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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# 2026-06-10 — Gioco "Blind Traders" sessione 3: GRID TRADERS (regola: STRATEGIA_GRIGLIA.md)
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## Setup
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Terza sessione del gioco dei trader ciechi, con una regola nuova: ogni agente deve
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implementare la strategia descritta in `STRATEGIA_GRIGLIA.md` (grid trading a griglia
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geometrica). 100 agenti (haiku, via Workflow) ricevono SOLO un digest anonimo di due
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serie X/Y (in realtà BTC/ETH, mai rivelato) sul loro timing assegnato
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(25×15m, 20×30m, 20×1h, 15×2h, 12×4h, 8×1d) + 5 archetipi di stile a rotazione
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(prudente / aggressivo / asimmetrico-rialzista / asimmetrico-ribassista / data-driven),
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e propongono la CONFIGURAZIONE della griglia: `range_down/up %`, `grid_levels`,
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`sl_buf`, `tp_buf`, `max_bars`, serie.
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Infrastruttura nuova in `scripts/games/`:
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- **`grid_engine.py`** — backtest deterministico, causale, fee-aware della spec:
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griglia geometrica `ratio=((1+ru)/(1-rd))^(1/L)` costruita sul close di deploy,
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capitale 1/L per livello (§3.3), buy su attraversamento ↓ di un livello non
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riempito, sell del livello su attraversamento ↑ del successivo (§5.2), SL sotto
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il range e TP sopra che liquidano tutto (§6), redeploy a fine episodio
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(SL/TP/max_bars). **Vincolo break-even §4 implementato alla lettera**: passo
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≤ 1.5×costo RT → il motore si rifiuta di partire (`refused`, fitness −2e6);
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`_normalize` dell'arena riduce i livelli al massimo legale. Fill intrabar lungo
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il percorso O→L→H→C / O→H→L→C; fee 0.10% RT per round-trip + slippage opzionale.
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- **`grid_arena.py`** — torneo identico alle sessioni 1-2: split 60/20/20
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TRAIN/VALID/TEST, 90 epoche di hill-climb sul TRAIN, cull del 10% in VALID ogni
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10 epoche → 10 superstiti; TEST = OOS puro mai ottimizzato.
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- **`grid_brief.py`** — digest anonimo con statistiche per dimensionare una griglia:
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escursione max/min rolling (w100/500/2000, mediana e p90) e probabilità di fuga
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da un range ±5/10/20% entro 500 barre.
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## Esito
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`data/games/grid_result.json` (+ log `grid_tournament.log`). 100/100 spec da agenti
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reali (nessun sostituto random).
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- **Alla proposta, 80/100 agenti scelgono X (=BTC)**: dai soli numeri anonimi capiscono
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che la griglia sopravvive meglio sulla serie meno volatile (escape ±20% in 500 barre:
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BTC 34.5% vs ETH 53.2% a 1h).
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- **L'evoluzione ribalta la scelta: tutti i 10 superstiti finiscono su Y (=ETH)** —
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nel periodo VALID/TEST la vol più alta di ETH paga di più i round-trip, e il rischio
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trend è gestito non dal range stretto ma dalla FORMA della griglia (sotto).
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- **Convergenza fortissima della forma** (9/10 superstiti): griglia **asimmetrica
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ribassista** — range profondo sotto (−13/−20%), corto sopra (+4/+8%), **livelli al
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minimo (4)** → passo largo ~4.5-5.5%, SL buffer profondo (5-15%), max_bars lunghi.
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Tradotto: **compra i dip di ETH in 4 tranche distanziate ~5%, rivendi ogni tranche
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al rimbalzo di un passo, stop catastrofale a ~−25/−30%**. Il gioco ha ri-scoperto
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per la terza volta la mean-reversion (qui in forma di dip-buying a tranche), e ha
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imparato da solo la lezione anti-fee: meglio pochi passi larghi che griglie fitte.
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**Vincitore: agente #11, ETH 15m**, griglia −17.1%/+4.6% × 4 livelli, SL buf 12.4%,
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TP buf 4.8%, max 2143 barre. TEST(OOS): **PnL +891% (additivo), win 97%, 38.5
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trade/mese, Sharpe 10.1**. FULL 2018-2026 (include bear 2018 e 2022): +4284%, Sharpe 9.6.
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Stress slippage TEST: 0.05%/lato → 871%, 0.10%/lato → 850% (il passo ~5.4% ⋙ costi).
