# 2026-06-19 — Track E: Cross-sectional BTC↔ETH relative-value + ENSEMBLE synthesis

Due parti, entrambe oneste e su dati Deribit-mainnet certificati (solo BTC/ETH). Tool:
`scripts/research/trackE_xsec_ensemble.py` (runnable, self-contained, riusa il walk-forward
ML di Track B e il Donchian di Track A). Harness onesto: direzione/posizione decise con dati
≤ `close[i]`, realizzo sul bar successivo (shift di 1 barra, niente look-ahead). Fee
turnover-based: `|Δpos|·fee_rt/2` **per gamba** (un flip +1↔−1 = un round-trip = 0.10% RT).

Run: `uv run python scripts/research/trackE_xsec_ensemble.py` (`--quick` salta lo sleeve ML;
`--no-cache` ricalcola la proba ML). Il proba ML viene cacheato (`.cache_trackE_*.npy`).

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## PART 1 — Relative value (spread BTC↔ETH, 1h, market-neutral)

**Premessa strutturale.** BTC/ETH log-ret 1h sono correlati **0.84**. Con due soli asset
l'unica struttura tradabile è lo **spread**. E con due asset, *"long il più forte / short il
più debole"* (XS-momentum) è **algebraicamente identico** a *"trada il trend del ratio
ETH/BTC"* — infatti nel codice (A) e (B) producono numeri identici. Sono lo stesso edge.

**Lead-lag: nullo.** `corr(rB[i], rE[i+1]) = −0.018`, `corr(rE[i], rB[i+1]) = −0.007`,
autocorrelazioni −0.01..−0.02. Nessun potere predittivo cross-asset → lead-lag **non**
perseguito come sleeve (sarebbe rumore moltiplicato per le fee).

**(A/B) XS momentum / ratio trend (griglia N∈{24,72,168,336}, hold∈{6,24,72}):**
- Solo **4/12 celle** OOS net-positive, e sparse (N24/h24, N24/h72, N72/h72, N168/h24).
- Le celle FULL forti (N168/h24: +150% full, Sharpe 0.68, DD 27%) hanno **OOS debole**
  (+11%, Sh 0.30). La migliore per OOS-Sharpe è N24/h24 (OOS Sh 0.31, OOS net +11%).
- **Fee sweep (N24/h24):** gross (0bp) FULL +356%/OOS +74% Sh 1.20 → a 1.0bp/gamba FULL +27%/
  OOS +11% Sh 0.31 → **muore già a 1.5bp/gamba** (OOS −11%). Margine fee sottilissimo.
- **Per-anno** concentrato sui grandi movimenti del ratio 2020-2021 (e 2024), piatto/negativo
  altrove (2022 −9%, 2023 −19%, 2025 −6%, 2026 −16%). Non è un altopiano: è un edge debole,
  fee-sensibile, regime-dipendente.

**(C) Ratio mean-reversion (z-fade di log(ETH/BTC)):** negativa ovunque (es. lb168/zin2.0:
FULL −85%, OOS −44%, Sh −1.56). Coerente con Track C: anche sullo spread la MR a breve non è
un edge sul dato pulito.

**Verdetto PART 1:** esiste un **debole** edge di relative-value (XS-momentum ≡ ratio-trend),
net-positivo OOS solo in alcune celle, Sharpe OOS ~0.3, che **muore a ~1.5bp/gamba** ed è
concentrato in pochi anni. È **reale ma marginale** — degno di entrare in un ensemble come
sleeve diversificante, non come strategia standalone. La sua virtù: è **quasi scorrelato**
dagli edge direzionali (vedi sotto).

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## PART 2 — Ensemble (3 sleeve residui in UN portafoglio)

Sleeve combinati (gross 1 ciascuno, equal-weight 1/N → gross totale ~1):
- **S1 = BTC-ML** (Track B, cella onesta a basso turnover W16000 H24 thr0.10, 1h).
- **S2 = BTC-Trend** (Track A, l'unica cella trend robusta cross-asset: Donchian N=200 H=12).
- **S3 = Relative-value** (PART 1, miglior cella OOS: XS-momentum N=24 hold=24).

**Finestra comune attiva** (dove tutti e 3 sono live, dopo il warmup ML): 2020-06 → 2026-06,
52.636 barre.

### Matrice di correlazione degli sleeve (ret per-barra, finestra comune)

|          | S2_trend | S3_relval | S1_ml  |
|----------|----------|-----------|--------|
| S2_trend | +1.000   | +0.010    | −0.063 |
| S3_relval| +0.010   | +1.000    | −0.010 |
| S1_ml    | −0.063   | −0.010    | +1.000 |

→ **Sleeve quasi perfettamente scorrelati** (|ρ| ≤ 0.06). In teoria, terreno ideale per la
diversificazione.

