Adriano Dal Pastro
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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>
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# 2026-06-09 — Gioco "Blind Traders": 100 agenti ciechi
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## Setup
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100 agenti LLM (haiku) ricevono due serie anonime **X** e **Y** — in realta'
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**BTC** e **ETH** 1h/15m/5m, mai etichettate — e devono proporre UNA regola che
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"anticipi" i movimenti per un PnL netto positivo (fee 0.10% RT) con **>=10
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trade/mese**. Non sanno cosa siano i dati. L'orchestratore (engine deterministico)
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valuta ogni strategia, assegna un punteggio su **PNL + %win**, da' **90 epoche di
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elaborazione** (hill-climb dei parametri) e **ogni 10 epoche blocca il 10% meno
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profittevole** -> restano i **10 piu' profittevoli**.
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Infrastruttura in `scripts/games/`:
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- `engine.py` — dati anonimizzati, 6 famiglie segnale (zscore/breakout/ma_cross/
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rsi/momentum/pairs), backtester causale fee-aware, scoring (>=10 tpm o squalifica).
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- `agent_brief.py` — digest ANONIMO (stat aggregate + finestra normalizzata) + menu.
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- `arena.py` — torneo a **3 finestre**: TRAIN (hill-climb), VALID (cull+rank
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dell'orchestratore), TEST (OOS puro, mai ottimizzato). Anti-overfit.
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- `run_game.py` — carica le 100 spec degli agenti e lancia il torneo.
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## Risultato emergente
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I 100 agenti ciechi, leggendo SOLO le statistiche anonime (autocorrelazione
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negativa, "after_big_move_continues_pct" ~30-40% => le mosse estreme rientrano),
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hanno **riscoperto da soli che il mercato e' mean-reverting**: 100/100 reversion,
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67 hanno scelto il detector pairs, 30 zscore. Esattamente la lezione storica del
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progetto (edge = reversione; pairs ETH/BTC il piu' robusto) — senza sapere che
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fosse crypto.
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## Classifica finale (top 10) — tutti PAIRS su 15m
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Vincitore **agente #91** (15m, pairs market-neutral sul log-ratio X/Y):
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- TEST/OOS puro: **PnL +3126%**, **win 77%**, **108.9 trade/mese**, **Sharpe 20.3**
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- Full-period: PnL +8052%, win 70%, 94 tpm, Sharpe 12.2 (9604 trade)
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- params: lookback 66, entry 1.67σ, exit 1.0σ, max_bars 35
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- ipotesi (cieca): "Y altamente reversivo, X/Y log-ratio strong mean-reversion
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(-0.43 autocorr), bassa correlazione cross-asset -> pairs market-neutral".
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Tutti i 10 finalisti: pairs 15m, TEST Sharpe medio 19.9, tpm 66-109 (>>10).
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## Caveat onesti
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- Numeri OOS ottimistici: PnL additivo a notional fisso, **niente slippage sulle 2
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gambe**, finestra OOS calma, 15m molti trade. Coerente col caveat PR01 del
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progetto (Sharpe reale atteso ~4-5, non 20). Il valore del gioco e' il **metodo**
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(scoperta cieca + selezione anti-overfit), non il livello assoluto di Sharpe.
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- La convergenza su pairs conferma robustezza ma riduce la diversita': i 10 finalisti
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sono varianti della stessa idea (ETH/BTC spread). Per un portafoglio servirebbe
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diversificare (gia' fatto altrove: fade + honest + shape).
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## Re-run "sobrio" con slippage (0.05%/lato)
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`GAME_SLIP=0.0005` -> i pairs pagano +0.20% RT extra (4 lati). Lo slippage spinge
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l'ottimizzatore verso **meno churn**: tpm dei finalisti 66-109 -> **40-47**, Sharpe
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top-10 ~20 -> ~13.5. Vincitore **#43** (15m pairs): TEST PnL **+2091%**, win 77%,
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**46.9 tpm**, Sharpe **15.6**. La gerarchia (pairs 15m domina) e la robustezza
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reggono lo stress; lo Sharpe reale atteso resta ~4-5 (OOS calmo + PnL additivo).
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Log: `data/games/game_slip.log`.
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Artefatti: `data/games/tournament_result.json`, `data/games/specs/agent_*.json`,
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`engine.set_slippage()` (env `GAME_SLIP`).
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