feat(cli): comando option-chain (trigger + analyze) per la catena opzioni

Espone direttamente da CLI le due operazioni più utili sui dati di
``option_chain_snapshots`` raccolti dal cron settimanale:

- ``cerbero-bite option-chain trigger`` — esegue UNA volta il
  collector della catena. Riusa la stessa pipeline schedulata (cron
  ``55 13 * * MON``) ma on-demand. Utile per popolare il DB senza
  aspettare lunedì.
- ``cerbero-bite option-chain analyze [--bias bull_put|bear_call]`` —
  legge l'ultimo snapshot, simula il selector di strike
  (``select_strikes``) con la strategy passata e stampa una tabella
  con: short/long strike, delta, width, credito reale, ratio
  credit/width, e PASS/FAIL del gate ``credit_to_width_ratio_min``.

Il comando ``analyze`` rende immediatamente actionable la catena
appena raccolta: invece di stime ex-ante via Black-Scholes (modulo
``core/backtest.py``), legge i mid REALI di Deribit e dice "il rule
engine aprirebbe questo trade qui? credit/width ratio passa o no?".

Esempio di output sui primi snapshot raccolti (regime ETH ~2200,
DTE ~14g):

    Snapshot del 2026-05-01T20:53:49 — 21 quote totali
    Il rule engine NON aprirebbe trade con questa catena
    (no strike compatibile coi gate delta/distance/width/credit-ratio).

Conferma empirica del messaggio del documento ``13-strategia-spiegata``:
con delta target 0.12 + width 4% + credit/width ≥ 30%, il regime
attuale di ETH options non è abbastanza ricco per produrre trade —
serve calibrare soglie o aspettare un regime IV più alto.

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

.dockerignore

@@ -5,7 +5,6 @@
 .pytest_cache/
 __pycache__/
 data/
-docs/
 tests/
 .coverage
 htmlcov/

Dockerfile

@@ -14,12 +14,12 @@ ENV UV_PROJECT_ENVIRONMENT=/opt/venv \
 # Install only the dependencies first so the layer is cached when the
 # source tree changes.
 COPY pyproject.toml uv.lock ./
-RUN uv sync --frozen --no-dev --no-install-project
+RUN uv sync --frozen --no-dev --no-install-project --extra gui
 
 # Now copy the source tree and install the project itself.
 COPY src ./src
 COPY README.md ./
-RUN uv sync --frozen --no-dev
+RUN uv sync --frozen --no-dev --extra gui
 
 
 FROM python:3.13-slim AS runtime
@@ -40,6 +40,12 @@ COPY --from=builder /opt/venv /opt/venv
 COPY --from=builder /app/src /app/src
 COPY scripts /app/scripts
 COPY strategy.yaml /app/strategy.yaml
+# Profili alternativi confrontati nella pagina "📚 Strategia".
+COPY strategy.conservativa.yaml /app/strategy.conservativa.yaml
+COPY strategy.aggressiva.yaml /app/strategy.aggressiva.yaml
+# Documentation is shipped at runtime so the Streamlit "Strategia"
+# page can render the canonical strategy doc directly.
+COPY docs /app/docs
 
 # Persistent state + audit go into /app/data, mounted as a volume in
 # docker-compose.yml.

docker-compose.yml

@@ -1,27 +1,48 @@
 # docker-compose.yml — Cerbero Bite
 #
 # Bite runs in its own Compose project but joins the same Docker
-# network used by Cerbero MCP V2 so it can resolve the in-cluster
+# network used by Cerbero MCP V2 and Traefik (`traefik`) so it can
-# service name when running co-located, and otherwise reaches the
+# either resolve the in-cluster service name (`cerbero-mcp:9000`)
-# public gateway (`https://cerbero-mcp.tielogic.xyz`) over the host
+# or reach the public gateway (`https://cerbero-mcp.tielogic.xyz`)
-# network.
+# transparently.
 #
-# The shared network is declared as external here. Create it once on
+# The reverse-proxy network (`traefik`) is declared as external
-# the host with `docker network create cerbero-suite` (or rename the
+# here. It is created by the Traefik stack at /opt/docker/traefik
-# Cerbero_mcp network to `cerbero-suite` and mark it external).
+# and shared by every web-facing service on the host.
 #
 # Authentication: a single bearer token is passed through from the
 # host `.env` file via `CERBERO_BITE_MCP_TOKEN`. The Cerbero MCP V2
 # server uses the token to decide whether the upstream environment
 # is testnet or mainnet; switching environment = switching token.
+#
+# Two services are defined:
+#   * `cerbero-bite`     — the trading engine / CLI worker
+#   * `cerbero-bite-gui` — the Streamlit dashboard, exposed by
+#                          Traefik at https://cerbero-bite.<DOMAIN>
 
 networks:
-  cerbero-suite:
+  traefik:
     external: true
 
 volumes:
   bite-data:
 
+x-bite-env: &bite-env
+  CERBERO_BITE_MCP_TOKEN: ${CERBERO_BITE_MCP_TOKEN:?missing CERBERO_BITE_MCP_TOKEN}
+  CERBERO_BITE_MCP_BOT_TAG: ${CERBERO_BITE_MCP_BOT_TAG:-BOT__CERBERO_BITE}
+  # Two independent runtime flags that decide what each cycle does.
+  # Initial period ("data-only"): DATA_ANALYSIS=true, STRATEGY=false.
+  CERBERO_BITE_ENABLE_DATA_ANALYSIS: ${CERBERO_BITE_ENABLE_DATA_ANALYSIS:-true}
+  CERBERO_BITE_ENABLE_STRATEGY: ${CERBERO_BITE_ENABLE_STRATEGY:-false}
+  # Service URLs — defaults below match the in-cluster Traefik network
+  # DNS (V2 unified image listening on port 9000). Override any of
+  # them via .env to point at the public gateway, a custom host, or
+  # localhost for dev work.
+  CERBERO_BITE_MCP_DERIBIT_URL: ${CERBERO_BITE_MCP_DERIBIT_URL:-http://cerbero-mcp:9000/mcp-deribit}
+  CERBERO_BITE_MCP_HYPERLIQUID_URL: ${CERBERO_BITE_MCP_HYPERLIQUID_URL:-http://cerbero-mcp:9000/mcp-hyperliquid}
+  CERBERO_BITE_MCP_MACRO_URL: ${CERBERO_BITE_MCP_MACRO_URL:-http://cerbero-mcp:9000/mcp-macro}
+  CERBERO_BITE_MCP_SENTIMENT_URL: ${CERBERO_BITE_MCP_SENTIMENT_URL:-http://cerbero-mcp:9000/mcp-sentiment}
+
 services:
   cerbero-bite:
     build:
@@ -29,24 +50,12 @@ services:
       dockerfile: Dockerfile
     image: cerbero-bite:dev
     restart: unless-stopped
-    networks: [cerbero-suite]
+    networks: [traefik]
     cap_drop: [ALL]
     security_opt:
       - no-new-privileges:true
     environment:
-      # MCP auth — token is sourced from the host .env (compose
+      <<: *bite-env
-      # interpolation). The `X-Bot-Tag` value below is the audit
-      # identifier the MCP server logs for every write call.
-      CERBERO_BITE_MCP_TOKEN: ${CERBERO_BITE_MCP_TOKEN:?missing CERBERO_BITE_MCP_TOKEN}
-      CERBERO_BITE_MCP_BOT_TAG: ${CERBERO_BITE_MCP_BOT_TAG:-BOT__CERBERO_BITE}
-      # Service URLs — defaults below match the in-cluster cerbero-suite
-      # network DNS (V2 unified image listening on port 9000). Override
-      # any of them to point at the public gateway, a custom host, or
-      # localhost for dev work.
-      CERBERO_BITE_MCP_DERIBIT_URL: ${CERBERO_BITE_MCP_DERIBIT_URL:-http://cerbero-mcp:9000/mcp-deribit}
-      CERBERO_BITE_MCP_HYPERLIQUID_URL: ${CERBERO_BITE_MCP_HYPERLIQUID_URL:-http://cerbero-mcp:9000/mcp-hyperliquid}
-      CERBERO_BITE_MCP_MACRO_URL: ${CERBERO_BITE_MCP_MACRO_URL:-http://cerbero-mcp:9000/mcp-macro}
-      CERBERO_BITE_MCP_SENTIMENT_URL: ${CERBERO_BITE_MCP_SENTIMENT_URL:-http://cerbero-mcp:9000/mcp-sentiment}
       # Telegram and Portfolio are no longer shared MCP services. The
       # bot now calls the Telegram Bot API directly and aggregates
       # portfolio in-process from Deribit + Hyperliquid + Macro.
@@ -62,6 +71,62 @@ services:
       timeout: 5s
       retries: 3
       start_period: 120s
-    # Default command runs the engine status check; override with the
+    # Engine main loop (scheduler + monitoring). Switch to `status`,
-    # CLI subcommand of choice (start, ping, dry-run, ...).
+    # `ping`, `dry-run`, ... for one-shot diagnostics. The MCP token in
-    command: ["status"]
+    # `.env` decides the upstream environment server-side; the `start`
+    # flag below tells the local boot check what to expect (must match,
+    # otherwise the engine arms the kill switch).
+    command: ["start", "--environment", "mainnet"]
+
+  # Streamlit dashboard published by Traefik on
+  # https://cerbero-bite.${DOMAIN_NAME:-tielogic.xyz}
+  #
+  # The CLI sub-command `cerbero-bite gui` hard-codes the listen
+  # address to 127.0.0.1, so we bypass the entrypoint and invoke
+  # Streamlit directly. The two `CERBERO_BITE_GUI_*` env vars match
+  # what the CLI normally injects (see src/cerbero_bite/cli.py).
+  cerbero-bite-gui:
+    image: cerbero-bite:dev
+    restart: unless-stopped
+    depends_on:
+      - cerbero-bite
+    networks: [traefik]
+    cap_drop: [ALL]
+    security_opt:
+      - no-new-privileges:true
+    environment:
+      <<: *bite-env
+      CERBERO_BITE_GUI_DB: /app/data/state.sqlite
+      CERBERO_BITE_GUI_AUDIT: /app/data/log/audit.jsonl
+    volumes:
+      - bite-data:/app/data
+    entrypoint:
+      - python
+      - -m
+      - streamlit
+      - run
+      - /app/src/cerbero_bite/gui/main.py
+      - --server.address=0.0.0.0
+      - --server.port=8765
+      - --server.headless=true
+      - --browser.gatherUsageStats=false
+    command: []
+    healthcheck:
+      test:
+        - "CMD"
+        - "python"
+        - "-c"
+        - "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://127.0.0.1:8765/_stcore/health', timeout=3).close()"
+      interval: 30s
+      timeout: 5s
+      retries: 3
+      start_period: 30s
+    labels:
+      - traefik.enable=true
+      - traefik.docker.network=traefik
+      - "traefik.http.routers.cerbero-bite.rule=Host(`cerbero-bite.${DOMAIN_NAME:-tielogic.xyz}`)"
+      - traefik.http.routers.cerbero-bite.tls=true
+      - traefik.http.routers.cerbero-bite.entrypoints=websecure
+      - traefik.http.routers.cerbero-bite.tls.certresolver=mytlschallenge
+      - traefik.http.services.cerbero-bite.loadbalancer.server.port=8765
+      - com.centurylinklabs.watchtower.enable=true

