Adriano Dal Pastro
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Reset del progetto su fondamenta verificate dopo la scoperta che l'intera libreria "validata OOS" era artefatto di feed contaminato (print fantasma del feed Cerbero TESTNET + storico Binance/USDT). - Storico ricostruito da Deribit MAINNET (ccxt pubblico, tokenless) e CERTIFICATO (certify_feed.py): BTC/ETH puliti su TUTTA la storia (mediana 2-6 bps vs Coinbase USD), integrita' OHLC + coerenza resample (maxΔ 0.00) + cross-venue OK. Alt esclusi (illiquidi/divergenti: LTC/DOGE 50-82% barre flat; XRP/BNB non certificabili). - Verdetto sul feed pulito: FADE / PAIRS / XS01 / TSM01 morti (ogni portafoglio Sharpe -2.3..-3.0, DD ~40%); solo SH01 e frammenti HONEST con segnale residuo, da ri-validare in isolamento. - Cleanup "restart pulito": strategie, stack live (src/live, src/portfolio, runner/executor, yml, docker), ~100 script ricerca/gate, waste/games/ portfolios, dati non certificati + cache e 60+ diari -> archiviati in Old/ (preservati, non cancellati). Diario consolidato in un unico documento. - Skeleton ricerca tenuto: Strategy ABC + indicatori + src/fractal + src/backtest/engine + load_data; tool dati certificati (rebuild_history, certify_feed, audit_feed, multi_source_check). - Universo dati ATTIVO: solo BTC/ETH (5m/15m/1h); guardrail fisico (load_data su alt -> FileNotFoundError). Esecuzione DISABILITATA, conto flat. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# 2026-06-09 — Gioco "Blind Traders" sessione 2: timing diversi (30m/2h/4h)
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Seconda sessione del gioco (vedi `2026-06-09-blind-traders-game.md`), stesso protocollo
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(100 agenti ciechi su BTC/ETH anonimi, scoring PNL+%win, ≥10 trade/mese, 90 epoche, cull
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10% ogni 10 epoche → 10 finalisti, split a 3 anti-overfit) ma su **timeframe diversi**:
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game 1 = 5m/15m/1h; **game 2 = 30m/2h/4h** (medio-lunghi). Engine con resampling aggiunto
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(`engine._RESAMPLE`: 30m←15m, 2h/4h←1h). Specs in `data/games/specs2/`, risultato
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`data/games/tournament_result2.json`.
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## Diversita' proposte (di nuovo: riscoperta cieca della mean-reversion)
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100 agenti: **74 pairs, 25 zscore, 1 breakout; 100% reversion**; tf 34/33/33. Come nel
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game 1, leggendo solo le statistiche anonime (autocorrelazione negativa del log-ratio,
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continuazione post-mossa ~40%) gli agenti convergono sulla reversione senza sapere che
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sia crypto.
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## Classifica finale — tutti 30m pairs
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Vincitore **agente #36** (30m, pairs ETH/BTC):
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- TEST/OOS: **PnL +1451%, win 77%, 43.4 trade/mese, Sharpe 12.3**.
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- I 10 finalisti sono TUTTI 30m pairs (TEST Sharpe ~12, win 76-77%, tpm 43-49).
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## Finding chiave: la regola ≥10 trade/mese e' un FILTRO sul timeframe
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Quanti agenti per tf superano la soglia di attivita' + qualita':
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| tf | agenti | ≥10 trade/mese | positivi OOS | miglior OOS Sharpe (pnl/win/tpm) |
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| 30m | 34 | **34 (100%)** | 26 | **11.6** (1405% 76% 56) |
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| 2h | 33 | 29 (88%) | 17 | 6.1 (512% 79% 17) |
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| 4h | 33 | **4 (12%)** | 6 | 1.4 (103% 68% 14) |
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A 4h solo 4/33 agenti riescono a fare ≥10 trade/mese (le barre sono troppo rade per
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la reversione pairs); e l'edge cala col timeframe (Sharpe 11.6→6.1→1.4). Per questo i
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finalisti sono tutti 30m.
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## Lezione cross-game (game 1 + game 2)
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Esiste una **frontiera frequenza-vs-edge**: la regola ≥10 trade/mese mette un *pavimento*
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sul timeframe (i lunghi non fanno abbastanza trade), il costo/edge mette un *soffitto* (i
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cortissimi sono cost-fragili). Il punto ottimo e' **il timeframe piu' corto con edge ancora
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robusto**: game 1 (con 15m disponibile) → vince 15m; game 2 (senza 15m) → vince 30m. Sempre
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**ETH/BTC spread reversion**. Coerente con l'analisi di robustezza del 15m
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(`2026-06-09-pairs15m-robustezza.md`): piu' corto = piu' trade = piu' edge di backtest, ma
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piu' fragile ai costi. Il gioco trova l'edge; la prudenza di deploy (mezza size) gestisce
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la fragilita'. Artefatti: `scripts/games/`, `data/games/tournament_result2.json`.
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