Adriano/Cerbero-Bite
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root 6ff021fbf4 feat(strategy): abbandono gating settimanale — entry daily 24/7 
Crypto opera 24/7: la cadenza settimanale lunedì-only era un retaggio
TradFi senza giustificazione. La nuova cadenza è giornaliera (cron
0 14 * * *), con i gate quantitativi a decidere se entrare o saltare.

Cambiamenti principali:

* runtime/orchestrator.py — _CRON_ENTRY 0 14 * * * (era MON)
* runtime/auto_pause.py — pause_until(days=) (era weeks=); minimo
  clamp 1 giorno (era 1 settimana)
* core/backtest.py — MondayPick→DailyPick, monday_picks→daily_picks
  (1 pick per calendar-day all'ora target); Sharpe annualization su
  ~120 trade/anno (era 52)
* config/schema.py — default cron daily; max_concurrent_positions 1→5;
  AutoPauseConfig.pause_weeks→pause_days, default 14
* runtime/option_chain_snapshot_cycle.py + orchestrator — cron */15
  per accumulo continuo dataset di backtest empirico

Strategy yamls (config_version 1.3.0 → 1.4.0, hash rigenerati):

* strategy.yaml — max_concurrent 1→5, cap_aggregate coerente
* strategy.aggressiva.yaml — max_concurrent 2→8, cap_aggregate
  3200→6400, max_contracts_per_trade invariato a 16
* strategy.conservativa.yaml — max_concurrent 1→3
* tutti — pause_weeks→pause_days: 14

GUI (pages/7_📚_Strategia.py):

* slider Trade/anno: range 20-200 (era 8-30), default 110, help
  riallineato sulla math 365 candidature × pass-rate 30-40%
* card profili: versione letta dinamicamente da config_version invece
  che hard-coded "v1.2.0"
* warning "entrambi perdono soldi" ora valuta i P/L effettivi
  (cons['annual_pl'], aggr['annual_pl']) invece del win_rate grezzo;
  aggiunto stato intermedio quando solo conservativo è in perdita

Tests (450/450 passati):

* test_auto_pause: pause_days, clamp ≥1 giorno
* test_backtest: rinomina + ridisegno daily picks (assert su
  calendar-day dedupe e hour filter)
* test_sizing_engine: other_open_positions=5 per cap default
* test_config_loader: version 1.4.0

Docs (README + 9 file in docs/) — tutti i riferimenti weekly/lunedì
allineati a daily/24-7, volume option_chain ricalcolato per cron
*/15 (~1.1 MB/giorno, ~400 MB/anno).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-05-03 16:21:16 +00:00
root c0a0ee416f 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>
 2026-05-01 20:44:49 +00:00
Adriano ce158a92dd feat(mcp+runtime): allineamento a Cerbero MCP V2 e flag operativi 
Adegua Cerbero Bite alla nuova versione 2.0.0 del server MCP unificato
(testnet/mainnet routing per token, header X-Bot-Tag obbligatorio) e
introduce due interruttori operativi indipendenti per separare la
raccolta dati dall'esecuzione di strategia.

Auth e collegamento MCP
- Token bearer letto dalla nuova variabile CERBERO_BITE_MCP_TOKEN; il
  valore sceglie l'ambiente upstream (testnet vs mainnet) sul server.
  Rimosso il caricamento da file (`secrets/core.token`,
  CERBERO_BITE_CORE_TOKEN_FILE, Docker secret /run/secrets/core_token).
- Aggiunto header X-Bot-Tag (default `BOT__CERBERO_BITE`, override via
  CERBERO_BITE_MCP_BOT_TAG) su ogni call MCP, con validazione lato client
  (non vuoto, ≤ 64 caratteri).
- Cartella `secrets/` rimossa, `.gitignore` ripulito, Dockerfile e
  docker-compose.yml aggiornati con env passthrough e fail-fast quando
  manca il token.

