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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"""IB01 — Inside Bar Breakout.
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Pattern di compressione a singola candela: quando una barra ha high < prev high
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E low > prev low, il prezzo si sta comprimendo. Al breakout del range della
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inside bar, segui la direzione.
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17% delle candele 15m sono inside bars → frequenza altissima.
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IN:
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- OHLCV DataFrame
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- Parametri: min_consecutive (N inside bars consecutivi),
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volume_filter, breakout_confirm
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OUT:
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- Signal al breakout del range dell'inside bar
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- BacktestResult
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Logica:
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1. Identifica N inside bars consecutivi (compressione)
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2. Quando il prezzo rompe il range → entra nella direzione del breakout
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3. Filtro: volume al breakout > media
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4. Hold fisso
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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.strategies.base import Strategy, Signal
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class InsideBarBreakout(Strategy):
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name = "IB01_inside_bar"
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description = "Inside bar breakout — compressione a singola candela"
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default_assets = ["BTC", "ETH"]
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default_timeframes = ["15m", "1h"]
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fee_rt = 0.002
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def generate_signals(self, df, ts, **params):
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c = df["close"].values
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h = df["high"].values
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l = df["low"].values
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v = df["volume"].values
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n = len(c)
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min_consec = params.get("min_consecutive", 2)
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use_vol = params.get("vol_filter", False)
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min_range_pct = params.get("min_range_pct", 0.002)
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# Volume media
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vol_ma = np.full(n, np.nan)
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for i in range(20, n):
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vol_ma[i] = np.mean(v[i - 20:i])
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signals = []
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consec = 0
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mother_high = 0.0
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mother_low = 0.0
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for i in range(1, n - 1):
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is_inside = h[i] <= h[i - 1] and l[i] >= l[i - 1]
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if is_inside:
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if consec == 0:
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mother_high = h[i - 1]
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mother_low = l[i - 1]
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consec += 1
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else:
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if consec >= min_consec:
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range_pct = (mother_high - mother_low) / mother_low if mother_low > 0 else 0
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if range_pct < min_range_pct:
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consec = 0
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continue
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# Breakout detection sulla barra corrente
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if c[i] > mother_high:
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direction = 1
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elif c[i] < mother_low:
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direction = -1
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else:
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consec = 0
|
||||
continue
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# Volume filter
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if use_vol and not np.isnan(vol_ma[i]):
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if v[i] < vol_ma[i] * 1.2:
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consec = 0
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continue
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signals.append(Signal(
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idx=i, direction=direction, entry_price=c[i],
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metadata={"consec": consec, "range_pct": round(range_pct * 100, 3)},
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))
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consec = 0
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return signals
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if __name__ == "__main__":
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strategy = InsideBarBreakout()
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configs = [
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("2ib", {"min_consecutive": 2}),
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("3ib", {"min_consecutive": 3}),
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("4ib", {"min_consecutive": 4}),
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||||
("2ib+vol", {"min_consecutive": 2, "vol_filter": True}),
|
||||
("3ib+vol", {"min_consecutive": 3, "vol_filter": True}),
|
||||
("2ib r>0.3%", {"min_consecutive": 2, "min_range_pct": 0.003}),
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("3ib r>0.3%", {"min_consecutive": 3, "min_range_pct": 0.003}),
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]
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all_results = []
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for label, params in configs:
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for asset in ["BTC", "ETH"]:
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for tf in ["15m", "1h"]:
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for hold in [3, 6]:
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r = strategy.backtest(asset, tf, hold=hold, **params)
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if r and r.trades >= 30:
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r.strategy_name = f"IB01 {label} h={hold}"
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all_results.append(r)
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all_results.sort(key=lambda r: r.accuracy, reverse=True)
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print(f"\n{'=' * 120}")
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print(f" IB01 INSIDE BAR BREAKOUT — TOP 20")
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print(f"{'=' * 120}")
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for r in all_results[:20]:
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r.print_summary()
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if all_results:
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all_results[0].print_yearly()
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