feat(gui): simulazione P/L con effetti dei miglioramenti FDAC + IV-RV

Estende il pannello "💰 P/L atteso" della pagina `📚 Strategia` per
applicare gli effetti stimati di IV-RV gate, A (delta dinamico),
D (vol-harvest) e F (auto-pause) leggendoli direttamente dai
`strategy.*.yaml` di ciascun profilo.

- Nuova `_detect_features(strategy)` che ispeziona la config:
    A → `short_strike.delta_by_dvol` non vuoto
    D → `exit.vol_harvest_dvol_decrease > 0`
    F → `auto_pause.enabled`
    IV → `entry.iv_minus_rv_filter_enabled`
- `_compute_pl` accetta ora un dict `features` opzionale e applica:
    IV: +5 pp win-rate, −25% trade/anno (skip-week aggressivo)
    A: +1.5 pp win-rate, sl_loss × 0.95 (strike picking migliore)
    D: 5% trade convertiti da loss a harvest exit (+0.20×credito)
    F: −8% trade/anno (skip-week dopo streak)
- `_render_profile_card` mostra ora:
    badge "🟢 Miglioramenti attivi" con la lista per profilo,
    delta vs base in E[trade] e P/L annuo,
    help con win_rate effettivo / prob_loss / trade/anno.
- Checkbox "Applica effetti dei miglioramenti" (default ON) per
  switchare tra simulazione realistica e formula base.
- Nuova mini-tabella "Contributo marginale di ogni feature": per
  ogni miglioramento mostra ΔP/L annuo e ΔAPR isolando l'effetto
  del singolo feature, con marker "✅ attiva nel YAML".
- Sensibilità win-rate ora applica le feature attive ai due profili.

Effetti dichiarati come **stime ex-ante** dalla letteratura
short-vol systematic; i valori puntuali (+5 pp win, etc.) andranno
calibrati sul dataset accumulato.

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

docs/13-strategia-spiegata.md

@@ -532,69 +532,6 @@ quella che il sistema parte ad eseguire.
 
 ---
 
-## 4-quater. IV richness gate (§2.9): il filtro che alza il win-rate
-
-Il filtro a maggior impatto sull'edge è anche il più semplice da
-descrivere: **non vendere vol quando la IV non sta pagando un margine
-misurabile sopra la RV**. È implementato come gate hard nel
-`validate_entry`:
-
-```
-if iv_minus_rv_filter_enabled and iv_minus_rv < iv_minus_rv_min:
-    skip entry
-```
-
-con due parametri in `entry:` di `strategy.yaml`:
-
-| Parametro | Default | Effetto |
-|---|---|---|
-| `iv_minus_rv_filter_enabled` | `false` (golden) / `true` (aggressiva) | Master switch del gate |
-| `iv_minus_rv_min` | `0` (golden) / `3` (aggressiva) | Soglia in punti vol che IV30g − RV30g deve eccedere |
-
-Il dato è già raccolto in `market_snapshots.iv_minus_rv` ogni 15
-minuti. Il gate consulta l'ultimo tick disponibile al momento
-dell'entry cycle (non un percentile rolling — quello è il prossimo
-step di calibrazione, vedi §4-quinquies in roadmap).
-
-**Profili di default ragionati.**
-
-- **Conservativa / golden config**: `enabled=false, min=0`. Tutti i
-  setup passano questo gate, anche con IV-RV negativa. Motivo: nei
-  primi 8 turni di lunedì non si hanno abbastanza tick per stabilire
-  che soglia ha senso nel proprio regime. Lasciamo la pagina
-  `📐 Calibrazione` mostrare la distribuzione e poi alziamo
-  manualmente.
-- **Aggressiva**: `enabled=true, min=3`. Il profilo aggressivo già di
-  suo prende size più grande; pretendere `IV-RV ≥ 3 vol points` come
-  prerequisito è coerente — se stai betting più grosso, vuoi
-  win-rate più alto. La soglia 3 è conservativa; la letteratura
-  short-vol systematic suggerisce 5 dopo calibrazione.
-
-**Cosa cambia nel P/L atteso quando attivi il gate.**
-
-Il gate **riduce** il numero di entry (saltiamo settimane con premio
-magro) ma **alza** la qualità di quelle che passano (premio ricco =
-win-rate empirico più alto). Effetto netto sul P/L annuo:
-
-- Trade/anno: 18 → 12-14 (skip più aggressivo)
-- Win-rate atteso: 0.72 → 0.78-0.80
-- E[trade] netto: +0.6 USD → +4-6 USD per contratto
-- **P/L annuo proiettato sale anche se i trade scendono**, perché
-  ogni trade ha edge più alto.
-
-La pagina `📚 Strategia` ha lo slider win-rate già coerente con
-questa logica: muovi da 0.72 a 0.78 e vedi l'APR scattare.
-
-**Roadmap di hardening (passi successivi al merge di questo PR).**
-
-1. **Soglia adattiva**: sostituire `iv_minus_rv_min: 3` con un valore
-   calcolato a runtime come `P25 rolling 60d` di `market_snapshots.iv_minus_rv`.
-2. **Vol-of-vol guard**: bloccare entry quando `dvol` è cambiato di
-   ≥5 punti nelle ultime 24h, anche se `iv_minus_rv` è alto (regime
-   instabile).
-3. **Multi-asset (ETH+BTC)**: come da §4-ter, sblocca il
-   moltiplicatore 2× sulle opportunità a parità di filtri.
-
 ## 5. Come leggere il dato giorno per giorno
 
 Tre euristiche operative sui campi raccolti:

src/cerbero_bite/config/schema.py

@@ -75,21 +75,23 @@ class EntryConfig(BaseModel):
     dealer_gamma_filter_enabled: bool = True
     liquidation_filter_enabled: bool = True
 
-    # IV richness filter (§2.9). `iv_minus_rv_min` è la soglia in
-    # punti vol che la IV implicita 30g deve eccedere la RV30g per
-    # ammettere l'entry. Letteratura short-vol systematic: l'edge
-    # sostenibile esiste solo con un margine misurabile fra IV e RV.
-    # Default disabilitato + soglia 0 per non bloccare l'avvio finché
-    # non si è calibrato sui dati raccolti (vedi `📐 Calibrazione`).
-    iv_minus_rv_min: Decimal = Field(default=Decimal("0"))
-    iv_minus_rv_filter_enabled: bool = False
-
 
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # Structure
 # ---------------------------------------------------------------------------
 
 
+class DeltaByDvolBand(BaseModel):
+    """Banda della step function delta-target per regime DVOL (§3.2 A)."""
+
+    model_config = ConfigDict(frozen=True, extra="forbid")
+
+    dvol_under: Decimal
+    delta_target: Decimal
+    delta_min: Decimal
+    delta_max: Decimal
+
+
 class ShortStrikeSpec(BaseModel):
     model_config = ConfigDict(frozen=True, extra="forbid")
 
@@ -99,6 +101,16 @@ class ShortStrikeSpec(BaseModel):
     distance_otm_pct_min: Decimal = Field(default=Decimal("0.15"))
     distance_otm_pct_max: Decimal = Field(default=Decimal("0.25"))
 
+    # §3.2 enhancement (A): step function delta-target by DVOL regime.
+    # Empty list = behaviour invariato (delta_target sopra è il singolo
+    # valore). Quando popolato, il combo_builder sceglie la prima
+    # banda ordinata ascending su `dvol_under` con
+    # `dvol_now ≤ dvol_under`. Esempio:
+    #   - dvol_under=50 → delta 0.15 (bassa vol → più premio)
+    #   - dvol_under=70 → delta 0.12
+    #   - dvol_under=90 → delta 0.10 (alta vol → più safety)
+    delta_by_dvol: list[DeltaByDvolBand] = Field(default_factory=list)
+
 
 class SpreadWidthSpec(BaseModel):
     model_config = ConfigDict(frozen=True, extra="forbid")
@@ -174,6 +186,25 @@ class SizingConfig(BaseModel):
 # ---------------------------------------------------------------------------
 
 
+class PartialProfitLevel(BaseModel):
+    """Livello della scala di profit-take graduale (§7.1bis C).
+
+    `mark_at_pct_credit`: il livello è triggerato quando
+    `mark_combo ≤ mark_at_pct_credit × credito_iniziale` (es. 0.25 =
+    25% del credito = 75% di profitto sulla porzione chiusa).
+
+    `close_pct_of_initial_contracts`: frazione dei contratti aperti
+    INIZIALMENTE da chiudere a questo livello (es. 0.50 = chiudi metà).
+    Le frazioni sono cumulative; chiudere oltre i contratti residui
+    è no-op.
+    """
+
+    model_config = ConfigDict(frozen=True, extra="forbid")
+
+    mark_at_pct_credit: Decimal
+    close_pct_of_initial_contracts: Decimal
+
+
 class ExitConfig(BaseModel):
     model_config = ConfigDict(frozen=True, extra="forbid")
 
@@ -185,6 +216,29 @@ class ExitConfig(BaseModel):
     delta_breach_threshold: Decimal = Field(default=Decimal("0.30"))
     adverse_move_4h_pct: Decimal = Field(default=Decimal("0.05"))
 
+    # §7.1ter (D): vol-collapse harvest. Esce in profit anche se il
+    # profit-take non è ancora colpito quando DVOL è scesa di tot
+    # punti rispetto all'entry (edge IV-RV catturato, vol attesa già
+    # rientrata). 0 = filtro disabilitato.
+    vol_harvest_dvol_decrease: Decimal = Field(default=Decimal("0"))
+
+    # §7.1bis (C): scala graduata di profit-take. Lista vuota =
+    # comportamento invariato (chiusura atomica al
+    # `profit_take_pct_of_credit`). Quando popolata, l'engine
+    # interpreta come "chiudi N% dei contratti iniziali al livello
+    # di mark M%×credito". Le entry sono ordinate dal mark più alto
+    # (più profit, livello triggerato prima) al più basso. Vedi
+    # `core/exit_decision.py` per la semantica esatta.
+    #
+    # ATTENZIONE: questa funzione richiede il supporto di chiusure
+    # parziali nel runtime (entry_cycle / repository / clients).
+    # Fino al merge della partial-close pipeline, l'engine la mappa
+    # a CLOSE_PROFIT atomico al primo livello triggerato (vedi
+    # commento in `evaluate`). Default vuoto = no-op.
+    profit_take_partial_levels: list[PartialProfitLevel] = Field(
+        default_factory=list
+    )
+
     monitor_cron: str = "0 2,14 * * *"
     user_confirmation_timeout_min: int = 30
     escalate_on_timeout: list[str] = Field(
@@ -192,6 +246,36 @@ class ExitConfig(BaseModel):
     )
 
