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>
Adriano
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