research: rischio di VENUE — mai prezzato, e non e' diversificabile dagli sleeve
Domanda dell'operatore: "tutto su Deribit?". Ha scoperto un buco, non un dettaglio. IL BUCO. Il progetto ha prezzato con ossessione fee, slippage, min-order, pavimento IB, haircut small-cap, fortuna d'ancora, degrado d'esecuzione, look-ahead, backfill, split non aggiustati — e MAI la probabilita' che l'exchange sparisca col saldo dentro. E TP01+SKH01+VRP01 stanno tutti sullo stesso conto: tre sleeve quasi-ortogonali sui ritorni, PERFETTAMENTE CORRELATI sul fallimento del venue. La matrice di correlazione del book non lo vede per costruzione. LIMITE DEI MURI DEL 25-26/07 (dichiarato): book_series gira a alloc=$600 col book a 2 sleeve, quindi portarlo a $272k assumeva gia' "tutto su Deribit" senza dirlo — e assumeva anche di girare il book da $600 a $272k (falso: a $3k GTAA01, $5k XSR01, $20k XS01 -> il muro vero e' piu' basso). LA MISURA (accumulo da $600, 250 EUR/m, 20a, bersaglio $272k, x0.89, jump di venue; CONC = 100% Deribit vs SPLIT = Deribit 65 / HL 15 / IB 20; bersaglio identico -> conservativo CONTRO lo split): p annua P(arrivare) CONC / SPLIT P(perso TUTTO) CONC / SPLIT 0.5% 87% / 90% 10% / 0% 1.0% 81% / 83% 18% / 0% 2.0% 69% / 71% 34% / 4% 5.0% 42% / 45% 64% / 27% Capitale mediano CONC a 20a: $544k (p=0) -> $0 (p=5%). LA COLONNA CHE CONTA NON E' LA PRIMA. Sulla probabilita' di ARRIVARE la concentrazione costa 1-3pp; sulla ROVINA fino a 64pp. Motivo strutturale: con un conto solo "almeno un fallimento" COINCIDE con "perso tutto". Lo SPLIT viene colpito 2.5x piu' spesso ed e' molto piu' sicuro -> "quante volte vieni colpito" non e' una misura di rischio. ONESTA': p NON e' stimato (sensibilita', non previsione); i fallimenti sono assunti indipendenti, ottimistico per Deribit-HL -> la parte solida dello split e' IB, altra classe di rischio; a $600 lo split e' impossibile, la concentrazione e' forzata. RISPOSTA: no, ma la domanda ha una DATA. Prima soglia vera ~$3k (GTAA01 su IB). E converge col 25/07: "max 25% su IB, COSTA ~0.08 EUR/g" era detto su basi di solo rendimento; sull'asse della rovina quello stesso 25% e' la mossa principale — non e' il prezzo di un peggioramento, e' il premio di un'assicurazione. Incluse le aggiunte a r0726_capwall_refresh: drill-down 250 EUR/m e solve_deposit (10 anni @P=90% = 1.178 EUR/m, $155.923 versati su $272k -> il rendimento fa il 43%, contro il 77% a 20 anni). Bug catturato: il contatore dei versamenti si congelava al traguardo mentre il capitale continuava a riceverli -> rapporto gonfiato (46x vs 25x a 30 anni); test di regressione cablato. Book, pesi, cron, config INVARIATI. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Adriano Dal Pastro
@@ -94,6 +94,77 @@ def trajectory(r: np.ndarray, cap_needed: float, n_paths: int = 3000,
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return out
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def focus(r: np.ndarray, cap_needed: float, dep_eur: float, n_paths: int = 5000,
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years: int = 30, seed: int = 726) -> dict:
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"""Drill-down su UN livello di deposito: percentili del tempo, probabilita' cumulate,
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capitale raggiunto per anno, e quanto del capitale finale e' DEPOSITO vs rendimento."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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n_days = 365 * years
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paths = CC._boot_paths(r, n_paths, n_days, 20, rng)
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dep = dep_eur * CC.EURUSD
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cap = np.full(n_paths, 600.0)
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hit = np.full(n_paths, -1, int)
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paid = np.full(n_paths, 600.0) # capitale immesso (iniziale + depositi)
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paid_at_hit = np.full(n_paths, np.nan)
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snaps, snap_paid = {}, {}
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for t in range(n_days):
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cap = cap * (1.0 + paths[:, t])
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if t % 30 == 0 and t > 0:
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cap += dep
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# ⚠️ il contatore deve seguire il capitale: `cap` riceve il deposito SEMPRE, quindi
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# anche `paid` accumula sempre. Congelarlo al traguardo (come faceva la prima
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# stesura) rende il rapporto capitale/versato gonfiato dopo il traguardo, perche'
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# il capitale conterrebbe depositi che il contatore non conta. Il valore AL
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# traguardo si cattura a parte, con lo snapshot `paid_at_hit`.