docs/13-strategia-spiegata.md

@@ -0,0 +1,592 @@
+# 13 — Strategia spiegata: dalle regole ai dati
+
+> Documento operativo che lega ogni decisione del rule engine al dato
+> osservabile da cui dipende. Pensato per chi guarda il cruscotto e
+> vuole capire **a cosa servono** le metriche raccolte ogni 15 minuti
+> nella tabella `market_snapshots`. La versione canonica e immutabile
+> delle regole resta in `01-strategy-rules.md`; questo documento è la
+> guida descrittiva da leggere prima di toccare le soglie in
+> `strategy.yaml`.
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Cerbero Bite vende **credit spread settimanali su ETH/Deribit** quando
+la volatilità implicita è **abbastanza alta da pagare bene**, il
+mercato non è in **stress di liquidazione**, non ci sono **eventi macro
+forti** in finestra, e il bias direzionale è **chiaro** (bull o bear).
+Tutto il resto del tempo, l'engine **non opera**: la disciplina è la
+strategia.
+
+Ogni 15 minuti raccoglie 1 riga per asset (ETH e BTC) nella tabella
+`market_snapshots`. Quei dati alimentano tre obiettivi distinti:
+
+1. **Decisione live** — l'entry ciclo del lunedì 14:00 UTC legge i
+   campi più freschi per dire "go/no-go".
+2. **Monitoring continuo** — il decision loop di gestione attiva
+   confronta la situazione con quella all'apertura.
+3. **Calibrazione** — la pagina `📐 Calibrazione` usa la distribuzione
+   storica di ciascun campo per scegliere soglie basate sui percentili
+   reali del proprio ambiente, non a istinto.
+
+---
+
+## 1. Cosa c'è in `market_snapshots` (1 riga ogni 15 min, per asset)
+
+| Campo | Unità | Sorgente MCP | A che serve nella strategia |
+|---|---|---|---|
+| `timestamp` | UTC ISO | scheduler | indicizzazione della time-series |
+| `asset` | ETH / BTC | scheduler | partizionamento (ETH = sottostante operativo, BTC = controllo macro) |
+| `spot` | USD | mcp-deribit `spot_perp_price` | trend 30g (§3.1), distanza % strike (§3.2/3.3), context generale |
+| `dvol` | indice 0–200 | mcp-deribit `latest_dvol` | gate entry §2.3-§2.4 (35 ≤ DVOL ≤ 90), aggiustamento sizing §5.3, vol-stop §7.3 |
+| `realized_vol_30d` | % annualizzata | mcp-deribit `realized_vol` | confronto con DVOL → mean-reversion edge |
+| `iv_minus_rv` | punti vol | derivato | richness della IV: > 0 = premio "ricco" da vendere |
+| `funding_perp_annualized` | frazione | mcp-hyperliquid `funding_rate_annualized` | gate entry §2.6 (\|f\| ≤ 80% annualizzato), bias §3.1 |
+| `funding_cross_annualized` | frazione | mcp-sentiment `funding_cross_median_annualized` | bias direzionale §3.1 (mediana 4 maggiori exchange) |
+| `dealer_net_gamma` | USD | mcp-deribit `dealer_gamma_profile` | filtro quant §2.8 (long-gamma regime sopprime la vol → ideale per vendere spread) |
+| `gamma_flip_level` | USD | mcp-deribit `dealer_gamma_profile` | livello spot oltre il quale il regime di gamma flippa |
+| `oi_delta_pct_4h` | % | mcp-sentiment `liquidation_heatmap` | proxy di accumulo/sgonfiaggio leverage nelle ultime 4h |
+| `liquidation_long_risk` | low / med / high | mcp-sentiment `liquidation_heatmap` | rischio long squeeze imminente |
+| `liquidation_short_risk` | low / med / high | mcp-sentiment `liquidation_heatmap` | rischio short squeeze imminente |
+| `macro_days_to_event` | giorni | mcp-macro `next_high_severity_within` | gate §2.5 (no entry se evento macro entro DTE) |
+| `fetch_ok` | bool | scheduler | qualità riga (true = tutte le sotto-chiamate sono andate) |
+| `fetch_errors_json` | json o NULL | scheduler | mappa errori per debugging best-effort |
+
+> Un campo `NULL` non invalida la riga: la collezione è
+> **best-effort**, una MCP giù non blocca le altre. Le distribuzioni
+> si calcolano sui campi disponibili, l'engine entry-cycle invece
+> rifiuta l'entry se il dato che gli serve è `NULL` (sicurezza:
+> meglio saltare un trade che operare alla cieca).
+
+---
+
+## 2. Le sei famiglie di dati e il "perché"
+
+### 2.1 — Volatilità implicita (DVOL, realized vol, IV−RV)
+
+**Cosa misura.** DVOL è l'indice Deribit della IV ETM 30g. Realized
+30g è la deviazione standard annualizzata dei rendimenti spot. La
+differenza `IV − RV` quantifica quanto le opzioni stanno **pagando
+sopra** la volatilità che il mercato ha effettivamente realizzato:
+**questa è la materia prima del credit spread venditore.**
+
+**Come la usa l'engine.**
+
+- §2.3 / §2.4: `dvol_min = 35`, `dvol_max = 90` — sotto 35 il premio
+  è troppo magro rispetto a fees+slippage, sopra 90 si è in
+  stress-regime (rischio gap > edge).
+- §5.3: `dvol_adjustment` riduce la size all'aumentare del DVOL
+  (×1.0 sotto 45, ×0.85 fra 45–60, ×0.65 fra 60–80, no entry > 80).
+- §7.3: `vol_stop_dvol_increase = 10` — se durante la posizione
+  DVOL sale di 10 punti rispetto all'entry, si chiude.
+
+**Cosa si calibra dai dati raccolti.** Un mese di tick ti dà la
+distribuzione di DVOL nel TUO regime (testnet vs mainnet, bull vs
+bear). I percentili P25/P50/P75 nella pagina `📐 Calibrazione`
+dicono se 35 è davvero il "fondo" o se andrebbe alzato.
+
+### 2.2 — Funding rate (perpetual + cross-exchange median)
+
+**Cosa misura.** Il funding annualizzato del perpetual ETH-PERP
+(Hyperliquid principalmente) e la mediana dei funding sui 4 maggiori
+exchange. Il funding è la fee periodica che paga il lato sbilanciato
+del perp: **è il termometro più diretto del posizionamento leveraged
+del mercato.**
+
+**Come la usa l'engine.**
+
+- §2.6: `funding_perp_abs_max_annualized = 0.80` — funding > 80%
+  annualizzato (in valore assoluto) = liquidazioni a cascata
+  imminenti, no entry.
+- §3.1: il **bias direzionale** dipende dal funding cross:
+  - `funding_bull_threshold_annualized = 0.20` ⇒ bias bull se
+    cross-funding ≥ +20%.
+  - `funding_bear_threshold_annualized = -0.20` ⇒ bias bear se
+    ≤ -20%.
+  - In mezzo + trend neutro = candidato Iron Condor.
+  - Trend e funding discordi = no entry.
+
+**Perché due funding diversi.** Il perp di Hyperliquid è il segnale
+"è esecutibile la chiusura?" (l'ETH-PERP è la sede di hedge
+pratico). La mediana cross-exchange è il segnale macro
+"dove sta il mercato globale": più robusta a manipolazioni o picchi
+locali.
+
+### 2.3 — Dealer gamma (net gamma + flip level)
+
+**Cosa misura.** L'esposizione netta di gamma dei dealer di opzioni
+su Deribit, ricostruita da OI per strike e direzione. Quando
+`dealer_net_gamma > 0` (long gamma), i dealer **sopprimono** la
+volatilità realizzata col loro hedge (vendono salendo, comprano
+scendendo). Quando è negativo, **amplificano** ogni movimento.
+
+**Come la usa l'engine.**
+
+- §2.8: `dealer_gamma_min = 0`, `dealer_gamma_filter_enabled = true`
+  — entry solo in regime long-gamma. Vendere credit spread con
+  dealer corto-gamma è statisticamente perdente.
+- `gamma_flip_level` è il prezzo spot al quale il regime cambierebbe.
+  Se siamo a 1% dal flip, il margine di sicurezza è basso anche se
+  il segno è positivo.
+
+**Cosa si calibra dai dati raccolti.** La distribuzione di
+`dealer_net_gamma` nel proprio universo (qualche miliardo USD su
+mainnet, ordini di grandezza diversi su testnet) suggerisce se
+`min = 0` è troppo permissivo — su mainnet è frequente che il segno
+si trovi positivo per molto tempo, qui ha senso una soglia più alta.
+
+### 2.4 — Liquidation heatmap (OI delta + long/short squeeze risk)
+
+**Cosa misura.** Da `mcp-sentiment`:
+
+- `oi_delta_pct_4h`: variazione % dell'open interest aggregato nelle
+  ultime 4h. Spike positivo → leverage in entrata (rischio fragile);
+  spike negativo → squeeze appena avvenuta.
+- `liquidation_long_risk` / `liquidation_short_risk`: classificazione
+  qualitativa (`low` / `med` / `high`) della densità di livelli di
+  liquidazione vicini allo spot.
+
+**Come la usa l'engine.**
+
+- §2.8 (`liquidation_filter_enabled = true`): l'entry cycle scarta
+  setup con `_risk = high` sul lato che ci interesserebbe (es. un
+  bull put spread in regime di `long_risk = high` è esposto a un
+  long-squeeze giù).
+- Anche fuori dall'entry, queste due colonne servono come "filtro di
+  realtà" per il monitoring: se durante la posizione lo squeeze risk
+  cambia da low a high, è un primo segnale di vol-stop in arrivo.
+
+### 2.5 — Macro calendar (giorni al prossimo evento)
+
+**Cosa misura.** `mcp-macro` restituisce il numero di giorni al
+prossimo evento ad alta severità (FOMC, CPI USA, NFP, ECB, Powell
+speech) per US/EU. `NULL` = nessun evento entro la finestra DTE.
+
+**Come la usa l'engine.**
+
+- §2.5: se `macro_days_to_event ≤ dte_target = 18`, no entry. Le
+  uscite macro si trasformano in gap di volatilità che mangiano in
+  un'ora il credito di tre settimane.
+- Le entry sono comunque possibili poco dopo l'evento (vol elevata
+  appena dopo + RV destinata a comprimersi → IV−RV alto = setup di
+  scuola).
+
+### 2.6 — Spot ETH (e BTC come controllo)
+
+**Cosa misura.** Prezzo last/perp di ETH (e BTC come controllo).
+
+**Come la usa l'engine.**
+
+- §3.1: trend 30g calcolato come `(spot_now / spot_30g_ago - 1)`.
+  Soglie ±5% definiscono bias bull / bear / neutro.
+- §3.2: distanza % degli strike short dallo spot (15–25% OTM).
+- §7.6: `adverse_move_4h_pct = 0.05` — close su movimento contrario
+  ≥ 5% in 4h.
+
+**Perché anche BTC.** ETH è il sottostante operativo, BTC è il
+**termometro macro crypto**: in regimi di alta correlazione, un
+movimento BTC che ETH non sta seguendo è un segnale di divergenza che
+spesso precede un riallineamento brusco.
+
+---
+
+## 3. Il flusso decisionale, allineato al dato
+
+Quanto segue è la versione "leggibile" delle regole §2-§9 di
+`01-strategy-rules.md`. Ogni passo cita i campi di
+`market_snapshots` che lo alimentano.
+
+### Fase 1 — Trigger (lunedì 14:00 UTC, festività italiane escluse)
+
+```
+SE NESSUNA posizione aperta
+   E capitale ≥ 720 USD
+   E 35 ≤ dvol ≤ 90                                    # market_snapshots.dvol
+   E |funding_perp_annualized| ≤ 0.80                  # market_snapshots.funding_perp_annualized
+   E macro_days_to_event > dte_target  (oppure NULL)   # market_snapshots.macro_days_to_event
+   E ETH holdings cerbero-portfolio ≤ 30%
+   E (filtri quant: dealer_net_gamma > 0,
+       liquidation_*_risk ≠ high)                      # market_snapshots.dealer_net_gamma + liquidation_*
+ALLORA
+   procedi alla Fase 2
+ALTRIMENTI
+   no entry, log motivo, ritento la settimana successiva
+```
+
+### Fase 2 — Bias e struttura
+
+```
+trend_30g  = spot_now / spot_30g_ago - 1               # market_snapshots.spot
+funding_x  = funding_cross_annualized                  # market_snapshots.funding_cross_annualized
+
+SE trend_30g ≥ +5% E funding_x ≥ +20%:
+    struttura = Bull Put Spread
+SE trend_30g ≤ -5% E funding_x ≤ -20%:
+    struttura = Bear Call Spread
+SE |trend_30g| < 5% E |funding_x| < 20%
+   E dvol ≥ 55 E ADX(14) < 20:
+    struttura = Iron Condor
+ALTRIMENTI:
+    no entry (mercato indeciso o discordante)
+```
+
+### Fase 3 — Selezione strike (delta-target + distanza % spot)
+
+Lo strike short è quello a delta target ≈ 0.12 (tolleranza 0.10–0.15)
+**e** OTM 15–25%. Lo strike long è a 4% del spot (3–5% accettabile).
+Tutti i numeri sono parametrizzati in `strategy.yaml > structure`.
+Lo `spot` corrente per il calcolo viene da `market_snapshots.spot`.
+
+### Fase 4 — Sizing (Kelly frazionario + cap aggregato + DVOL clamp)
+
+```
+risk_target = capitale * 0.13                                # quarter Kelly
+risk_target = min(risk_target, 200 EUR)                      # cap per-trade
+n           = floor(risk_target / max_loss_per_contract)
+n           = min(n, 4, vincolo aggregato 1000 EUR)
+n           = round_down(n * dvol_multiplier)                # market_snapshots.dvol → §5.3
+```
+
+### Fase 5 — Esecuzione (combo limit GTC al mid)
+
+Limit al mid del combo, riprezzamento +1 tick / 30min fino a 3 step.
+Su trigger urgenti (CLOSE_STOP / CLOSE_VOL / CLOSE_DELTA) l'engine
+accetta fino a 5 step di slippage perché l'urgenza prevale sul
+prezzo.
+
+### Fase 6 — Monitoring (cron di gestione attiva, default ogni 12h)
+
+Per ogni posizione aperta, in **ordine** (primo trigger vince):
+
+| # | Trigger | Dato sorgente |
+|---|---|---|
+| 1 | Profit take: mark ≤ 50% credito | combo mark via deribit |
+| 2 | Stop loss: mark ≥ 250% credito | combo mark via deribit |
+| 3 | Vol stop: dvol_now ≥ dvol_entry + 10 | `market_snapshots.dvol` |
+| 4 | Time stop: dte ≤ 7 (skip se ≥ 70% profit) | scadenza struttura |
+| 5 | Delta breach: \|delta_short\| ≥ 0.30 | option chain via deribit |
+| 6 | Adverse move: \|return_4h_ETH\| ≥ 5% contro | `market_snapshots.spot` |
+| 7 | Altrimenti | HOLD |
+
+Il monitoring NON consulta `market_snapshots` per i prezzi opzioni
+(legge live), ma li consulta per `dvol` e `spot` con il vantaggio di
+una serie storica già normalizzata e auditabile.
+
+---
+
+## 4. Cosa fa OGGI il bot in modalità "data-only"
+
+Il bot oggi è in **modalità raccolta dati** (`ENABLE_DATA_ANALYSIS=true`,
+`ENABLE_STRATEGY=false`). Vuol dire:
+
+- Il job `market_snapshot` (cron `*/15`) gira: scrive nuove righe in
+  SQLite, alimenta calibrazione e monitoring storico.
+- Il job `health` (`*/5`) verifica disponibilità MCP e ambiente
+  Deribit; alza il kill switch se qualcosa non torna.
+- Il job `backup` (`0 *`) snapshotta lo stato ogni ora.
+- Il job `manual_actions` (`*/1`) consuma comandi dalla GUI.
+- I cicli `entry` e `monitor` **non sono nemmeno schedulati**: nessun
+  ordine può partire, nessuno strike viene letto.
+
+Quando si vuole passare alla fase operativa (paper trading o
+mainnet), basta:
+
+1. Riempire `strategy.yaml` con le **soglie calibrate** sui
+   percentili reali della pagina `📐 Calibrazione` (non lasciare i
+   valori default a istinto).
+2. Bumpare `config_version` + rigenerare `config_hash` con
+   `cerbero-bite config hash --file strategy.yaml`.
+3. Settare `ENABLE_STRATEGY=true` in `.env` e ricreare il container.
+4. Disarmare il kill switch da GUI o CLI con motivazione esplicita.
+5. **Una settimana di paper trading** (mainnet con ordini disabilitati
+   o testnet) prima di alzare il flag definitivo.
+
+---
+
+## 4-bis. P/L atteso (realistico)
+
+I numeri qui sotto sono **stime ex-ante**, non promesse. Servono ad
+allineare le aspettative con la geometria della strategia: capire
+**quanto poco si rischia per trade**, **quanto raramente si entra**, e
+**perché l'edge è strutturalmente sottile**.
+
+> **Domanda onesta che chiunque guardi i numeri dovrebbe farsi:** se a
+> win-rate 70–72% l'aspettativa per trade è circa zero, **che senso ha
+> la strategia?**
+>
+> **Risposta:** il selling vol nudo è effettivamente neutro a quel
+> win-rate. **L'edge della Cerbero Bite non è "vendere vol"; è
+> "vendere vol solo quando i filtri quant alzano il win-rate sopra il
+> 75%".** I gate §2 (DVOL band, dealer gamma > 0, no macro entro DTE,
+> liquidation risk ≠ high, bias trend × funding concorde) sono
+> **costruiti per saltare proprio le finestre statisticamente
+> perdenti** e operare solo in quelle favorevoli. La pagina
+> `📚 Strategia` ha una tabella di sensibilità che mostra come l'APR
+> passa da ≈0% (win 0.72) a +3-5% (win 0.78–0.80): è esattamente la
+> distanza che i filtri devono coprire. Per questo i primi giorni di
+> raccolta dati servono a **misurare** se i filtri stanno effettivamente
+> alzando il win-rate prima di committare capitale.
+
+### Per singolo trade (riferimento: ETH spot ≈ 3000 USD)
+
+| Voce | Formula / fonte | Valore tipico |
+|---|---|---|
+| Larghezza spread | 4% × spot | **120 USD / contratto** |
+| Credito incassato | ≥ 30% × larghezza | **36–48 USD / contratto** |
+| Max profit teorico | = credito (a scadenza OTM) | 36–48 USD / contratto |
+| **Profit-take §7.1 (50% credito)** | 0.5 × credito | **+18–24 USD / contratto** |
+| **Stop-loss §7.2 (mark = 2.5× credito)** | 1.5 × credito | **−54–72 USD / contratto** |
+| Margine bloccato | ≈ larghezza | 120 USD / contratto |
+| Fees Deribit | 0.03% notional × 2 leg | ~1–2 USD / contratto / trade |
+
+> Su spot più basso (2000 USD) la larghezza scende a 80 USD/contratto
+> e i numeri assoluti seguono proporzionalmente.
+
+### Sizing tipico vs capitale
+
+Il sizing è governato dal Quarter-Kelly **+ cap per-trade 200 EUR
+(~215 USD)**. Sopra una certa soglia, il cap domina: alzare il
+capitale **non aumenta** i contratti per trade.
+
+| Capitale | risk_target (Kelly) | risk effettivo (post-cap) | Contratti tipici (spot=3000) |
+|---|---|---|---|
+| 720 USD (minimo) | 94 USD | 94 USD | **0–1** (entry spesso saltata per sizing) |
+| 1 500 USD | 195 USD | 195 USD | **1** |
+| 3 000 USD | 390 USD | **215 USD** (cap) | **1** |
+| 10 000 USD | 1 300 USD | **215 USD** (cap) | **1** |
+| 50 000 USD+ | 6 500 USD | **215 USD** (cap) | **1** (cap aggregato 1 075 USD = max 4 trade aperti, ma `max_concurrent_positions: 1`) |
+
+> Con i cap correnti la strategia è **dimensionata per capitale
+> piccolo (1.5–10 k USD)**: oltre, il rendimento sul totale scala
+> sotto-lineare e tende a zero.
+
+### Frequenza realistica di entry
+
+La regola si valuta una volta a settimana, ma la maggioranza dei
+lunedì viene saltata per:
+
+| Motivo di skip | Frequenza tipica |
+|---|---|
+| DVOL fuori banda (35–90) | 25–40% |
+| Bias non chiaro (trend × funding discordi o entrambi neutri senza IC) | 25–35% |
+| Macro entro DTE | 10–20% |
+| Funding o liquidation risk fuori soglia | 5–15% |
+| Capitale o sizing insufficiente | 0–5% |
+
+**Risultato netto: 30–50% delle settimane finisce in entry effettiva
+⇒ 15–25 trade / anno** (52 lunedì × 30–50%). Le altre settimane il
+bot sta fermo. È il design.
+
+### Win-rate atteso (short delta 0.12 + profit-take 50%)
+
+Letteratura e backtest su credit spread short delta 0.10–0.15 con
+TP@50% e SL@1.5×:
+
+| Esito | Probabilità tipica | Risultato |
+|---|---|---|
+| Profit-take a 50% credito | **~70–75%** | +18–24 USD/contratto |
+| Stop-loss a 1.5× credito | ~15–20% | −54–72 USD/contratto |
+| Time-stop o exit DTE 7g | ~5–10% | piccolo positivo (~+5–10 USD) |
+| Vol/delta/macro stop | ~3–5% | variabile, mediamente neutro |
+
+Atteso medio per contratto:
+
+```
+E[trade] ≈ 0.72 × 21 + 0.18 × (-63) + 0.07 × 7 + 0.03 × 0
+        ≈ 15.1 − 11.3 + 0.5 + 0
+        ≈ +4.3 USD lordi / contratto
+```
+
+**Al netto di fees (~1.5 USD round-trip) e slippage (~5% del credito
+≈ 2 USD): E[trade] ≈ +1–3 USD per contratto.**
+
+### Proiezione annuale (1 contratto medio per trade)
+
+| Scenario | Trade/anno | E[trade] netto | P/L lordo annuo | Su capitale 1 500 USD | Su capitale 3 000 USD |
+|---|---|---|---|---|---|
+| **Pessimistico** (vol bassa, regime bear vol) | 12 | +1 USD | **+12 USD** | +0.8% | +0.4% |
+| **Realistico medio** | 18 | +2.5 USD | **+45 USD** | +3% | +1.5% |
+| **Buono** (regime favorevole, IV−RV alto) | 22 | +4 USD | **+88 USD** | +5.9% | +2.9% |
+| **Eccellente** (cherry-picking ex-post) | 25 | +6 USD | **+150 USD** | +10% | +5% |
+
+**Realisticamente: +1.5% / +5% APR sul capitale totale**, con i cap
+correnti. È in linea con la letteratura su short-vol systematic con
+disciplina di stop. **Non è una strategia "raddoppia il capitale".**
+È una strategia che vuole guadagnare il **premio di rischio della
+volatilità** in modo controllato.
+
+### Drawdown e rischio coda
+
+- **Streak realistico di perdite consecutive**: 3–5 stop-loss di fila
+  capitano. Drawdown su 1 contratto: −150 / −300 USD assoluti.
+- **Su capitale 1 500 USD** = drawdown del 10–20% del capitale
+  totale. Aspettarselo, è dentro il design.
+- **Tail risk:** un evento gap notturno (sentenza SEC, hack
+  exchange, default importante) può portare il mark a 100% della
+  larghezza prima che lo stop sia eseguibile. **Perdita massima
+  reale per trade = larghezza intera** (`width - credit_iniziale`),
+  cioè 72–96 USD/contratto, non i 54–72 USD del modello stop-loss.
+- I **filtri quant** (`dealer_gamma_min`, `liquidation_filter`) e
+  il **macro filter** sono stati introdotti **per ridurre la coda**,
+  non per migliorare l'aspettativa media.
+
+### Sharpe atteso
+
+Strategie short-vol sistematiche con disciplina hanno:
+
+- **Sharpe 0.8–1.5** in regimi favorevoli (mercato lento + IV alta).
+- **Sharpe 0.3–0.8** in regimi normali.
+- **Sharpe negativo** in regimi di vol-of-vol (es. Q1 2020, Maggio
+  2021, FTX week). I filtri li mitigano, non li annullano.
+
+### Cosa cambia con `ENABLE_STRATEGY=true`
+
+In modalità data-only (oggi) il P/L atteso è **0** — l'engine
+**non opera**. Il valore della raccolta di oggi è:
+
+1. **Calibrare** soglie su percentili reali → P/L atteso più
+   realistico al go-live.
+2. **Validare** i filtri quant osservando ex-post quanti tick
+   sarebbero stati filtrati (vedi pagina `📐 Calibrazione`, colonna
+   "% bloccato dalla soglia").
+3. **Misurare** la quota effettiva di lunedì che superano i filtri
+   nel proprio regime, prima di committare capitale.
+
+> Suggerimento: 4 settimane di dati = 4 lunedì × probabilità entry =
+> 1–2 candidate entry effettive. **Aspettare almeno 8 settimane**
+> prima di tarare le soglie dà uno storico con dispersione
+> sufficiente per decisioni non-rumorose.
+
+---
+
+## 4-ter. Due profili: Conservativa vs Aggressiva
+
+Il P/L del §4-bis assume i cap della golden config v1.0.0
+(`cap_per_trade_eur: 200`, `max_concurrent_positions: 1`,
+`max_contracts_per_trade: 4`). Su quel profilo il P/L assoluto è
+piccolo per design — la strategia è dimensionata come **macchina di
+conservazione del capitale** con premio modesto su T-bill.
+
+Per chi vuole rendimenti significativi, il repo include un secondo
+file di config — `strategy.aggressiva.yaml` — che **deroga
+esplicitamente** alla §11 di `01-strategy-rules.md` allargando le tre
+leve dominanti:
+
+| Leva | Conservativa | Aggressiva | Effetto sul P/L |
+|---|---|---|---|
+| `cap_per_trade_eur` | 200 | **800** | 4× la size per trade |
+| `cap_aggregate_open_eur` | 1 000 | **3 200** | 4× il rischio aggregato |
+| `max_concurrent_positions` | 1 | **2** | 2× le posizioni aperte simultanee |
+| `max_contracts_per_trade` | 4 | **16** | toglie il vincolo aggregato anche su capitali maggiori |
+| `kelly_fraction` | 0.13 | **0.13** | invariato (la disciplina Kelly resta) |
+| Filtri quant (gamma, liquidation, macro) | ON | **ON** | invariati (l'edge è qui, non si tocca) |
+
+**Risultato atteso (a parità di filtri e win-rate):** P/L ≈ 4–8× il
+profilo conservativo. Drawdown atteso scala con lo stesso fattore
+(20–40% del capitale impiegato in streak avverse, contro 10–20% del
+conservativo). La pagina `📚 Strategia` ha un pannello affiancato che
+calcola entrambi sugli stessi slider.
+
+**Il rovescio della medaglia.**
+
+- La deroga alla §11 va **autorizzata esplicitamente** nel commit che
+  switcha la config; tre settimane di paper trading dedicato sono
+  raccomandate.
+- Il drawdown maggiore richiede capitale "growth", non capitale di
+  parcheggio.
+- I filtri quant restano **identici** — non c'è "più aggressivo" sui
+  trigger di entry, perché lì non c'è alpha da spremere senza
+  peggiorare il win-rate.
+
+**Multi-asset (ETH + BTC) — caveat.**
+
+L'ulteriore moltiplicatore 2× citato nel §4-bis (multi-asset) **non è
+abilitato** dalla sola modifica della config: il rule engine attuale è
+single-asset (`asset.symbol`). Per estenderlo servono modifiche in:
+
+- `cerbero_bite/runtime/entry_cycle.py` (loop sui simboli)
+- `cerbero_bite/state/repository.py` (multi-position chiave per asset)
+- `cerbero_bite/runtime/orchestrator.py` (scheduler one-asset → N)
+
+Il job di raccolta dati è già multi-asset (`DEFAULT_ASSETS = ("ETH",
+"BTC")`), quindi tutto il dataset utile per validare l'estensione è
+già disponibile. È un lavoro di codice ben circoscritto, da fare in
+un branch dedicato dopo che il dataset di calibrazione è abbondante.
+
+**Quando passare dal profilo conservativo all'aggressivo.**
+
+Solo se **tutte** le seguenti sono vere:
+
+1. ≥ 8 settimane di dati raccolti su mainnet (≥ ~2k snapshot).
+2. Win-rate empirico misurato (paper trading o backtest sui tick
+   raccolti) **≥ 0.75**.
+3. APR atteso del profilo aggressivo (vedi pannello GUI) **≥ 8%**
+   netto a quel win-rate.
+4. Capitale impegnato è **growth capital**, non riserva tattica.
+5. Sopporti emotivamente un drawdown a doppia cifra senza disarmare
+   manualmente la strategia in mezzo a una streak.
+
+Se anche solo uno dei 5 manca → **resta sulla conservativa**, è
+quella che il sistema parte ad eseguire.
+
+---
+
+## 5. Come leggere il dato giorno per giorno
+
+Tre euristiche operative sui campi raccolti:
+
+1. **Premio "ricco":** `iv_minus_rv` consistentemente > 5 punti per
+   N giorni → il regime sta pagando bene la vendita di vol. Sono i
+   periodi in cui la strategia ha edge maggiore.
+2. **Premio "magro":** `dvol < 35` per più giorni → la finestra del
+   lunedì viene saltata. Non è un fallimento: è la disciplina che
+   funziona.
+3. **Stress imminente:** `liquidation_*_risk = high` o spike di
+   `oi_delta_pct_4h` (> 5% in valore assoluto) + funding ai limiti
+   → atteso vol stop / time stop attivi nei prossimi cicli, anche
+   se la posizione è in profit.
+
+Nei giorni di **eventi macro** (`macro_days_to_event` piccolo) la
+combinazione utile è: aspettare l'evento, lasciare che `dvol` scenda
+quando `realized_vol_30d` non si è realizzata, e cogliere il setup
+classico **post-evento**.
+
+---
+
+## 6. Glossario rapido
+
+- **Credit spread:** vendita di un'opzione e acquisto di un'opzione
+  più OTM stessa scadenza per cap del rischio. Si incassa un credito,
+  si vince se il sottostante non rompe lo strike short.
+- **Bull put / Bear call:** credit spread direzionali (rispettivamente
+  bullish / bearish).
+- **Iron condor:** Bull put + bear call sullo stesso sottostante e
+  scadenza. Si vince in regime laterale.
+- **DVOL:** indice Deribit della IV ETM 30g, scala 0–200.
+- **Realized vol 30g:** σ annualizzata dei rendimenti spot sui 30g
+  rolling.
+- **IV − RV:** differenza tra IV implicita (DVOL) e RV; > 0 = "premio"
+  positivo per il venditore di vol.
+- **Funding annualizzato:** funding rate del perp moltiplicato per le
+  finestre standard (di solito 8h × 3 al giorno × 365).
+- **Dealer net gamma:** somma di gamma per tutti gli strike, pesata
+  per direzione dei dealer (long = riduce vol, short = amplifica).
+- **OI delta % 4h:** variazione % dell'open interest aggregato nelle
+  ultime 4 ore.
+- **DTE:** Days To Expiry, giorni alla scadenza dell'opzione.
+- **Kill switch:** flag persistente che blocca apertura di nuove
+  posizioni; armato automaticamente su mismatch ambiente o failure
+  ripetuti, disarmato solo manualmente con motivazione.
+
+---
+
+## 7. Riferimenti incrociati
+
+- Regole canoniche e immutabili: `01-strategy-rules.md`
+- Schema dati persistente: `05-data-model.md`
+- Algoritmi (calcolo trend, IV−RV, ecc.): `03-algorithms.md`
+- Dettaglio integrazioni MCP: `04-mcp-integration.md`
+- Pagina GUI di calibrazione: `📐 Calibrazione`
+- Sorgente del collector: `src/cerbero_bite/runtime/market_snapshot_cycle.py`
+- Modello pydantic riga: `cerbero_bite.state.models.MarketSnapshotRecord`

