feat(live): GridWorker (Price Ladder) SIM/PAPER + validazione replay==backtest — shadow stage 1
Stage 1 dello shadow per il Price Ladder (config finale: BTC 1h range1.5 rd0.20 ru0.06 L6 sl0.10 tp0.03). GridWorker (src/live/grid_worker.py) gira sul feed LIVE e contabilizza l'equity mark-to-market col motore CANONICO grid_mtm (parita' col backtest per costruzione), SENZA piazzare ordini reali (sim/paper). Stato persistente + resume. grid_mtm esteso con param df=None (retro-compatibile: il feed live passa il df; None = _load come prima, gate invariato — BTC ladder 10.8/5.9, PORT06 base 8.18 identici). Validazione validate_grid_worker.py: [A] full-tick == grid_mtm esatto, [B] replay incrementale converge esatto, [C] resume entro la persistenza (4 dec) -> VALIDAZIONE OK. NB SICUREZZA: nessuna modifica a runner/portfolios.yml/_defs -> il sistema mainnet (€500 reali) e' INTATTO; il worker e' inerte finche' non wirato. L'esecuzione REALE (griglia di LIMIT resting su Deribit, fill parziali/episodi) e' lo stage 2-3, dietro testnet + autorizzazione esplicita. Il runner avvia ordini reali solo per kind in (single,ml); kind=grid resta sim per costruzione. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Adriano Dal Pastro
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"""GridWorker — Price Ladder (griglia) live SIM/PAPER, shadow-stage 1.
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Worker live per la strategia Price Ladder (griglia geometrica con regime-gate + SL/TP,
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config vincente del branch price_ladder_research). STAGE 1 = SIM/PAPER: gira sul feed LIVE
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Deribit (stessi dati di decisione degli altri worker) e contabilizza l'equity mark-to-market
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col MOTORE CANONICO `grid_mtm` (parita' col backtest per costruzione), MA non piazza ordini
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reali. Accumula un track record paper per validare live-vs-backtest prima dello shadow reale.
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NON esegue ordini: l'esecuzione reale (griglia di LIMIT resting su Deribit, gestione fill
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parziali/episodi) e' lo STAGE 2, dietro testnet + autorizzazione esplicita (soldi veri,
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siamo su mainnet). Per costruzione il runner avvia ordini reali solo per kind in
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('single','ml'); kind='grid' resta sim.
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Stato persistente (status.json): capital, peak, max_dd, n_trades, last_ts -> resume al restart.
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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from datetime import datetime, timezone
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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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from scripts.analysis.grid_game_gate import grid_mtm
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def _regime_mask(df: pd.DataFrame, ema_n: int, trend_max: float) -> np.ndarray:
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"""Mask CAUSALE 'range-bound' allineata a df (== ladder_search.regime_mask, ma su df live)."""
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c = df["close"].to_numpy(float)
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h = df["high"].to_numpy(float); l = df["low"].to_numpy(float)
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ema = pd.Series(c).ewm(span=ema_n, adjust=False).mean().to_numpy()
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pc = np.roll(c, 1); pc[0] = c[0]
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tr = np.maximum(h - l, np.maximum(np.abs(h - pc), np.abs(l - pc)))
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atr = pd.Series(tr).rolling(14).mean().to_numpy()
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with np.errstate(invalid="ignore", divide="ignore"):
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dist = np.abs(c - ema) / np.where(atr == 0, np.nan, atr)
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m = dist < trend_max
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m[~np.isfinite(dist)] = False
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return m
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class GridWorker:
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KIND = "grid"
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def __init__(self, sid: str, asset: str, params: dict, capital: float,
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work_dir: Path, leverage: float = 3.0, position_size: float = 0.15,
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fee_side: float = 0.0005, notifier=None):
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self.sid = sid
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self.asset = asset
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self.p = dict(params) # tf,range_down,range_up,levels,sl_buf,tp_buf,max_bars,regime,trend_max
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self.leverage = leverage
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self.position_size = position_size
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self.fee_side = fee_side
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self.notifier = notifier
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self.initial_capital = capital
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self.capital = capital
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self.peak = capital
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self.max_dd = 0.0
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self.n_trades = 0
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self.last_ts = ""
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self.work_dir = Path(work_dir)
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self.work_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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self.status_path = self.work_dir / "status.json"
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self.trades_path = self.work_dir / "trades.jsonl"
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self.in_position = False # compat dashboard (la griglia non ha una posizione singola)
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self._load_state()
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def _load_state(self):
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if not self.status_path.exists():
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self._log("INIT", {"capital": round(self.capital, 2), "sid": self.sid})
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return
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s = json.loads(self.status_path.read_text())
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self.capital = s.get("capital", self.initial_capital)
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self.peak = s.get("peak", self.capital)
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self.max_dd = s.get("max_dd", 0.0)
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self.n_trades = s.get("n_trades", 0)
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self.last_ts = s.get("last_ts", "")
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self._log("RESUME", {"capital": round(self.capital, 2), "n_trades": self.n_trades})
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def _save_state(self):
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self.status_path.write_text(json.dumps({
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"sid": self.sid, "kind": self.KIND, "asset": self.asset,
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"capital": round(self.capital, 4), "peak": round(self.peak, 4),
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"max_dd": round(self.max_dd, 4), "n_trades": self.n_trades,
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"in_position": self.in_position, "params": self.p,
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"last_ts": self.last_ts, "ts": datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
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}, indent=2))
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def _log(self, event: str, extra: dict):
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row = {"ts": datetime.now(timezone.utc).isoformat(), "sid": getattr(self, "sid", "?"),
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"event": event, **extra}
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try:
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with open(self.work_dir / "trades.jsonl", "a") as f:
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f.write(json.dumps(row) + "\n")
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except Exception:
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pass
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def tick(self, df: pd.DataFrame):
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"""df = OHLCV live (open/high/low/close[/datetime]) fino ad ora. Ricomputa la griglia
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col motore canonico e aggiorna capital = initial * equity_norm. SIM only (no ordini)."""
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if df is None or len(df) < 40:
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return
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p = self.p
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regime = p.get("regime", "none")
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mask = (_regime_mask(df, p.get("ema_n", 200), p.get("trend_max", 2.0))
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if regime == "range" else None)
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eqd, st = grid_mtm(
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self.asset, tf=p["tf"], range_down=p["range_down"], range_up=p["range_up"],
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levels=p["levels"], sl_buf=p["sl_buf"], tp_buf=p["tp_buf"], max_bars=p["max_bars"],
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pos=self.position_size, lev=self.leverage, fee_side=self.fee_side,
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flat_skip=True, deploy_mask=mask, df=df)
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if eqd is None or len(eqd) == 0:
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return
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new_cap = self.initial_capital * float(eqd.iloc[-1])
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self.capital = max(new_cap, 0.0)
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self.peak = max(self.peak, self.capital)
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if self.peak > 0:
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self.max_dd = max(self.max_dd, (self.peak - self.capital) / self.peak)
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self.n_trades = int(st.get("trades", self.n_trades))
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self.last_ts = str(df.iloc[-1].get("datetime", df.iloc[-1].get("timestamp", "")))
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self._save_state()
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self._log("GRID_MTM", {"capital": round(self.capital, 2), "n_trades": self.n_trades,
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"win": st.get("win"), "stops": st.get("stops"),
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"pnl_source": "sim"})
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return self.capital
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