossentropy',
+            metrics=['accuracy', 'AUC']
+        )
+
+        return model
+
+    def _prepare_sequences(
+        self,
+        df: pd.DataFrame,
+        features_df: pd.DataFrame
+    ) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]:
+        """
+        Prepares sequences for LSTM training.
+
+        Args:
+            df: Historical draws (with columns Z1-Z6)
+            features_df: Engineered features
+
+        Returns:
+            X: (num_samples, sequence_length, num_features)
+            y: (num_samples, num_numbers) - binary matrix
+        """
+        print(f"   Preparing sequences (length={self.sequence_length})...")
+
+        # Ensure data is sorted by date
+        if 'datum' in df.columns:
+            df = df.sort_values('datum').reset_index(drop=True)
+
+        # Extract number columns
+        num_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('Z')]
+
+        # Normalize features to [0, 1]
+        features_normalized = features_df.copy()
+        for col in features_normalized.columns:
+            min_val = features_normalized[col].min()
+            max_val = features_normalized[col].max()
+            if max_val > min_val:
+                features_normalized[col] = (features_normalized[col] - min_val) / (max_val - min_val)
+            else:
+                features_normalized[col] = 0.5
+
+        X_sequences = []
+        y_targets = []
+
+        # Create sequences
+        for i in range(self.sequence_length, len(df)):
+            # Get sequence of features
+            sequence = features_normalized.iloc[i - self.sequence_length:i].values
+            X_sequences.append(sequence)
+
+            # Target: next draw as binary vector
+            target = np.zeros(self.num_numbers)
+            next_draw = df.iloc[i][num_cols].values
+            for num in next_draw:
+                if 1 <= num <= self.num_numbers:
+                    target[int(num) - 1] = 1
+            y_targets.append(target)
+
+        X = np.array(X_sequences)
+        y = np.array(y_targets)
+
+        print(f"   ✅ Created {len(X)} sequences")
+        print(f"   Shape: X={X.shape}, y={y.shape}")
+
+        return X, y
+
+    def train(
+        self,
+        df: pd.DataFrame,
+        features_df: pd.DataFrame,
+        force_retrain: bool = False
+    ) -> bool:
+        """
+        Trains LSTM model on historical data.
+
+        Args:
+            df: Historical draws
+            features_df: Engineered features
+            force_retrain: Retrain even if cached model exists
+
+        Returns:
+            Success status
+        """
+        if not TENSORFLOW_AVAILABLE:
+            print("❌ TensorFlow not available")
+            return False
+
+        # Check for cached model
+        if not force_retrain and self.model_path and os.path.exists(self.model_path):
+            print("   📦 Loading cached LSTM model...")
+            try:
+                self.model = load_model(self.model_path)
+                self.is_trained = True
+
+                # Load config
+                if os.path.exists(self.config_path):
+                    with open(self.config_path, 'r') as f:
+                        self.training_history = json.load(f)
+
+                print(f"   ✅ Loaded cached model")
+                return True
+            except Exception as e:
+                print(f"   ⚠️  Failed to load cached model: {e}")
+                print("   🔄 Training new model...")
+
+        print(f"\n🧠 TRAINING DEEP LEARNING MODEL (LSTM)")
+        print("=" * 70)
+
+        # Prepare data
+        X, y = self._prepare_sequences(df, features_df)
+
+        if len(X) < 100:
+            print("   ⚠️  Not enough data for training (need >100 sequences)")
+            return False
+
+        # Build model
+        print(f"   Building LSTM architecture...")
+        num_features = X.shape[2]
+        self.model = self._build_model(num_features)
+
+        # Show summary
+        print(f"\n   📊 Model Summary:")
+        total_params = self.model.count_params()
+        print(f"   Total parameters: {total_params:,}")
+
+        # Callbacks
+        callbacks = [
+            EarlyStopping(
+                monitor='val_loss',
+                patience=10,
+                restore_best_weights=True,
+                verbose=0
+            ),
+            ReduceLROnPlateau(
+                monitor='val_loss',
+                factor=0.5,
+                patience=5,
+                verbose=0
+            )
+        ]
+
+        # Train
+        print(f"\n   🚀 Training for {self.config['epochs']} epochs...")
+        print(f"   Batch size: {self.config['batch_size']}")
+        print(f"   Validation split: {self.config['validation_split']:.1%}")
+
+        try:
+            history = self.model.fit(
+                X, y,
+                batch_size=self.config['batch_size'],
+                epochs=self.config['epochs'],
+                validation_split=self.config['validation_split'],
+                callbacks=callbacks,
+                verbose=1
+            )
+
+            # Store training history
+            self.training_history = {
+                'trained_at': datetime.now().isoformat(),
+                'num_samples': len(X),
+                'num_features': num_features,
+                'final_loss': float(history.history['loss'][-1]),
+                'final_val_loss': float(history.history['val_loss'][-1]),
+                'final_accuracy': float(history.history['accuracy'][-1]),
+                'final_val_accuracy': float(history.history['val_accuracy'][-1]),
+                'epochs_trained': len(history.history['loss'])
+            }
+
+            self.is_trained = True
+
+            # Save model
+            if self.model_path:
+                print(f"\n   💾 Saving model to cache...")
