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# 2026-05-27 — Giorno 2: Strategie e risultati
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### 00:00 — Strategia 5: Enhanced fractal (DATA LEAKAGE trovata!)
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**Cosa:** GBM con features multi-window (4 finestre × 9 features), classification binaria, BTC + ETH su 3 lookahead
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**Atteso:** miglioramento rispetto a #4 con più features e classificazione binaria
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**Reale:** risultati iniziali troppo belli (84.5% accuracy BTC, 85% ETH) → **DATA LEAKAGE TROVATA**
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**Bug:** `returns[i-w : i]` includeva `returns[i-1]` che usa `close[i]` (1 candle nel futuro)
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**Fix:** cambiato a `returns[i-w : i-1]` — re-run in corso
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**Lezione:** SEMPRE verificare che nessuna feature usi dati oltre il timestamp di decisione. Returns ha off-by-one insidioso.
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### 00:10 — Strategia 6: Structural Pattern KNN + GBM
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**Cosa:** features normalizzate da finestra OHLC (close norm, body, direction, shadow, volume), con KNN e GBM
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**Reale:**
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- KNN: max 55.9% accuracy (K=100, thr=0.65) → edge minimo
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- **GBM: thr=0.65, 795 trades, 58.6% accuracy, +57.5% return** ← MIGLIOR SINGOLO (senza leakage)
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**Lezione:** features strutturali normalizzate battono features raw. GBM >> KNN per questo tipo di dati.
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### 00:20 — Strategia 7: LSTM
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**Cosa:** LSTM (2 layer, 64 hidden, dropout 0.3) su sequenze di 48 candele × 6 features per-candle
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**Reale:**
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- BTC test: 51.9% base, ma thr=0.60: **58.4% accuracy, 214 trades, +4.3%**
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- BTC thr=0.65: **64.3% accuracy** ma solo 14 trade
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- ETH: 52.6% base, thr=0.55: **54.5%, +19.9%**
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- Training su CPU (CUDA non disponibile) → 14 epoch con early stopping
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**Lezione:** LSTM cattura pattern ma non aggiunge molto rispetto a GBM su features ingegnerizzate. Edge comparabile (~58-64%) con molte meno features. CPU training lento.
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### 00:30 — Strategia 8: Ensemble multi-timeframe
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**Cosa:** 3 modelli (structural 1h, multi-tf 15m, combined) con voting e media probabilità
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**Reale:**
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- M1_structural thr=0.65: 829 trades, **58.3% acc, +53.4%, 17.8% annualizzato**
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- M2_multi_tf: scarso (15m features da sole non bastano)
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- Ensemble agree≥2, thr=0.65: 520 trades, **59.2% accuracy, +19.9%**
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- Ensemble agree≥3, thr=0.65: 27 trades, **70.4% accuracy** ma pochi trade
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**Lezione:**
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1. Multi-timeframe aggiunge margine (+1% accuracy nell'ensemble)
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2. Consensus forte (3/3) raggiunge 70%+ ma troppo pochi trade
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3. Il collo di bottiglia è la frequenza segnali ad alta confidenza
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### 00:45 — Strategie 9 e 10 in esecuzione
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- **#9**: Walk-forward validation con GBM, features combinate structural+fractal
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- **#10**: High precision (target >80%) con ensemble 5 modelli (2×GBM, RF, ExtraTrees, LogReg), consensus voting, leva 3x
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### Riepilogo risultati validi (no leakage)
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| # | Nome | Accuracy | Return | Ann. | Trades | Note |
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|---|------|----------|--------|------|--------|------|
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| 6 | GBM structural | 58.6% | +57.5% | ~20% | 795 | Miglior singolo |
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| 8/M1 | Structural WF | 58.3% | +53.4% | 17.8% | 829 | Robusto |
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| 8/ens | Ensemble 2/3 | 59.2% | +19.9% | 7.2% | 520 | Più filtrato |
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| 8/ens3 | Ensemble 3/3 | 70.4% | +11.3% | 4.2% | 27 | Alta acc, pochi trade |
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| 4 | GBM fractal | 63.6% | +5.7% | ~3% | 66 | Pochi ma precisi |
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| 7 | LSTM | 58.4% | +4.3% | 3.1% | 214 | Comparabile a GBM |
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### Analisi gap verso target
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| Target | Attuale | Gap |
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|--------|---------|-----|
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| Accuracy >80% | max 70.4% (ens 3/3) | serve +10% |
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| ROI annuo >30% | max ~20% (structural) | serve +10% |
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| €50/giorno da €1000 | richiede ~5% daily | richiede crescita capitale su 6 mesi |
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### Prossimi passi
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1. Verificare strategia 5 corretta (senza leakage)
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2. Risultati strategia 9 (walk-forward) e 10 (high precision ensemble)
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3. Se accuracy ancora insufficiente: provare features da 5m aggregati, o approach completamente diverso (reinforcement learning?)
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4. Valutare combinazione: multi-asset (BTC+ETH) per diversificazione
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