# strategy.aggressiva.yaml — Cerbero Bite, profilo AGGRESSIVO
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# 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
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# 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
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# 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: "1.2.0-aggressiva"
config_hash: "e3a583cabfaa4781cd0ebcc8b62fc8f200648153738f93ab8726b062e46cacef"
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"

    # §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"
    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"

  # §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

  escalate_on_timeout:
    - "CLOSE_STOP"
    - "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"
  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"