+                self.model.save(self.model_path)
+
+                with open(self.config_path, 'w') as f:
+                    json.dump(self.training_history, f, indent=2)
+
+                print(f"   ✅ Model saved")
+
+            # Print results
+            print(f"\n   ✅ TRAINING COMPLETED")
+            print(f"   Final Loss: {self.training_history['final_loss']:.4f}")
+            print(f"   Final Val Loss: {self.training_history['final_val_loss']:.4f}")
+            print(f"   Final Accuracy: {self.training_history['final_accuracy']:.4f}")
+            print(f"   Epochs: {self.training_history['epochs_trained']}")
+
+            return True
+
+        except Exception as e:
+            print(f"\n   ❌ Training failed: {e}")
+            import traceback
+            traceback.print_exc()
+            return False
+
+    def predict(
+        self,
+        recent_df: pd.DataFrame,
+        recent_features: pd.DataFrame
+    ) -> Dict[int, float]:
+        """
+        Predicts probabilities for each number.
+
+        Args:
+            recent_df: Recent draws (at least sequence_length)
+            recent_features: Recent features
+
+        Returns:
+            {number: probability} for numbers 1-num_numbers
+        """
+        if not self.is_trained or self.model is None:
+            print("⚠️  Model not trained, returning uniform distribution")
+            return {i: 0.5 for i in range(1, self.num_numbers + 1)}
+
+        # Prepare last sequence
+        if len(recent_df) < self.sequence_length:
+            print(f"⚠️  Not enough recent data (need {self.sequence_length}, got {len(recent_df)})")
+            return {i: 0.5 for i in range(1, self.num_numbers + 1)}
+
+        # Get last sequence
+        recent_features_normalized = recent_features.copy()
+        for col in recent_features_normalized.columns:
+            min_val = recent_features_normalized[col].min()
+            max_val = recent_features_normalized[col].max()
+            if max_val > min_val:
+                recent_features_normalized[col] = (recent_features_normalized[col] - min_val) / (max_val - min_val)
+            else:
+                recent_features_normalized[col] = 0.5
+
+        sequence = recent_features_normalized.iloc[-self.sequence_length:].values
+        X = np.array([sequence])  # Shape: (1, sequence_length, num_features)
+
+        # Predict
+        predictions = self.model.predict(X, verbose=0)[0]  # Shape: (num_numbers,)
+
+        # Convert to dictionary
+        result = {i + 1: float(predictions[i]) for i in range(self.num_numbers)}
+
+        return result
+
+    def get_model_info(self) -> Dict:
+        """Returns model information."""
+        return {
+            'is_trained': self.is_trained,
+            'tensorflow_available': TENSORFLOW_AVAILABLE,
+            'num_numbers': self.num_numbers,
+            'sequence_length': self.sequence_length,
+            'config': self.config,
+            'training_history': self.training_history,
+            'model_exists': self.model is not None
+        }
+
+
+class HybridDeepLearningPredictor:
+    """
+    Kombiniert RandomForest + LSTM für robustere Vorhersagen.
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        dl_engine: DeepLearningEngine,
+        rf_weight: float = 0.4,
+        dl_weight: float = 0.6
+    ):
+        """
+        Args:
+            dl_engine: Deep Learning Engine
+            rf_weight: Weight for RandomForest predictions
+            dl_weight: Weight for Deep Learning predictions
+        """
+        self.dl_engine = dl_engine
+        self.rf_weight = rf_weight
+        self.dl_weight = dl_weight
+
+        print(f"🔀 Hybrid Predictor: RF={rf_weight:.1%} + DL={dl_weight:.1%}")
+
+    def predict(
+        self,
+        rf_predictions: Dict[int, float],
+        recent_df: pd.DataFrame,
+        recent_features: pd.DataFrame
+    ) -> Dict[int, float]:
+        """
+        Combines RandomForest and Deep Learning predictions.
+
+        Args:
+            rf_predictions: Predictions from RandomForest
+            recent_df: Recent draws for DL
+            recent_features: Recent features for DL
+
+        Returns:
+            Combined predictions
+        """
+        # Get DL predictions
+        dl_predictions = self.dl_engine.predict(recent_df, recent_features)
+
+        # Combine
+        combined = {}
+        for num in range(1, self.dl_engine.num_numbers + 1):
+            rf_score = rf_predictions.get(num, 0.5)
+            dl_score = dl_predictions.get(num, 0.5)
+
+            combined[num] = (
+                self.rf_weight * rf_score +
+                self.dl_weight * dl_score
+            )
+
+        # Normalize to [0, 1]
+        min_score = min(combined.values())
+        max_score = max(combined.values())
+        if max_score > min_score:
+            combined = {
+                num: (score - min_score) / (max_score - min_score)
+                for num, score in combined.items()
+            }
+
+        return combined

scripts/utils/deep_learning_engine_pytorch.py

@@ -0,0 +1,526 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Deep Learning Engine mit PyTorch LSTM für Lotto-Vorhersagen
+============================================================
+
+PyTorch-basierte Implementierung für Python 3.14+ Kompatibilität.
+TensorFlow unterstützt Python 3.14 noch nicht, daher verwenden wir PyTorch.
