- 3-level check: spot matches certified feed (<0.3%); environment_info=mainnet/testnet=false;
chain-level decisive: ETH_USDC-26JUN26-1650-P identical bid/ask/IV/delta on ccxt mainnet
vs Cerbero MCP (25.6/26.6/54.54%/-0.315)
- contamination was the OLD testnet token on get_historical, NOT Cerbero MCP itself
- Cerbero MCP gives real per-strike bid/ask/IV/greeks/OI + regime features ccxt lacks
(dealer gamma, gamma-flip, OI delta, liquidation, funding) -> usable for VRP validation
- no deep chain history -> multi-year VRP still model-priced, but model-vs-real calibration
now robust/repeatable. Token used only for verification, never logged/committed.
- options_real_quote_check.py: fetches real weekly BTC put chain, measures premium
haircut (bid vs BS@DVOL-ATM), re-runs CSP sleeve with real haircut
- KEY FINDING (reverses a prior critique): backtest UNDER-prices the OTM put by using
ATM DVOL; real skew (+28% gross) exceeds the ~4% bid/ask spread -> real bid premium
= 1.29x modeled. Sleeve premium is conservative at current (calm) quotes.
- Real risk SHIFTS to the tail + roll-liquidity in stress (skew = market pricing fat
tail), not premium magnitude. Breakpoint: sleeve dies below ~70% premium capture.
- updated eval diary with the verification
- spot sleeve independently confirms our TP01 (12h vol-targeted trend); our multi-horizon
blend is slightly better (Sharpe 1.32 vs their 0.77 window / 1.07 full)
- options sleeve (75% weight) = the most promising lead to break the ~1.3 Sharpe ceiling
(adds VRP, a different return source) BUT priced on modeled IV (DVOL+BS, no real bid/ask,
ATM vol on OTM puts ignoring skew, tail under-modeled, leverage no funding, window bias)
-> headline blend Sharpe 1.21 must be discounted until validated on real option quotes
- next steps: real Deribit quotes/skew, crash-week stress, testnet paper trading
- trackH volume_vol: no uncorrelated additive edge; profitable signals are trend-in-disguise
(corr 0.6-0.75); MR/declining-volume fade dead even at fee 0; OBV-up filter is a defensive
DD overlay only (13.3->10.1% DD but -CAGR), not new alpha
- trackI momentum/reversal: no formulation beats 1-3-6m sign-blend OOS on both assets;
z-score continuous momentum = same edge (corr 0.96), lower DD 8.4% but lower CAGR;
long-horizon reversal not bankable (negative/flat standalone). ~1.3 Sharpe ceiling holds.
- TP01 (12h sign-blend) remains the deployable winner
- combination study: PORT LF4h (BTC+ETH) Sharpe 1.32 DD 12.3% remains best
- RV ETH/BTC market-neutral sleeve is genuinely uncorrelated (~0.05) but too weak
(Sharpe 0.27) to raise portfolio Sharpe; combining the two TF configs is redundant
(same-asset cross-config corr 0.80)
- trackD_timing.py: same TSMOM 1-3-6m blend config sampled at 15m/1h/4h/1d
- robust plateau across all TFs; 4h marginally best (LF Sharpe 1.36, DD 13.8%)
- per-year PnL and per-year max drawdown tables
- trackA trend, trackB ML, trackC mean-rev, trackD trend-portfolio, trackE xsec/ensemble
- VERDICT: Track D vol-targeted BTC+ETH trend portfolio is the one robust deployable
earner (Sharpe 1.0-1.32, DD 13-19%, positive every year 2019-2026)
- mean-reversion confirmed dead on clean data; weak-but-real ML/trend residuals
- honest: EUR50/day on 2000 in 1-2y is not reachable (needs ~137k capital or ruinous DD)
- rebuilt BTC/ETH from Deribit mainnet (certified 1.7-1.9bps vs Coinbase)
- archived contaminated alt data to Old/data/raw
- add src/backtest/harness.py: leakage-free, fee-aware signal engine
(entry at close[i], intrabar TP/SL, CAGR/Sharpe/DD/per-year/OOS)
Reset del progetto su fondamenta verificate dopo la scoperta che l'intera
libreria "validata OOS" era artefatto di feed contaminato (print fantasma del
feed Cerbero TESTNET + storico Binance/USDT).
- Storico ricostruito da Deribit MAINNET (ccxt pubblico, tokenless) e
CERTIFICATO (certify_feed.py): BTC/ETH puliti su TUTTA la storia
(mediana 2-6 bps vs Coinbase USD), integrita' OHLC + coerenza resample
(maxΔ 0.00) + cross-venue OK. Alt esclusi (illiquidi/divergenti: LTC/DOGE
50-82% barre flat; XRP/BNB non certificabili).
