feat(games): sessioni 2-3 Blind Traders (opzioni/session/grid) + gate PORT06 e tooling reset

- Gioco GRID TRADERS (sessione 3, regola STRATEGIA_GRIGLIA.md): grid_engine
  (backtest causale fee-aware della griglia geometrica), grid_brief (digest
  anonimo per dimensionare la griglia), grid_arena (torneo 100 agenti);
  diario docs/diary/2026-06-10-grid-traders-game3.md
- Gioco OPZIONI: options_engine (BS + skew fittato + DVOL storica),
  options_arena, opt_calibrate (superficie premi REALE da cerbero-bite)
- Gioco SESSION: session_engine/session_arena (pattern orari intraday)
- arena: vincolo GAME_NO_LIVE=1 (vieta pairs e fade zscore/breakout/momentum
  gia' live, coercizione a trend/ma_cross) + normalize del candidato PRIMA
  della valutazione nel hill-climb
- Gate: grid_game_gate (griglia ETH vincitrice vs PORT06, mark-to-market),
  pairs30m_gate (ETH/BTC 30m ridondante col 15m gia' deployato?)
- reset_flatten: flatten one-shot del conto testnet per il reset portafoglio
- .gitignore: data/portfolio_paper_stats/ (stato runtime sleeve paper-only)