+
+Features:
+- LSTM-Netzwerk für zeitliche Sequenzen
+- Sequence-to-Probability Mapping
+- Feature Engineering Integration
+- Model Persistence & Caching
+- Hybrid mit RandomForest
+"""
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import os
+import json
+import pickle
+from datetime import datetime
+from typing import Dict, List, Tuple, Optional
+import warnings
+warnings.filterwarnings('ignore')
+
+# PyTorch Imports
+try:
+    import torch
+    import torch.nn as nn
+    import torch.optim as optim
+    from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
+    PYTORCH_AVAILABLE = True
+except ImportError:
+    PYTORCH_AVAILABLE = False
+    print("⚠️  PyTorch not available. Install with: pip install torch")
+
+
+class LSTMModel(nn.Module):
+    """PyTorch LSTM Model for Lotto prediction."""
+
+    def __init__(
+        self,
+        num_features: int,
+        num_numbers: int,
+        sequence_length: int,
+        lstm_units_1: int = 128,
+        lstm_units_2: int = 64,
+        dense_units: int = 128,
+        dropout_rate: float = 0.3
+    ):
+        super(LSTMModel, self).__init__()
+
+        self.lstm1 = nn.LSTM(
+            input_size=num_features,
+            hidden_size=lstm_units_1,
+            batch_first=True,
+            bidirectional=True
+        )
+        self.dropout1 = nn.Dropout(dropout_rate)
+        self.batch_norm1 = nn.BatchNorm1d(lstm_units_1 * 2)
+
+        self.lstm2 = nn.LSTM(
+            input_size=lstm_units_1 * 2,
+            hidden_size=lstm_units_2,
+            batch_first=True,
+            bidirectional=True
+        )
+        self.dropout2 = nn.Dropout(dropout_rate)
+        self.batch_norm2 = nn.BatchNorm1d(lstm_units_2 * 2)
+
+        self.fc1 = nn.Linear(lstm_units_2 * 2, dense_units)
+        self.batch_norm3 = nn.BatchNorm1d(dense_units)
+        self.dropout3 = nn.Dropout(dropout_rate)
+
+        self.fc2 = nn.Linear(dense_units, num_numbers)
+
+    def forward(self, x):
+        # LSTM 1
+        x, _ = self.lstm1(x)
+        x = self.dropout1(x)
+        # Take last output
+        x = x[:, -1, :]
+        x = self.batch_norm1(x)
+
+        # LSTM 2 needs 3D input
+        x = x.unsqueeze(1)
+        x, _ = self.lstm2(x)
+        x = x[:, -1, :]
+        x = self.dropout2(x)
+        x = self.batch_norm2(x)
+
+        # Dense layers
+        x = torch.relu(self.fc1(x))
+        x = self.batch_norm3(x)
+        x = self.dropout3(x)
+
+        # Output
+        x = torch.sigmoid(self.fc2(x))
+
+        return x
+
+
+class LottoDataset(Dataset):
+    """PyTorch Dataset for Lotto sequences."""
+
+    def __init__(self, X, y):
+        self.X = torch.FloatTensor(X)
+        self.y = torch.FloatTensor(y)
+
+    def __len__(self):
+        return len(self.X)
+
+    def __getitem__(self, idx):
+        return self.X[idx], self.y[idx]
+
+
+class DeepLearningEngine:
+    """
+    PyTorch-based LSTM Deep Learning Engine for Lotto predictions.
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        num_numbers: int = 49,
+        sequence_length: int = 20,
+        cache_dir: str = None,
+        fast_mode: bool = True
+    ):
+        """
+        Args:
+            num_numbers: Maximum number (49 for Lotto, 50 for Eurojackpot)
+            sequence_length: How many past draws to consider
+            cache_dir: Directory for model persistence
+            fast_mode: Use faster training (fewer epochs)
+        """
+        self.num_numbers = num_numbers
+        self.sequence_length = sequence_length
+        self.cache_dir = cache_dir
+        self.fast_mode = fast_mode
+
+        # Device
+        self.device = torch.device('mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu')
+
+        # Model components
+        self.model = None
+        self.is_trained = False
+        self.training_history = {}
+
+        # Configuration
+        self.config = {
+            'lstm_units_1': 128,
+            'lstm_units_2': 64,
+            'dense_units': 128,
+            'dropout_rate': 0.3,
+            'learning_rate': 0.001,
+            'batch_size': 32,
+            'epochs': 30 if fast_mode else 100,
+            'validation_split': 0.2
+        }
+
+        if cache_dir:
+            os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True)
+            self.model_path = os.path.join(cache_dir, f'lstm_model_{num_numbers}.pth')
+            self.config_path = os.path.join(cache_dir, f'lstm_config_{num_numbers}.json')
+        else:
+            self.model_path = None
+            self.config_path = None
+
+        print(f"🧠 Deep Learning Engine initialized (PyTorch)")
+        print(f"   Numbers: 1-{num_numbers}")
+        print(f"   Sequence Length: {sequence_length}")
+        print(f"   Device: {self.device}")
+        print(f"   Fast Mode: {fast_mode}")
+
+    def _build_model(self, num_features: int) -> LSTMModel:
+        """Builds LSTM architecture."""
