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feat(state+runtime): option_chain_snapshots — catena opzioni storica per backtest reale
Aggiunge la persistence della option chain Deribit con cron settimanale ``55 13 * * MON`` (5 minuti prima del trigger entry alle 14:00 UTC), sbloccando il backtest non-stilizzato e la calibrazione empirica dello skew premium. **Schema (migrazione 0004)** Nuova tabella ``option_chain_snapshots`` con primary key composta ``(timestamp, instrument_name)`` — tutti i quote prelevati nello stesso tick condividono il timestamp, così le query "lo snapshot del 2026-05-04 alle 13:55" diventano una singola WHERE timestamp = X. Indici su (asset, timestamp DESC) e (asset, expiry) per supportare sia listing recenti sia query per scadenza specifica. Campi: instrument_name, strike, expiry, option_type (C/P), bid, ask, mid, iv, delta, gamma, theta, vega, open_interest, volume_24h, book_depth_top3. Tutti i numerici sono nullable: il collector è best-effort, un ticker mancante produce comunque una riga (utile per sapere che lo strumento esisteva ma non era quotato). **Modello + repository** - ``OptionChainQuoteRecord`` (Pydantic, in ``state/models.py``). - ``Repository.record_option_chain_snapshot`` (bulk insert idempotente). - ``Repository.list_option_chain_snapshots`` (filtri su asset, timestamp window, expiry window, limit default 50000). - ``Repository.latest_option_chain_timestamp`` (freshness check per dashboard GUI). **Collector** Nuovo ``runtime/option_chain_snapshot_cycle.py`` che: 1. Calcola la finestra scadenze ``[now+dte_min, now+dte_max]`` da ``cfg.structure``: niente richieste su scadenze che il rule engine non userebbe mai. 2. Chiama ``deribit.options_chain()`` con ``min_open_interest=cfg.liquidity.open_interest_min``. 3. Batch ``deribit.get_tickers()`` (max 20 per call, limite Deribit) con error-isolation per batch — un batch fallito non blocca gli altri. 4. NON chiama l'order book per ogni strike (rate-limit guard); ``book_depth_top3`` resta NULL e il liquidity gate live lo chiede on-the-fly per gli strike candidati al picker. Best-effort end-to-end: chain assente, get_tickers giù, persist fallito → ritorna 0 senza alzare eccezioni, logga sempre. **Schedulazione** Wired in ``Orchestrator.install_scheduler`` come job parallelo a ``market_snapshot``, attivo solo quando ``ENABLE_DATA_ANALYSIS=true``. Cron parametrizzabile via il nuovo kwarg ``option_chain_cron`` (default ``55 13 * * MON``). **Test** - 4 unit test del collector (happy path, ticker mancante, chain vuota, fetch fail best-effort) con mock di RuntimeContext. - Aggiornato ``test_install_scheduler_registers_canonical_jobs`` per includere il nuovo job nel set canonico. **Cosa sblocca** - Backtest non-stilizzato: il PR ``feat/backtest-engine`` può dropparsi il modello BS+skew_premium e leggere prezzi reali ``mid`` dalla chain registrata. - Calibrazione empirica dello skew premium (hardcoded a 1.5 nel backtest stilizzato): plot del rapporto fra quote reali Deribit e BS per delta/expiry, regressione → valore data-driven. - Validazione ex-post: "il delta-0.12 era davvero a 25% OTM in quella settimana?" diventa una query SELECT. - Dimensione attesa: ~50 strike × 3 scadenze × 1 snapshot/settimana × 17 colonne ≈ 12 KB/settimana, ~600 KB/anno. Trascurabile. Suite: 409 passed. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com> |
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feat(state+runtime+gui): market_snapshots — calibrazione soglie da dati
Sistema dedicato di raccolta dati per scegliere le soglie dei filtri sui percentili reali invece di valori a istinto. Nuovi componenti: * state/migrations/0003_market_snapshots.sql — tabella + index, PK composta (timestamp, asset). Ogni colonna numerica è NULL-able per preservare la continuità della serie quando un singolo MCP fallisce. * state/models.py — MarketSnapshotRecord Pydantic. * state/repository.py — record_market_snapshot, list_market_snapshots, _row_to_market_snapshot. * runtime/market_snapshot_cycle.py — collettore best-effort che chiama spot/dvol/realized_vol/dealer_gamma/funding_perp/funding_cross/ liquidation_heatmap/macro per ogni asset; raccoglie gli errori in fetch_errors_json e segna fetch_ok=false ma persiste comunque la riga. * clients/deribit.py — generalizzati dealer_gamma_profile(currency), realized_vol(currency), spot_perp_price(asset). dealer_gamma_profile_eth resta come alias per la chiamata dell'entry cycle. * runtime/orchestrator.py — nuovo job APScheduler `market_snapshot` cron */15 con assets configurabili (default ETH+BTC); il consumer manual_actions ora dispatcha anche kind=run_cycle cycle=market_snapshot per la GUI. * gui/data_layer.py — load_market_snapshots, enqueue_run_cycle accetta market_snapshot; tipo MarketSnapshotRecord esposto. * gui/pages/6_📐_Calibrazione.py — selezione asset+finestra, conteggio fetch_ok, per ogni metrica: istogramma, soglia da strategy.yaml come vline rossa, percentili P5/P10/P25/P50/P75/P90/P95, % di tick che la soglia avrebbe filtrato. * gui/pages/1_📊_Status.py — bottone "📐 Forza snapshot" (4° del pannello Forza ciclo) per popolare la tabella senza aspettare il cron. 5 nuovi test sul collector (happy, fault tolerance, asset switch, macro fail, empty assets); test_orchestrator job set aggiornato. 368/368 tests pass; ruff clean; mypy strict src clean. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com> |
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63d1aa4262 |
feat(gui): traduzione italiana, logo Cerbero, saldi live e Forza ciclo
* Localizzazione italiana di tutte le pagine (Stato, Audit, Equity,
Storico, Posizione) e della home; date relative ("5s fa", "12m fa").
