research(sweep): 5 thread paralleli — 0 nuovi sleeve, STATARB-RESID LEAD ortogonale+eseguibile

Ricerca onesta su aree inesplorate (harness altlib+xsec_v2_nonmom, tutti i gate incl.
study_family_honest anti-selection-on-holdout). Branch main, nessun impatto live, test 143/143.

1 XSEC low-risk cousins (MAX/idio-vol/Amihud) -> 1 LEAD (IVOL), STAT-MODE, DSR 0.37<0.95
2 XSEC momentum-structure vs XS01            -> tutto REDUNDANT (sostituire XS01 distrugge hold)
3 Meta-allocazione dinamica (4 sleeve)       -> pesi fissi vincono (gia quasi risk-parity)
4 Segnali ortogonali ETH/BTC (2 gambe)       -> STATARB-RESID + DVOLSPREAD LEAD
5 1-gamba a segnale (MACD/RSI/Supertrend/...) -> 0/12 earns_slot (trend=TP01, MR morta, hedge)

LEAD principale STATARB-RESID (mean-rev residuo ETH-b*BTC, OLS rolling, 2 gambe): primo stream
INSIEME ortogonale (corr->book 0.027, beta-mkt 0.013) ED eseguibile a $600 (haircut ~0, NON
STAT-MODE) -> cadono i 2 muri di XS01/opzioni. Resta solo il muro dell'edge (Sharpe 0.84,
DSR 0.929 same-sign <0.95). Causalita+fee verificate dal coordinatore. Forward-monitor, non sleeve.

Soffitto direzionale ~1.3 riconfermato. Diario 2026-06-29-strategy-search-5threads.md, CLAUDE.md agg.

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

tests/test_orthogonal_signals.py

@@ -0,0 +1,83 @@
+"""Test minimali per orthogonal_signals.py — CAUSALITÀ dollar-neutral + dollar-neutrality (beta~0).
+
+Lo scopo è blindare le due proprietà su cui poggia tutto il filone relative-value ETH/BTC:
+  1. l'evaluator dollar-neutral è CAUSALE: pos[i] decisa a close[i] è tenuta SOLO durante la
+     barra i+1 -> una decisione presa all'ultima barra non può toccare il backtest (no look-ahead),
+     e il prefix-check sul segnale combacia con la coda del full.
+  2. la fee è caricata su 2 GAMBE (ETH + BTC).
+  3. dollar-neutrality: un segnale temporizzato sul ratio ha beta di mercato ~0 (ortogonale per
+     costruzione) — il cuore della richiesta (stream scorrelato al book direzionale).
+"""
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+
+ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
+sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research"))
+import orthogonal_signals as o  # noqa: E402
+
+
+def _synthetic_joint(n: int = 60, seed: int = 0) -> pd.DataFrame:
+    ts = pd.date_range("2022-01-01", periods=n, freq="D", tz="UTC")
+    rng = np.random.default_rng(seed)
+    cb = 100 * np.cumprod(1 + rng.normal(0, 0.02, n))
+    ce = 100 * np.cumprod(1 + rng.normal(0, 0.03, n))
+    j = pd.DataFrame({"timestamp": ts.view("int64") // 10**6, "datetime": ts, "cb": cb, "ce": ce})
+    j["r_btc"] = o.al.simple_returns(cb)
+    j["r_eth"] = o.al.simple_returns(ce)
+    j["log_ratio"] = np.log(ce / cb)
+    return j
+
+
+def test_position_held_next_bar_only():
+    """Una posizione nota a close[k] muove SOLO il ritorno della barra k+1 (eseguibile, no leak)."""
+    j = _synthetic_joint()
+    k = 10
+    pos = np.zeros(len(j)); pos[k] = 1.0
+    ev = o.eval_spread(j, pos, fee_side=0.0)
+    nz = np.nonzero(np.abs(ev["net"]) > 1e-12)[0]
+    assert list(nz) == [k + 1], f"posizione a k={k} deve toccare solo k+1, trovato {nz}"
+    expected = j["r_eth"].values[k + 1] - j["r_btc"].values[k + 1]
+    assert abs(ev["net"][k + 1] - expected) < 1e-12
+
+
+def test_last_bar_decision_cannot_leak():
+    """Una decisione presa SOLO all'ultima barra non può influenzare il backtest (è tenuta su una
+    barra i+1 che non esiste) -> net identicamente 0. Guardia anti-look-ahead strutturale."""
+    j = _synthetic_joint()
+    pos = np.zeros(len(j)); pos[-1] = 9.0
+    ev = o.eval_spread(j, pos, fee_side=0.0)
+    assert np.allclose(ev["net"], 0.0)
+
+
+def test_fee_charged_on_two_legs():
+    """La fee è su 2 gambe: ogni Δpos paga fee_side su ETH E su BTC -> costo totale = fee*2*turnover."""
+    j = _synthetic_joint()
+    pos = np.zeros(len(j)); pos[5] = 1.0          # held: entra a 6 (Δ=1), esce a 7 (Δ=1) -> turnover=2
+    f = 0.001
+    ev0 = o.eval_spread(j, pos, fee_side=0.0)
+    evf = o.eval_spread(j, pos, fee_side=f)
+    total_fee = float((ev0["net"] - evf["net"]).sum())
+    assert abs(total_fee - f * 2 * 2) < 1e-12, total_fee
+
+
+def test_prefix_causality_real_signal():
+    """Prefix-check su dati reali: ricostruendo il segnale su un prefisso, la coda combacia col full."""
+    ck = o.causality_spread(o.f_statarb_resid(W=60), tf="1d")
+    assert ck["ok"] and ck["checked"] >= 1, ck
+    ck2 = o.causality_spread(o.f_ratio_mom(L=30), tf="1d")
+    assert ck2["ok"], ck2
+
+
+def test_dollar_neutral_low_market_beta():
+    """Dollar-neutrality: un segnale temporizzato sul ratio ha beta di mercato (50/50 BTC+ETH) ~0.
+    È la proprietà 'ortogonale per costruzione' richiesta dallo studio."""
+    j = o.build_joint("1d")
+    pos = o.f_statarb_resid(W=60)(j)
+    daily = o.spread_daily(j, pos)
+    mkt = o.market_daily()
+    beta, corr = o.beta_to(daily, mkt)
+    assert abs(beta) < 0.10, f"beta di mercato non ~0: {beta}"
+    assert abs(corr) < 0.20, f"corr di mercato troppo alta: {corr}"