Commit Graph

7 Commits

Author SHA1 Message Date
Adriano cff0d08fca feat(risk): filtro trend per alzare Acc e ridurre DD + modello portafoglio
Filtro opzionale trend_max/ema_long su tutte le fade (MR01/MR02/MR03/MR07):
salta i segnali quando |close-EMA200|/ATR supera la soglia (non fadare un trend
o crollo estremo). Con trend_max=3.0 (default in strategies.yml): accuratezza su
e DD giu' su 7/8 sleeve, drastico su ETH (MR01 71->26%, MR02 42->25%,
MR03 66->34%, MR07 46->21%); edge OOS confermato. MR03 BTC: filtro disattivo
(unico sleeve dove peggiora entrambe).

Scartate come non robuste: vol-target sizing e skip-alta-volatilita' (peggiorano
sia Acc che DD). Aggiunto modello di portafoglio equipesato su sotto-conti
indipendenti: DD aggregato ~14% full / ~10% OOS sul paniere di 8 sleeve, contro
20-70% del singolo -> vera leva anti-drawdown.

Banco di prova: scripts/analysis/risk_improvements.py, risk_portfolio.py.
Helper trend_distance() in fade_base. CLAUDE.md e diario aggiornati.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-28 23:47:52 +02:00
Adriano 21d3ba609d feat(strategie): 3 nuove fade mean-reversion validate OOS fee-aware (MR02/MR03/MR07)
Trovate e promosse 3 strategie con edge netto distinto da MR01, stessa
metodologia (ingresso close[i], netto fee 0.10% RT + leva 3x, OOS ultimo 30%,
robustezza su griglia + sweep fee 0.00-0.20%):

- MR02 Donchian Fade: fade rottura canale H/L, TP al centro. BTC +172% OOS.
- MR03 Keltner Fade: canale ATR su EMA (indipendente da Bollinger). BTC +112%.
- MR07 Return Reversal: fade movimento di barra estremo (z dei rendimenti). BTC +105%.

Tutte positive netto OOS su entrambi gli asset e su tutto lo sweep fee, anche
0.20% RT pessimista (validate anche via oos_validation live-path). Scartate
MR04 (= MR01 riparametrizzato), MR05 (ADX non robusto), MR06 (RSI2 ETH neg).

Base condivisa fade_base.FadeStrategy (backtest intrabar TP/SL/max_bars).
Aggiunte a strategy_loader e strategies.yml (BTC+ETH 1h). Ricerca in
strategy_research_v2.py. Diario e CLAUDE.md aggiornati.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-28 23:26:21 +02:00
Adriano Dal Pastro 9879b46688 refactor(strategie): tieni solo MR01 mean-reversion, squeeze -> waste
L'analisi out-of-sample fee-aware ha dimostrato che l'intera famiglia
squeeze-breakout (SQ01-04, MT01, ML01, AD01, CM01, PD01) non ha edge:
le accuratezze storiche 76-82% erano un artefatto di look-ahead (ingresso
a close[i-1] con direzione decisa da close[i]). Sotto ingresso onesto a
close[i] e fee reali tutte perdono, anche a fee zero.

- nuova MR01_bollinger_fade (mean-reversion): edge netto validato OOS,
  robusto su griglia parametri e fino a 0.20% fee RT. BTC 1h n50 k2.5: +201% OOS, DD 15%
- 9 strategie squeeze spostate in scripts/waste/
- strategy_loader + strategies.yml: solo MR01 (BTC/ETH 1h)
- signal_engine.train: validazione OOS (accuratezza test + signal precision)
- scripts/analysis/strategy_research.py: harness di ricerca fee-aware

NOTA: lo StrategyWorker va aggiornato per usare gli exit TP/SL passati in
metadata prima di tradare MR01 dal vivo (ora esce solo a hold_bars/stop fisso).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-28 20:22:11 +00:00
Adriano Dal Pastro 8fd2c16cac fix(live): MT01 usa trend 1h live da Cerbero, non dal parquet statico
Il paper trader restava a zero trade: il feed Cerbero era fermo a
mezzanotte (bug end_date lato cerbero-mcp, poi risolto) e MT01 leggeva
il trend 1h da un parquet statico, di fatto congelandolo (gap ~15h sul
bar corrente). Ora il runner fa fetch 1h live per le strategie MTF e lo
passa a generate_signals via il parametro df_1h (fallback al parquet se
assente). Aggiornati CLAUDE.md, README e diario 2026-05-28.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-28 15:30:26 +00:00
Adriano d39c75b103 feat(strategy4): PD01 82.5%/DD2.9%, AD01 81.2%, CM01 81.9% — tutte battono SQ02
Nuove strategie che battono SQ02 (79.7% acc, DD 6.5%):
- PD01 price-volume divergence: 82.5% acc, DD 2.9%, worst year 80%
- CM01 cross-market momentum: 81.9% acc, DD 2.7%
- AD01 adaptive squeeze threshold: 81.2% acc, DD 3.4%
- MT01 (già committato): 82.7% acc, DD 5.9%

Tutte testate su BTC e ETH, 15m e 1h, 9 anni, con fee 0.2% RT.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-28 01:13:17 +02:00
Adriano f42fec9fac feat(strategy4): MT01 squeeze+MTF 82.7% acc — batte SQ02, 6 strategie scartate
Nuova strategia MT01: squeeze 15m + momentum EMA 1h
  BTC 15m: 82.7% acc, 503 trades, DD 5.9%, 9/9 anni, worst 72%
  ETH 15m: 81.2% acc, 404 trades, DD 2.9%, 9/9 anni, worst 73%

Strategie testate e scartate (waste W23-W28):
  IB01 inside bar (58.7%, no edge)
  DC01 donchian (48%, sotto random)
  SB01 retest (52%, no edge)
  MR01 mean reversion RSI (62.9%, DD 29%)
  VO01 volume spike (64.2%, DD 34%)
  HY01 squeeze+MR (64.6%, DD 14.5%)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-28 00:38:11 +02:00
Adriano 0e47956f7a refactor: riorganizzazione script — Strategy ABC, folder strategies/waste/analysis
- src/strategies/base.py: Strategy ABC con Signal, BacktestResult, YearlyStats
- src/strategies/indicators.py: keltner_ratio, detect_squeezes, ema, atr, rv, corr
- scripts/strategies/: SQ01-SQ04 (squeeze puro/filtri), ML01 (squeeze+GBM)
- scripts/waste/: W01-W22 script scartati + REF originali
- scripts/analysis/: compare, best_yearly, final_report, paper_status
- CLAUDE.md aggiornato con nuova struttura e tabella strategie

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-27 23:01:36 +02:00