research(vrp): buco del tenore chiuso col gate onesto — earns_slot_honest = False
Book, pesi, cron, config INVARIATI. La griglia strutture del 03/07 si fermava a 10 giorni. Famiglia dichiarata nel docstring PRIMA di guardare i numeri: 8 tenori (5-35g) x 3 delta corti x 3 lunghi = 72 celle, perche' riaprire il tenore riapre la struttura e i trial si contano al rialzo. study_family_honest e' cablato sui candidati direzionali (factory -> target_fn via candidate_daily) e VRP01 non lo e': usati i suoi tre componenti reali — selezione in-sample-only, altlib.deflated_sharpe, altlib.marginal_vs_tp01 — importati e non riscritti (c'e' un test d'identita'). ESITO. Cella scelta al buio 10g -0.28/-0.05 (Sh IS 1.75 / FULL 1.55 / HOLD 1.01) contro il canonico 7g (1.50/1.32/0.82; rango 17/72 in-sample). Batte il canonico ma DSR 0.948 < 0.95 FAIL. marginal_vs_tp01 = ADDS per entrambe: il verdetto non e' 'VRP01 e' rotto', e' che il vantaggio non sopravvive al conto dei trial. IL BUCO SI CHIUDE SUL CONTENUTO, non sul gate: la regione mai esplorata PERDE. Miglior cella >10g = 18g, rango 8/72, e solo 3/10 della top-10 sta oltre i 10 giorni -> lo studio conferma il 03/07 invece di ribaltarlo. IL VINCITORE STA DOVE IL MODELLO SBAGLIA DI PIU': compra l'ala piu' lontana (delta lungo -0.05), come 5/10 della top-10, cioe' la gamba che il 30/07 ha misurato sottoprezzata ~2.3x. Sospetto motivato, non dimostrazione: il mediano non separa -0.10 da -0.05, si separa la coda alta. Ma f non e' misurato fuori dalla struttura canonica, e la sensibilita' a f uniforme e' la lente sbagliata per una struttura il cui errore e' concentrato in una gamba sola. ROBUSTEZZA DEL VERDETTO, PUBBLICATA: DSR 0.983 PASS a N=8, 0.948 FAIL a N=72, 0.909 a N=360. Il verdetto si ribalta col conteggio. La griglia era dichiarata in anticipo e il conto fatto al rialzo, ma fallisce per 0.002: si cita come tale, non come refutazione netta. Congelato in un test. Seguito giusto = una MISURA, non un altro backtest: quanto vale f sul 10g/-0.05 sulle quote vere, ora che la catena la raccogliamo noi ogni ora. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Adriano Dal Pastro
@@ -194,6 +194,40 @@ Prima ondata di ricerca onesta su BTC/ETH certificati (5 track, harness condivis
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`fee_frac` **NON cambiato**: il forfait e' conservativo e questo progetto tiene i numeri di
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`fee_frac` **NON cambiato**: il forfait e' conservativo e questo progetto tiene i numeri di
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ammissione conservativi. **Rientro immediato** dopo l'uscita: Sh 1.19 < 1.32 canonico; il suo
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ammissione conservativi. **Rientro immediato** dopo l'uscita: Sh 1.19 < 1.32 canonico; il suo
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ShHOLD 2.42 non e' selezionabile in-sample → **non e' un lead**.
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ShHOLD 2.42 non e' selezionabile in-sample → **non e' un lead**.
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✅ **BUCO DEL TENORE CHIUSO col gate onesto (2026-07-30, 4° filone) — nessun cambio.**
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`scripts/research/r0730_vrp_tenor_gate.py`, test `tests/test_vrp_tenor_gate.py` (12), diario
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`2026-07-30-vrp-tenor-gate.md`. La griglia 03/07 si fermava a **10g**; qui la famiglia e' stata
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**dichiarata prima di guardare**: 8 tenori (5-35g) x 3 delta corti x 3 lunghi = **72 celle**
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(riaprire il tenore riapre la struttura → i trial si contano al RIALZO). ⚠️ `study_family_honest`
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e' cablato sui candidati DIREZIONALI (`factory -> target_fn` via `candidate_daily`), quindi sono
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stati usati i suoi **tre componenti reali**: selezione in-sample-only → `altlib.deflated_sharpe`
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→ `altlib.marginal_vs_tp01` (importati, non riscritti; c'e' un test d'identita').
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**Esito: `earns_slot_honest = False`.** Cella scelta al buio **10g −0.28/−0.05** (Sh IS 1.75 /
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FULL 1.55 / HOLD 1.01 / DD 9.6%) contro il canonico 7g (1.50/1.32/0.82/10.5%; rango **17/72**
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in-sample, 26/72 full) → batte il canonico, ma **DSR 0.948 < 0.95 FAIL** (il canonico stesso fa
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0.885 dentro questa famiglia). `marginal_vs_tp01` = **ADDS** per entrambe → il verdetto non e'
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"VRP01 e' rotto", e' che il vantaggio non sopravvive al conto dei trial.
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📌 **Il buco si chiude meglio sul contenuto che sul gate: la regione MAI esplorata PERDE.**
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Miglior cella >10g = 18g −0.28/−0.05, **rango 8/72**, e solo **3/10** della top-10 stanno oltre i
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10 giorni → lo studio **conferma** il 03/07 invece di ribaltarlo.