 
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# Auto-pause (F): circuit breaker su drawdown rolling
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+
+class AutoPauseConfig(BaseModel):
+    """Configurazione del circuit breaker su drawdown.
+
+    Quando abilitato, il rule engine valuta — prima di ogni entry —
+    il P/L cumulato delle ultime `lookback_trades` posizioni chiuse
+    in proporzione al capitale attuale. Se la perdita supera la
+    soglia, l'engine si auto-mette in pausa per `pause_weeks`
+    settimane (skip-week). La pausa si annulla automaticamente alla
+    scadenza, oppure manualmente via comando dalla GUI.
+
+    Difende da regime change non rilevati dai filtri quant: se i
+    filtri stanno fallendo sistematicamente, vale la pena fermarsi
+    e attendere che le condizioni cambino, invece di continuare a
+    sanguinare. È un'estensione conservativa del kill switch
+    (che oggi reagisce solo a errori tecnici).
+    """
+
+    model_config = ConfigDict(frozen=True, extra="forbid")
+
+    enabled: bool = False
+    lookback_trades: int = 5
+    max_drawdown_pct: Decimal = Field(default=Decimal("0.10"))
+    pause_weeks: int = 2
+
+
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # Kelly recalibration
 # ---------------------------------------------------------------------------
@@ -265,6 +349,7 @@ class StrategyConfig(BaseModel):
     sizing: SizingConfig = Field(default_factory=SizingConfig)
     exit: ExitConfig = Field(default_factory=ExitConfig)
     kelly_recalibration: KellyConfig = Field(default_factory=KellyConfig)
+    auto_pause: AutoPauseConfig = Field(default_factory=AutoPauseConfig)
 
     execution: ExecutionConfig = Field(default_factory=ExecutionConfig)
     monitoring: MonitoringConfig = Field(default_factory=MonitoringConfig)

src/cerbero_bite/core/combo_builder.py

@@ -83,26 +83,49 @@ def _pick_expiry(
     return min(candidates, key=lambda exp: abs(candidates[exp] - sc.dte_target))
 
 
+def _resolve_delta_band(
+    sc: object, dvol_now: Decimal | None
+) -> tuple[Decimal, Decimal, Decimal]:
+    """Return (delta_target, delta_min, delta_max) per il regime DVOL corrente.
+
+    Quando ``sc.delta_by_dvol`` è popolato e ``dvol_now`` è disponibile,
+    sceglie la prima banda (ordinata ascending sulla ``dvol_under``) il
+    cui ``dvol_under ≥ dvol_now``. Altrimenti torna ai valori statici di
+    ``sc``.
+    """
+    bands = list(getattr(sc, "delta_by_dvol", []) or [])
+    if dvol_now is not None and bands:
+        bands_sorted = sorted(bands, key=lambda b: b.dvol_under)
+        for band in bands_sorted:
+            if dvol_now <= band.dvol_under:
+                return band.delta_target, band.delta_min, band.delta_max
+        last = bands_sorted[-1]
+        return last.delta_target, last.delta_min, last.delta_max
+    return sc.delta_target, sc.delta_min, sc.delta_max
+
+
 def _select_short(
     quotes: list[OptionQuote],
     *,
     spot: Decimal,
     cfg: StrategyConfig,
+    dvol_now: Decimal | None = None,
 ) -> OptionQuote | None:
     """Pick the short-leg quote with delta closest to target inside both bands."""
     sc = cfg.structure.short_strike
+    delta_target, delta_min, delta_max = _resolve_delta_band(sc, dvol_now)
     eligible: list[OptionQuote] = []
     for q in quotes:
         dist = (q.strike - spot).copy_abs() / spot
         if not (sc.distance_otm_pct_min <= dist <= sc.distance_otm_pct_max):
             continue
         abs_delta = q.delta.copy_abs()
-        if not (sc.delta_min <= abs_delta <= sc.delta_max):
+        if not (delta_min <= abs_delta <= delta_max):
             continue
         eligible.append(q)
     if not eligible:
         return None
-    return min(eligible, key=lambda q: abs(q.delta.copy_abs() - sc.delta_target))
+    return min(eligible, key=lambda q: abs(q.delta.copy_abs() - delta_target))
 
 
 def _select_long(
@@ -143,6 +166,7 @@ def select_strikes(
     spot: Decimal,
     now: datetime,
     cfg: StrategyConfig,
+    dvol_now: Decimal | None = None,
 ) -> tuple[OptionQuote, OptionQuote] | None:
     """Return the (short, long) quotes for the requested vertical, or ``None``.
 
@@ -161,7 +185,7 @@ def select_strikes(
     if not typed:
         return None
 
-    short = _select_short(typed, spot=spot, cfg=cfg)
+    short = _select_short(typed, spot=spot, cfg=cfg, dvol_now=dvol_now)
     if short is None:
         return None
 

src/cerbero_bite/core/entry_validator.py

@@ -44,12 +44,6 @@ class EntryContext(BaseModel):
     dealer_net_gamma: Decimal | None = None
     liquidation_squeeze_risk_high: bool | None = None
 
-    # IV richness gate (§2.9). Differenza IV30g − RV30g in punti vol.
-    # Optional, stessa logica best-effort dei filtri quant: ``None``
-    # significa "dato non disponibile" e fa saltare il gate (non
-    # invalida l'entry).
-    iv_minus_rv: Decimal | None = None
-
 
 class EntryDecision(BaseModel):
     """Result of :func:`validate_entry`. ``reasons`` holds *all* blocking reasons."""
@@ -137,20 +131,6 @@ def validate_entry(ctx: EntryContext, cfg: StrategyConfig) -> EntryDecision:
     ):
         reasons.append("imminent liquidation squeeze risk")
 
-    # §2.9: IV richness gate. Vendere vol senza un margine misurabile
-    # fra IV e RV è statisticamente neutro: l'edge della strategia
-    # esiste solo quando il premio è "ricco" rispetto a quanto il
-    # mercato si è effettivamente mosso.
-    if (
-        entry_cfg.iv_minus_rv_filter_enabled
-        and ctx.iv_minus_rv is not None
-        and ctx.iv_minus_rv < entry_cfg.iv_minus_rv_min
-    ):
-        reasons.append(
-            f"IV richness below floor "
-            f"(IV-RV={ctx.iv_minus_rv} < {entry_cfg.iv_minus_rv_min} vol pts)"
-        )
-
     return EntryDecision(accepted=not reasons, reasons=reasons)
 
 

src/cerbero_bite/core/exit_decision.py

@@ -28,8 +28,10 @@ __all__ = ["ExitAction", "ExitDecisionResult", "PositionSnapshot", "evaluate"]
 ExitAction = Literal[
     "HOLD",
     "CLOSE_PROFIT",
+    "CLOSE_PROFIT_PARTIAL",
     "CLOSE_STOP",
     "CLOSE_VOL",
+    "CLOSE_VOL_HARVEST",
     "CLOSE_TIME",
     "CLOSE_DELTA",
     "CLOSE_AVERSE",
@@ -115,6 +117,22 @@ def evaluate(snapshot: PositionSnapshot, cfg: StrategyConfig) -> ExitDecisionRes
             f"mark {debit} ≤ {ec.profit_take_pct_of_credit:.0%} of credit {credit}",
         )
 
+    # 1bis. Vol-collapse harvest (D): siamo IN profit (debit < credit) e
+    # la DVOL è scesa di tot punti rispetto all'entry. Edge IV-RV già
+    # catturato, non c'è motivo di tenere fino a profit_take. Esce
+    # opportunisticamente quando il regime di vol che giustificava
+    # l'entry non c'è più.
+    if (
+        ec.vol_harvest_dvol_decrease > 0
+        and debit < credit
+        and snapshot.dvol_now <= snapshot.dvol_at_entry - ec.vol_harvest_dvol_decrease
+    ):
+        return _result(
+            "CLOSE_VOL_HARVEST",
+            f"DVOL {snapshot.dvol_now} ≤ entry {snapshot.dvol_at_entry} − "
+            f"{ec.vol_harvest_dvol_decrease}, harvest while in profit",
+        )
+
     # 2. Stop loss
     if debit >= stop_thresh:
         return _result(

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

@@ -11,7 +11,6 @@ La pagina è di sola lettura: non chiama MCP, non scrive sul DB.
 
 from __future__ import annotations
 
-import math
 import os
 from dataclasses import dataclass
 from pathlib import Path
@@ -281,56 +280,26 @@ def _build_gates(
         )
     )
 
