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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Adriano Dal Pastro
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"""SB01 — Squeeze Breakout con Retest.
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Il problema di SQ01/SQ02: entri al breakout, ma molti breakout sono fakeout.
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Soluzione: aspetta il RETEST. Dopo il breakout, il prezzo spesso torna a
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testare il livello di breakout prima di continuare.
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Più selettivo di SQ02 → meno trade ma più accurati.
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Anti-overfitting: meccanismo strutturale (retest è fenomeno di mercato reale).
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IN:
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- OHLCV DataFrame
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- Parametri: bb_window, sq_threshold, retest_window (quante barre aspettare
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il retest), retest_tolerance (quanto può tornare indietro)
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OUT:
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- Signal al retest confermato (non al breakout iniziale)
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- BacktestResult
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Logica:
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1. Rileva squeeze release (come SQ01)
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2. NON entrare subito — segna direzione e livello di breakout
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3. Nelle N barre successive, aspetta che il prezzo torni verso il livello
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4. Se il prezzo torna nel range di tolleranza e poi rimbalza → ENTRA
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5. Se il prezzo non torna → skip (momentum troppo forte, entry persa)
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6. Se il prezzo sfonda il livello → fakeout confermato, skip
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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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from src.strategies.indicators import keltner_ratio, detect_squeezes
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class SqueezeBreakoutRetest(Strategy):
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name = "SB01_squeeze_retest"
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description = "Squeeze breakout con retest — entra solo dopo pullback confermato"
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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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bb_w = params.get("bb_window", 14)
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sq_thr = params.get("sq_threshold", 0.8)
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retest_window = params.get("retest_window", 8)
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retest_tol = params.get("retest_tolerance", 0.5)
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use_vol = params.get("vol_filter", False)
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kcr = keltner_ratio(c, h, l, bb_w)
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events = detect_squeezes(c, h, l, kcr, sq_thr)
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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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for ev in events:
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brk_idx = ev["idx"]
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if brk_idx + retest_window + 3 >= n or brk_idx < 1:
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continue
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# Direzione breakout
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first_ret = (c[brk_idx] - c[brk_idx - 1]) / c[brk_idx - 1]
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if abs(first_ret) < 0.001:
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continue
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direction = 1 if first_ret > 0 else -1
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breakout_level = c[brk_idx - 1]
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breakout_move = abs(first_ret)
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# Aspetta retest nelle prossime N barre
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retest_found = False
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retest_idx = -1
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for j in range(brk_idx + 1, min(brk_idx + retest_window + 1, n)):
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if direction == 1:
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# Long: il prezzo deve tornare GIÙ verso breakout_level
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pullback = (h[brk_idx] - l[j]) / (h[brk_idx] - breakout_level) if h[brk_idx] > breakout_level else 0
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||||
if pullback >= retest_tol:
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# Tornato abbastanza — ora deve rimbalzare
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if c[j] > breakout_level:
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retest_found = True
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retest_idx = j
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break
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elif c[j] < breakout_level * 0.998:
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# Sfondato sotto → fakeout
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break
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else:
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# Short: il prezzo deve tornare SU verso breakout_level
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pullback = (h[j] - l[brk_idx]) / (breakout_level - l[brk_idx]) if breakout_level > l[brk_idx] else 0
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||||
if pullback >= retest_tol:
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||||
if c[j] < breakout_level:
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retest_found = True
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||||
retest_idx = j
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||||
break
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||||
elif c[j] > breakout_level * 1.002:
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||||
break
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if not retest_found or retest_idx < 0:
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continue
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# Volume filter al retest
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if use_vol and not np.isnan(vol_ma[retest_idx]):
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if v[retest_idx] < vol_ma[retest_idx] * 0.8:
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||||
continue
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signals.append(Signal(
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||||
idx=retest_idx, direction=direction,
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entry_price=c[retest_idx],
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metadata={
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||||
"breakout_idx": brk_idx,
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||||
"retest_bars": retest_idx - brk_idx,
|
||||
"breakout_move": round(breakout_move * 100, 3),
|
||||
},
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||||
))
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||||
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return signals
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||||
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if __name__ == "__main__":
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strategy = SqueezeBreakoutRetest()
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configs = [
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||||
("rt8 tol50%", {"retest_window": 8, "retest_tolerance": 0.5}),
|
||||
("rt6 tol50%", {"retest_window": 6, "retest_tolerance": 0.5}),
|
||||
("rt10 tol50%", {"retest_window": 10, "retest_tolerance": 0.5}),
|
||||
("rt8 tol30%", {"retest_window": 8, "retest_tolerance": 0.3}),
|
||||
("rt8 tol70%", {"retest_window": 8, "retest_tolerance": 0.7}),
|
||||
("rt8 tol50%+vol", {"retest_window": 8, "retest_tolerance": 0.5, "vol_filter": True}),
|
||||
("rt6 tol30%", {"retest_window": 6, "retest_tolerance": 0.3}),
|
||||
("rt12 tol50%", {"retest_window": 12, "retest_tolerance": 0.5}),
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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"SB01 {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{'=' * 130}")
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print(f" SB01 SQUEEZE BREAKOUT RETEST — TOP 25")
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||||
print(f"{'=' * 130}")
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for r in all_results[:25]:
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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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# Confronto con benchmark
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print(f"\n BENCHMARK SQ02: 79.7% acc, 1250 trades, DD 6.5%, 9/9 anni")
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Reference in New Issue
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