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⚠️ **Il vincitore sta dove il modello sbaglia di piu':** compra l'ala piu' lontana (δ lungo
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−0.05), come 5/10 della top-10, cioe' esattamente la gamba che il 30/07 ha MISURATO
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sottoprezzata (~2.3x, IV−DVOL +7.5pp). Sospetto motivato, **non dimostrazione**: il mediano non
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separa −0.10 da −0.05 (1.37 vs 1.37), si separa la coda alta. Ma `f` **non e' misurato** fuori
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dalla struttura canonica, e la sensibilita' a f uniforme (cella scelta 0.84 vs canonico 0.47 a
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f=0.73) **e' la lente sbagliata** per una struttura il cui errore e' concentrato in una gamba.
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⚠️ **Robustezza del verdetto, pubblicata:** DSR **0.983 PASS a N=8** / **0.948 FAIL a N=72** /
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0.909 a N=360 → **il verdetto si ribalta col conteggio**. La griglia era dichiarata in anticipo e
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il conto fatto al rialzo, ma **fallisce per 0.002**: si cita come tale, non come refutazione
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netta. Congelato in `test_il_verdetto_dipende_dal_numero_di_trial_dichiarati`.
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**Seguito giusto = una MISURA, non un altro backtest:** quanto vale f sul 10g/−0.05 sulle quote
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vere (la catena ora la raccogliamo noi ogni ora; oggi 15 osservazioni sul solo canonico).
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**REGOLE:** (a) quando si riapre un parametro si riapre la sua **famiglia**, e il deflated-Sharpe
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e' l'unico posto dove barare e' indolore e invisibile; (b) dichiarare la griglia **prima** e
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pubblicare la **sensibilita' del verdetto al conteggio**; (c) un buco si chiude meglio mostrando
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che dentro **non c'e' niente** che bocciando il candidato; (d) se la selezione converge dove un
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difetto di modello e' gia' misurato, **il sospetto vale piu' del numero** — e si dice che e' un
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sospetto.
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💰 **A $3.000 la domanda non e' il rendimento** (`min_trade_amount` letti dal venue il 30/07):
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💰 **A $3.000 la domanda non e' il rendimento** (`min_trade_amount` letti dal venue il 30/07):
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**BTC min 0.1 = $6.210 di collaterale/lotto → FUORI**; ETH min 1 contratto = $1.832 → **1 lotto**.
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**BTC min 0.1 = $6.210 di collaterale/lotto → FUORI**; ETH min 1 contratto = $1.832 → **1 lotto**.
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Il sleeve 50/50 **diventa ETH-only**, e **al peso di book (12% = $360) sono 0 lotti** — servirebbe
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Il sleeve 50/50 **diventa ETH-only**, e **al peso di book (12% = $360) sono 0 lotti** — servirebbe
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@@ -0,0 +1,124 @@
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# 2026-07-30 (4º filone) — il buco del tenore chiuso col gate onesto: nessun cambio a VRP01
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**Richiesta dell'operatore:** *«chiudi il buco del tenore con study_family_honest».*
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**Esito: `earns_slot_honest = False`. Book, pesi, cron, config INVARIATI.**
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Script `scripts/research/r0730_vrp_tenor_gate.py`, test `tests/test_vrp_tenor_gate.py` (12 casi).
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## Il buco, e perché era reale
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La griglia strutture del 03/07 (`r0703_vrpimp_structgrid`) cercava su `TENOR_GRID = (3, 5, 7, 10)`:
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**oltre i 10 giorni non è mai stato guardato.** Lo sweep del 30/07 sul profit-take aveva toccato
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14/18/21/28g di passaggio e mostrato che il 18g *sembrava* battere il 7g in hold-to-expiry
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(1.51 vs 1.32) — sei celle scelte sul campione pieno, cioè esattamente la selezione che questo
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gate esiste per uccidere.
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## Perché il gate è composto a mano, e non è una scorciatoia
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`altlib.study_family_honest` è cablato sui candidati **direzionali**: vuole
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`factory(tf=..., **params) -> target_fn` e passa da `candidate_daily`, che costruisce i rendimenti
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da una serie di *posizioni* su BTC/ETH. VRP01 non è direzionale. Si usano quindi i suoi **tre
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componenti reali**, nello stesso ordine e con le stesse soglie: selezione in-sample-only →
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`altlib.deflated_sharpe` (importato, non riscritto — c'è un test che lo verifica) →
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`altlib.marginal_vs_tp01` (importato).
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**Famiglia dichiarata nel docstring PRIMA di guardare i numeri:** 8 tenori × 3 delta corti ×
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3 delta lunghi = **72 celle**. Riaprire il tenore riapre la struttura, e il conteggio dei trial si
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fa **al rialzo** — contarne meno gonfia il deflated-Sharpe.
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## Il risultato
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| | tenore | δ corto | δ lungo | Sh IS | Sh FULL | Sh HOLD | maxDD | CAGR |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| **scelta al buio** | 10g | −0.28 | −0.05 | **1.75** | 1.55 | 1.01 | 9.6% | 13.5% |
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| VRP01 canonico | 7g | −0.28 | −0.10 | 1.50 | 1.32 | 0.82 | 10.5% | 10.5% |
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Rango del canonico: **17/72 in-sample, 26/72 sul campione pieno**. La selezione al buio sceglie
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un'altra cella, e quella cella batte il canonico sia in-sample sia full.
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**Ma il gate si chiude sul deflated-Sharpe:**
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| | DSR su 72 trial | esito |
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|---|---|---|
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| cella scelta | **0.948** | **FAIL** (soglia 0.95) |
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| VRP01 canonico | 0.885 | FAIL |
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`marginal_vs_tp01` dà **ADDS** a entrambe (corr +0.016, `robust_oos` True, `has_insample_edge`
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True, `is_hedge` False). Quindi il verdetto **non** è «VRP01 è rotto» né «il tenore non conta»:
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è che il vantaggio apparente non sopravvive al conto dei trial.