src/cerbero_bite/cli.py

@@ -13,7 +13,7 @@ import asyncio
 import os
 import sys
 from collections.abc import Callable
-from datetime import UTC, datetime
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
 from decimal import Decimal
 from pathlib import Path
 from typing import Any
@@ -812,6 +812,241 @@ def state_inspect(db: Path) -> None:
     console.print(table)
 
 
+@main.group(name="option-chain")
+def option_chain() -> None:
+    """Strumenti per la catena opzioni storica (`option_chain_snapshots`)."""
+
+
+@option_chain.command(name="trigger")
+@click.option(
+    "--strategy",
+    "strategy_path",
+    type=click.Path(exists=True, dir_okay=False, path_type=Path),
+    default=_DEFAULT_STRATEGY_PATH,
+    show_default=True,
+)
+@click.option(
+    "--db",
+    "db_path",
+    type=click.Path(dir_okay=False, path_type=Path),
+    default=_DEFAULT_DB_PATH,
+    show_default=True,
+)
+@click.option(
+    "--audit",
+    "audit_path",
+    type=click.Path(dir_okay=False, path_type=Path),
+    default=_DEFAULT_AUDIT_PATH,
+    show_default=True,
+)
+@click.option(
+    "--token",
+    type=str,
+    default=None,
+    help="MCP bearer token (override su CERBERO_BITE_MCP_TOKEN).",
+)
+@click.option("--asset", default="ETH", show_default=True)
+def option_chain_trigger(
+    strategy_path: Path,
+    db_path: Path,
+    audit_path: Path,
+    token: str | None,
+    asset: str,
+) -> None:
+    """Esegue UNA volta il collector della catena opzioni e persiste in DB.
+
+    Utile per popolare i dati senza aspettare il cron settimanale del
+    job ``option_chain_snapshot``. Riusa esattamente la stessa pipeline
+    schedulata.
+    """
+    from cerbero_bite.runtime.dependencies import build_runtime  # noqa: PLC0415
+    from cerbero_bite.runtime.option_chain_snapshot_cycle import (  # noqa: PLC0415
+        collect_option_chain_snapshot,
+    )
+
+    cfg = load_strategy(strategy_path).config
+    ctx = build_runtime(
+        cfg=cfg,
+        endpoints=load_endpoints(),
+        token=load_token(value=token),
+        db_path=db_path,
+        audit_path=audit_path,
+        bot_tag=load_bot_tag(),
+    )
+    n = asyncio.run(collect_option_chain_snapshot(ctx, asset=asset))
+    console.print(
+        f"[green]Persisted {n} option chain quote(s) for {asset}[/green]"
+        if n > 0
+        else f"[yellow]No quotes persisted (chain empty or fetch failed)[/yellow]"
+    )
+
+
+@option_chain.command(name="analyze")
+@click.option(
+    "--strategy",
+    "strategy_path",
+    type=click.Path(exists=True, dir_okay=False, path_type=Path),
+    default=_DEFAULT_STRATEGY_PATH,
+    show_default=True,
+)
+@click.option(
+    "--db",
+    "db_path",
+    type=click.Path(dir_okay=False, path_type=Path),
+    default=_DEFAULT_DB_PATH,
+    show_default=True,
+)
+@click.option("--asset", default="ETH", show_default=True)
+@click.option(
+    "--bias",
+    type=click.Choice(["bull_put", "bear_call"], case_sensitive=False),
+    default="bull_put",
+    show_default=True,
+    help="Direzione da simulare (il rule engine lo deciderebbe da trend×funding).",
+)
+def option_chain_analyze(
+    strategy_path: Path,
+    db_path: Path,
+    asset: str,
+    bias: str,
+) -> None:
+    """Analizza l'ultimo snapshot di catena salvato.
+
+    Per la strategia indicata, simula la selezione strike (delta
+    target, OTM range, width 4%, credit/width ratio min) e mostra:
+      * lo strike che il rule engine sceglierebbe come short e long,
+      * credito atteso, larghezza, rapporto credit/width,
+      * pass/fail del gate `credit_to_width_ratio_min`.
+    """
+    from cerbero_bite.core.combo_builder import select_strikes  # noqa: PLC0415
+    from cerbero_bite.core.types import OptionQuote  # noqa: PLC0415
+
+    cfg = load_strategy(strategy_path).config
+
+    conn = connect_state(db_path)
+    try:
+        repo = Repository()
+        latest_ts = repo.latest_option_chain_timestamp(conn, asset=asset.upper())
+        if latest_ts is None:
+            console.print(
+                "[red]Nessuno snapshot di catena trovato. Lancia prima "
+                "`cerbero-bite option-chain trigger`.[/red]"
+            )
+            sys.exit(1)
+        quotes_records = repo.list_option_chain_snapshots(
+            conn, asset=asset.upper(), start=latest_ts, end=latest_ts,
+        )
+    finally:
+        conn.close()
+
+    console.print(
+        f"[cyan]Snapshot del {latest_ts.isoformat()} — {len(quotes_records)} "
+        f"quote totali[/cyan]"
+    )
+
+    # Costruzione OptionQuote da OptionChainQuoteRecord per riusare select_strikes.
+    quotes: list[OptionQuote] = []
+    for q in quotes_records:
+        if q.bid is None or q.ask is None or q.mid is None or q.delta is None:
+            continue
+        quotes.append(
+            OptionQuote(
+                instrument=q.instrument_name,
+                strike=q.strike,
+                expiry=q.expiry,
+                option_type=q.option_type,
+                bid=q.bid,
+                ask=q.ask,
+                mid=q.mid,
+                delta=q.delta,
+                gamma=q.gamma or Decimal("0"),
+                theta=q.theta or Decimal("0"),
+                vega=q.vega or Decimal("0"),
+                open_interest=q.open_interest or 0,
+                volume_24h=q.volume_24h or 0,
+                book_depth_top3=q.book_depth_top3 or 0,
+            )
+        )
+
+    if not quotes:
+        console.print("[red]Nessun quote completo per la simulazione.[/red]")
+        sys.exit(1)
+
+    # Lo spot al momento dello snapshot: estraiamo dall'ultimo
+    # `market_snapshot` ETH a quel timestamp (tolleranza ±15 min).
+    spot = _resolve_spot_at(db_path, asset=asset.upper(), at=latest_ts)
+    if spot is None:
+        console.print(
+            "[yellow]Spot non recuperabile dai market_snapshots; "
+            "stimato dal mid ATM.[/yellow]"
+        )
+        spot = _atm_spot_proxy(quotes)
+
+    selection = select_strikes(
+        chain=quotes,
+        bias=bias,  # type: ignore[arg-type]
+        spot=spot,
+        now=latest_ts,
+        cfg=cfg,
+    )
+    if selection is None:
+        console.print(
+            "[red]Il rule engine NON aprirebbe trade con questa catena[/red] "
+            "(no strike compatibile coi gate delta/distance/width/credit-ratio)."
+        )
+        sys.exit(0)
+
+    short, long_ = selection
+    width_usd = (short.strike - long_.strike).copy_abs()
+    credit_eth = short.mid - long_.mid
+    credit_usd = credit_eth * spot
+    ratio = credit_usd / width_usd if width_usd > 0 else Decimal("0")
+    ratio_target = cfg.structure.credit_to_width_ratio_min
+
+    table = Table(title=f"Simulazione picker — bias={bias}, spot={spot:.0f}")
+    table.add_column("Campo", style="cyan")
+    table.add_column("Valore", style="bold")
+    table.add_row("Short strike", f"{short.strike} ({short.delta:+.3f}δ)")
+    table.add_row("Long strike", f"{long_.strike} ({long_.delta:+.3f}δ)")
+    table.add_row("Width", f"{width_usd:.0f} USD")
+    table.add_row("Credit", f"{credit_eth:.4f} ETH ≈ {credit_usd:.2f} USD")
+    table.add_row(
+        "Credit/width ratio",
+        f"{ratio:.2%}  (gate ≥ {float(ratio_target):.0%})",
+    )
+    pass_str = (
+        "[green]PASS — entry possibile[/green]"
+        if ratio >= ratio_target
+        else "[red]FAIL — premio troppo magro[/red]"
+    )
+    table.add_row("Verdetto gate ratio", pass_str)
+    console.print(table)
+
+
+def _resolve_spot_at(db_path: Path, *, asset: str, at: datetime) -> Decimal | None:
+    """Best-effort lookup dello spot al timestamp ``at`` ± 15 min."""
+    conn = connect_state(db_path)
+    try:
+        rows = Repository().list_market_snapshots(
+            conn,
+            asset=asset,
+            start=at - timedelta(minutes=15),
+            end=at + timedelta(minutes=15),
+            limit=1,
+        )
+    finally:
+        conn.close()
+    if not rows:
+        return None
+    return rows[0].spot
+
+
+def _atm_spot_proxy(quotes: list[Any]) -> Decimal:
+    """Stima dello spot prendendo lo strike il cui delta è più vicino a 0.5."""
+    quote = min(quotes, key=lambda q: abs(abs(q.delta) - Decimal("0.5")))
+    return quote.strike
+
+
 def _entrypoint() -> None:
     """Wrapper used by ``cerbero-bite`` console script."""
     try:

