Feature realized causali (avg pairwise corr, cross-sectional dispersion, beta vs
indice EW, componente idiosincratica) su universo 8-asset, finestra comune dal
2022-07. NO implied (opzioni non backtestabili). Check no-look-ahead OK. Cache su
disco per il fan-out di ricerca. Base per la ricerca multi-agente dispersion.
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Ogni card ora include la tabella anno x mercato:
- fade MR01/02/07 (BTC+ETH) e DIP01: calcolate col PATH LIVE (EXIT-16 + trend 3.0),
trades/PnL per anno di entry, DD per anno su equity compounding pos 0.15 + DD totale
- PR01: matrice anno x 5 coppie, cella = PnL% (n trade, DD anno) + riga TOT
(pairs_sim espone ora anche yearly_n, modifica non-breaking)
- TR01/ROT02/TSM01: ret%/DD% per anno dall'equity canonica daily 2021+
- SH01: per anno dal walk-forward EXPANDING (regime validato e ora live)
Nota di convenzione su ogni tabella (leva 3x test vs 2x live, fee incluse) +
caveat: finestra canonica dal 2021, anni 2018-2020 mostrati per onesta' storica.
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scripts/analysis/make_strategy_doc.py genera docs/report/strategie_attive.html
(autocontenuto, PNG base64): le 6 strategie attive per famiglia con tesi,
config live, badge sim/reale e 11 grafici costruiti su EPISODI REALI dai
parquet locali — fade con bande/canale/z e trade annotato (entry/TP/SL),
explainer EXIT-16 (wick che buca lo SL senza conferma sul close), DIP01,
TR01 EMA 4h, ROT02 (gate regime + ranking momentum), PR01 (gambe normalizzate
+ z-score del ratio con soglie), TSM01 (risk-off + heatmap consenso),
SH01 (finestra forma + schema walk-forward), pesi cap del portafoglio.
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Ri-validazione sh01_trainwindow_validate.py (rolling train_window == regime live):
- tw=8760 (live 365g): BTC FULL +82% ma fee-2x -42% (6/9 anni), ETH Sharpe -0.02,
trade-rate 21.7-26.4% vs 9.8% validato -> NON robusto. Diagnosi sweep confermata
(LogReg over-confident su train corto, th 0.58 inerte).
- progressione MONOTONA con la memoria (2y: Sh 2.05; 3y: 3.09; expanding: ROBUSTO
8/9) -> l'edge di SH01 e' la memoria lunga.
- sweep soglia nel regime corto: instabile/incoerente fra asset -> NON ri-tunare.
Fix (decisione utente): ripristinare in live il regime validato.
- ml_wf_entries(last_block_only=True): fitta/predice solo l'ultimo blocco del WF
(confini deterministici start+k*retrain) -> entries IDENTICHE per costruzione
al tail del WF completo (parity test esatto); 0.6s/tick su 73k barre vs ~140 fit.
- runner._with_history: tick degli sleeve ml su parquet locale + feed live
(dedup timestamp, gap-guard con WARN una-tantum se parquet stantio).
- _defs.py: params {last_block_only: true} sugli sleeve SHAPE (solo path live;
il backtest canonico resta WF completo).
Effetto atteso live: trade-rate SH01 ~25% -> ~10% delle barre, selettivita'
ripristinata. Manutenzione: parquet fresco via download_all (oggi 2026-05-28,
margine ~11 mesi col feed 365g).
Test: 87/87 (4 nuovi: parity last-block esatta, merge storia, gap fallback).
Diario docs/diary/2026-06-07-sh01-trainwindow.md.
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Punto 9 roadmap sweep. DIP01 era l'unico sleeve BTC con esecuzione reale
round-trip ancora sul branch SL intrabar wick-sensitive.
Gate dip01_exit16_impact.py (parita' canonica 1.00000; engine GAP-AWARE: orig
filla lo SL a worse(livello, open) per rimuovere il bias pro-stop-intrabar
dell'engine canonico sui gap-through):
- grid 3x3x2 BTC: EXIT-16 >= orig in 36/36 (train E oos), OOS Sharpe ~2-4x
(canonica 1.47->3.48); ETH 35/36 (robustezza).
- plateau buffer piatto 0.4-1.0 (OOS DD 6.4% identico) -> 0.5 come le fade.
- PORT06: FULL Sh 6.43->6.61 DD 3.96->3.58 | OOS Sh 8.58->8.77 DD 1.36->1.34.
5a conferma del principio EXIT-16 (wick-stop = falsi negativi per mean-reversion).
hurst_max non valutato (ridondante-dannoso post-EXIT-16, gate trendmax).