+        model = LSTMModel(
+            num_features=num_features,
+            num_numbers=self.num_numbers,
+            sequence_length=self.sequence_length,
+            lstm_units_1=self.config['lstm_units_1'],
+            lstm_units_2=self.config['lstm_units_2'],
+            dense_units=self.config['dense_units'],
+            dropout_rate=self.config['dropout_rate']
+        )
+        return model.to(self.device)
+
+    def _prepare_sequences(
+        self,
+        df: pd.DataFrame,
+        features_df: pd.DataFrame
+    ) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]:
+        """Prepares sequences for LSTM training."""
+        print(f"   Preparing sequences (length={self.sequence_length})...")
+
+        # Ensure data is sorted by date
+        if 'datum' in df.columns:
+            df = df.sort_values('datum').reset_index(drop=True)
+
+        # Extract number columns
+        num_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('Z')]
+
+        # Normalize features to [0, 1]
+        features_normalized = features_df.copy()
+        for col in features_normalized.columns:
+            min_val = features_normalized[col].min()
+            max_val = features_normalized[col].max()
+            if max_val > min_val:
+                features_normalized[col] = (features_normalized[col] - min_val) / (max_val - min_val)
+            else:
+                features_normalized[col] = 0.5
+
+        X_sequences = []
+        y_targets = []
+
+        # Create sequences
+        for i in range(self.sequence_length, len(df)):
+            # Get sequence of features
+            sequence = features_normalized.iloc[i - self.sequence_length:i].values
+            X_sequences.append(sequence)
+
+            # Target: next draw as binary vector
+            target = np.zeros(self.num_numbers)
+            next_draw = df.iloc[i][num_cols].values
+            for num in next_draw:
+                if 1 <= num <= self.num_numbers:
+                    target[int(num) - 1] = 1
+            y_targets.append(target)
+
+        X = np.array(X_sequences)
+        y = np.array(y_targets)
+
+        print(f"   ✅ Created {len(X)} sequences")
+        print(f"   Shape: X={X.shape}, y={y.shape}")
+
+        return X, y
+
+    def train(
+        self,
+        df: pd.DataFrame,
+        features_df: pd.DataFrame,
+        force_retrain: bool = False
+    ) -> bool:
+        """Trains LSTM model on historical data."""
+        if not PYTORCH_AVAILABLE:
+            print("❌ PyTorch not available")
+            return False
+
+        # Check for cached model
+        if not force_retrain and self.model_path and os.path.exists(self.model_path):
+            print("   📦 Loading cached LSTM model...")
+            try:
+                checkpoint = torch.load(self.model_path, weights_only=False)
+                num_features = checkpoint['num_features']
+
+                self.model = self._build_model(num_features)
+                self.model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
+                self.model.eval()
+                self.is_trained = True
+
+                # Load config
+                if os.path.exists(self.config_path):
+                    with open(self.config_path, 'r') as f:
+                        self.training_history = json.load(f)
+
+                print(f"   ✅ Loaded cached model")
+                return True
+            except Exception as e:
+                print(f"   ⚠️  Failed to load cached model: {e}")
+                print("   🔄 Training new model...")
+
+        print(f"\n🧠 TRAINING DEEP LEARNING MODEL (PyTorch LSTM)")
+        print("=" * 70)
+
+        # Prepare data
+        X, y = self._prepare_sequences(df, features_df)
+
+        if len(X) < 100:
+            print("   ⚠️  Not enough data for training (need >100 sequences)")
+            return False
+
+        # Split data
+        split_idx = int(len(X) * (1 - self.config['validation_split']))
+        X_train, X_val = X[:split_idx], X[split_idx:]
+        y_train, y_val = y[:split_idx], y[split_idx:]
+
+        # Create datasets
+        train_dataset = LottoDataset(X_train, y_train)
+        val_dataset = LottoDataset(X_val, y_val)
+
+        train_loader = DataLoader(
+            train_dataset,
+            batch_size=self.config['batch_size'],
+            shuffle=True
+        )
+        val_loader = DataLoader(
+            val_dataset,
+            batch_size=self.config['batch_size'],
+            shuffle=False
+        )
+
+        # Build model
+        print(f"   Building LSTM architecture...")
+        num_features = X.shape[2]
+        self.model = self._build_model(num_features)
+
+        # Show summary
+        total_params = sum(p.numel() for p in self.model.parameters())
+        print(f"\n   📊 Model Summary:")
+        print(f"   Total parameters: {total_params:,}")
+
+        # Loss and optimizer
+        criterion = nn.BCELoss()
+        optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.config['learning_rate'])
+        scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(
+            optimizer, mode='min', factor=0.5, patience=5
+        )
+
+        # Train
+        print(f"\n   🚀 Training for {self.config['epochs']} epochs...")
