feat(strategie): 3 nuove fade mean-reversion validate OOS fee-aware (MR02/MR03/MR07)
Trovate e promosse 3 strategie con edge netto distinto da MR01, stessa metodologia (ingresso close[i], netto fee 0.10% RT + leva 3x, OOS ultimo 30%, robustezza su griglia + sweep fee 0.00-0.20%): - MR02 Donchian Fade: fade rottura canale H/L, TP al centro. BTC +172% OOS. - MR03 Keltner Fade: canale ATR su EMA (indipendente da Bollinger). BTC +112%. - MR07 Return Reversal: fade movimento di barra estremo (z dei rendimenti). BTC +105%. Tutte positive netto OOS su entrambi gli asset e su tutto lo sweep fee, anche 0.20% RT pessimista (validate anche via oos_validation live-path). Scartate MR04 (= MR01 riparametrizzato), MR05 (ADX non robusto), MR06 (RSI2 ETH neg). Base condivisa fade_base.FadeStrategy (backtest intrabar TP/SL/max_bars). Aggiunte a strategy_loader e strategies.yml (BTC+ETH 1h). Ricerca in strategy_research_v2.py. Diario e CLAUDE.md aggiornati. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,77 @@
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"""MR02 — Donchian Fade (mean-reversion sugli estremi del canale).
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L'opposto esatto del trend-following Donchian (che PERDE netto: vedi
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scripts/analysis/strategy_research.py). Coerente con la lezione squeeze:
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i breakout RIENTRANO, quindi si fada la rottura del canale verso il centro.
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Logica:
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1. Canale Donchian: massimo/minimo delle ultime n barre (escludendo la corrente)
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2. ENTRY: close rompe SOPRA il massimo del canale -> SHORT (fade);
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close rompe SOTTO il minimo -> LONG. Ingresso a close[i] (eseguibile).
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3. EXIT: take-profit al centro del canale (il rientro atteso),
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stop-loss a sl_atr*ATR oltre l'estremo, time-limit max_bars.
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Validazione (netto, fee 0.10% RT reale Deribit, leva 3x, OOS = ultimo 30%):
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BTC 1h n=20: +879% FULL / +171% OOS, DD 30%, 8/9 anni positivi
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ETH 1h n=20: enorme FULL / +8452% OOS, DD 42%
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Robusto su TUTTA la griglia n in {10,20,30,50} x sl_atr in {1.5,2.0,3.0}
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(BTC+ETH 1h sempre positivo OOS) e su tutte le fee 0.00-0.20% RT.
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Ricerca completa: scripts/analysis/strategy_research_v2.py.
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"""
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from __future__ import annotations
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import sys
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sys.path.insert(0, ".")
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import numpy as np
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import pandas as pd
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from src.strategies.base import Signal
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from src.strategies.fade_base import FadeStrategy, atr
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class DonchianFade(FadeStrategy):
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name = "MR02_donchian_fade"
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description = "Mean-reversion: fada la rottura del canale Donchian, TP al centro"
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default_assets = ["BTC", "ETH"]
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default_timeframes = ["1h"]
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def generate_signals(self, df: pd.DataFrame, ts: pd.DatetimeIndex,
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**params) -> list[Signal]:
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n = params.get("n", 20)
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sl_atr = params.get("sl_atr", 2.0)
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max_bars = params.get("max_bars", 24)
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h, l, c = df["high"].values, df["low"].values, df["close"].values
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hh = pd.Series(h).rolling(n).max().shift(1).values
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ll = pd.Series(l).rolling(n).min().shift(1).values
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a = atr(df, 14)
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signals: list[Signal] = []
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for i in range(n + 14, len(c)):
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if np.isnan(hh[i]) or np.isnan(a[i]):
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continue
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mid = (hh[i] + ll[i]) / 2.0
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if c[i] > hh[i] and c[i - 1] <= hh[i - 1]: # rottura rialzista -> fade short
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d, sl = -1, c[i] + sl_atr * a[i]
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elif c[i] < ll[i] and c[i - 1] >= ll[i - 1]: # rottura ribassista -> fade long
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d, sl = 1, c[i] - sl_atr * a[i]
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else:
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continue
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signals.append(Signal(
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||||
idx=i, direction=d, entry_price=c[i],
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metadata={"tp": float(mid), "sl": float(sl), "max_bars": max_bars},
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))
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return signals
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if __name__ == "__main__":
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strat = DonchianFade()
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print("=" * 110)
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print(f" MR02 DONCHIAN FADE — netto fee {strat.fee_rt*100:.2f}% RT, leva {strat.leverage:.0f}x")
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print("=" * 110)
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||||
for asset in ["BTC", "ETH"]:
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r = strat.backtest(asset, "1h", n=20, sl_atr=2.0, max_bars=24)
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if r:
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r.strategy_name = f"MR02 {asset} 1h n20"
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r.print_summary()
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r.print_yearly()
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@@ -0,0 +1,77 @@
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"""MR03 — Keltner Fade (mean-reversion sul canale ATR).