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## Come il buco si chiude davvero: la regione nuova perde
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Questo è il punto che rende la chiusura pulita, più del DSR:
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| | cella | Sh IS | rango |
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|---|---|---|---|
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| miglior cella **≤10g** (già coperta dal 03/07) | 10g −0.28/−0.05 | 1.75 | 1/72 |
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| miglior cella **>10g** (territorio mai guardato) | 18g −0.28/−0.05 | 1.56 | **8/72** |
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Solo **3 celle su 10** nella top-10 in-sample stanno oltre i 10 giorni. **Si è aperta la regione
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mai esplorata e la regione mai esplorata ha perso** contro celle che il 03/07 aveva già visto e
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non promosso. Il buco non è "chiuso perché il gate boccia": è chiuso perché **guardandoci dentro
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non c'è niente**.
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## ⚠️ Il vincitore sta dove il modello sbaglia di più
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La cella scelta compra l'ala **più lontana** (δ lungo −0.05), e 5 delle 10 celle migliori fanno lo
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stesso. Il 30/07 ha **misurato** che il modello piatto sottoprezza proprio l'ala che si *compra*
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(IV(lunga)−DVOL **+7.5pp** contro +0.8pp della corta, ~**2.3×** il modello), e che l'errore cresce
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con la distanza dallo strike. Una selezione che premia il δ lungo più piccolo sta plausibilmente
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massimizzando **l'errore di modello**, non l'edge.
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Onestà su questo punto: è un **sospetto motivato, non una dimostrazione**. Il *mediano* in-sample
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non separa −0.10 da −0.05 (1.37 contro 1.37); a separarsi è la **coda alta** della griglia. Ma
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basta a spostare l'onere della prova, perché `f` **non è misurato** fuori dalla struttura canonica.
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⚠️ E la sensibilità a `f` non risolve: applicandolo uniformemente la cella scelta degrada *meno*
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(f=0.73 → 0.84 contro 0.47 del canonico), ma **f uniforme è la lente sbagliata proprio per questa
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struttura**, il cui errore è concentrato in una gamba sola. Un numero rassicurante ottenuto con lo
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strumento sbagliato non è rassicurazione.
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## ⚠️ Quanto è robusto il mio stesso verdetto
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Il DSR dipende da quanti trial si dichiarano, e qui il verdetto **si ribalta**:
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| conteggio | N | DSR | esito |
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|---|---|---|---|
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| solo gli 8 tenori | 8 | 0.983 | **PASS** |
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| **la griglia dichiarata** | **72** | **0.948** | **FAIL** |
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| 72 + 288 simulate del 03/07 | 360 | 0.909 | FAIL |
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La griglia è stata dichiarata **prima** di guardare i numeri e il conteggio fatto al rialzo — ma il
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verdetto va citato per quello che è: **fallisce per 0.002**, non è una refutazione netta. (L'ultima
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riga usa trial *simulati* dalla distribuzione osservata, non le Sharpe vere del 03/07, che vengono
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da un motore diverso: indicazione, non misura.) Congelato in
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`test_il_verdetto_dipende_dal_numero_di_trial_dichiarati`, così che nessuno possa farlo passare
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un domani restringendo il conteggio.
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## Decisione
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**Nessun cambio a VRP01**, per quattro ragioni in ordine di peso:
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1. **Il gate pre-registrato fallisce.** Una soglia dichiarata in anticipo che poi si aggira non è
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una soglia.
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2. **La regione davvero nuova non vince** — quindi questo studio non ribalta il 03/07, lo conferma.
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3. **Il vincitore sta nell'angolo dove abbiamo misurato che il modello è meno affidabile**, e lì
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`f` non è misurato.
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4. Niente di tutto questo è eseguibile prima di ~$2.6k, e a $3.000 VRP01 è **0 lotti** al peso di
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book.
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**Il seguito giusto non è un altro backtest, è una misura.** Se il 10g/−0.28/−0.05 interessa, la
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domanda che decide è *quanto vale f su quella struttura sulle quote vere* — e da oggi la catena la
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raccogliamo noi ogni ora. Serve però che il collettore accumuli abbastanza scadenze a 10 giorni:
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oggi ci sono 15 osservazioni sul solo canonico.
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## Regole
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- **Quando si riapre un parametro si riapre la sua famiglia**, e i trial si contano al rialzo: il
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deflated-Sharpe è l'unico posto dove barare è indolore e invisibile.
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- **Dichiarare la griglia prima di guardare i numeri**, e pubblicare la sensibilità del verdetto al
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conteggio — un gate che passa solo con la propria griglia preferita non è un gate.
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- **Un buco si chiude meglio mostrando che dentro non c'è niente che bocciando il candidato**: qui
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la frase che conta non è «DSR 0.948» ma «la regione mai esplorata è ottava».
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- **Se la selezione converge dove un difetto di modello è già misurato, il sospetto vale più del
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numero** — e si dice che è un sospetto.
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@@ -0,0 +1,281 @@
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"""R0730 VRP-TENOR — chiude col gate onesto il buco lasciato aperto sul TENORE di VRP01.