+        print(f"   Batch size: {self.config['batch_size']}")
+        print(f"   Validation split: {self.config['validation_split']:.1%}")
+
+        best_val_loss = float('inf')
+        patience_counter = 0
+        patience = 10
+
+        try:
+            for epoch in range(self.config['epochs']):
+                # Training
+                self.model.train()
+                train_loss = 0.0
+                for batch_X, batch_y in train_loader:
+                    batch_X = batch_X.to(self.device)
+                    batch_y = batch_y.to(self.device)
+
+                    optimizer.zero_grad()
+                    outputs = self.model(batch_X)
+                    loss = criterion(outputs, batch_y)
+                    loss.backward()
+                    optimizer.step()
+
+                    train_loss += loss.item()
+
+                train_loss /= len(train_loader)
+
+                # Validation
+                self.model.eval()
+                val_loss = 0.0
+                with torch.no_grad():
+                    for batch_X, batch_y in val_loader:
+                        batch_X = batch_X.to(self.device)
+                        batch_y = batch_y.to(self.device)
+
+                        outputs = self.model(batch_X)
+                        loss = criterion(outputs, batch_y)
+                        val_loss += loss.item()
+
+                val_loss /= len(val_loader)
+
+                # Learning rate scheduling
+                scheduler.step(val_loss)
+
+                # Print progress every 5 epochs
+                if (epoch + 1) % 5 == 0:
+                    print(f"   Epoch {epoch+1}/{self.config['epochs']}: "
+                          f"Train Loss: {train_loss:.4f}, Val Loss: {val_loss:.4f}")
+
+                # Early stopping
+                if val_loss < best_val_loss:
+                    best_val_loss = val_loss
+                    patience_counter = 0
+
+                    # Save best model
+                    if self.model_path:
+                        torch.save({
+                            'model_state_dict': self.model.state_dict(),
+                            'num_features': num_features,
+                            'config': self.config
+                        }, self.model_path)
+                else:
+                    patience_counter += 1
+                    if patience_counter >= patience:
+                        print(f"   Early stopping at epoch {epoch+1}")
+                        break
+
+            # Load best model
+            if self.model_path and os.path.exists(self.model_path):
+                checkpoint = torch.load(self.model_path, weights_only=False)
+                self.model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
+
+            # Store training history
+            self.training_history = {
+                'trained_at': datetime.now().isoformat(),
+                'num_samples': len(X),
+                'num_features': num_features,
+                'final_loss': float(train_loss),
+                'final_val_loss': float(val_loss),
+                'best_val_loss': float(best_val_loss),
+                'epochs_trained': epoch + 1
+            }
+
+            self.is_trained = True
+
+            # Save config
+            if self.config_path:
+                with open(self.config_path, 'w') as f:
+                    json.dump(self.training_history, f, indent=2)
+
+            # Print results
+            print(f"\n   ✅ TRAINING COMPLETED")
+            print(f"   Best Val Loss: {best_val_loss:.4f}")
+            print(f"   Epochs: {self.training_history['epochs_trained']}")
+
+            return True
+
+        except Exception as e:
+            print(f"\n   ❌ Training failed: {e}")
+            import traceback
+            traceback.print_exc()
+            return False
+
+    def predict(
+        self,
+        recent_df: pd.DataFrame,
+        recent_features: pd.DataFrame
+    ) -> Dict[int, float]:
+        """Predicts probabilities for each number."""
+        if not self.is_trained or self.model is None:
+            print("⚠️  Model not trained, returning uniform distribution")
+            return {i: 0.5 for i in range(1, self.num_numbers + 1)}
+
+        if len(recent_df) < self.sequence_length:
+            print(f"⚠️  Not enough recent data (need {self.sequence_length}, got {len(recent_df)})")
+            return {i: 0.5 for i in range(1, self.num_numbers + 1)}
+
+        # Prepare sequence
+        recent_features_normalized = recent_features.copy()
+        for col in recent_features_normalized.columns:
+            min_val = recent_features_normalized[col].min()
+            max_val = recent_features_normalized[col].max()
+            if max_val > min_val:
+                recent_features_normalized[col] = (recent_features_normalized[col] - min_val) / (max_val - min_val)
+            else:
+                recent_features_normalized[col] = 0.5
+
+        sequence = recent_features_normalized.iloc[-self.sequence_length:].values
+        X = torch.FloatTensor(sequence).unsqueeze(0).to(self.device)
+
+        # Predict
+        self.model.eval()
+        with torch.no_grad():
+            predictions = self.model(X)[0].cpu().numpy()
+
+        # Convert to dictionary
+        result = {i + 1: float(predictions[i]) for i in range(self.num_numbers)}
+
+        return result
+
+    def get_model_info(self) -> Dict:
+        """Returns model information."""
+        return {
+            'is_trained': self.is_trained,
+            'pytorch_available': PYTORCH_AVAILABLE,
+            'num_numbers': self.num_numbers,
+            'sequence_length': self.sequence_length,
+            'device': str(self.device),
+            'config': self.config,
+            'training_history': self.training_history,
+            'model_exists': self.model is not None
+        }
+
+
+class HybridDeepLearningPredictor:
+    """Kombiniert RandomForest + LSTM für robustere Vorhersagen."""
+
+    def __init__(
+        self,
+        dl_engine: DeepLearningEngine,
+        rf_weight: float = 0.4,
+        dl_weight: float = 0.6
+    ):
+        """
+        Args:
+            dl_engine: Deep Learning Engine
+            rf_weight: Weight for RandomForest predictions
+            dl_weight: Weight for Deep Learning predictions
+        """
+        self.dl_engine = dl_engine
+        self.rf_weight = rf_weight
+        self.dl_weight = dl_weight
+
+        print(f"🔀 Hybrid Predictor: RF={rf_weight:.1%} + DL={dl_weight:.1%}")
+
+    def predict(
+        self,
+        rf_predictions: Dict[int, float],
+        recent_df: pd.DataFrame,
+        recent_features: pd.DataFrame
+    ) -> Dict[int, float]:
+        """Combines RandomForest and Deep Learning predictions."""
