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@@ -332,25 +332,33 @@ if selected_exp_date:
         # ... (Filterlogik bleibt gleich) ...
         filtered_df = calculated_df_unfiltered.copy()
         filtered_df = filtered_df[
-                filtered_df['annualizedReturnPercentNet'].between(st.session_state.min_annual_return_filter, st.session_state.max_annual_return_filter, inclusive='both') |
-                filtered_df['annualizedReturnPercentNet'].isna()
-                ]
-        filtered_df = filtered_df[
-                filtered_df['delta'].between(st.session_state.min_delta_filter, st.session_state.max_delta_filter, inclusive='both') |
-                filtered_df['delta'].isna()
-                ]
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-        # --- Tabelle Anzeigen ---
-        st.markdown(f"###### Call-Optionen für {datetime.strptime(selected_exp_date, '%Y-%m-%d').strftime('%d. %B %Y')} ({len(filtered_df)} angezeigt)")
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-        # Spalten auswählen (basierend auf den in der Sidebar ausgewählten, umbenannten Namen)
-        # Finde die originalen Schlüssel für die ausgewählten, umbenannten Spalten
-        original_cols_keys_to_display = [k for k, v in display_columns.items() if v in st.session_state.selected_columns]
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-        # Prüfe, ob die originalen Schlüssel im gefilterten DataFrame existieren
-        cols_to_display_final = [col for col in original_cols_keys_to_display if col in filtered_df.columns]
+                 filtered_df['annualizedReturnPercentNet'].between(st.session_state.min_annual_return_filter, st.session_state.max_annual_return_filter, inclusive='both') |
+                 filtered_df['annualizedReturnPercentNet'].isna()
+                 ]
+            filtered_df = filtered_df[
+                 filtered_df['delta'].between(st.session_state.min_delta_filter, st.session_state.max_delta_filter, inclusive='both') |
+                 filtered_df['delta'].isna()
+                 ]
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+            # --- Tabelle Anzeigen ---
+            st.markdown(f"###### Call-Optionen für {datetime.strptime(selected_exp_date, '%Y-%m-%d').strftime('%d. %B %Y')} ({len(filtered_df)} angezeigt)")
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+            # --- HIER die Spaltenauswahl-Logik korrigieren ---
+            # 1. Definiere die Mapping-Tabelle (ist schon weiter oben im Code, stellen wir sicher)
+            # display_columns = { ... } # Diese Definition sollte nach der Währungsbestimmung erfolgen
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+            # 2. Finde die originalen Schlüssel für die vom Benutzer ausgewählten Anzeigenamen
+            selected_display_names = st.session_state.selected_columns
+            original_cols_keys_to_display = [
+                key for key, value in display_columns.items() if value in selected_display_names
+            ]
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+            # 3. Prüfe, welche dieser originalen Schlüssel tatsächlich im gefilterten DataFrame existieren
+            cols_to_display_final = [
+                col for col in original_cols_keys_to_display if col in filtered_df.columns
+            ]
+            # --- Ende Korrektur Spaltenauswahl ---
 
         if not cols_to_display_final:
             st.warning("Keine gültigen Spalten zur Anzeige ausgewählt oder in den Daten vorhanden.")