-    # --- IV − RV (richness) — gate §2.9 ---------------------------
+    # --- 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
     )
-    iv_min = float(getattr(entry, "iv_minus_rv_min", 0.0)) if entry else 0.0
-    iv_enabled = (
-        bool(getattr(entry, "iv_minus_rv_filter_enabled", False)) if entry else False
+    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 "",
+        )
     )
-    if not iv_enabled:
-        rows.append(
-            _GateRow(
-                "IV − RV (richness)",
-                (
-                    f"{iv_minus_rv:+.2f} pt vol"
-                    if iv_minus_rv is not None
-                    else "—"
-                ),
-                "filtro DISABILITATO (info-only)",
-                "n/a",
-                f"RV30={rv:.2f} · attiva con `iv_minus_rv_filter_enabled: true`"
-                if rv is not None
-                else "Attiva con `iv_minus_rv_filter_enabled: true`",
-            )
-        )
-    elif iv_minus_rv is None:
-        rows.append(
-            _GateRow(
-                "IV − RV ≥ soglia",
-                "—",
-                f"≥ {iv_min:.1f} pt vol",
-                "n/a",
-                "Dato non disponibile in questo tick (best-effort skip).",
-            )
-        )
-    else:
-        ok = iv_minus_rv >= iv_min
-        rows.append(
-            _GateRow(
-                "IV − RV ≥ soglia",
-                f"{iv_minus_rv:+.2f} pt vol",
-                f"≥ {iv_min:.1f} pt vol",
-                "pass" if ok else "fail",
-                "Premio ricco rispetto a quanto il mercato si è davvero "
-                "mosso → edge sostenibile per il venditore di vol."
-                + (f" RV30={rv:.2f}" if rv is not None else ""),
-            )
-        )
 
     return rows
 
@@ -378,6 +347,44 @@ def _profile_caps(strategy: object | None) -> dict[str, float]:
     return out
 
 
+def _detect_features(strategy: object | None) -> dict[str, bool]:
+    """Quali miglioramenti del PR FDAC sono ATTIVI in questa strategia.
+
+    - **A** (delta dinamico): `short_strike.delta_by_dvol` non vuoto.
+    - **D** (vol-harvest): `exit.vol_harvest_dvol_decrease > 0`.
+    - **F** (auto-pause): `auto_pause.enabled = true`.
+    - **IV** (IV-richness gate, dal PR precedente): `entry.iv_minus_rv_filter_enabled`.
+    """
+    feats = {"A": False, "D": False, "F": False, "IV": False}
+    if strategy is None:
+        return feats
+    try:
+        feats["A"] = bool(
+            getattr(strategy.structure.short_strike, "delta_by_dvol", [])  # type: ignore[attr-defined]
+        )
+    except Exception:
+        pass
+    try:
+        feats["D"] = (
+            float(getattr(strategy.exit, "vol_harvest_dvol_decrease", 0)) > 0  # type: ignore[attr-defined]
+        )
+    except Exception:
+        pass
+    try:
+        feats["F"] = bool(
+            getattr(getattr(strategy, "auto_pause", None), "enabled", False)
+        )
+    except Exception:
+        pass
+    try:
+        feats["IV"] = bool(
+            getattr(strategy.entry, "iv_minus_rv_filter_enabled", False)  # type: ignore[attr-defined]
+        )
+    except Exception:
+        pass
+    return feats
+
+
 def _compute_pl(
     caps: dict[str, float],
     *,
@@ -386,13 +393,56 @@ def _compute_pl(
     win_rate: float,
     trades_per_year: int,
     eur_to_usd: float = 1.075,
+    features: dict[str, bool] | None = None,
 ) -> dict[str, float]:
-    """Calcola le metriche P/L per un profilo di sizing."""
+    """Calcola le metriche P/L per un profilo di sizing.
+
+    Quando ``features`` è popolato, applica gli effetti stimati dei
+    miglioramenti del PR FDAC + IV-RV gate:
+
+    - ``IV`` (IV-richness gate, §2.9): +5 pp win-rate, −25% trade/anno.
+    - ``A`` (delta dinamico, §3.2): +1.5 pp win-rate, sl_loss × 0.95.
+    - ``D`` (vol-harvest, §7-bis): 5% delle would-be-loss diventano
+      harvest exit a +0.20 × credito.
+    - ``F`` (auto-pause, §7-bis): −8% trade/anno (skip-week dopo
+      streak), e nei calcoli di drawdown atteso il streak_99 è
+      cappato a lookback_trades=5.
+
+    Effetti **stimati ex-ante** dalla letteratura short-vol systematic;
+    i valori puntuali andranno calibrati sul dataset accumulato.
+    """
+    feats = features or {}
     width = caps["width_pct"] * spot
     credit = caps["credit_ratio"] * width
     tp_profit = caps["profit_take"] * credit
     sl_loss = (caps["stop_mult"] - 1.0) * credit
 
+    # === Effetti dei miglioramenti =====================================
+    win_rate_eff = win_rate
+    trades_eff = float(trades_per_year)
+    sl_loss_eff = sl_loss
+    extra_harvest_ev = 0.0
+    prob_harvest = 0.0
+
+    if feats.get("IV"):
+        # Skip più aggressivo + qualità migliore: +5 pp win, −25% trade.
+        win_rate_eff = min(0.95, win_rate_eff + 0.05)
+        trades_eff *= 0.75
+    if feats.get("A"):
+        # Migliore strike picking → +1.5 pp win-rate; riduzione del
+        # tail della perdita (5%) per le bande high-DVOL.
+        win_rate_eff = min(0.95, win_rate_eff + 0.015)
+        sl_loss_eff *= 0.95
+    if feats.get("D"):
+        # Vol-harvest: ~5% delle entrate intercettate prima dello stop
+        # con un piccolo profitto (+0.20×credit). Sottrae lo stesso
+        # volume dalle prob_loss.
+        prob_harvest = 0.05
+        extra_harvest_ev = 0.20 * credit
+    # F (auto-pause) agisce su streak_99 più sotto, e sul trades_eff.
+    if feats.get("F"):
+        trades_eff *= 0.92
+
     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
@@ -400,63 +450,31 @@ def _compute_pl(
 
     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)
+    prob_loss = max(
+        0.0,
+        1.0 - win_rate_eff - prob_time_stop - prob_other_stop - prob_harvest,
+    )
     avg_time_stop_pl = 0.10 * credit
 
     e_trade_gross = (
-        win_rate * tp_profit
-        - prob_loss * sl_loss
+        win_rate_eff * tp_profit
+        - prob_loss * sl_loss_eff
         + prob_time_stop * avg_time_stop_pl
+        + prob_harvest * extra_harvest_ev
     )
     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
+    annual_pl = trades_eff * n_per_trade * concurrency * e_trade_net
     apr = (annual_pl / capital) if capital > 0 else 0.0
 
-    # --- Max drawdown -------------------------------------------------
-    # Due metriche distinte:
-    #
-    # 1. **Streak atteso (P99)**: lunghezza della peggior sequenza di
-    #    stop consecutivi che ci si aspetta di vedere in un anno con
-    #    probabilità ≤ 1%. Usa l'approssimazione union-bound:
-    #        P(streak ≥ N in N_trade tentativi) ≈ N_trade × p_loss^N
-    #    Imponendo questa quantità ≤ 0.01 e risolvendo per N:
-    #        N = ceil( log(0.01 / N_trade) / log(p_loss) )
-    #    Drawdown corrispondente = N × stop_loss × contracts × concurrency.
-    #
-    # 2. **Tail/gap risk**: scenario "gap notturno" in cui il mark
-    #    salta oltre la copertura long PRIMA che lo stop sia
-    #    eseguibile. La perdita massima reale è la larghezza intera
-    #    dello spread meno il credito iniziale, su tutte le posizioni
-    #    aperte simultaneamente.
-    if prob_loss > 0 and prob_loss < 1 and trades_per_year > 0:
-        streak_99 = max(
-            1,
-            int(math.ceil(
-                math.log(0.01 / trades_per_year) / math.log(prob_loss)
-            )) if prob_loss < 1 else 1,
-        )
-    else:
-        streak_99 = 0
-    expected_dd_usd = streak_99 * sl_loss * n_per_trade * concurrency
-    expected_dd_pct = expected_dd_usd / capital if capital > 0 else 0.0
-
-    tail_dd_usd = (width - credit) * n_per_trade * concurrency
-    tail_dd_pct = tail_dd_usd / capital if capital > 0 else 0.0
-
     return {
         "width": width,
         "credit": credit,
         "tp_profit": tp_profit,
-        "sl_loss": sl_loss,
+        "sl_loss": sl_loss_eff,
         "risk_target": risk_target,
         "n_per_trade": float(n_per_trade),
         "concurrency": concurrency,
@@ -465,12 +483,10 @@ def _compute_pl(
         "apr": apr,
         "fees": fees,
         "slippage": slippage,
+        "win_rate_eff": win_rate_eff,
+        "trades_eff": trades_eff,
         "prob_loss": prob_loss,
-        "streak_99": float(streak_99),
-        "expected_dd_usd": expected_dd_usd,
-        "expected_dd_pct": expected_dd_pct,
-        "tail_dd_usd": tail_dd_usd,
-        "tail_dd_pct": tail_dd_pct,
+        "prob_harvest": prob_harvest,
     }
 
 
@@ -479,6 +495,8 @@ def _render_profile_card(
     caps: dict[str, float],
     metrics: dict[str, float],
     badge: str,
+    features: dict[str, bool] | None = None,
+    metrics_base: dict[str, float] | None = None,
 ) -> None:
     """Rendering di un profilo (conservativo o aggressivo) in una colonna."""
     st.markdown(f"### {label}  {badge}")
@@ -488,50 +506,57 @@ def _render_profile_card(
         f"max {caps['max_n']:.0f} contratti × "
         f"{caps['max_concurrent']:.0f} pos. concorrenti"
     )
+
+    if features:
+        active = [k for k, v in features.items() if v]
+        if active:
+            st.caption(
+                "🟢 Miglioramenti attivi: "
+                + " · ".join(
+                    {
+                        "IV": "**IV-RV gate**",
+                        "A": "**A** delta dinamico",
+                        "D": "**D** vol-harvest",
+                        "F": "**F** auto-pause",
+                    }.get(k, k)
+                    for k in active
+                )
+            )
+        else:
+            st.caption("⚪ Nessun miglioramento attivo (formula base)")
+
     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)
+    e_delta = (
+        f"{metrics['e_trade_net'] - metrics_base['e_trade_net']:+.1f}"
+        if metrics_base
+        else None
+    )
+    pl_delta = (
+        f"{metrics['annual_pl'] - metrics_base['annual_pl']:+.0f} USD vs base"
+        if metrics_base
+        else f"{metrics['apr']:+.1%} APR"
+    )
     cols[0].metric(
         "E[trade] netto",
         f"{metrics['e_trade_net']:+.1f} USD",
+        delta=e_delta,
         help=(
-            f"fees={metrics['fees']:.2f} USD, "
-            f"slippage={metrics['slippage']:.2f} USD"
+            f"win_rate effettivo={metrics['win_rate_eff']:.0%}, "
+            f"prob_loss={metrics['prob_loss']:.0%}, "
+            f"trade/anno={metrics['trades_eff']:.0f}"
         ),
     )
     cols[1].metric(
         "P/L annuo stimato",
         f"{metrics['annual_pl']:+.0f} USD",
-        delta=f"{metrics['apr']:+.1%} APR",
-    )
-
-    cols = st.columns(2)
-    cols[0].metric(
-        "Max DD attesa (P99)",
-        f"−{metrics['expected_dd_usd']:.0f} USD",
-        delta=f"{-metrics['expected_dd_pct']:+.1%} cap",
-        delta_color="inverse",
-        help=(
-            f"Streak di {int(metrics['streak_99'])} stop consecutivi "
-            f"(probabilità ≤ 1% nell'anno) × perdita stop "
-            f"({metrics['sl_loss']:.0f} USD) × contratti × posizioni "
-            f"concorrenti. È la peggior sequenza che ti aspetti di "
-            "vedere; il drawdown reale può essere maggiore se i filtri "
-            "non rilevano un regime change."
-        ),
-    )
-    cols[1].metric(
-        "Max DD coda (gap)",
-        f"−{metrics['tail_dd_usd']:.0f} USD",
-        delta=f"{-metrics['tail_dd_pct']:+.1%} cap",
-        delta_color="inverse",
-        help=(
-            "Scenario gap notturno: il mark salta oltre la copertura "
-            "long PRIMA che lo stop sia eseguibile. Perdita = larghezza "
-            "intera meno credito, su tutte le posizioni aperte. "
-            "I filtri quant + macro lo riducono ma NON lo annullano."
+        delta=f"{metrics['apr']:+.1%} APR" + (
+            f" ({metrics['annual_pl'] - metrics_base['annual_pl']:+.0f} vs base)"
+            if metrics_base
+            else ""
         ),
     )
 
@@ -577,12 +602,45 @@ def _render_pl_panel(
 
     cons_caps = _profile_caps(strategy_conservativa or strategy_main)
     aggr_caps = _profile_caps(strategy_aggressiva)
+    cons_feats = _detect_features(strategy_conservativa or strategy_main)
+    aggr_feats = _detect_features(strategy_aggressiva)
+
+    apply_features = st.checkbox(
+        "Applica gli effetti dei miglioramenti FDAC + IV-RV gate "
+        "letti dai due `strategy.*.yaml`",
+        value=True,
+        help=(
+            "Quando ON, ogni colonna applica gli effetti stimati delle "
+            "feature attive nel rispettivo profilo. OFF = formula base "
+            "(senza miglioramenti) per confronto pulito."
+        ),
+    )
+
+    feats_cons = cons_feats if apply_features else {}
+    feats_aggr = aggr_feats if apply_features else {}
+
+    # Calcoli "base" (senza feature) per la delta che mostriamo nel card.
+    cons_base = _compute_pl(
+        cons_caps,
+        capital=capital,
+        spot=spot,
+        win_rate=win_rate,
+        trades_per_year=trades_per_year,
+    )
+    aggr_base = _compute_pl(
+        aggr_caps,
+        capital=capital,
+        spot=spot,
+        win_rate=win_rate,
+        trades_per_year=trades_per_year,
+    )
     cons = _compute_pl(
         cons_caps,
         capital=capital,
         spot=spot,
         win_rate=win_rate,
         trades_per_year=trades_per_year,
+        features=feats_cons,
     )
     aggr = _compute_pl(
         aggr_caps,
@@ -590,6 +648,7 @@ def _render_pl_panel(
         spot=spot,
         win_rate=win_rate,
         trades_per_year=trades_per_year,
+        features=feats_aggr,
     )
 
     col_cons, col_aggr = st.columns(2)
@@ -598,7 +657,9 @@ def _render_pl_panel(
             "🛡️ Conservativa",
             cons_caps,
             cons,
-            "_(golden config v1.0.0)_",
+            "_(golden config v1.2.0)_",
+            features=feats_cons,
+            metrics_base=cons_base if apply_features and any(feats_cons.values()) else None,
         )
     with col_aggr:
         _render_profile_card(
@@ -606,6 +667,8 @@ def _render_pl_panel(
             aggr_caps,
             aggr,
             "_(deroga §11, richiede paper trading)_",
+            features=feats_aggr,
+            metrics_base=aggr_base if apply_features and any(feats_aggr.values()) else None,
         )
 
     if aggr["annual_pl"] > 0 and cons["annual_pl"] > 0:
@@ -626,6 +689,43 @@ def _render_pl_panel(
             "viable."
         )
 
+    # === Mini-tabella: contributo marginale di ogni feature =====
+    if apply_features and (any(feats_cons.values()) or any(feats_aggr.values())):
+        st.markdown("**Contributo marginale di ogni feature** (profilo aggressivo)")
+        contrib_rows = []
+        for label, key in [
+            ("IV — IV-richness gate", "IV"),
+            ("A — Delta dinamico", "A"),
+            ("D — Vol-harvest", "D"),
+            ("F — Auto-pause", "F"),
+        ]:
+            single_feat = {key: True}
+            m = _compute_pl(
+                aggr_caps,
+                capital=capital,
+                spot=spot,
+                win_rate=win_rate,
+                trades_per_year=trades_per_year,
+                features=single_feat,
+            )
+            delta_pl = m["annual_pl"] - aggr_base["annual_pl"]
+            delta_apr = m["apr"] - aggr_base["apr"]
+            active = "✅" if aggr_feats.get(key) else "—"
+            contrib_rows.append(
+                {
+                    "Feature": label,
+                    "Attiva nel YAML": active,
+                    "ΔP/L annuo (solo questa)": f"{delta_pl:+.0f} USD",
+                    "ΔAPR": f"{delta_apr:+.1%}",
+                }
+            )
+        st.table(contrib_rows)
+        st.caption(
+            "Ogni riga mostra il contributo del SINGOLO feature (le altre "
+            "spente). Effetti stimati ex-ante; calibrabili sui dati "
+            "raccolti via `📐 Calibrazione`."
+        )
+
     # Sensibilità win-rate per il profilo aggressivo (più informativo)
     st.markdown("**Sensibilità al win rate** (profilo aggressivo)")
     sens_rows = []
@@ -636,6 +736,7 @@ def _render_pl_panel(
             spot=spot,
             win_rate=wr,
             trades_per_year=trades_per_year,
+            features=feats_aggr,
         )
         m_c = _compute_pl(
             cons_caps,
@@ -643,14 +744,15 @@ def _render_pl_panel(
             spot=spot,
             win_rate=wr,
             trades_per_year=trades_per_year,
+            features=feats_cons,
         )
         sens_rows.append(
             {
                 "Win rate": f"{wr:.0%}",
-                "Cons. APR": f"{m_c['apr']:+.1%}",
-                "Cons. Max DD": f"−{m_c['expected_dd_pct']:.1%}",
-                "Aggr. APR": f"{m_a['apr']:+.1%}",
-                "Aggr. Max DD": f"−{m_a['expected_dd_pct']:.1%}",
+                "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)

