feat(gui): Strategia pannello P/L con slider sizing + fix max_loss

Pannello "P/L atteso — Conservativa vs Aggressiva":
* Sostituiti slider Capitale/Spot con slider parametrici Cap/trade
  (EUR) + posizioni concorrenti. Il capitale richiesto viene calcolato
  in automatico via Kelly-binding aggregato:
  capital = cap_pertrade_usd × concorrenza / max(kelly, 1e-3).
* Profili Conservativa/Aggressiva ora ereditano dai yaml SOLO le leve
  qualitative (width_pct, credit_ratio, kelly_fraction, feature
  attive); le leve di sizing (cap, concorrenza) sono comandate dagli
  slider per confronti omogenei.
* Tre metriche header: capitale richiesto, cap aggregato notional,
  cap per trade USD.

Fix in `_compute_pl`:
* Max loss per contratto era `width` (errato per credit spread).
  Corretto a `width − credit` allineato a core/sizing_engine.py.
  Effetto: n_kelly aumenta proporzionalmente al credit incassato →
  P/L stimato più realistico per spread con credit_to_width_ratio
  alto (es. 0.30+ in profilo Aggressiva).

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

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@@ -476,7 +476,11 @@ def _compute_pl(
 
     cap_pertrade_usd = caps["cap_pertrade_eur"] * eur_to_usd
     risk_target = min(caps["kelly"] * capital, cap_pertrade_usd)
-    n_kelly = int(risk_target // width) if width > 0 else 0
+    # Max loss per contratto = width − credit (NON width). Su un put
+    # spread incassi `credit` upfront, quindi la perdita massima è la
+    # larghezza meno il credito (vedi core/sizing_engine.py).
+    max_loss_per_contract = max(width - credit, 1e-6)
+    n_kelly = int(risk_target // max_loss_per_contract)
     n_per_trade = max(0, min(n_kelly, int(caps["max_n"])))
 
     prob_time_stop = 0.07
@@ -670,27 +674,33 @@ def _render_pl_panel(
     """Pannello P/L: confronto Conservativa vs Aggressiva sugli stessi slider."""
     st.subheader("💰 P/L atteso — Conservativa vs Aggressiva")
     st.caption(
-        "Stessi slider, due profili di sizing. **Conservativa** = la "
-        "golden config attuale (`strategy.yaml`). **Aggressiva** = "
-        "`strategy.aggressiva.yaml` con cap_per_trade 4×, max contratti "
-        "4×, 2 posizioni concorrenti. Le regole §2-§9 sono identiche; "
-        "cambiano SOLO le leve di sizing — quello che il P/L "
-        "conservativo lascia sul tavolo."
+        "Slider parametrici: scegli **cap per trade** e **posizioni "
+        "concorrenti**, il capitale richiesto viene calcolato in "
+        "automatico (Kelly-binding × concurrency / kelly_fraction). "
+        "Conservativa e Aggressiva ereditano dai rispettivi yaml SOLO "
+        "le leve qualitative (width_pct, credit_ratio, kelly_fraction, "
+        "feature attive); le leve di sizing (cap, concorrenza) le "
+        "controlli qui sotto."
     )
 
-    col_a, col_b, col_c, col_d = st.columns(4)
-    capital = col_a.slider(
-        "Capitale (USD)", 720, 50_000, value=10_000, step=100
+    col_a, col_b, col_c, col_d, col_e = st.columns(5)
+    cap_per_trade_eur = col_a.slider(
+        "Cap/trade (EUR)", 50, 2000, value=200, step=10,
+        help="Massima perdita per singolo trade. Bound al rischio.",
     )
-    spot = col_b.slider("Spot ETH (USD)", 1500, 6000, value=3000, step=100)
-    win_rate = col_c.slider(
+    concurrency_override = col_b.slider(
+        "Pos. concorrenti", 1, 10, value=3, step=1,
+        help="Quanti trade simultanei. Cap aggregato = cap/trade × N.",
+    )
+    spot = col_c.slider("Spot ETH (USD)", 1500, 6000, value=3000, step=100)
+    win_rate = col_d.slider(
         "Win rate atteso", 0.50, 0.90, value=0.75, step=0.01,
         help=(
             "Senza filtri quant ≈ 0.65–0.70. CON filtri (dealer gamma>0, "
             "no macro, IV−RV>0, liquidation_*_risk≠high) sale a 0.75–0.80."
         ),
     )
-    trades_per_year = col_d.slider(
+    trades_per_year = col_e.slider(
         "Trade / anno (post-filtri)", 20, 200, value=110, step=5,
         help=(
             "Crypto è 24/7: l'entry cycle gira ogni giorno alle 14:00 UTC "
@@ -702,6 +712,43 @@ def _render_pl_panel(
 
     cons_caps = _profile_caps(strategy_conservativa or strategy_main)
     aggr_caps = _profile_caps(strategy_aggressiva)
+    # Override sizing dai slider (sostituisce le leve cap/trade,
+    # cap_aggregate, max_concurrent dei yaml).
+    eur_to_usd = 1.075
+    cap_pertrade_usd = cap_per_trade_eur * eur_to_usd
+    cap_aggregate_override = float(cap_per_trade_eur * concurrency_override)
+    cons_caps = {
+        **cons_caps,
+        "cap_pertrade_eur": float(cap_per_trade_eur),
+        "cap_aggregate_eur": cap_aggregate_override,
+        "max_concurrent": float(concurrency_override),
+    }
+    aggr_caps = {
+        **aggr_caps,
+        "cap_pertrade_eur": float(cap_per_trade_eur),
+        "cap_aggregate_eur": cap_aggregate_override,
+        "max_concurrent": float(concurrency_override),
+    }
+    # Capitale richiesto: Kelly-binding aggregato.
+    # Per ogni trade slot, kelly × capital ≥ cap_pertrade_usd → capital
+    # ≥ cap_pertrade_usd / kelly. Per N concorrenti, scala linearmente
+    # come limite conservativo del notional cumulato.
+    kelly_cons = cons_caps.get("kelly", 0.13)
+    kelly_aggr = aggr_caps.get("kelly", 0.13)
+    capital_cons = int(
+        cap_pertrade_usd * concurrency_override / max(kelly_cons, 1e-3)
+    )
+    capital_aggr = int(
+        cap_pertrade_usd * concurrency_override / max(kelly_aggr, 1e-3)
+    )
+    capital = max(capital_cons, capital_aggr)
+    cap_col1, cap_col2, cap_col3 = st.columns(3)
+    cap_col1.metric("📊 Capitale richiesto", f"${capital:,}")
+    cap_col2.metric(
+        "💸 Cap aggregato (notional)",
+        f"${int(cap_pertrade_usd * concurrency_override):,}",
+    )
+    cap_col3.metric("🎯 Cap per trade (USD)", f"${int(cap_pertrade_usd):,}")
     cons_feats = _detect_features(strategy_conservativa or strategy_main)
     aggr_feats = _detect_features(strategy_aggressiva)