Deribit testnet (test.deribit.com) va giu' periodicamente (502) e Cerbero lo rilancia ->
il runner si bloccava senza dati. Aggiunto CerberoClient.get_historical_mainnet (Deribit MAINNET
public, NO-AUTH, paginato sotto il cap ~5000 candele/chiamata) e fallback nel runner: try Cerbero
-> on fail/empty usa mainnet. Prezzi REALI (meglio del testnet farlocco per il paper). Verificato
durante l'outage: tutti gli 8 strumenti (BTC/ETH + alt _USDC) coperti su mainnet. Log una-tantum
all'attivazione/disattivazione del fallback.
Caveat: testnet e mainnet hanno prezzi diversi (~9%) -> al primo switch le posizioni aperte su
prezzi testnet vanno resettate (transizione pulita).
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Traccia lo stop-rate delle fade (MR01/MR02/MR07) PRIMA/DOPO l'attivazione del loss-guard
(2026-06-02 14:34 UTC). Verdetto automatico quando il campione DOPO >= 30 trade. Conferma gia'
visibile: stop-rate live PRIMA 42% (n=36) == backtest 42.1%. Gira host-side (cron), no rebuild.
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File VERSION (semver, cotto nell'immagine) letto da src/version.py. Compare nelle notifiche trade
(telegram_notifier) e nel report orario -> sai quale codice ha generato quale msg.
scripts/bump_version.py incrementa la patch; scripts/deploy.sh = bump+commit+rebuild (versione
aumenta ad OGNI deploy). v1.0.0 = primo release versionato (include hurst loss-guard).
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Sistema anti-perdite: skip fade in regime persistente (hurst>=0.55). Dimezza il DD del PORT06
(FULL 4.10%->2.39%, Sharpe 6.62->6.76, OOS 8.89->9.15). Solo l'Hurst supera il gate (ADX/vol-expansion
falliscono). Attivo live sulle 6 fade. Diagnostici + workflow 11 agenti + diario.
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Attivazione live: hurst_max=0.55 nei params delle 6 fade (MR01/MR02/MR07 x BTC/ETH) in _defs.py.
hurst_skip_mask step=6 (5.9s/fade su 10560 barre live, ~35s per le 6 -> OK su poll 60s, e coincide
con la cache di validazione). Calcolato dalle SOLE close -> nessun feed esterno, il worker lo computa
inline.
NB live/backtest: il filtro agisce solo sul path LIVE (spec.params); il backtest canonico
(build_everything/regression-lock, via risk_management) NON e' filtrato -> il live FARA' meglio del
backtest sul DD (FULL 4.10%->2.39% atteso). Divergenza intenzionale (miglioramento). Backtest-parity
aggiornabile in seguito. Suite: 54 passed.
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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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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.
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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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Script standalone che legge lo stato persistito del paper trader a portafoglio
(data/portfolio_paper/*/ + data/portfolios/PORT06/status.json) e invia su
Telegram: (1) trade CHIUSI positivi/negativi NETTO fee con breakdown per motivo
e PnL; (2) tabella trade IN CORSO (posizioni aperte, single e pairs a 2 gambe);
(3) PnL realizzato totale + equity mark-to-market (con non realizzato).
Carica .env da solo (cron non eredita l'env del container), legge file
world-readable scritti dal container, non tocca lo stato del trader. Riusa
send_telegram di telegram_notifier.
Schedulazione: crontab host orario (minuto 0):
0 * * * * uv run --project /opt/docker/PythagorasGoal python \
scripts/portfolios/hourly_report.py
(uv run --project + path assoluto: nessun cd necessario.)
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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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Lo StrategyWorker onorava max_bars (orizzonte del Signal) solo nel ramo
`if self.tp and self.sl`. SH01 (shape-ML, H=12) non porta TP/SL, quindi
cadeva sul fallback legacy hold_bars=3 e chiudeva a 3 barre invece delle
12 validate: l'edge (asimmetria sull'orizzonte, non frequenza) non aveva
tempo di realizzarsi -> accuratezza live falsata (33%), tutti exit
"hold_limit" a bars_held=3.
Aggiunto un ramo `elif self.max_bars` che esce a "time_limit" quando
bars_held>=max_bars, prima del fallback hold_bars. Tocca solo le
strategie horizon-only (SH01); le fade con tp+sl+max_bars sono invariate.
Test: tests/portfolio/test_horizon_exit.py (resta in posizione a 3 barre
con max_bars=12; esce a 12 con reason time_limit). Suite: 43 passed.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
~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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
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Il recupero dello storico BNB/DOGE/XRP (29 mag) ha ampliato la copertura del
backtest -> metriche migliorate, non una regressione:
Sharpe FULL 6.07 -> 6.47, Sharpe OOS 8.19 -> 8.82, DD FULL 4.9% -> 4.1%.
Aggiornati i tre valori attesi (tolleranze invariate) + commento col motivo.
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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.
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Wire the Docker image and compose service for the capital-pool portfolio
paper trader (src.portfolio.runner) instead of the single-leg multi_runner:
- Dockerfile: copy full scripts/ (runner imports scripts.analysis.* and
scripts.portfolios._defs via sleeves.py) and portfolios.yml.
- docker-compose.yml: service "portfolio" / container pythagoras-portfolio,
command override to src.portfolio.runner, mount portfolios.yml, healthcheck
on data/portfolios/ status.json.
- .gitignore: ignore portfolio runtime state (data/portfolio_paper, data/portfolios).
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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).
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Lo StrategyWorker esce su TP/SL toccati intrabar (high/low della barra, al livello,
SL prioritario) come il backtest, chiudendo il gap live-vs-backtest delle fade/DIP01.
+4 test. 39 test totali passano.
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Chiude il gap live-vs-backtest delle fade/DIP01: prima il worker controllava solo il
close, ora controlla high/low della barra ed esce AL LIVELLO tp/sl (SL prioritario),
identico alla semantica intrabar del backtest. +4 test. Pairs/rotation/tsmom invariati.
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.
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build_worker_for gestisce basket/rotation/tsmom + DIP01 via StrategyWorker; run()
fetcha 1h e resampla a 4h/1d, lookback dimensionato sui daily (TSM01 252g); tick
multi-asset per kind. _defs marca TR01/ROT02/TSM01 col kind+universo. Niente piu'
sleeve saltati in PORT06.
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.
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Adriano Dal Pastro
Adriano