feat(analysis): proiezione 3 anni capitale PORT06 (live 2x, esclude 2024)
Script di proiezione: partendo da 1000 EUR con capitale che compone e puntata che cresce, stima guadagno giornaliero e traiettoria a 3 anni. Riscalata sul sizing LIVE (pos 0.15 x 2x) vs backtest 3x; ROT02/TSM01 usano gross fisso (non riscalano). Esclude il 2024 (anno eccezionale) e include haircut ~50% per lo scenario sobrio prudente. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Adriano Dal Pastro
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"""Proiezione a 3 anni del portafoglio live (PORT06) ESCLUDENDO il 2024.
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Risponde a: "partendo da 1000 EUR, con capitale che compone e puntata che cresce
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di conseguenza, quale guadagno giornaliero atteso e quale traiettoria a 3 anni?"
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Punti chiave (perche' i numeri differiscono da report_families):
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- report_families/Portfolio.backtest usano le curve sleeve NATIVE a leva 3x.
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- Il container LIVE (src.portfolio.runner via portfolios.yml) gira a pos 0.15 x 2x.
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- Il PnL giornaliero scala ESATTAMENTE con la leva: pnl = cap * pos * lev * (ret - fee),
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stesso segnale -> ratio 2/3 per gli sleeve leverati.
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- ROT02 e TSM01 NON si riscalano: usano `gross` (0.45 / 0.30), indipendente dalla leva
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e identico fra backtest e worker live.
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- Il 2024 e' escluso perche' anno eccezionale (crypto +; gonfia ogni stima).
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CAVEAT (le proiezioni sono OTTIMISTICHE):
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- 2021-2025 e' quasi tutto bull/recovery; poco orso/flat prolungato nel campione.
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- Dati alt = testnet (volume sottile, fill/slippage NON modellati).
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- OOS singolo (2024-25) = regime calmo -> ~50% ottimistico (vedi report_families (D)).
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Lo scenario SOBRIO (haircut ~50%) e' il numero prudente su cui pianificare.
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Run: uv run python scripts/analysis/projection_3y.py
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"""
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from __future__ import annotations
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import sys
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from pathlib import Path
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import numpy as np
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import pandas as pd
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PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
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sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
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from scripts.portfolios._defs import PORTFOLIOS
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from src.portfolio.sleeves import all_sleeve_equities, sleeve_returns_df
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from scripts.analysis.combine_portfolio import port_returns
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# sleeve la cui esposizione NON dipende dalla leva (gross-based) -> non si riscalano
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NOSCALE = {"ROT02_rot", "TSM01"}
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NATIVE_LEV = 3.0 # leva delle curve sleeve in combine_portfolio
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EXCLUDE_YEAR = 2024
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START_CAPITAL = 1000.0
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def live_portfolio_returns(live_leverage: float = 2.0) -> pd.Series:
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"""Rendimenti giornalieri di PORT06 al sizing LIVE (pos 0.15 x `live_leverage`).
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Riscala gli sleeve leverati di live_leverage/NATIVE_LEV; ROT/TSM invariati."""