+        # Get DL predictions
+        dl_predictions = self.dl_engine.predict(recent_df, recent_features)
+
+        # Combine
+        combined = {}
+        for num in range(1, self.dl_engine.num_numbers + 1):
+            rf_score = rf_predictions.get(num, 0.5)
+            dl_score = dl_predictions.get(num, 0.5)
+
+            combined[num] = (
+                self.rf_weight * rf_score +
+                self.dl_weight * dl_score
+            )
+
+        # Normalize to [0, 1]
+        min_score = min(combined.values())
+        max_score = max(combined.values())
+        if max_score > min_score:
+            combined = {
+                num: (score - min_score) / (max_score - min_score)
+                for num, score in combined.items()
+            }
+
+        return combined

scripts/utils/health_check.py

@@ -0,0 +1,363 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Health-Check System mit Auto-Recovery
+======================================
+
+Prüft System-Gesundheit und behebt automatisch Probleme:
+- CSV-Datei vorhanden und aktuell?
+- Models trainiert und verfügbar?
+- Learning State konsistent?
+- Logs rotieren?
+- Telegram-Bot erreichbar?
+
+Bei Problemen:
+- Auto-Retry
+- Telegram-Alerts
+- Logging
+"""
+
+import os
+import sys
+import json
+import time
+from datetime import datetime, timedelta
+from pathlib import Path
+from typing import Dict, List, Tuple
+import pandas as pd
+
+# Add parent dir to path
+script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+project_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(script_dir))
+sys.path.insert(0, project_dir)
+
+from scripts.utils.notifier import EurojackpotNotifier
+
+
+class HealthCheck:
+    """System Health-Check mit Auto-Recovery."""
+
+    def __init__(self, data_dir: str, lottery_name: str = "Eurojackpot"):
+        self.data_dir = data_dir
+        self.lottery_name = lottery_name
+        self.notifier = EurojackpotNotifier()
+
+        self.health_log = os.path.join(data_dir, "health_check.json")
+        self.issues = []
+        self.warnings = []
+        self.recovered = []
+
+        print(f"🏥 HEALTH-CHECK SYSTEM - {lottery_name}")
+        print("=" * 70)
+
+    def run_all_checks(self) -> bool:
+        """Führt alle Health-Checks aus."""
+        all_ok = True
+
+        checks = [
+            ("CSV Data", self.check_csv_data),
+            ("ML Models", self.check_ml_models),
+            ("Learning State", self.check_learning_state),
+            ("Logs", self.check_logs),
+            ("Telegram", self.check_telegram),
+            ("Disk Space", self.check_disk_space)
+        ]
+
+        for name, check_func in checks:
+            print(f"\n🔍 Checking: {name}...", end=" ", flush=True)
+            try:
+                status, message = check_func()
+                if status == "OK":
+                    print(f"✅ {message}")
+                elif status == "WARNING":
+                    print(f"⚠️  {message}")
+                    self.warnings.append(f"{name}: {message}")
+                elif status == "ERROR":
+                    print(f"❌ {message}")
+                    self.issues.append(f"{name}: {message}")
+                    all_ok = False
+                elif status == "RECOVERED":
+                    print(f"🔧 {message}")
+                    self.recovered.append(f"{name}: {message}")
+            except Exception as e:
+                print(f"❌ Exception: {e}")
+                self.issues.append(f"{name}: Exception - {e}")
+                all_ok = False
+
+        # Summary
+        print("\n" + "=" * 70)
+        self._print_summary()
+
+        # Save health log
+        self._save_health_log(all_ok)
+
+        # Send alert if issues
+        if self.issues:
+            self._send_alert()
+
+        return all_ok
+
+    def check_csv_data(self) -> Tuple[str, str]:
+        """Prüft CSV-Datei."""
+        # Different CSV names for different lotteries
+        if "Eurojackpot" in self.lottery_name:
+            csv_file = os.path.join(self.data_dir, "AlleEurojackpotzahlen.csv")
+        else:
+            csv_file = os.path.join(self.data_dir, "AlleLottozahlen.csv")
+
+        if not os.path.exists(csv_file):
+            return ("ERROR", f"CSV file not found: {csv_file}")
+
+        # Check age
+        mtime = os.path.getmtime(csv_file)
+        age_days = (time.time() - mtime) / 86400
+
+        if age_days > 10:
+            return ("WARNING", f"CSV file is {age_days:.1f} days old")
+
+        # Check content
+        try:
+            df = pd.read_csv(csv_file, sep=';')
+            if len(df) < 100:
+                return ("ERROR", f"CSV has only {len(df)} rows")
+
+            return ("OK", f"{len(df):,} draws, {age_days:.1f} days old")
+        except Exception as e:
+            return ("ERROR", f"CSV parse error: {e}")
+
+    def check_ml_models(self) -> Tuple[str, str]:
+        """Prüft ML Models."""
