diff --git a/docs/diary/2026-06-13-ledger-vs-backtest-report.md b/docs/diary/2026-06-13-ledger-vs-backtest-report.md
new file mode 100644
index 0000000..63ff975
--- /dev/null
+++ b/docs/diary/2026-06-13-ledger-vs-backtest-report.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# 2026-06-13 — Report ricorrente LEDGER REALE vs BACKTEST (il gate per scalare)
+
+## Perché
+
+Domanda dell'utente: "come cresco il capitale a 12k". Risposta: il prerequisito
+prima di mettere soldi veri è che il **ledger reale combaci col backtest** —
+soprattutto lo slippage del 15m appena deployato. Questo report rende quel gate
+un dato osservabile, non un'opinione.
+
+Insight chiave: per gli sleeve eseguiti (6 fade 15m, DIP01, 6 pairs, SH01) il
+**sim del worker == backtest canonico PER COSTRUZIONE** (validato). Quindi
+"reale vs backtest" = "reale vs sim" = la **fuga di esecuzione**: slippage +
+fee reali vs assunte + effetti netting/phantom/sim_fallback.
+
+## Cosa misura
+
+`scripts/analysis/ledger_vs_backtest.py` (read-only: solo trades.jsonl +
+status.json, nessuna rete → affidabile in cron):
+- PnL realizzato sim vs reale (Σ e per-trade) → **LEAKAGE** € e per-trade (bottom line)
+- slippage ingressi (REAL_OPEN) e uscite-a-mercato (REAL_CLOSE; escluse le uscite
+  da TP resting, fill maker al livello = no slippage)
+- fee reali vs assunte (0.10% RT)
+- trade `sim_fallback` (reale mai eseguito/fillato) = quota NON coperta dal reale
+- ledger per-sleeve: real_capital vs capital (sim)
+- **verdetto** 🟢/🟡/🔴: <10 trade = campione piccolo; leakage basso+slippage ≤15bps
+  = verde (si può pensare a scalare); slippage >40bps = rosso (edge erode, NON scalare)
+
+## Clean-start (importante)
+
+Una finestra mobile pura includerebbe l'**incidente testnet pre-fix**: a 7g il
+report dà sim +82 vs reale +5 (🔴) — ma è gonfiato dai +4% FANTASMA che il sim
+bookava e il reale no, prima di TP_PHANTOM (v1.1.23), netting (v1.1.25) e
+ribilancio-conservativo (v1.1.31). Lo scheduler usa **`--since 2026-06-13`** →
+accumula SOLO dati post-fix, e diventa statisticamente significativo coi giorni.
+Finestra pulita oggi: 1 trade, leakage +0.07, slippage ingresso 12-29 bps.
+
+## Scheduling
+
+Cron host (come reconcile/hourly_report), **giornaliero 08:30 UTC**:
+`ledger_vs_backtest.py --since 2026-06-13 --telegram` → Telegram + log in
+`~/port06_ledger_vs_backtest.log`. Invio verificato.
+
+## Come usarlo
+
+Quando il campione supera ~10-20 trade reali e il verdetto è 🟢 stabile per
+qualche giorno (leakage per-trade piccolo, slippage medio ≤15 bps), allora il
+15m regge l'esecuzione e si può passare da testnet a piccolo reale → poi scalare.
+Se resta 🔴/🟡, l'edge si erode sui fill e NON va scalato: prima si capisce dove
+perde (slippage ingressi? uscite a mercato? sim_fallback frequenti?).
diff --git a/scripts/analysis/ledger_vs_backtest.py b/scripts/analysis/ledger_vs_backtest.py
new file mode 100644
index 0000000..d8c1d25
--- /dev/null
+++ b/scripts/analysis/ledger_vs_backtest.py
@@ -0,0 +1,173 @@
+"""Report ricorrente LEDGER REALE vs BACKTEST — il gate per scalare il capitale.
+
+Per gli sleeve ESEGUITI (6 fade 15m, DIP01, 6 pairs, SH01) il sim del worker ==
+backtest canonico PER COSTRUZIONE (validato: validate_worker_pairs, parity test).
+Quindi "reale vs backtest" = "reale vs sim" = la **fuga di esecuzione**: slippage
+sugli ingressi/uscite + fee reali vs assunte + effetti netting/phantom/sim_fallback.
+È il numero che dice se l'edge SOPRAVVIVE ai fill veri — la condizione per passare
+da testnet/piccolo a capitale serio.