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p = PORTFOLIOS["PORT06"]
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p.leverage = live_leverage
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p.weighting = "cap"
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p.caps = {"PAIRS": 0.33}
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eq = all_sleeve_equities()
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dr = sleeve_returns_df(p.sleeve_ids)
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w = p.weight_vector(dr)
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scale = live_leverage / NATIVE_LEV
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eq_live = {}
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for sid in p.sleeve_ids:
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r = eq[sid].pct_change().fillna(0.0)
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r = r if sid in NOSCALE else r * scale
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eq_live[sid] = (1 + r).cumprod()
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pr = port_returns(eq_live, w)
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pr.index = pd.to_datetime(pr.index)
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return pr
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def stats_ex_year(pr: pd.Series, exclude: int = EXCLUDE_YEAR) -> dict:
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ex = pr[pr.index.year != exclude]
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n = len(ex)
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years = n / 365.0
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tot = (1 + ex).prod() - 1
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cagr = (1 + tot) ** (1 / years) - 1
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yvals = [(1 + g).prod() - 1 for _, g in ex.groupby(ex.index.year)]
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return {
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"days": n, "years": years, "total": tot, "cagr": cagr,
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"year_median": float(np.median(yvals)), "year_mean": float(np.mean(yvals)),
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"daily_mean_eur": float(ex.mean() * START_CAPITAL),
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"daily_median_eur": float(ex.median() * START_CAPITAL),
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"daily_std_eur": float(ex.std() * START_CAPITAL),
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"pos_days": float((ex > 0).mean()),
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"per_year": {int(y): float((1 + g).prod() - 1) for y, g in pr.groupby(pr.index.year)},
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}
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def project(annual: float, years: int = 3, start: float = START_CAPITAL) -> list[dict]:
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"""Capitale che compone; la puntata cresce col capitale -> EUR/giorno cresce."""
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rows, cap = [], start
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for yr in range(1, years + 1):
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s = cap
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cap = cap * (1 + annual)
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rows.append({"year": yr, "start": s, "end": cap,
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"gain": cap - s, "eur_per_day": (cap - s) / 365.0})
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return rows
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def years_to_target(daily_target: float, annual: float, start: float = START_CAPITAL) -> float:
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"""Anni per raggiungere un certo EUR/giorno componendo (capitale = target*365/cagr)."""
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cap_needed = daily_target * 365.0 / annual
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if cap_needed <= start:
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return 0.0
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return float(np.log(cap_needed / start) / np.log(1 + annual))
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def main():
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pr = live_portfolio_returns(live_leverage=2.0)
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s = stats_ex_year(pr)
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print("=" * 72)
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print(" PORT06 LIVE (pos 0.15 x 2x) — proiezione 3 anni, ESCLUSO 2024")
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print("=" * 72)
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print(" Rendimento live per anno:")
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for y, v in s["per_year"].items():
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flag = " <-- ESCLUSO" if y == EXCLUDE_YEAR else ""
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print(f" {y}: {v * 100:+6.1f}%{flag}")
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print()
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print(f" CAGR (escl 2024): {s['cagr'] * 100:5.1f}% "
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f"[{s['years']:.2f} anni di dati]")
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print(f" anno mediano: {s['year_median'] * 100:5.1f}%")
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print(f" anno medio: {s['year_mean'] * 100:5.1f}%")
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print(f" EUR/giorno su 1000: media {s['daily_mean_eur']:.2f} | "
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f"mediana {s['daily_median_eur']:.2f} | std {s['daily_std_eur']:.2f}")
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print(f" giorni positivi: {s['pos_days'] * 100:.1f}%")
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print()
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scenarios = [
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("CAGR backtest escl-2024", s["cagr"]),
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("anno mediano", s["year_median"]),
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("SOBRIO (haircut ~50%)", s["cagr"] * 0.5),
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]
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for name, g in scenarios:
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print(f" -- 3 anni @ {g * 100:.0f}%/anno ({name}) --")
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for r in project(g):
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print(f" anno {r['year']}: {r['start']:7.0f} -> {r['end']:7.0f} EUR "
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f"(+{r['gain']:5.0f}, ~{r['eur_per_day']:4.2f} EUR/g medi)")
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print()
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print(" -- Target 50 EUR/giorno (reality check) --")
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for name, g in scenarios[:1] + scenarios[2:]:
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cap_needed = 50.0 * 365.0 / g
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t = years_to_target(50.0, g)
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print(f" @ {g * 100:.0f}%/anno: servono ~{cap_needed:,.0f} EUR schierati "
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f"-> da 1000 EUR, ~{t:.0f} anni componendo")
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print(" => il collo di bottiglia e' il CAPITALE iniziale, non la strategia.")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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