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IL BUCO. La griglia strutture del 03/07 (`r0703_vrpimp_structgrid`) cercava su
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`TENOR_GRID = (3, 5, 7, 10)`: **oltre i 10 giorni non e' mai stato guardato**. Lo sweep del
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30/07 (`r0730_vrp_profit_take`, sezione 4-ter) ha toccato 14/18/21/28g per testare un'ipotesi
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sul profit-take e ha mostrato di sfuggita che il tenore 18 sembra battere il 7 in
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hold-to-expiry (1.51 vs 1.32) — ma **sei celle scelte sul campione pieno non sono un
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risultato**, sono la selezione che questo gate esiste per uccidere. Qui si decide.
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PERCHE' IL GATE E' COMPOSTO A MANO. `altlib.study_family_honest` e' cablato sui candidati
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DIREZIONALI: vuole `factory(tf=..., **params) -> target_fn` e passa per `candidate_daily`,
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che costruisce i rendimenti da una serie di POSIZIONI su BTC/ETH. VRP01 non e' direzionale.
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Si usano quindi i suoi tre componenti REALI, nello stesso ordine e con le stesse soglie:
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1. `select_cell_insample` -> qui replicato sulla serie VRP: cella scelta col SOLO Sharpe
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pre-HOLDOUT (2025-01-01). Nessuna sbirciata all'hold-out.
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2. `altlib.deflated_sharpe(sr, all_sr, daily)` -> importato, non riscritto. PASS >= 0.95.
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3. `altlib.marginal_vs_tp01(daily)` -> importato. Serve ADDS + robust_oos +
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has_insample_edge + non-hedge.
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LA FAMIGLIA. Riaprire il tenore significa riaprire la STRUTTURA, quindi il conteggio dei
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trial include anche i delta: 8 tenori x 3 delta corti x 3 delta lunghi = **72 celle**. Contarne
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meno gonfierebbe il deflated-Sharpe (piu' trial = soglia piu' severa: si conta al rialzo).
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⚠️ CAVEAT SU f, DICHIARATO PRIMA DI GUARDARE I NUMERI. Il fattore f=0.73 e' misurato
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(2026-07-30) SOLO sulla struttura canonica: settimanale, delta -0.28/-0.10. Il meccanismo del
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difetto e' che il modello piatto sottoprezza **l'ala che si COMPRA** (IV(lunga)-DVOL +7.5pp
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contro +0.8pp della corta), e quel divario cresce con la distanza dallo strike e col tempo.
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Quindi su tenori piu' lunghi f e' plausibilmente **peggiore**, e non misurato: ogni numero a
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f=1.00 qui e' OTTIMISTA di una quantita' ignota. Il gate gira a f=1.00 per essere like-for-like
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con le condizioni in cui VRP01 fu ammesso; la sensibilita' a f e' riportata a parte.
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uv run python scripts/research/r0730_vrp_tenor_gate.py
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"""
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from __future__ import annotations
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import importlib.util
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import sys
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from functools import lru_cache
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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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sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT / "scripts" / "research" / "alt"))
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from src.portfolio.portfolio import metrics # noqa: E402
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from src.portfolio.sleeves import VRP_CFG, _bs_put, _strike_from_delta # noqa: E402
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import altlib # noqa: E402
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_spec = importlib.util.spec_from_file_location(
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"r0730_pt", PROJECT_ROOT / "scripts" / "research" / "r0730_vrp_profit_take.py")
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PT = importlib.util.module_from_spec(_spec)
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_spec.loader.exec_module(PT)
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HOLDOUT = altlib.HOLDOUT # 2025-01-01, la stessa di tutto il progetto
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ASSETS = ("BTC", "ETH")
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TENORS = (5, 7, 10, 14, 18, 21, 28, 35)
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||||||
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SHORT_DELTAS = (-0.35, -0.28, -0.20)
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||||||
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LONG_DELTAS = (-0.15, -0.10, -0.05)
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||||||
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CANON = (VRP_CFG["tenor_d"], VRP_CFG["short_delta"], VRP_CFG["long_delta"])
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||||||
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@lru_cache(maxsize=8)
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def _series(asset: str):
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return PT.series(asset)
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def cell_asset(asset: str, tenor: int, sd: float, ld: float, f: float = 1.0) -> pd.Series:
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"""VRP01 con struttura libera, tenuto a scadenza, fee REALI per gamba. Gate d'ingresso
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(VRP>0 e IV-rank) identici al canonico: qui si muove la STRUTTURA, non il segnale."""
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px, dvf, idx = _series(asset)
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n = len(px)
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cfg = VRP_CFG
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tn = int(tenor)
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T0 = tn / 365.25
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rets: dict[pd.Timestamp, float] = {}
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i = 60
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while i + tn < n:
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S0, sig = px[i], dvf[i]
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skip = False
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if cfg["gate_vrp"] and i >= 31:
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rv = np.std(np.diff(np.log(px[i - 30:i + 1]))) * np.sqrt(365.25)
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||||||
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if (sig - rv) <= 0:
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skip = True
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if not skip and i >= 60:
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ivr = float((dvf[:i] < dvf[i]).mean())
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if ivr < cfg["gate_ivr"] or ivr > cfg["crash_skip"]:
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skip = True
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if skip:
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rets[idx[i + tn]] = 0.0
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i += tn
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continue
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Ks = _strike_from_delta(S0, T0, sig, sd)
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||||||
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Kl = _strike_from_delta(S0, T0, sig, ld)
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||||||
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ps, pl = _bs_put(S0, Ks, T0, sig), _bs_put(S0, Kl, T0, sig)
|
||||||
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credit = (ps - pl) * f
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fee = PT.leg_fee(S0, ps * f) + PT.leg_fee(S0, pl * f)
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||||||
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S1 = px[i + tn]
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if Ks > S1:
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||||||
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fee += 0.5 * PT.FEE_UNDERLYING * S1
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||||||
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if Kl > S1:
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||||||
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fee += 0.5 * PT.FEE_UNDERLYING * S1
|
||||||
|
payoff = max(0.0, Ks - S1) - max(0.0, Kl - S1)
|
||||||
|
rets[idx[i + tn]] = (credit - payoff - fee) / Ks
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|
i += tn
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||||||
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return pd.Series(rets).sort_index()
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||||||
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||||||
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def cell_daily(tenor: int, sd: float, ld: float, f: float = 1.0) -> pd.Series:
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"""Book 50/50 BTC+ETH su griglia giornaliera, convenzione di `_vrp_combo_returns`."""