### Per-sleeve (finestra comune, scala $ uguale)

| sleeve    | net   | Sharpe | maxDD | €/g(2k) |
|-----------|-------|--------|-------|---------|
| S2_trend  | +5%   | +0.15  | 34%   | +0.04   |
| S3_relval | +8%   | +0.16  | 41%   | +0.07   |
| **S1_ml** | +382% | **+0.87** | 56% | +3.51   |

### Ensemble

| portafoglio          | net   | Sharpe | maxDD | CAGR  | €/g(2k) |
|----------------------|-------|--------|-------|-------|---------|
| best single (S1_ml)  | +382% | +0.87  | 56%   | +30%  | +3.51   |
| **EQUAL-WEIGHT 1/N** | +109% | **+0.83** | **30%** | +13% | +1.00 |
| inverse-vol (IS wts) | +76%  | +0.70  | 29%   | +10%  | +0.69   |
| EQ-WEIGHT **OOS**(65/35)| +32% | **+1.02** | **12%** | +14% | +0.83 |

Per-anno equal-weight: 2020 +16%, 2021 +50%, 2022 +2%, **2023 −13%** (vs −38% dell'ML da
solo!), 2024 +18%, 2025 +19%, 2026 −3%. **Molto più liscio**, niente anno-catastrofe.

### La diversificazione aiuta? Sì sul rischio, NO sul rendimento risk-adjusted

- **Sharpe:** ensemble 0.83 vs best-single 0.87 → **non batte** il miglior sleeve singolo.
- **maxDD:** ensemble **30%** vs best-single 56% → **dimezzato**. E OOS 12% vs ML-solo molto
  più profondo. Per-anno senza il −38% del 2023.
- **Risk-matched** (levare l'ensemble 1.84x per pareggiare il 56% DD dell'ML): €/g +2.23
  contro €/g +3.51 dell'ML da solo → a pari drawdown l'ensemble rende **MENO** (ratio 0.64).

**Perché?** Gli sleeve sono scorrelati ma **enormemente diseguali** (Sharpe 0.87 vs 0.15 vs
0.16). L'equal-weight 1/N "annacqua" l'unico sleeve forte con due deboli: la matematica
della diversificazione alza lo Sharpe solo se gli sleeve sono di *qualità comparabile*. Qui
non lo sono, quindi 1/N non può superare il singolo migliore. Pesare verso l'ML (quality-
weighting) converge banalmente a "esegui solo l'ML" — e sarebbe in-sample.

**Il guadagno vero dell'ensemble è la ROBUSTEZZA, non il rendimento:** stesso Sharpe del
miglior sleeve a **metà del drawdown**, per-anno molto più stabile, niente dipendenza da un
singolo modello/regime (l'ML da solo concentra tutto in 2021/2025 con un −38% nel 2023). Per
chi deve *sopravvivere*, l'ensemble è preferibile; per chi massimizza il rendimento a pari
rischio, l'ML puro vince di un soffio.

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## Verdetto onesto — è un motore da €50/giorno? NO.

1. **Relative-value:** edge debole, reale ma marginale (Sharpe OOS ~0.3), fee-sensibile
   (muore a 1.5bp/gamba), concentrato 2020-2021/2024. Utile **solo** come sleeve scorrelato.
   Lead-lag e ratio-MR: nulli/negativi.
2. **Ensemble:** gli sleeve sono **quasi scorrelati** (|ρ|≤0.06) — risultato genuino e bello.
   L'ensemble equal-weight ottiene **Sharpe ~0.83 a metà del drawdown** del miglior sleeve e
   un per-anno molto più liscio. **Ma NON alza il tetto risk-adjusted** (a pari DD rende meno
   dell'ML puro) perché un solo sleeve domina.
3. **Distanza dal target:** ensemble **€1.00/giorno su €2000** (best single €3.51 ma a DD
   56% e concentrato). Il target è **€50/giorno → ~50x sotto** (l'ML puro ~14x sotto ma con
   rischio/concentrazione inaccettabili). Levare per colmare il gap moltiplica il drawdown
   ben oltre il tollerabile (1.84x già porta al 51% DD per ~€2.2/g).

**Conclusione:** la sintesi di Track E conferma la fotografia dei track A/B/C — esistono
**edge residui deboli ma reali e scorrelati** su BTC/ETH. Combinarli in un ensemble **migliora
la robustezza** (DD dimezzato, per-anno stabile, niente single-point-of-failure) ma **non crea
rendimento dal nulla**: il sistema combinato rende ~€1/giorno su €2000, ~50x sotto l'obiettivo,
e non è un motore dispiegabile. Il miglior uso pratico dei risultati: se un giorno si tradasse,
l'ensemble equal-weight (ML + trend + relative-value) è la forma **più onesta e meno fragile**
del poco edge disponibile — ma serve un edge **di un'altra magnitudine** per avvicinare i €50/g.

## Prossimi passi possibili (non eseguiti)
- Cercare uno sleeve **di qualità comparabile all'ML** (Sharpe ≥0.5 indipendente) — solo
  allora 1/N alzerebbe lo Sharpe oltre il singolo. Senza, l'ensemble resta solo "risk smoother".
- Relative-value su **timeframe diversi** del ratio (giornaliero?) o con **position sizing**
  proporzionale alla forza del segnale, restando scettici sul fee-margin sottile.
- Non aumentare la leva per inseguire €50/g: il DD esplode prima del rendimento.

## Artefatti
- `scripts/research/trackE_xsec_ensemble.py` — riproducibile (`uv run ...`, ~8s con cache ML).