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paid = paid + dep
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newly = (hit < 0) & (cap >= cap_needed)
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hit[newly] = t
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paid_at_hit[newly] = paid[newly]
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if (t + 1) % 365 == 0:
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snaps[(t + 1) // 365] = cap.copy()
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snap_paid[(t + 1) // 365] = paid.copy()
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yrs = np.where(hit >= 0, hit / 365.0, np.nan)
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fin = yrs[~np.isnan(yrs)]
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return dict(yrs=yrs, fin=fin, snaps=snaps, snap_paid=snap_paid,
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paid_at_hit=paid_at_hit[~np.isnan(paid_at_hit)], n=n_paths)
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def _p_hit(paths: np.ndarray, cap_needed: float, dep_usd: float, n_days: int) -> float:
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"""P(il capitale tocca `cap_needed` entro n_days) partendo da $600 con deposito mensile."""
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cap = np.full(paths.shape[0], 600.0)
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hit = np.zeros(paths.shape[0], bool)
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for t in range(n_days):
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cap = cap * (1.0 + paths[:, t])
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if t % 30 == 0 and t > 0:
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cap += dep_usd
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hit |= cap >= cap_needed
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return float(hit.mean())
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def solve_deposit(r: np.ndarray, cap_needed: float, years: int, p_target: float,
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n_paths: int = 4000, seed: int = 726) -> tuple[float, float]:
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"""Deposito mensile (EUR) perche' P(arrivare entro `years`) >= p_target.
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Il bootstrap si estrae UNA VOLTA e si riusa a ogni passo della ricerca binaria: con
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campioni diversi per passo la funzione non sarebbe monotona e la bisezione oscillerebbe.
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"""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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||||
n_days = 365 * years
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paths = CC._boot_paths(r, n_paths, n_days, 20, rng)
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||||
lo, hi = 0.0, 20_000.0
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if _p_hit(paths, cap_needed, hi * CC.EURUSD, n_days) < p_target:
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return float("nan"), float("nan")
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for _ in range(16):
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mid = (lo + hi) / 2
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if _p_hit(paths, cap_needed, mid * CC.EURUSD, n_days) >= p_target:
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hi = mid
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else:
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lo = mid
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dep = hi
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versato = 600.0 + dep * CC.EURUSD * (years * 365 // 30)
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return dep, versato
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def main() -> None:
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print("=" * 100)
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print(" r0726 — MURI DI CAPITALE col fattore de-luck MISURATO (era ×0.6 a occhio)")
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@@ -180,6 +251,84 @@ def main() -> None:
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print(" capitale-rendita non si raggiunge, e la mediana e' una MEDIANA (meta' dei")
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print(" path arriva dopo, e una quota non arriva affatto).")
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# ------------------------------------------------------- drill-down su un deposito
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DEP = 250.0
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print("\n" + "=" * 100)
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print(f" DRILL-DOWN — EUR {DEP:,.0f}/mese (5000 path, 30 anni)")
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print("=" * 100)
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print(f" E' la soglia dove il verdetto si ribalta: P(entro 20a) 8% (×0.60) -> 91% (×0.89).")
