BENCHMARK REPORT · TRADING SIGNALS PERFORMANCE
Performance Summary
🔄 Ultimo aggiornamento:
RANKING PER GAIN — MIGLIORE IN ALTO
P&L CUMULATIVO PER MODELLO
DETTAGLIO GIORNALIERO
WIN RATE % PER MODELLO
🧠
Analisi AI — Claude Opus
Ottimizzazione strategia · Mix modelli · Pattern certezza · Categorie MacroNews

1. Modello Primario

Il modello di riferimento da utilizzare come filtro principale è PreMarket, supportato da Scenario Alpha come conferma.

  • PreMarket: win rate 77.3% (n=22, massimo del campione), delta score +0.224 (il più alto e statisticamente significativo), gain live +18.150$ con 100% win in 4 trade.
  • Scenario Alpha: 73.7% win, delta +0.116, gain live +9.300$, ottimo come secondo segnale di conferma.
  • Forecaster ha buon delta (+0.063) ma score saturo su LONG (7/7 in alta fiducia, zero SHORT): utile solo come direzione, non come filtro discriminante.
  • Sentiment mostra delta negativo (-0.113): lo score è contro-indicativo, perde affidabilità sopra una certa soglia.

2. Soglie Score Ottimali

ModelloSoglia OperativaRazionale
PreMarket≥ 0.70Score medio Win=0.75 vs Lose=0.526; soglia conservativa cattura i win mantenendo robustezza
Scenario Alpha≥ 0.65Win=0.685 vs Lose=0.569; soglia poco sopra la mediana dei lose
Forecaster≥ 0.72Win=0.739 vs Lose=0.676; richiedere alta fiducia (≥0.85) per size piena
MacroLiq≥ 0.63Delta minimo (+0.024), usare solo come tie-breaker
SentimentNON usare lo scoreDelta negativo: applicare soglia inversa (< 0.70) o ignorare
MacroNewsScore 51–70Win 71.4% nel range basso vs 36.4% in 71–85: score alto è penalizzante

3. Combinazioni Vincenti

  • PreMarket ≥ 0.70 + Scenario Alpha ≥ 0.65: setup A+, entrambi i modelli con delta positivo elevato e win rate live 100%.
  • PreMarket alto + Forecaster alta fiducia (≥0.85) LONG: combinazione direzionale forte (live 4/4 PreMarket, 100% win Forecaster nei trade live).
  • 2 modelli concordi = 47.1% win (n=17): il consenso generico non basta; serve concordanza tra i modelli con delta positivo (PreMarket + Scenario Alpha + Forecaster), evitando di contare Sentiment.
  • Attenzione: 3 modelli concordi = 0% (n=1), campione troppo piccolo ma da monitorare per possibile crowding.

4. Impatto Categorie MacroNews

  • Amplificatori: Rates (100%), FED policy (100%), Volatility (83.3%, n=6) — tradare con size piena.
  • Neutri: Earnings (62.5%, n=8) — size standard, richiedere conferma da PreMarket.
  • Distruttori del segnale:
    • Growth: 0/7 (0%) — blacklist totale
    • Fed (lowercase, distinto da FED): 0/3 (0%) — blacklist o ricategorizzare
    • Labor: 33.3% (n=3) — evitare o size ridotta al 30%

5. Situazioni da Evitare

  • MacroNews categoria Growth o Labor: 1 win su 10 trade combinati, edge fortemente negativo.
  • MacroNews score 71–85: win solo 36.4% — paradossalmente lo score alto correla con loss.
  • Sentiment con score elevato (> 0.80): delta -0.113, lo score alto è bandiera rossa (contro-indicativo).
  • Solo 1 modello attivo: 0% win (n=5) — richiedere sempre almeno 2 conferme.
  • MacroLiq isolato: live 50% win, -7.580$, troppo debole come trigger autonomo.
  • F5 isolato: live 50% win, -9.888$, no score per filtrare — usare solo come contesto.

6. Piano Operativo

  1. Riconfigurare il sistema di scoring (impatto massimo): impostare PreMarket ≥ 0.70 come gate obbligatorio per ogni trade. Invertire la logica score di Sentiment e MacroNews (penalizzare score > 0.70/0.80). Stima impatto: eliminazione di ~60% dei trade in loss attuali.
  2. Blacklist categorica MacroNews: bloccare automaticamente trade su categoria Growth, Fed (lowercase) e Labor; raddoppiare size su Rates/FED/Volatility con score 51–70. Recupero atteso: eliminazione di 10+ loss su pattern statisticamente certo.
  3. Regola di consenso ponderato: trade attivo solo se almeno 2 modelli tra {PreMarket, Scenario Alpha, Forecaster} superano la propria soglia, ignorando Sentiment, MacroLiq e F5 nel conteggio. Size piena se tutti e 3 concordano + alta fiducia Forecaster; size dimezzata con solo 2 conferme.