research(exit-lab): 34 agenti su exit dinamiche → EXIT-16 close-confirm SL PROMOSSO a livello PORT06
23 famiglie esplorate (harness condiviso exit_lab, train/OOS embargo nov-2023, tutto lo storico 1h 2018-2026) + 10 verifiche avversariali + test PORT06. 'Cavalcare il prezzo' non esiste (4a conferma: oltre il TP=media non c'e' coda). Scoperta: lo SL intrabar fisso e' il distruttore di valore n.1 delle fade (stop da wick = falsi negativi). Forma robusta: SL solo su CHIUSURA oltre sl0±0.5·ATR14 — PORT06 FULL Sharpe 6.47→7.84 DD 4.10→2.60, OOS 8.82→10.06. Collaterali: bias gap-through dell'engine sugli stop stretti; ramo -2% del worker morto con sl=0. Diario: docs/diary/2026-06-04-exit-lab.md Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Adriano Dal Pastro
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"""VERIFY EXIT-16 close_confirm_sl — lente OVERFIT/ROBUSTEZZA (avversariale).
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Ipotesi nulla: il risultato e' un artefatto (overfit di cella / di regime / di
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dipendenza dal loss-guard Hurst gia' applicato in cache). Tre test:
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(1) JITTER PARAMETRI: buffer fuori griglia {0.4, 0.6, 0.75, 1.0} + ponte verso la
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base con SL fisso a 3x/4x ATR (no_sl come limite). Il plateau tiene?
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(2) STABILITA' TEMPORALE: train 2018-20 vs 21-22; OOS 2023-11/2025-01 vs
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2025-01/2026-05. Il miglioramento e' in OGNI finestra o concentrato?
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(3) DIPENDENZA HURST (decisivo): rigenero i segnali con hurst_max=None (NESSUN
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loss-guard, NON tocco la cache) e ripeto base-vs-policy. Se senza il guard la
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policy crolla, funziona SOLO grazie al guard -> condizione di validita'.
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"""
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import sys
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from pathlib import Path
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import numpy as np
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import pandas as pd
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sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
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sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[3]))
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import exit_lab # noqa: E402
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from exit_lab import ExitPolicy, simulate, OOS_START_MS, _atr14 # noqa: E402
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import importlib.util
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spec = importlib.util.spec_from_file_location(
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"cc16", str(Path(__file__).resolve().parent / "16_close_confirm_sl.py"))
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cc16 = importlib.util.module_from_spec(spec)
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spec.loader.exec_module(cc16)
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CloseConfirmSl = cc16.CloseConfirmSl
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from src.data.downloader import load_data # noqa: E402
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from src.live.strategy_loader import load_strategy # noqa: E402
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CODES = ["MR01_bollinger_fade", "MR02_donchian_fade", "MR07_return_reversal"]
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ASSETS = ("BTC", "ETH")
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# ---- policy ponte: SL fisso a multiplo di ATR (no_sl come limite) ----
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class WideSlPolicy(ExitPolicy):
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"""SL intrabar spostato a k*ATR oltre sl0 (ponte tra base e no-sl)."""
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name = "wide_sl"
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def __init__(self, ctx, i, d, entry, tp0, sl0, mb, **params):
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super().__init__(ctx, i, d, entry, tp0, sl0, mb, **params)
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self.k = float(params.get("k_atr", 2.0))
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self.atr = ctx["atr14"]
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def levels(self, j: int):
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a = self.atr[j - 1] if np.isfinite(self.atr[j - 1]) else 0.0
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# sl0 e' sotto (long) / sopra (short) l'entry; allarga di k*atr
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sl = self.sl0 - self.k * a if self.d == 1 else self.sl0 + self.k * a
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return self.tp0, sl, 1.0
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def sub(cls, sleeve, g, s, e):
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return simulate(cls, sleeve, g, start_ms=s, end_ms=e)
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def fmt(r):
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if not r:
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return " n/a"
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return (f"ret{r['ret_pct']:>7.0f}% dd{r['dd_pct']:>5.1f} sh{r['sharpe_t']:>5.2f} "
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f"n{r['trades']:>4} bars{r['avg_bars']:>5.1f}")
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def build_signals(hurst_max):
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"""Rigenera sleeve in memoria con hurst_max dato (None = no guard). NON tocca cache."""
