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Adriano Dal Pastro ac6f3766b0 feat(fade): loss-guard Hurst (skip regime persistente) — dimezza il DD del PORT06

GOAL: limitare le perdite delle fade in regime sfavorevole. Diagnosi (3022 trade): le perdite/stop
si concentrano nel regime PERSISTENTE (hurst>0.55: stop-rate 43% vs 21% anti-persistente), NON in
bassa vol (low-vol e' net positivo). Ricerca web + workflow 11 agenti: l'UNICO meccanismo che riduce
DD senza uccidere l'edge e' il filtro Hurst (ADX, vol-expansion, time-stop, ER, vol-target falliscono
il gate FR01). Test esterni ADX/vol-expansion NON si replicano su queste fade crypto.

TEST DECISIVO PORT06 (gate FR01) SUPERATO: Hurst-skip h<0.55 sulle 6 fade ->
FULL Sharpe 6.62->6.76, FULL DD 4.10%->2.39% (quasi dimezzato), OOS Sharpe 8.89->9.15.
Migliora il portafoglio (a differenza di FR01 che diluiva).

Implementazione: hurst_skip_mask in fade_base.py (rolling-Hurst causale dalle SOLE close -> nessun
feed dati esterno, deployabile inline dal worker) + param hurst_max (default None=off) in
MR01/MR02/MR07. Test: test_hurst_lossguard.py. Default off -> zero impatto su backtest/parita'/live
finche' non attivato.

FIX collaterale: regime_fetcher/regime_lab scrivevano DVOL/funding/feature in data/raw/ ->
inquinavano la discovery asset del backtest (rompeva il regression-lock PORT06). Spostati in
data/regime/ (gitignored). Suite: 54 passed (lock incluso).

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

2026-06-02 14:08:15 +00:00

3.9 KiB

Raw Blame History

2026-06-02 — Loss-guard per le fade: filtro Hurst (regime persistente)

Goal: limitare le perdite delle fade in "bassa vol". Diagnosi empirica + ricerca web + workflow 11 agenti + test decisivo a livello PORT06. Branch feat/fade-lossguard.

Riformulazione del problema (la premessa era imprecisa)

Diagnosi su 3022 trade fade (MR01/MR02/MR07 × BTC/ETH, 2021+): le perdite NON si concentrano in bassa vol — anzi il terzile low-DVOL è net positivo (+2,30%/trade). Il vero driver è il regime PERSISTENTE/trending, misurato dall'Hurst:

somma perdite peggiore: hurst>0,55 (−2695% in low-vol, dominante in ogni terzile vol)
stop-rate 43% per hurst>0,55 vs 21% per hurst<0,45 (anti-persistente) — 2x
peggiori 1% trade: Hurst medio 0,61 (77% con hurst>0,55, solo 13% in bassa-DVOL)

Ricerca web (confermata e smentita dai dati reali)

Hurst regime filter (MR solo H<0,45, evitare H>0,55): CONFERMATO sui dati reali. ✅
ADX (PF 1,62 sotto 20 vs −0,74 sopra 30): NON si replica — ADX-skip uccide l'edge (Sharpe 4,82→0,99) e lo stop-rate non scende. ❌
vol-expansion ATR-ratio>1,5 (−72% perdite): NON si replica — alza DD e stop-rate. ❌
time-stop ~15 barre: riduce stop-rate ma alza il DD full → non passa standalone. ❌

Workflow 11 agenti — meccanismi testati

Meccanismo	OOS Sharpe (base→filt)	DD full	Buon loss-guard?
Hurst-SKIP h<0,55	4,82→4,96 ↑	24,3→13,8% ↓	SÌ
Hurst-SIZE 1/0,5/0,25	4,65→5,32 ↑ (full)	33,6→11,3% maxDD ↓	SÌ
ADX-skip	4,82→0,99 ✗	—	NO (uccide edge)
vol-expansion vratio	4,82→4,04	24,3→27,5% ✗	NO
Kaufman ER, time-stop, vol-target, DVOL-rising, combo	tutti ↓ o DD↑	—	NO

Solo l'Hurst isola chirurgicamente il regime tossico; gli altri sono "dimmer uniformi" che tagliano winner insieme ai loser (gate FR01 fallito).

TEST DECISIVO a livello PORT06 — SUPERATO ✅

Applicato l'Hurst-skip alle 6 fade dentro il PORT06 intero (equal-weight, le altre 11 sleeve invariate):

Portafoglio	FULL Sharpe	FULL DD	OOS Sharpe	OOS DD	OOS ret
PORT06 baseline	6,62	4,10%	8,89	1,22%	+175%
+ Hurst-skip h<0,55	6,76	2,39%	9,15	1,54%	+158%
+ Hurst-skip h<0,50	6,61	2,08%	9,02	1,54%	+150%

A differenza di FR01 (che diluiva), il filtro Hurst MIGLIORA il PORT06: FULL Sharpe ↑, FULL DD quasi dimezzato (4,10→2,39%), OOS Sharpe ↑ (8,89→9,15). Costo: OOS DD +0,3pp (resta minuscolo), OOS ret −17pp. h<0,55 è il pick (0,50 taglia più ritorno). Non aumenta il profitto: è puro rischio — dimezza il DD mantenendo/alzando lo Sharpe.

Implementazione

Aggiunto hurst_skip_mask in src/strategies/fade_base.py (rolling-Hurst causale dalle SOLE close)

parametro hurst_max (default None=off) in MR01/MR02/MR07. Test: test_hurst_lossguard.py.

Vantaggio operativo decisivo vs FR01: l'Hurst si calcola dalle sole close → nessun feed DVOL/regime live necessario. Lo StrategyWorker lo computa inline dai dati che già ha → deployabile senza nuova infrastruttura, basta settare hurst_max: 0.55 nei params degli sleeve fade.

Da fare per attivarlo live (deploy)

Settare hurst_max: 0.55 nei params delle fade in _defs.py (sleeve live) + aggiornare i params fade del backtest (combine_portfolio/report_families) per PARITÀ + rigenerare il regression-lock PORT06 (i numeri canonici cambiano: DD 4,9→~2,4%).
Verificare che il rolling-Hurst live nel worker coincida col backtest (stessa finestra 100, stesso stepping causale).
Rebuild immagine Docker (up -d --build, non restart) + verifica RESUME.

Default attuale: hurst_max OFF → zero impatto su backtest/parità/live finché non lo si attiva esplicitamente. Il SISTEMA è trovato e validato; l'attivazione è una decisione di deploy.

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