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

@@ -0,0 +1,648 @@
+"""Strategia page — documento operativo + lettura live dei segnali.
+
+Renderizza il documento canonico ``docs/13-strategia-spiegata.md`` e
+sopra di esso un pannello che mostra l'ultimo tick di
+``market_snapshots`` confrontato con le soglie di ``strategy.yaml``.
+Lo scopo è far vedere subito, ogni volta che si apre la pagina:
+"a cosa serve il dato che il bot sta raccogliendo adesso".
+
+La pagina è di sola lettura: non chiama MCP, non scrive sul DB.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import os
+from dataclasses import dataclass
+from pathlib import Path
+
+import streamlit as st
+
+from cerbero_bite.config.loader import load_strategy
+from cerbero_bite.gui.data_layer import (
+    DEFAULT_DB_PATH,
+    humanize_dt,
+    load_market_snapshots,
+)
+from cerbero_bite.state.models import MarketSnapshotRecord
+
+
+_DOC_FILENAME = "13-strategia-spiegata.md"
+_DOC_CANDIDATES: tuple[Path, ...] = (
+    Path("/app/docs") / _DOC_FILENAME,  # in-container shipped via Dockerfile
+    Path(__file__).resolve().parents[4] / "docs" / _DOC_FILENAME,  # repo dev
+    Path(__file__).resolve().parents[3] / "docs" / _DOC_FILENAME,
+)
+
+
+def _resolve_db() -> Path:
+    return Path(os.environ.get("CERBERO_BITE_GUI_DB", DEFAULT_DB_PATH))
+
+
+def _load_doc() -> str | None:
+    for candidate in _DOC_CANDIDATES:
+        if candidate.is_file():
+            try:
+                return candidate.read_text(encoding="utf-8")
+            except OSError:
+                continue
+    return None
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class _GateRow:
+    label: str
+    value: str
+    threshold: str
+    status: str  # "pass" | "fail" | "n/a"
+    note: str = ""
+
+
+def _fmt_decimal(v: object, *, fmt: str = "{:.4g}", suffix: str = "") -> str:
+    if v is None:
+        return "—"
+    try:
+        return fmt.format(float(v)) + suffix
+    except (TypeError, ValueError):
+        return "—"
+
+
+def _build_gates(
+    snap: MarketSnapshotRecord, strategy: object
+) -> list[_GateRow]:
+    """Costruisce le righe del pannello live dai gate §2 della strategia."""
+    rows: list[_GateRow] = []
+
+    entry = getattr(strategy, "entry", None)
+    structure = getattr(strategy, "structure", None)
+
+    # --- DVOL band -------------------------------------------------
+    dvol_min = float(getattr(entry, "dvol_min", 35.0)) if entry else 35.0
+    dvol_max = float(getattr(entry, "dvol_max", 90.0)) if entry else 90.0
+    dvol_v = float(snap.dvol) if snap.dvol is not None else None
+    if dvol_v is None:
+        rows.append(
+            _GateRow(
+                "DVOL in banda 35–90",
+                "—",
+                f"{dvol_min:.0f} ≤ DVOL ≤ {dvol_max:.0f}",
+                "n/a",
+                "Dato non disponibile in questo tick.",
+            )
+        )
+    else:
+        ok = dvol_min <= dvol_v <= dvol_max
+        rows.append(
+            _GateRow(
+                "DVOL in banda",
+                f"{dvol_v:.2f}",
+                f"{dvol_min:.0f} … {dvol_max:.0f}",
+                "pass" if ok else "fail",
+                "Premio adeguato e regime non-stress."
+                if ok
+                else "Sotto banda = premio magro; sopra = stress, no entry.",
+            )
+        )
+
+    # --- Funding perp annualized ----------------------------------
+    fund_max = (
+        float(getattr(entry, "funding_perp_abs_max_annualized", 0.80))
+        if entry
+        else 0.80
+    )
+    fp = (
+        float(snap.funding_perp_annualized)
+        if snap.funding_perp_annualized is not None
+        else None
+    )
+    if fp is None:
+        rows.append(
+            _GateRow(
+                "Funding perp |·| ≤ soglia",
+                "—",
+                f"|f| ≤ {fund_max:.0%}",
+                "n/a",
+            )
+        )
+    else:
+        ok = abs(fp) <= fund_max
+        rows.append(
+            _GateRow(
+                "Funding perp |·|",
+                f"{fp:+.2%}",
+                f"≤ {fund_max:.0%}",
+                "pass" if ok else "fail",
+                "Filtra regimi di liquidazioni a cascata imminenti.",
+            )
+        )
+
+    # --- Cross-exchange funding (bias) ---------------------------
+    bull_th = (
+        float(getattr(entry, "funding_bull_threshold_annualized", 0.20))
+        if entry
+        else 0.20
+    )
+    bear_th = (
+        float(getattr(entry, "funding_bear_threshold_annualized", -0.20))
+        if entry
+        else -0.20
+    )
+    fc = (
+        float(snap.funding_cross_annualized)
+        if snap.funding_cross_annualized is not None
+        else None
+    )
+    if fc is None:
+        bias_funding = "—"
+        rows.append(
+            _GateRow(
+                "Funding cross (bias)",
+                "—",
+                f"bull ≥ {bull_th:+.0%} · bear ≤ {bear_th:+.0%}",
+                "n/a",
+            )
+        )
+    else:
+        if fc >= bull_th:
+            bias_funding = "BULL"
+        elif fc <= bear_th:
+            bias_funding = "BEAR"
+        else:
+            bias_funding = "NEUTRO"
+        rows.append(
+            _GateRow(
+                "Funding cross (bias)",
+                f"{fc:+.2%} → {bias_funding}",
+                f"bull ≥ {bull_th:+.0%} · bear ≤ {bear_th:+.0%}",
+                "pass" if bias_funding != "NEUTRO" else "fail",
+                "Mediana 4 maggiori exchange. Discordante col trend = no entry.",
+            )
+        )
+
+    # --- Macro days to event --------------------------------------
+    dte_target = (
+        int(getattr(structure, "dte_target", 18)) if structure else 18
+    )
+    macro_d = snap.macro_days_to_event
+    if macro_d is None:
+        rows.append(
+            _GateRow(
+                "Macro fuori finestra DTE",
+                "nessun evento",
+                f"> {dte_target}g",
+                "pass",
+                "Nessun evento ad alta severità entro la scadenza target.",
+            )
+        )
+    else:
+        ok = macro_d > dte_target
+        rows.append(
+            _GateRow(
+                "Macro fuori finestra DTE",
+                f"{macro_d} g al prossimo",
+                f"> {dte_target} g",
+                "pass" if ok else "fail",
+                "FOMC/CPI/NFP/ECB/Powell entro DTE = no entry.",
+            )
+        )
+
+    # --- Dealer gamma ---------------------------------------------
+    gamma_min = (
+        float(getattr(entry, "dealer_gamma_min", 0.0)) if entry else 0.0
+    )
+    gamma_enabled = (
+        bool(getattr(entry, "dealer_gamma_filter_enabled", True))
+        if entry
+        else True
+    )
+    g = (
+        float(snap.dealer_net_gamma)
+        if snap.dealer_net_gamma is not None
+        else None
+    )
+    if not gamma_enabled:
+        rows.append(
+            _GateRow(
+                "Dealer gamma filter",
+                _fmt_decimal(g, fmt="{:,.0f}", suffix=" USD")
+                if g is not None
+                else "—",
+                "filtro DISABILITATO",
+                "n/a",
+            )
+        )
+    elif g is None:
+        rows.append(
+            _GateRow(
+                "Dealer net gamma > soglia",
+                "—",
+                f"> {gamma_min:,.0f} USD",
+                "n/a",
+            )
+        )
+    else:
+        ok = g > gamma_min
+        rows.append(
+            _GateRow(
+                "Dealer net gamma",
+                f"{g:,.0f} USD",
+                f"> {gamma_min:,.0f} USD",
+                "pass" if ok else "fail",
+                "Long-gamma regime sopprime la vol → ideale per vendere spread.",
+            )
+        )
+
+    # --- Liquidation risks ----------------------------------------
+    liq_enabled = (
+        bool(getattr(entry, "liquidation_filter_enabled", True))
+        if entry
+        else True
+    )
+    long_r = snap.liquidation_long_risk or "—"
+    short_r = snap.liquidation_short_risk or "—"
+    lr_status = "n/a"
+    if liq_enabled and snap.liquidation_long_risk and snap.liquidation_short_risk:
+        worst = max(
+            ("low", "med", "high").index(snap.liquidation_long_risk)
+            if snap.liquidation_long_risk in ("low", "med", "high")
+            else 0,
+            ("low", "med", "high").index(snap.liquidation_short_risk)
+            if snap.liquidation_short_risk in ("low", "med", "high")
+            else 0,
+        )
+        lr_status = "fail" if worst == 2 else "pass"
+    rows.append(
+        _GateRow(
+            "Liquidation risk (long / short)",
+            f"{long_r} / {short_r}",
+            "non `high`" if liq_enabled else "filtro DISABILITATO",
+            lr_status,
+            "Densità liquidazioni vicine al spot. `high` su un lato = scarta setup.",
+        )
+    )
+
+    # --- IV − RV (richness) — solo informativo --------------------
+    rv = (
+        float(snap.realized_vol_30d) if snap.realized_vol_30d is not None else None
+    )
+    iv_minus_rv = (
+        float(snap.iv_minus_rv) if snap.iv_minus_rv is not None else None
+    )
+    rows.append(
+        _GateRow(
+            "IV − RV (richness)",
+            (
+                f"{iv_minus_rv:+.2f} pt vol"
+                if iv_minus_rv is not None
+                else "—"
+            ),
+            "info, > 0 = premio ricco",
+            "pass" if (iv_minus_rv is not None and iv_minus_rv > 0) else "n/a",
+            f"RV30={rv:.2f}" if rv is not None else "",
+        )
+    )
+
+    return rows
+
+
+def _render_gates(rows: list[_GateRow]) -> None:
+    icons = {"pass": "✅", "fail": "❌", "n/a": "⚪"}
+    for r in rows:
+        icon = icons.get(r.status, "⚪")
+        col1, col2, col3 = st.columns([4, 4, 4])
+        col1.markdown(f"{icon} **{r.label}**")
+        col2.markdown(f"`{r.value}`")
+        col3.markdown(f"_{r.threshold}_")
+        if r.note:
+            st.caption(r.note)
+        st.divider()
+
+
+def _profile_caps(strategy: object | None) -> dict[str, float]:
+    """Estrae le sole leve di sizing da una strategia (o usa default conservativi)."""
+    out = {
+        "cap_pertrade_eur": 200.0,
+        "cap_aggregate_eur": 1000.0,
+        "kelly": 0.13,
+        "max_n": 4.0,
+        "max_concurrent": 1.0,
+        "width_pct": 0.04,
+        "credit_ratio": 0.30,
+        "profit_take": 0.50,
+        "stop_mult": 2.50,
+    }
+    if strategy is None:
+        return out
+    try:
+        out["cap_pertrade_eur"] = float(strategy.sizing.cap_per_trade_eur)  # type: ignore[attr-defined]
+        out["cap_aggregate_eur"] = float(strategy.sizing.cap_aggregate_open_eur)  # type: ignore[attr-defined]
+        out["kelly"] = float(strategy.sizing.kelly_fraction)  # type: ignore[attr-defined]
+        out["max_n"] = float(strategy.sizing.max_contracts_per_trade)  # type: ignore[attr-defined]
+        out["max_concurrent"] = float(strategy.sizing.max_concurrent_positions)  # type: ignore[attr-defined]
+        out["width_pct"] = float(strategy.structure.spread_width.target_pct_of_spot)  # type: ignore[attr-defined]
+        out["credit_ratio"] = float(strategy.structure.credit_to_width_ratio_min)  # type: ignore[attr-defined]
+        out["profit_take"] = float(strategy.exit.profit_take_pct_of_credit)  # type: ignore[attr-defined]
+        out["stop_mult"] = float(strategy.exit.stop_loss_mark_x_credit)  # type: ignore[attr-defined]
+    except Exception:
+        pass
+    return out
+
+
+def _compute_pl(
+    caps: dict[str, float],
+    *,
+    capital: float,
+    spot: float,
+    win_rate: float,
+    trades_per_year: int,
+    eur_to_usd: float = 1.075,
+) -> dict[str, float]:
+    """Calcola le metriche P/L per un profilo di sizing."""
+    width = caps["width_pct"] * spot
+    credit = caps["credit_ratio"] * width
+    tp_profit = caps["profit_take"] * credit
+    sl_loss = (caps["stop_mult"] - 1.0) * credit
+
+    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
+    n_per_trade = max(0, min(n_kelly, int(caps["max_n"])))
+
+    prob_time_stop = 0.07
+    prob_other_stop = 0.03
+    prob_loss = max(0.0, 1.0 - win_rate - prob_time_stop - prob_other_stop)
+    avg_time_stop_pl = 0.10 * credit
+
+    e_trade_gross = (
+        win_rate * tp_profit
+        - prob_loss * sl_loss
+        + prob_time_stop * avg_time_stop_pl
+    )
+    fees = 0.0003 * spot * 2
+    slippage = 0.03 * credit
+    e_trade_net = e_trade_gross - fees - slippage
+
+    # Multi-posizione concorrente: il P/L scala col numero di posizioni
+    # aperte simultaneamente (il loop entry crea N trade indipendenti
+    # quando max_concurrent > 1). Vedi caveat aggressiva.yaml: il
+    # supporto multi-asset richiede modifiche di codice; questo
+    # moltiplicatore stima cosa otterresti DOPO.
+    concurrency = max(1.0, caps["max_concurrent"])
+    annual_pl = trades_per_year * n_per_trade * concurrency * e_trade_net
+    apr = (annual_pl / capital) if capital > 0 else 0.0
+
+    return {
+        "width": width,
+        "credit": credit,
+        "tp_profit": tp_profit,
+        "sl_loss": sl_loss,
+        "risk_target": risk_target,
+        "n_per_trade": float(n_per_trade),
+        "concurrency": concurrency,
+        "e_trade_net": e_trade_net,
+        "annual_pl": annual_pl,
+        "apr": apr,
+        "fees": fees,
+        "slippage": slippage,
+    }
+
+
+def _render_profile_card(
+    label: str,
+    caps: dict[str, float],
+    metrics: dict[str, float],
+    badge: str,
+) -> None:
+    """Rendering di un profilo (conservativo o aggressivo) in una colonna."""
+    st.markdown(f"### {label}  {badge}")
+    st.caption(
+        f"cap/trade {caps['cap_pertrade_eur']:.0f} EUR · "
+        f"cap aggreg. {caps['cap_aggregate_eur']:.0f} EUR · "
+        f"max {caps['max_n']:.0f} contratti × "
+        f"{caps['max_concurrent']:.0f} pos. concorrenti"
+    )
+    cols = st.columns(2)
+    cols[0].metric("Contratti per trade", f"{metrics['n_per_trade']:.0f}")
+    cols[1].metric("Posizioni concorrenti", f"{metrics['concurrency']:.0f}")
+
+    cols = st.columns(2)
+    cols[0].metric(
+        "E[trade] netto",
+        f"{metrics['e_trade_net']:+.1f} USD",
+        help=(
+            f"fees={metrics['fees']:.2f} USD, "
+            f"slippage={metrics['slippage']:.2f} USD"
+        ),
+    )
+    cols[1].metric(
+        "P/L annuo stimato",
+        f"{metrics['annual_pl']:+.0f} USD",
+        delta=f"{metrics['apr']:+.1%} APR",
+    )
+
+    if metrics["n_per_trade"] == 0:
+        st.warning(
+            "Sizing 0 contratti: capitale insufficiente per i cap di "
+            "questo profilo."
+        )
+
+
+def _render_pl_panel(
+    strategy_main: object | None,
+    strategy_conservativa: object | None,
+    strategy_aggressiva: object | None,
+) -> None:
+    """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."
+    )
+
+    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
+    )
+    spot = col_b.slider("Spot ETH (USD)", 1500, 6000, value=3000, step=100)
+    win_rate = col_c.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(
+        "Trade / anno (post-filtri)", 8, 30, value=18, step=1,
+        help="52 lunedì × probabilità di superare i filtri (30–50%).",
+    )
+
+    cons_caps = _profile_caps(strategy_conservativa or strategy_main)
+    aggr_caps = _profile_caps(strategy_aggressiva)
+    cons = _compute_pl(
+        cons_caps,
+        capital=capital,
+        spot=spot,
+        win_rate=win_rate,
+        trades_per_year=trades_per_year,
+    )
+    aggr = _compute_pl(
+        aggr_caps,
+        capital=capital,
+        spot=spot,
+        win_rate=win_rate,
+        trades_per_year=trades_per_year,
+    )
+
+    col_cons, col_aggr = st.columns(2)
+    with col_cons:
+        _render_profile_card(
+            "🛡️ Conservativa",
+            cons_caps,
+            cons,
+            "_(golden config v1.0.0)_",
+        )
+    with col_aggr:
+        _render_profile_card(
+            "🔥 Aggressiva",
+            aggr_caps,
+            aggr,
+            "_(deroga §11, richiede paper trading)_",
+        )
+
+    if aggr["annual_pl"] > 0 and cons["annual_pl"] > 0:
+        ratio = aggr["annual_pl"] / cons["annual_pl"]
+        st.success(
+            f"Profilo aggressivo: P/L atteso ≈ **{ratio:.1f}× il "
+            f"conservativo** ({aggr['apr']:+.1%} vs {cons['apr']:+.1%} "
+            "APR). Drawdown atteso scala con lo stesso fattore."
+        )
+
+    if win_rate < 0.72:
+        st.error(
+            "**Win rate sotto 0.72: entrambi i profili perdono soldi.** "
+            "Selling vol nudo è strutturalmente neutro qui. L'edge della "
+            "strategia sono i FILTRI (dealer gamma>0, no macro, "
+            "liquidation≠high, bias chiaro) che alzano il win rate sopra "
+            "il 0.75. Senza filtri attivi nessuno dei due profili è "
+            "viable."
+        )
+
+    # Sensibilità win-rate per il profilo aggressivo (più informativo)
+    st.markdown("**Sensibilità al win rate** (profilo aggressivo)")
+    sens_rows = []
+    for wr in (0.65, 0.70, 0.72, 0.75, 0.78, 0.80, 0.82):
+        m_a = _compute_pl(
+            aggr_caps,
+            capital=capital,
+            spot=spot,
+            win_rate=wr,
+            trades_per_year=trades_per_year,
+        )
+        m_c = _compute_pl(
+            cons_caps,
+            capital=capital,
+            spot=spot,
+            win_rate=wr,
+            trades_per_year=trades_per_year,
+        )
+        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%}",
+            }
+        )
+    st.table(sens_rows)
+
+    st.caption(
+        "Costi: fee 0.03% notional × 2 leg, slippage 3% del credito "
+        "(combo limit GTC al mid). Distribuzione esiti: profit-take = "
+        "win_rate, time-stop ≈ 7%, altri-stop ≈ 3%, stop-loss = il resto. "
+        "**Multi-asset (ETH+BTC) non è incluso nei numeri**: richiede "
+        "modifiche di codice (single-asset attuale). Il moltiplicatore "
+        "2× citato nel doc è la stima ex-ante di cosa otterresti DOPO."
+    )
+
+
+def render() -> None:
+    st.title("📚 Strategia")
+    st.caption(
+        "Documento operativo che lega ogni regola del rule engine al "
+        "dato osservabile da cui dipende. Il pannello live in alto mostra "
+        "l'ultimo tick di `market_snapshots` confrontato con le soglie di "
+        "`strategy.yaml`."
+    )
+
+    db_path = _resolve_db()
+
+    asset = st.selectbox("Asset", options=["ETH", "BTC"], index=0)
+
+    records = load_market_snapshots(asset=asset, db_path=db_path, limit=1)
+
+    def _try_load(name: str) -> object | None:
+        for base in (Path("/app"), Path.cwd(), Path(__file__).resolve().parents[4]):
+            path = base / name
+            if path.is_file():
+                try:
+                    # `_profile_caps` legge `.sizing.*` direttamente sul
+                    # `StrategyConfig`, non sul wrapper `LoadedConfig`.
+                    return load_strategy(path).config
+                except Exception as exc:
+                    st.warning(
+                        f"`{name}`: {type(exc).__name__}: {exc}"
+                    )
+                    return None
+        return None
+
+    strategy = _try_load("strategy.yaml")
+    strategy_conservativa = _try_load("strategy.conservativa.yaml")
+    strategy_aggressiva = _try_load("strategy.aggressiva.yaml")
+
+    st.divider()
+    st.subheader("📡 Stato live dei gate di entry §2")
+    if not records:
+        st.info(
+            "Nessuno snapshot disponibile per "
+            f"`{asset}`. Il job `market_snapshot` (cron `*/15`) deve "
+            "girare almeno una volta. Engine attivo? Controlla la pagina "
+            "`📊 Status`."
+        )
+    else:
+        latest = records[0]
+        st.caption(
+            f"Ultimo tick: {humanize_dt(latest.timestamp)} · "
+            f"asset {latest.asset} · "
+            f"fetch_ok = {'✅' if latest.fetch_ok else '⚠️'}"
+        )
+        if strategy is None:
+            st.warning(
+                "Senza `strategy.yaml` non posso valutare i gate; mostro "
+                "solo i valori grezzi."
+            )
+            st.json(latest.model_dump(mode="json"))
+        else:
+            rows = _build_gates(latest, strategy)
+            _render_gates(rows)
+
+    st.divider()
+    _render_pl_panel(strategy, strategy_conservativa, strategy_aggressiva)
+
+    st.divider()
+    st.subheader("📖 Documento esteso")
+    doc = _load_doc()
+    if doc is None:
+        st.error(
+            "Documento `docs/13-strategia-spiegata.md` non trovato. In "
+            "locale verifica il path; in container assicurati che il "
+            "Dockerfile copi `docs/` in `/app/docs/`."
+        )
+    else:
+        st.markdown(doc, unsafe_allow_html=False)
+
+
+render()

