scripts/run_paper_trading.py: AssetConfig ETH ora usa timeframe="5m" invece
del default 1h. Il winner c04dff7086 e' stato trovato dal GA su dati 5m
e a 1h la strategia perde:
- ETH @ 5m (native): +359.50% cum 7y, 77% winrate, max DD/yr 19%
- ETH @ 1h (precedente): -33.03% cum 7y, 67% winrate, max DD 74%
BTC resta a 1h (winner 238e4812 native a 1h, +104% 7y, Sharpe 2+ in 3 anni).
Nuovi script di analisi:
- scripts/yearly_strategies.py: breakdown per anno (2019-2025) di 4
strategie su tick di discovery (trade/winrate/return/maxDD/Sharpe).
- scripts/multi_tick_strategies.py: confronto cross-tick (5m/15m/1h)
per i 2 winner correnti. Documenta la divergenza tick-paper di ETH.
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Aggiunge 2 script di analisi per validare i top-K genomi cross-fold:
- scripts/analyze_btc_winners.py: per-trade dump (wins/losses/winrate/
avg_win/avg_loss/return/maxDD/Sharpe) per ogni top-K × 4 fold
expanding-window WFA. Usato per identificare i winner robusti vs
i lucky-shot overfit.
- scripts/compare_winners.py: cross-run comparison di 5 winner
candidate (BTC 1h + ETH 1h + BTC 5m + ETH 5m) sui medesimi 4 fold,
con totali cumulativi.
Risultati WFA freezati:
- validation-btc-100-001.json: BTC 1h baseline (undertrading=10)
- validation-btc-100-001-thr3.json: BTC 1h con threshold=3 (rilassato
per strategie ultra-selettive)
- validation-btc-100-5m-thr3.json: BTC 5m con threshold=3
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Incident: extended run elite (Sharpe IS 1.93) net-negativo su 7y
continuous (fees=101% del gross). Multi-fold validation NON sufficiente:
ogni fold restarta equity, mascherando accumulo fees compound.
Correzioni:
1) Default --start esteso a 2018-09-01 (7.3 anni)
- Copre bear 2018-19, halving 2020, COVID, ATH 2021, winter 2022,
ETF rally 2024, regime corrente.
- Una finestra corta (2y) lasciava il GA libero di overfit single-regime.
2) fees_eat_alpha promosso a hard-kill in fitness v2
- Da soft-penalty 0.4x a hard-kill 0 fitness.
- Una strategia con fees > 50% del gross non e' recuperabile via
selection: il prodotto del GA non puo' deployare con quel cost burden.
3) Nuovo finding negative_net_pnl (HIGH, hard-kill)
- Fires quando sum(trade.net_pnl) < 0 sul training window.
- Cattura: gross negativo (no edge direzionale) E gross positivo ma
fees > gross (edge insufficiente).
- Sintesi del net-after-fees su finestra continua come "deal-breaker"
non negoziabile via soft penalty.
CLI:
- --fitness-hard-kill <csv> per override esplicito.
- Default v2: no_trades,degenerate,undertrading,fees_eat_alpha,negative_net_pnl.
Test:
- 252 pass (251 + 1 nuovo: test_negative_net_pnl_fires_on_negative_gross).
- Test e2e WFA aggiornato: passa fitness_hard_kill_findings=('no_trades',)
perche' il fixture sintetico non produce strategie profittevoli.
- test_no_findings_on_reasonable_strategy rinominato:
test_rsi_mean_reversion_loses_money_on_synthetic_data (riflette
semantica reale: RSI mean-rev su synthetic ohlcv ha net negativo).
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- backtest/engine.py: state machine numpy invece di pd.iterrows()
- 16.8x speedup su 2y (470ms -> 28ms), 11.3x su 7y (1744ms -> 154ms)
- 7 parity test parametrici vs reference iterrows assicurano equivalenza
- orchestrator/run.py + run_phase1.py: --llm-concurrency N
- ThreadPoolExecutor parallelizza hypothesis_agent.propose() per generazione
- 5-8x speedup wall time GA loop (OpenRouter qwen-2.5 regge 6-10 concorrenti)
- default 1 = backward-compat sequenziale
- scripts/validate_run.py: validation multi-fold standalone
- prende run_id + top-K + N-folds expanding-window su dataset esteso (7y)
- rivela overfitter mascherati da fitness IS alta (vedi
phase1-extended-001: elite IS Sharpe 1.93 collassa OOS a -1.00)
- ranking per robust_score = min(fitness_oos) su tutti i fold
Test 250/250 pass.
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Bug introdotto in b6f48e4: HypothesisAgent(prompt_library=prompt_library) era
chiamato a riga 109, ma prompt_library veniva definito a riga 123 -> NameError
a runtime quando run_phase1 viene eseguito.
