feat(shape): SH01 Shape-ML validato come diversificatore + doc

Validazione dura del solo edge sopravvissuto alla ricerca shape (ML walk-forward
LogisticRegression sulle feature di forma). SH01 config W24 H12 th0.58:
- BTC robusto ovunque (expanding +219%/OOS+42% Sharpe2.72 8-9anni; rolling2y
  +166%/+96%; stress leva2x+slippage OK), ETH/ADA solo expanding, LTC/SOL/XRP no.
- Griglia 5/27 robuste su cresta W24/H8-12 -> overfit moderato, config conservativa.
- Free-lunch: corr +0.08 col MASTER, aggiungerlo migliora OOS (Sharpe 4.33->5.10,
  DD 4.7->4.2%). Diversificatore, non motore standalone. Regge fee 0.20% RT.

SH01 come Strategy (in MODULE_MAP) + run() riproducibile. shape_ml_research esteso
con walk-forward rolling (train_window). Live richiede worker con retraining.
Diario 2026-05-29-shape.md, CLAUDE.md famiglia SHAPE-ML.

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

CLAUDE.md

@@ -183,6 +183,26 @@ equal-weight, leva 2x, cap pairs ~30-35%** (i pairs sono ~57% del rischio; worke
 2 gambe implementato, validato e con feed live su tutte e 5 le coppie — resta da
 verificare liquidità/fill in esecuzione reale). La confluenza multi-TF è stata SCARTATA (overfit).
 
+**Pattern del segnale per FORMA (branch `shape_patterns`, 2026-05-29).** Esplorate 5 famiglie
+di *shape forecasting* con agenti paralleli su harness onesto (`scripts/analysis/shape_lab.py`:
+analog kNN causale, no-look-ahead verificato). **4/5 sono RUMORE** (riconfermano la dominanza
+mean-reversion): analog kNN sulla forma grezza (solo BTC-overfit), encoding candele
+UP/DOWN/DOJI+body/shadow (hit-rate ~50%), DTW+template geometrici (DTW *peggiora* l'euclidea;
+template overfit), PIP/pivot/zig-zag (0/48 robuste). Vedi `scripts/analysis/shape_*_research.py`.
+- **SH01 Shape-ML** (`scripts/strategies/SH01_shape_ml.py`): UNICO edge. Una LogisticRegression
+  legge 17 feature di forma (body/shadow, rendimenti, pendenza/curvatura, pos max/min, RSI,
+  estensione) e predice il segno del rendimento a H barre in **walk-forward** (scaler+modello
+  solo sul passato, no leakage). Config **W24 H12 th0.58**. A differenza dello squeeze
+  **regge fee 0.20% RT**. Win-rate ~50% → l'edge è nell'**asimmetria**, non nella frequenza.
+  Validazione (`scripts/analysis/shape_ml_validate.py`): BTC robusto OVUNQUE (expanding +219%/
+  OOS +42% Sharpe 2.72 8-9 anni; rolling 2y +166%/+96%; stress 2x+slippage OK), ETH/ADA
+  robusti solo expanding (secondari), LTC/SOL/XRP scartati. Griglia: **5/27 celle robuste su
+  cresta stretta W24/H8-12** → overfit moderato, scelta la config conservativa. **Valore vero:
+  diversificatore** (corr +0.08 col MASTER); aggiungerlo migliora l'OOS del MASTER (Sharpe
+  4.33→5.10, DD 4.7%→4.2%). NON motore standalone. **LIVE: serve worker con retraining
+  periodico** (lo StrategyWorker è a regola fissa) → in `MODULE_MAP` ma non ancora in
+  `strategies.yml`. Diario: `docs/diary/2026-05-29-shape.md`.
+
 **Metodologia obbligatoria per ogni nuova strategia** (per non ripetere l'errore squeeze):
 1. Ingresso eseguibile: direzione e prezzo decisi con dati **fino a `close[i]`**, mai `close[i-1]` con direzione da `i`.
 2. Backtest **NETTO** dopo fee realistiche Deribit (**0.10% RT** taker, non 0.20%) + leva.