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Stessa tesi di MR01 (i breakout rientrano) ma con banda costruita su ATR
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attorno a una EMA, invece che su deviazione standard attorno a una SMA.
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Reagisce diversamente a gap e code: edge indipendente, non ridondante con MR01.
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Logica:
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1. Canale di Keltner: EMA(n) +/- k*ATR(n)
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2. ENTRY: close esce sotto la banda inferiore -> LONG (o sopra la superiore -> SHORT)
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Ingresso a close[i] (eseguibile dal vivo, nessun look-ahead).
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3. EXIT: take-profit alla EMA centrale (il rientro atteso),
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stop-loss a sl_atr*ATR oltre l'estremo, time-limit max_bars.
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Validazione (netto, fee 0.10% RT reale Deribit, leva 3x, OOS = ultimo 30%):
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BTC 1h n=30 k=2.0: +112% OOS, DD 20%
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ETH 1h n=50 k=1.5: +1426% OOS, DD 20%
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Robusto su TUTTA la griglia n in {14,20,30,50} x k in {1.5,2.0,2.5}
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(BTC+ETH 1h sempre positivo OOS).
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Ricerca completa: scripts/analysis/strategy_research_v2.py.
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"""
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from __future__ import annotations
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import sys
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sys.path.insert(0, ".")
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import numpy as np
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import pandas as pd
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from src.strategies.base import Signal
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from src.strategies.fade_base import FadeStrategy, atr
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class KeltnerFade(FadeStrategy):
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name = "MR03_keltner_fade"
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description = "Mean-reversion: fada il canale di Keltner (ATR), TP alla EMA"
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default_assets = ["BTC", "ETH"]
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default_timeframes = ["1h"]
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def generate_signals(self, df: pd.DataFrame, ts: pd.DatetimeIndex,
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**params) -> list[Signal]:
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n = params.get("n", 30)
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k = params.get("k", 2.0)
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sl_atr = params.get("sl_atr", 2.0)
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||||
max_bars = params.get("max_bars", 24)
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c = df["close"].values
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e = pd.Series(c).ewm(span=n, adjust=False).mean().values
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a = atr(df, n)
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up, lo = e + k * a, e - k * a
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signals: list[Signal] = []
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for i in range(n + 1, len(c)):
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if np.isnan(up[i]) or np.isnan(a[i]):
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continue
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if c[i] < lo[i] and c[i - 1] >= lo[i - 1]:
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d, sl = 1, c[i] - sl_atr * a[i]
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||||
elif c[i] > up[i] and c[i - 1] <= up[i - 1]:
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d, sl = -1, c[i] + sl_atr * a[i]
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||||
else:
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continue
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||||
signals.append(Signal(
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idx=i, direction=d, entry_price=c[i],
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metadata={"tp": float(e[i]), "sl": float(sl), "max_bars": max_bars},
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))
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return signals
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if __name__ == "__main__":
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strat = KeltnerFade()
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print("=" * 110)
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print(f" MR03 KELTNER FADE — netto fee {strat.fee_rt*100:.2f}% RT, leva {strat.leverage:.0f}x")
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print("=" * 110)
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for asset, n, k in [("BTC", 30, 2.0), ("ETH", 50, 1.5)]:
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r = strat.backtest(asset, "1h", n=n, k=k, sl_atr=2.0, max_bars=24)
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if r:
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r.strategy_name = f"MR03 {asset} 1h n{n} k{k}"
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r.print_summary()
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r.print_yearly()
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@@ -0,0 +1,83 @@
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"""MR07 — Return Reversal (fade del movimento di barra estremo).
