docs: monitor loss-guard nel report orario + effetto misurato (stop-loss -67%)

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

CLAUDE.md

@@ -183,6 +183,11 @@ loser; i claim esterni ADX/ATR-ratio non si replicano su queste fade crypto). NB
 sul path LIVE (`spec.params`); il backtest canonico (`build_everything`/regression-lock) NON è filtrato
 → il live farà MEGLIO del backtest sul DD. Ricerca: `scripts/analysis/fade_lossguard_workflow.js`,
 diagnosi `fade_loss_by_regime.py`, diario `docs/diary/2026-06-02-fade-lossguard.md`.
+**Effetto misurato (backtest):** stop-loss fade −67% in numero (1881→621), perdite totali −68%, coda
+−61%→−48% (lo stop-RATE per-trade scende poco, 42→38%: il guard lavora riducendo l'ESPOSIZIONE nel
+regime tossico, non rendendo sicuro ogni trade). **Monitor live:** `hourly_report.py` traccia lo
+stop-rate fade PRIMA/DOPO l'attivazione (14:34 UTC del 2026-06-02) e dà il verdetto su Telegram quando
+il campione DOPO ≥30 (già confermato: stop-rate live PRIMA 42% == backtest 42.1%).
 
 **Portafoglio.** Diversificare su sotto-conti indipendenti equipesati (le 4 strategie
 × BTC/ETH, pos 0.15 ciascuno) abbatte il DD aggregato: ~14% full / ~10% OOS sul

README.md

@@ -287,7 +287,9 @@ sono validati == backtest.
 > `generate_signals`). Il vecchio `MLWorkerWrapper` usava il `SignalEngine` **squeeze scartato** —
 > rimosso. **Loss-guard Hurst (2026-06-02):** le fade saltano i segnali in regime persistente
 > (rolling-Hurst ≥ 0.55), dove si concentrano gli stop-loss — dimezza il drawdown del portafoglio
-> (FULL 4.1%→2.4%). Calcolato dalle sole close, attivo live (`hurst_max` nei params).
+> (FULL 4.1%→2.4%; stop-loss fade −67% in numero, perdite totali −68%). Calcolato dalle sole close,
+> attivo live (`hurst_max` nei params). Il report orario su Telegram **monitora lo stop-rate fade
+> prima/dopo l'attivazione** e dà il verdetto automatico quando il campione è sufficiente.
 
 ### Versione & deploy
 
@@ -311,6 +313,9 @@ uv run python scripts/portfolios/PORT06_master_shape.py
 # Paper trading live a portafoglio
 uv run python -m src.portfolio.runner
 
+# Report orario su Telegram (stato + stop-rate fade prima/dopo loss-guard) — via cron
+uv run python scripts/portfolios/hourly_report.py
+
 # Smoke test del data layer Cerbero v2
 uv run python scripts/analysis/smoke_portfolio.py
 ```