Il worker valutava il confirm sul prezzo della candela IN FORMAZIONE ad ogni poll,
reintroducendo la wick-sensitivity che EXIT-16 elimina (audit crash ETH 2026-06-05:
2 stop su 3 erano wick-stop che il backtest validato non avrebbe preso in quel
momento). Ora il confirm usa SOLO il close dell'ultima barra completata (riga -1 =
candela in corso finche' now < ts[-1]+bar_ms), buf dall'ATR della stessa barra,
fill al prezzo corrente (~ stress lag_close_exit OK in exit-lab), TP intrabar
invariato. Concausa feed-gap: non mitigabile lato exit (fill reali ~ sim);
entry-guard post-flat TESTATA e BOCCIATA (skippare i segnali dopo barre flat
peggiora tutti gli sleeve ETH: la candela-gap e' l'overshoot che la fade fada).
Aggiunto alert Telegram STALE_FEED (>=2 barre 1h flat -> notifica + gap % al
risveglio, dedup per episodio, solo osservabilita').
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Crash ETH 2026-06-05: SH01 ETH −15.6% su un trade (exit solo a orizzonte, nessuna
protezione). Ricerca con harness dedicato sh01_exit_lab (cache walk-forward, engine
fill gap-aware worse(livello,open), parity esatta con explore_lab, train<=2023-11-01):
ATR intrabar/close-confirm, %, chandelier, breakeven, giveback, loser-timestop,
disaster-cap close+intrabar, swing, vol-regime — NESSUNA passa il gate (ogni stop
stretto rompe BTC, ogni stop largo non tocca la coda ETH; nei crash il fill e' al gap).
Mitigazione: peso famiglia SHAPE 11.8%->5.9% in PORT06 (FULL 6.47->6.43 DD 4.10->3.96,
OOS 8.82->8.58 DD 1.30->1.36) — la prossima coda impatta il conto per meta'.
Regression-lock test aggiornato. Diario: docs/diary/2026-06-05-sh01-sl-research.md
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23 famiglie esplorate (harness condiviso exit_lab, train/OOS embargo nov-2023,
tutto lo storico 1h 2018-2026) + 10 verifiche avversariali + test PORT06.
'Cavalcare il prezzo' non esiste (4a conferma: oltre il TP=media non c'e' coda).
Scoperta: lo SL intrabar fisso e' il distruttore di valore n.1 delle fade
(stop da wick = falsi negativi). Forma robusta: SL solo su CHIUSURA oltre
sl0±0.5·ATR14 — PORT06 FULL Sharpe 6.47→7.84 DD 4.10→2.60, OOS 8.82→10.06.
Collaterali: bias gap-through dell'engine sugli stop stretti; ramo -2% del
worker morto con sl=0. Diario: docs/diary/2026-06-04-exit-lab.md
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Test onesto scripts/analysis/partial_tp_ladder.py: stessi segnali, engine
intrabar fade_base, fee identiche. Il ladder compra win-rate/DD pagando i
winner migliori — stesso profilo del vol-target gia' scartato.
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All'apertura reale il worker piazza un limit reduce-only al TP della strategia
(quota del SOLO worker, prezzo quantizzato al tick); alla chiusura sim cancella
il resting, riconcilia i fill (anche parziali) via get_trade_history per
order_id e chiude a market solo il residuo. real_tp_order_id persistito
(resume-safe). SL resta market-on-poll (deliberato: trigger Deribit = nuovo
order_id al trigger, fill non verificabile; e il rimbalzo sul SL lavora a
favore). Smoke testnet 2 scenari OK (resting+cancel / fill immediato).
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GOAL: limitare le perdite delle fade in regime sfavorevole. Diagnosi (3022 trade): le perdite/stop
si concentrano nel regime PERSISTENTE (hurst>0.55: stop-rate 43% vs 21% anti-persistente), NON in
bassa vol (low-vol e' net positivo). Ricerca web + workflow 11 agenti: l'UNICO meccanismo che riduce
DD senza uccidere l'edge e' il filtro Hurst (ADX, vol-expansion, time-stop, ER, vol-target falliscono
il gate FR01). Test esterni ADX/vol-expansion NON si replicano su queste fade crypto.
TEST DECISIVO PORT06 (gate FR01) SUPERATO: Hurst-skip h<0.55 sulle 6 fade ->
FULL Sharpe 6.62->6.76, FULL DD 4.10%->2.39% (quasi dimezzato), OOS Sharpe 8.89->9.15.
Migliora il portafoglio (a differenza di FR01 che diluiva).
Implementazione: hurst_skip_mask in fade_base.py (rolling-Hurst causale dalle SOLE close -> nessun
feed dati esterno, deployabile inline dal worker) + param hurst_max (default None=off) in
MR01/MR02/MR07. Test: test_hurst_lossguard.py. Default off -> zero impatto su backtest/parita'/live
finche' non attivato.
