- telegram_notifier: eventi REAL_EXEC_LIVE (primo ordine reale verificato per worker)
e REAL_OPEN_FAIL (apertura reale non verificata)
- StrategyWorker: notifica una-tantum al primo REAL_OPEN verificato + ogni FAIL;
flag real_first_notified persistito
- CLAUDE.md: documentato lo shadow-execution (ExecutionClient, lineari USDC,
verifica sul trade, fee reali, config, alert, smoke)
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Il fallback a Deribit mainnet per i dati introduceva una DIVERGENZA paper<->esecuzione: il paper
simulava su prezzi mainnet ma gli ordini (place_order via Cerbero) andrebbero su TESTNET, i cui
prezzi/liquidità divergono ~9%. Un paper trader deve usare la STESSA fonte/venue dove gli ordini
verrebbero eseguiti, altrimenti non predice il comportamento reale. Durante un outage testnet il
runner si mette in pausa (corretto: senza il venue non si eseguirebbe comunque). Rimosso
get_historical_mainnet e il wiring nel runner.
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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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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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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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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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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>
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>
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>
src/data/instruments.py: enumera i perpetui per exchange (Deribit, Hyperliquid;
esclusi Alpaca/stocks e Bybit per feed testnet farlocco) e valida ogni strumento
sui DATI STORICI realmente raccoglibili:
- esistenza, congruenza OHLC, not-flat (scarta contratti morti)
- liquidita' (volume daily) e congruenza prezzo cross-exchange via mediana
del base-coin (scarta outlier come Deribit SOL-PERPETUAL=9.6 vs SOL ~82)
Produce data/instruments_registry.json con strumenti validi, timeframe e start-date.
Gate: _download_cerbero_range rifiuta strumenti non validati (override esplicito
allow_unvalidated). La raccolta dati e' possibile solo per strumenti validati.
Registry attuale (testnet): Deribit 18/106 validi (BTC dal 2018, alt dal 2022),
Hyperliquid 66/74. I major liquidi (BTC,ETH,SOL,LTC,ADA,XRP,DOGE,AVAX,BNB,...) passano.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Gli alt su Deribit sono perp LINEARI USDC: "<COIN>_USDC-PERPETUAL" (storia dal 2022),
non "<COIN>-PERPETUAL" (vuoto per LTC/ADA, dati errati per SOL). INSTRUMENT_MAP corretto.
Smoke test live (live_smoke_pairs.py): tutte e 5 le coppie ricevono feed fresco (1448
barre, ultima ~0.4h) e ticcano. Riabilitate tutte le coppie in strategies.yml.
BTC/ETH restano inverse ("<COIN>-PERPETUAL"). CLAUDE.md / docstring PR01 aggiornati.
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>
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 Dal Pastro
Adriano