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
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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).
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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)
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Simmetrico opposto di flat_too_long: penalizza strategie LONG/SHORT su
piu' dell'80% delle bar. Una sempre-in-market e' leveraged B&H camuffato,
esposto a funding cumulato (perp ogni 8h), tail risk eventi notturni e
nessuna opportunity-cost flexibility. Sweet spot fitness positiva: 5-80%
time in market.
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Stringe le soglie esistenti e aggiunge due check HIGH per killare le
strategie degeneri scoperte nel run v5 (top-1 +2.66% vs BTC B&H +106%,
flat 99.8% del tempo, fees 69% del lordo).
- overtrading: soglia da n_bars/5 a n_bars/20 (MEDIUM)
- undertrading: HIGH se n_trades < 10 (era MEDIUM <5) — sample troppo
piccolo per distinguere edge da rumore (lucky shot)
- flat_too_long (NEW, HIGH): signal attivo per <5% delle bar — la
strategia ha mancato il regime, e' una non-strategia
- fees_eat_alpha (NEW, HIGH): gross_pnl > 0 ma fees > 50% del lordo —
margine sottile non sostenibile in produzione
Test count: 141 -> 145 (+4 nuovi test deterministici via monkeypatch).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Adriano