diff --git a/src/data/downloader.py b/src/data/downloader.py
index ab35ffb..79e3d05 100644
--- a/src/data/downloader.py
+++ b/src/data/downloader.py
@@ -32,7 +32,10 @@ ASSETS = {
     },
 }
 
-TIMEFRAMES = ["1m", "5m", "15m", "1h"]
+# NB: "1m" RIMOSSO da download_all (2026-06-12): con MAX_DAYS_PER_REQUEST=1 sono
+# ~3000 richieste/asset — il refresh notturno e' rimasto 10h su BTC. Il 1m si
+# scarica ad-hoc con download_asset("BTC", "1m") quando serve davvero.
+TIMEFRAMES = ["5m", "15m", "1h"]
 
 DERIBIT_RESOLUTION = {"1m": "1", "5m": "5", "15m": "15", "1h": "60"}
 
@@ -45,15 +48,20 @@ def _parquet_path(asset: str, tf: str) -> Path:
     return DATA_DIR / f"{asset.lower()}_{tf}.parquet"
 
 
-def _fetch_deribit(instrument: str, resolution: str, start: str, end: str) -> list[dict]:
+def _fetch_deribit(instrument: str, tf: str, start: str, end: str) -> list[dict]:
+    """Endpoint v2 unificato (2026-06-12): il legacy /mcp-deribit/tools/get_historical
+    e' stato RIMOSSO da cerbero-mcp (404) — il refresh notturno ha skippato in
+    silenzio ogni chunk e scritto parquet troncati al 2018. Il v2 e' lo stesso
+    endpoint usato dal runner live (interval '1h'/'15m'/...)."""
     resp = requests.post(
-        f"{CERBERO_URL}/mcp-deribit/tools/get_historical",
+        f"{CERBERO_URL}/mcp/tools/get_historical",
         headers=CERBERO_HEADERS,
         json={
+            "exchange": "deribit",
             "instrument": instrument,
+            "interval": tf,
             "start_date": start,
             "end_date": end,
-            "resolution": resolution,
         },
         timeout=30,
     )
@@ -84,6 +92,7 @@ def _download_cerbero_range(
             )
     all_candles: list[dict] = []
     max_days = MAX_DAYS_PER_REQUEST[tf]
+    chunks = skipped = 0
     current = datetime.fromisoformat(start_date)
     end = datetime.fromisoformat(end_date)
 
@@ -100,19 +109,29 @@ def _download_cerbero_range(
 
         for attempt in range(3):
             try:
-                candles = _fetch_deribit(instrument, resolution, start_str, end_str)
+                candles = _fetch_deribit(instrument, tf, start_str, end_str)
                 all_candles.extend(candles)
                 break
             except Exception as e:
                 if attempt == 2:
                     print(f"  SKIP {start_str}→{end_str}: {e}")
+                    skipped += 1
                 time.sleep(2 ** attempt)
 
+        chunks += 1
         pbar.update(max_days)
         current = chunk_end
 
     pbar.close()
 
+    # GUARD (2026-06-12): se la maggioranza dei chunk e' stata skippata l'endpoint
+    # e' rotto, non il singolo range — ritornare il parziale farebbe scrivere un
+    # parquet troncato in silenzio (successo: 10h di SKIP e file fermi al 2018)
+    if chunks and skipped > chunks // 2:
+        raise RuntimeError(
+            f"{instrument} {tf}: {skipped}/{chunks} chunk falliti — endpoint rotto? "
+            "NON scrivo dati parziali.")
+
     if not all_candles:
         return pd.DataFrame()
 
@@ -210,6 +229,20 @@ def download_asset(asset: str, tf: str) -> pd.DataFrame:
 
     df = pd.concat(parts).drop_duplicates(subset="timestamp").sort_values("timestamp").reset_index(drop=True)
 
+    # GUARD anti-regressione (2026-06-12): MAI sovrascrivere un parquet buono con
+    # dati che finiscono PRIMA dell'esistente (fase Cerbero vuota per endpoint
+    # rotto = file troncato al 2018 scritto in silenzio; il bootstrap SH01 e i
+    # backtest leggono questi file)
+    if path.exists():
+        try:
+            old_last = int(pd.read_parquet(path, columns=["timestamp"])["timestamp"].max())
+        except Exception:
+            old_last = 0
+        if int(df["timestamp"].max()) < old_last:
+            raise RuntimeError(
+                f"{path.name}: i nuovi dati finiscono PRIMA dell'esistente — "
+                "NON sovrascrivo (endpoint rotto?)")
+
     path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
     df.to_parquet(path, index=False)