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r_new = (base - (1.0 - 0.89) * mu).values.astype(float)
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||||
r_old = (base - (1.0 - 0.60) * mu).values.astype(float)
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||||
F = focus(r_new, cap_new, DEP)
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F_old = focus(r_old, cap_old, DEP)
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print(f"\n A) QUANDO si tocca il capitale-rendita (${cap_new:,.0f})")
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print(f" {'':<14}{'p10':>9}{'p25':>9}{'MEDIANA':>10}{'p75':>9}{'p90':>9}")
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||||
for lab, D in (("26/07 (×0.89)", F), ("25/07 (×0.60)", F_old)):
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f_ = D["fin"]
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if len(f_) < 100:
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print(f" {lab:<14}{'—':>9}{'—':>9}{'—':>10}{'—':>9}{'—':>9}")
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continue
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q = np.percentile(f_, [10, 25, 50, 75, 90])
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print(f" {lab:<14}" + "".join(f"{v:8.1f}a" for v in q[:2]) +
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f"{q[2]:9.1f}a" + "".join(f"{v:8.1f}a" for v in q[3:]))
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||||
print(f"\n B) PROBABILITA' di averlo toccato entro N anni")
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print(f" {'':<14}" + "".join(f"{y:>9}a" for y in (5, 10, 15, 20, 25, 30)))
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||||
for lab, D in (("26/07 (×0.89)", F), ("25/07 (×0.60)", F_old)):
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y = D["yrs"]
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print(f" {lab:<14}" + "".join(f"{float((y <= n).sum())/D['n']:9.0%}"
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for n in (5, 10, 15, 20, 25, 30)))
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print(f"\n C) CAPITALE lungo la strada (×0.89) — e quanto ne hai MESSO tu")
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print(f" {'anno':>5}{'versato':>12}{'p10':>13}{'MEDIANA':>13}{'p90':>13}"
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f"{' mediana/versato':>18}")
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for y in (5, 10, 15, 20, 25, 30):
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c = F["snaps"][y]
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pd_ = float(np.median(F["snap_paid"][y]))
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q = np.percentile(c, [10, 50, 90])
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print(f" {y:>5}{'$'+format(pd_, ',.0f'):>12}"
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||||
+ "".join(f"{'$'+format(v, ',.0f'):>13}" for v in q)
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||||
+ f"{q[1]/pd_:>17.1f}x")
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if len(F["paid_at_hit"]) > 100:
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med_paid = float(np.median(F["paid_at_hit"]))
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print(f"\n D) AL TRAGUARDO (mediana dei path che arrivano)")
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print(f" versato di tasca: ${med_paid:,.0f} "
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f"(= EUR {med_paid/CC.EURUSD:,.0f} in ~{np.median(F['fin']):.0f} anni)")
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print(f" capitale: ${cap_new:,.0f}")
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||||
print(f" quota da RENDIMENTO: {(1 - med_paid/cap_new)*100:.0f}% "
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f"(il resto sono i tuoi versamenti)")
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print(f" rendita che paga: EUR {CC.TARGET_EUR_DAY:.0f}/giorno netti")
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# -------------------------------------------- quanto versare per un ORIZZONTE dato
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print("\n" + "=" * 100)
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||||
print(f" QUANTO VERSARE PER ARRIVARCI IN N ANNI (bersaglio ${cap_new:,.0f}, ×0.89)")
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print("=" * 100)
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print(" 'Arrivarci in N anni' non e' un numero: dipende da quanto vuoi esserne sicuro.")
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print(" La colonna e' la PROBABILITA' di ORRIVARE entro l'orizzonte.".replace("ORRIVARE", "arrivare"))
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print(f"\n {'orizzonte':<12}{'P=50%':>12}{'P=75%':>12}{'P=90%':>12}{'P=95%':>12}")
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sol = {}
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||||
for years in (10, 15, 20):
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||||
row = f" {str(years) + ' anni':<12}"
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||||
for p in (0.50, 0.75, 0.90, 0.95):
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dep, versato = solve_deposit(r_new, cap_new, years, p)
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||||
sol[(years, p)] = (dep, versato)
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||||
row += (f"{'EUR ' + format(dep, ',.0f'):>12}" if np.isfinite(dep)
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else f"{'irragg.':>12}")
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print(row)
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print(f"\n {'':12}{'(totale versato di tasca su tutto l orizzonte)':<48}")
|
||||
for years in (10, 15, 20):
|
||||
row = f" {str(years) + ' anni':<12}"
|
||||
for p in (0.50, 0.75, 0.90, 0.95):
|
||||
_d, v = sol[(years, p)]
|
||||
row += (f"{'$' + format(v, ',.0f'):>12}" if np.isfinite(v) else f"{'—':>12}")
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print(row)
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print("\n ⚠️ A orizzonti corti il versamento domina il rendimento: si sta comprando")
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print(" il capitale, non generandolo. Il confronto onesto e' con la colonna")
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print(" 'totale versato' — se si avvicina al bersaglio, il book non sta facendo")
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print(" il lavoro, lo stanno facendo i bonifici.")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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