src/live/pairs_worker.py: PairsWorker market-neutral (long A / short B sullo z-score
del log-ratio, exit |z|<=z_exit o max_bars, FEE SU 2 GAMBE = 2*fee_rt*lev, stato
persistente come StrategyWorker). multi_runner: sezione `pairs:` nello YAML, fetch di
entrambe le gambe, tick/status/shutdown; INSTRUMENT_MAP esteso agli alt. strategies.yml:
5 coppie PR01 (config universale n50 z2 zx0.75 mb72).
Validazione (scripts/analysis/validate_worker_pairs.py): replay live bar-per-bar ==
backtest pairs_sim ESATTAMENTE -> ETH/BTC capitale 2.870.429 = 2.870.429, 1754 trade,
win 74.1% identici. Caveat: shortabilita'/liquidita' del perp B sugli alt da verificare
in trading reale. CLAUDE.md / docstring PR01 aggiornati.
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Report consolidato: (A) Ret%/anno per famiglia (FADE/HONEST/PAIRS/TSM01) e portafogli,
(B) Ret%/anno per ogni strategia singola (15 sleeve), (C) analisi di integrazione delle
nuove famiglie nel MASTER (+pairs/+TSM01/esteso) con correlazioni, (D) numeri sobri e
raccomandazione (leva 2x, cap pairs 30-35%).
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Report consolidato: (A) Ret% netto per anno di ogni strategia singola + portafogli
(FADE/HONEST/MASTER eq/5050), (B) numero trade per anno per strategia (ingressi per
fade/DIP01; ribilanciamenti per TR01/ROT02 a posizione continua), (C) riepilogo
portafogli FULL/OOS. Config deployata (MR03/ROT01 in waste, ROT02 top_k=3).
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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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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.
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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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- accorpa risk_improvements.py + risk_portfolio.py -> risk_management.py
(sezione A screening leve, sezione B filtro trend + portafoglio)
- rimuove 4 script legacy della famiglia squeeze (ormai in waste, non
referenziati): compare_strategies, best_yearly, final_report, yearly_market_report
- rimuove 5 script honest_* di diagnostica/iterazione superati da honest_matrix
(consolidato) e non importati: honest_diag, honest_diag2, honest_candidates,
honest_yearly, honest_yearly2
- mantiene il core honest (lab/improve/improve2/rotation/trend) + canonici
(final/matrix), tutta la ricerca fade (strategy_research[_v2]), validazione
(oos_validation, validate_worker_mr01), intrabar_test (lezione squeeze)
- aggiorna riferimento in CLAUDE.md. Import-check: 14/14 moduli OK.
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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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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>
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>
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>
oos_validation.py: backtest OOS fedele al worker live (non-overlap, hold,
stop, fee, leva) su finestra held-out. Mostra che l'edge storico 76-79%
e' un artefatto di look-ahead (ingresso a close[i-1]) e che nessuna regola
di direzione onesta supera il lancio di moneta; le fee sono secondarie
(4/6 config perdono anche a fee zero).
intrabar_test.py: ingresso intra-barra su 5m vs close 15m a parita' di exit.
Lo "scatto" del breakout e' avverso (rientro immediato alla media), quindi
la granularita' piu' fine non recupera edge.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (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>
- data/paper_trades/ rimosso dal tracking (dati runtime, gitignored)
- scripts/analysis/yearly_market_report.py: accuracy/trades/PnL per anno×mercato
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Regime filter migliore (+1% acc). Tutti gli anni positivi 2018-2026.
Max realistico: 69.3% acc, 84% ann, 3.2% DD.
80% accuracy non raggiungibile con VRP puro.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Testato 2018-2026 inclusi COVID, Luna, FTX collapse.
Tutti gli anni positivi. ETH 48h: 100.8% ann, 3.3% DD.
Fee realistiche 0.52% roundtrip. IV regime-dependent.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Sistema completo: client Cerbero MCP, signal engine (squeeze + GBM),
paper trader con gestione posizioni, stop loss, log JSONL.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Adriano
Adriano Dal Pastro