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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 48435f6858 feat(live): worker con exit TP/SL/max_bars per MR01 + doc aggiornata
StrategyWorker ora supporta exit guidati dalla strategia via Signal.metadata
(take-profit alla media / stop-loss ad ATR / time-limit), con fallback al
vecchio hold_bars/stop -2% per strategie senza metadata. Usa fee_rt della
strategia (MR01 = 0.10% RT reale Deribit, non piu' 0.20% hardcoded).
Persistenza di tp/sl/max_bars in status.json per resume.

Re-validato col worker reale (replay finestre mobili 1h, fee 0.10%):
  BTC 1h MR01: +196% OOS, ETH 1h: +251% OOS (nov 2023->mag 2026) — coerente col backtest.

README + CLAUDE.md riscritti: squeeze = artefatto di look-ahead -> waste,
MR01 mean-reversion unica attiva, metodologia anti-look-ahead e fee reali 0.10% RT.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-28 20:46:35 +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 31be1b43aa docs: aggiorna README e CLAUDE.md con strategie MT01/PD01/CM01/AD01
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-28 09:50:58 +02:00
Adriano 56bad4741e docs: aggiorna README e CLAUDE.md con struttura attuale e multi-strategy runner
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-27 23:23:07 +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
Adriano 1617330d10 docs: README.md e CLAUDE.md con documentazione progetto completa
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-27 08:04:21 +02:00