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>
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Adriano Dal Pastro
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"""GATE PORT06: position_size dei PAIRS live (improvement-sweep punto 8).
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Contesto. Tutta la validazione PR01 e' a pos=0.15 (lev 3 -> esposizione 0.45 della
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fetta), ma il live gira col position_size GLOBALE 0.5 a leva 2 -> esposizione 1.0
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per coppia: ~2.2x il validato, su una famiglia SENZA stop (exit solo |z|<=z_exit o
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max_bars) e col DD grezzo piu' alto (ETH/BTC ~48%). Scelta deliberata (commento yml)
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ma mai gateata. Evidenza live: ADA/ETH 2026-06-05 net -8.52% = -4.26% sleeve a 0.5
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(sarebbe -1.28% a 0.15).
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Confronto, a livello PORT06 (pesi cap canonici PAIRS 0.33 + SHAPE 0.0588): le 5
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equity pairs ricostruite con pairs_sim alla LEVA LIVE (2x) e pos su griglia:
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LIVE-OGGI pos=0.50 (esposizione 1.00)
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P-0.25 pos=0.25 (0.50)
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P-0.20 pos=0.20 (0.40)
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P-0.15 pos=0.15 (0.30) <- pos canonica alla leva live
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Ancora CANONICO (pos 0.15 lev 3, eff 0.45) = le equity di build_everything.
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Parita' preliminare: pairs_sim(pos=0.15, lev=3) deve riprodurre le equity canoniche.
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GATE (sweep): scegliere il punto sul trade-off DD/ritorno nel range 0.15-0.25;
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promosso se vs LIVE-OGGI l'OOS Sharpe non peggiora e il DD (PORT06 e famiglia) scende.
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uv run python scripts/analysis/pairspos_port06_impact.py
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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 scripts.analysis.combine_portfolio import port_returns, metrics, SPLIT, OOS_DATE, IDX
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from scripts.analysis.pairs_research import pairs_sim
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from scripts.analysis.report_families import daily_from
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from scripts.strategies.PR01_pairs_reversion import PAIRS
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from scripts.portfolios._defs import PORTFOLIOS
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from src.portfolio import weighting as W
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LEV_LIVE = 2.0
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GRID = [0.50, 0.25, 0.20, 0.15]
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def pair_equities(pos: float, lev: float):
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"""{PR_AB: (equity giornaliera, dd_grezzo%, ret%)} con pairs_sim a (pos, lev)."""
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out = {}
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for a, b, p in PAIRS:
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r = pairs_sim(a, b, **{**p, "pos": pos, "lev": lev})
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# pairs_sim ritorna dd e ret GIA' in percento
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out[f"PR_{a}{b}"] = (daily_from(r["eq_ts"], r["eq_v"]),
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float(r["dd"]), float(r["ret"]))
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return out
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def port_metrics(members: dict[str, pd.Series], p):
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ids = p.sleeve_ids
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dr = pd.DataFrame({i: members[i].pct_change().fillna(0.0) for i in ids})
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w = W.weight_vector(p.weighting, ids, dr, weights=p.weights,
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caps=p.caps, clusters=p.clusters, lookback=p.vol_lookback)
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drp = port_returns({i: members[i] for i in ids}, w)
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return metrics(drp), metrics(drp, lo=SPLIT)
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def fam_metrics(eqs: dict[str, pd.Series]):
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"""Famiglia pairs standalone equal-weight."""
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dr = port_returns(eqs)
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return metrics(dr), metrics(dr, lo=SPLIT)
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def main():
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p = PORTFOLIOS["PORT06"]
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pair_ids = [s.sid for s in p.sleeves if s.sid.startswith("PR_")]
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print("=" * 100)
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print(" GATE PORT06 — position_size PAIRS live (lev 2x) | validazione storica: pos 0.15 lev 3")
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print(f" coppie: {pair_ids} | caps={p.caps}")
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print("=" * 100)
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print("\n[1] build_everything() canonico (cache)...")