* Logo Cerbero (cane a tre teste) in src/cerbero_bite/gui/assets/
cerbero_logo.png — sostituisce l'emoji 🐺 (lupo, semanticamente
errata) sia come favicon (`page_icon`) sia in sidebar e header.
* Caricamento automatico di `.env` dal CWD all'avvio della CLI (skip
sotto pytest tramite PYTEST_CURRENT_TEST), evitando di doversi
esportare manualmente le 4 URL MCP. Aggiunto python-dotenv come
dipendenza, `.env.example` committato come template, `.env` resta
ignorato da git.
* Pagina Stato: nuovo pannello "Saldi exchange" che fa fetch live
via gateway MCP (Deribit USDC + USDT, Hyperliquid USDC + opzionale
USDT spot) con cache TTL 60s e bottone refresh; tile riassuntivi
totale USD / EUR / cambio.
* Pagina Stato: nuovo pannello "Forza ciclo" con tre bottoni
(entry/monitor/health) che accodano azioni `run_cycle` nella tabella
manual_actions; il consumer dell'engine — quando in esecuzione —
dispatcha al `Orchestrator.run_*` corrispondente.
* manual_actions: nuovo `kind="run_cycle"` nello schema
ManualAction; consumer accetta dict di cycle_runners che
l'orchestrator popola in install_scheduler. 3 nuovi test (dispatch
entry, ciclo sconosciuto, fallback senza runner).
* gui/live_data.py — modulo dedicato al fetch MCP dalla GUI
(relax controllato della regola "no MCP from GUI" solo per i saldi,
non per i dati di trading).
363/363 tests pass; ruff clean; mypy strict src clean.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Hardening round 2: healthcheck, audit anchor, return_4h, exec config, signals
Sei interventi MEDIA priorità sul sistema. 323 test pass, mypy strict
pulito, ruff clean.
1. Docker HEALTHCHECK + cerbero-bite healthcheck:
- nuovo subcommand che esce 0 se kill_switch=0 e last_health_check
entro --max-staleness-s (default 600s);
- HEALTHCHECK direttiva nel Dockerfile (60s interval, 5s timeout,
start_period 120s, retries 3);
- healthcheck definition nel docker-compose.yml.
2. Audit hash chain anti-truncation:
- migration 0002: nuova colonna system_state.last_audit_hash;
- AuditLog accetta callback on_append, dependencies.py la wire al
repository.set_last_audit_hash;
- Orchestrator.boot verifica che il tail file matcha l'anchor
persistito; mismatch → kill switch CRITICAL.
3. return_4h bootstrap da deribit get_historical:
- quando dvol_history è vuoto _fetch_return_4h cade su
deribit.historical_close (1h candle 4h fa);
- alert LOW se anche il fallback fallisce.
4. execution.environment + execution.eur_to_usd in strategy.yaml:
- ExecutionConfig promosso a typed schema con i due campi
consumati al boot;
- CLI start preferisce i valori da config; CLI flag overridano
solo quando differenti dai default.
5. Cycle correlation ID:
- structlog.contextvars.bind_contextvars in run_entry/run_monitor/
run_health propaga cycle_id e cycle nei log strutturati.
6. SIGTERM/SIGINT clean shutdown:
- run_forever installa loop.add_signal_handler per SIGTERM e
SIGINT; il segnale set()ta un asyncio.Event che termina il
blocco principale, scheduler.shutdown e ctx.aclose finalizzano.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Phase 2: persistence + safety controls
Aggiunge la persistenza SQLite, l'audit log a hash chain, il kill switch coordinato e i CLI di gestione documentati in docs/05-data-model.md e docs/07-risk-controls.md. 197 test pass, 1 skipped (sqlite3 CLI mancante), copertura totale 97%. State (`state/`): - 0001_init.sql con positions, instructions, decisions, dvol_history, manual_actions, system_state. - db.py: connect con WAL + foreign_keys + transaction ctx, runner forward-only basato su PRAGMA user_version. - models.py: record Pydantic, Decimal preservato come TEXT. - repository.py: CRUD typed con singola connessione passata, cache aware, posizioni concorrenti. Safety (`safety/`): - audit_log.py: AuditLog append-only con SHA-256 chain e fsync, verify_chain riconosce ogni manomissione (payload, prev_hash, hash, JSON, separatori). - kill_switch.py: arm/disarm transazionali, idempotenti, accoppiati all'audit chain. Config (`config/loader.py` + `strategy.yaml`): - Loader YAML con deep-merge di strategy.local.yaml. - Verifica config_hash SHA-256 (riga config_hash esclusa). - File golden strategy.yaml + esempio override. Scripts: - dead_man.sh: watchdog shell indipendente da Python. - backup.py: VACUUM INTO orario con retention 30 giorni. CLI: - audit verify (exit 2 su tampering). - kill-switch arm/disarm/status su SQLite reale. - state inspect con tabella posizioni aperte. - config hash, config validate. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com> |