+
+Cosa misura (finestra mobile, default 7g) leggendo SOLO i trades.jsonl + status.json
+(nessuna rete → affidabile in cron):
+  - PnL realizzato sim vs reale (Σ e per-trade) -> LEAKAGE € e % (la bottom line)
+  - slippage ingressi (REAL_OPEN.slippage_bps) e uscite (REAL_CLOSE.slippage_bps)
+  - fee reali vs assunte (0.10% RT)
+  - trade sim_fallback (reale mai eseguito/fillato) = quota NON coperta dal reale
+  - ledger per-sleeve: real_capital vs capital (sim)
+Verdetto: leakage per-trade piccolo e stabile -> verde (si puo' pensare a scalare).
+
+    uv run python scripts/analysis/ledger_vs_backtest.py            # stampa
+    uv run python scripts/analysis/ledger_vs_backtest.py --days 14  # finestra 14g
+    uv run python scripts/analysis/ledger_vs_backtest.py --telegram # + invio Telegram
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import sys
+from datetime import datetime, timedelta, timezone
+from pathlib import Path
+from statistics import median
+
+PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
+sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
+
+PAPER = PROJECT_ROOT / "data" / "portfolio_paper"
+ASSUMED_FEE_RT = 0.001          # 0.10% RT assunto dal backtest
+GREEN_BPS, YELLOW_BPS = 15.0, 40.0   # soglie slippage medio per-lato (verdetto)
+
+
+def _parse_ts(s: str) -> datetime | None:
+    try:
+        t = datetime.fromisoformat(s.replace("Z", "+00:00"))
+        return t if t.tzinfo else t.replace(tzinfo=timezone.utc)
+    except Exception:
+        return None
+
+
+def collect(days: int, since: datetime | None = None) -> dict:
+    # since (clean-start) ha priorita' sulla finestra mobile: lo scheduler parte
+    # dal 2026-06-13 (post-fix TP_PHANTOM/netting/ribilancio) cosi' accumula SOLO
+    # dati puliti; una finestra mobile pura includerebbe l'incidente testnet pre-fix
+    # (sim +82 vs reale +5: +4% fantasma che il sim bookava e il reale no).
+    cut = since or (datetime.now(timezone.utc) - timedelta(days=days))
+    entries, exits, closes = [], [], []
+    for f in sorted(PAPER.glob("*/trades.jsonl")):
+        wid = f.parent.name
+        for line in f.read_text().splitlines():
+            try:
+                e = json.loads(line)
+            except Exception:
+                continue
+            tt = _parse_ts(e.get("ts", ""))
+            if tt is None or tt < cut:
+                continue
+            ev = e.get("event")
+            if ev == "REAL_OPEN":
+                entries.append((wid, e))
+            elif ev in ("REAL_CLOSE", "REAL_CLOSE_PAIR"):
+                exits.append((wid, e))
+            elif ev == "CLOSE":
+                closes.append((wid, e))
+    return {"entries": entries, "exits": exits, "closes": closes}
+
+
+def _stats(vals: list[float]) -> dict:
+    if not vals:
+        return {"n": 0, "mean": 0.0, "med": 0.0, "p90": 0.0, "max": 0.0}
+    s = sorted(vals)
+    return {"n": len(s), "mean": sum(s) / len(s), "med": median(s),
+            "p90": s[min(len(s) - 1, int(0.9 * len(s)))], "max": s[-1]}
+
+
+def analyze(days: int, since: datetime | None = None) -> dict:
+    d = collect(days, since)
+    # slippage ingressi/uscite (bps); fee reali ingresso
+    open_slip = [abs(e.get("slippage_bps") or 0.0) for _, e in d["entries"]]
+    exit_slip = [abs(e.get("slippage_bps") or 0.0) for _, e in d["exits"]
+                 if e.get("real_fill") is not None]   # null = uscita da TP resting (no slip)
+    open_fee = [e.get("fee_usd") or 0.0 for _, e in d["entries"]]
+
+    # PnL realizzato sim vs reale dai CLOSE (la verita' contabile guidata da real_truth)
+    real_closes = [e for _, e in d["closes"] if e.get("pnl_source") == "real"]
+    fallback = [e for _, e in d["closes"] if e.get("pnl_source") == "sim_fallback"]
+    sim_sum = sum(e.get("sim_pnl") or 0.0 for e in real_closes)