- Verdetto sul feed pulito: FADE / PAIRS / XS01 / TSM01 morti (ogni
portafoglio Sharpe -2.3..-3.0, DD ~40%); solo SH01 e frammenti HONEST
con segnale residuo, da ri-validare in isolamento.
- Cleanup "restart pulito": strategie, stack live (src/live, src/portfolio,
runner/executor, yml, docker), ~100 script ricerca/gate, waste/games/
portfolios, dati non certificati + cache e 60+ diari -> archiviati in Old/
(preservati, non cancellati). Diario consolidato in un unico documento.
- Skeleton ricerca tenuto: Strategy ABC + indicatori + src/fractal +
src/backtest/engine + load_data; tool dati certificati (rebuild_history,
certify_feed, audit_feed, multi_source_check).
- Universo dati ATTIVO: solo BTC/ETH (5m/15m/1h); guardrail fisico
(load_data su alt -> FileNotFoundError). Esecuzione DISABILITATA, conto flat.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-19 15:20:59 +00:00
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Progetto di ricerca: riconoscimento pattern frattali per trading algoritmico su criptovalute (BTC, ETH). L'obiettivo è arrivare a €50/giorno di profitto partendo da €1.000, entro 6–8 mesi.
**LEGGERE PRIMA DI TUTTO.** Il progetto è stato resettato dopo aver scoperto che l'intera
libreria di strategie "validata OOS" (FADE, PAIRS, DIP01, TR01, ROT02, TSM01, XS01, SH01) era
**artefatto di uno storico contaminato** — print fantasma del feed Cerbero **testnet** + storico
**Binance/USDT**. Ri-testate sul feed reale, tutte perdono ogni anno (vedi
`docs/diary/2026-06-19-deribit-history.md`, il documento di fondazione).
Cosa è cambiato:
- Lo storico è stato **ricostruito da Deribit mainnet** e **certificato**. Universo affidabile =
**solo BTC/ETH** (tutti i TF). Gli alt sono esclusi (illiquidi/divergenti/non certificabili).
- Tutto il codice vecchio (strategie, stack live, ~100 script di ricerca/gate, dati non
certificati, 60+ diari) è **archiviato in `Old/`** (preservato in git, non cancellato).
- L'esecuzione è **DISABILITATA**, il conto mainnet è flat. **Non c'è trading live attivo.**
- Si riparte dalla ricerca di strategie NUOVE, su dati certi, con la metodologia qui sotto.
### Ricerca post-reset (2026-06-19) — esito
Prima ondata di ricerca onesta su BTC/ETH certificati (5 track, harness condiviso
`src/backtest/harness.py`). Sintesi in `docs/diary/2026-06-19-research-synthesis.md`.
- **VINCITRICE (l'unica robusta e profittevole): TP01 Trend Portfolio** —
Unica eccezione: MR03 BTC, dove il filtro peggiora entrambe → lasciato disattivo.
Leva non robusta scartate: vol-target sizing e skip-alta-volatilità (peggiorano).
**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
close** → nessun feed esterno; step=6 per velocità live). **`hurst_max=0.55` attivo sulle 6 fade in
`_defs.py`**: il test decisivo a livello PORT06 lo conferma — **FULL DD 4.10%→2.39% (quasi dimezzato),
Sharpe 6.62→6.76, OOS Sharpe 8.89→9.15**. È l'UNICO meccanismo anti-perdite che supera il gate (ADX,
vol-expansion/vratio, efficiency-ratio, time-stop, vol-target FALLISCONO: tagliano i winner insieme ai
loser; i claim esterni ADX/ATR-ratio non si replicano su queste fade crypto). NB: il filtro agisce solo
sul path LIVE (`spec.params`); il backtest canonico (`build_everything`/regression-lock) NON è filtrato
→ il live farà MEGLIO del backtest sul DD. Ricerca: `scripts/analysis/fade_lossguard_workflow.js`,
4. Crea script in `scripts/strategies/`, aggiungi a `MODULE_MAP` (`strategy_loader.py`) e a `strategies.yml`.
Strategie scartate storiche in `scripts/waste/` (W01-W28 + la famiglia squeeze).
**Verso €50/giorno.** Con 4 strategie indipendenti (MR01/MR02/MR03/MR07) × 2 asset
(BTC/ETH) su €1000 ciascuna, il PnL medio storico aggregato è ben oltre €50/giorno;
ma quei numeri sono backtest a leva 3x su 8 anni e includono anni eccezionali (es.
ETH 2024). Stima onesta: il target è *plausibile* su un portafoglio diversificato di
queste fade, ma va confermato col paper trader live prima di rischiare capitale reale.
## Portafogli
- Un `Portfolio` è un oggetto di prima classe (`src/portfolio/`) con definizione (sleeve + schema pesi) e due facce sulla **STESSA** definizione: `.backtest()` (riusa il builder unico di `sleeves.py` → parità esatta con `report_families`) e live (`PortfolioRunner`: capitale pool condiviso, sizing per peso, ribilancio giornaliero, ledger aggregato in `data/portfolios/{code}/`).
- **Schemi peso:** `equal` (default), `cap` (tetto per famiglia, es. pairs 33% — config raccomandata), `inverse_vol`, `cluster_rp` (equal fra cluster naturali poi inverse-vol intra-cluster), `manual`. Definiti in `weighting.py`; la chiave cap è la famiglia (PAIRS/FADE/HONEST/SHAPE/TSM/XSEC).
- **Default `portfolios.yml`:** PORT06 (master+shape), `weighting=cap pairs 0.33 + shape 0.0588`, **leva 3x** (era 2x fino al 2026-06-12, vedi sotto), ribilancio 1D. Backtest PORT06 canonico (dati al 2026-05-28, pre-cap-shape): FULL Sharpe 6.47 DD 4.10% / OOS Sharpe 8.82 DD 1.30%; **con EXIT-16 close-confirm: FULL 7.84 / 2.60%, OOS 10.06 / 1.15%** (i vecchi 6.07/8.19 erano pre-loss-guard/pre-refresh dati). Col cap SHAPE (2026-06-05): FULL 6.43 / 3.96%, OOS 8.58 / 1.36% — assicurazione sulla coda SH01, vedi sotto. Col BLEND ETH/BTC 15m (2026-06-09, v1.1.16): FULL 7.20 / 3.68%, OOS 9.66 / 1.31% — 18 sleeve. Con XS01 (2026-06-09): OOS Sharpe 10.07, FULL DD 3.46 — 19 sleeve (pool live real-only 15; i 4 book multi-asset TR01/ROT02/TSM01/XS01 girano in statistica). **Con SWAP fade 1h→15m (config live attuale, v1.1.30, 2026-06-12, vedi sotto): FULL Sharpe 8.13 DD 2.47% / OOS Sharpe 10.86 DD 2.09%** (regression-lock `test_backtest_parity_cap`).
- **LEVA 3x (v1.1.29, 2026-06-12, scelta utente).** Era 2x ("sobrio") dal primo deploy live. Frontiera ACCEL50 (`scripts/analysis/accel50_research.py`): a Sharpe OOS ~10 il collo di bottiglia è la TAGLIA, non il rischio — lev 2→3 porta gli anni-a-€50/g da 3.3 a 1.9 con FULL DD 3.5→5.2% (modello lineare). PAIRS `position_size_family` 0.20→0.13 per CONSERVARE l'esposizione validata ~0.40 (la leva accelera le famiglie con stop, non i pairs no-stop). Diario `docs/diary/2026-06-12-accel50.md`.
- **SWAP fade 1h→15m (v1.1.30, 2026-06-12, scelta utente "swap secco").** Le 6 fade (MR01/02/07 × BTC/ETH) girano a **15m** invece di 1h: stessi `sid` (pesi/alloc/ledger intatti), `tf="15m"` in `_defs.FADE` + `combine_portfolio.FADE_TF` (le due facce backtest/live sulla stessa def). Gate `scripts/analysis/fade15m_port06_gate.py`: parametri 1h NON ri-tunati (anti-overfit), corr daily 15m↔1h media **0.26** (diversificazione vera, non lo stesso edge più veloce), edge ETH regge il flat-entry-skip (non stale-print). SWAP promosso: FULL 7.34→8.13 / OOS 10.07→10.86 (OOS DD 1.48→2.09 accettato). DIP01 resta 1h (non era nel gate). `max_bars=24` ora = 6h; EXIT-16 confirm sulla barra 15m completata. Caveat: MR02_BTC 15m è il più fee-sensitive (fee2x OOS Sh 0.60) → monitorare le fee reali. **TF sweep** (`fade_tf_sweep.py`): 1m/2m chiusi (fee-death + flat 13-26%), 5m no-swap (MR02_BTC muore a fee2x), 10m in watchlist (ADD bocciato: OOS 10.86→10.76). Diari `docs/diary/2026-06-12-fade15m-gate.md` / `-fade-tf-sweep.md`.