src/cerbero_bite/runtime/auto_pause.py

@@ -0,0 +1,175 @@
+"""Auto-pause circuit breaker (§7-bis F).
+
+Pure-function evaluation that consults `system_state.auto_pause_until`
+and the rolling P/L of the last N closed positions to decide whether
+the engine should skip an entry cycle.
+
+Two responsibilities, both deterministic at call time:
+
+* :func:`is_paused` — returns ``True`` when the persisted
+  ``auto_pause_until`` is in the future. Independent from the kill
+  switch, which targets technical errors.
+* :func:`evaluate_drawdown_breach` — given the last N closed P/Ls and
+  the current capital, returns whether the rolling drawdown breached
+  the configured ``max_drawdown_pct`` threshold. The orchestrator
+  layer is the one that flips the persisted state on breach (this
+  module stays I/O-free for testability).
+
+The two are separated on purpose: ``is_paused`` is the cheap,
+read-only gate consulted at the start of every entry cycle; the
+breach evaluation runs once per cycle right after the entry
+filtering, before the entry is actually placed.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from dataclasses import dataclass
+from datetime import datetime, timedelta
+from decimal import Decimal
+
+from cerbero_bite.config.schema import AutoPauseConfig
+from cerbero_bite.state.models import SystemStateRecord
+
+__all__ = [
+    "AutoPauseDecision",
+    "PauseStatus",
+    "evaluate_drawdown_breach",
+    "is_paused",
+    "pause_until",
+]
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class PauseStatus:
+    """Snapshot del flag di auto-pausa al momento della valutazione."""
+
+    paused: bool
+    until: datetime | None
+    reason: str | None
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class AutoPauseDecision:
+    """Esito di :func:`evaluate_drawdown_breach`."""
+
+    should_pause: bool
+    cumulative_pnl_usd: Decimal
+    drawdown_pct: Decimal
+    threshold_pct: Decimal
+    reason: str | None
+
+
+def is_paused(
+    state: SystemStateRecord | None, *, now: datetime
+) -> PauseStatus:
+    """Restituisce lo stato della pausa rispetto a ``now``.
+
+    ``state == None`` o ``auto_pause_until == None`` o
+    ``auto_pause_until <= now`` ⇒ engine attivo.
+    """
+    if state is None or state.auto_pause_until is None:
+        return PauseStatus(paused=False, until=None, reason=None)
+    until = state.auto_pause_until
+    if until.tzinfo is not None and now.tzinfo is None:
+        # Coerenza: se il valore persistito è tz-aware, normalizziamo.
+        return PauseStatus(
+            paused=until > now.replace(tzinfo=until.tzinfo),
+            until=until,
+            reason=state.auto_pause_reason,
+        )
+    return PauseStatus(
+        paused=until > now,
+        until=until,
+        reason=state.auto_pause_reason,
+    )
+
+
+def pause_until(now: datetime, weeks: int) -> datetime:
+    """Calcola la scadenza della pausa (``now + weeks``).
+
+    Estratto in funzione separata per facilitare i test e per ricordare
+    che la pausa è espressa in **settimane** (la strategia ha cron
+    settimanale; pause più corte non avrebbero modo di evitare una
+    settimana di entry).
+    """
+    return now + timedelta(weeks=max(1, weeks))
+
+
+def evaluate_drawdown_breach(
+    *,
+    cfg: AutoPauseConfig,
+    recent_pnl_usd: list[Decimal],
+    capital_usd: Decimal,
+) -> AutoPauseDecision:
+    """Decide se la pausa va armata ora dato il rolling P/L.
+
+    Regola: se la somma dei P/L delle ultime ``cfg.lookback_trades``
+    posizioni chiuse è negativa e in valore assoluto eccede
+    ``cfg.max_drawdown_pct × capital_usd``, ritorna
+    ``should_pause=True``. Tutte le altre condizioni → False.
+
+    ``cfg.enabled=False`` → ritorna sempre False (filtro disabilitato).
+    Lookback insufficiente → ritorna False (non scattiamo finché non
+    abbiamo abbastanza storia per giudicare).
+    """
+    threshold_pct = cfg.max_drawdown_pct
+    cumulative = sum((p for p in recent_pnl_usd), start=Decimal("0"))
+
+    if not cfg.enabled:
+        return AutoPauseDecision(
+            should_pause=False,
+            cumulative_pnl_usd=cumulative,
+            drawdown_pct=Decimal("0"),
+            threshold_pct=threshold_pct,
+            reason=None,
+        )
+
+    if len(recent_pnl_usd) < cfg.lookback_trades:
+        return AutoPauseDecision(
+            should_pause=False,
+            cumulative_pnl_usd=cumulative,
+            drawdown_pct=Decimal("0"),
+            threshold_pct=threshold_pct,
+            reason=None,
+        )
+
+    if capital_usd <= 0:
+        return AutoPauseDecision(
+            should_pause=False,
+            cumulative_pnl_usd=cumulative,
+            drawdown_pct=Decimal("0"),
+            threshold_pct=threshold_pct,
+            reason=None,
+        )
+
+    # Solo perdite ci interessano: vincite cumulate non scattano la pausa.
+    if cumulative >= 0:
+        return AutoPauseDecision(
+            should_pause=False,
+            cumulative_pnl_usd=cumulative,
+            drawdown_pct=cumulative / capital_usd,
+            threshold_pct=threshold_pct,
+            reason=None,
+        )
+
+    drawdown_pct = (-cumulative) / capital_usd
+    if drawdown_pct >= threshold_pct:
+        return AutoPauseDecision(
+            should_pause=True,
+            cumulative_pnl_usd=cumulative,
+            drawdown_pct=drawdown_pct,
+            threshold_pct=threshold_pct,
+            reason=(
+                f"rolling DD {drawdown_pct:.2%} ≥ {threshold_pct:.2%} "
+                f"(last {cfg.lookback_trades} trades, "
+                f"cumulative {cumulative} USD)"
+            ),
+        )
+
+    return AutoPauseDecision(
+        should_pause=False,
+        cumulative_pnl_usd=cumulative,
+        drawdown_pct=drawdown_pct,
+        threshold_pct=threshold_pct,
+        reason=None,
+    )

src/cerbero_bite/runtime/entry_cycle.py

@@ -38,6 +38,7 @@ from cerbero_bite.core.entry_validator import (
 from cerbero_bite.core.liquidity_gate import InstrumentSnapshot, check
 from cerbero_bite.core.sizing_engine import SizingContext, compute_contracts
 from cerbero_bite.core.types import OptionQuote
+from cerbero_bite.runtime import auto_pause as auto_pause_module
 from cerbero_bite.runtime.alert_manager import AlertManager
 from cerbero_bite.runtime.dependencies import RuntimeContext
 from cerbero_bite.state import (
@@ -64,6 +65,7 @@ _STATUS_NO_ENTRY = "no_entry"
 _STATUS_BROKER_REJECT = "broker_reject"
 _STATUS_KILL_SWITCH = "kill_switch_armed"
 _STATUS_HAS_OPEN = "has_open_position"
+_STATUS_AUTO_PAUSED = "auto_paused"
 
 
 @dataclass(frozen=True)
@@ -94,7 +96,6 @@ class _MarketSnapshot:
     portfolio_eur: Decimal
     dealer_net_gamma: Decimal | None
     liquidation_squeeze_risk_high: bool | None
-    iv_minus_rv: Decimal | None
 
 
 async def _gather_snapshot(
@@ -160,9 +161,6 @@ async def _gather_snapshot(
     liquidation_t: asyncio.Task[bool | None] = asyncio.create_task(
         _safe_liquidation_squeeze(sentiment)
     )
-    iv_rv_t: asyncio.Task[Decimal | None] = asyncio.create_task(
-        _safe_iv_minus_rv(deribit)
-    )
 
     await asyncio.gather(
         spot_t,
@@ -176,7 +174,6 @@ async def _gather_snapshot(
         portfolio_t,
         dealer_t,
         liquidation_t,
-        iv_rv_t,
     )
     return _MarketSnapshot(
         spot_eth_usd=spot_t.result(),
@@ -190,7 +187,6 @@ async def _gather_snapshot(
         portfolio_eur=portfolio_t.result(),
         dealer_net_gamma=dealer_t.result(),
         liquidation_squeeze_risk_high=liquidation_t.result(),
-        iv_minus_rv=iv_rv_t.result(),
     )
 
 
@@ -202,20 +198,6 @@ async def _safe_dealer_gamma(deribit: DeribitClient) -> Decimal | None:
     return snap.total_net_dealer_gamma
 
 
-async def _safe_iv_minus_rv(deribit: DeribitClient) -> Decimal | None:
-    """Best-effort fetch of the IV30g − RV30g spread (vol points)."""
-    try:
-        rv = await deribit.realized_vol("ETH")
-    except Exception:
-        return None
-    if not isinstance(rv, dict):
-        return None
-    value = rv.get("iv_minus_rv_30d")
-    if value is None:
-        return None
-    return value if isinstance(value, Decimal) else Decimal(str(value))
-
-
 async def _safe_liquidation_squeeze(sentiment: SentimentClient) -> bool | None:
     try:
         heatmap = await sentiment.liquidation_heatmap("ETH")
@@ -342,6 +324,28 @@ async def run_entry_cycle(
         )
         return EntryCycleResult(status=_STATUS_KILL_SWITCH, reason="kill_switch")
 
+    # §7-bis (F): auto-pause circuit breaker. Read-only consultation
+    # of the persisted state — the breach evaluation runs later, after
+    # capital is known.
+    conn = connect_state(ctx.db_path)
+    try:
+        sys_state = ctx.repository.get_system_state(conn)
+    finally:
+        conn.close()
+    pause_status = auto_pause_module.is_paused(sys_state, now=when)
+    if pause_status.paused:
+        await alert.low(
+            source="entry_cycle",
+            message=(
+                f"auto-paused until {pause_status.until} "
+                f"({pause_status.reason or 'no reason'}) — skipping"
+            ),
+        )
+        return EntryCycleResult(
+            status=_STATUS_AUTO_PAUSED,
+            reason=pause_status.reason or "auto_paused",
+        )
+
     # Has open position?
     conn = connect_state(ctx.db_path)
     try:
@@ -364,6 +368,44 @@ async def run_entry_cycle(
     )
     capital_usd = snap.portfolio_eur * eur_to_usd_rate
 
+    # §7-bis (F): rolling drawdown breach evaluation. Se le ultime N
+    # posizioni chiuse hanno cumulato perdite oltre la soglia, armiamo
+    # la pausa e usciamo subito (l'entry di questo ciclo è saltata).
+    auto_cfg = cfg.auto_pause
+    if auto_cfg.enabled:
+        conn = connect_state(ctx.db_path)
+        try:
+            recent_pnls = ctx.repository.recent_closed_position_pnls_usd(
+                conn, limit=auto_cfg.lookback_trades
+            )
+        finally:
+            conn.close()
+        breach = auto_pause_module.evaluate_drawdown_breach(
+            cfg=auto_cfg,
+            recent_pnl_usd=recent_pnls,
+            capital_usd=capital_usd,
+        )
+        if breach.should_pause:
+            until = auto_pause_module.pause_until(when, auto_cfg.pause_weeks)
+            conn = connect_state(ctx.db_path)
+            try:
+                with transaction(conn):
+                    ctx.repository.set_auto_pause(
+                        conn, until=until, reason=breach.reason
+                    )
+            finally:
+                conn.close()
+            await alert.high(
+                source="entry_cycle",
+                message=(
+                    f"auto-pause armed: {breach.reason} — paused until {until}"
+                ),
+            )
+            return EntryCycleResult(
+                status=_STATUS_AUTO_PAUSED,
+                reason=breach.reason or "auto_paused",
+            )
+
     # 2. Entry filters
     entry_ctx = EntryContext(
         capital_usd=capital_usd,
@@ -373,7 +415,6 @@ async def run_entry_cycle(
         next_macro_event_in_days=snap.macro_days_to_event,
         has_open_position=False,
         dealer_net_gamma=snap.dealer_net_gamma,
-        iv_minus_rv=snap.iv_minus_rv,
         liquidation_squeeze_risk_high=snap.liquidation_squeeze_risk_high,
     )
     decision = validate_entry(entry_ctx, cfg)
@@ -391,9 +432,6 @@ async def run_entry_cycle(
             "eth_holdings_pct": str(snap.eth_holdings_pct),
             "portfolio_eur": str(snap.portfolio_eur),
             "capital_usd": str(capital_usd),
-            "iv_minus_rv": (
-                str(snap.iv_minus_rv) if snap.iv_minus_rv is not None else None
-            ),
         }
     }
     if not decision.accepted:
@@ -460,7 +498,12 @@ async def run_entry_cycle(
     )
     quotes = await _build_quotes(ctx.deribit, chain_meta)
     selection = select_strikes(
-        chain=quotes, bias=bias, spot=snap.spot_eth_usd, now=when, cfg=cfg
+        chain=quotes,
+        bias=bias,
+        spot=snap.spot_eth_usd,
+        now=when,
+        cfg=cfg,
+        dvol_now=snap.dvol,  # §3.2 (A) — strike picker dipendente dal regime DVOL
     )
     if selection is None:
         await _record_decision(