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## Caveat onesti (perché NON è un candidato deploy così com'è)
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1. **Il PnL è additivo per-trade e non misura il drawdown UNREALIZED**: l'engine
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somma i round-trip realizzati; mentre la griglia tiene 4 tranche dentro un
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drawdown −17%, l'equity vera è sott'acqua (fino a ~−15% di episodio + SL −25/30%
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quando scatta). Il win-rate 97% è il profilo classico della griglia: tante
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micro-vincite, perdite rare ma grandi (stessa famiglia di rischio del
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short-vol/martingala). Per un gate serio servirebbe l'equity curve mark-to-market.
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2. **Long-only su ETH con VALID/TEST 2023-2026** (regime rialzista/oscillante):
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l'asimmetria −17/+4.6 è anche un fit al regime. Il FULL positivo (bear inclusi)
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è incoraggiante ma il grosso del PnL resta nei periodi di reversione rialzista.
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3. Le candele flat ETH 15m (14-30%/anno) e i fill intrabar "al livello" condividono
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i caveat noti del progetto (bias pro-stop-stretti dell'engine intrabar; qui gli
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stop sono larghi, quindi l'effetto è minore).
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## Lezioni
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- La spec STRATEGIA_GRIGLIA.md è implementabile in modo causale e onesto; il suo
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vincolo break-even (§4) è esattamente la "lezione fee" del progetto, e il torneo
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l'ha confermato spingendo i livelli al minimo (passo massimo).
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- La griglia evoluta è un parente povero delle fade MR già in live: stesso edge
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(reversione ETH), ma incassato con inventory risk crescente invece che con
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TP/SL per-trade. Non sostituisce le MR; eventuale interesse solo come variante
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"a tranche" da gateare con equity mark-to-market (e confronto con MR01/MR02 a
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parità di rischio) PRIMA di pensarci per il PORT06.
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## GATE "si puo' inserire?" (stessa sera) — NO-GO: edge = artefatto delle wick testnet
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`scripts/analysis/grid_game_gate.py`: engine **mark-to-market** dedicato (equity
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per barra = capitale + inventario al close, SL gap-aware, flat-skip, fee 0.10% RT),
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metriche standard del progetto + gate PORT06. Primo passaggio ingannevole: standalone
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WINNER 15m FULL Sharpe 5.61 DD 15.8%, corr max coi sleeve 0.34, plateau 16/16,
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e il criterio formale promuoveva il half-size (OOS Sh 10.07->10.12, DD 1.48->1.36).
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MA il breakdown annuale mostrava **+4946% nel 2022** (ETH −70%): impossibile.
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**Verifica avversariale decisiva**: il feed Deribit (testnet) e' pieno di **spike
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print** — ETH 15m ha 1064 barre con wick ≥6% sotto i close adiacenti che rientrano
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subito (fino a −19% in 15 minuti; BTC ha spike a −54% nel feb 2024). La griglia
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intrabar compra su quelle wick FINTE e rivende al rimbalzo: free money in sim,
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infillabile dal vivo. Stress **close-only** (fill solo su attraversamento del
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close): WINNER 15m CAGR 1544%->21%, Sharpe 5.61->0.92, OOS +2738%->+32%,
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trades 3803->1156; top3 1h CAGR -1.7%, OOS −18%. **~99% dell'edge vive nelle
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wick.** La versione onesta (Sharpe 0.92, DD 27%) e' molto sotto ogni sleeve
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deployato → **NON inseribile**, in nessuna size.
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Lezioni aggiuntive:
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- Il torneo ha massimizzato esattamente l'artefatto: la convergenza su ETH 15m
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range profondo era la firma del **wick harvesting**, non di un edge.
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- I motori intrabar dei giochi (`grid_engine`, e in misura minore i TP intrabar
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di `engine.py`) vanno SEMPRE stressati con una variante close-only prima di
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promuovere qualunque vincitore: aggiungere il check ai prossimi giochi.
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- Gli sleeve in produzione NON sono toccati da questo artefatto nello stesso modo:
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pairs entra/esce sui close, le fade hanno EXIT-16 close-confirm sullo SL, e
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soprattutto il ledger REAL-TRUTH usa i fill reali (che gli spike non fillano).
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Artefatti: `scripts/games/grid_{engine,arena,brief}.py`, spec agenti in
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`data/games/specs_grid/`, digest `data/games/grid_digests.json`, risultato
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`data/games/grid_result.json`, log `data/games/grid_tournament.log`, gate
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`scripts/analysis/grid_game_gate.py` (param `close_only` per lo stress anti-wick).
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