`xs01_dispersion_gate.py`. NB scartata nella stessa tornata: FC01 funding-carry (nessun
edge su 6.5 anni). Diari `docs/diary/2026-06-09/10-*`.
- **BLEND ETH/BTC 15m flat-skip (ATTIVO LIVE v1.1.16, 2026-06-09).** Sleeve `PR_ETHBTC_15M` accanto al 1h: pairs ETH/BTC a **15m** (n=66, z_in=1.674, z_exit=1.0, max_bars=35) a **mezza size** (`params.position_size=0.10`). **Origine: gioco "Blind Traders"** (100 agenti ciechi su BTC/ETH anonimizzati → riscoprono la mean-reversion, vincitore = spread ETH/BTC 15m; `scripts/games/`). Gate PORT06 sul serio: **non duplicato (corr 1h↔15m = 0.37)**, robusto (16/16 celle Sharpe>1), e l'edge **NON è artefatto delle candele flat ETH 15m** (16% storico; filtrandole resta l'83% dello Sharpe). Engine `pairs_research.pairs_sim_flat` con uscita **LIVE-REALIZABLE** (`flat_skip`: niente entry/exit su barre O=H=L=C, esce alla 1a barra pulita), **regression-lock** a `pairs_sim` con flat_skip=False. **Worker validato** (`validate_worker_pairs` a 15m: replay == backtest, 8452 vs 8453 trade; 1h byte-exact). Runner: fetch sub-orario diretto da Cerbero + `pos_for_spec` override **per-sleeve** (params.position_size > famiglia > globale). Mezza size perché a peso pieno il 15m pesava il 25.8% del rischio PORT06 (→ 11.5%, bilanciato col 1h) — blend-tilt prudente sul **caveat slippage** (a slippage realistico il vantaggio di Sharpe regge, quello di DD si assottiglia: il vero banco di prova è il ledger reale shadow). Diari `docs/diary/2026-06-09-pairs15m-*.md`, gate `scripts/analysis/pairs15m_port06_gate.py` / `pairs15m_gate_final.py` / `pairs15m_flatcheck.py`, smoke `pairs15m_live_smoke.py`.
- **SH01 SENZA STOP-LOSS — by design, CONFERMATO da ricerca (2026-06-05).** Dopo il crash ETH (−15.6% su un trade SH01 live), ricerca multi-agente con harness dedicato `scripts/analysis/sh01_exit_lab.py` (cache segnali walk-forward, engine con **fill gap-aware**`worse(livello, open)`, parity esatta con explore_lab, protocollo train≤2023-11-01/OOS): **11 famiglie di stop testate (ATR intrabar/close-confirm, %, chandelier, breakeven, giveback, loser-timestop, disaster-cap close+intrabar, swing, vol-regime), 0 sopravvissute** al gate (ETH migliorato senza degradare BTC, train E oos, plateau). Pattern: ogni stop stretto abbastanza da toccare la coda ETH rompe BTC; ogni stop largo non arriva alla coda; nei crash il fill è al gap, non al livello (lo stop "protettivo" PEGGIORA la coda OOS). Mitigazione adottata: **cap famiglia SHAPE a 0.0588 in PORT06** (≈ dimezzata; costo OOS Sharpe −0.24, FULL DD −0.14pp) — la prossima coda impatta il conto per metà. NON impostare mai `sl`/`sl_confirm_atr` su SH_BTC/SH_ETH. Direzione futura: liquidity-gate sull'entry (skip dopo feed flat). Diario `docs/diary/2026-06-05-sh01-sl-research.md`.
- **SCOPE LIVE (fase 2 completata):** il runner esegue TUTTI gli sleeve di PORT06. Worker: single `StrategyWorker` (fade MR01/02/07, DIP01, **e SH01**), `PairsWorker` (PR01 2 gambe), e i multi-asset dedicati `BasketTrendWorker` (TR01 4h), `RotationWorker` (ROT02 1d), `TsmomWorker` (TSM01 1d). Il runner fetcha 1h da Cerbero v2 e **resampla a 4h/1d** (lookback dimensionato sui daily: TSM01 usa 252g). Validazione: runner pool/ribilancio/ledger == backtest (`validate_portfolio_runner.py`, identico); worker multi-asset == reference (`validate_honest_workers.py`: TSM01 esatto, ROT02 +1303% canonico, TR01 +32% vs +42% — residuo di convenzione capitale-unico vs media-equity; il bug `mean(rets)` sui soli asset in posizione, che dava −44%, è FIXATO il 2026-06-11: sovrappesava N/k a paniere parziale).
