Adriano Dal Pastro
8fd2c16cac
Il paper trader restava a zero trade: il feed Cerbero era fermo a mezzanotte (bug end_date lato cerbero-mcp, poi risolto) e MT01 leggeva il trend 1h da un parquet statico, di fatto congelandolo (gap ~15h sul bar corrente). Ora il runner fa fetch 1h live per le strategie MTF e lo passa a generate_signals via il parametro df_1h (fallback al parquet se assente). Aggiornati CLAUDE.md, README e diario 2026-05-28. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# PythagorasGoal
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Sistema di riconoscimento pattern frattali e predizione per il trading di criptovalute (BTC, ETH), ispirato al framework teorico di Serleto & Malanga (*Pythagoras Trading Prediction*).
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## Obiettivo
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Partendo da un capitale iniziale di €1.000, raggiungere un profitto medio di €50 al giorno entro 6–8 mesi, tramite strategie algoritmiche che combinano analisi frattale, squeeze di volatilità e machine learning.
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## Risultati
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Oltre 35 strategie testate su dati storici 2018–2026 (BTC e ETH, timeframe 15m / 1h, fee 0.2% round-trip, leva 3x, posizione 15%). Le migliori:
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| Codice | Strategia | Mercato | Accuracy | Trades | Max DD | Robustezza |
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|--------|-----------|---------|----------|--------|--------|------------|
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| MT01 | Squeeze + MTF Momentum | BTC 15m | **82.7%** | 503 | 5.9% | ✅ 9/9 anni |
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| MT01 | Squeeze + MTF Momentum | ETH 15m | 81.2% | 404 | 2.9% | ✅ 9/9 anni |
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| PD01 | Price-Volume Divergence | ETH 15m | 80.9% | 465 | **2.3%** | ✅ 9/9 anni |
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| PD01 | Price-Volume Divergence | BTC 15m | 80.6% | 578 | 2.7% | ✅ 9/9 anni |
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| CM01 | Cross-Market Momentum | ETH 15m | 80.6% | 433 | **2.2%** | ✅ 9/9 anni |
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| AD01 | Adaptive Squeeze | BTC 15m | 79.9% | 1364 | 9.9% | ✅ 9/9 anni |
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| SQ02 | Antifake + Volume | BTC 15m | 79.7% | 1250 | 6.5% | ✅ 9/9 anni |
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La famiglia squeeze (compressione → espansione di volatilità) è il nucleo comune. Le migliori varianti aggiungono un filtro indipendente: conferma del trend su timeframe superiore (MT01), trend del volume al breakout (PD01), momentum dell'asset correlato (CM01), o soglia di squeeze adattiva al regime di volatilità (AD01). Tutte mantengono accuracy ≥67% in ogni singolo anno dal 2018, con i drawdown più contenuti (2-3%) su ETH.
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## Come funziona
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### Volatility Squeeze Breakout
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Il meccanismo centrale sfrutta i cicli naturali di compressione ed espansione della volatilità:
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1. **Compressione** — le Bollinger Bands entrano dentro i Keltner Channel (il prezzo si muove sempre meno, accumulando "energia").
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2. **Breakout** — le bande escono dal canale. Un impulso direzionale parte.
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3. **Filtri** — anti-fakeout (scarta breakout con retrace >60%) + volume confirmation (breakout >1.3× media).
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4. **ML opzionale** — un modello GradientBoosting (GBM), addestrato walk-forward su feature strutturali, conferma la direzione e filtra i segnali deboli.
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### Filtri di conferma indipendenti
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Le varianti più recenti aggiungono un singolo filtro di conferma al breakout, ciascuno motivato da una dinamica di mercato reale (non da ottimizzazione dei parametri):
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- **MT01 — Multi-timeframe momentum.** Entra solo se la EMA su timeframe orario conferma il trend nella direzione del breakout. Filtra i breakout controtendenza.
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- **PD01 — Price-volume divergence.** Richiede che il volume sia in *crescita* al momento del breakout, non solo elevato: un breakout su volume calante è debole e viene scartato.
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- **CM01 — Cross-market momentum.** Entra solo se l'asset correlato (BTC ↔ ETH) mostra momentum nella stessa direzione nelle ultime barre.
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- **AD01 — Adaptive squeeze.** La soglia di squeeze si adatta al regime di volatilità: più selettiva nei mercati agitati, più permissiva in quelli calmi.