src/cerbero_bite/runtime/option_chain_snapshot_cycle.py

@@ -0,0 +1,185 @@
+"""Periodic option-chain snapshot collector (§13).
+
+Fetches the Deribit option chain for every strike entro la finestra
+DTE configurata, prima del trigger entry settimanale (cron
+``55 13 * * MON`` di default). Persiste un quote per ogni strumento
+in ``option_chain_snapshots`` con un timestamp condiviso, che diventa
+il dato di base per:
+
+* il backtest non-stilizzato (vedi ``core/backtest.py``),
+* la calibrazione empirica dello skew premium e del credit/width
+  ratio sui regimi reali,
+* l'analisi ex-post degli strike picker.
+
+Il collector è **best-effort**: se ``get_tickers`` fallisce per un
+batch, gli altri batch passano comunque; se manca completamente la
+chain, il job ritorna 0 senza alzare eccezioni e logga il problema.
+Non chiama l'order book per ogni strike (sarebbe troppo costoso) —
+``book_depth_top3`` resta NULL nel quote, il liquidity gate del live
+lo legge al volo solo per gli strike che gli interessano.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import asyncio
+import logging
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+from decimal import Decimal
+from typing import TYPE_CHECKING, Any
+
+from cerbero_bite.state import connect, transaction
+from cerbero_bite.state.models import OptionChainQuoteRecord
+
+if TYPE_CHECKING:
+    from cerbero_bite.runtime.dependencies import RuntimeContext
+
+__all__ = ["DEFAULT_BATCH_SIZE", "collect_option_chain_snapshot"]
+
+
+_log = logging.getLogger("cerbero_bite.runtime.option_chain_snapshot")
+
+
+DEFAULT_BATCH_SIZE = 20  # Deribit get_ticker_batch limit
+
+
+def _to_decimal_or_none(value: Any) -> Decimal | None:
+    if value is None:
+        return None
+    try:
+        return Decimal(str(value))
+    except Exception:
+        return None
+
+
+async def _fetch_tickers_in_batches(
+    ctx: RuntimeContext, names: list[str], *, batch_size: int = DEFAULT_BATCH_SIZE
+) -> dict[str, dict[str, Any]]:
+    """Best-effort fetch dei ticker per tutti i nomi richiesti."""
+    out: dict[str, dict[str, Any]] = {}
+    for i in range(0, len(names), batch_size):
+        batch = names[i : i + batch_size]
+        try:
+            tickers = await ctx.deribit.get_tickers(batch)
+        except Exception as exc:
+            _log.warning(
+                "get_tickers failed for batch starting %s: %s",
+                batch[0] if batch else "<empty>", exc,
+            )
+            continue
+        for t in tickers:
+            name = t.get("instrument_name") or t.get("instrument")
+            if isinstance(name, str):
+                out[name] = t
+    return out
+
+
+async def collect_option_chain_snapshot(
+    ctx: RuntimeContext,
+    *,
+    asset: str = "ETH",
+    now: datetime | None = None,
+    batch_size: int = DEFAULT_BATCH_SIZE,
+) -> int:
+    """Collect + persist a single chain snapshot for ``asset``. Returns
+    the number of quotes persisted (0 on best-effort failure).
+
+    Filtra le scadenze nella finestra ``[dte_min, dte_max]`` di
+    ``cfg.structure`` per non sprecare richieste su scadenze che il
+    rule engine non userebbe mai.
+    """
+    when = (now or datetime.now(UTC)).astimezone(UTC)
+    cfg = ctx.cfg
+
+    expiry_from = when + timedelta(days=cfg.structure.dte_min)
+    expiry_to = when + timedelta(days=cfg.structure.dte_max)
+
+    try:
+        chain = await ctx.deribit.options_chain(
+            currency=asset.upper(),
+            expiry_from=expiry_from,
+            expiry_to=expiry_to,
+            min_open_interest=int(cfg.liquidity.open_interest_min),
+        )
+    except Exception:
+        _log.exception("option chain fetch failed")
+        return 0
+
+    if not chain:
+        _log.info("option chain empty for %s in window", asset)
+        return 0
+
+    names = [meta.name for meta in chain]
+    tickers = await _fetch_tickers_in_batches(ctx, names, batch_size=batch_size)
+
+    quotes: list[OptionChainQuoteRecord] = []
+    for meta in chain:
+        ticker = tickers.get(meta.name)
+        if ticker is None:
+            # Lasciamo comunque la riga senza quote: utile sapere
+            # che lo strumento esisteva.
+            quotes.append(
+                OptionChainQuoteRecord(
+                    timestamp=when,
+                    asset=asset.upper(),
+                    instrument_name=meta.name,
+                    strike=meta.strike,
+                    expiry=meta.expiry,
+                    option_type=meta.option_type,
+                    open_interest=int(meta.open_interest)
+                    if meta.open_interest is not None
+                    else None,
+                )
+            )
+            continue
+        greeks = ticker.get("greeks") or {}
+        quotes.append(
+            OptionChainQuoteRecord(
+                timestamp=when,
+                asset=asset.upper(),
+                instrument_name=meta.name,
+                strike=meta.strike,
+                expiry=meta.expiry,
+                option_type=meta.option_type,
+                bid=_to_decimal_or_none(ticker.get("bid")),
+                ask=_to_decimal_or_none(ticker.get("ask")),
+                mid=_to_decimal_or_none(ticker.get("mark_price")),
+                iv=_to_decimal_or_none(ticker.get("mark_iv")),
+                delta=_to_decimal_or_none(greeks.get("delta")),
+                gamma=_to_decimal_or_none(greeks.get("gamma")),
+                theta=_to_decimal_or_none(greeks.get("theta")),
+                vega=_to_decimal_or_none(greeks.get("vega")),
+                open_interest=int(meta.open_interest)
+                if meta.open_interest is not None
+                else None,
+                volume_24h=(
+                    int(ticker["volume_24h"])
+                    if ticker.get("volume_24h") is not None
+                    else None
+                ),
+                # book_depth_top3: NULL — non lo prendiamo per ogni
+                # strike per non saturare l'API. Il liquidity gate
+                # del live lo chiede on-the-fly per gli strike
+                # candidati al picker.
+            )
+        )
+
+    persisted = 0
+    try:
+        conn = connect(ctx.db_path)
+        try:
+            with transaction(conn):
+                persisted = ctx.repository.record_option_chain_snapshot(
+                    conn, quotes
+                )
+        finally:
+            conn.close()
+    except Exception:
+        _log.exception("persist option chain snapshot failed")
+        return 0
+
+    _log.info("option_chain_snapshot persisted %d quote(s)", persisted)
+    return persisted
+
+
+# Avoid unused import warning for asyncio in lint when only used as type
+_ = asyncio

src/cerbero_bite/runtime/orchestrator.py

@@ -34,6 +34,9 @@ from cerbero_bite.runtime.market_snapshot_cycle import (
     DEFAULT_ASSETS,
     collect_market_snapshot,
 )
+from cerbero_bite.runtime.option_chain_snapshot_cycle import (
+    collect_option_chain_snapshot,
+)
 from cerbero_bite.runtime.monitor_cycle import MonitorCycleResult, run_monitor_cycle
 from cerbero_bite.runtime.recovery import recover_state
 from cerbero_bite.runtime.scheduler import JobSpec, build_scheduler
@@ -53,6 +56,7 @@ _CRON_HEALTH = "*/5 * * * *"
 _CRON_BACKUP = "0 * * * *"
 _CRON_MANUAL_ACTIONS = "*/1 * * * *"
 _CRON_MARKET_SNAPSHOT = "*/15 * * * *"
+_CRON_OPTION_CHAIN_SNAPSHOT = "55 13 * * MON"  # 5 min prima del trigger entry
 _BACKUP_RETENTION_DAYS = 30
 
 
@@ -217,6 +221,8 @@ class Orchestrator:
         manual_actions_cron: str = _CRON_MANUAL_ACTIONS,
         market_snapshot_cron: str = _CRON_MARKET_SNAPSHOT,
         market_snapshot_assets: tuple[str, ...] = DEFAULT_ASSETS,
+        option_chain_cron: str = _CRON_OPTION_CHAIN_SNAPSHOT,
+        option_chain_asset: str = "ETH",
         backup_dir: Path | None = None,
         backup_retention_days: int = _BACKUP_RETENTION_DAYS,
     ) -> AsyncIOScheduler:
@@ -282,6 +288,14 @@ class Orchestrator:
 
             await _safe("market_snapshot", _do)
 