Modalità operativa (RuntimeFlags)
- Nuovo modulo `config/runtime_flags.py` con `RuntimeFlags(
  data_analysis_enabled, strategy_enabled)` e loader che parserizza
  CERBERO_BITE_ENABLE_DATA_ANALYSIS e CERBERO_BITE_ENABLE_STRATEGY
  (true/false/yes/no/on/off/enabled/disabled, case-insensitive).
- L'orchestratore espone i flag, audita e logga la modalità al boot
  (`engine started: env=… data_analysis=… strategy=…`), e in
  `install_scheduler` esclude i job `entry`/`monitor` quando strategy è
  off e il job `market_snapshot` quando data analysis è off. I job di
  infrastruttura (health, backup, manual_actions) restano sempre attivi.
- Default profile = "solo analisi dati" (data_analysis=true,
  strategy=false), pensato per la finestra di soak post-deploy.

GUI saldi
- `gui/live_data.py::_fetch_deribit_currency` riconosce il campo soft
  `error` nel payload V2 (HTTP 200 con `error` valorizzato dal server
  quando l'auth Deribit fallisce) e lo propaga come `BalanceRow.error`,
  evitando di mostrare un fuorviante equity = 0,00.

CLI
- Sostituita l'opzione `--token-file` con `--token` (stringa) sui comandi
  start/dry-run/ping; il default proviene dall'env. Le chiamate al
  builder dell'orchestrator passano anche `bot_tag` e `flags`.

Documentazione
- `docs/04-mcp-integration.md`: descrizione del nuovo flusso di auth V2
  (token = ambiente, X-Bot-Tag nell'audit) e router unificati.
- `docs/06-operational-flow.md`: nuova sezione "Modalità operativa" con
  i tre profili canonici e tabella di gating per ogni job; aggiunto
  `market_snapshot` al cron summary.
- `docs/10-config-spec.md`: nuova sezione "Variabili d'ambiente"
  tabellare con tutti gli env, comprese le bool dei flag operativi.
- `docs/02-architecture.md`: layout del repo aggiornato (`secrets/`
  rimosso, `runtime_flags.py` aggiunto), descrizione di `config/`
  estesa.

Test
- 5 nuovi test su `_fetch_deribit_currency` (soft-error, payload pulito,
  eccezione, error blank, signature parity).
- 7 nuovi test su `load_runtime_flags` (default, override, parsing
  truthy/falsy, blank fallback, valore invalido).
- 4 nuovi test su `HttpToolClient` (X-Bot-Tag default e custom, blank e
  troppo lungo rifiutati).
- 3 nuovi test integration sull'orchestratore (gating dei job in base
  ai flag).
- Test esistenti su token/CLI ping/orchestrator aggiornati al nuovo
  schema. Suite intera: 404 passed, 1 skipped (sqlite3 CLI assente
  sull'host di sviluppo).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-05-01 17:14:40 +02:00
Adriano d9454fc996 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>
 2026-04-30 14:39:09 +02:00
Adriano 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>
 2026-04-30 14:11:40 +02:00
Adriano e8345a29c8 feat(gui+runtime): Phase D — kill-switch arm/disarm from the dashboard 
Wires the GUI's first write path through the manual_actions queue:

* runtime/manual_actions_consumer.py — drains the queue and
  dispatches arm_kill / disarm_kill via KillSwitch (preserving the
  audit chain). Unsupported kinds (force_close, approve/reject_proposal)
  are marked result="not_supported" so they don't sit forever.
* runtime/orchestrator.py — adds a `manual_actions` job at */1 cron
  to the canonical scheduler manifest.
* gui/data_layer.py — write helpers enqueue_arm_kill /
  enqueue_disarm_kill (the only write path the GUI uses) plus
  load_pending_manual_actions for the pending strip.
* gui/pages/1_📊_Status.py — kill-switch arm/disarm panel with typed
  confirmation ("yes I am sure") + reason field; pending-actions table
  rendered when the queue is non-empty.

End-to-end smoke against the testnet state.sqlite:
  GUI enqueue → consumer dispatch → KillSwitch transition → audit
  chain hash linkage holds, "source":"manual_gui" recorded.

