chore(reset): v2.0.0 — storico certificato Deribit mainnet, ripartenza pulita
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>
This commit is contained in:
Adriano Dal Pastro
@@ -0,0 +1,188 @@
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"""Test ingresso intra-barra: rottura banda squeeze rilevata sul 5m vs close 15m.
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Domanda: entrando sul 5m appena il prezzo rompe la banda di Bollinger dello
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squeeze (bande dall'ultima barra 15m CHIUSA -> nessun look-ahead), si recupera
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parte del movimento che l'ingresso al close della barra 15m si perde?
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Confronto a parita' di EXIT (stesso wall-clock): l'unica differenza e' il prezzo
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d'ingresso (5m anticipato vs close 15m ritardato). La differenza di rendimento e'
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esattamente lo "scatto" del breakout catturato in piu'.
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"""
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from __future__ import annotations
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import sys
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from pathlib import Path
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import numpy as np
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import pandas as pd
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PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
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sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
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from src.data.downloader import load_data
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from src.live.signal_engine import keltner_ratio
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OOS_START = "2023-11-20"
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BB_W = 14
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SQ_THR = 0.8
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MIN_DUR = 5
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LEV = 3.0
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POS = 0.15
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M15 = 15 * 60 * 1000
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M5 = 5 * 60 * 1000
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def build_15m_levels(df15: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
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c = df15["close"].values
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h = df15["high"].values
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l = df15["low"].values
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n = len(c)
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kcr = keltner_ratio(c, h, l, BB_W)
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ma = np.full(n, np.nan)
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sd = np.full(n, np.nan)
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for t in range(BB_W, n):
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w = c[t - BB_W + 1 : t + 1]
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ma[t] = w.mean()
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sd[t] = w.std()
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upper = ma + 2 * sd
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lower = ma - 2 * sd
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# durata squeeze consecutiva e maturita'
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dur = np.zeros(n, dtype=int)
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run = 0
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for t in range(n):
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if not np.isnan(kcr[t]) and kcr[t] < SQ_THR:
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run += 1
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else:
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run = 0
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dur[t] = run
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mature = dur >= MIN_DUR
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return pd.DataFrame({
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"ts15": df15["timestamp"].values,
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"close_time15": df15["timestamp"].values + M15,
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"close15": c,
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"upper": upper,
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"lower": lower,
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"mature": mature,
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})
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def run_asset(asset: str, hold_min: int, fee_rt: float) -> dict:
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df5 = load_data(asset, "5m").reset_index(drop=True)
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df15 = load_data(asset, "15m").reset_index(drop=True)
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lvl = build_15m_levels(df15)
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d5 = pd.DataFrame({
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"ts5": df5["timestamp"].values,
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||||
"close_time5": df5["timestamp"].values + M5,
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||||
"close5": df5["close"].values,
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})
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# banda armata: ultima barra 15m CHIUSA prima della chiusura del bar 5m
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armed = pd.merge_asof(
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d5.sort_values("close_time5"),
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lvl[["close_time15", "upper", "lower", "mature"]].sort_values("close_time15"),
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||||
left_on="close_time5", right_on="close_time15", direction="backward",
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)
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# barra 15m CONTENENTE il bar 5m (per l'ingresso ritardato a close 15m)
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cont = pd.merge_asof(
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d5.sort_values("ts5"),
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lvl[["ts15", "close15", "close_time15"]].rename(
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||||
columns={"close_time15": "cont_close_time"}).sort_values("ts15"),
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||||
left_on="ts5", right_on="ts15", direction="backward",
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||||
)
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m = armed.copy()