+        async def _option_chain_snapshot() -> None:
+            async def _do() -> None:
+                await collect_option_chain_snapshot(
+                    self._ctx, asset=option_chain_asset
+                )
+
+            await _safe("option_chain_snapshot", _do)
+
         jobs: list[JobSpec] = [
             JobSpec(name="health", cron=health_cron, coro_factory=_health),
             JobSpec(name="backup", cron=backup_cron, coro_factory=_backup),
@@ -309,6 +323,13 @@ class Orchestrator:
                     coro_factory=_market_snapshot,
                 )
             )
+            jobs.append(
+                JobSpec(
+                    name="option_chain_snapshot",
+                    cron=option_chain_cron,
+                    coro_factory=_option_chain_snapshot,
+                )
+            )
         else:
             _log.warning(
                 "data analysis disabled (CERBERO_BITE_ENABLE_DATA_ANALYSIS="

src/cerbero_bite/state/migrations/0005_option_chain_snapshots.sql

@@ -0,0 +1,42 @@
+-- 0004_option_chain_snapshots.sql — catena opzioni storica
+--
+-- Snapshot della option chain Deribit, prelevata settimanalmente (cron
+-- 55 13 * * MON, appena prima del trigger entry alle 14:00 UTC) per
+-- ogni strike entro ±30% dallo spot e per ogni scadenza in finestra
+-- 14-28 DTE. Dato di base per il backtest non-stilizzato e per
+-- calibrare empiricamente lo skew premium del modello BS.
+--
+-- Granularità: una riga per (snapshot_ts, instrument). Lo
+-- snapshot_ts è il timestamp del cron tick — TUTTI i quote raccolti
+-- in quello stesso tick condividono il timestamp, così filtrare per
+-- "lo snapshot del 2026-05-04 alle 13:55" è una semplice
+-- WHERE timestamp = X.
+
+CREATE TABLE option_chain_snapshots (
+    timestamp        TEXT    NOT NULL,
+    asset            TEXT    NOT NULL,
+    instrument_name  TEXT    NOT NULL,
+    strike           TEXT    NOT NULL,
+    expiry           TEXT    NOT NULL,
+    option_type      TEXT    NOT NULL CHECK (option_type IN ('C','P')),
+    bid              TEXT,
+    ask              TEXT,
+    mid              TEXT,
+    iv               TEXT,
+    delta            TEXT,
+    gamma            TEXT,
+    theta            TEXT,
+    vega             TEXT,
+    open_interest    INTEGER,
+    volume_24h       INTEGER,
+    book_depth_top3  INTEGER,
+    PRIMARY KEY (timestamp, instrument_name)
+) WITHOUT ROWID;
+
+CREATE INDEX idx_option_chain_asset_ts
+    ON option_chain_snapshots(asset, timestamp DESC);
+
+CREATE INDEX idx_option_chain_expiry
+    ON option_chain_snapshots(asset, expiry);
+
+PRAGMA user_version = 5;

src/cerbero_bite/state/models.py

@@ -22,6 +22,7 @@ __all__ = [
     "InstructionRecord",
     "ManualAction",
     "MarketSnapshotRecord",
+    "OptionChainQuoteRecord",
     "PositionRecord",
     "PositionStatus",
     "SystemStateRecord",
@@ -148,6 +149,36 @@ class MarketSnapshotRecord(BaseModel):
     fetch_errors_json: str | None = None
 
 
+class OptionChainQuoteRecord(BaseModel):
+    """Row of the ``option_chain_snapshots`` table.
+
+    One row per (snapshot_ts, instrument) — the same ``timestamp`` is
+    shared by every quote prelevato nello stesso tick del cron.  Tutti
+    i campi numerici sono opzionali perché il collector è
+    best-effort: un ticker mancante non invalida il resto della chain.
+    """
+
+    model_config = ConfigDict(extra="forbid")
+
+    timestamp: datetime
+    asset: str
+    instrument_name: str
+    strike: Decimal
+    expiry: datetime
+    option_type: Literal["C", "P"]
+    bid: Decimal | None = None
+    ask: Decimal | None = None
+    mid: Decimal | None = None
+    iv: Decimal | None = None
+    delta: Decimal | None = None
+    gamma: Decimal | None = None
+    theta: Decimal | None = None
+    vega: Decimal | None = None
+    open_interest: int | None = None
+    volume_24h: int | None = None
+    book_depth_top3: int | None = None
+
+
 class ManualAction(BaseModel):
     """Row of the ``manual_actions`` table."""
 

src/cerbero_bite/state/repository.py

@@ -24,6 +24,7 @@ from cerbero_bite.state.models import (
     InstructionRecord,
     ManualAction,
     MarketSnapshotRecord,
+    OptionChainQuoteRecord,
     PositionRecord,
     PositionStatus,
     SystemStateRecord,
@@ -407,6 +408,103 @@ class Repository:
         ).fetchall()
         return [_row_to_market_snapshot(r) for r in rows]
 
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # option_chain_snapshots
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    def record_option_chain_snapshot(
+        self,
+        conn: sqlite3.Connection,
+        quotes: list[OptionChainQuoteRecord],
+    ) -> int:
+        """Bulk-insert dei quote di un singolo tick. Tutti i quote
+        condividono lo stesso ``timestamp``. Idempotente per
+        (timestamp, instrument_name)."""
+        if not quotes:
+            return 0
+        rows = [
+            (
+                _enc_dt(q.timestamp),
+                q.asset,
+                q.instrument_name,
+                _enc_dec(q.strike),
+                _enc_dt(q.expiry),
+                q.option_type,
+                _enc_dec(q.bid),
+                _enc_dec(q.ask),
+                _enc_dec(q.mid),
+                _enc_dec(q.iv),
+                _enc_dec(q.delta),
+                _enc_dec(q.gamma),
+                _enc_dec(q.theta),
+                _enc_dec(q.vega),
+                q.open_interest,
+                q.volume_24h,
+                q.book_depth_top3,
+            )
+            for q in quotes
+        ]
+        conn.executemany(
+            "INSERT OR REPLACE INTO option_chain_snapshots("
+            "timestamp, asset, instrument_name, strike, expiry, option_type, "
+            "bid, ask, mid, iv, delta, gamma, theta, vega, "
+            "open_interest, volume_24h, book_depth_top3) "
+            "VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)",
+            rows,
+        )
+        return len(rows)
+
+    def list_option_chain_snapshots(
+        self,
+        conn: sqlite3.Connection,
+        *,
+        asset: str,
+        start: datetime | None = None,
+        end: datetime | None = None,
+        expiry_from: datetime | None = None,
+        expiry_to: datetime | None = None,
+        limit: int = 50000,
+    ) -> list[OptionChainQuoteRecord]:
+        clauses: list[str] = ["asset = ?"]
+        params: list[Any] = [asset]
+        if start is not None:
+            clauses.append("timestamp >= ?")
+            params.append(_enc_dt(start))
+        if end is not None:
+            clauses.append("timestamp <= ?")
+            params.append(_enc_dt(end))
+        if expiry_from is not None:
+            clauses.append("expiry >= ?")
+            params.append(_enc_dt(expiry_from))
+        if expiry_to is not None:
+            clauses.append("expiry <= ?")
+            params.append(_enc_dt(expiry_to))
+        params.append(int(limit))
+        rows = conn.execute(
+            f"SELECT * FROM option_chain_snapshots "
+            f"WHERE {' AND '.join(clauses)} "
+            f"ORDER BY timestamp DESC, instrument_name ASC LIMIT ?",
+            params,
+        ).fetchall()
+        return [_row_to_option_chain_quote(r) for r in rows]
+
+    def latest_option_chain_timestamp(
+        self,
+        conn: sqlite3.Connection,
+        *,
+        asset: str,
+    ) -> datetime | None:
+        """Timestamp dell'ultimo snapshot raccolto per ``asset``,
+        utile per stimare la freschezza del dato dalla GUI."""
+        row = conn.execute(
+            "SELECT timestamp FROM option_chain_snapshots "
+            "WHERE asset = ? ORDER BY timestamp DESC LIMIT 1",
+            (asset,),
+        ).fetchone()
+        if row is None:
+            return None
+        return _dec_dt(row["timestamp"])
+
     # ------------------------------------------------------------------
     # manual_actions
     # ------------------------------------------------------------------
@@ -645,6 +743,38 @@ def _row_to_market_snapshot(row: sqlite3.Row) -> MarketSnapshotRecord:
     )
 
 
+def _row_to_option_chain_quote(row: sqlite3.Row) -> OptionChainQuoteRecord:
+    return OptionChainQuoteRecord(
+        timestamp=_dec_dt_required(row["timestamp"]),
+        asset=row["asset"],
+        instrument_name=row["instrument_name"],
+        strike=_dec_dec_required(row["strike"]),
+        expiry=_dec_dt_required(row["expiry"]),
+        option_type=row["option_type"],
+        bid=_dec_dec(row["bid"]),
+        ask=_dec_dec(row["ask"]),
+        mid=_dec_dec(row["mid"]),
+        iv=_dec_dec(row["iv"]),
+        delta=_dec_dec(row["delta"]),
+        gamma=_dec_dec(row["gamma"]),
+        theta=_dec_dec(row["theta"]),
+        vega=_dec_dec(row["vega"]),
+        open_interest=(
+            int(row["open_interest"])
+            if row["open_interest"] is not None
+            else None
+        ),
+        volume_24h=(
+            int(row["volume_24h"]) if row["volume_24h"] is not None else None
+        ),
+        book_depth_top3=(
+            int(row["book_depth_top3"])
+            if row["book_depth_top3"] is not None
+            else None
+        ),
+    )
+
+
 def _dec_dec_required(value: Any) -> Decimal:
     out = _dec_dec(value)
     if out is None:

strategy.aggressiva.yaml

@@ -0,0 +1,180 @@
+# strategy.aggressiva.yaml — Cerbero Bite, profilo AGGRESSIVO
+#
+# Profilo "crescita: rendimenti significativi, drawdown a doppia cifra,
+# complessità più alta". DEROGA esplicitamente alla sezione §11
+# "Riepilogo soglie" di docs/01-strategy-rules.md (cap_per_trade_eur,
+# cap_aggregate_open_eur, max_concurrent_positions). NON va deployato
+# senza:
+#   1. backtest dedicato sui dati raccolti
+#   2. paper trading per almeno 4 settimane
+#   3. autorizzazione esplicita scritta nel commit
+#
+# Caratteristiche operative attese (vs. profilo conservativo):
+#   * Cap per trade 800 EUR (~860 USD) → 4× la size
+#   * Cap aggregato 3 200 EUR (~3 440 USD) → 4× il rischio aggregato
+#   * Max 2 posizioni concorrenti (era 1)
+#   * Max 16 contratti per trade (era 4)
+#   * P/L stimato: +5% / +20% APR sul capitale impiegato
+#   * Drawdown atteso: 25–40% del capitale impiegato in streak
+#   * Adatto a: capitale "growth", non parcheggio
+#
+# CAVEAT MULTI-ASSET. Il rule engine attuale è single-asset
+# (`asset.symbol`). Per estendere a ETH+BTC servono modifiche di
+# codice in:
+#   * cerbero_bite/runtime/entry_cycle.py (loop su lista asset)
+#   * cerbero_bite/state/repository.py (multi-position per asset)
+#   * cerbero_bite/runtime/orchestrator.py (scheduler one-asset → N)
+# Nel frattempo il file resta single-asset ETH; il moltiplicatore
+# 2× via "ETH + BTC" indicato in `📚 Strategia` è una **stima ex-ante**
+# di cosa otterresti DOPO quel lavoro di codice.
+
+config_version: "1.0.0-aggressiva"
+config_hash: "b931a2b96fbc149b21cae84a196ee8bad10220b5ee8fa9ab0ed06ae52d7dc531"
+last_review: "2026-04-26"
+last_reviewer: "Adriano"
+
+asset:
+  symbol: "ETH"
+  exchange: "deribit"
+
+entry:
+  cron: "0 14 * * MON"
+  skip_holidays_country: "IT"
+
+  capital_min_usd: "2880"           # 4× del minimo conservativo (720)
+  dvol_min: "35"
+  dvol_max: "90"
+  funding_perp_abs_max_annualized: "0.80"
+  eth_holdings_pct_max: "0.30"
+  no_position_concurrent: false     # consenti N posizioni concorrenti
+  exclude_macro_severity: ["high"]
+  exclude_macro_countries: ["US", "EU"]
+
+  trend_window_days: 30
+  trend_bull_threshold_pct: "0.05"
+  trend_bear_threshold_pct: "-0.05"
+  funding_bull_threshold_annualized: "0.20"
+  funding_bear_threshold_annualized: "-0.20"
+  iron_condor_dvol_min: "55"
+  iron_condor_adx_max: "20"
+  iron_condor_trend_neutral_band_pct: "0.05"
+
+  # Filtri quant invariati: l'edge della strategia E' qui, non
+  # serve allentarli per "guadagnare di più" — anzi sarebbe
+  # controproducente.
+  dealer_gamma_min: "0"
+  dealer_gamma_filter_enabled: true
+  liquidation_filter_enabled: true
+
+structure:
+  dte_target: 18
+  dte_min: 14
+  dte_max: 21
+
+  short_strike:
+    delta_target: "0.12"
+    delta_min: "0.10"
+    delta_max: "0.15"
+    distance_otm_pct_min: "0.15"
+    distance_otm_pct_max: "0.25"
+
+  spread_width:
+    target_pct_of_spot: "0.04"
+    min_pct_of_spot: "0.03"
+    max_pct_of_spot: "0.05"
+
+  credit_to_width_ratio_min: "0.30"
+
+liquidity:
+  open_interest_min: 100
+  volume_24h_min: 20
+  bid_ask_spread_pct_max: "0.15"
+  book_depth_top3_min: 5
+  slippage_pct_of_credit_max: "0.08"
+
+sizing:
+  kelly_fraction: "0.13"            # disciplina Kelly invariata
+
+  # Le tre leve dominanti:
+  cap_per_trade_eur: "800"          # era 200 → 4×
+  cap_aggregate_open_eur: "3200"    # era 1000 → 4× (proporzionato a 2 posizioni × cap_per_trade × 2 ruote)
+  max_concurrent_positions: 2       # era 1
+  max_contracts_per_trade: 16       # era 4 → 4×
+
+  dvol_adjustment:
+    - {dvol_under: "45", multiplier: "1.00"}
+    - {dvol_under: "60", multiplier: "0.85"}
+    - {dvol_under: "80", multiplier: "0.65"}
+  dvol_no_entry_threshold: "80"
+
+exit:
+  profit_take_pct_of_credit: "0.50"
+  stop_loss_mark_x_credit: "2.50"
+  vol_stop_dvol_increase: "10"
+  time_stop_dte_remaining: 7
+  time_stop_skip_if_close_to_profit_pct: "0.70"
+  delta_breach_threshold: "0.30"
+  adverse_move_4h_pct: "0.05"
+
+  monitor_cron: "0 2,14 * * *"
+  user_confirmation_timeout_min: 30
+
+  escalate_on_timeout:
+    - "CLOSE_STOP"
+    - "CLOSE_VOL"
+    - "CLOSE_DELTA"
+
+execution:
+  environment: "testnet"
+  eur_to_usd: "1.075"
+  combo_only: true
+  initial_limit: "mid"
+  reprice_step_ticks: 1
+  reprice_max_steps: 3
+  reprice_max_steps_urgent: 5
+  order_tif: "GTC"
+  order_expiry_min: 30
+  ack_timeout_s: 300
+
+monitoring:
+  health_check_interval_s: 300
+  health_failures_before_kill: 3
+  health_failures_before_restart: 5
+
+  daily_digest_cron: "0 8 * * *"
+  monthly_report_cron: "0 12 1 * *"
+
+storage:
+  sqlite_path: "data/state.sqlite"
+  log_path: "data/log/"
+  log_retention_days: 365
+  backup_path: "data/backups/"
+  backup_retention_days: 30
+
+mcp:
+  config_file: "~/.config/cerbero-suite/mcp.json"
+  call_timeout_s: 8
+  retry_max: 3
+  retry_base_delay_s: 1
+
+  required_versions:
+    cerbero-deribit: "^2.0.0"
+    cerbero-hyperliquid: "^1.5.0"
+    cerbero-memory: "^4.0.0"
+    cerbero-portfolio: "^1.2.0"
+    cerbero-macro: "^1.0.0"
+    cerbero-sentiment: "^1.0.0"
+    cerbero-telegram: "^1.0.0"
+    cerbero-brain-bridge: "^1.0.0"
+
+telegram:
+  parse_mode: "MarkdownV2"
+  confirmation_timeout_min: 60
+  exit_confirmation_timeout_min: 30
+  backup_channel_on_critical: true
+
+kelly_recalibration:
+  lookback_days: 365
+  min_sample_low_confidence: 30
+  min_sample_high_confidence: 100
+  weight_when_medium_confidence: "0.50"