7 new unit tests for the consumer (arm, disarm, drain, unsupported,
default-reason, KillSwitchError handling, empty queue); 360/360 pass.
ruff clean; mypy strict src clean.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-04-30 12:33:58 +02:00
Adriano b5b96f959c 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>
 2026-04-28 00:37:39 +02:00
Adriano 411b747e93 Phase 4 hardening: status CLI, lock file, backup job, hash enforce, pooling, real bias 
Sei interventi mirati sui rischi operativi rilevati nell'audit
post-Fase 4. 317 test pass, mypy strict pulito, ruff clean.

1. status CLI: legge SQLite reale e mostra kill_switch, posizioni
   aperte, environment, config_version, last_health_check, started_at.
   Sostituisce il placeholder "phase 0 skeleton".

2. Lock file single-instance: runtime/lockfile.py acquisisce
   data/.lockfile via fcntl.flock al boot di run_forever; un secondo
   container fallisce subito con LockError.

3. Backup orario nello scheduler: nuovo job APScheduler 0 * * * *
   chiama scripts.backup.backup_database + prune_backups.

4. config_hash enforce su start: il CLI start verifica l'integrità
   del file (enforce_hash=True). Mismatch → exit 1 prima di toccare
   stato. dry-run resta enforce_hash=False per debug.

5. Connection pooling MCP: RuntimeContext espone un httpx.AsyncClient
   long-lived condiviso da tutti i wrapper (limits 20/10
   connections/keepalive). aclose() chiamato in run_forever finale.

6. Bias direzionale reale: deribit.historical_close +
   deribit.adx_14 popolano TrendContext con spot a 30 giorni e
   ADX(14) effettivi. Sblocca bull_put e bear_call. Quando i dati
   storici mancano l'engine emette alert MEDIUM e cade su no_entry
   in modo deterministico.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-04-28 00:15:28 +02:00
Adriano 42b0fbe1ab Phase 4: orchestrator + cycles auto-execute 
Componente runtime/ che cabla core+clients+state+safety in un engine
autonomo notify-only: nessuna conferma manuale, ordini combo
piazzati direttamente quando le regole passano. 311 test pass,
copertura totale 94%, runtime/ 90%, mypy strict pulito, ruff clean.

Moduli:
- runtime/alert_manager.py: escalation tree
  LOW/MEDIUM/HIGH/CRITICAL → audit + Telegram + kill switch.
- runtime/dependencies.py: build_runtime() costruisce
  RuntimeContext con tutti i client MCP, repository, audit log,
  kill switch, alert manager.
- runtime/entry_cycle.py: flusso settimanale (snapshot parallelo
  spot/dvol/funding/macro/holdings/equity → validate_entry →
  compute_bias → options_chain → select_strikes →
  liquidity_gate → sizing_engine → combo_builder.build →
  place_combo_order → notify_position_opened).
- runtime/monitor_cycle.py: loop 12h con dvol_history per il
  return_4h, exit_decision.evaluate, close auto-execute.
- runtime/health_check.py: probe parallelo MCP + SQLite +
  environment match; 3 strikes consecutivi → kill switch HIGH.
- runtime/recovery.py: riconciliazione SQLite vs broker
  all'avvio; mismatch → kill switch CRITICAL.
- runtime/scheduler.py: AsyncIOScheduler builder con cron entry
  (lun 14:00), monitor (02/14), health (5min).
- runtime/orchestrator.py: façade boot() + run_entry/monitor/health
  + install_scheduler + run_forever, con env check vs strategy.

CLI:
- start: avvia engine bloccante (asyncio.run + scheduler).
- dry-run --cycle entry|monitor|health: esegue un singolo ciclo
  per debug/test in produzione.
- stop: documenta lo shutdown via SIGTERM al container.

Documentazione:
- docs/06-operational-flow.md riscritto per il modello
  notify-only auto-execute (no conferma manuale, no memory,
  no brain-bridge).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-04-28 00:03:45 +02:00