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Adriano Dal Pastro d3dab57532 feat(games): sessione 2 del gioco Blind Traders su timing diversi (30m/2h/4h)

- engine: resampling (_RESAMPLE) per 30m/2h/4h/1d + TF_BPM esteso -> nuovi timing.
- arena/run_game: TIMEFRAMES estesi, out_name e GAME_SPECS_DIR/GAME_OUT parametrizzati
  (game 1 non sovrascritto).
- Risultato: 10 finalisti tutti 30m pairs ETH/BTC (vincitore #36: OOS Sh 12.3, 43 tr/mese).
  La regola >=10 trade/mese filtra i tf lunghi (4h: 4/33 qualificati). Conferma la
  frontiera frequenza-vs-edge. Diario 2026-06-09-blind-traders-game2.md.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-06-09 13:01:34 +00:00

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2026-06-09 — Gioco "Blind Traders" sessione 2: timing diversi (30m/2h/4h)

Seconda sessione del gioco (vedi 2026-06-09-blind-traders-game.md), stesso protocollo (100 agenti ciechi su BTC/ETH anonimi, scoring PNL+%win, ≥10 trade/mese, 90 epoche, cull 10% ogni 10 epoche → 10 finalisti, split a 3 anti-overfit) ma su timeframe diversi: game 1 = 5m/15m/1h; game 2 = 30m/2h/4h (medio-lunghi). Engine con resampling aggiunto (engine._RESAMPLE: 30m←15m, 2h/4h←1h). Specs in data/games/specs2/, risultato data/games/tournament_result2.json.

Diversita' proposte (di nuovo: riscoperta cieca della mean-reversion)

100 agenti: 74 pairs, 25 zscore, 1 breakout; 100% reversion; tf 34/33/33. Come nel game 1, leggendo solo le statistiche anonime (autocorrelazione negativa del log-ratio, continuazione post-mossa ~40%) gli agenti convergono sulla reversione senza sapere che sia crypto.

Classifica finale — tutti 30m pairs

Vincitore agente #36 (30m, pairs ETH/BTC):

TEST/OOS: PnL +1451%, win 77%, 43.4 trade/mese, Sharpe 12.3.
I 10 finalisti sono TUTTI 30m pairs (TEST Sharpe ~12, win 76-77%, tpm 43-49).

Finding chiave: la regola ≥10 trade/mese e' un FILTRO sul timeframe

Quanti agenti per tf superano la soglia di attivita' + qualita':

tf	agenti	≥10 trade/mese	positivi OOS	miglior OOS Sharpe (pnl/win/tpm)
30m	34	34 (100%)	26	11.6 (1405% 76% 56)
2h	33	29 (88%)	17	6.1 (512% 79% 17)
4h	33	4 (12%)	6	1.4 (103% 68% 14)

A 4h solo 4/33 agenti riescono a fare ≥10 trade/mese (le barre sono troppo rade per la reversione pairs); e l'edge cala col timeframe (Sharpe 11.6→6.1→1.4). Per questo i finalisti sono tutti 30m.

Lezione cross-game (game 1 + game 2)

Esiste una frontiera frequenza-vs-edge: la regola ≥10 trade/mese mette un pavimento sul timeframe (i lunghi non fanno abbastanza trade), il costo/edge mette un soffitto (i cortissimi sono cost-fragili). Il punto ottimo e' il timeframe piu' corto con edge ancora robusto: game 1 (con 15m disponibile) → vince 15m; game 2 (senza 15m) → vince 30m. Sempre ETH/BTC spread reversion. Coerente con l'analisi di robustezza del 15m (2026-06-09-pairs15m-robustezza.md): piu' corto = piu' trade = piu' edge di backtest, ma piu' fragile ai costi. Il gioco trova l'edge; la prudenza di deploy (mezza size) gestisce la fragilita'. Artefatti: scripts/games/, data/games/tournament_result2.json.

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