Deploy: "sl_confirm_atr": 0.5 nei params DIP01_BTC (il worker legge gia').
Trappola di metodo documentata: la prima parita' falliva per l'ancora bfill di
_daily_equity (la serie a punti-trade reindexata su IDX aggancia il primo valore
al PRIMO trade in finestra, non al capitale portato avanti) — replicata per
parita'; finding aperto perche' tocca le metriche canoniche di tutti gli sleeve
a punti-trade. Diario docs/diary/2026-06-07-dip01-exit16.md.
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Punto 8 roadmap sweep. La famiglia pairs (SENZA stop, validata a pos 0.15 lev 3 =
esposizione 0.45) girava col position_size globale 0.5 a leva 2 = esposizione 1.0,
~2.2x il validato (ETH/BTC DD grezzo 78% a quella taglia; live: ADA/ETH -4.26%
sleeve in un trade il 2026-06-05).
Gate pairspos_port06_impact.py (pairs_sim alla leva live 2x, parita' canonica
1.00000 5/5, PORT06 pesi cap): griglia pos {0.5, 0.25, 0.20, 0.15}. Il gate
meccanico boccia ogni riduzione (costa OOS Sharpe — il compounding in-sample a 0.5
e' fantasia: +2.6e9% ETH/BTC), ma 0.20 e' il ginocchio del trade-off: OOS DD
3.40->1.26% (meglio anche di 0.15), famiglia DD 14->5.8%, costo OOS Sharpe
9.05->8.43. Decisione assicurativa (utente), come il precedente cap SHAPE.
- runner.pos_for_spec(sid, global, family_overrides): override per-famiglia
(chiave weighting.family_of), plumbato in build_worker_for.
- portfolios.yml: position_size_family {PAIRS: 0.20} (globale 0.5 invariato).
- Test: pos_for_spec mapping + PairsWorker.position_size (74/74 verdi).
Nota transizione: la posizione LTC/ETH aperta verra' chiusa col pos nuovo
(one-time). Diario docs/diary/2026-06-07-pairspos-gate.md.
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Punto 7 roadmap sweep. Gate trendmax_port06_impact.py (engine exit16_port06_impact
riusato, parita' canonica 1.00000; maschera hurst IDENTICA al live via
fade_base.hurst_skip_mask; PORT06 pesi cap, path live EXIT-16):
- CANDIDATO (hurst+trend) BOCCIATO: over-filtering (FULL Sharpe 7.23->7.11,
meta' dei trade) nonostante DD 2.68->2.06.
- SCOPERTA: il loss-guard Hurst e' ridondante-DANNOSO post-EXIT-16 (NESSUNO
batte LIVE: FULL Sh 8.07 vs 7.23). EXIT-16 ha eliminato i wick-stop che hurst
evitava -> gli ingressi saltati (66% delle barre) sono tornati vincenti.
Il test che promosse hurst (2026-06-02) era sull'engine PRE-EXIT-16.
- TREND-ONLY domina LIVE su tutte le metriche (FULL Sh 7.89 DD 2.46, OOS Sh 9.91
DD 1.20) ed e' la config che la ricerca EXIT-16 aveva davvero promosso (entries
trend-filtrate, no hurst) mai eseguita dal live. Plateau 2.5/3.0/3.5 robusto.
Decisione (utente): SWAP. _defs.py: trend_max=3.0 + ema_long=200 nelle 6 fade,
hurst_max rimosso (hurst_skip_mask resta in fade_base). hourly_report: monitor
stop-rate per epoca PRE->HURST->TREND (verdetto a n>=30). CLAUDE.md aggiornato
(paragrafo hurst marcato storico). Diario docs/diary/2026-06-07-trendmax-gate.md.
Lezione: ri-gateare ogni filtro quando cambia l'exit engine.
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Punti 5-6 dell'improvement-sweep 2026-06-06 (protezione capitale + osservabilita'):
Punto 5 — disaster bracket:
- ExecutionClient.place_disaster_sl: STOP_MARKET reduce-only a ~-30% dall'ingresso
(trigger mark price), piazzato a ogni REAL_OPEN (MR01/MR02/MR07/DIP01) e
cancellato in _real_close. Assicurazione outage: il poll-loop in except lascia
le posizioni reali senza valutazione exit (ETH gap max storico 33%/1h). In
operativita' normale non scatta mai -> 0 costo Sharpe. real_dsl_order_id
persistito (resume-safe). Config overrides.execution.disaster_sl_pct (0.30).
