Aggiorna stato-progetto-e-roadmap riflettendo le modifiche del 14 maggio:
- diagramma architettura (sec 9): dashboard/ ora elenca solo nicegui_app.py
+ data.py; rimosso Streamlit legacy e aquarium.py
- item 10.3 "Port completo dashboard a NiceGUI": marcato [x] con
riferimenti ai commit 03f723f (cleanup) e 8e5efde (deploy Docker
via Traefik su swarm.tielogic.xyz). Annotata la scelta esplicita di
non riportare l'Aquarium su NiceGUI.
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Riepilogo cumulato delle Phase 1 → 3: 30 run GA completate, $3.74 di
costo LLM, paper-trading runner operativo su BTC+ETH con strategie
freezate fb63e851 (BTC, true alpha hour-gated) e facd6af85d5d (ETH,
trend-following long-bias). Documento di sincronizzazione con caveat
aperti (varianza seed, dipendenza qwen-2.5-72b, Cerbero SPOF) e roadmap
suddivisa in completamento Phase 3, estensioni metodologiche, hardening
tecnico e documentazione.
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Mark task 6 (cost attribution) come done dopo commit ba4eb09. Aggiornato
header status con sweet spot empirico weight=0.30 (curva U validata su
run 004 vs control vs weight-0.50).
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Task 5 del piano Phase 2.5: nuovo modulo src/multi_swarm/metrics/diversity.py
con population_prompt_diversity(prompts) che ritorna la diversità media
1 - SequenceMatcher.ratio() su tutte le coppie distinte. 0.0 identici,
fino a ~0.9 totalmente diversi (SequenceMatcher considera spazi/lunghezza).
5 test: edge case empty/single, identici, diversi, intermediate, simmetria.
Piano aggiornato a stato "IMPLEMENTATO 2026-05-11": checkbox task 1-5
spuntate, task 6 (cost attribution per call_kind) deferito con motivazione.
Header preambolo aggiornato con trigger verificati e decisione collaterale
rollback tier C.
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Piano in tasca: NON attivare finché Phase 2 (qwen3 + temporal) non raggiunge
una delle condizioni di trigger documentate:
- plateau max fitness < 0.01 per >= 4 gen consecutive
- diversità prompt Levenshtein <= 0.15
- top genome quasi-fit (>= 0.10) con adversarial HIGH >= 2
Sei tipi di mutazione (tighten_threshold, swap_comparator, add/remove_condition,
change_timeframe, add_temporal_gate) via mutator tier B (deepseek-v4-flash),
weighted_random_mutate dispatcher con default 0.0 (opt-in), diversity guard
Levenshtein, fallback random_mutate su validation fail.
Costo stimato +$0.006/run. A/B con baseline B = phase2-qwen3-001 vs
trattamento T = phase2-qwen3-prompt-mut-001 per attribuzione effetto.
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Aggiunge hour/dow/is_weekend/minute_of_hour come FeatureNode nella
grammatica esistente. Universal access (non passa da feature_access),
riuso di FeatureNode (no nuovo tipo AST), few-shot examples nel prompt
Hypothesis. Cinque file toccati, ~120 LOC, backward-compatible.
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Run phase1.5-nemotron-001 completato in 2h26min, costo $0.1244.
Max fitness 0.0215 stagnante (15x peggio del baseline qwen 0.3347),
DSR=0 universale, Sharpe -1.08/-1.15. Loop non converge.
Adversarial Phase 1.5 attivo: 98 finding totali, 35 fees_eat_alpha
HIGH + 15 flat_too_long + 8 time_in_market — i 3 nuovi check killano
correttamente, ma popolazione non ha materiale sano da cui evolvere.
Tre direzioni candidate per Phase 2: A) rollback qwen-2.5-72b,
B) prompt re-tuning nemotron, C) promuovere deepseek-v4-flash.
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Phase 1 chiusa con tutti i 5 hard gate passati (run phase1-real-005):
- Loop converge: 3 gen consecutive crescita median 0.0001 -> 0.0188.
- Parse success: 100% (98/98) grazie a JSON grammar.
- Top-5 vs median: 1116x ratio (top-1 fit 0.3347 vs median 0.0003).
- Entropy fitness: 0.914 a gen 9 (sopra soglia 0.5).
- Cost: $0.069 reale vs $700 cap.
Decision: GO Phase 2 con 3 aggiustamenti (Adversarial soglie piu' strette,
speciation di base, walk-forward 70/30).
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Aggiunge i template per gate decision memo (sez. 4.4 spec) e technical
report (sez. 4.5 spec). Da popolare con numeri reali a chiusura del run
phase1-real-001 (in corso).
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Adriano Dal Pastro
Adriano