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||||||
|
a, b = cell_asset("BTC", tenor, sd, ld, f), cell_asset("ETH", tenor, sd, ld, f)
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||||||
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wk = pd.concat({"B": a, "E": b}, axis=1, join="inner").mean(axis=1).sort_index()
|
||||||
|
if wk.empty:
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||||||
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return wk
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||||||
|
days = pd.date_range(wk.index.min().normalize(), wk.index.max().normalize(), freq="1D", tz="UTC")
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||||||
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daily = pd.Series(0.0, index=days)
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||||||
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daily.loc[wk.index.normalize()] = wk.values
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return daily
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def _sh(s: pd.Series) -> float:
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return metrics(s)["sharpe"] if len(s) > 30 else float("nan")
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def main() -> int:
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print("=" * 94)
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print(" R0730 VRP-TENOR — il tenore di VRP01 passa il gate onesto?")
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print("=" * 94)
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grid = [(tn, sd, ld) for tn in TENORS for sd in SHORT_DELTAS for ld in LONG_DELTAS]
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print(f"\n FAMIGLIA: {len(TENORS)} tenori x {len(SHORT_DELTAS)} delta corti x "
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f"{len(LONG_DELTAS)} delta lunghi = {len(grid)} celle")
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print(f" Selezione IN-SAMPLE (pre-{HOLDOUT:%Y-%m-%d}), fee reali per gamba, f=1.00")
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rows = []
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for (tn, sd, ld) in grid:
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d = cell_daily(tn, sd, ld)
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if d.empty:
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||||||
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continue
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ins = d[d.index < HOLDOUT]
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||||||
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m = metrics(d)
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||||||
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rows.append(dict(tenor=tn, sd=sd, ld=ld, daily=d,
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||||||
|
is_sh=_sh(ins) if len(ins) > 60 else float("nan"),
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||||||
|
full_sh=m["sharpe"], hold_sh=_sh(d[d.index >= HOLDOUT]),
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||||||
|
dd=m["maxdd"], cagr=m["cagr"]))
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||||||
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valid = [r for r in rows if np.isfinite(r["is_sh"])]
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||||||
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chosen = max(valid, key=lambda r: r["is_sh"])
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||||||
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canon_row = next(r for r in rows if (r["tenor"], r["sd"], r["ld"]) == CANON)
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||||||
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# --- 1. la cella scelta al buio ------------------------------------------
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||||||
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by_is = sorted(valid, key=lambda r: r["is_sh"], reverse=True)
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||||||
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by_full = sorted(valid, key=lambda r: r["full_sh"], reverse=True)
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||||||
|
rk_is = 1 + by_is.index(canon_row)
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||||||
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rk_full = 1 + by_full.index(canon_row)
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||||||
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||||||
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print(f"\n (1) CELLA SCELTA AL BUIO (solo Sharpe in-sample)")
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||||||
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print(f" {'':6}{'tenore':>8}{'delta corto':>13}{'delta lungo':>13}"
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||||||
|
f"{'Sh IS':>9}{'Sh FULL':>9}{'Sh HOLD':>9}{'maxDD':>8}{'CAGR':>8}")
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||||||
|
print(f" {'scelta':6}{chosen['tenor']:>7}g{chosen['sd']:>13.2f}{chosen['ld']:>13.2f}"
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||||||
|
f"{chosen['is_sh']:>9.2f}{chosen['full_sh']:>9.2f}{chosen['hold_sh']:>9.2f}"
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||||||
|
f"{chosen['dd']*100:>7.1f}%{chosen['cagr']*100:>7.1f}%")
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||||||
|
print(f" {'VRP01':6}{canon_row['tenor']:>7}g{canon_row['sd']:>13.2f}{canon_row['ld']:>13.2f}"
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||||||
|
f"{canon_row['is_sh']:>9.2f}{canon_row['full_sh']:>9.2f}{canon_row['hold_sh']:>9.2f}"
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||||||
|
f"{canon_row['dd']*100:>7.1f}%{canon_row['cagr']*100:>7.1f}%")
|
||||||
|
print(f"\n Rango del canonico: {rk_is}/{len(valid)} in-sample · "
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f"{rk_full}/{len(valid)} sul campione pieno")
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same = (chosen["tenor"], chosen["sd"], chosen["ld"]) == CANON
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print(f" La selezione al buio {'RITROVA il canonico' if same else 'sceglie ALTRO'}.")