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out = {}
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params = dict(trend_max=3.0, ema_long=200, hurst_max=hurst_max, min_tp_frac=0.0015)
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for code in CODES:
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strat = load_strategy(code)
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for asset in ASSETS:
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df = load_data(asset, "1h")
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ts = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)
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sigs = strat.generate_signals(df, ts, **params)
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h = df["high"].values.astype(float)
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l = df["low"].values.astype(float)
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c = df["close"].values.astype(float)
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out[(code, asset)] = {
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"signals": [(int(s.idx), int(s.direction), float(s.metadata["tp"]),
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float(s.metadata["sl"]), int(s.metadata["max_bars"]))
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for s in sigs],
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"open": df["open"].values.astype(float),
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"high": h, "low": l, "close": c,
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"ts_ms": df["timestamp"].values.astype(np.int64),
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"atr14": _atr14(h, l, c),
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}
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return out
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def main():
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data = exit_lab.load_sleeves()
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keys = list(data.keys())
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# ===== TEST 1: JITTER PARAMETRI =====
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print("=" * 100)
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print("TEST 1 — JITTER buffer fuori griglia + ponte WIDE-SL (OOS, dopo 2023-11)")
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print("=" * 100)
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jit_buffers = [0.4, 0.6, 0.75, 1.0]
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all_pos = True
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for (code, asset), sleeve in data.items():
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key = f"{code.split('_')[0]} {asset}"
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base = sub(ExitPolicy, sleeve, {}, OOS_START_MS, None)
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||||
line = f"{key:<10} BASE {fmt(base)}"
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print(line)
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for b in jit_buffers:
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r = sub(CloseConfirmSl, sleeve, {"buffer": b}, OOS_START_MS, None)
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||||
better = r and base and r["sharpe_t"] >= base["sharpe_t"] - 0.10
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all_pos &= bool(better)
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print(f" buf={b:<4} {fmt(r)} {'OK' if better else 'WORSE'}")
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print()
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print(f"JITTER buffer: tutte >= base-0.10 sharpe? {all_pos}\n")
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print("-" * 100)
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print("PONTE WIDE-SL: SL intrabar fisso allargato a k*ATR (k grande -> verso no-sl)")
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print("-" * 100)
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||||
for (code, asset), sleeve in data.items():
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||||
key = f"{code.split('_')[0]} {asset}"
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||||
base = sub(ExitPolicy, sleeve, {}, OOS_START_MS, None)
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||||
print(f"{key:<10} BASE(k=0) {fmt(base)}")
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for k in [1.5, 3.0, 4.0]:
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r = sub(WideSlPolicy, sleeve, {"k_atr": k}, OOS_START_MS, None)
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print(f" k={k:<4} {fmt(r)}")
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print()
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# ===== TEST 2: STABILITA' TEMPORALE =====
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print("=" * 100)
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print("TEST 2 — STABILITA' TEMPORALE (base vs policy buffer=0.5)")
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print("=" * 100)
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ms = lambda d: int(pd.Timestamp(d, tz="UTC").value // 1e6)
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windows = [
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("TRAIN 2018-20", None, ms("2021-01-01")),
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("TRAIN 2021-22", ms("2021-01-01"), OOS_START_MS),
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||||
("OOS 23/11-25/01", OOS_START_MS, ms("2025-01-01")),
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||||
("OOS 25/01-26/05", ms("2025-01-01"), None),
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]
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win_verdict = {w[0]: 0 for w in windows}
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win_total = {w[0]: 0 for w in windows}
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for (code, asset), sleeve in data.items():
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key = f"{code.split('_')[0]} {asset}"
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print(f"\n{key}")
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for wname, s, e in windows:
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b = sub(ExitPolicy, sleeve, {}, s, e)
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p = sub(CloseConfirmSl, sleeve, {"buffer": 0.5}, s, e)
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if b and p:
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win_total[wname] += 1
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# criterio: policy non peggio della base su sharpe (tol 0.15)
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imp = p["sharpe_t"] >= b["sharpe_t"] - 0.15
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win_verdict[wname] += int(imp)
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tag = "OK " if imp else "BAD"
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else:
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tag = "n/a"
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print(f" {wname:<18} base {fmt(b)}")
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print(f" {'':<18} pol {fmt(p)} -> {tag}")
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print("\nPer-finestra (policy >= base-0.15 sharpe):")
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for w in windows:
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wn = w[0]
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print(f" {wn:<18} {win_verdict[wn]}/{win_total[wn]} sleeve OK")
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# ===== TEST 3: DIPENDENZA HURST (DECISIVO) =====
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print("\n" + "=" * 100)
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print("TEST 3 — DIPENDENZA dal loss-guard HURST (DECISIVO)")
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print("Rigenero i segnali con hurst_max=None (NO guard, regime trending incluso).")
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print("Se la policy crolla -> funziona SOLO grazie al guard.")
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print("=" * 100)
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||||
print("Generazione segnali SENZA hurst (puo' richiedere ~1-2 min)...")
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data_nohurst = build_signals(hurst_max=None)
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n_guard = sum(len(s["signals"]) for s in data.values())
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n_nohurst = sum(len(s["signals"]) for s in data_nohurst.values())
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print(f"Segnali totali: con guard {n_guard}, senza guard {n_nohurst} "
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f"(+{n_nohurst - n_guard} segnali in regime trending)\n")
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holds = True
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for region_name, s, e in [("TRAIN", None, OOS_START_MS), ("OOS", OOS_START_MS, None)]:
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print(f"--- {region_name} (segnali SENZA hurst guard) ---")
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||||
for (code, asset), sleeve in data_nohurst.items():
|
||||
key = f"{code.split('_')[0]} {asset}"
|
||||
b = sub(ExitPolicy, sleeve, {}, s, e)
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||||
p = sub(CloseConfirmSl, sleeve, {"buffer": 0.5}, s, e)
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||||
if b and p:
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imp = p["sharpe_t"] >= b["sharpe_t"] - 0.15
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ddimp = p["dd_pct"] <= b["dd_pct"] + 1.0
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holds &= bool(imp)
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tag = "OK " if imp else "POLICY WORSE"
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else:
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tag = "n/a"
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||||
print(f" {key:<10} base {fmt(b)}")
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||||
print(f" {'':<10} pol {fmt(p)} -> {tag}")
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print()
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||||
print(f"TEST 3 verdict: policy regge SENZA il guard (>= base-0.15 sharpe ovunque)? {holds}")
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print("Se False -> la tesi 'SL dannoso' dipende dal guard (condizione di validita').")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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