Adriano Dal Pastro
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CLAUDE.md era arrivato a 310 KB (~80k token caricati a OGNI sessione) e la sua funzione si era sdoppiata: era insieme il manuale operativo e l'archivio di 69 filoni di ricerca. Le due cose hanno lettori diversi. I 65 bullet-blocco sono stati spostati VERBATIM in docs/memory/ (nulla riscritto). Verifica meccanica riga per riga prima del commit: 3272 righe non vuote, 0 mancanti, 0 aggiunte, zero buchi e zero sovrapposizioni nella copertura delle regioni estratte. 10-sleeve-e-candidati.md 30 KB TP01 XS01 VRP01 SKH01 GTAA01 XSR01 20-ondate-e-scartati.md 126 KB 69 filoni, ogni scartato col suo perche' 30-piano-capitale-fisco.md 59 KB muri, versamenti, venue risk, fisco, prop 40-produzione-e-deploy.md 66 KB esecutore, tripwire, monitor, PRIIPs/UCITS 50-dati-e-feed.md 14 KB difetti del dato, catena opzioni 60-metodo-e-gate.md 4 KB i gate di altlib.py In CLAUDE.md resta solo cio' che serve a non sbagliare una decisione: stato, book live vs book di ricerca, i numeri da citare e quelli da NON citare, 7 decisioni vincolanti dell'operatore con "cosa le riapre", 6 gate pre-registrati con la data, 9 debiti aperti non riparati, le regole di prim'ordine (D/M/C/P/N, distillate dalle 113 righe che contenevano REGOLA), IL DATO, metodologia, stack/struttura/comandi. Tre fatti che erano sepolti in 3400 righe e ora stanno in testa: le TRE baseline diverse che girano sotto il nome "libro 75/25" (spread piu' grande di quasi tutti gli effetti misurati), il funding non modellato in nessun backtest (-2,16%/anno), e che «N/N ancore» vale ~2 osservazioni. Verificato prima del commit: 36/36 percorsi citati esistono su disco, 708 test collezionati, code fence bilanciati. Nessun file di codice toccato. Convenzione aggiunta (§14) perche' il file non torni a crescere: quando un risultato CAMBIA UNA DECISIONE si aggiorna CLAUDE.md; quando aggiunge racconto, va in docs/memory/. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# Metodo: gate e harness
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> Estratto **verbatim** da `CLAUDE.md` il 2026-08-25 durante la compattazione.
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> I gate codificati in `altlib.py` che ogni candidato deve attraversare.
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> Il testo non e' stato riscritto: e' la memoria originale, spostata.
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- **MARGINAL SCORER (implementato 2026-06-20)** — la lezione "Sharpe marginale, non assoluto" è
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ora codice in `scripts/research/alt/altlib.py`: `study_marginal(name, target_fn)` valuta un
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candidato direzionale BTC/ETH **sia** in assoluto **sia** rispetto al baseline `tp01_baseline_daily()`
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(corr, uplift del blend OOS, beta+alpha residua) e ritorna `earns_slot = (abs!=FAIL) AND
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(marginal==ADDS)`. **Regola: una nuova strategia direzionale si giudica su `earns_slot`, non sullo
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Sharpe assoluto** (gli overlay-su-TSMOM ereditano lo Sharpe di trend e prendono PASS fasulli —
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es. CMB04 PASS assoluto → NEUTRAL marginale). Demo `marginal_demo.py`, test `tests/test_marginal_scorer.py`.
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⚠️ **INDURITO 2026-06-21 (onda ortho):** la versione fisso-HOLDOUT + jackknife-mese era
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ingannabile — 17/18 book relative-value "ADDS" su una sola finestra 2025 (ETH-bleed dove TP01 è
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debole). Tre gate nuovi in `marginal_vs_tp01`: **(1) persistenza multi-cut** (uplift positivo a più
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date di taglio, non solo 2025); **(2) edge in-sample** (`has_insample_edge`: lo Sharpe standalone
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PRE-holdout dev'essere ≥0.5 — un low-corr a Sharpe ~0.3 "aggiunge" solo matematica di
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diversificazione, riportata via `null_pctl_*` vs un asset-rumore a corr-zero); **(3) hedge vs
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alpha** (`is_hedge`: un low-corr che paga SOLO quando TP01 è debole — `corr(Sharpe-TP01, uplift
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annuo)` molto negativa — è un hedge, non alpha). Verdetti nuovi: HEDGE, NOISE. Sull'onda ortho lo
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scorer indurito collassa 17/18 → **1** (`dvol_spread`, unico con edge in-sample reale; comunque
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forward-monitor per multiple-testing/storia DVOL corta). Lezione: un nuovo sleeve si giudica su
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edge-in-sample + persistenza multi-cut + non-hedge, non sull'uplift di una finestra fortunata.
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- **HARNESS REALISM (codificato 2026-06-21, onda intraday)** — due gate nuovi in `altlib.py`,
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test `tests/test_harness_realism.py`:
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- **`day_boundary_robust(target_fn, tf)`** — un effetto ora/sessione/giorno il cui uplift
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marginale **si inverte** spostando il confine del giorno UTC di poche ore è un **artefatto di
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etichettatura calendario** (ha ucciso `open_drive`: +0.23 a 00:00 → −0.33 a +8h → ARTIFACT-RISK).
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Un segnale di prezzo è INVARIANT (spread 0); un effetto calendario vero è ROBUST (resta positivo;
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es. `prevday_range_breakout`). **Regola: ogni segnale calendar/session/hour passa questo test
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prima di crederci.**
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- **`eval_weights_smallcap(df, target, capital=600, min_order=5)`** — a ~$600 un ribilanciamento
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di nozionale < min_order **non si esegue**; la fee proporzionale che `eval_weights` applica a
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migliaia di micro-trade sub-dollaro (tipici di un overlay vol-target) è **finzione**. Salta i
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sub-min_order e riporta lo **Sharpe haircut** reale vs modellato. **Vale per OGNI sleeve a questo
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capitale, TP01 incluso** — lo Sharpe netto onesto a $600 è quello small-cap, non quello modellato.
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- **SELECTION-ON-HOLDOUT gate (codificato 2026-06-29, filone B intraday ERM)** — terzo gate in
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`altlib.py`, test `tests/test_harness_realism.py`. Il lead ERM faceva `earns_slot=True` MA lo script
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di scoperta sceglieva la cella per **`min_hold` massimo** su 60+ celle = **selezione-sull'hold-out**:
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scegliendola in-sample-only ne esce un'altra (trend-beta corr→TP01 0.53, NEUTRAL) e il deflated-Sharpe
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crolla (DSR 0.0-0.24 su 122 trial). `study_marginal` da solo non lo vede (giudica UNO stream, non *come*
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è scelto). Tre funzioni: **`deflated_sharpe()`** (Bailey & Lopez de Prado, PASS ≥0.95), **`select_cell_insample()`**
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(cella scelta col solo Sharpe pre-HOLDOUT), e il gate combinato **`study_family_honest(name, factory, grid, tfs)`**
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→ `earns_slot_honest = earns_slot[cella in-sample] AND deflated-Sharpe≥0.95`. **Regola: una strategia
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direzionale grid-searched si giudica con `study_family_honest`, non chiamando `study_marginal` sulla
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cella a max hold-out.** Chiude il punto cieco gemello di CC01 ("Sharpe implausibile"). Diario
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`2026-06-29-intraday-regime.md` (analisi `scripts/research/intraday_regime_analysis.py`).
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