- **SH01 bootstrap full-history (punto-10, 2026-06-07).** La ri-validazione col train-window del
regime live (`sh01_trainwindow_validate.py`) ha mostrato che SH01 a train 365g **NON è robusto**
(BTC fee-2x FULL −42%, ETH Sharpe −0.02, trade-rate 22-26% vs 10% validato: LogReg over-confident,
soglia inerte — la diagnosi sweep era esatta). L'edge è MONOTONO nella memoria: solo l'expanding
full-history passa il gate. Fix live: il runner passa agli sleeve `ml` la storia FULL
(`_with_history`: parquet locale + feed, gap-guard con WARN) e `ml_wf_entries(last_block_only=True)`
fitta SOLO l'ultimo blocco del walk-forward → segnali **identici per costruzione** al WF completo
(parity test esatto), 0.6 s/tick su 73k barre. Manutenzione: tenere fresco il parquet
(`download_all()`). MAI ri-tunare la soglia nel regime corto (instabile/incoerente fra asset).
- **FIX SH01 wiring (2026-06-01).** SH01 gira come **`StrategyWorker` NORMALE** (NON il vecchio `MLWorkerWrapper` di `multi_runner`, che usava il `SignalEngine`**squeeze SCARTATO**: apriva senza metadata ed usciva a `hold_bars=3`, ignorando del tutto SH01_shape_ml). `SH01_shape_ml.generate_signals` fa il walk-forward (retraining) internamente ad ogni tick ed emette `metadata.max_bars=12` → exit a orizzonte via `StrategyWorker.tick`. Serve ≥4000 barre 1h (`_ML_LOOKBACK_DAYS=365`). Vedi `docs/diary/2026-06-01-sh01-wiring-squeeze-bug.md`.
- **Altri fix StrategyWorker (2026-06-01).** Exit a orizzonte puro per strategie senza TP/SL (`elif self.max_bars`, SH01 esce a H=12 non hold_bars=3); `is_win = net > 0` (win NETTO fee, non lordo); filtro `min_tp_frac` (salta micro-scalp col TP entro le fee); loss-guard `hurst_max=0.55` sulle fade (vedi sopra).
- **Exit intrabar (fase 3, risolto):** lo `StrategyWorker` ora esce sui TP/SL toccati INTRABAR (high/low della barra, al livello, SL prioritario) come il backtest — non più solo sul close. Allinea fade/DIP01 live al backtest intrabar (`tests/portfolio/test_intrabar_exit.py`). Caveat residuo onesto: nel paper trading l'high/low usato è quello della barra in corso al poll; su un fill reale conterebbe il momento del tocco.
- **ESECUZIONE REALE — pairs 2 gambe + SH01 (2026-06-08).** Estesa oltre i fade: i **5 pairs PR01**
eseguono reale a 2 gambe (`PairsExecutionClient`: open/close long A/short B, leg-risk unwind, MAI
close_position; `pairs_enabled: true` acceso a conto flat, v1.1.12); **SH01** (BTC/ETH) esegue
single-leg con exit a orizzonte H=12 — niente TP/SL, `_place_real_tp` no-op e `_real_close` chiude
tutto market reduce-only, disaster-bracket on-book come unica protezione di coda (v1.1.13). Motivo:
SH01 è il diversificatore più decorrelato (senza i 5 sleeve PAPER il DD del portafoglio sale
3.96→5.35%). Copertura reale ora 15 sleeve su 19 (fade+DIP+**6 pairs incl. ETH/BTC 15m**+SH01);
restano simulati TR01/ROT02/TSM01/XS01 (book multi-asset, bloccati dal capitale: rumore
arrotondamento 20-30% a €2k, serve ~€20k). Diari `docs/diary/2026-06-08-pairs-executor.md`.
