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>
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>
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