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from src.portfolio.sleeves import all_sleeve_equities
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eq_base = dict(all_sleeve_equities())
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# --- [2] PARITA': pairs_sim(0.15, lev3) == canonico ---
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print("\n[2] PARITA' pairs_sim(pos=0.15, lev=3) vs canonico:")
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canon = pair_equities(0.15, 3.0)
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parity_ok = True
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for sid in pair_ids:
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rep, _, _ = canon[sid]
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base = eq_base[sid]
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corr = base.pct_change().fillna(0).corr(rep.pct_change().fillna(0))
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rb = (base.iloc[-1] / base.iloc[0] - 1) * 100
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rr = (rep.iloc[-1] / rep.iloc[0] - 1) * 100
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flag = "" if (corr > 0.999 and abs(rr - rb) <= max(1.0, abs(rb) * 0.01)) else " <-- MISMATCH"
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if flag:
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parity_ok = False
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print(f" {sid:<11s}corr={corr:.5f} ret canon {rb:+.0f}% vs replay {rr:+.0f}%{flag}")
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print(f" PARITA' {'OK' if parity_ok else 'FALLITA'}.")
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if not parity_ok:
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print(" >>> STOP.")
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return
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# --- [3] griglia pos alla leva live ---
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print(f"\n[3] PORT06 e famiglia PAIRS per pos (lev={LEV_LIVE:.0f}x) | OOS da {OOS_DATE}")
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print(f" {'variante':<12s}{'eff':>5s} | {'FULL Sh':>8s}{'FULL DD%':>9s}{'CAGR':>6s}"
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f" | {'OOS Sh':>7s}{'OOS DD%':>8s} | {'famSh':>6s}{'famDD%':>7s}"
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f" | {'worst pair DD% (grezzo)':>24s}")
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print(" " + "-" * 96)
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res = {}
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for pos in GRID:
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eqs = pair_equities(pos, LEV_LIVE)
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members = dict(eq_base)
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for sid in pair_ids:
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members[sid] = eqs[sid][0]
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f, o = port_metrics(members, p)
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ff, _fo = fam_metrics({sid: eqs[sid][0] for sid in pair_ids})
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worst = max(((sid, eqs[sid][1]) for sid in pair_ids), key=lambda x: x[1])
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res[pos] = (f, o, ff, worst, eqs)
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tag = "LIVE-OGGI" if pos == 0.50 else f"P-{pos:.2f}"
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print(f" {tag:<12s}{pos*LEV_LIVE:>5.2f} | {f['sharpe']:>8.2f}{f['dd']:>9.2f}{f['cagr']:>5.0f}%"
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f" | {o['sharpe']:>7.2f}{o['dd']:>8.2f} | {ff['sharpe']:>6.2f}{ff['dd']:>7.1f}"
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f" | {worst[0]} {worst[1]:>5.1f}")
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# --- [4] per-coppia al pos live vs candidato ---
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print("\n[4] Per-coppia (DD grezzo % | ret %) a pos 0.50 vs 0.20:")
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e50, e20 = res[0.50][4], res[0.20][4]
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for sid in pair_ids:
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print(f" {sid:<11s} DD {e50[sid][1]:>5.1f} -> {e20[sid][1]:>5.1f} "
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f"ret {e50[sid][2]:>+8.0f}% -> {e20[sid][2]:>+8.0f}%")
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# --- GATE: candidati vs LIVE-OGGI ---
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f_l, o_l = res[0.50][0], res[0.50][1]
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print("\n" + "=" * 100)
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print(" GATE vs LIVE-OGGI (pos 0.50): OOS Sharpe non peggiora E DD scende (PORT06)")
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print("=" * 100)
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for pos in (0.25, 0.20, 0.15):
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f_c, o_c = res[pos][0], res[pos][1]
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ok = (o_c["sharpe"] >= o_l["sharpe"] - 0.02 and o_c["dd"] < o_l["dd"]
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and f_c["sharpe"] >= f_l["sharpe"] - 0.02)
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print(f" pos {pos:.2f}: OOS Sh {o_l['sharpe']:.2f}->{o_c['sharpe']:.2f} "
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f"DD {o_l['dd']:.2f}->{o_c['dd']:.2f} | FULL Sh {f_l['sharpe']:.2f}->{f_c['sharpe']:.2f} "
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f"DD {f_l['dd']:.2f}->{f_c['dd']:.2f} => {'PROMOSSO' if ok else 'bocciato'}")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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