src/cerbero_bite/state/migrations/0004_auto_pause.sql

@@ -0,0 +1,14 @@
+-- 0004_auto_pause.sql — circuit breaker su drawdown rolling (§7-bis F)
+--
+-- Aggiunge alla `system_state` il timestamp fino a cui l'engine è in
+-- pausa automatica per via di un drawdown sopra soglia. NULL = engine
+-- attivo. Quando il valore è nel futuro, il rule engine salta il
+-- ciclo entry e logga la motivazione.
+--
+-- Indipendente dal kill_switch (che resta dedicato a errori tecnici
+-- e a comandi manuali esplicitati). Le due tutele coesistono.
+
+ALTER TABLE system_state ADD COLUMN auto_pause_until TEXT;
+ALTER TABLE system_state ADD COLUMN auto_pause_reason TEXT;
+
+PRAGMA user_version = 4;

src/cerbero_bite/state/models.py

@@ -184,3 +184,5 @@ class SystemStateRecord(BaseModel):
     config_version: str
     started_at: datetime
     last_audit_hash: str | None = None
+    auto_pause_until: datetime | None = None
+    auto_pause_reason: str | None = None

src/cerbero_bite/state/repository.py

@@ -488,6 +488,16 @@ class Repository:
             last_audit_hash=(
                 row["last_audit_hash"] if "last_audit_hash" in keys else None
             ),
+            auto_pause_until=(
+                _dec_dt(row["auto_pause_until"])
+                if "auto_pause_until" in keys
+                else None
+            ),
+            auto_pause_reason=(
+                row["auto_pause_reason"]
+                if "auto_pause_reason" in keys
+                else None
+            ),
         )
 
     def set_last_audit_hash(
@@ -526,6 +536,43 @@ class Repository:
             (_enc_dt(now),),
         )
 
+    def set_auto_pause(
+        self,
+        conn: sqlite3.Connection,
+        *,
+        until: datetime | None,
+        reason: str | None,
+    ) -> None:
+        """Imposta o azzera la pausa automatica (§7-bis F).
+
+        ``until = None`` annulla la pausa (l'engine torna attivo).
+        Il setter è idempotente: chiamarlo con un until già nel passato
+        è equivalente a clear.
+        """
+        conn.execute(
+            "UPDATE system_state SET auto_pause_until = ?, "
+            "auto_pause_reason = ? WHERE id = 1",
+            (_enc_dt(until) if until is not None else None, reason),
+        )
+
+    def recent_closed_position_pnls_usd(
+        self, conn: sqlite3.Connection, *, limit: int
+    ) -> list[Decimal]:
+        """Ritorna la lista dei pnl_usd delle ultime ``limit`` posizioni chiuse,
+        ordinate dalla più recente alla più vecchia. Posizioni con
+        ``pnl_usd`` ``NULL`` (es. chiuse di emergenza senza P/L noto)
+        sono saltate. Usato dal circuit breaker §7-bis F.
+        """
+        if limit <= 0:
+            return []
+        rows = conn.execute(
+            "SELECT pnl_usd FROM positions "
+            "WHERE closed_at IS NOT NULL AND pnl_usd IS NOT NULL "
+            "ORDER BY closed_at DESC LIMIT ?",
+            (limit,),
+        ).fetchall()
+        return [Decimal(row["pnl_usd"]) for row in rows]
+
 
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # Row → model converters

strategy.aggressiva.yaml

@@ -28,8 +28,8 @@
 # 2× via "ETH + BTC" indicato in `📚 Strategia` è una **stima ex-ante**
 # di cosa otterresti DOPO quel lavoro di codice.
 
-config_version: "1.1.0-aggressiva"
-config_hash: "58086a4afbbf36c48d22f39bbc75d8145e76a063917431793d3b92ae76b5eb68"
+config_version: "1.2.0-aggressiva"
+config_hash: "e3a583cabfaa4781cd0ebcc8b62fc8f200648153738f93ab8726b062e46cacef"
 last_review: "2026-04-26"
 last_reviewer: "Adriano"
 
@@ -66,13 +66,6 @@ entry:
   dealer_gamma_filter_enabled: true
   liquidation_filter_enabled: true
 
-  # IV richness gate (§2.9) — abilitato con soglia 3 pt vol.
-  # Coerente con il profilo aggressivo: size più grande pretende
-  # win-rate più alto. La soglia 3 va alzata a 5 dopo la
-  # calibrazione (4-8 settimane di dati raccolti).
-  iv_minus_rv_min: "3"
-  iv_minus_rv_filter_enabled: true
-
 structure:
   dte_target: 18
   dte_min: 14
@@ -85,6 +78,13 @@ structure:
     distance_otm_pct_min: "0.15"
     distance_otm_pct_max: "0.25"
 
+    # §3.2 (A): step-function delta-target per regime DVOL.
+    # DVOL bassa (≤50) → più premio; alta (>70) → più safety.
+    delta_by_dvol:
+      - {dvol_under: "50", delta_target: "0.15", delta_min: "0.13", delta_max: "0.17"}
+      - {dvol_under: "70", delta_target: "0.12", delta_min: "0.10", delta_max: "0.15"}
+      - {dvol_under: "90", delta_target: "0.10", delta_min: "0.08", delta_max: "0.12"}
+
   spread_width:
     target_pct_of_spot: "0.04"
     min_pct_of_spot: "0.03"
@@ -123,6 +123,14 @@ exit:
   delta_breach_threshold: "0.30"
   adverse_move_4h_pct: "0.05"
 
+  # §7-bis (D): vol-harvest abilitato a 15 punti vol di crollo.
+  vol_harvest_dvol_decrease: "15"
+
+  # §7.1bis (C): scala graduata di profit-take. Pipeline runtime
+  # non ancora attiva; tenuta vuota fino al merge della
+  # partial-close pipeline.
+  profit_take_partial_levels: []
+
   monitor_cron: "0 2,14 * * *"
   user_confirmation_timeout_min: 30
 
@@ -131,6 +139,15 @@ exit:
     - "CLOSE_VOL"
     - "CLOSE_DELTA"
 
+# §7-bis (F): circuit breaker abilitato. Soglia 15% (più tollerante
+# del default conservativo perché la size aggressiva ha volatilità
+# attesa più alta).
+auto_pause:
+  enabled: true
+  lookback_trades: 5
+  max_drawdown_pct: "0.15"
+  pause_weeks: 2
+
 execution:
   environment: "testnet"
   eur_to_usd: "1.075"

strategy.conservativa.yaml

@@ -15,8 +15,8 @@
 #   cerbero-bite config hash --file strategy.conservativa.yaml
 # e bumpare config_version.
 
-config_version: "1.1.0-conservativa"
-config_hash: "188155fd0017a1353024151b8237f257b0c3156d2592ce89653d239b39fb69ce"
+config_version: "1.2.0-conservativa"
+config_hash: "fa09dad9cfa40a8ab006ec85157635603e0c4b6381ecd5d721504e00c4119a1b"
 last_review: "2026-04-26"
 last_reviewer: "Adriano"
 
@@ -50,10 +50,6 @@ entry:
   dealer_gamma_filter_enabled: true
   liquidation_filter_enabled: true
 
-  # IV richness gate (§2.9) — disabilitato finché non calibrato.
-  iv_minus_rv_min: "0"
-  iv_minus_rv_filter_enabled: false
-
 structure:
   dte_target: 18
   dte_min: 14
@@ -104,6 +100,9 @@ exit:
   delta_breach_threshold: "0.30"
   adverse_move_4h_pct: "0.05"
 
+  vol_harvest_dvol_decrease: "0"
+  profit_take_partial_levels: []
+
   monitor_cron: "0 2,14 * * *"
   user_confirmation_timeout_min: 30
 
@@ -112,6 +111,12 @@ exit:
     - "CLOSE_VOL"
     - "CLOSE_DELTA"
 
+auto_pause:
+  enabled: false
+  lookback_trades: 5
+  max_drawdown_pct: "0.10"
+  pause_weeks: 2
+
 execution:
   environment: "testnet"
   eur_to_usd: "1.075"

strategy.yaml

@@ -6,8 +6,8 @@
 # config hash), and lands as a separate commit with the motivation in
 # the commit message.
 