- **ESECUZIONE REALE — shadow (v1.0.3, 2026-06-03).** I **6 fade** (MR01/MR02/MR07 × BTC/ETH) eseguono ordini **REALI su Deribit testnet** accanto al fill simulato (*shadow*: sim + reale in parallelo, il sim resta la verità che guida le decisioni). `src/live/execution.py``ExecutionClient`: `open` (market) + `close_amount` (market **reduce-only della SOLA quota del worker** — i 3 fade BTC condividono lo strumento e le posizioni si nettano per conto, quindi NON si usa `close_position` che flatterebbe le quote altrui); **verifica l'esecuzione sul TRADE** (order_id in `get_trade_history`, non sulla size netta aggregata); **fee REALI lette dai `trades[]`**. Strumenti = **lineari USDC** (`BTC_USDC`/`ETH_USDC-PERPETUAL`, amount nel base-coin, step 0.0001/0.001): scelti perché il **payoff lineare == matematica del backtest** (l'inverse `*-PERPETUAL` introdurrebbe una base 1/prezzo) e fee/PnL sono in USDC. Lo `StrategyWorker` tiene un **ledger reale parallelo** (`real_capital`, persistito) e logga `REAL_OPEN`/`REAL_CLOSE` col confronto **slippage** (prezzo sim vs eseguito) e **fee** (assunta 0.10% vs reale). Config: `portfolios.yml` → `overrides.execution {enabled, sleeves:[MR01,MR02,MR07,DIP01], instruments:{BTC:BTC_USDC-PERPETUAL, ETH:ETH_USDC-PERPETUAL}}` (**DIP01 aggiunto il 2026-06-04**: stesso wiring single-leg, TP resting incluso); pairs/rotation/tsmom/shape restano **simulati** (pairs richiede un executor a 2 gambe con gestione leg-risk; shape non ha TP). **Fee reali misurate = 0.05%/lato = 0.10% RT** (== assunto del backtest, su ETH; BTC inverse era ~0.094%). **Alert Telegram:**`REAL_EXEC_LIVE` (primo ordine reale verificato per worker) + `REAL_OPEN_FAIL`. Smoke (testnet, €0): `scripts/analysis/live_exec_smoke.py` (layer: ordine→verifica→fee) e `live_shadow_smoke.py` (catena worker open/close). **Capitale live portato a 2000** (notional fade ~$35) per ridurre il rumore di arrotondamento su BTC (step lineare ~$6.7). NB: ledger reale ≠ ledger sim — i worker già in posizione sim a un restart non hanno quota reale corrispondente; lo shadow reale parte pulito dalla prossima apertura.
- **Disaster-bracket on-book + alert outage (v1.1.4, 2026-06-07).** A ogni `REAL_OPEN` dei fade
eseguiti il worker piazza uno **STOP_MARKET reduce-only a ~−30%** dall'ingresso (trigger sul mark,
`ExecutionClient.place_disaster_sl`, cancellato in `_real_close`): assicurazione per gli outage
(poll-loop fermo = exit non valutati), in operatività normale non scatta mai → 0 costo Sharpe.
Config `overrides.execution.disaster_sl_pct` (0.30; 0=off). NB: il `set_stop_loss` di cerbero-mcp
è un `private/edit` (solo ordini APERTI) → inutilizzabile su market fillati; la cancel di un
- **TP reale = LIMIT reduce-only AL LIVELLO (2026-06-04).** Misurati +235 bps di slippage medio sulle uscite take-profit market-on-poll (sim esce al livello intrabar, il reale chiudeva al poll post-rimbalzo: sim +11.85 vs reale +0.62 USD sui primi 7 close). Fix: a ogni `REAL_OPEN` il worker piazza un **limit reduce-only al TP** (`ExecutionClient.place_tp_limit`, prezzo quantizzato al tick, SOLA quota del worker) → `REAL_TP_RESTING`; a ogni chiusura sim `_real_close`**cancella il resting → riconcilia i fill (anche parziali) via `get_trade_history` per order_id → market reduce-only solo del residuo** → ledger su prezzo combinato. `real_tp_order_id` persistito in `status.json` (resume-safe). Lo **SL resta market-on-poll** (deliberato: i trigger Deribit generano un nuovo order_id al trigger → fill non verificabile per order_id; e sul SL il rimbalzo lavora a favore). Fill da resting = fee **maker ~0%**. Smoke: `live_shadow_smoke.py` (2 scenari, testnet). Diario `docs/diary/2026-06-04-shadow-divergence.md`.
- **INIT_LINEAGE — eredità capitale al cambio timeframe (2026-06-12).** Un worker al primo avvio
(niente status.json) eredita `capital`/`real_capital` dal worker più recente di STESSA
strategia+asset su altro tf (glob `{strategy}__{asset}__*`), MAI la posizione. Nato dallo swap
fade 1h→15m: i worker nuovi partivano dall'allocazione del pool scartando il PnL del gemello
(−16.8 di equity, riallineata a mano col seed la prima volta). `StrategyWorker._inherit_lineage_capital`,
evento `INIT_LINEAGE`. Test `tests/portfolio/test_capital_lineage.py`.