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

docs/diary/2026-06-10-grid-traders-game3.md

@@ -0,0 +1,113 @@
+# 2026-06-10 — Gioco "Blind Traders" sessione 3: GRID TRADERS (regola: STRATEGIA_GRIGLIA.md)
+
+## Setup
+
+Terza sessione del gioco dei trader ciechi, con una regola nuova: ogni agente deve
+implementare la strategia descritta in `STRATEGIA_GRIGLIA.md` (grid trading a griglia
+geometrica). 100 agenti (haiku, via Workflow) ricevono SOLO un digest anonimo di due
+serie X/Y (in realtà BTC/ETH, mai rivelato) sul loro timing assegnato
+(25×15m, 20×30m, 20×1h, 15×2h, 12×4h, 8×1d) + 5 archetipi di stile a rotazione
+(prudente / aggressivo / asimmetrico-rialzista / asimmetrico-ribassista / data-driven),
+e propongono la CONFIGURAZIONE della griglia: `range_down/up %`, `grid_levels`,
+`sl_buf`, `tp_buf`, `max_bars`, serie.
+
+Infrastruttura nuova in `scripts/games/`:
+- **`grid_engine.py`** — backtest deterministico, causale, fee-aware della spec:
+  griglia geometrica `ratio=((1+ru)/(1-rd))^(1/L)` costruita sul close di deploy,
+  capitale 1/L per livello (§3.3), buy su attraversamento ↓ di un livello non
+  riempito, sell del livello su attraversamento ↑ del successivo (§5.2), SL sotto
+  il range e TP sopra che liquidano tutto (§6), redeploy a fine episodio
+  (SL/TP/max_bars). **Vincolo break-even §4 implementato alla lettera**: passo
+  ≤ 1.5×costo RT → il motore si rifiuta di partire (`refused`, fitness −2e6);
+  `_normalize` dell'arena riduce i livelli al massimo legale. Fill intrabar lungo
+  il percorso O→L→H→C / O→H→L→C; fee 0.10% RT per round-trip + slippage opzionale.
+- **`grid_arena.py`** — torneo identico alle sessioni 1-2: split 60/20/20
+  TRAIN/VALID/TEST, 90 epoche di hill-climb sul TRAIN, cull del 10% in VALID ogni
+  10 epoche → 10 superstiti; TEST = OOS puro mai ottimizzato.
+- **`grid_brief.py`** — digest anonimo con statistiche per dimensionare una griglia:
+  escursione max/min rolling (w100/500/2000, mediana e p90) e probabilità di fuga
+  da un range ±5/10/20% entro 500 barre.
+
+## Esito
+
+`data/games/grid_result.json` (+ log `grid_tournament.log`). 100/100 spec da agenti
+reali (nessun sostituto random).
+
+- **Alla proposta, 80/100 agenti scelgono X (=BTC)**: dai soli numeri anonimi capiscono
+  che la griglia sopravvive meglio sulla serie meno volatile (escape ±20% in 500 barre:
+  BTC 34.5% vs ETH 53.2% a 1h).
+- **L'evoluzione ribalta la scelta: tutti i 10 superstiti finiscono su Y (=ETH)** —
+  nel periodo VALID/TEST la vol più alta di ETH paga di più i round-trip, e il rischio
+  trend è gestito non dal range stretto ma dalla FORMA della griglia (sotto).
+- **Convergenza fortissima della forma** (9/10 superstiti): griglia **asimmetrica
+  ribassista** — range profondo sotto (−13/−20%), corto sopra (+4/+8%), **livelli al
+  minimo (4)** → passo largo ~4.5-5.5%, SL buffer profondo (5-15%), max_bars lunghi.
+  Tradotto: **compra i dip di ETH in 4 tranche distanziate ~5%, rivendi ogni tranche
+  al rimbalzo di un passo, stop catastrofale a ~−25/−30%**. Il gioco ha ri-scoperto
+  per la terza volta la mean-reversion (qui in forma di dip-buying a tranche), e ha
+  imparato da solo la lezione anti-fee: meglio pochi passi larghi che griglie fitte.
+
+**Vincitore: agente #11, ETH 15m**, griglia −17.1%/+4.6% × 4 livelli, SL buf 12.4%,
+TP buf 4.8%, max 2143 barre. TEST(OOS): **PnL +891% (additivo), win 97%, 38.5
+trade/mese, Sharpe 10.1**. FULL 2018-2026 (include bear 2018 e 2022): +4284%, Sharpe 9.6.
+Stress slippage TEST: 0.05%/lato → 871%, 0.10%/lato → 850% (il passo ~5.4% ⋙ costi).
+
+## Caveat onesti (perché NON è un candidato deploy così com'è)
+
+1. **Il PnL è additivo per-trade e non misura il drawdown UNREALIZED**: l'engine
+   somma i round-trip realizzati; mentre la griglia tiene 4 tranche dentro un
+   drawdown −17%, l'equity vera è sott'acqua (fino a ~−15% di episodio + SL −25/30%
+   quando scatta). Il win-rate 97% è il profilo classico della griglia: tante
+   micro-vincite, perdite rare ma grandi (stessa famiglia di rischio del
+   short-vol/martingala). Per un gate serio servirebbe l'equity curve mark-to-market.
+2. **Long-only su ETH con VALID/TEST 2023-2026** (regime rialzista/oscillante):
+   l'asimmetria −17/+4.6 è anche un fit al regime. Il FULL positivo (bear inclusi)
+   è incoraggiante ma il grosso del PnL resta nei periodi di reversione rialzista.
+3. Le candele flat ETH 15m (14-30%/anno) e i fill intrabar "al livello" condividono
+   i caveat noti del progetto (bias pro-stop-stretti dell'engine intrabar; qui gli
+   stop sono larghi, quindi l'effetto è minore).
+
+## Lezioni
+
+- La spec STRATEGIA_GRIGLIA.md è implementabile in modo causale e onesto; il suo
+  vincolo break-even (§4) è esattamente la "lezione fee" del progetto, e il torneo
+  l'ha confermato spingendo i livelli al minimo (passo massimo).
+- La griglia evoluta è un parente povero delle fade MR già in live: stesso edge
+  (reversione ETH), ma incassato con inventory risk crescente invece che con
+  TP/SL per-trade. Non sostituisce le MR; eventuale interesse solo come variante
+  "a tranche" da gateare con equity mark-to-market (e confronto con MR01/MR02 a
+  parità di rischio) PRIMA di pensarci per il PORT06.
+
+## GATE "si puo' inserire?" (stessa sera) — NO-GO: edge = artefatto delle wick testnet
+
+`scripts/analysis/grid_game_gate.py`: engine **mark-to-market** dedicato (equity
+per barra = capitale + inventario al close, SL gap-aware, flat-skip, fee 0.10% RT),
+metriche standard del progetto + gate PORT06. Primo passaggio ingannevole: standalone
+WINNER 15m FULL Sharpe 5.61 DD 15.8%, corr max coi sleeve 0.34, plateau 16/16,
+e il criterio formale promuoveva il half-size (OOS Sh 10.07->10.12, DD 1.48->1.36).
+MA il breakdown annuale mostrava **+4946% nel 2022** (ETH −70%): impossibile.
+
+**Verifica avversariale decisiva**: il feed Deribit (testnet) e' pieno di **spike
+print** — ETH 15m ha 1064 barre con wick ≥6% sotto i close adiacenti che rientrano
+subito (fino a −19% in 15 minuti; BTC ha spike a −54% nel feb 2024). La griglia
+intrabar compra su quelle wick FINTE e rivende al rimbalzo: free money in sim,
+infillabile dal vivo. Stress **close-only** (fill solo su attraversamento del
+close): WINNER 15m CAGR 1544%->21%, Sharpe 5.61->0.92, OOS +2738%->+32%,
+trades 3803->1156; top3 1h CAGR -1.7%, OOS −18%. **~99% dell'edge vive nelle
+wick.** La versione onesta (Sharpe 0.92, DD 27%) e' molto sotto ogni sleeve
+deployato → **NON inseribile**, in nessuna size.
+
+Lezioni aggiuntive:
+- Il torneo ha massimizzato esattamente l'artefatto: la convergenza su ETH 15m
+  range profondo era la firma del **wick harvesting**, non di un edge.
+- I motori intrabar dei giochi (`grid_engine`, e in misura minore i TP intrabar
+  di `engine.py`) vanno SEMPRE stressati con una variante close-only prima di
+  promuovere qualunque vincitore: aggiungere il check ai prossimi giochi.
+- Gli sleeve in produzione NON sono toccati da questo artefatto nello stesso modo:
+  pairs entra/esce sui close, le fade hanno EXIT-16 close-confirm sullo SL, e
+  soprattutto il ledger REAL-TRUTH usa i fill reali (che gli spike non fillano).
+
+Artefatti: `scripts/games/grid_{engine,arena,brief}.py`, spec agenti in
+`data/games/specs_grid/`, digest `data/games/grid_digests.json`, risultato
+`data/games/grid_result.json`, log `data/games/grid_tournament.log`, gate
+`scripts/analysis/grid_game_gate.py` (param `close_only` per lo stress anti-wick).