+        # Eurojackpot uses different directory name
+        if "Eurojackpot" in self.lottery_name:
+            models_dir = os.path.join(self.data_dir, "eurojackpot_ml_models")
+            rf_main_model = os.path.join(models_dir, "trained_models_main.pkl")
+            rf_euro_model = os.path.join(models_dir, "trained_models_euro.pkl")
+            dl_main_model = os.path.join(models_dir, "deep_learning_main", "lstm_model_50.pth")
+            dl_euro_model = os.path.join(models_dir, "deep_learning_euro", "lstm_model_12.pth")
+        else:
+            models_dir = os.path.join(self.data_dir, "ultimate_ml_models")
+            rf_main_model = os.path.join(models_dir, "trained_models.pkl")
+            rf_euro_model = None
+            dl_main_model = os.path.join(models_dir, "deep_learning", "lstm_model_49.pth")
+            dl_euro_model = None
+
+        if not os.path.exists(models_dir):
+            return ("WARNING", "No models cache found (will train on next run)")
+
+        # Check RandomForest models
+        if os.path.exists(rf_main_model):
+            age_days = (time.time() - os.path.getmtime(rf_main_model)) / 86400
+            status = "OK" if age_days < 10 else "WARNING"
+            msg = f"RandomForest models {age_days:.1f} days old"
+        else:
+            status = "WARNING"
+            msg = "RandomForest models not found"
+
+        # Check Deep Learning models
+        if os.path.exists(dl_main_model):
+            age_days = (time.time() - os.path.getmtime(dl_main_model)) / 86400
+            msg += f", LSTM {age_days:.1f} days old"
+        else:
+            msg += ", LSTM not found"
+
+        return (status, msg)
+
+    def check_learning_state(self) -> Tuple[str, str]:
+        """Prüft Learning State."""
+        # Eurojackpot uses learning_log.json instead of learning_state.json
+        if "Eurojackpot" in self.lottery_name:
+            state_file = os.path.join(self.data_dir, "learning_log.json")
+        else:
+            state_file = os.path.join(self.data_dir, "learning_state.json")
+
+        if not os.path.exists(state_file):
+            return ("WARNING", "No learning state found")
+
+        try:
+            with open(state_file, 'r') as f:
+                state = json.load(f)
+
+            cycles = state.get('learning_cycle', 0)
+            last_update = state.get('last_update', '')
+
+            if not last_update:
+                return ("WARNING", f"{cycles} cycles, no last_update timestamp")
+
+            last_dt = datetime.fromisoformat(last_update)
+            age_days = (datetime.now() - last_dt).days
+
+            if age_days > 10:
+                return ("WARNING", f"{cycles} cycles, last update {age_days} days ago")
+
+            return ("OK", f"{cycles} cycles, last update {age_days} days ago")
+
+        except Exception as e:
+            return ("ERROR", f"State parse error: {e}")
+
+    def check_logs(self) -> Tuple[str, str]:
+        """Prüft und rotiert Logs."""
+        logs_dir = os.path.join(os.path.dirname(self.data_dir), "logs")
+
+        if not os.path.exists(logs_dir):
+            os.makedirs(logs_dir, exist_ok=True)
+            return ("RECOVERED", "Created logs directory")
+
+        # Check log sizes
+        total_size = 0
+        large_logs = []
+
+        for log_file in Path(logs_dir).glob("*.log"):
+            size_mb = log_file.stat().st_size / 1024 / 1024
+            total_size += size_mb
+
+            if size_mb > 50:  # > 50 MB
+                large_logs.append(log_file.name)
+
+        # Rotate large logs
+        if large_logs:
+            for log_name in large_logs:
+                self._rotate_log(os.path.join(logs_dir, log_name))
+
+            return ("RECOVERED", f"Rotated {len(large_logs)} large logs, total {total_size:.1f} MB")
+
+        return ("OK", f"Total size {total_size:.1f} MB")
+
+    def check_telegram(self) -> Tuple[str, str]:
+        """Prüft Telegram-Bot."""
+        config = self.notifier.config
+
+        if not config.get("telegram", {}).get("enabled"):
+            return ("WARNING", "Telegram disabled in config")
+
+        bot_token = config.get("telegram", {}).get("bot_token")
+        if not bot_token or bot_token == "YOUR_BOT_TOKEN":
+            return ("WARNING", "Telegram bot_token not configured")
+
+        # Simple check: Token format
+        if len(bot_token) < 20 or ':' not in bot_token:
+            return ("ERROR", "Invalid bot_token format")
+
+        return ("OK", "Telegram configured")
+
+    def check_disk_space(self) -> Tuple[str, str]:
+        """Prüft Festplatten-Speicher."""
+        import shutil
+
+        usage = shutil.disk_usage(self.data_dir)
+        free_gb = usage.free / 1024 / 1024 / 1024
+        percent_free = (usage.free / usage.total) * 100
+
+        if percent_free < 10:
+            return ("ERROR", f"Only {free_gb:.1f} GB free ({percent_free:.1f}%)")
+        elif percent_free < 20:
+            return ("WARNING", f"{free_gb:.1f} GB free ({percent_free:.1f}%)")
+
+        return ("OK", f"{free_gb:.1f} GB free ({percent_free:.1f}%)")
+
+    def _rotate_log(self, log_path: str):
+        """Rotiert ein Log-File."""
+        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+        backup_path = f"{log_path}.{timestamp}"
+
+        os.rename(log_path, backup_path)
+        print(f"   📦 Rotated: {os.path.basename(log_path)} → {os.path.basename(backup_path)}")
+
+    def _print_summary(self):
+        """Druckt Zusammenfassung."""
