Adriano Dal Pastro
1afb1014c9
Flotta di 52 subagenti "esperti di segnali" su storico BTC/ETH ANONIMIZZATO (Series A/B rebased a 100, calendario sintetico, split 70/30) — non sanno cosa siano. Ognuno scrive un signal(df)->position causale (script o ML), tunato solo sul train. Orchestratore valuta su PnL e maxDD nel test held-out. Harness cieco leak-free (riusabile): - make_blind.py: export anonimo + overlay; blindlib.py: evaluator con shift della posizione + GUARDIA DI CAUSALITA' online (squalifica ogni look-ahead, ML incluso); blind_eval.py CLI; score_all.py giudice OOS; verify_top.py (corr-al-trend, fee-stress, jackknife). - 52/52 passano la guardia (zero leak su tutta la flotta). Esito OOS (benchmark buy&hold: -7% PnL, 68% DD): - top = macd (+21%, DD 11%, Sh 0.84), accel, vol_of_vol, regime_switch, rf, obv — tutti trend/vol-regime. Sharpe OOS ~0.84 decade dal train ~1.4. Mean-rev e ML in fondo. - 3 scettici indipendenti: REFUTED. regime-luck (top-5 bar = 67-102% del PnL); trend-redundancy (HAC alpha t=+0.9..+1.5, nessuno >1.96 — TSMOM travestito); overfit (accel/vov knife-edge). Verdetto: ri-conferma CIECA e indipendente del soffitto direzionale ~1.3. macd = classe-TP01, forward-monitor non deploy. Diario 2026-06-21-blind-signal-fleet.md. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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__pycache__/
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*.py[cod]
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*.egg-info/
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dist/
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build/
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.venv/
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.env
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!.env.example
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.vscode/
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.idea/
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.DS_Store
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data/raw/
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data/processed/
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*.log
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*.pkl
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*.pt
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*.pth
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notebooks/.ipynb_checkpoints/
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data/paper_trades/
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data/portfolio_paper/
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data/portfolio_paper_stats/
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data/portfolios/
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# watermark fondi del reconciler (stato runtime, contiene il balance)
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data/funds_watch.json
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# stato locale di tooling (non condiviso)
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.claude/
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.omc/
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# dati regime (DVOL/funding/feature cache, rigenerabili)
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data/regime/
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_disp_scratch/
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data/regime/dispersion_features.parquet
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# storico catena opzioni importato da cerbero-bite (rigenerabile: options_fetcher.py)
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data/options/
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data/_reset_backup/
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# game artifacts (log/json di scripts/games e gate)
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data/games/
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.env.mainnet
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# archived data (mirrors top-level data/ ignores, which are top-level-anchored)
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Old/data/
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Old/**/__pycache__/
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# run logs (rigenerabili dagli script)
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logs/
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# cache della ricerca trackE (rigenerabile)
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.cache_trackE_*.npy
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# feed backup pre-rebuild (binari rigenerabili, NON in git) + stato paper trader (runtime)
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data/_feed_backup/
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data/paper_trend/
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data/paper_portfolio/
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# output grezzo dello sweep di ricerca xsec (rigenerabile dagli script in runs/)
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scripts/research/xsec/runs/out/
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# blind-signal derived data (regenerable via make_blind.py)
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data/blind/
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scripts/research/blind/leaderboard.json
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