FIX collaterale: regime_fetcher/regime_lab scrivevano DVOL/funding/feature in data/raw/ ->
inquinavano la discovery asset del backtest (rompeva il regression-lock PORT06). Spostati in
data/regime/ (gitignored). Suite: 54 passed (lock incluso).
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Contributo marginale al MASTER (equal-weight): OOS Sharpe 8.89->8.72 (diluisce),
OOS ret +175%->+156%. Corr FR01 vs MASTER +0.18/+0.23. Sharpe daily-return standalone
~1.85 (non il 3.73 per-trade) -> troppo basso per un PORT06 a 8.89. Ridondanza robusta.
ESITO: search a 100 agenti rigoroso, ma nessuna strategia migliora PORT06. Deploy abbandonato,
resta record di ricerca sul branch.
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Bug di wiring: runner.py avvolgeva lo sleeve SH01 nel MLWorkerWrapper legacy
di multi_runner, che usa SignalEngine (famiglia squeeze ML01 SCARTATA), apre
con Signal nudo ed esce a hold_bars=3 con tick() propria. Risultato: lo sleeve
"SH01" del portafoglio live NON eseguiva SH01_shape_ml (generate_signals mai
chiamata) e il fix horizon-exit era in un ramo morto -> SH01 continuava a
chiudere a hold_limit/3.
Fix: SH01 (kind="ml") gira come StrategyWorker normale. SH01_shape_ml.
generate_signals fa il walk-forward internamente ad ogni tick ed emette
metadata.max_bars=H=12 -> exit via StrategyWorker.tick (orizzonte H, fix
applicato). Rimosso l'import/uso di MLWorkerWrapper e il blocco train esterno.
ml_wf_entries ha train_min=4000 (>=4000 barre 1h per produrre segnali):
aggiunto _ML_LOOKBACK_DAYS=365 cosi gli asset di sleeve ml fetchano >=365g
(~8760 barre), senza dipendere dal fetch 440g di TSM01/ROT02. generate_signals
su 365g: 0,17-0,24s (logit) -> trascurabile sul poll 60s.
Test: test_build_ml_sh01_is_plain_strategyworker (StrategyWorker + strategy
SH01_shape_ml + niente engine squeeze). Suite: 51 passed.
Stato live: SH01 BTC/ETH flat -> contatori resettati (capitale preservato),
trade squeeze archiviati. Rebuild+recreate: 14 worker RESUME puliti, healthy.
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Due correzioni emerse da close live con win=True ma pnl<0.
1) Metrica win lorda -> netta. _close_position contava is_win=trade_return>0
(lordo), gonfiando l'accuracy: un take-profit colpito con mossa < fee RT
risultava "win" pur perdendo. 51 close live: 39 win (76,5%) -> 13 falsi win
-> accuracy netta reale 52,9%. Fix: is_win = net > 0. Capitale/PnL erano
già corretti (netti). Contatori persistiti riconciliati a parte (MR01/DIP01
BTC 7->1).
2) Filtro edge-minimo min_tp_frac. I 13 falsi win erano tutti MR01/DIP01 BTC in
regime piatto: TP (la media) entro il costo round-trip -> perdenti garantiti.
Aggiunto param min_tp_frac (default 0.0=off) a tutte e 4 le fade (MR01 banda,
MR02 midpoint, MR07 ATR, DIP01): salta i segnali col TP entro la soglia.
Non si "allarga" il TP (rischierebbe di perdere di piu'): si evita la trade.
Cablato live a 0.0015 (1,5x fee) in _defs.py.
Validazione backtest BTC+ETH 1h: neutro su tutte le fade (0-1 trade rimossi,
pnl invariato o +leggero su DIP01). I micro-scalp sotto-fee non esistono nello
storico -> artefatto del regime attuale. Filtro puro-upside.
Test: test_win_net_of_fees.py, test_min_tp_frac.py (monotonia + gap > soglia +
default-off invariato). Suite: 50 passed.
NB deploy: il sorgente e' COPY nell'immagine, non montato -> serve
`docker compose up -d --build`, non un semplice restart (vale anche per il fix
SH01 horizon-exit, andato live solo con questo rebuild). Volume ./data persiste,
14 worker in RESUME puliti.
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Tre alternative di uscita misurate su MR02 (fee-aware) vs baseline TP=centro canale:
- 15m "scalp": piu' PnL lordo ma fragile a fee/slippage (DD esplode a 0.20%).
- trailing/TP dinamico: win-rate 48%->36%, azzera l'edge (let-it-run = continuazione).
- TP-ATR: TP stretto m=0.5 -> win 77% ma edge ~0 (trappola scalping); nessun
multiplo ATR batte il centro su avg/trade e Sharpe (FULL+OOS, BTC/ETH).
Verdetto: TP=centro canale e' ottimale (target adattivo alla struttura, gia'
scalato alla vol). Design blindato. Nota: win-rate alto != edge.