- **STALE_REAL_POSITION — guard anti-orfano nel reconciler (v1.1.31, 2026-06-13).** Lo swap
1h→15m aveva ritirato MR02_BTC 1h dal config mentre teneva uno short REALE → posizione nuda non
gestita per 13h, e il reconciler NON la vedeva (lo status fermo del worker morto contava ancora
come "libro" → conto == libri). `reconcile_account.compute_stale_real_positions(max_age_min=15)`:
un worker con `real_in_position` e status.json fermo da >15 min = non gestito → alert
`STALE_REAL_POSITION`. Discriminante = STALENESS (un worker vivo riscrive ogni poll): cattura
ritirati-da-swap, crashati, rimossi dal config. Orfano chiuso a mano (testnet, +0.85). Resta da
fare la PREVENZIONE lato runner (flattare/consegnare la posizione del ritirato al boot). Diario
`docs/diary/2026-06-13-orphan-swap-guard.md`.
- **Limite noto:** al ribilancio le posizioni APERTE restano sul loro notional (non travasate); fedele al backtest daily-rebalanced entro il turnover infragiornaliero.
## Multi-Strategy Paper Trader
Orchestratore che esegue N strategie in parallelo su dati live Cerbero, ognuna con €1000 USDC virtuali indipendenti.
**Config:**`strategies.yml` — due sezioni: `strategies` (single-leg: fade/honest) e
**Exit strategia:** se un `Signal` porta `tp`/`sl`/`max_bars` in `metadata` (come le fade), il worker esce su take-profit/stop-loss/time-limit; i pairs escono su |z|≤z_exit o max_bars.
**Naming Deribit (feed live):** major = `<COIN>-PERPETUAL` (inverse); alt = `<COIN>_USDC-PERPETUAL` (lineari USDC). Vedi INSTRUMENT_MAP in `multi_runner.py`.
**Notifiche:** Telegram per ogni trade (richiede `.env` con `TELEGRAM_BOT_TOKEN` e `TELEGRAM_CHAT_ID`).
prodotto edge inesistenti (+201%/+1238%/+16492% "OOS"). Tutti spariti sul feed reale. Lezione: il
dato viene prima della strategia; certificare sempre.
- **Look-ahead squeeze (storico).** L'intera famiglia squeeze-breakout aveva accuratezze 76-82% che
erano artefatto: decideva la direzione con la candela di breakout `i` ma entrava a `close[i-1]`.
Con ingresso onesto: lancio di moneta. (Dettagli nei diari in `Old/`.)
- **Entry sugli estremi di candela.** Strategie che entrano a `close` quando `close` è all'estremo
del range (≤0.1% o ≥99.9%) gonfiano i ritorni in modo irrealistico (ETH 2024: +30.848% → +2.725%
rimuovendoli). Spesso è un artefatto di dato o di entry non eseguibile.
- **Mean-reversion vs breakout.** Sui dati storici l'unica direzione che mostrava edge era la
mean-reversion (i breakout rientrano) — MA anche quegli edge erano per lo più artefatto del feed:
da riverificare da zero su dati certi.
- **Fee** = vincolo di prim'ordine. 0.10% RT baseline. Molte operazioni = morte per fee.
- **Leva**: testare 3x; 5x raddoppia il drawdown. I numeri a leva alta NON sono il caso base.
- **Data leakage** con rendimenti log: `returns[k] = log(close[k+1]/close[k])` usa `close[k+1]`. I
feature devono fermarsi a `returns[i-2]` se il prezzo corrente è `close[i-1]`. Verificare SEMPRE.
## Convenzioni
- Strategie in `scripts/strategies/` con codice univoco (MR01, ...).
-Script scartati in `scripts/waste/` (W01-W28 + famiglia squeeze).
-Diario in `docs/diary/YYYY-MM-DD.md`. Aggiornare dopo ogni esperimento significativo.
-Nessun dato sensibile nei commit (token, chiavi API). Usare `.gitignore`.
- Verificare sempre assenza di data leakage prima di fidarsi dei risultati. In particolare: `returns[i-w : i]` include `close[i]` che è un candle nel futuro — usare `returns[i-w : i-1]`.
- Strategie in `scripts/strategies/` con codice univoco; scartate documentate nel diario.
-Diario in `docs/diary/YYYY-MM-DD.md`, aggiornato dopo ogni esperimento significativo.
-**Nessun segreto nei commit** (token/chiavi). `.env` e `.env.mainnet` sono gitignored.
-Versionamento: `VERSION` (semver) + `scripts/bump_version.py`. `src/version.py` lo legge.
