- 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.
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
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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.
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Loop GA completo: build_initial_population -> hypothesis.propose ->
falsification + adversarial -> compute_fitness -> persistenza ->
next_generation. Stato run/gen/genomes/evals/cost/findings su SQLite,
elite skip-eval, run marcato failed su eccezione.
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Adriano Dal Pastro
Adriano