Spostato il blocco di setup prompt_library + set_cognitive_styles PRIMA della
istanziazione di HypothesisAgent.
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- git mv strategies/{btc,eth}_*.json → src/strategy_crypto/strategy_crypto/strategies/
- Cancellata directory root strategies/ (ora package data del member strategy_crypto)
- I JSON sono inclusi nella wheel via force-include nel pyproject del member
- scripts/run_paper_trading.py:
* Import paper_trading.* → strategy_crypto.backend
* Default --strategies-dir letto da importlib.resources.files('strategy_crypto') / 'strategies'
* PaperRepository(settings.strategy_crypto_db_path) + init_schema()
* Rimosso Repository(settings.db_path).init_schema() (GA init non e' responsabilita' del paper)
- Verifica: importlib.resources trova i 2 JSON nel package
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- mv src/multi_swarm → src/multi_swarm_core/multi_swarm_core (member layout)
- sed-replace globale degli import: from/import multi_swarm.* → multi_swarm_core.*
- 115 occorrenze aggiornate in src/ scripts/ tests/
- multi_swarm_coevolutive (nome repo) preservato dal word boundary
Pre-condizione per il setup uv workspace della Fase 3.
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Aggiunti due meccanismi per selection multi-objective:
1) Helper compute_combined_fitness(fit_train, fit_oos, alpha):
formula = alpha*IS + (1-alpha)*OOS, fallback a IS se OOS è None/NaN.
2) RunConfig.eval_oos_during_loop (default False) + fitness_combined_alpha
(default 0.5). Quando True E wfa_train_split attivo, ogni genome con
fitness IS > 0 viene rivalutato su test_ohlcv DURANTE il loop GA e la
fitness usata per tournament_select/elite_select è quella combinata.
2x costo backtest engine (richiede 2 evaluation per genome).
3) CLI flags --eval-oos-during-loop e --fitness-combined-alpha.
Motivazione: il run phase2-7-max7y-v2-wfa-001 ha mostrato che il top by
fitness_IS (4e1be9fa, ratio OOS 0.31) NON è il top per performance OOS reale
(634111992702, ratio 1.42, ret_OOS +105% / 2.2y). Selezionare durante GA
con combined fitness orienta l'evoluzione verso strategie OOS-robust by
design invece di filtrarle a posteriori.
Backward compat: default eval_oos_during_loop=False → comportamento
invariato per run senza il flag.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Due fondamenta scientifiche per filtrare overfit e lucky-shot:
1) undertrading_threshold parametrico (era hardcoded 10):
- AdversarialAgent.__init__(undertrading_threshold=10)
- CLI flag --undertrading-threshold
- Aggiunto a hard_kill_findings v2 default
{"no_trades", "degenerate", "undertrading"}: ora un genome con 1 trade
fortunato (es. genome 80be6bcc-1trade-fit-0.21 di fitness-v2-combo) viene
killato anche sotto fitness v2 soft-kill.
- Test parametric: undertrading_threshold=25 → 15 trade triggerano HIGH.
2) Walk-Forward Validation (WFA):
- RunConfig.wfa_train_split (None=off, 0<x<1=on) + wfa_top_k=5
- run_phase1: split ohlcv in train/test; GA usa solo train; a fine GA
i top_k genomi (by fitness in-sample, fitness>0) vengono rivalutati
sul test_ohlcv via falsification+adversarial+compute_fitness.
- Schema migration: evaluations + fitness_oos, sharpe_oos, return_oos,
max_dd_oos, n_trades_oos (ALTER TABLE con try/except per DB pre-2.6).
- Repository.update_evaluation_oos helper per popolare colonne OOS.
- CLI flags --wfa-train-split, --wfa-top-k.
- Test integration: train_split=0.7 → fitness_oos popolato per top_k.
Motivazione: la fase 2.5 ha generato 17 run con fitness fino a 0.36 + DSR
positivo, ma OOS test su 7 anni mostra che flat-ablation top crolla -37%
mentre fitness-v2 top regge (+143%). WFA in-run permette ora di vedere
direttamente il degradation train→test senza eseguire backtest separati,
rendendo possibile filtrare overfit early durante l'ottimizzazione.
Tests (+2 → 193 totale):
- test_undertrading_threshold_parametric
- test_e2e_wfa_populates_fitness_oos
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Script utility per validare OOS strategie discovered durante run Phase 2.5.
Carica un JSON strategia (formato Hypothesis output), fetcha OHLCV via
Cerbero, esegue BacktestEngine + FalsificationReport + AdversarialReport,
stampa metriche annualizzate (CAGR, Sharpe, max DD, Calmar).