strategy.conservativa.yaml

@@ -0,0 +1,164 @@
+# strategy.conservativa.yaml — Cerbero Bite, profilo CONSERVATIVO
+#
+# Profilo "premio sopra T-bill, drawdown contenuto, complessità minima".
+# È identico per regole alla golden config v1.0.0; serve come ancora di
+# riferimento per il confronto con `strategy.aggressiva.yaml`.
+#
+# Caratteristiche operative attese:
+#   * Cap per trade 200 EUR (~215 USD)
+#   * Max 1 posizione concorrente
+#   * P/L stimato: +1.5% / +5% APR sul capitale totale
+#   * Drawdown atteso: 10–20% del capitale impiegato in streak
+#   * Adatto a: parcheggio capitale, premio modesto, niente sorprese
+#
+# Ricorda: dopo ogni edit, rigenerare il config_hash con
+#   cerbero-bite config hash --file strategy.conservativa.yaml
+# e bumpare config_version.
+
+config_version: "1.0.0-conservativa"
+config_hash: "eff824281bbb538fba49434d8cc4b9c37675bc73d60e351293e263cc7e7b29ef"
+last_review: "2026-04-26"
+last_reviewer: "Adriano"
+
+asset:
+  symbol: "ETH"
+  exchange: "deribit"
+
+entry:
+  cron: "0 14 * * MON"
+  skip_holidays_country: "IT"
+
+  capital_min_usd: "720"
+  dvol_min: "35"
+  dvol_max: "90"
+  funding_perp_abs_max_annualized: "0.80"
+  eth_holdings_pct_max: "0.30"
+  no_position_concurrent: true
+  exclude_macro_severity: ["high"]
+  exclude_macro_countries: ["US", "EU"]
+
+  trend_window_days: 30
+  trend_bull_threshold_pct: "0.05"
+  trend_bear_threshold_pct: "-0.05"
+  funding_bull_threshold_annualized: "0.20"
+  funding_bear_threshold_annualized: "-0.20"
+  iron_condor_dvol_min: "55"
+  iron_condor_adx_max: "20"
+  iron_condor_trend_neutral_band_pct: "0.05"
+
+  dealer_gamma_min: "0"
+  dealer_gamma_filter_enabled: true
+  liquidation_filter_enabled: true
+
+structure:
+  dte_target: 18
+  dte_min: 14
+  dte_max: 21
+
+  short_strike:
+    delta_target: "0.12"
+    delta_min: "0.10"
+    delta_max: "0.15"
+    distance_otm_pct_min: "0.15"
+    distance_otm_pct_max: "0.25"
+
+  spread_width:
+    target_pct_of_spot: "0.04"
+    min_pct_of_spot: "0.03"
+    max_pct_of_spot: "0.05"
+
+  credit_to_width_ratio_min: "0.30"
+
+liquidity:
+  open_interest_min: 100
+  volume_24h_min: 20
+  bid_ask_spread_pct_max: "0.15"
+  book_depth_top3_min: 5
+  slippage_pct_of_credit_max: "0.08"
+
+sizing:
+  kelly_fraction: "0.13"
+
+  cap_per_trade_eur: "200"
+  cap_aggregate_open_eur: "1000"
+  max_concurrent_positions: 1
+
+  max_contracts_per_trade: 4
+
+  dvol_adjustment:
+    - {dvol_under: "45", multiplier: "1.00"}
+    - {dvol_under: "60", multiplier: "0.85"}
+    - {dvol_under: "80", multiplier: "0.65"}
+  dvol_no_entry_threshold: "80"
+
+exit:
+  profit_take_pct_of_credit: "0.50"
+  stop_loss_mark_x_credit: "2.50"
+  vol_stop_dvol_increase: "10"
+  time_stop_dte_remaining: 7
+  time_stop_skip_if_close_to_profit_pct: "0.70"
+  delta_breach_threshold: "0.30"
+  adverse_move_4h_pct: "0.05"
+
+  monitor_cron: "0 2,14 * * *"
+  user_confirmation_timeout_min: 30
+
+  escalate_on_timeout:
+    - "CLOSE_STOP"
+    - "CLOSE_VOL"
+    - "CLOSE_DELTA"
+
+execution:
+  environment: "testnet"
+  eur_to_usd: "1.075"
+  combo_only: true
+  initial_limit: "mid"
+  reprice_step_ticks: 1
+  reprice_max_steps: 3
+  reprice_max_steps_urgent: 5
+  order_tif: "GTC"
+  order_expiry_min: 30
+  ack_timeout_s: 300
+
+monitoring:
+  health_check_interval_s: 300
+  health_failures_before_kill: 3
+  health_failures_before_restart: 5
+
+  daily_digest_cron: "0 8 * * *"
+  monthly_report_cron: "0 12 1 * *"
+
+storage:
+  sqlite_path: "data/state.sqlite"
+  log_path: "data/log/"
+  log_retention_days: 365
+  backup_path: "data/backups/"
+  backup_retention_days: 30
+
+mcp:
+  config_file: "~/.config/cerbero-suite/mcp.json"
+  call_timeout_s: 8
+  retry_max: 3
+  retry_base_delay_s: 1
+
+  required_versions:
+    cerbero-deribit: "^2.0.0"
+    cerbero-hyperliquid: "^1.5.0"
+    cerbero-memory: "^4.0.0"
+    cerbero-portfolio: "^1.2.0"
+    cerbero-macro: "^1.0.0"
+    cerbero-sentiment: "^1.0.0"
+    cerbero-telegram: "^1.0.0"
+    cerbero-brain-bridge: "^1.0.0"
+
+telegram:
+  parse_mode: "MarkdownV2"
+  confirmation_timeout_min: 60
+  exit_confirmation_timeout_min: 30
+  backup_channel_on_critical: true
+
+kelly_recalibration:
+  lookback_days: 365
+  min_sample_low_confidence: 30
+  min_sample_high_confidence: 100
+  weight_when_medium_confidence: "0.50"

tests/integration/test_orchestrator.py

@@ -129,6 +129,7 @@ def test_install_scheduler_registers_canonical_jobs(tmp_path: Path) -> None:
         "backup",
         "manual_actions",
         "market_snapshot",
+        "option_chain_snapshot",
     }
 
 

tests/unit/test_option_chain_snapshot_cycle.py

@@ -0,0 +1,134 @@
+"""TDD per :mod:`cerbero_bite.runtime.option_chain_snapshot_cycle`."""
+
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import UTC, datetime
+from decimal import Decimal
+from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock
+
+import pytest
+
+from cerbero_bite.clients.deribit import InstrumentMeta
+from cerbero_bite.runtime.option_chain_snapshot_cycle import (
+    collect_option_chain_snapshot,
+)
+from cerbero_bite.state.models import OptionChainQuoteRecord
+
+
+_NOW = datetime(2026, 5, 4, 13, 55, tzinfo=UTC)
+
+
+def _meta(name: str, strike: int, expiry_dte: int = 18) -> InstrumentMeta:
+    expiry = _NOW.replace(hour=8, minute=0, second=0)
+    expiry = expiry.replace(day=expiry.day) + (
+        # add days
+        __import__("datetime").timedelta(days=expiry_dte)
+    )
+    return InstrumentMeta(
+        name=name,
+        strike=Decimal(str(strike)),
+        expiry=expiry,
+        option_type="P",
+        open_interest=Decimal("100"),
+        tick_size=Decimal("0.0005"),
+        min_trade_amount=Decimal("1"),
+    )
+
+
+def _ticker(name: str, *, mark: float = 0.020, bid: float = 0.018,
+            ask: float = 0.022, delta: float = -0.12) -> dict:
+    return {
+        "instrument_name": name,
+        "bid": bid,
+        "ask": ask,
+        "mark_price": mark,
+        "mark_iv": 60.0,
+        "volume_24h": 50,
+        "greeks": {
+            "delta": delta,
+            "gamma": 0.001,
+            "theta": -0.0005,
+            "vega": 0.10,
+        },
+    }
+
+
+@pytest.fixture
+def cfg() -> object:
+    from cerbero_bite.config import golden_config
+    return golden_config()
+
+
+@pytest.fixture
+def fake_ctx(cfg: object) -> MagicMock:
+    """Mock minimal RuntimeContext."""
+    ctx = MagicMock()
+    ctx.cfg = cfg
+    ctx.db_path = ":memory:"
+    return ctx
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_collector_persists_one_quote_per_instrument(
+    fake_ctx: MagicMock,
+) -> None:
+    metas = [_meta("ETH-21MAY26-2475-P", 2475), _meta("ETH-21MAY26-2400-P", 2400)]
+    fake_ctx.deribit.options_chain = AsyncMock(return_value=metas)
+    fake_ctx.deribit.get_tickers = AsyncMock(
+        return_value=[_ticker(m.name) for m in metas]
+    )
+    persisted: list[list[OptionChainQuoteRecord]] = []
+
+    def _record(_conn: object, qs: list[OptionChainQuoteRecord]) -> int:
+        persisted.append(qs)
+        return len(qs)
+
+    fake_ctx.repository.record_option_chain_snapshot = _record
+
+    n = await collect_option_chain_snapshot(fake_ctx, asset="ETH", now=_NOW)
+    assert n == 2
+    assert len(persisted) == 1
+    assert {q.instrument_name for q in persisted[0]} == {
+        "ETH-21MAY26-2475-P", "ETH-21MAY26-2400-P",
+    }
+    # Tutti i quote condividono il timestamp del cron tick.
+    assert all(q.timestamp == _NOW for q in persisted[0])
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_collector_handles_missing_tickers_with_null_fields(
+    fake_ctx: MagicMock,
+) -> None:
+    metas = [_meta("ETH-21MAY26-2475-P", 2475)]
+    fake_ctx.deribit.options_chain = AsyncMock(return_value=metas)
+    fake_ctx.deribit.get_tickers = AsyncMock(return_value=[])  # vuoto
+    persisted: list[list[OptionChainQuoteRecord]] = []
+
+    def _record(_conn: object, qs: list[OptionChainQuoteRecord]) -> int:
+        persisted.append(qs)
+        return len(qs)
+
+    fake_ctx.repository.record_option_chain_snapshot = _record
+
+    n = await collect_option_chain_snapshot(fake_ctx, now=_NOW)
+    assert n == 1
+    assert persisted[0][0].mid is None  # ticker mancante ⇒ campi NULL
+    assert persisted[0][0].instrument_name == "ETH-21MAY26-2475-P"
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_collector_returns_zero_when_chain_empty(
+    fake_ctx: MagicMock,
+) -> None:
+    fake_ctx.deribit.options_chain = AsyncMock(return_value=[])
+    n = await collect_option_chain_snapshot(fake_ctx, now=_NOW)
+    assert n == 0
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_collector_swallows_chain_fetch_failure(
+    fake_ctx: MagicMock,
+) -> None:
+    fake_ctx.deribit.options_chain = AsyncMock(side_effect=RuntimeError("boom"))
+    n = await collect_option_chain_snapshot(fake_ctx, now=_NOW)
+    assert n == 0  # best-effort: non rilancia