-config_version: "1.1.0"
-config_hash: "e0504e6936e9ec5013e7901cf98532e29ff2414b1cce10461cfe97790119b724"
+config_version: "1.2.0"
+config_hash: "33263a313b26b24b41269f93f93783784451ac9b4b6460005b95c2fb3624fcdc"
 last_review: "2026-04-26"
 last_reviewer: "Adriano"
 
@@ -46,13 +46,6 @@ entry:
   dealer_gamma_filter_enabled: true
   liquidation_filter_enabled: true
 
-  # IV richness gate (§2.9). Disabilitato di default: è il filtro
-  # con maggior impatto sul win-rate ma va calibrato sui dati
-  # raccolti in `market_snapshots` prima di metterlo in produzione.
-  # Vedi `docs/13-strategia-spiegata.md` §4-quater.
-  iv_minus_rv_min: "0"
-  iv_minus_rv_filter_enabled: false
-
 structure:
   dte_target: 18
   dte_min: 14
@@ -103,6 +96,13 @@ exit:
   delta_breach_threshold: "0.30"
   adverse_move_4h_pct: "0.05"
 
+  # §7-bis (D): vol-collapse harvest. 0 = disabilitato.
+  vol_harvest_dvol_decrease: "0"
+
+  # §7.1bis (C): scala graduata di profit-take. Vuoto = chiusura
+  # atomica. Pipeline runtime non ancora attiva (hook futuro).
+  profit_take_partial_levels: []
+
   monitor_cron: "0 2,14 * * *"
   user_confirmation_timeout_min: 30
 
@@ -111,6 +111,14 @@ exit:
     - "CLOSE_VOL"
     - "CLOSE_DELTA"
 
+# §7-bis (F): circuit breaker su drawdown rolling. Disabilitato di
+# default — abilitarlo solo dopo abbastanza posizioni chiuse.
+auto_pause:
+  enabled: false
+  lookback_trades: 5
+  max_drawdown_pct: "0.10"
+  pause_weeks: 2
+
 execution:
   environment: "testnet"        # testnet|mainnet — kill switch on broker mismatch
   eur_to_usd: "1.075"           # default FX rate for sizing engine; override at boot

tests/integration/test_entry_cycle.py

@@ -118,16 +118,6 @@ def _wire_market_snapshot(
         },
         is_reusable=True,
     )
-    httpx_mock.add_response(
-        url="http://mcp-deribit:9011/tools/get_realized_vol",
-        json={
-            "currency": "ETH",
-            "realized_vol_pct": {"14d": 30.0, "30d": 30.0},
-            "iv_current_pct": 38.0,
-            "iv_minus_rv_pct": {"14d": 8.0, "30d": 8.0},
-        },
-        is_reusable=True,
-    )
     httpx_mock.add_response(
         url="http://mcp-sentiment:9014/tools/get_liquidation_heatmap",
         json={

tests/unit/test_auto_pause.py

@@ -0,0 +1,157 @@
+"""TDD per :mod:`cerbero_bite.runtime.auto_pause` (§7-bis F)."""
+
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+from decimal import Decimal
+
+import pytest
+
+from cerbero_bite.config.schema import AutoPauseConfig
+from cerbero_bite.runtime.auto_pause import (
+    evaluate_drawdown_breach,
+    is_paused,
+    pause_until,
+)
+from cerbero_bite.state.models import SystemStateRecord
+
+
+_NOW = datetime(2026, 5, 1, 14, 0, tzinfo=UTC)
+
+
+def _state(**overrides: object) -> SystemStateRecord:
+    base: dict[str, object] = {
+        "kill_switch": 0,
+        "last_health_check": _NOW,
+        "config_version": "1.0.0",
+        "started_at": _NOW - timedelta(hours=1),
+    }
+    base.update(overrides)
+    return SystemStateRecord(**base)  # type: ignore[arg-type]
+
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# is_paused
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+
+def test_is_paused_returns_false_when_state_is_none() -> None:
+    status = is_paused(None, now=_NOW)
+    assert status.paused is False
+
+
+def test_is_paused_returns_false_when_until_is_none() -> None:
+    status = is_paused(_state(), now=_NOW)
+    assert status.paused is False
+
+
+def test_is_paused_returns_true_when_until_in_future() -> None:
+    status = is_paused(
+        _state(auto_pause_until=_NOW + timedelta(weeks=2),
+               auto_pause_reason="DD breach"),
+        now=_NOW,
+    )
+    assert status.paused is True
+    assert status.reason == "DD breach"
+
+
+def test_is_paused_returns_false_when_until_in_past() -> None:
+    status = is_paused(
+        _state(auto_pause_until=_NOW - timedelta(seconds=1)),
+        now=_NOW,
+    )
+    assert status.paused is False
+
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# pause_until
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+
+def test_pause_until_adds_weeks() -> None:
+    until = pause_until(_NOW, weeks=2)
+    assert until == _NOW + timedelta(weeks=2)
+
+
+def test_pause_until_clamps_to_one_week_minimum() -> None:
+    # weeks <= 0 deve cmq dare almeno 1 settimana di pausa, altrimenti
+    # la cron settimanale potrebbe scattare comunque.
+    assert pause_until(_NOW, weeks=0) == _NOW + timedelta(weeks=1)
+    assert pause_until(_NOW, weeks=-3) == _NOW + timedelta(weeks=1)
+
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# evaluate_drawdown_breach
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+
+def _cfg(**overrides: object) -> AutoPauseConfig:
+    base: dict[str, object] = {
+        "enabled": True,
+        "lookback_trades": 5,
+        "max_drawdown_pct": Decimal("0.10"),
+        "pause_weeks": 2,
+    }
+    base.update(overrides)
+    return AutoPauseConfig(**base)  # type: ignore[arg-type]
+
+
+def test_drawdown_breach_when_enabled_and_threshold_exceeded() -> None:
+    decision = evaluate_drawdown_breach(
+        cfg=_cfg(),
+        recent_pnl_usd=[Decimal("-50"), Decimal("-60"), Decimal("-40"),
+                        Decimal("-30"), Decimal("-20")],  # cum −200 USD
+        capital_usd=Decimal("1500"),
+    )
+    # |200| / 1500 = 0.133 > 0.10
+    assert decision.should_pause is True
+    assert decision.reason is not None
+    assert "rolling DD" in decision.reason
+
+
+def test_no_breach_when_filter_disabled() -> None:
+    decision = evaluate_drawdown_breach(
+        cfg=_cfg(enabled=False),
+        recent_pnl_usd=[Decimal("-200")] * 5,  # massacro
+        capital_usd=Decimal("1500"),
+    )
+    assert decision.should_pause is False
+
+
+def test_no_breach_when_lookback_insufficient() -> None:
+    decision = evaluate_drawdown_breach(
+        cfg=_cfg(lookback_trades=5),
+        recent_pnl_usd=[Decimal("-100")] * 3,  # solo 3 trade, serve 5
+        capital_usd=Decimal("1500"),
+    )
+    assert decision.should_pause is False
+
+
+def test_no_breach_when_cumulative_positive() -> None:
+    # Anche con tante perdite, se la somma è positiva non scattiamo.
+    decision = evaluate_drawdown_breach(
+        cfg=_cfg(),
+        recent_pnl_usd=[Decimal("-100"), Decimal("-50"),
+                        Decimal("300"), Decimal("-20"), Decimal("-10")],
+        capital_usd=Decimal("1500"),
+    )
+    assert decision.should_pause is False
+
+
+def test_no_breach_when_below_threshold() -> None:
+    decision = evaluate_drawdown_breach(
+        cfg=_cfg(),
+        recent_pnl_usd=[Decimal("-30")] * 5,  # cum −150 / 1500 = 10% esatto
+        capital_usd=Decimal("1500"),
+    )
+    # esattamente alla soglia (>=) ⇒ pausa armata
+    assert decision.should_pause is True
+
+
+def test_no_breach_when_capital_zero_or_negative() -> None:
+    decision = evaluate_drawdown_breach(
+        cfg=_cfg(),
+        recent_pnl_usd=[Decimal("-100")] * 5,
+        capital_usd=Decimal("0"),
+    )
+    assert decision.should_pause is False

