chore(reset): v2.0.0 — storico certificato Deribit mainnet, ripartenza pulita

Reset del progetto su fondamenta verificate dopo la scoperta che l'intera
libreria "validata OOS" era artefatto di feed contaminato (print fantasma del
feed Cerbero TESTNET + storico Binance/USDT).

- Storico ricostruito da Deribit MAINNET (ccxt pubblico, tokenless) e
  CERTIFICATO (certify_feed.py): BTC/ETH puliti su TUTTA la storia
  (mediana 2-6 bps vs Coinbase USD), integrita' OHLC + coerenza resample
  (maxΔ 0.00) + cross-venue OK. Alt esclusi (illiquidi/divergenti: LTC/DOGE
  50-82% barre flat; XRP/BNB non certificabili).
- Verdetto sul feed pulito: FADE / PAIRS / XS01 / TSM01 morti (ogni
  portafoglio Sharpe -2.3..-3.0, DD ~40%); solo SH01 e frammenti HONEST
  con segnale residuo, da ri-validare in isolamento.
- Cleanup "restart pulito": strategie, stack live (src/live, src/portfolio,
  runner/executor, yml, docker), ~100 script ricerca/gate, waste/games/
  portfolios, dati non certificati + cache e 60+ diari -> archiviati in Old/
  (preservati, non cancellati). Diario consolidato in un unico documento.
- Skeleton ricerca tenuto: Strategy ABC + indicatori + src/fractal +
  src/backtest/engine + load_data; tool dati certificati (rebuild_history,
  certify_feed, audit_feed, multi_source_check).
- Universo dati ATTIVO: solo BTC/ETH (5m/15m/1h); guardrail fisico
  (load_data su alt -> FileNotFoundError). Esecuzione DISABILITATA, conto flat.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

Old/scripts/analysis/validate_worker_mr01.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+"""Re-validazione: il StrategyWorker REALE tradi MR01 con edge netto?
+
+Guida il worker vero (generate_signals + nuova logica exit TP/SL/max_bars) su
+finestre mobili di dati 1h storici, simulando il polling live. Conferma che
+sulla finestra OOS l'edge netto (dopo fee 0.10% RT) sopravvive alla meccanica
+del worker (exit su prezzo corrente, piu' conservativa del backtest high/low).
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import contextlib
+import os
+import sys
+from pathlib import Path
+
+PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
+sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
+
+from src.data.downloader import load_data
+from src.live.strategy_loader import load_strategy
+from src.live.strategy_worker import StrategyWorker
+
+OOS_FRAC = 0.30
+WIN = 250  # barre per finestra di poll (warmup bb_window=50 + ATR)
+
+
+def replay(asset: str, params: dict):
+    df = load_data(asset, "1h").reset_index(drop=True)
+    n = len(df)
+    split = int(n * (1 - OOS_FRAC))
+    strat = load_strategy("MR01_bollinger_fade")
+    w = StrategyWorker(strat, asset, "1h", capital=1000.0, position_size=0.15,
+                       leverage=3.0, hold_bars=3, params=params,
+                       data_dir=Path(f"/tmp/replay_{asset}"))
+    w._notify = lambda *a, **k: None
+    # stato pulito
+    for attr, val in dict(capital=1000.0, in_position=False, direction=0, entry_price=0,
+                          bars_held=0, total_trades=0, total_wins=0, last_bar_ts=0,
+                          tp=0.0, sl=0.0, max_bars=0).items():
+        setattr(w, attr, val)
+
+    start = max(split, WIN)
+    with contextlib.redirect_stdout(open(os.devnull, "w")):
+        for j in range(start, n):
+            w.tick(df.iloc[j - WIN + 1 : j + 1])
+
+    ret = (w.capital / 1000 - 1) * 100
+    acc = w.total_wins / w.total_trades * 100 if w.total_trades else 0.0
+    import pandas as pd
+    period = (f"{pd.to_datetime(df['timestamp'].iloc[start], unit='ms', utc=True).date()}"
+              f"->{pd.to_datetime(df['timestamp'].iloc[-1], unit='ms', utc=True).date()}")
+    return w.total_trades, acc, ret, w.capital, period
+
+
+def main():
+    print("=" * 90)
+    print("  RE-VALIDAZIONE WORKER REALE su MR01 (OOS, fee 0.10% RT, leva 3x) — finestra poll 250b")
+    print("=" * 90)
+    params = dict(bb_window=50, k=2.5, sl_atr=2.0, max_bars=24)
+    print(f"  {'Asset':>6s}{'Periodo OOS':>26s}{'Trade':>7s}{'Win%':>7s}{'Ret%':>9s}{'Cap€':>9s}")
+    print("  " + "-" * 80)
+    for asset in ["BTC", "ETH"]:
+        t, acc, ret, cap, period = replay(asset, params)
+        print(f"  {asset:>6s}{period:>26s}{t:>7d}{acc:>7.1f}{ret:>+9.1f}{cap:>9.0f}")
+    print("  " + "-" * 80)
+    print("  Atteso: Ret% positivo (l'edge mean-reversion sopravvive alla meccanica del worker).")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()