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m["cont_close"] = cont["close15"].values
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m["cont_close_time"] = cont["cont_close_time"].values
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oos_ms = int(pd.Timestamp(OOS_START, tz="UTC").timestamp() * 1000)
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close5 = m["close5"].values
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ct5 = m["close_time5"].values
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upper = m["upper"].values
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lower = m["lower"].values
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mature = m["mature"].values
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cont_close = m["cont_close"].values
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cont_ct = m["cont_close_time"].values
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n = len(m)
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cap_e = cap_l = 1000.0 # equity ingresso early(5m) e late(15m)
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peak_e = peak_l = 1000.0
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dd_e = dd_l = 0.0
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trades = win_e = win_l = 0
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thrust_sum = 0.0
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fee = fee_rt * LEV
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busy_until = -1
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for i in range(n):
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if ct5[i] < oos_ms or ct5[i] <= busy_until:
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continue
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if not mature[i] or np.isnan(upper[i]):
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continue
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if close5[i] > upper[i]:
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d = 1
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elif close5[i] < lower[i]:
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d = -1
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else:
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continue
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entry_e = close5[i]
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entry_l = cont_close[i]
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exit_time = cont_ct[i] + hold_min * 60 * 1000
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# primo close 5m al/oltre exit_time
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j = np.searchsorted(ct5, exit_time, side="left")
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if j >= n:
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break
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exit_p = close5[j]
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ret_e = ((exit_p - entry_e) / entry_e) * d * LEV - fee
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ret_l = ((exit_p - entry_l) / entry_l) * d * LEV - fee
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thrust_sum += (entry_l - entry_e) / entry_e * d * 100 # scatto % (no leva)
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cb_e, cb_l = cap_e, cap_l
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cap_e = max(cb_e + cb_e * POS * ret_e, 10.0)
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cap_l = max(cb_l + cb_l * POS * ret_l, 10.0)
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peak_e = max(peak_e, cap_e); dd_e = max(dd_e, (peak_e - cap_e) / peak_e)
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peak_l = max(peak_l, cap_l); dd_l = max(dd_l, (peak_l - cap_l) / peak_l)
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trades += 1
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win_e += ret_e > 0
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win_l += ret_l > 0
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busy_until = exit_time
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return {
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"trades": trades,
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"avg_thrust": thrust_sum / trades if trades else 0.0,
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"early_win": win_e / trades * 100 if trades else 0.0,
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||||
"late_win": win_l / trades * 100 if trades else 0.0,
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||||
"early_ret": (cap_e / 1000 - 1) * 100,
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"late_ret": (cap_l / 1000 - 1) * 100,
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"early_dd": dd_e * 100,
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"late_dd": dd_l * 100,
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}
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def main():
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for fee_rt in (0.002, 0.001):
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print("=" * 104)
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print(f" INGRESSO INTRA-BARRA 5m vs CLOSE 15m — OOS da {OOS_START} | leva={LEV:.0f}x "
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f"| fee={fee_rt*100:.2f}% RT")
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print(" EARLY = entra al close 5m che rompe la banda | LATE = entra al close della barra 15m | stesso exit")
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print("=" * 104)
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print(f" {'Asset':>5s}{'Hold':>6s}{'Trd':>6s}{'Scatto%':>9s}"
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f"{'EARLY win%':>12s}{'EARLY ret%':>12s}{'LATE win%':>11s}{'LATE ret%':>11s}{'Δret%':>9s}")
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print(" " + "-" * 100)
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for asset in ["BTC", "ETH"]:
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for hold_min in (15, 30, 45):
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r = run_asset(asset, hold_min, fee_rt)
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print(f" {asset:>5s}{hold_min:>5d}m{r['trades']:>6d}{r['avg_thrust']:>+9.3f}"
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f"{r['early_win']:>12.1f}{r['early_ret']:>+12.1f}"
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||||
f"{r['late_win']:>11.1f}{r['late_ret']:>+11.1f}"
|
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f"{r['early_ret']-r['late_ret']:>+9.1f}")
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print(" " + "-" * 100)
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print(" Scatto% = movimento medio (no leva) catturato tra rottura 5m e close 15m, nella direzione.")
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print(" Δret% = vantaggio dell'ingresso anticipato. Se ~0 o negativo, il 5m non aiuta.\n")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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