research(cross-market): sweep 65-agenti crypto->mercati IB -> fenomeno gap robustissimo ma NON edge

Goal: >=50 agenti, migliore soluzione, diversi mercati e timing, su piu' anni.
Setup: 26 ETF certificati (IB) + BTC/ETH 1h; harness parametrizzato (lead overnight crypto ->
gap/intraday equity, t-incrementale, Sharpe IS/OOS, hit per-anno); workflow 416 config = 52 sweep +
12 verifica avversariale + 1 sintesi = 65 agenti.

RISULTATO: cluster fortissimo crypto-overnight -> GAP apertura equity (tutti i target risk-on).
Migliori: ETH->IWM/QQQ/XLK gap (Sh OOS 2.4-2.5, t 17), BTC->QQQ gap (Sh OOS 2.31, t 15, 9/9 ANNI).
Regge stress 10bps e OOS recente. MA due killer (verificatori concordi):
  1. NON tradabile via ETF (gap gia' all'open) -> serve future overnight (MNQ/MES), fuori dal
     capitale $0.5-2k (margin/liquidazione);
  2. e' RISK-BETA non alpha: finestra-lead ~contemporanea al gap (stesso shock macro), forza solo
     negli anni alta-vol (2022), beta implicito ~37%.
Unico ETF-tradabile (ETH->XLE intraday) crolla a 10bps (0.48->0.15), t 2.38 sotto Bonferroni/416.

VERDETTO: nessun edge proprietario deployabile a basso capitale. Migliore FENOMENO da forward-monitor
= BTC->QQQ gap overnight (9/9 anni). Coerente col soffitto del progetto. Valore: aver classificato il
fenomeno (risk-beta overnight) invece di scambiarlo per alpha.

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

scripts/research/fetch_ib_equities.py

@@ -28,7 +28,9 @@ RAW.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
 
 SECTORS = ["XLK", "XLF", "XLE", "XLV", "XLI", "XLP", "XLY", "XLU", "XLB", "XLRE", "XLC"]
 BROAD = ["SPY", "QQQ", "IWM", "TLT", "GLD", "HYG"]
-UNIVERSE = SECTORS + BROAD
+# espansione "diversi mercati" (intl / bond / credito / commodity / settori extra) per il lead-lag crypto
+BROAD2 = ["DIA", "EFA", "EEM", "FXI", "EWJ", "AGG", "LQD", "IEF", "USO", "SLV", "DBC", "VNQ"]
+UNIVERSE = SECTORS + BROAD + BROAD2
 
 
 def certify(sym: str, df: pd.DataFrame) -> dict: