release: v1.1.5

feat(fade): swap filtro live hurst->trend_max 3.0 (gate PORT06 sul path live)
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. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-07 10:29:57 +00:00 · 2026-06-07 10:29:57 +00:00
6 changed files with 371 additions and 20 deletions
@@ -180,7 +180,20 @@ MR07 46%→21%), edge OOS confermato (vedi `scripts/analysis/risk_management.py`
 Unica eccezione: MR03 BTC, dove il filtro peggiora entrambe → lasciato disattivo.
 Leva non robusta scartate: vol-target sizing e skip-alta-volatilità (peggiorano).

-**Loss-guard Hurst (ATTIVO LIVE, 2026-06-02).** Le fade accettano `hurst_max`: saltano i segnali in
+**SWAP filtri fade: hurst→trend (2026-06-07).** Il gate PORT06 sul path live
+(`scripts/analysis/trendmax_port06_impact.py`, parità 1.00000 col canonico) ha mostrato che
+**post-EXIT-16 il loss-guard Hurst è ridondante-dannoso**: EXIT-16 ha eliminato i wick-stop che
+hurst evitava → gli ingressi saltati (66% delle barre!) sono in maggioranza tornati vincenti.
+Su PORT06: LIVE hurst-only FULL Sh 7.23 / OOS 9.35-DD 1.68 vs **TREND-ONLY 7.89 / 9.91-DD 1.20**
+(domina su tutte le metriche; hurst+trend insieme over-filtra: 7.11, metà dei trade; plateau
+trend_max 2.5/3.0/3.5 robusto). TREND-ONLY è la config che la ricerca EXIT-16 aveva davvero
+promosso (entries trend-filtrate, no hurst) e che il live non aveva mai eseguito. **Live ora:
+`trend_max=3.0, ema_long=200` nelle 6 fade di `_defs.py`, `hurst_max` rimosso** (la maschera resta
+in `fade_base`). Monitor: `hourly_report` traccia lo stop-rate per epoca PRE→HURST→TREND.
+Lezione: ri-gateare ogni filtro quando cambia l'exit engine. Diario
+`docs/diary/2026-06-07-trendmax-gate.md`. Il paragrafo sotto resta come record storico:
+
+**Loss-guard Hurst (storico: live dal 2026-06-02 al 2026-06-07, poi sostituito dal filtro trend).** Le fade accettano `hurst_max`: saltano i segnali in
 regime PERSISTENTE/trending (rolling-Hurst ≥ soglia), dove si concentrano stop-loss e perdite
 (diagnosi: stop-rate 43% per hurst>0.55 vs 21% anti-persistente; i peggiori 1% trade hanno hurst
 medio 0.61). Helper `src.strategies.fade_base.hurst_skip_mask` (rolling-Hurst causale **dalle sole
@@ -1 +1 @@
-1.1.4
+1.1.5
@@ -0,0 +1,64 @@
+# 2026-06-07 — Gate trend_max sulle fade live: BOCCIATA l'aggiunta, PROMOSSO lo swap hurst→trend
+
+Punto 7 della roadmap improvement-sweep: ripristinare `trend_max=3.0`/`ema_long=200`
+sulle 6 fade live (ON nel backtest canonico, OFF in produzione). Il piano imponeva il
+gate PORT06 perché hurst e trend si sovrappongono. Esito sorprendente ma coerente.
+
+## Metodo
+
+`scripts/analysis/trendmax_port06_impact.py` — engine riusato da `exit16_port06_impact`
+(replay esatto del path canonico, parità verificata: corr 1.00000 e diff 0.00% su tutte
+e 6 le fade) + maschera Hurst IDENTICA al live (`fade_base.hurst_skip_mask`, close-only,
+w=100 step=6 — non la cache regime_lab). Tutte le varianti girano sul **path live**
+(EXIT-16 close-confirm 0.5 attivo); PORT06 con pesi cap canonici (PAIRS 0.33,
+SHAPE 0.0588), OOS da 2024-10-12.
+
+Nota di metodo: il test PORT06 del loss-guard Hurst (`fade_lossguard_port_test`,
+2026-06-02) era su entries GIÀ trend-filtrate E sull'engine PRE-EXIT-16 (SL intrabar).
+La config live reale (hurst senza trend, con EXIT-16) non era MAI stata gateata.
+
+## Risultati (PORT06, fade in path live EXIT-16)
+
+| Variante | FULL Sh | FULL DD | FULL CAGR | OOS Sh | OOS DD | OOS CAGR |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| LIVE (hurst, no trend) | 7.23 | 2.68% | 68% | 9.35 | 1.68% | 92% |
+| CANDIDATO (hurst+trend) | 7.11 | 2.06% | 59% | 9.36 | 1.62% | 83% |
+| **TREND-ONLY 3.0** | 7.89 | 2.46% | 82% | **9.91** | **1.20%** | 103% |
+| NESSUNO (solo EXIT-16) | **8.07** | 3.35% | **105%** | 9.72 | 1.38% | 119% |
+| TREND-2.5 | 7.75 | 2.46% | 76% | 9.76 | 1.20% | 96% |
+| TREND-3.5 | 7.87 | 2.46% | 84% | 9.64 | 1.20% | 103% |
+
+## Letture
+
+1. **CANDIDATO BOCCIATO** (gate formale): il DD scende (2.68→2.06) ma FULL Sharpe
+   −0.12 e CAGR −9pp — over-filtering, i due filtri tagliano lo stesso regime
+   (n trade −50%, es. MR02_ETH 911→436).
+2. **Il loss-guard Hurst è ridondante-dannoso post-EXIT-16**: NESSUNO batte LIVE su
+   Sharpe e ritorno ovunque. Spiegazione meccanica: hurst evitava i regimi stop-heavy
+   saltando gli ingressi; EXIT-16 ha eliminato i wick-stop alla radice → gli ingressi
+   che hurst salta sono in maggioranza tornati vincenti. Il 66% delle barre è oltre
+   soglia hurst → il filtro toglieva metà dell'esposizione per un beneficio che ormai
+   non c'è.
+3. **TREND-ONLY domina LIVE su tutte e 4 le metriche** ed è ESATTAMENTE la config che
+   la ricerca EXIT-16 del 2026-06-04 aveva promosso (entries trend-filtrate, no hurst:
+   FULL 7.84/2.60, OOS 10.06/1.15 — i 7.89/2.46 e 9.91/1.20 di oggi combaciano al
+   netto di refresh dati e cap SHAPE). Il live non aveva mai eseguito quella config.
+4. **Plateau robusto**: trend_max 2.5/3.0/3.5 quasi indistinguibili (OOS DD 1.20
+   identico su tutte) → non è una soglia tunata.
+5. Il trend filter vs NESSUNO è un trade-off deliberato: −23pp CAGR FULL per
+   FULL DD 3.35→2.46 e OOS Sharpe 9.72→9.91. Coerente con la filosofia del progetto
+   (DD control > ritorno marginale).
+
+## Decisione (utente, 2026-06-07)
+
+**SWAP hurst→trend nelle 6 fade live** (`_defs.py`): `trend_max=3.0, ema_long=200`,
+`hurst_max` rimosso. `hurst_skip_mask` resta in `fade_base` (param opzionale).
+Monitor live aggiornato: `hourly_report` ora traccia lo stop-rate per epoca
+PRE (nessun filtro) → HURST → TREND, verdetto a n≥30 nell'epoca TREND.
+
+## Lezione
+
+Ogni meccanismo anti-perdite va RI-gateato quando cambia l'exit engine: hurst era
+genuinamente il migliore sull'engine a SL intrabar (unico su ~10 candidati), ma
+EXIT-16 ne ha assorbito il lavoro. I filtri si valutano sul path live corrente,
+non sui numeri storici di promozione.
@@ -0,0 +1,259 @@
+"""GATE PORT06: trend_max=3.0/ema_long=200 sulle 6 fade LIVE (improvement-sweep punto 7).
+
+Contesto. Il backtest canonico (build_everything) applica il filtro trend alle fade,
+ma in produzione le SleeveSpec di _defs.py NON lo passano -> le fade live fadano anche
+i trend/crolli estesi (es. MR01/MR02_ETH long ripetuti nel crash ETH del 2026-06-05).
+Anche il test PORT06 del loss-guard Hurst (fade_lossguard_port_test) fu misurato su
+entries GIA' trend-filtrate -> la config live attuale (hurst SENZA trend) non e' mai
+stata gateata. hurst e trend si sovrappongono (entrambi tagliano il regime trending):
+il delta marginale va misurato sul path live, non assunto dai numeri canonici.
+
+Confronto, a livello PORT06 (stessa matematica pesi cap di Portfolio.backtest):
+  LIVE      = fade con hurst_max=0.55 + EXIT-16 (sl_confirm 0.5 ATR), trend OFF  [prod oggi]
+  CANDIDATO = LIVE + trend_max=3.0 / ema_long=200                                 [proposta]
+  TREND-ONLY= EXIT-16 + trend, senza hurst                                         [diagnostica overlap]
+
+Parita' preliminare: il replay (mode=orig, trend ON, no hurst, no EXIT-16) deve
+riprodurre le equity fade canoniche (come exit16_port06_impact).
+
+La maschera Hurst e' quella ESATTA del live: fade_base.hurst_skip_mask (close-only,
+window=100, step=6) — non la cache di regime_lab.
+
+GATE (sweep): PROMOSSO se OOS Sharpe non peggiora (>= base-0.02) E il DD scende,
+e in FULL non degrada.
+
+    uv run python scripts/analysis/trendmax_port06_impact.py
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+
+PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
+sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
+
+from src.data.downloader import load_data
+from src.strategies.fade_base import hurst_skip_mask
+from scripts.analysis.strategy_research import atr
+from scripts.analysis.risk_management import strats_for, FEE_RT, LEV, POS, INIT
+from scripts.analysis.combine_portfolio import (
+    _norm, IDX, port_returns, metrics, SPLIT, OOS_DATE,
+)
+from scripts.portfolios._defs import PORTFOLIOS
+from src.portfolio import weighting as W
+
+BUFFER = 0.5        # EXIT-16 close-confirm (come in produzione)
+HURST_MAX = 0.55    # loss-guard live
+TREND_MAX = 3.0
+EMA_LONG = 200
+
+
+def build_trades_variant(ents, df, mode, trend_max, hurst_mask=None,
+                         buffer=BUFFER, lev=LEV, fee_rt=FEE_RT, ema_long=EMA_LONG):
+    """Engine di exit16_port06_impact.build_trades_variant + skip Hurst opzionale.
+
+    mode="orig"   : SL intrabar al livello (SL prima del TP) == canonico.
+    mode="exit16" : SL intrabar OFF; TP intrabar al livello (priorita' nel bar);
+                    SL solo se il CLOSE sfonda sl0 -/+ buffer*ATR14[j], fill a close[j].
+    trend_max     : None = filtro OFF (live attuale); 3.0 = candidato.
+    hurst_mask    : bool[i]=True -> salta l'ingresso (loss-guard live).
+    """
+    h, l, c = df["high"].values, df["low"].values, df["close"].values
+    n = len(c)
+    a = atr(df, 14)
+    el = pd.Series(c).ewm(span=ema_long, adjust=False).mean().values
+    fee = fee_rt * lev
+    out = []
+    last = -1
+    for e in ents:
+        i, d = e["i"], e["d"]
+        if i <= last or i + 1 >= n:
+            continue
+        if hurst_mask is not None and hurst_mask[i]:
+            continue
+        if trend_max is not None and a[i] and abs(c[i] - el[i]) / a[i] > trend_max:
+            continue
+        entry = c[i]
+        tp, sl0, mb = e["tp"], e["sl"], e["max_bars"]
+        exit_p = c[min(i + mb, n - 1)]
+        j = min(i + mb, n - 1)
+        for k in range(1, mb + 1):
+            j = i + k
+            if j >= n:
+                exit_p = c[n - 1]
+                break
+            if mode == "orig":
+                hs = (d == 1 and l[j] <= sl0) or (d == -1 and h[j] >= sl0)
+                ht = (d == 1 and h[j] >= tp) or (d == -1 and l[j] <= tp)
+                if hs:
+                    exit_p = sl0
+                    break
+                if ht:
+                    exit_p = tp
+                    break
+                if k == mb:
+                    exit_p = c[j]
+            else:  # exit16
+                ht = (d == 1 and h[j] >= tp) or (d == -1 and l[j] <= tp)
+                if ht:
+                    exit_p = tp
+                    break
+                aj = a[j] if np.isfinite(a[j]) else 0.0
+                confirm = (d == 1 and c[j] < sl0 - buffer * aj) or \
+                          (d == -1 and c[j] > sl0 + buffer * aj)
+                if confirm:
+                    exit_p = c[j]
+                    break
+                if k == mb:
+                    exit_p = c[j]
+        ret = (exit_p - entry) / entry * d * lev - fee
+        out.append((i, j, ret))
+        last = j
+    return out
+
+
+def equity_from_trades(df, trades):
+    ts = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)
+    n = len(df)
+    eq = np.full(n, INIT, dtype=float)
+    cap = INIT
+    for i, j, ret in sorted(trades, key=lambda t: t[1]):
+        cap = max(cap + cap * POS * ret, 10.0)
+        eq[j:] = cap
+    s = pd.Series(eq, index=ts).resample("1D").last().reindex(IDX).ffill().bfill()
+    return _norm(s)
+
+
+def port_metrics(members: dict[str, pd.Series], p):
+    ids = p.sleeve_ids
+    dr = pd.DataFrame({i: members[i].pct_change().fillna(0.0) for i in ids})
+    w = W.weight_vector(p.weighting, ids, dr, weights=p.weights,
+                        caps=p.caps, clusters=p.clusters, lookback=p.vol_lookback)
+    drp = port_returns({i: members[i] for i in ids}, w)
+    return metrics(drp), metrics(drp, lo=SPLIT)
+
+
+def _dd(s):
+    pk = s.cummax()
+    return float(((pk - s) / pk).max() * 100)
+
+
+def main():
+    p = PORTFOLIOS["PORT06"]
+    fade_ids = [s.sid for s in p.sleeves if s.sid.startswith("MR")]
+    print("=" * 100)
+    print("  GATE PORT06 — trend_max=3.0/ema200 sulle fade LIVE (hurst 0.55 + EXIT-16 gia' attivi)")
+    print(f"  fade sleeve: {fade_ids} | caps={p.caps}")
+    print("=" * 100)
+
+    print("\n[1] build_everything() canonico (cache)...")
+    from src.portfolio.sleeves import all_sleeve_equities
+    eq_base = dict(all_sleeve_equities())
+    print(f"    sleeve totali: {len(eq_base)}")
+
+    # dati + entries + maschera hurst (identica al live: close-only, w=100, step=6)
+    dfs, masks, entries = {}, {}, {}
+    for asset in ("BTC", "ETH"):
+        dfs[asset] = load_data(asset, "1h")
+        masks[asset] = hurst_skip_mask(dfs[asset], HURST_MAX)
+        print(f"    {asset}: {len(dfs[asset])} barre, hurst-skip {masks[asset].mean()*100:.1f}% delle barre")
+        for nm, (fn, params) in strats_for(asset).items():
+            sid = f"{nm}_{asset}"
+            if sid in fade_ids:
+                entries[sid] = (asset, fn(dfs[asset], **params))
+
+    # --- [2] PARITA': mode=orig, trend ON, no hurst, no exit16 == canonico ---
+    print("\n[2] PARITA' replay (orig, trend ON, no hurst) vs canonico:")
+    print(f"    {'sleeve':<10s}{'corr':>10s}{'ret_canon%':>14s}{'ret_replay%':>14s}{'diff%':>9s}")
+    parity_ok = True
+    for sid in fade_ids:
+        asset, ents = entries[sid]
+        rep = equity_from_trades(dfs[asset], build_trades_variant(
+            ents, dfs[asset], mode="orig", trend_max=TREND_MAX))
+        base = eq_base[sid]
+        corr = base.pct_change().fillna(0).corr(rep.pct_change().fillna(0))
+        rb = (base.iloc[-1] / base.iloc[0] - 1) * 100
+        rr = (rep.iloc[-1] / rep.iloc[0] - 1) * 100
+        flag = "" if (corr > 0.999 and abs(rr - rb) <= max(1.0, abs(rb) * 0.01)) else "  <-- MISMATCH"
+        if flag:
+            parity_ok = False
+        print(f"    {sid:<10s}{corr:>10.5f}{rb:>14.1f}{rr:>14.1f}{rr-rb:>+9.2f}{flag}")
+    print(f"\n    PARITA' {'OK' if parity_ok else 'FALLITA'}.")
+    if not parity_ok:
+        print("    >>> STOP: non procedo col gate su un engine non in parita'.")
+        return
+
+    # --- [3] varianti live-path delle 6 fade ---
+    VARIANTS = {
+        "LIVE":       dict(trend_max=None,      hurst=True),    # produzione oggi
+        "CANDIDATO":  dict(trend_max=TREND_MAX, hurst=True),    # + trend filter
+        "TREND-ONLY": dict(trend_max=TREND_MAX, hurst=False),   # swap hurst->trend
+        "NESSUNO":    dict(trend_max=None,      hurst=False),   # solo EXIT-16 (baseline filtri)
+        "TREND-2.5":  dict(trend_max=2.5,       hurst=False),   # sensibilita' soglia
+        "TREND-3.5":  dict(trend_max=3.5,       hurst=False),
+    }
+    eqs = {v: {} for v in VARIANTS}
+    ntr = {v: {} for v in VARIANTS}
+    for sid in fade_ids:
+        asset, ents = entries[sid]
+        for v, cfg in VARIANTS.items():
+            tr = build_trades_variant(ents, dfs[asset], mode="exit16",
+                                      trend_max=cfg["trend_max"],
+                                      hurst_mask=masks[asset] if cfg["hurst"] else None)
+            eqs[v][sid] = equity_from_trades(dfs[asset], tr)
+            ntr[v][sid] = len(tr)
+
+    # --- [4] PORT06 per variante ---
+    print("\n" + "=" * 100)
+    print(f"  [4] PORT06 (pesi cap, OOS da {OOS_DATE}) — fade in path LIVE (exit16+hurst)")
+    print("=" * 100)
+    print(f"  {'variante':<12s}{'FULL Sh':>9s}{'FULL DD%':>10s}{'FULL CAGR':>11s}"
+          f"   | {'OOS Sh':>8s}{'OOS DD%':>9s}{'OOS CAGR':>10s}")
+    print("  " + "-" * 94)
+    res = {}
+    for v in VARIANTS:
+        members = dict(eq_base)
+        for sid in fade_ids:
+            members[sid] = eqs[v][sid]
+        f, o = port_metrics(members, p)
+        res[v] = (f, o)
+        print(f"  {v:<12s}{f['sharpe']:>9.2f}{f['dd']:>10.2f}{f['cagr']:>10.0f}%"
+              f"   | {o['sharpe']:>8.2f}{o['dd']:>9.2f}{o['cagr']:>9.0f}%")
+    f_l, o_l = res["LIVE"]
+    f_c, o_c = res["CANDIDATO"]
+    print("  " + "-" * 94)
+    print(f"  {'DELTA C-L':<12s}{f_c['sharpe']-f_l['sharpe']:>+9.2f}{f_c['dd']-f_l['dd']:>+10.2f}"
+          f"{f_c['cagr']-f_l['cagr']:>+10.0f}%   | {o_c['sharpe']-o_l['sharpe']:>+8.2f}"
+          f"{o_c['dd']-o_l['dd']:>+9.2f}{o_c['cagr']-o_l['cagr']:>+9.0f}%")
+
+    # --- [5] per-sleeve ---
+    print("\n  Per-sleeve (FULL): ret% | DD% | n trade   [LIVE -> CANDIDATO]")
+    print(f"    {'sleeve':<10s}{'ret L%':>10s}{'ret C%':>10s}{'DD L%':>8s}{'DD C%':>8s}"
+          f"{'ntr L':>7s}{'ntr C':>7s}")
+    for sid in fade_ids:
+        el_, ec = eqs["LIVE"][sid], eqs["CANDIDATO"][sid]
+        rl = (el_.iloc[-1] / el_.iloc[0] - 1) * 100
+        rc = (ec.iloc[-1] / ec.iloc[0] - 1) * 100
+        print(f"    {sid:<10s}{rl:>10.1f}{rc:>10.1f}{_dd(el_):>8.1f}{_dd(ec):>8.1f}"
+              f"{ntr['LIVE'][sid]:>7d}{ntr['CANDIDATO'][sid]:>7d}")
+
+    # --- GATE ---
+    print("\n" + "=" * 100)
+    print("  GATE (sweep): PROMOSSO se OOS Sharpe >= LIVE-0.02 E OOS DD scende, e FULL non degrada")
+    print("=" * 100)
+    oos_sh_ok = o_c["sharpe"] >= o_l["sharpe"] - 0.02
+    oos_dd_ok = o_c["dd"] < o_l["dd"]
+    full_ok = f_c["sharpe"] >= f_l["sharpe"] - 0.02 and f_c["dd"] <= f_l["dd"] + 0.20
+    promoted = oos_sh_ok and oos_dd_ok and full_ok
+    print(f"  OOS Sharpe {o_l['sharpe']:.2f} -> {o_c['sharpe']:.2f} ({'OK' if oos_sh_ok else 'KO'})")
+    print(f"  OOS DD%    {o_l['dd']:.2f} -> {o_c['dd']:.2f} ({'OK' if oos_dd_ok else 'KO'})")
+    print(f"  FULL Sharpe {f_l['sharpe']:.2f} -> {f_c['sharpe']:.2f} | "
+          f"FULL DD {f_l['dd']:.2f} -> {f_c['dd']:.2f} ({'OK' if full_ok else 'KO'})")
+    print("\n  VERDETTO: " + (">>> PROMOSSO <<<" if promoted else ">>> BOCCIATO <<<"))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
@@ -18,11 +18,19 @@ UNIVERSE8 = ["ADA", "BNB", "BTC", "DOGE", "ETH", "LTC", "SOL", "XRP"]
 # MR02/MR07 lo ignorano (**params). Vedi docs/diary/2026-06-01-tp-min-edge.md.
 MIN_TP_FRAC = 0.0015

-# Loss-guard Hurst (live): salta le fade in regime PERSISTENTE/trending (rolling-Hurst >= 0.55),
-# dove si concentrano stop-loss e perdite (stop-rate 43% vs 21% anti-persistente). DIMEZZA il DD
-# del PORT06 (FULL 4.10%->2.39%) alzando lo Sharpe. Calcolato dalle SOLE close (no feed esterno).
-# Validato 2026-06-02, vedi docs/diary/2026-06-02-fade-lossguard.md.
-HURST_MAX = 0.55
+# Filtro TREND (live, swap dal loss-guard Hurst il 2026-06-07): salta le fade quando il prezzo
+# e' esteso oltre trend_max*ATR(14) dalla EMA(ema_long) — non si fada un trend/crollo esteso.
+# E' la config che la ricerca EXIT-16 (2026-06-04) ha effettivamente promosso (entries
+# trend-filtrate, niente hurst). Gate PORT06 sul path live (trendmax_port06_impact, 2026-06-07):
+# TREND-ONLY domina la config hurst-only su TUTTE le metriche (FULL Sharpe 7.23->7.89,
+# OOS Sharpe 9.35->9.91, OOS DD 1.68->1.20), plateau robusto su trend_max 2.5/3.0/3.5.
+# Il loss-guard Hurst (validato 2026-06-02 sull'engine PRE-EXIT-16 con SL intrabar) e'
+# RIDONDANTE-DANNOSO dopo EXIT-16: attacca lo stesso regime (trending) saltando ingressi che
+# con EXIT-16 sono tornati vincenti; la combinazione hurst+trend over-filtra (meta' dei trade,
+# FULL Sharpe 7.11). hurst_skip_mask resta disponibile in fade_base (param hurst_max).
+# Vedi docs/diary/2026-06-07-trendmax-gate.md.
+TREND_MAX = 3.0
+EMA_LONG = 200

 # EXIT-16 close-confirm SL (live, 2026-06-04): lo SL intrabar fisso veniva triggerato dai
 # wick transitori (falsi negativi: l'overshoot che buca lo stop rientra — e' il movimento
@@ -33,8 +41,8 @@ HURST_MAX = 0.55
 SL_CONFIRM_ATR = 0.5

 FADE = [SleeveSpec(kind="single", name=c, sid=f"{c}_{a}", asset=a, cluster=f"{a}-rev",
-                   params={"min_tp_frac": MIN_TP_FRAC, "hurst_max": HURST_MAX,
-                           "sl_confirm_atr": SL_CONFIRM_ATR})
+                   params={"min_tp_frac": MIN_TP_FRAC, "trend_max": TREND_MAX,
+                           "ema_long": EMA_LONG, "sl_confirm_atr": SL_CONFIRM_ATR})
        for a in ("BTC", "ETH") for c in ("MR01", "MR02", "MR07")]
 HONEST = [
    # DIP01: single-asset 1h -> StrategyWorker (Strategy DIP01_dip_buy). TR01/ROT02: multi-asset.
@@ -47,15 +47,20 @@ def _short(wid: str) -> str:
    return f"{code}/{tag}" if tag else code


-# --- monitor loss-guard Hurst: stop-rate fade PRIMA/DOPO l'attivazione (hurst_max=0.55, v1.0.0) ---
+# --- monitor filtri fade: stop-rate per epoca di config ---
+# epoche: PRE (nessun filtro) -> HURST (loss-guard 0.55, v1.0.0) -> TREND (swap
+# hurst->trend_max=3.0, 2026-06-07: gate trendmax_port06_impact, hurst ridondante
+# post-EXIT-16). Confronta lo stop-rate live di ogni epoca col backtest.
 LOSSGUARD_SINCE = "2026-06-02T14:34:30"
-FADE_PREFIXES = ("MR01", "MR02", "MR07")     # le 3 fade con hurst_max attivo
+TRENDSWAP_SINCE = "2026-06-07T10:10:00"
+FADE_PREFIXES = ("MR01", "MR02", "MR07")
 LOSSGUARD_MIN_SAMPLE = 30


 def lossguard_section() -> str:
-    before = [0, 0]   # [closes, stops]  prima dell'attivazione
-    after = [0, 0]    # dopo
+    pre = [0, 0]      # [closes, stops] nessun filtro
+    hurst = [0, 0]    # epoca loss-guard Hurst
+    trend = [0, 0]    # epoca filtro trend (config attuale)
    for sp in glob.glob(str(PAPER / "*" / "status.json")):
        wid = Path(sp).parent.name
        if not wid.startswith(FADE_PREFIXES):
@@ -69,7 +74,8 @@ def lossguard_section() -> str:
            ev = json.loads(line)
            if ev.get("event") != "CLOSE":
                continue
-            b = after if ev.get("ts", "") >= LOSSGUARD_SINCE else before
+            ts = ev.get("ts", "")
+            b = trend if ts >= TRENDSWAP_SINCE else hurst if ts >= LOSSGUARD_SINCE else pre
            b[0] += 1
            if ev.get("reason") == "stop_loss":
                b[1] += 1
@@ -77,14 +83,15 @@ def lossguard_section() -> str:
    def rate(b):
        return b[1] / b[0] * 100 if b[0] else 0.0

-    L = [f"🛡️ <b>Loss-guard Hurst</b> (fade, dal {LOSSGUARD_SINCE[:16].replace('T', ' ')} UTC)"]
-    L.append(f"  stop-rate PRIMA {rate(before):.0f}% (n={before[0]}) → DOPO {rate(after):.0f}% (n={after[0]})")
-    if after[0] >= LOSSGUARD_MIN_SAMPLE:
-        delta = rate(before) - rate(after)
-        L.append(f"  VERDETTO (n≥{LOSSGUARD_MIN_SAMPLE}): {delta:+.0f}pp → "
+    L = ["🛡️ <b>Filtri fade — stop-rate per epoca</b>"]
+    L.append(f"  PRE {rate(pre):.0f}% (n={pre[0]}) → HURST {rate(hurst):.0f}% (n={hurst[0]})"
+             f" → TREND {rate(trend):.0f}% (n={trend[0]})")
+    if trend[0] >= LOSSGUARD_MIN_SAMPLE:
+        delta = rate(pre) - rate(trend)
+        L.append(f"  VERDETTO epoca TREND (n≥{LOSSGUARD_MIN_SAMPLE}): {delta:+.0f}pp vs PRE → "
                 f"{'✅ riduce gli stop' if delta > 0 else '⚠️ nessuna riduzione'}")
    else:
-        L.append(f"  campione DOPO {after[0]}/{LOSSGUARD_MIN_SAMPLE} → verdetto rimandato")
+        L.append(f"  campione TREND {trend[0]}/{LOSSGUARD_MIN_SAMPLE} → verdetto rimandato")
    return "\n".join(L)
@@ -1 +1 @@
 .1.4
 .1.5