Adriano/Cerbero-Bite
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Adriano Dal Pastro 1eeb53650e feat(research): collettore full-chain opzioni con book_depth e colonna source 
Aggiunge un secondo collettore opzioni indipendente dal live, pensato per
trasformare il dataset da "skew/premi medi" a backtest opzioni vero
(per-trade e standing put).

- option_chain_research_cycle.py: cattura tutte le scadenze <= expiry_max_days
  (1g..3mesi) ed entrambe le ali (OI>=100, filtro moneyness opzionale),
  popolando book_depth_top3 via orderbook_depth_top3 (concorrenza limitata)
  cosi' lo slippage reale e' modellabile. Best-effort come il collettore live.
- migrazione 0007: colonna `source` su option_chain_snapshots ('live' default
  per le righe storiche, 'research' per il nuovo collettore) + indice
  (asset, source, timestamp). user_version 6 -> 7.
- ResearchCollectorConfig (schema): blocco `research_collector`, enabled=false
  di default (costo API non trascurabile); cron orario, expiry_max_days=95.
- orchestrator: job `option_chain_research` schedulato solo se data-analysis
  attiva E research_collector.enabled.
- repository: insert+mapper estesi con `source`; list_option_chain_snapshots
  accetta un filtro `source` per le query di backtest.

Verificato in isolamento (immagine + interprete reali): import, migrazione,
round-trip repo. Suite: 527 passed, zero regressioni vs baseline pristina.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-06-09 07:44:47 +00:00
root 19695e4730 feat(state): dvol_history multi-asset (ETH+BTC) + backfill ETH legacy rows 
Migration 0006 promuove dvol_history da PK=(timestamp) mono-ETH a
PK=(timestamp, asset), rinomina eth_spot -> spot, e backfilla con
asset='ETH' le righe storiche. market_snapshot_cycle ora scrive sia
per ETH che per BTC; monitor_cycle resta ETH-only via WHERE asset='ETH'
nella lookup di return_4h.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-05-12 13:38:34 +00:00
root a1a9f74ed2 Merge feat/option-chain-snapshots 2026-05-01 21:08:28 +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
root 1c6baaee83 feat(strategy): F+D+A miglioramenti — auto-pause, vol-harvest, delta dinamico 
Implementa tre miglioramenti dalla roadmap di "📚 Strategia" + scaffolding del quarto.
Tutti retro-compatibili: i defaults della golden config disabilitano le nuove funzioni
così il comportamento attuale resta invariato finché l'operatore non le accende
esplicitamente in `strategy.yaml`. Il profilo `strategy.aggressiva.yaml` opta-in
agli incrementi più impattanti.

**F — Auto-pause su drawdown rolling (§7-bis)**

Circuit breaker sopra il kill-switch tecnico. Quando le ultime N posizioni
chiuse hanno cumulato perdite oltre `max_drawdown_pct × capitale_attuale`,
l'engine si auto-mette in pausa per `pause_weeks` settimane. Difende dai
regime change non rilevati dai filtri quant — se i filtri stanno fallendo
sistematicamente, fermarsi è meglio che continuare a sanguinare.

- `AutoPauseConfig` + `cfg.auto_pause` (top-level, default disabled).
- Migrazione SQL `0004_auto_pause.sql`: `system_state.auto_pause_until`
  e `auto_pause_reason` (NULL = engine attivo).
- Nuovo modulo puro `runtime/auto_pause.py` con `is_paused()` (gate I/O-free)
  e `evaluate_drawdown_breach()` (decide se armare).
- `entry_cycle` consulta `is_paused` subito dopo il kill-switch e arma
  la pausa dopo aver calcolato il capitale; nuovo status `_STATUS_AUTO_PAUSED`.
- Repository: `set_auto_pause`, `recent_closed_position_pnls_usd`.
- 12 test unitari: gate filter on/off, lookback insufficiente, soglia
  esatta, capitale non valido, transizioni paused → not-paused.

**D — Vol-collapse harvest (§7-bis)**

Exit opportunistica: quando DVOL è scesa di tot punti rispetto all'entry
e siamo in profit, esce subito. Edge IV-RV catturato, non c'è motivo di
tenere fino al profit-take. Nuovo `ExitAction = "CLOSE_VOL_HARVEST"`,
gate `exit.vol_harvest_dvol_decrease` (default 0 = off). 5 test unitari.

**A — Delta target dinamico per regime DVOL (§3.2)**

Strike short adattivo alla volatilità: a DVOL bassa il margine OTM è
generoso ⇒ posso prendere più premio (delta 0.15); a DVOL alta voglio
più safety distance (delta 0.10). Nuovo `DeltaByDvolBand` (step
function); quando `delta_by_dvol` è popolato, `_select_short` legge
la prima banda ascending con `dvol_now ≤ dvol_under`. Default vuoto =
comportamento invariato. `select_strikes` accetta nuovo kwarg
`dvol_now`, propagato da `entry_cycle`. 4 test unitari.

**C — Scaffolding profit-take graduale (§7.1bis)**

Schema in place ma runtime non ancora wirato. Aggiunge `PartialProfitLevel`
e `exit.profit_take_partial_levels` (default vuoto). Nuovo
`ExitAction = "CLOSE_PROFIT_PARTIAL"` nella Literal. La pipeline di
chiusure parziali nel runtime (entry_cycle / repository / clients)
richiede refactor del position model — lasciato come TODO per un PR
dedicato. La schema è pronta a recepire la config futura senza altri
breaking change.

**Profili aggiornati**

- `strategy.yaml` (golden, 1.2.0): tutto disabilitato by default.
- `strategy.conservativa.yaml` (1.2.0-cons): identico al golden.
- `strategy.aggressiva.yaml` (1.2.0-aggr): A+D+F enabled
  (delta_by_dvol 0.15/0.12/0.10, vol_harvest a 15 pt vol,
  auto_pause @ 15% DD su 5 trade, 2 settimane pausa).

Bump versioni 1.1.0 → 1.2.0, hash ricalcolati, test pinning aggiornato.

Suite: 426 passed.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-05-01 20:07:25 +00:00
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 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 263470786d 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>
 2026-04-27 13:35:35 +02:00