feat(gui): aggiunge max drawdown atteso (P99) e tail/gap nei profili

Due metriche per ciascun profilo nel pannello P/L:

- **Max DD attesa (P99)**: streak di stop consecutivi con probabilità
  ≤ 1% nell'anno (union-bound: N_trade × p_loss^N ≤ 0.01) ×
  perdita stop × contratti × posizioni concorrenti.
- **Max DD coda (gap)**: scenario gap notturno in cui il mark salta
  oltre la copertura long PRIMA che lo stop sia eseguibile —
  perdita = larghezza intera meno credito iniziale, su tutte le
  posizioni aperte.

Aggiunge anche colonna "Max DD" nella tabella di sensibilità
win-rate, così si vede immediatamente il trade-off
APR-vs-drawdown al variare del win-rate (da 65% a 82%).

Effetto pratico: a default cap=10k, spot=3000, win=0.75, trades=18:
- Conservativa: APR ≈ +1.8%, Max DD attesa ≈ −2.2% capitale
- Aggressiva: APR ≈ +14%, Max DD attesa ≈ −30% capitale

Numeri che rendono molto più tangibile la frase "drawdown scala con
lo stesso fattore" del §4-ter del documento.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

src/cerbero_bite/gui/pages/7_📚_Strategia.py

@@ -11,6 +11,7 @@ La pagina è di sola lettura: non chiama MCP, non scrive sul DB.
 
 from __future__ import annotations
 
+import math
 import os
 from dataclasses import dataclass
 from pathlib import Path
@@ -420,6 +421,37 @@ def _compute_pl(
     annual_pl = trades_per_year * n_per_trade * concurrency * e_trade_net
     apr = (annual_pl / capital) if capital > 0 else 0.0
 
+    # --- Max drawdown -------------------------------------------------
+    # Due metriche distinte:
+    #
+    # 1. **Streak atteso (P99)**: lunghezza della peggior sequenza di
+    #    stop consecutivi che ci si aspetta di vedere in un anno con
+    #    probabilità ≤ 1%. Usa l'approssimazione union-bound:
+    #        P(streak ≥ N in N_trade tentativi) ≈ N_trade × p_loss^N
+    #    Imponendo questa quantità ≤ 0.01 e risolvendo per N:
+    #        N = ceil( log(0.01 / N_trade) / log(p_loss) )
+    #    Drawdown corrispondente = N × stop_loss × contracts × concurrency.
+    #
+    # 2. **Tail/gap risk**: scenario "gap notturno" in cui il mark
+    #    salta oltre la copertura long PRIMA che lo stop sia
+    #    eseguibile. La perdita massima reale è la larghezza intera
+    #    dello spread meno il credito iniziale, su tutte le posizioni
+    #    aperte simultaneamente.
+    if prob_loss > 0 and prob_loss < 1 and trades_per_year > 0:
+        streak_99 = max(
+            1,
+            int(math.ceil(
+                math.log(0.01 / trades_per_year) / math.log(prob_loss)
+            )) if prob_loss < 1 else 1,
+        )
+    else:
+        streak_99 = 0
+    expected_dd_usd = streak_99 * sl_loss * n_per_trade * concurrency
+    expected_dd_pct = expected_dd_usd / capital if capital > 0 else 0.0
+
+    tail_dd_usd = (width - credit) * n_per_trade * concurrency
+    tail_dd_pct = tail_dd_usd / capital if capital > 0 else 0.0
+
     return {
         "width": width,
         "credit": credit,
@@ -433,6 +465,12 @@ def _compute_pl(
         "apr": apr,
         "fees": fees,
         "slippage": slippage,
+        "prob_loss": prob_loss,
+        "streak_99": float(streak_99),
+        "expected_dd_usd": expected_dd_usd,
+        "expected_dd_pct": expected_dd_pct,
+        "tail_dd_usd": tail_dd_usd,
+        "tail_dd_pct": tail_dd_pct,
     }
 
 
@@ -469,6 +507,34 @@ def _render_profile_card(
         delta=f"{metrics['apr']:+.1%} APR",
     )
 
+    cols = st.columns(2)
+    cols[0].metric(
+        "Max DD attesa (P99)",
+        f"−{metrics['expected_dd_usd']:.0f} USD",
+        delta=f"{-metrics['expected_dd_pct']:+.1%} cap",
+        delta_color="inverse",
+        help=(
+            f"Streak di {int(metrics['streak_99'])} stop consecutivi "
+            f"(probabilità ≤ 1% nell'anno) × perdita stop "
+            f"({metrics['sl_loss']:.0f} USD) × contratti × posizioni "
+            f"concorrenti. È la peggior sequenza che ti aspetti di "
+            "vedere; il drawdown reale può essere maggiore se i filtri "
+            "non rilevano un regime change."
+        ),
+    )
+    cols[1].metric(
+        "Max DD coda (gap)",
+        f"−{metrics['tail_dd_usd']:.0f} USD",
+        delta=f"{-metrics['tail_dd_pct']:+.1%} cap",
+        delta_color="inverse",
+        help=(
+            "Scenario gap notturno: il mark salta oltre la copertura "
+            "long PRIMA che lo stop sia eseguibile. Perdita = larghezza "
+            "intera meno credito, su tutte le posizioni aperte. "
+            "I filtri quant + macro lo riducono ma NON lo annullano."
+        ),
+    )
+
     if metrics["n_per_trade"] == 0:
         st.warning(
             "Sizing 0 contratti: capitale insufficiente per i cap di "
@@ -581,10 +647,10 @@ def _render_pl_panel(
         sens_rows.append(
             {
                 "Win rate": f"{wr:.0%}",
-                "Conservativa P/L": f"{m_c['annual_pl']:+.0f} USD",
-                "Conservativa APR": f"{m_c['apr']:+.1%}",
-                "Aggressiva P/L": f"{m_a['annual_pl']:+.0f} USD",
-                "Aggressiva APR": f"{m_a['apr']:+.1%}",
+                "Cons. APR": f"{m_c['apr']:+.1%}",
+                "Cons. Max DD": f"−{m_c['expected_dd_pct']:.1%}",
+                "Aggr. APR": f"{m_a['apr']:+.1%}",
+                "Aggr. Max DD": f"−{m_a['expected_dd_pct']:.1%}",
             }
         )
     st.table(sens_rows)