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Adriano ce601c4507 feat(live): DIP01 dip-buy come Strategy single-asset (worker via StrategyWorker)
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-29 17:36:32 +02:00
Adriano 2596687679 feat(shape): SH01 Shape-ML validato come diversificatore + doc
Validazione dura del solo edge sopravvissuto alla ricerca shape (ML walk-forward
LogisticRegression sulle feature di forma). SH01 config W24 H12 th0.58:
- BTC robusto ovunque (expanding +219%/OOS+42% Sharpe2.72 8-9anni; rolling2y
  +166%/+96%; stress leva2x+slippage OK), ETH/ADA solo expanding, LTC/SOL/XRP no.
- Griglia 5/27 robuste su cresta W24/H8-12 -> overfit moderato, config conservativa.
- Free-lunch: corr +0.08 col MASTER, aggiungerlo migliora OOS (Sharpe 4.33->5.10,
  DD 4.7->4.2%). Diversificatore, non motore standalone. Regge fee 0.20% RT.

SH01 come Strategy (in MODULE_MAP) + run() riproducibile. shape_ml_research esteso
con walk-forward rolling (train_window). Live richiede worker con retraining.
Diario 2026-05-29-shape.md, CLAUDE.md famiglia SHAPE-ML.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-29 12:31:26 +02:00
Adriano bcccfde9a0 feat(strategie): portafogli master (PORT02/PORT03) + waste delle peggiori (MR03, ROT01)
Crea gli artefatti accorpati e migliorati:
- PORT02_fade_master: 3 fade (MR01/MR02/MR07) x BTC/ETH = 6 sleeve, filtro trend,
  equal-weight daily. DD 8.2% full / 5.9% OOS, Sharpe 3.95/4.09, CAGR ~46%.
- PORT03_all_master: portafoglio MASTER fade+honest (9 sleeve), varianti equal
  (max Sharpe: DD 5.2%/4.7% OOS, Sharpe 3.95/4.42) e 50/50 (min DD 5.1%/4.3%).

Sposta in scripts/waste/ le due peggiori:
- MR03 keltner_fade: fade piu' debole (BTC Sharpe 1.22), ridondante con MR01, il
  filtro trend la peggiorava; rimuoverla MIGLIORA il portafoglio fade.
- ROT01 xsect_rotation: strettamente dominata da ROT02 (stesso meccanismo, ROT02
  meglio su tutto), non usata da alcun portafoglio.

Sganciata MR03 da strategy_loader, strategies.yml e dal motore portafogli
(risk_management.STRATS). La funzione keltner_fade resta in strategy_research_v2
come record. CLAUDE.md aggiornato.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-29 00:21:37 +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 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