## Attenzione
## Archivio `Old/`
- **Data leakage:** è stata trovata e corretta nello script 05. Ogni volta che si usano rendimenti logaritmici (`np.diff(np.log(close))`), ricordare che `returns[k]` usa `close[k+1]`. I feature devono fermarsi a `returns[i-2]` se il prezzo corrente è `close[i-1]`.
- **Fee:** Deribit perp reale = taker ~0.05%/lato (**0.10% round-trip**), maker ~0%. Usare 0.10% RT come baseline (lo 0.20% storico era pessimista 2x). Includere SEMPRE nel backtest: sono vincolo di prim'ordine, molte operazioni = morte per fee. Il worker usa `strategy.fee_rt` (MR01 = 0.001).
- **Leva:** testato con 3x. Aumentare a 5x migliora i rendimenti ma raddoppia il drawdown.
- **GBM:** GradientBoostingClassifier di scikit-learn. Ensemble di alberi decisionali sequenziali. Walk-forward per evitare leakage temporale.
- **Report "stato trades" — separare SEMPRE pool reale e paper-stats.** La directory è la
fonte di verità: `data/portfolio_paper/` = sleeve nel POOL (capitale reale, muovono
equity/conto); `data/portfolio_paper_stats/` = TR01/ROT02/TSM01/**XS01** in SOLA statistica
(PnL a precisione frazionaria, MAI nel ledger). **NON** fare glob su `portfolio_paper*`
(matcha entrambi → gli utili sim dei paper-stats inquinano il realizzato: errore reale del
`scripts/analysis/trades_status.py` (riconcilia: realizzato POOL + Δunrealized ≈ Δequity).
- **Cerbero `get_historical` (fix 2026-05-28):** `end_date` come data nuda è inclusivo dell'intera giornata fino all'ultima candela chiusa (es. `end=oggi` arriva fino ad ora, non più a mezzanotte); accettati anche timestamp con orario (`...T14:00:00`, naive=UTC); nessun cap a ~5000 righe (paginazione interna). Il client passa già `end=oggi`, ora corretto. Prima del fix il paper trader restava a zero trade perché il feed era fermo a mezzanotte.
- **Dati ETH Deribit 15m:** 14-30%/anno di candele *flat* (O=H=L=C, volume 0, run fino a ~54h) per bassa liquidità del perpetuo. Verificato (2026-05-28): escluderle NON cambia i backtest (Δacc ≤0.5pp) → edge robusto. Resta un caveat operativo (slippage/fill in trading reale, irrilevante per paper). BTC pulito eccetto picco ~8% nel 2024.
- **FEED TESTNET INAFFIDABILE — `ETH-PERPETUAL` inverse CONGELATO (2026-06-13).** Il feed di
DECISIONE che il runner usa per BTC/ETH (inverse perp, `INSTRUMENT_MAP`) può congelarsi sul
testnet: il 13-06 `ETH-PERPETUAL` era fermo a **1661.95 per 12h+** (1 solo valore) mentre il
reale (`ETH_USDC-PERPETUAL`, lineare, dove si ESEGUE) si muoveva (gap −1.3%); BTC era vivo.
Effetto: tutte le decisioni ETH (SH01_ETH, 3 fade ETH 15m, gambe ETH dei pairs) girano su un
prezzo morto → **spiega lo 0-trade delle fade ETH 15m** (feed piatto = niente rottura banda).
È un GUASTO testnet, non di strategia: su **mainnet** l'arbitraggio tiene inverse ≈ lineare ≈
realtà. Fix testnet possibile (reroute decisione ETH a USDC lineare in `INSTRUMENT_MAP`, con
caveat bootstrap SH01) NON applicato — il fix vero è andare a mainnet. Nota: la dashboard mostra
entry/mark/PnL **REALI** (non il sim-feed dislocato); il sim resta solo nel modal diagnostico.
**Update 2026-06-14: ANCORA congelato a 1661.95 (36h+).** Confermato anche un vincolo strutturale
del feed: **Cerbero v2 (`get_historical_v2`) serve SOLO 5m/15m/1h** — 30m/10m danno HTTP 400 in
ogni formato (l'endpoint legacy `get_historical` è 404, rimosso). La voce `"30m"` in
`runner._SUBHOURLY` era **speculativa, mai testata live** → qualsiasi TF sub-orario oltre 5m/15m
va DERIVATO resamplando nel runner (come 4h/1d dal 1h), non fetchato diretto.
Some files were not shown because too many files have changed in this diff
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Adriano Dal Pastro