Esempio:
uv run python scripts/backtest_strategy.py /tmp/strategy.json \
--start 2018-09-01 --end 2026-01-01 --label my-strategy
Validato sui top 2 genomi Phase 2.5 (flat-ablation e fitness-v2-combo):
flat-ablation top overfit su 7y (-37%), fitness-v2 top regge (+143% in 7y,
CAGR +12.8%). Conferma che strategie con time gate temporal feature
generalizzano meglio di strategie con SMA crossover hard-tied al regime
del training period.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Aggiunto parametro hard_kill_findings opzionale a compute_fitness.
None (default) = v1 backward-compat: ogni HIGH azzera la fitness.
tuple non vuota = v2: solo finding con name nel set azzerano; gli altri
HIGH applicano penalità moltiplicativa
adv_penalty = 1 / (1 + soft_penalty * n_soft_high)
(default soft_penalty=0.4 → 1 HIGH soft = 0.71x, 2 = 0.56x, 3 = 0.45x).
Motivazione: tutti i run Phase 2/2.5 mostrano 55-87 finding HIGH dominanti
da fees_eat_alpha + flat_too_long. La fitness v1 azzera ogni genome con
anche solo 1 HIGH → median sempre 0 perché quasi tutti i genomi sopravvivono
in modo binario (top integro vs zerati). v2 fornisce gradient continuo:
strategie 'quasi-buone' restano valutabili e il GA può evolverle.
Hard kill v2 default: {"no_trades", "degenerate"} (la strategia letteralmente
non funziona — niente da salvare). Tutti gli altri HIGH (fees_eat_alpha,
flat_too_long, time_in_market_too_high, undertrading, overtrading) → soft.
RunConfig: fitness_hard_kill_findings (None = v1, tuple = v2) +
fitness_adversarial_soft_penalty (default 0.4). CLI flag --fitness-v2 imposta
hard_kill_findings = ("no_trades", "degenerate") e
--fitness-soft-penalty per il fattore custom.
+5 test (12 totali in test_fitness, 191 totale suite):
- v2 soft HIGH non azzera
- v2 hard kill ancora azzera
- v2 cumulativo: più soft HIGH = penalty più severa
- v2 senza findings = identico a v1
- backward compat hard_kill_findings=None = v1
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Estende AdversarialAgent con flat_too_long_threshold (default 0.95)
configurabile, simmetrico a fees_eat_alpha_threshold. Propagato a
RunConfig.flat_too_long_threshold e flag CLI --flat-too-long-threshold.
Motivazione: pop30-combo ha registrato 75 finding flat_too_long HIGH
(secondo killer dopo fees_eat_alpha 87). Rilassare la soglia 0.95→0.98
ammette strategie più passive ma marginalmente attive — analogo
all'ablation fees già verificata (+23% stabile).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Task 6 del piano Phase 2.5 (deferito → ora completato):
- CostRecord: nuovo campo call_kind (default "hypothesis")
- CostTracker.record: accetta call_kind opzionale, summary include
by_call_kind breakdown (hypothesis vs mutation)
- Schema cost_records: aggiunta colonna call_kind TEXT NOT NULL DEFAULT
'hypothesis' + migration soft via ALTER TABLE in init_schema (silently
catched per DB pre-Task 6)
- Repository.save_cost_record: nuova arg call_kind opzionale
- mutate_prompt_llm: accetta cost_tracker/repo/run_id opzionali e logga
la call mutator con call_kind="mutation" quando sink presente
- weighted_random_mutate, next_generation: propagano cost sink
- orchestrator.run_phase1: passa cost_tracker+repo+run_id a
next_generation solo se prompt_mutation_weight > 0
Esposto fees_eat_alpha_threshold come parametro AdversarialAgent
(default 0.5 = comportamento Phase 1.5 invariato), propagato via
RunConfig.fees_eat_alpha_threshold e flag CLI
--fees-eat-alpha-threshold. Abilita ablation con soglia 0.7-0.8 senza
modificare codice — adversarial finding dominante in tutti i run
Phase 2/2.5 (50+ HIGH per run).
Tests (+4 → 186 totale):
- test_cost_tracker: default call_kind="hypothesis"; breakdown
by_call_kind con hypothesis+mutation
- test_mutation_prompt_llm: logging mutation cost con sink completo;
backward compat senza sink (no errore)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Sostituisce la grammatica S-expression con uno schema JSON stretto. La
grammatica S-expression falliva il parsing nel 64% delle generazioni del
modello Qwen3-235B sul run reale; JSON e' nativo per gli LLM moderni e
si parsa con json.loads.
Cambiamenti principali:
- grammar.py: costanti rinominate LOGICAL_OPS / COMPARATOR_OPS /
CROSSOVER_OPS / ACTION_VALUES / KIND_VALUES.
- parser.py: nuovo AST a dataclass tipizzato (OpNode, IndicatorNode,
FeatureNode, LiteralNode, Rule, Strategy); parse_strategy ora consuma
JSON tramite json.loads.
- validator.py: walk dispatchato per tipo (isinstance) invece di
pattern-matching su 'kind'; arity check su operatori e indicator.
- compiler.py: traversal del nuovo AST tipizzato, dispatch per
isinstance; logica indicator/feature/literal invariata.
- hypothesis.py: prompt SYSTEM riscritto con esempi JSON e vincoli
espliciti su no-nesting; estrazione via fence ```json``` + fallback
brace-balanced.
- __init__.py: re-export pubblico delle entita' del protocollo.
- Tutti i test (parser, validator, compiler, hypothesis_agent,
falsification, adversarial, e2e, smoke_run) migrati a JSON.
- Rimossa dipendenza sexpdata da pyproject.toml + uv.lock.
Test: 135 passed (era 122; aggiunti casi parser/validator).
ruff + mypy strict clean. Smoke run end-to-end OK.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Cerbero MCP diventa unica fonte di verità per dati di mercato Phase 1.
Il nuovo CerberoOHLCVLoader chiama mcp-{exchange}/tools/get_historical
con shape per-exchange (deribit/bybit/hyperliquid) e parser difensivo
sulla risposta (object-of-records, array-of-arrays, raw list).
- src/multi_swarm/data/cerbero_ohlcv.py (nuovo) con OHLCVRequest +
CerberoOHLCVLoader, cache parquet via SHA1 della request
- tests/unit/test_cerbero_ohlcv.py (nuovo, 5 test, CerberoClient mockato)
- src/multi_swarm/data/ohlcv_loader.py + test ccxt rimossi
- scripts/run_phase1.py: costruisce CerberoClient, --exchange CLI arg,
default --symbol BTC-PERPETUAL (formato Deribit)
- pyproject.toml: rimosso ccxt>=4.4 (uv sync ha rimosso 16 transitivi)
- .env.example: CERBERO_BASE_URL=https://cerbero-mcp.tielogic.xyz +
nota su MAINNET vs TESTNET token
Schema confermato via OpenAPI di Cerbero (instrument/start_date/end_date
+ resolution opzionale). Forma della risposta non garantita dallo schema:
parser difensivo prova candles/data/result/ohlcv/klines/bars e segnala
errore chiaro se nessuna shape combacia. Live verification skippata
(nessun token in .env).
Paginazione non ancora implementata: si assume che get_historical paginI
internamente. Da rivedere se una live call mostra cap (~1000 candele).
Test: 122 passed (era 122 con 2 ccxt + 0 cerbero, ora 0 ccxt + 5 cerbero,
delta netto +3, ma 2 test ga_loop preesistenti rimossi in altro commit
mantenevano il totale a 122).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Tutti i tier (S/A/B/C/D) ora passano per OpenRouter via OpenAI SDK.
Modelli Anthropic raggiungibili via prefisso `anthropic/...`.
- pyproject: rimosso `anthropic>=0.39` da deps + uv.lock
- config: rimosso `anthropic_api_key` field
- LLMClient: dispatch unico, single client OpenAI con base_url OpenRouter
- defaults S/A/B → `anthropic/claude-{opus-4-7,sonnet-4-6}`
- retry exceptions: solo openai.* (drop anthropic.*)
- test rinominati e adattati: tier S/A/B mockano OpenAI con prefisso `anthropic/`
- rimosso test `tier_S_without_anthropic_key_raises` (non più rilevante)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Estende ModelTier a 5 livelli (S/A/B/C/D) con routing automatico:
S/A/B via Anthropic SDK, C/D via OpenRouter (OpenAI SDK). Aggiunge
prezzi per tier S (Opus), A (Sonnet placeholder) e D (Llama). Refactor
LLMClient.complete con dispatch tramite tier_models map e helper
_call_anthropic / _call_openrouter. Settings esposte per tutti e 5
i modelli env-configurabili.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
LLM_MODEL_TIER_C, LLM_MODEL_TIER_B e OPENROUTER_BASE_URL ora override-abili
via env. Default invariati (back-compat). LLMClient accetta i tre valori
come kwargs opzionali; run_phase1 li propaga da Settings.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Aggiunge scripts/run_phase1.py come entry point CLI per eseguire un run
end-to-end di Phase 1 con parametri configurabili via argparse (popolazione,
generazioni, simbolo, finestra temporale, fees, seed). Aggiunge marker
py.typed al package multi_swarm per esporre i tipi a consumatori esterni
(scripts/) sotto mypy --strict.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Adriano Dal Pastro
Adriano