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Adriano Dal Pastro d25d897fd1 feat(pairs): attiva ETH/BTC 15m flat-skip in PORT06 (BLEND, mezza size)

Origine: gioco "Blind Traders" (100 agenti ciechi su BTC/ETH anonimizzati) ->
vincitore = spread ETH/BTC reversion a 15m. Testato sul serio col gate PORT06:
non duplicato (corr 1h vs 15m = 0.37), robusto (16/16 celle Sharpe>1), edge NON
artefatto delle candele flat ETH 15m (filtrandole resta l'83% dello Sharpe).

Percorso live costruito e validato:
- pairs_research.pairs_sim_flat: engine generalizzato con exit LIVE-REALIZABLE
  (arma exit_ready, esce alla 1a barra pulita); regression-lock a pairs_sim.
- PairsWorker: flat_skip + exit_ready + rilevamento flat da OHLC (1h byte-exact).
- runner: fetch diretto dei timeframe sub-orari + override position_size per-sleeve.
- validate_worker_pairs: replay worker == backtest a 15m (8452 vs 8453 trade).
- _defs/build_everything: sleeve PR_ETHBTC_15M (mezza size, pos 0.10) -> PORT06
  FULL 6.43->7.20, OOS 8.58->9.66, DD giu'. Rischio bilanciato col 1h.
- smoke live: Cerbero serve candele 15m fresche; worker ticca.

Diari docs/diary/2026-06-09-*. Caveat slippage: mezza size = blend-tilt prudente.

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

2026-06-09 11:48:15 +00:00

3.2 KiB

Raw Blame History

2026-06-09 — Gioco "Blind Traders": 100 agenti ciechi

Setup

100 agenti LLM (haiku) ricevono due serie anonime X e Y — in realta' BTC e ETH 1h/15m/5m, mai etichettate — e devono proporre UNA regola che "anticipi" i movimenti per un PnL netto positivo (fee 0.10% RT) con >=10 trade/mese. Non sanno cosa siano i dati. L'orchestratore (engine deterministico) valuta ogni strategia, assegna un punteggio su PNL + %win, da' 90 epoche di elaborazione (hill-climb dei parametri) e ogni 10 epoche blocca il 10% meno profittevole -> restano i 10 piu' profittevoli.

Infrastruttura in scripts/games/:

engine.py — dati anonimizzati, 6 famiglie segnale (zscore/breakout/ma_cross/ rsi/momentum/pairs), backtester causale fee-aware, scoring (>=10 tpm o squalifica).
agent_brief.py — digest ANONIMO (stat aggregate + finestra normalizzata) + menu.
arena.py — torneo a 3 finestre: TRAIN (hill-climb), VALID (cull+rank dell'orchestratore), TEST (OOS puro, mai ottimizzato). Anti-overfit.
run_game.py — carica le 100 spec degli agenti e lancia il torneo.

Risultato emergente

I 100 agenti ciechi, leggendo SOLO le statistiche anonime (autocorrelazione negativa, "after_big_move_continues_pct" ~30-40% => le mosse estreme rientrano), hanno riscoperto da soli che il mercato e' mean-reverting: 100/100 reversion, 67 hanno scelto il detector pairs, 30 zscore. Esattamente la lezione storica del progetto (edge = reversione; pairs ETH/BTC il piu' robusto) — senza sapere che fosse crypto.

Classifica finale (top 10) — tutti PAIRS su 15m

Vincitore agente #91 (15m, pairs market-neutral sul log-ratio X/Y):

TEST/OOS puro: PnL +3126%, win 77%, 108.9 trade/mese, Sharpe 20.3
Full-period: PnL +8052%, win 70%, 94 tpm, Sharpe 12.2 (9604 trade)
params: lookback 66, entry 1.67σ, exit 1.0σ, max_bars 35
ipotesi (cieca): "Y altamente reversivo, X/Y log-ratio strong mean-reversion (-0.43 autocorr), bassa correlazione cross-asset -> pairs market-neutral".

Tutti i 10 finalisti: pairs 15m, TEST Sharpe medio 19.9, tpm 66-109 (>>10).

Caveat onesti

Numeri OOS ottimistici: PnL additivo a notional fisso, niente slippage sulle 2 gambe, finestra OOS calma, 15m molti trade. Coerente col caveat PR01 del progetto (Sharpe reale atteso ~4-5, non 20). Il valore del gioco e' il metodo (scoperta cieca + selezione anti-overfit), non il livello assoluto di Sharpe.
La convergenza su pairs conferma robustezza ma riduce la diversita': i 10 finalisti sono varianti della stessa idea (ETH/BTC spread). Per un portafoglio servirebbe diversificare (gia' fatto altrove: fade + honest + shape).

Re-run "sobrio" con slippage (0.05%/lato)

GAME_SLIP=0.0005 -> i pairs pagano +0.20% RT extra (4 lati). Lo slippage spinge l'ottimizzatore verso meno churn: tpm dei finalisti 66-109 -> 40-47, Sharpe top-10 ~20 -> ~13.5. Vincitore #43 (15m pairs): TEST PnL +2091%, win 77%, 46.9 tpm, Sharpe 15.6. La gerarchia (pairs 15m domina) e la robustezza reggono lo stress; lo Sharpe reale atteso resta ~4-5 (OOS calmo + PnL additivo). Log: data/games/game_slip.log.

Artefatti: data/games/tournament_result.json, data/games/specs/agent_*.json, engine.set_slippage() (env GAME_SLIP).

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