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Meccanismo distinto da MR01/MR02/MR03: non guarda i LIVELLI di prezzo (bande,
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canali) ma la VOLATILITA' dei rendimenti. Quando una singola barra si muove di
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piu' di k deviazioni standard rolling dei rendimenti, e' un'over-reaction che
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tende a rientrare: si fada nella direzione opposta. Coerente con la lezione
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mean-reversion.
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Logica:
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1. ret[i] = rendimento dell'ultima barra; sigma = std rolling(n) dei rendimenti
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2. z = ret[i]/sigma. Se z <= -k (crollo) -> LONG; se z >= +k (spike) -> SHORT.
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Ingresso a close[i] (eseguibile dal vivo, nessun look-ahead).
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3. EXIT: take-profit a tp_atr*ATR a favore, stop-loss a sl_atr*ATR contro,
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time-limit max_bars.
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Validazione (netto, fee 0.10% RT reale Deribit, leva 3x, OOS = ultimo 30%):
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config robusta k=3.5 tp=2ATR sl=1.5ATR n=50:
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BTC 1h: +447% FULL / +105% OOS, DD 25%
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ETH 1h: +335% FULL / +195% OOS, DD 46%
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L'intero blocco tp_atr=2.0 (k in {2.5,3.0,3.5} x sl in {1.5,2.0,2.5}) e'
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positivo full+OOS su entrambi gli asset 1h.
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||||
Ricerca completa: scripts/analysis/strategy_research_v2.py.
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||||
"""
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from __future__ import annotations
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import sys
|
||||
sys.path.insert(0, ".")
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||||
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import numpy as np
|
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import pandas as pd
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from src.strategies.base import Signal
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from src.strategies.fade_base import FadeStrategy, atr
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class ReturnReversal(FadeStrategy):
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name = "MR07_return_reversal"
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description = "Mean-reversion: fada il movimento di barra estremo (z dei rendimenti)"
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||||
default_assets = ["BTC", "ETH"]
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default_timeframes = ["1h"]
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||||
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||||
def generate_signals(self, df: pd.DataFrame, ts: pd.DatetimeIndex,
|
||||
**params) -> list[Signal]:
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||||
n = params.get("n", 50)
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k = params.get("k", 3.5)
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||||
tp_atr = params.get("tp_atr", 2.0)
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||||
sl_atr = params.get("sl_atr", 1.5)
|
||||
max_bars = params.get("max_bars", 24)
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c = df["close"].values
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ret = np.zeros_like(c)
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ret[1:] = np.diff(c) / c[:-1]
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sig = pd.Series(ret).rolling(n).std().values
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a = atr(df, 14)
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signals: list[Signal] = []
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for i in range(n + 14, len(c)):
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if np.isnan(sig[i]) or sig[i] == 0 or np.isnan(a[i]):
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continue
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z = ret[i] / sig[i]
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if z <= -k: # crollo di barra -> fade long
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d, tp, sl = 1, c[i] + tp_atr * a[i], c[i] - sl_atr * a[i]
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elif z >= k: # spike di barra -> fade short
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d, tp, sl = -1, c[i] - tp_atr * a[i], c[i] + sl_atr * a[i]
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||||
else:
|
||||
continue
|
||||
signals.append(Signal(
|
||||
idx=i, direction=d, entry_price=c[i],
|
||||
metadata={"tp": float(tp), "sl": float(sl), "max_bars": max_bars},
|
||||
))
|
||||
return signals
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
strat = ReturnReversal()
|
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print("=" * 110)
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||||
print(f" MR07 RETURN REVERSAL — netto fee {strat.fee_rt*100:.2f}% RT, leva {strat.leverage:.0f}x")
|
||||
print("=" * 110)
|
||||
for asset in ["BTC", "ETH"]:
|
||||
r = strat.backtest(asset, "1h", n=50, k=3.5, tp_atr=2.0, sl_atr=1.5, max_bars=24)
|
||||
if r:
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||||
r.strategy_name = f"MR07 {asset} 1h k3.5"
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r.print_summary()
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r.print_yearly()
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