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# --- 2. top-8 in-sample ---------------------------------------------------
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|
print(f"\n (2) TOP 8 IN-SAMPLE — e come si comportano fuori campione")
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||||||
|
print(f" {'tenore':>8}{'corto':>8}{'lungo':>8}{'Sh IS':>9}{'Sh FULL':>9}{'Sh HOLD':>9}")
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||||||
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for r in by_is[:8]:
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||||||
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mark = " <- VRP01" if (r["tenor"], r["sd"], r["ld"]) == CANON else ""
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print(f" {r['tenor']:>7}g{r['sd']:>8.2f}{r['ld']:>8.2f}"
|
||||||
|
f"{r['is_sh']:>9.2f}{r['full_sh']:>9.2f}{r['hold_sh']:>9.2f}{mark}")
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||||||
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||||||
|
# --- 3. deflated Sharpe ---------------------------------------------------
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all_full = [r["full_sh"] for r in rows]
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dsr, sr0 = altlib.deflated_sharpe(chosen["full_sh"], all_full, chosen["daily"])
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||||||
|
dsr_c, _ = altlib.deflated_sharpe(canon_row["full_sh"], all_full, canon_row["daily"])
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||||||
|
print(f"\n (3) DEFLATED SHARPE su {len(all_full)} trial (Bailey & Lopez de Prado, PASS >= 0.95)")
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||||||
|
print(f" massimo atteso sotto il nullo: {sr0:.3f}")
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||||||
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print(f" cella scelta : DSR {dsr:.3f} {'PASS' if dsr >= 0.95 else 'FAIL'}")
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||||||
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print(f" VRP01 canonico: DSR {dsr_c:.3f} {'PASS' if dsr_c >= 0.95 else 'FAIL'}")
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# --- 4. marginale vs TP01 -------------------------------------------------
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mg = altlib.marginal_vs_tp01(chosen["daily"])
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mgc = altlib.marginal_vs_tp01(canon_row["daily"])
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print(f"\n (4) MARGINALE vs TP01 (altlib.marginal_vs_tp01)")
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||||||
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for lab, m in (("cella scelta", mg), ("VRP01 canonico", mgc)):
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print(f" {lab:<16} verdetto {str(m.get('marginal_verdict')):<10}"
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f" corr {m.get('corr_full', float('nan')):+.3f}"
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||||||
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f" robust_oos {str(m.get('robust_oos'))!s:<5}"
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||||||
|
f" insample_edge {str(m.get('has_insample_edge'))!s:<5}"
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||||||
|
f" is_hedge {str(m.get('is_hedge'))!s}")
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||||||
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||||||
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# --- 5. verdetto ----------------------------------------------------------
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adds = mg.get("marginal_verdict") == "ADDS"
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honest = bool(adds and mg.get("robust_oos") and mg.get("has_insample_edge")
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and not mg.get("is_hedge") and dsr >= 0.95)
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||||||
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beats = chosen["full_sh"] > canon_row["full_sh"] and chosen["is_sh"] > canon_row["is_sh"]
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||||||
|
print(f"\n (5) VERDETTO")
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||||||
|
print(f" earns_slot_honest = {honest} (ADDS {adds} · DSR {dsr:.3f} >= 0.95 "
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||||||
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f"{dsr >= 0.95} · robust_oos {mg.get('robust_oos')} · non-hedge {not mg.get('is_hedge')})")
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||||||
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print(f" batte il canonico in-sample E full = {beats}")
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||||||
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if same:
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print(" -> il buco e' CHIUSO: la selezione onesta ritrova la struttura gia' in uso.")
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||||||
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elif not honest:
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print(" -> il buco e' CHIUSO: la cella scelta al buio NON passa il gate.")
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||||||
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else:
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print(" -> ATTENZIONE: candidato che passa. Serve l'audit d'ancora e weights_tilt_null.")
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# --- 6. sensibilita' a f ---------------------------------------------------
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||||||
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print(f"\n (6) SENSIBILITA' a f — f=0.73 e' misurato SOLO sul canonico (7g, -0.28/-0.10).")
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||||||
|
print(" Su tenori piu' lunghi l'ala comprata e' piu' lontana e piu' lunga, quindi f e'")
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||||||
|
print(" plausibilmente PEGGIORE e non misurato: questi numeri sono un TETTO.")
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||||||
|
print(f" {'f':>6}{'Sh canonico':>14}{'Sh cella scelta':>18}")
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for f in (1.00, 0.80, 0.73):
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a = _sh(cell_daily(*CANON, f=f))
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b = _sh(cell_daily(chosen["tenor"], chosen["sd"], chosen["ld"], f=f))
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print(f" {f:>6.2f}{a:>14.2f}{b:>18.2f}")
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# --- 7. la regione DAVVERO nuova (>10g) vince o perde? ---------------------
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print("\n (7) LA REGIONE MAI ESPLORATA — la griglia 03/07 arrivava a 10g")
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old = [r for r in valid if r["tenor"] <= 10]
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new = [r for r in valid if r["tenor"] > 10]
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b_old = max(old, key=lambda r: r["is_sh"])
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b_new = max(new, key=lambda r: r["is_sh"])
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rk_new = 1 + by_is.index(b_new)
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print(f" miglior cella <=10g (gia' coperta dal 03/07): {b_old['tenor']:>3}g "
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f"{b_old['sd']:+.2f}/{b_old['ld']:+.2f} Sh IS {b_old['is_sh']:.2f}")
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|
print(f" miglior cella >10g (territorio NUOVO) : {b_new['tenor']:>3}g "
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||||||
|
f"{b_new['sd']:+.2f}/{b_new['ld']:+.2f} Sh IS {b_new['is_sh']:.2f}"
|
||||||
|
f" -> rango {rk_new}/{len(valid)}")
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||||||
|
print(f" celle >10g nella top-10 in-sample: "
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f"{sum(1 for r in by_is[:10] if r['tenor'] > 10)}/10")
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||||||
|
print(" -> il buco si chiude cosi': si e' aperta la regione mai guardata e la regione")
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print(" mai guardata PERDE contro celle gia' esplorate nel 2026-07-03.")
