trade-analyzer

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description	Analisi post-trade approfondita con domain intelligence. Analizza trade specifici o la giornata, confronta con pattern storici, produce raccomandazioni parametriche. Use when user says "analizza trade", "perche' ho perso", "analisi trade", "cosa e' andato storto", "review trade".

Trade Analyzer — Post-Trade Intelligence

Analisi approfondita di trade specifici con confronto pattern storici e raccomandazioni parametriche.

Contesto

Consulta prima di ogni analisi:

• /root/.claude/projects/-root/memory/trade_insights.md — pattern storici per citta', orizzonte, strategia
• /root/.claude/projects/-root/memory/mistakes.md — errori noti da non ripetere

Procedura

Step 1: Identifica trade da analizzare

Se l'utente specifica un trade, analizza quello. Altrimenti prendi gli ultimi 10 trade chiusi:

LOG=$(ls -t /root/polymarket_toolkit/logs/bot_*.log | head -1)
grep -E "WIN|LOSS|Trade chiuso" "$LOG" | tail -10

Step 2: Per ogni trade, estrai

• Strategia, citta'/mercato, prezzo entry, edge stimato, confidence
• Numero fonti, orizzonte (same-day/+1d/+2d)
• Outcome (WIN/LOSS), PnL
• Skip reasons dei trade simili che sono stati filtrati

Step 3: Pattern matching

Confronta con pattern storici:

• Questa citta' ha WR storico buono o cattivo?
• Questo orizzonte e' profittevole per questa strategia?
• Trade simili (stessa fascia di prezzo, stesso tipo) hanno WR positivo?

Consulta references/known-patterns.md per pattern documentati.

Step 4: Root cause analysis (per le LOSS)

Checklist diagnostica:

1. Edge insufficiente? — edge < min_edge per quel orizzonte?
2. Forecast sbagliato? — WU divergeva da OpenMeteo? Uncertainty alta?
3. Prezzo troppo alto? — payoff ratio < 0.30?
4. Single source? — una sola fonte confermava il trade?
5. Timing sbagliato? — trade piazzato troppo presto/tardi rispetto al settlement?
6. Mercato illiquido? — spread alto, depth basso?

Step 5: Raccomandazione parametrica

Per ogni pattern di perdita identificato, proponi una modifica SPECIFICA:

• Quale parametro cambiare (con file e riga)
• Da quale valore a quale valore
• Impatto stimato: quanti trade bloccherebbe, quante loss evitate

Step 6: Simulazione impatto

python3 /root/polymarket_toolkit/backtest_replay.py --compare

Verifica che la modifica proposta non blocchi troppi trade vincenti.

Step 7: Aggiorna memoria

Se trovato pattern nuovo e significativo:

• Aggiorna trade_insights.md con il nuovo pattern
• Se errore sistemico: aggiorna mistakes.md

Output

Report strutturato con:

1. Tabella trade analizzati
2. Root cause per ogni loss
3. Raccomandazione parametrica con simulazione
4. Aggiornamento memoria (se applicabile)

Common Issues

Trade con edge "alto" ma loss

Spesso l'edge stimato e' inflazionato da una singola fonte divergente. Verificare sempre il numero di fonti concordanti.

Loss ripetute sulla stessa citta'

Alcune citta' hanno sistematicamente forecast meno accurati (es. Toronto WU vs OpenMeteo divergono di 12°C). Verificare il pattern citta'-specifico.

Loss su next-day con prezzo alto

BUY_NO a >$0.75 su +1d ha payoff 0.33:1 — serve WR >75% per break-even. Se il WR storico per quel orizzonte e' <75%, il parametro min_payoff e' troppo basso.