+        print("\n📊 SUMMARY:")
+
+        if not self.issues and not self.warnings and not self.recovered:
+            print("   ✅ All checks passed - System healthy!")
+            return
+
+        if self.recovered:
+            print(f"\n   🔧 Auto-Recovered ({len(self.recovered)}):")
+            for item in self.recovered:
+                print(f"      • {item}")
+
+        if self.warnings:
+            print(f"\n   ⚠️  Warnings ({len(self.warnings)}):")
+            for item in self.warnings:
+                print(f"      • {item}")
+
+        if self.issues:
+            print(f"\n   ❌ Issues ({len(self.issues)}):")
+            for item in self.issues:
+                print(f"      • {item}")
+
+    def _save_health_log(self, all_ok: bool):
+        """Speichert Health-Log."""
+        log_entry = {
+            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
+            "status": "OK" if all_ok else "ISSUES",
+            "issues": self.issues,
+            "warnings": self.warnings,
+            "recovered": self.recovered
+        }
+
+        # Load existing log
+        if os.path.exists(self.health_log):
+            with open(self.health_log, 'r') as f:
+                log_data = json.load(f)
+        else:
+            log_data = {"checks": []}
+
+        # Append new entry
+        log_data["checks"].append(log_entry)
+
+        # Keep only last 100 entries
+        log_data["checks"] = log_data["checks"][-100:]
+
+        # Save
+        with open(self.health_log, 'w') as f:
+            json.dump(log_data, f, indent=2)
+
+    def _send_alert(self):
+        """Sendet Telegram-Alert bei Problemen."""
+        message = f"🚨 *HEALTH-CHECK ALERT - {self.lottery_name}*\n\n"
+        message += f"❌ *{len(self.issues)} Issues detected:*\n"
+
+        for issue in self.issues:
+            message += f"• {issue}\n"
+
+        if self.warnings:
+            message += f"\n⚠️  {len(self.warnings)} Warnings:\n"
+            for warning in self.warnings:
+                message += f"• {warning}\n"
+
+        message += f"\n🕐 {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}"
+
+        try:
+            self.notifier._send_telegram(message)
+        except Exception as e:
+            print(f"   ⚠️  Could not send alert: {e}")
+
+
+def main():
+    """Main function."""
+    import argparse
+
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="System Health-Check")
+    parser.add_argument(
+        '--data-dir',
+        type=str,
+        default="/Users/sebastianfrohlich/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Jupyter Notebooks/Lotto/data",
+        help='Data directory'
+    )
+    parser.add_argument(
+        '--lottery',
+        type=str,
+        default="Lotto",
+        help='Lottery name (Lotto or Eurojackpot)'
+    )
+
+    args = parser.parse_args()
+
+    # Run health check
+    checker = HealthCheck(args.data_dir, args.lottery)
+    success = checker.run_all_checks()
+
+    sys.exit(0 if success else 1)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

scripts/utils/notifier.py

@@ -58,28 +58,39 @@ class EurojackpotNotifier:
             timestamp: Zeitstempel der Generierung
             best_tip: Bester Tipp mit höchster Confidence
         """
-        # Formatiere Nachricht
-        main_numbers = best_tip.get('main_numbers', '?')
-        euro_numbers = best_tip.get('euro_numbers', '?')
-        confidence = best_tip.get('confidence', 0)
-        strategy = best_tip.get('strategy', 'UNKNOWN')
-
         subject = f"🎲 {len(tips)} neue Eurojackpot-Tipps generiert!"
 
+        # Sortiere Tips nach Confidence
+        sorted_tips = sorted(tips, key=lambda x: x.get('confidence', 0), reverse=True)
+
+        # Top 5 formatieren
+        top5_text = ""
+        for i, tip in enumerate(sorted_tips[:5], 1):
+            main = tip.get('main_numbers', '?')
+            euro = tip.get('euro_numbers', '?')
+            conf = tip.get('confidence', 0)
+            strat = tip.get('strategy', 'UNKNOWN')
+            qual = tip.get('quality', 0)
+
+            # Emoji basierend auf Rang
+            emoji = "🏆" if i == 1 else "🥈" if i == 2 else "🥉" if i == 3 else "⭐"
+
+            top5_text += f"""{emoji} #{i} - Confidence: {conf:.2%}
+🔢 {main} + ⭐ {euro}
+📈 {strat} | Quality: {qual:.3f}
+
+"""
+
         message = f"""🎲 NEUE EUROJACKPOT-TIPPS GENERIERT
 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
 
 📊 Anzahl Tipps: {len(tips)}
 ⏰ Zeitpunkt: {timestamp}
 
-🏆 BESTER TIPP (höchste Confidence):
+🏆 TOP 5 EMPFEHLUNGEN:
 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
-🔢 Hauptzahlen: {main_numbers}
-⭐ Eurozahlen: {euro_numbers}
-📈 Strategie: {strategy}
-💎 Confidence: {confidence:.2%}
-
-💡 Alle Tipps findest du in der CSV-Datei!
+{top5_text}
+💡 Alle 10 Tipps findest du in der CSV-Datei!
 
 Viel Glück! 🍀
 """