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# --- 8. il confound: la selezione va dove il modello sbaglia di piu' -------
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print("\n (8) CONFOUND — dove va la selezione dentro la griglia")
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print(f" {'delta lungo':>13}{'Sh IS mediano':>16}{'celle in top-10':>18}")
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for ld in LONG_DELTAS:
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sub = [r["is_sh"] for r in valid if r["ld"] == ld]
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ntop = sum(1 for r in by_is[:10] if r["ld"] == ld)
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||||||
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print(f" {ld:>13.2f}{np.median(sub):>16.2f}{ntop:>15}/10")
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||||||
|
print(" ⚠ Il 30/07 ha MISURATO che il modello piatto sottoprezza l'ala COMPRATA")
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||||||
|
print(" (IV(lunga)-DVOL +7.5pp contro +0.8pp della corta, ~2.3x il modello) e che")
|
||||||
|
print(" l'errore cresce con la distanza dallo strike. Una selezione che premia il")
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||||||
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print(" delta lungo piu' piccolo sta massimizzando l'errore di modello, non l'edge.")
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||||||
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||||||
|
# --- 9. quanto e' robusto il MIO verdetto? --------------------------------
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print("\n (9) ROBUSTEZZA DEL VERDETTO — il DSR dipende da quanti trial dichiaro")
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||||||
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for label, subset in (("solo gli 8 tenori", [r["full_sh"] for r in rows
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if (r["sd"], r["ld"]) == CANON[1:]]),
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("la griglia dichiarata (72)", all_full),
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("72 + le 288 del 03/07", all_full + [np.nan] * 0 + list(
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np.random.default_rng(0).normal(
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|
float(np.mean(all_full)), float(np.std(all_full)), 288)))):
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||||||
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d, _ = altlib.deflated_sharpe(chosen["full_sh"], subset, chosen["daily"])
|
||||||
|
print(f" {label:<28} N={len(subset):>4} DSR {d:.3f} "
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||||||
|
f"{'PASS' if d >= 0.95 else 'FAIL'}")
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||||||
|
print(" ⚠ Con 8 trial passerebbe. La griglia dichiarata e' 72 perche' riaprire il")
|
||||||
|
print(" tenore riapre la struttura, e il conteggio si fa al RIALZO. Ma il verdetto")
|
||||||
|
print(" e' sul filo (0.948 vs 0.95): va citato come tale, non come refutazione netta.")
|
||||||
|
print(" ⚠ L'ultima riga usa trial SIMULATI dalla distribuzione osservata, non le")
|
||||||
|
print(" Sharpe vere del 03/07 (motore diverso): e' un'indicazione, non una misura.")
|
||||||
|
print()
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return 0
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if __name__ == "__main__":
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raise SystemExit(main())
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@@ -0,0 +1,159 @@
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"""Test del gate onesto sul tenore di VRP01 (scripts/research/r0730_vrp_tenor_gate.py).
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Cosa va congelato, in ordine di importanza:
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* **La famiglia dichiarata.** Il deflated-Sharpe dipende da quanti trial si dichiarano, e il
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verdetto di questo studio si RIBALTA fra 8 e 72 celle. La griglia e' stata dichiarata nel
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||||||
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docstring PRIMA di guardare i numeri; questi test la congelano, cosi' che un domani nessuno
|
||||||
|
possa farla passare restringendo il conteggio.
|
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|
* **La selezione e' in-sample.** Se qualcuno la cambiasse in "cella a max hold-out" il gate
|
||||||
|
diventerebbe la trappola che esiste per prevenire.
|
||||||
|
* **La coerenza fra i due script del 30/07**: la cella canonica qui deve essere la stessa
|
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|
serie del canonico misurato in `r0730_vrp_profit_take`.
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||||||
|
* **Il controllo positivo**: un gate che dice sempre FAIL non e' un gate.
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|
"""
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from __future__ import annotations
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import importlib.util
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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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import pytest
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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
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sys.path.insert(0, str(ROOT))
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sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research" / "alt"))
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||||||
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_spec = importlib.util.spec_from_file_location(
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|
"r0730_tenor", ROOT / "scripts" / "research" / "r0730_vrp_tenor_gate.py")
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||||||
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TG = importlib.util.module_from_spec(_spec)
|
||||||
|
_spec.loader.exec_module(TG)
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||||||
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import altlib # noqa: E402
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from src.portfolio.sleeves import VRP_CFG # noqa: E402
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@pytest.fixture(scope="module")
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def grid():
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rows = []
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for tn in TG.TENORS:
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for sd in TG.SHORT_DELTAS:
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for ld in TG.LONG_DELTAS:
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d = TG.cell_daily(tn, sd, ld)
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ins = d[d.index < TG.HOLDOUT]
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||||||
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rows.append(dict(tenor=tn, sd=sd, ld=ld, daily=d,
|
||||||
|
is_sh=TG._sh(ins), full_sh=TG._sh(d),
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||||||
|
hold_sh=TG._sh(d[d.index >= TG.HOLDOUT])))
|
||||||
|
return rows
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||||||
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# ===========================================================================
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# la famiglia dichiarata — il numero da cui dipende il verdetto
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# ===========================================================================
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def test_la_griglia_dichiarata_e_di_72_celle():
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assert len(TG.TENORS) * len(TG.SHORT_DELTAS) * len(TG.LONG_DELTAS) == 72
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||||||
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||||||
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||||||
|
def test_la_griglia_copre_la_regione_mai_esplorata_dal_0307():
|
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|
"""Il buco era 'oltre i 10 giorni': la griglia 03/07 era (3, 5, 7, 10)."""
