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>
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>
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>
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>
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>
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