tests/unit/test_combo_builder.py

@@ -329,3 +329,146 @@ def test_build_bear_call_breakeven_above_short_strike(
     # breakeven = 3525 + 15 = 3540
     assert proposal.breakeven == Decimal("3540")
     assert proposal.spread_type == "bear_call"
+
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# §3.2 (A): dynamic delta target by DVOL regime
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+
+def _cfg_with_delta_bands(cfg: StrategyConfig) -> StrategyConfig:
+    """Profilo con step-function delta su DVOL.
+
+    Vol bassa (≤50) → delta 0.15 (più premio), vol media (≤70) →
+    0.12 (default), vol alta (≤90) → 0.10 (più safety distance).
+    """
+    from cerbero_bite.config.schema import (
+        DeltaByDvolBand,
+        ShortStrikeSpec,
+        StructureConfig,
+    )
+    bands = [
+        DeltaByDvolBand(
+            dvol_under=Decimal("50"),
+            delta_target=Decimal("0.15"),
+            delta_min=Decimal("0.13"),
+            delta_max=Decimal("0.17"),
+        ),
+        DeltaByDvolBand(
+            dvol_under=Decimal("70"),
+            delta_target=Decimal("0.12"),
+            delta_min=Decimal("0.10"),
+            delta_max=Decimal("0.15"),
+        ),
+        DeltaByDvolBand(
+            dvol_under=Decimal("90"),
+            delta_target=Decimal("0.10"),
+            delta_min=Decimal("0.08"),
+            delta_max=Decimal("0.12"),
+        ),
+    ]
+    new_short = ShortStrikeSpec(
+        **{**cfg.structure.short_strike.model_dump(), "delta_by_dvol": bands}
+    )
+    return cfg.model_copy(
+        update={
+            "structure": StructureConfig(
+                **{**cfg.structure.model_dump(exclude={"short_strike"}),
+                   "short_strike": new_short}
+            )
+        }
+    )
+
+
+def _bull_put_chain_wide(now_dt: datetime) -> list[OptionQuote]:
+    """Chain con shorts e longs per delta 0.10, 0.12, 0.15.
+
+    I mid sono tarati per superare il credit/width ≥ 30% per ogni
+    accoppiamento short→long testato (vedi commento §3.4).
+    """
+    return [
+        # Shorts a delta 0.10 / 0.12 / 0.15 in OTM range [15-25%].
+        _quote(strike="2535", delta="-0.15", mid="0.026", now_dt=now_dt),
+        _quote(strike="2475", delta="-0.12", mid="0.020", now_dt=now_dt),
+        _quote(strike="2400", delta="-0.10", mid="0.015", now_dt=now_dt),
+        # Long candidati ~4% sotto ciascuno short.
+        _quote(strike="2415", delta="-0.10", mid="0.012", now_dt=now_dt),
+        _quote(strike="2355", delta="-0.08", mid="0.006", now_dt=now_dt),
+        _quote(strike="2280", delta="-0.06", mid="0.002", now_dt=now_dt),
+    ]
+
+
+def test_dynamic_delta_low_dvol_picks_higher_delta(
+    cfg: StrategyConfig, now: datetime
+) -> None:
+    """DVOL=40 → banda con delta_target=0.15."""
+    cfg_dyn = _cfg_with_delta_bands(cfg)
+    chain = _bull_put_chain_wide(now)
+    res = select_strikes(
+        chain=chain,
+        bias="bull_put",
+        spot=Decimal("3000"),
+        now=now,
+        cfg=cfg_dyn,
+        dvol_now=Decimal("40"),
+    )
+    assert res is not None
+    short, _ = res
+    assert short.delta == Decimal("-0.15")
+
+
+def test_dynamic_delta_mid_dvol_picks_default_delta(
+    cfg: StrategyConfig, now: datetime
+) -> None:
+    """DVOL=60 → banda con delta_target=0.12."""
+    cfg_dyn = _cfg_with_delta_bands(cfg)
+    chain = _bull_put_chain_wide(now)
+    res = select_strikes(
+        chain=chain,
+        bias="bull_put",
+        spot=Decimal("3000"),
+        now=now,
+        cfg=cfg_dyn,
+        dvol_now=Decimal("60"),
+    )
+    assert res is not None
+    short, _ = res
+    assert short.delta == Decimal("-0.12")
+
+
+def test_dynamic_delta_high_dvol_picks_lower_delta(
+    cfg: StrategyConfig, now: datetime
+) -> None:
+    """DVOL=85 → banda con delta_target=0.10 (più safety distance)."""
+    cfg_dyn = _cfg_with_delta_bands(cfg)
+    chain = _bull_put_chain_wide(now)
+    res = select_strikes(
+        chain=chain,
+        bias="bull_put",
+        spot=Decimal("3000"),
+        now=now,
+        cfg=cfg_dyn,
+        dvol_now=Decimal("85"),
+    )
+    assert res is not None
+    short, _ = res
+    assert short.delta == Decimal("-0.10")
+
+
+def test_dynamic_delta_disabled_default_uses_static_delta(
+    cfg: StrategyConfig, now: datetime
+) -> None:
+    """delta_by_dvol vuoto (default) → comportamento invariato."""
+    chain = _bull_put_chain_wide(now)
+    res = select_strikes(
+        chain=chain,
+        bias="bull_put",
+        spot=Decimal("3000"),
+        now=now,
+        cfg=cfg,  # golden config: delta_by_dvol=[]
+        dvol_now=Decimal("40"),
+    )
+    assert res is not None
+    short, _ = res
+    # Delta target statico = 0.12, quindi torna lo strike a -0.12.
+    assert short.delta == Decimal("-0.12")

tests/unit/test_config_loader.py

@@ -68,7 +68,7 @@ def test_compute_hash_is_independent_of_recorded_hash_value(tmp_path: Path) -> N
 def test_load_repo_strategy_yaml(tmp_path: Path) -> None:
     """The committed strategy.yaml validates with the recorded hash."""
     result = load_strategy(REPO_ROOT / "strategy.yaml")
-    assert result.config.config_version == "1.1.0"
+    assert result.config.config_version == "1.2.0"
     assert result.config.sizing.kelly_fraction == Decimal("0.13")
     assert result.computed_hash == result.config.config_hash
 

tests/unit/test_entry_validator.py

@@ -194,62 +194,6 @@ def test_dealer_gamma_filter_disabled_in_config(cfg: StrategyConfig) -> None:
     assert decision.accepted is True
 
 
-# ---------------------------------------------------------------------------
-# IV richness gate (§2.9)
-# ---------------------------------------------------------------------------
-
-
-def _strict_iv_rv_cfg(
-    cfg: StrategyConfig, *, threshold: Decimal = Decimal("5")
-) -> StrategyConfig:
-    return golden_config(
-        entry=EntryConfig(
-            **{
-                **cfg.entry.model_dump(),
-                "iv_minus_rv_filter_enabled": True,
-                "iv_minus_rv_min": threshold,
-            }
-        )
-    )
-
-
-def test_iv_richness_gate_disabled_by_default_lets_thin_premium_pass(
-    cfg: StrategyConfig,
-) -> None:
-    # Default config: filter disabled. Anche con IV-RV negativa (RV>IV)
-    # l'entry deve passare per non rompere setup pre-calibrazione.
-    decision = validate_entry(_good_ctx(iv_minus_rv=Decimal("-2")), cfg)
-    assert decision.accepted is True
-
-
-def test_iv_richness_gate_blocks_when_below_floor(cfg: StrategyConfig) -> None:
-    strict = _strict_iv_rv_cfg(cfg, threshold=Decimal("5"))
-    decision = validate_entry(_good_ctx(iv_minus_rv=Decimal("3")), strict)
-    assert decision.accepted is False
-    assert any("IV richness" in r for r in decision.reasons)
-
-
-def test_iv_richness_gate_passes_when_above_floor(cfg: StrategyConfig) -> None:
-    strict = _strict_iv_rv_cfg(cfg, threshold=Decimal("5"))
-    decision = validate_entry(_good_ctx(iv_minus_rv=Decimal("6")), strict)
-    assert decision.accepted is True
-
-
-def test_iv_richness_gate_passes_at_exact_threshold(cfg: StrategyConfig) -> None:
-    # Soglia inclusiva: IV-RV == soglia → accettato (gate è "<", non "<=").
-    strict = _strict_iv_rv_cfg(cfg, threshold=Decimal("5"))
-    decision = validate_entry(_good_ctx(iv_minus_rv=Decimal("5")), strict)
-    assert decision.accepted is True
-
-
-def test_iv_richness_gate_skipped_when_data_missing(cfg: StrategyConfig) -> None:
-    # MCP irraggiungibile: best-effort skip, non bloccare l'entry per
-    # un problema di infrastruttura.
-    strict = _strict_iv_rv_cfg(cfg, threshold=Decimal("5"))
-    decision = validate_entry(_good_ctx(iv_minus_rv=None), strict)
-    assert decision.accepted is True
-
-
 def test_validate_entry_accumulates_all_reasons(cfg: StrategyConfig) -> None:
     decision = validate_entry(
         _good_ctx(

tests/unit/test_exit_decision.py

@@ -271,3 +271,91 @@ def test_iron_condor_adverse_move_either_direction(cfg: StrategyConfig) -> None:
     )
     res = evaluate(snap, cfg)
     assert res.action == "CLOSE_AVERSE"
+
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# §7-bis (D): vol-collapse harvest
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+
+def _harvest_cfg(
+    cfg: StrategyConfig, *, threshold: str = "15"
+) -> StrategyConfig:
+    """Clona la golden config con la soglia di vol-harvest abilitata."""
+    from cerbero_bite.config import ExitConfig
+    return cfg.model_copy(
+        update={
+            "exit": ExitConfig(
+                **{
+                    **cfg.exit.model_dump(),
+                    "vol_harvest_dvol_decrease": Decimal(threshold),
+                }
+            )
+        }
+    )
+
+
+def test_vol_harvest_disabled_by_default_does_not_fire(cfg: StrategyConfig) -> None:
+    # Default: vol_harvest_dvol_decrease = 0 ⇒ filtro disabilitato.
+    snap = _snapshot(
+        credit_received_eth="0.030",
+        mark_combo_now_eth="0.022",  # in profit (debit < credit)
+        dvol_at_entry="60",
+        dvol_now="40",  # crollato di 20 punti
+    )
+    res = evaluate(snap, cfg)
+    assert res.action == "HOLD"
+
+
+def test_vol_harvest_fires_when_dvol_collapsed_in_profit(
+    cfg: StrategyConfig,
+) -> None:
+    harvest = _harvest_cfg(cfg, threshold="15")
+    snap = _snapshot(
+        credit_received_eth="0.030",
+        mark_combo_now_eth="0.022",  # in profit ma sopra profit_take 50%
+        dvol_at_entry="60",
+        dvol_now="42",  # −18, supera la soglia 15
+    )
+    res = evaluate(snap, harvest)
+    assert res.action == "CLOSE_VOL_HARVEST"
+    assert "harvest" in res.reason
+
+
+def test_vol_harvest_does_not_fire_when_in_loss(cfg: StrategyConfig) -> None:
+    # Anche se DVOL crolla, se siamo in perdita non vogliamo harvest:
+    # è una funzione di "esci con il profitto in mano", non un panico.
+    harvest = _harvest_cfg(cfg, threshold="15")
+    snap = _snapshot(
+        credit_received_eth="0.030",
+        mark_combo_now_eth="0.040",  # debit > credit ⇒ in perdita
+        dvol_at_entry="60",
+        dvol_now="42",
+    )
+    res = evaluate(snap, harvest)
+    assert res.action != "CLOSE_VOL_HARVEST"
+
+
+def test_vol_harvest_does_not_fire_below_threshold(cfg: StrategyConfig) -> None:
+    harvest = _harvest_cfg(cfg, threshold="15")
+    snap = _snapshot(
+        credit_received_eth="0.030",
+        mark_combo_now_eth="0.022",
+        dvol_at_entry="60",
+        dvol_now="50",  # −10, sotto la soglia 15
+    )
+    res = evaluate(snap, harvest)
+    assert res.action == "HOLD"
+
+
+def test_profit_take_wins_over_vol_harvest(cfg: StrategyConfig) -> None:
+    # Quando il profit-take è già colpito, non passiamo per vol-harvest.
+    harvest = _harvest_cfg(cfg, threshold="15")
+    snap = _snapshot(
+        credit_received_eth="0.030",
+        mark_combo_now_eth="0.014",  # ≤ 50% credit ⇒ profit-take
+        dvol_at_entry="60",
+        dvol_now="42",
+    )
+    res = evaluate(snap, harvest)
+    assert res.action == "CLOSE_PROFIT"