+    real_sum = sum(e.get("real_pnl") or 0.0 for e in real_closes)
+    per_trade_gap = [(e.get("sim_pnl") or 0.0) - (e.get("real_pnl") or 0.0) for e in real_closes]
+
+    # ledger per-sleeve: real vs sim (solo worker eseguiti = con REAL_OPEN nella storia)
+    executed = {wid for wid, _ in d["entries"]}
+    ledger = []
+    for wid in sorted(executed):
+        sp = PAPER / wid / "status.json"
+        if not sp.exists():
+            continue
+        st = json.loads(sp.read_text())
+        cap, rc = st.get("capital"), st.get("real_capital")
+        if cap is not None and rc is not None:
+            ledger.append((wid, cap, rc, rc - cap))
+
+    return {"days": days, "since": since,
+            "open_slip": _stats(open_slip), "exit_slip": _stats(exit_slip),
+            "open_fee_mean": (sum(open_fee) / len(open_fee)) if open_fee else 0.0,
+            "n_real": len(real_closes), "n_fallback": len(fallback),
+            "sim_sum": sim_sum, "real_sum": real_sum,
+            "leak_total": sim_sum - real_sum,
+            "leak_per_trade": (sum(per_trade_gap) / len(per_trade_gap)) if per_trade_gap else 0.0,
+            "ledger": ledger}
+
+
+def verdict(a: dict) -> tuple[str, str]:
+    avg_slip = (a["open_slip"]["mean"] + a["exit_slip"]["mean"]) / 2
+    if a["n_real"] < 10:
+        return "🟡", f"campione PICCOLO ({a['n_real']} trade reali): non concludere ancora"
+    if avg_slip <= GREEN_BPS and abs(a["leak_per_trade"]) < 0.30:
+        return "🟢", "leakage basso e stabile: reale ~ backtest"
+    if avg_slip <= YELLOW_BPS:
+        return "🟡", "leakage moderato: tenere d'occhio prima di scalare"
+    return "🔴", "leakage ALTO: l'edge si erode sull'esecuzione, NON scalare"
+
+
+def render(a: dict) -> str:
+    flag, msg = verdict(a)
+    win = f"da {a['since']:%Y-%m-%d}" if a.get("since") else f"finestra {a['days']}g"
+    L = [f"LEDGER REALE vs BACKTEST — {win}  {flag}",
+         f"  {msg}",
+         f"  trade reali: {a['n_real']}  | sim_fallback (reale mai fillato): {a['n_fallback']}",
+         f"  PnL realizzato: sim {a['sim_sum']:+.2f}  reale {a['real_sum']:+.2f}  "
+         f"-> LEAKAGE {a['leak_total']:+.2f} ({a['leak_per_trade']:+.3f}/trade)",
+         f"  slippage ingressi (bps): media {a['open_slip']['mean']:.1f} "
+         f"med {a['open_slip']['med']:.1f} p90 {a['open_slip']['p90']:.1f} max {a['open_slip']['max']:.1f}  "
+         f"(n={a['open_slip']['n']})",
+         f"  slippage uscite  (bps): media {a['exit_slip']['mean']:.1f} "
+         f"med {a['exit_slip']['med']:.1f} max {a['exit_slip']['max']:.1f}  (n={a['exit_slip']['n']}; "
+         f"escluse uscite da TP resting)",
+         f"  fee reale media ingresso: ${a['open_fee_mean']:.4f}"]
+    if a["ledger"]:
+        L.append("  ledger per-sleeve (sim -> reale, Δ):")
+        for wid, cap, rc, dlt in a["ledger"]:
+            short = wid.replace("_reversion", "").replace("_fade", "").replace("_bollinger", "")[:30]
+            L.append(f"    {short:30} {cap:7.2f} -> {rc:7.2f}  {dlt:+.2f}")
+    return "\n".join(L)
+
+
+def main() -> int:
+    days = 7
+    since = None
+    if "--days" in sys.argv:
+        days = int(sys.argv[sys.argv.index("--days") + 1])
+    if "--since" in sys.argv:
+        since = _parse_ts(sys.argv[sys.argv.index("--since") + 1] + "T00:00:00+00:00")
+    a = analyze(days, since)
+    text = render(a)
+    print(text)
+    if "--telegram" in sys.argv:
+        from src.live.telegram_notifier import send_telegram
+        from src.version import APP_VERSION
+        send_telegram(f"📒 <b>LEDGER vs BACKTEST</b> <code>v{APP_VERSION}</code>\n<pre>{text}</pre>")
+        print("[telegram] report inviato")
+    flag, _ = verdict(a)
+    return 0 if flag == "🟢" else 1
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())