- 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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- Sezione "Layout monorepo (uv workspace)": ridisegna la struttura per chiarire
i due workspace member (multi-swarm-core + strategy-crypto), DB separati,
pattern per N strategie future.
- Comandi aggiornati: paper runner ora importa da strategy_crypto.backend,
dashboard via 'python -m strategy_crypto.frontend.nicegui_app'.
- Backtest cmd punta al nuovo path strategie src/strategy_crypto/strategy_crypto/strategies/.
- Variabili .env: GA_DB_PATH + STRATEGY_CRYPTO_DB_PATH + DASHBOARD_ROOT_PATH.
Mantenuto nota backcompat su DB_PATH legacy.
- Dashboard: nuova pagina /paper + URL prod /strategy_crypto_gui/.
- Deploy: servizi rinominati strategy-crypto-paper / strategy-crypto-gui,
bind strategies dal package, image rinominata multi-swarm-coevolutive:dev.
- Rimossi link a doc cancellati (poc_trading_swarm.md, superpowers/, phase1-technical-report).
- Doc rimanenti riposizionati sotto src/multi_swarm_core/docs/.
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- "Stato del progetto" riscritto: Phase 3 paper-trading in corso, link al
report di sintesi del 14 maggio, strategie freezate BTC/ETH e costo
cumulato $3.74 su 30 run GA.
- Architettura: aggiunti splits.py (WFA), diversity.py, mutation_prompt_llm.py
(5° operatore), paper_trading/ (portfolio/executor/persistence); commenti
su fitness.py/adversarial.py aggiornati a v2 soft-kill + 5 check HIGH.
- Nuova lista CLI knobs accumulati Phase 2.5 → 2.7.
- Setup: test count ~180, .env include DOMAIN_NAME e SWARM_DASHBOARD_PORT.
- Comandi: aggiunti backtest_strategy.py e run_paper_trading.py; esempio
run_phase1.py ora usa --prompt-mutation-weight e --fitness-v2.
- Nuova sezione Deploy: docker-compose con due servizi su rete traefik
external, bind-mount + chown 1000:1000, override paper via env.
- Costi: da Phase 1 only a cumulato $3.74 + Phase 3 LLM-free.
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NiceGUI è la dashboard ufficiale (port 8080, dark/neon palette, 3 pagine:
/, /convergence, /genomes). La porta è ora parametrica via env
SWARM_DASHBOARD_PORT, letta in ui.run() — Docker la usa anche per
healthcheck e label Traefik.
docker-compose.yml: entrypoint del servizio dashboard cambiato da
streamlit a python -m multi_swarm.dashboard.nicegui_app. Default porta
8080 ovunque (.env, .env.example, compose, healthcheck).
Rimossi i file legacy della vecchia GUI Streamlit:
- src/multi_swarm/dashboard/streamlit_app.py
- src/multi_swarm/dashboard/aquarium.py (helper canvas HTML5)
- src/multi_swarm/dashboard/pages/{01_overview,02_ga_convergence,
03_genomes,04_aquarium}.py
- tests/integration/test_streamlit_smoke.py
pyproject.toml: rimossa la dep streamlit; uv.lock rigenerato (10 deps
transitive eliminate: pydeck, watchdog, jsonschema, pillow, ecc.).
README aggiornato (architettura, comando dashboard, sezione Dashboard
ora descrive NiceGUI con riferimento al deploy Docker via Traefik).
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Run controllo phase2-qwen25-control-001 (seed 42, stessa pipeline Phase 2,
solo tier C switched) ha dimostrato che qwen-2.5-72b è qualitativamente
SUPERIORE a qwen3-235b sul nostro workload:
| metrica | qwen3-235b | qwen-2.5-72b | delta |
| ----------------- | ---------- | ------------ | ----- |
| max fitness | 0.0238 | 0.0311 | +30% |
| median > 0 in gen | mai | 4 gen su 10 | -- |
| entropy media | 0.199 | 0.85 | 4.3x |
| genomi fit > 0 | 5 | 10 | 2x |
| parse success | 97.7% | 100% | + |
| durata | 50 min | 28 min | 0.56x |
| LLM calls | 148 | 90 | 0.61x |
| cost USD | 0.0223 | 0.0122 | 0.55x |
Controintuitivo: 235B con context 262k era atteso superiore al 72B legacy.
In pratica qwen3-235b in tier C produce strategie meno diverse,
meno parsabili e meno ottimizzabili dal GA.
Ripristinati prezzi cost_tracker tier C a 0.40/0.40 (qwen-2.5-72b).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Tier S → google/gemini-3-flash-preview ($0.50/$3.00)
- Tier A/B → deepseek/deepseek-v4-flash ($0.14/$0.28)
- Tier C → qwen/qwen3-235b-a22b-2507 ($0.071/$0.10) — Phase 2 target
- Tier D → openai/gpt-oss-20b ($0.03/$0.14)
Aggiornato cost_tracker con prezzi reali per tier. Defaults config.py
ora rispecchiano .env corrente per evitare divergenze dead-code.
Tier S/A/B/D restano cablati ma non ancora invocati nel loop Phase 2
(solo Hypothesis tier C attivo).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Adriano Dal Pastro
Adriano