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### Feature ML (44 dimensioni)
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- Rapporti body/shadow normalizzati su finestre multiple (12, 24, 48 candele)
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- Momentum, volatilità, skewness, kurtosis dei rendimenti logaritmici
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- Autocorrelazione lag-1 e profilo volumetrico
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- Durata della fase di squeeze e rapporto di espansione Keltner
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- Posizione del prezzo rispetto al range recente e ATR normalizzato
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## Struttura progetto
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PythagorasGoal/
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├── src/
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│ ├── data/ # Download e gestione dati (Cerbero MCP + Binance)
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│ ├── fractal/ # Indicatori frattali: Hurst, Higuchi FD, self-similarity
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│ ├── backtest/ # Motore di backtesting con fee e metriche
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│ ├── strategies/ # Classe base Strategy ABC + indicatori condivisi
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│ │ ├── base.py # Strategy, Signal, BacktestResult, YearlyStats
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│ │ └── indicators.py # keltner_ratio, detect_squeezes, ema, atr, rv, corr
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│ └── live/ # Paper trading live su Deribit testnet
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│ ├── multi_runner.py # Orchestratore multi-strategia
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│ ├── strategy_worker.py # Worker indipendente con stato persistente
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│ ├── strategy_loader.py # Import dinamico classi Strategy
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│ ├── cerbero_client.py # Client HTTP per Cerbero MCP
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│ ├── signal_engine.py # Squeeze + ML real-time (per ML01)
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│ └── telegram_notifier.py
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├── scripts/
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│ ├── strategies/ # Strategie attive (SQ01-SQ04, ML01, MT01, PD01, CM01, AD01)
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│ ├── waste/ # Strategie scartate (W01-W28)
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│ └── analysis/ # Script di confronto e report
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├── strategies.yml # Config multi-strategy paper trader
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├── data/
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│ └── raw/ # Parquet OHLCV (gitignored, ~70 MB)
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├── docs/
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│ ├── diary/ # Diario di ricerca giornaliero
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│ └── specs/ # Specifiche di design
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├── Dockerfile
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├── docker-compose.yml
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└── pyproject.toml
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## Strategie attive
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Tutte le strategie estendono `src.strategies.base.Strategy` con interfaccia comune: `generate_signals() → backtest() → report()`.
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| Codice | Script | Tipo | Descrizione |
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|--------|--------|------|-------------|
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| SQ01 | `SQ01_squeeze_base.py` | Regole | Squeeze breakout puro |
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| SQ02 | `SQ02_squeeze_antifake_vol.py` | Regole | Squeeze + antifakeout + volume confirm |
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| SQ03 | `SQ03_squeeze_all_filters.py` | Regole | Squeeze + filtri selezionabili (9 preset) |
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| SQ04 | `SQ04_squeeze_ultimate.py` | Regole | Combo incrementali con correlazione/trend |
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| ML01 | `ML01_squeeze_gbm.py` | ML | Squeeze + GBM walk-forward |
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| MT01 | `MT01_squeeze_mtf_momentum.py` | Regole | Squeeze 15m + conferma trend EMA 1h (max accuracy) |
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| PD01 | `PD01_price_volume_divergence.py` | Regole | Squeeze + trend del volume al breakout (DD minimo) |
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| CM01 | `CM01_cross_market_momentum.py` | Regole | Squeeze + momentum dell'asset correlato (BTC ↔ ETH) |
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| AD01 | `AD01_adaptive_squeeze.py` | Regole | Squeeze con soglia adattiva al regime di volatilità |
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Per eseguire il backtest di una strategia:
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```bash
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uv run python scripts/strategies/MT01_squeeze_mtf_momentum.py
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```
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Per il confronto completo per anno e mercato:
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```bash
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uv run python scripts/analysis/yearly_market_report.py
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```
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## Paper Trading Live
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Il multi-strategy runner esegue N strategie in parallelo su dati live da Cerbero MCP, ognuna con €1000 USDC virtuali indipendenti. Le strategie multi-timeframe (MT01) ricevono anche l'1h **live** da Cerbero ad ogni poll, così la conferma del trend non resta indietro rispetto al feed 15m.
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### Avvio
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```bash
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# Locale
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uv run python -m src.live.multi_runner
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# Docker
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docker compose up -d
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```
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### Configurazione
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Le strategie attive sono definite in `strategies.yml`:
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```yaml
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defaults:
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capital: 1000
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position_size: 0.15
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leverage: 3
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strategies:
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- name: SQ02_antifake_vol
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asset: BTC
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tf: 15m
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enabled: true
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```
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Per aggiungere una strategia: nuova riga in `strategies.yml`, poi `docker compose restart`. Lo storico delle strategie esistenti rimane intatto.
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### Persistenza
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Ogni strategia ha la sua directory in `data/paper_trades/`:
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```
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data/paper_trades/
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SQ02_antifake_vol__BTC__15m/
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trades.jsonl # Storico trade append-only
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status.json # Stato corrente (resume al restart)
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```
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Notifiche Telegram per ogni trade (richiede `TELEGRAM_BOT_TOKEN` e `TELEGRAM_CHAT_ID` in `.env`).
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## Setup
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```bash
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# Clona e installa
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git clone <repo-url> && cd PythagorasGoal
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uv sync
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# Scarica dati storici (~70 MB)
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uv run python -m src.data.downloader
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# Backtest strategia migliore
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uv run python scripts/strategies/MT01_squeeze_mtf_momentum.py
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# Paper trading live
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uv run python -m src.live.multi_runner
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```
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### Requisiti
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- Python ≥ 3.11
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- [uv](https://docs.astral.sh/uv/) come package manager
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- Accesso a Cerbero MCP (`cerbero-mcp.tielogic.xyz`) per dati Deribit live
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- Docker (opzionale, per deploy su VPS)
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## Dati
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| Asset | Timeframe | Candele | Copertura |
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|-------|-----------|---------|-----------|
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| BTC | 5m / 15m / 1h | 883K / 294K / 74K | 2018-01 → oggi |
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| ETH | 5m / 15m / 1h | 882K / 294K / 74K | 2018-01 → oggi |
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Fonte primaria: Deribit perpetual via Cerbero MCP. Fallback: Binance spot via ccxt. Formato: Apache Parquet.
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## Riferimenti
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- Serleto, L. & Malanga, C. — *Pythagoras Trading Prediction* (2024)
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- Serleto, L. & Malanga, C. — *Libro dei Frattali* (2024)
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## Licenza
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Uso privato. Non destinato alla distribuzione.
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