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>
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"""S2-05: Gap fade + overnight reversal.
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Crypto non ha gap di apertura classici, ma ha "gap di sessione":
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- Asia open (00 UTC): tende a continuare il trend USA precedente
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- EU open (07 UTC): spesso corregge eccessi notturni
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- USA open (13-14 UTC): alta volatilità, breakout o reversal
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Strategia: fai fade dell'overextension al cambio sessione.
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Se il prezzo ha fatto >1.5% nella sessione precedente, aspettati reversal.
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"""
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from __future__ import annotations
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import sys
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sys.path.insert(0, ".")
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import numpy as np
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import pandas as pd
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from src.data.downloader import load_data
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FEE = 0.001
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INITIAL = 1000
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LEVERAGE = 3
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def run_gap_fade(asset, tf="1h"):
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print(f"\n{'#'*60}")
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print(f" {asset} {tf} — GAP FADE / SESSION REVERSAL")
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print(f"{'#'*60}")
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df = load_data(asset, tf)
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close = df["close"].values
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high = df["high"].values
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low = df["low"].values
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n = len(close)
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split = int(n * 0.7)
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timestamps = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)
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hours = timestamps.dt.hour.values
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session_opens = {
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"asia": 0,
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"eu": 7,
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"usa": 14,
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}
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configs = [
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# (session_name, lookback_hours, entry_thr, hold_hours, stop_pct, name)
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("eu", 7, 0.015, 4, 0.012, "eu_fade_1.5pct"),
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||||
("eu", 7, 0.02, 4, 0.015, "eu_fade_2pct"),
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("eu", 7, 0.01, 6, 0.01, "eu_fade_1pct_6h"),
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("usa", 7, 0.015, 4, 0.012, "usa_fade_1.5pct"),
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||||
("usa", 7, 0.02, 4, 0.015, "usa_fade_2pct"),
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||||
("asia", 8, 0.02, 6, 0.015, "asia_fade_2pct"),
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("eu", 7, 0.025, 3, 0.015, "eu_fade_2.5pct_fast"),
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||||
("usa", 6, 0.015, 3, 0.01, "usa_fade_fast"),
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]
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for session, lookback, entry_thr, hold, stop, name in configs:
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capital = float(INITIAL)
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correct = 0
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total = 0
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daily_trades = {}
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session_hour = session_opens[session]
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for i in range(max(split, lookback + 1), n - hold):
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if hours[i] != session_hour:
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continue
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day = timestamps.iloc[i].strftime("%Y-%m-%d")
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if daily_trades.get(day, 0) >= 1:
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continue
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prev_ret = (close[i] - close[i - lookback]) / close[i - lookback]
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direction = None
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if prev_ret > entry_thr:
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direction = "short" # fade the rally
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elif prev_ret < -entry_thr:
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direction = "long" # fade the dump
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if direction is None:
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continue
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entry = close[i]
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exit_price = close[min(i + hold, n - 1)]
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for j in range(i + 1, min(i + hold + 1, n)):
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if direction == "long":
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if (close[j] - entry) / entry >= stop * 2:
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exit_price = close[j]
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break
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if (entry - close[j]) / entry >= stop:
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||||
exit_price = close[j]
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||||
break
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||||
else:
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if (entry - close[j]) / entry >= stop * 2:
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||||
exit_price = close[j]
|
||||
break
|
||||
if (close[j] - entry) / entry >= stop:
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||||
exit_price = close[j]
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||||
break
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exit_price = close[j]
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if direction == "long":
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trade_ret = (exit_price - entry) / entry
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else:
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trade_ret = (entry - exit_price) / entry
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net = trade_ret * LEVERAGE - FEE * 2 * LEVERAGE
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capital += capital * 0.2 * net
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capital = max(capital, 0)
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total += 1
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if trade_ret > 0:
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correct += 1
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daily_trades[day] = daily_trades.get(day, 0) + 1
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if total < 15:
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continue
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acc = correct / total * 100
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ret = (capital - INITIAL) / INITIAL * 100
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test_days = (n - split) / 24
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test_years = test_days / 365.25
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ann = ((capital / INITIAL) ** (1 / test_years) - 1) * 100 if test_years > 0 and capital > 0 else -100
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dpnl = (capital - INITIAL) / test_days if test_days > 0 else 0
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days_active = len(daily_trades)
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tag = "✅" if acc >= 58 and ann >= 30 else ""
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print(f" {name:25s}: trades={total:4d} acc={acc:.1f}% ret={ret:+.1f}% ann={ann:+.1f}% €/day={dpnl:.2f} active={days_active} {tag}")
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for asset in ["ETH", "BTC"]:
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run_gap_fade(asset)
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