|
||||||
|
assert max(TG.TENORS) > 10
|
||||||
|
assert sum(1 for t in TG.TENORS if t > 10) >= 4
|
||||||
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||||||
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||||||
|
def test_il_canonico_e_dentro_la_griglia():
|
||||||
|
"""Senza il canonico dentro non c'e' un termine di paragone."""
|
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assert TG.CANON == (VRP_CFG["tenor_d"], VRP_CFG["short_delta"], VRP_CFG["long_delta"])
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assert TG.CANON[0] in TG.TENORS
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assert TG.CANON[1] in TG.SHORT_DELTAS
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assert TG.CANON[2] in TG.LONG_DELTAS
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# coerenza fra i due script del 30/07
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def test_la_cella_canonica_e_lo_stesso_canonico_dell_altro_studio():
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"""`r0730_vrp_profit_take.combo(pt=None)` e `cell_daily(*CANON)` devono essere la STESSA
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serie: se divergono, i due diari raccontano due cose diverse chiamandole uguali."""
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a = TG.cell_daily(*TG.CANON)
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b = TG.PT.combo(pt=None, f=1.0, real_fee=True)[0]
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j = pd.concat({"a": a, "b": b}, axis=1, join="inner")
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assert len(j) == len(a) == len(b)
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assert float((j["a"] - j["b"]).abs().max()) == pytest.approx(0.0, abs=1e-12)
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# la selezione non sbircia l'hold-out
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def test_la_cella_e_scelta_col_solo_sharpe_in_sample(grid):
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chosen = max(grid, key=lambda r: r["is_sh"])
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assert chosen["is_sh"] == max(r["is_sh"] for r in grid)
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def test_scegliere_sull_hold_out_darebbe_una_cella_DIVERSA(grid):
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"""E' il motivo per cui il gate esiste: la cella a max hold-out non e' quella a max
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in-sample, quindi 'scegliere guardando l'hold-out' sarebbe una scelta, non una misura."""
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a = max(grid, key=lambda r: r["is_sh"])
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b = max(grid, key=lambda r: r["hold_sh"])
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assert (a["tenor"], a["sd"], a["ld"]) != (b["tenor"], b["sd"], b["ld"])
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# il risultato: la regione nuova perde
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def test_la_regione_oltre_i_10_giorni_non_produce_il_vincitore(grid):
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"""Il modo in cui il buco si chiude: si e' guardato dove non si era mai guardato, e li'
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non c'e' il vincitore."""
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chosen = max(grid, key=lambda r: r["is_sh"])
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assert chosen["tenor"] <= 10
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best_new = max((r for r in grid if r["tenor"] > 10), key=lambda r: r["is_sh"])
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assert best_new["is_sh"] < chosen["is_sh"]
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# deflated Sharpe: quello di altlib, e il verdetto che ne dipende
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def test_usa_il_deflated_sharpe_di_altlib_non_una_copia():
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assert TG.altlib.deflated_sharpe is altlib.deflated_sharpe
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def test_il_verdetto_dipende_dal_numero_di_trial_dichiarati(grid):
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"""Il fatto piu' importante da non dimenticare: a 8 trial passerebbe, a 72 no. La griglia
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e' stata dichiarata prima di guardare, e il conteggio si fa al rialzo."""
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chosen = max(grid, key=lambda r: r["is_sh"])
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all72 = [r["full_sh"] for r in grid]
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only8 = [r["full_sh"] for r in grid if (r["sd"], r["ld"]) == TG.CANON[1:]]
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d72, _ = altlib.deflated_sharpe(chosen["full_sh"], all72, chosen["daily"])
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d8, _ = altlib.deflated_sharpe(chosen["full_sh"], only8, chosen["daily"])
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assert len(only8) == len(TG.TENORS) == 8
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assert d8 > 0.95 > d72 # il verdetto si ribalta
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assert d72 > 0.90 # ...e fallisce per poco: va citato cosi'
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def test_il_gate_fallisce_sulla_griglia_dichiarata(grid):
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chosen = max(grid, key=lambda r: r["is_sh"])
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dsr, _ = altlib.deflated_sharpe(chosen["full_sh"], [r["full_sh"] for r in grid],
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chosen["daily"])
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assert dsr < 0.95
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def test_controllo_positivo_il_deflated_sharpe_sa_promuovere(grid):
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"""Obbligatorio: un gate che risponde sempre FAIL e' indistinguibile da uno rotto.
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Una serie COSTRUITA molto forte, contro gli stessi 72 trial, deve passare."""
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chosen = max(grid, key=lambda r: r["is_sh"])
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strong = chosen["daily"] * 1.0
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strong = strong + strong.std() * 0.5 # drift grande, stessa forma
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dsr, _ = altlib.deflated_sharpe(TG._sh(strong), [r["full_sh"] for r in grid], strong)
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assert dsr >= 0.95
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# il marginale resta ADDS: il verdetto NON e' "VRP e' rotto"
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def test_il_canonico_resta_ADDS_vs_tp01():
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"""Il gate boccia un CAMBIO di struttura, non lo sleeve: se questo si rompe, la
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conclusione del diario va riscritta."""
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m = altlib.marginal_vs_tp01(TG.cell_daily(*TG.CANON))
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assert m["marginal_verdict"] == "ADDS"
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assert m["has_insample_edge"] and not m["is_hedge"]
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Reference in New Issue
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