Commit Graph

4 Commits

Author SHA1 Message Date
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 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 b79c87e4af feat: multi-strategy paper trader — N strategie in parallelo su testnet
- src/live/multi_runner.py: orchestratore con fetch raggruppato per asset/tf
- src/live/strategy_worker.py: worker indipendente con stato persistente JSONL
- src/live/strategy_loader.py: import dinamico classi Strategy
- strategies.yml: config dichiarativa con defaults e override per strategia
- Docker: container unico, strategies.yml montato come volume read-only
- Supporta hot-add: aggiungi riga YAML + restart, storico intatto
- Ogni strategia: €1000 USDC virtuale, equity tracking, Telegram notify

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-27 23:12:18 +02:00