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~43h di paper trading: 10 trade chiusi (9W/1L, +EUR0.40 realizzato), 3 aperti,
equity MtM EUR1000.36, max DD 0.40%. Check: 0 anomalie (net=gross-fee, win
coerente, fee incluse), uscite pairs conformi a z_exit=0.75, riconciliazione
ledger spiegata (timing rebal). Campione a livello rumore ma sistema sano e
fedele al backtest.
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Conclusioni-only (codice testato e scartato, non conservato): perche' non
funzionano, cosi' da non ri-testarle.
- Opzioni: overlay PORT06 / OH01 direzionale / OH02 credit-spread / V5 debit
spread (Casario) / V4 box. Nessun edge nuovo: trend e MR gia' catturati 50-100x
meglio dai perp; VRP contro chi compra, code grasse contro chi vende.
- TA: SMA pullback / ORB / weakness rectangle -- tutte continuazione, negative
anche a fee 0. Flip al fade: 2/3 segno positivo ma = MR01/MR02 inferiori, WR
rumore. Riconferma: solo mean-reversion paga.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
ROT02 concentrava il book su 2 soli asset (DD 40%). top_k=3 dimezza quasi il DD
(40% -> 26%) e ALZA il ritorno full (+1095 -> +1303%, ret/DD da 27 a 50). Il
vol-target abbassa il DD ma sacrifica ritorno (de-leverage) -> tenuto top_k=3
senza VT. Caveat: OOS di ROT02 cala (+98 -> +68%, DD 12 -> 14%), ma il portafoglio
MASTER migliora lo Sharpe full (3.95 -> 4.23). Applicato a ROT02_dual_momentum.py
e a _rot_daily_equity (usata da PORT01/PORT03). Docstring/CLAUDE/diario aggiornati.
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combine_portfolio.py: costruisce l'equity giornaliera di tutte le sleeve (8 fade +
3 honest) su indice comune 2021-2026, misura la correlazione cross-famiglia e
confronta i portafogli FULL/OOS (ret, CAGR, DD, Sharpe).
Risultato: le due famiglie sono quasi scorrelate (corr ~0.05). Combinarle migliora
il rischio/rendimento: equal-weight 11 sleeve -> DD 6.1% full / 4.6% OOS, Sharpe OOS
4.46 (vs honest-only 12% DD / 2.23 e fade-only 8.6% DD / 4.14), CAGR ~43% mantenuta.
Il 50/50 fra famiglie da' il DD piu' basso (5.5% full / 4.0% OOS). Diario 2026-05-29
e nota CLAUDE.md aggiornati.
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Integra il lavoro su branch strategy_free, indipendente dalle strategie oneste
(DIP/TR/ROT/PORT) gia' su main: nessun file in comune, merge pulito.
- 3 nuove fade mean-reversion validate OOS fee-aware: MR02 Donchian fade,
MR03 Keltner fade, MR07 Return reversal (+ base condivisa fade_base).
- Filtro trend (trend_max/ema_long) su tutte le fade: alza Acc e riduce DD
(drastico su ETH), edge OOS confermato; modello portafoglio equipesato.
Obiettivo: alzare Acc, ridurre DD, migliorare PnL. Leve oneste, no tuning per-anno.
- ROT02: overlay absolute-momentum (cash se BTC<SMA100) su ROT01. Domina su tutte
le metriche: FULL +679->+1095%, OOS +44->+98%, DD 53->40%.
- DIP01 market-gate (variante low-DD): alza Acc (ETH 52->57, SOL 49->52) e dimezza
il DD (ETH 53->23), al costo di PnL. De-risking opzionale; su BTC il gate va evitato.
- PORT01: portafoglio equal-weight giornaliero delle 3 sleeve anti-correlate
(DIP01+TR01+ROT02). DD 12% (sotto ogni sleeve), CAGR 45%, 2022 bear -1% (era -30%).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
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Ricerca onesta post-squeeze su 8 crypto (2018-2026), engine fee-aware con
ingresso eseguibile a close[i], uscita TP/SL intrabar, OOS held-out, sweep fee.
Lezione madre: shortare cripto perde OOS sistematicamente (campione net-bull)
-> tutte le strategie robuste sono long-biased.
Tre meccanismi distinti e complementari:
- DIP01 dip-buy z-score reversion (long-only, 1h) robusto BTC/ETH/SOL
- TR01 EMA 20/100 trend-following (long-only, 4h) robusto su 5/8 asset
- ROT01 rotazione cross-sectional momentum sul paniere (1d) OOS +44%, param-insensitive
Engine e validazione: scripts/analysis/honest_lab.py + honest_final.py
(+ honest_candidates/diag/diag2/trend/rotation). Diario in docs/diary/.
Onesto sull'obiettivo: €50/giorno su €1000 in pochi mesi non e' raggiungibile a
rischio sano (~1825%/anno); edge reali 30-60% OOS pluriennale. Via realistica:
portafoglio delle 3, leva moderata, crescita composta.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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>
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>
Adriano Dal Pastro
Adriano