- NB: set_stop_loss di cerbero-mcp e' un private/edit Deribit (solo ordini APERTI)
-> non usabile su market fillati; il bracket e' un trigger order autonomo via
place_order(type=stop_market). Cancel di un trigger order risponde 'untriggered'
(= successo, verificato testnet: re-cancel -> order_not_found).
- Runner: alert Telegram FEED_OUTAGE dopo 5 poll falliti consecutivi (elenco
posizioni reali aperte) + notifica RIPRESO con durata.
Punto 6 — osservabilita':
- in_position nei _save() di TR01/ROT02/TSM01; hourly_report: sezione MULTI-ASSET
(book | ultimo flip | freschezza status) — prima i 3 worker erano invisibili
(collect() filtra su event/in_position che non emettevano); esclusi dalla
tabella IN CORSO (assume entry/bars single-leg).
- live_shadow_smoke esteso: scenari C/D SHORT (TP-resting BUY mai esercitato
prima) + disaster bracket in tutti gli scenari.
Verifiche: 72/72 test; smoke testnet 4 scenari verdi (DSL piazzato/cancellato due
lati, zero ordini orfani sul book, conto flat); multi_asset_section renderizza sui
dati live. Diario docs/diary/2026-06-07-sweep-fixes.md.
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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).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Diagnosi (3022 trade fade 2021+): perdite/stop concentrati in regime PERSISTENTE (hurst>0.55,
SL-rate 43% vs 21% anti-persistente), NON in bassa vol (low-vol e' net positivo). Ricerca web
conferma: filtro Hurst<0.45 / ADX<20 / vol-expansion ratio>1.5 (prevenne 72% perdite maggiori).
Workflow 11 agenti testa i meccanismi sulle fade reali.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Script di proiezione: partendo da 1000 EUR con capitale che compone e
puntata che cresce, stima guadagno giornaliero e traiettoria a 3 anni.
Riscalata sul sizing LIVE (pos 0.15 x 2x) vs backtest 3x; ROT02/TSM01
usano gross fisso (non riscalano). Esclude il 2024 (anno eccezionale)
e include haircut ~50% per lo scenario sobrio prudente.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
MR01 BTC 1h, 4000 barre, no filtro trend: backtest build_trades +3.5%/73 trade vs
worker replay intrabar +4.5%/78 trade -> gap +1.0pt (allineato). Conferma che il fix
exit intrabar chiude il gap live-vs-backtest delle fade (residuo = bar-timing).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
TSM01 esatto (+98%==+98%); ROT02 riproduce il +1303% canonico (reference normalizzata
su finestra piu' corta = +984%); TR01 stesso ordine (+465 vs +591%, differenza di
convenzione capitale-unico-live vs media-equity-report, non un bug). Worker fedeli.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Certifica il livello aggiunto dal PortfolioRunner (capitale pool, ribilancio
giornaliero, ledger aggregato): replay deterministico == port_returns del backtest
(errore 4.4e-08, floating-point). Fedeltà per-worker: pairs esatta, fade approssimata
(exit close live vs intrabar backtest = gap noto dello StrategyWorker), shape a tempo ok.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
I cluster naturali sono per ASSET/REGIME, non per famiglia (BTC-reversion,
ETH-reversion, trend TR01+TSM01, shape, rotation ROT02). Ridondanza lieve
(max corr 0.43). PAIRS = 47% del rischio a equal-weight -> conferma cap 30-35%.
Equal-weight batte inverse-vol/risk-parity in OOS calmo (pairs corrono liberi).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Test reale (scripts/analysis/live_smoke_pairs.py): fetch live Cerbero + tick vero per
coppia. Scoperta: l'endpoint Deribit serve solo BTC/ETH freschi; LTC/ADA-PERPETUAL sono
VUOTI e SOL ha pochi dati. Il backtest usava i parquet locali (8 asset completi), ma la
pipeline live no -> tradabile live SOLO ETH/BTC.
- strategies.yml: abilitata solo la coppia ETH/BTC; le altre 4 disabilitate con nota
(valide a backtest, off finche' non si aggiunge un feed live per gli alt).
- live_smoke_pairs.py (nuovo): verifica end-to-end della pipeline live (no ordini reali).
- CLAUDE.md / docstring PR01: distinzione esplicita logica-validata vs live-disponibile.
Onesta': la validazione precedente era backtest-equivalence (ESATTA), NON test live;
il test live ha rivelato il limite del feed alt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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).
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- 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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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>
Adriano Dal Pastro
Adriano