feat(analysis): report.py aggiornato con numero trade per anno
Report consolidato: (A) Ret% netto per anno di ogni strategia singola + portafogli (FADE/HONEST/MASTER eq/5050), (B) numero trade per anno per strategia (ingressi per fade/DIP01; ribilanciamenti per TR01/ROT02 a posizione continua), (C) riepilogo portafogli FULL/OOS. Config deployata (MR03/ROT01 in waste, ROT02 top_k=3). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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"""Report aggiornato: risultati per anno + numero trade per anno, tutte le strategie.
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Sezioni:
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(A) RET% NETTO per anno — ogni strategia singola + i portafogli (FADE / HONEST /
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MASTER equal / MASTER 50-50). Ret% dai rendimenti giornalieri composti.
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(B) NUMERO TRADE per anno — per ogni strategia singola. Per le fade e DIP01 è il
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numero di ingressi; per TR01 e ROT02 (posizione continua) è il numero di
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ribilanciamenti/cambi di stato nell'anno.
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(C) RIEPILOGO — TOT%, CAGR, DD, Sharpe (FULL e OOS) dei portafogli.
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Tutto NETTO fee 0.10% RT, leva 3x, pos 15%/sleeve. Finestra comune 2021-2026,
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OOS = ultimo 30%. Config = quella deployata (MR03/ROT01 in waste; ROT02 top_k=3).
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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 src.data.downloader import load_data
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from scripts.analysis.combine_portfolio import (
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build_all_sleeves, port_returns, yearly_returns, metrics, SPLIT, OOS_DATE, IDX,
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)
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from scripts.analysis.risk_management import strats_for, build_trades
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from scripts.analysis.honest_lab import get_df, ema, FEE_RT, LEV, POS
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from scripts.analysis.honest_improve import rot_improved
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from scripts.analysis.honest_improve2 import dip_market_gated
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YEARS = sorted(set(IDX.year))
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# ---------------- trade per anno, per tipo di strategia ----------------
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def fade_trades_year(asset, fn, params) -> dict[int, int]:
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df = load_data(asset, "1h")
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ts = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)
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out: dict[int, int] = {}
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for i, j, ret in build_trades(fn(df, **params), df, trend_max=3.0):
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y = ts.iloc[i].year
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out[y] = out.get(y, 0) + 1
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return out
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def dip_trades_year() -> dict[int, int]:
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d = dip_market_gated("BTC", market_n=0)
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# yt[anno] = lista dei trade dell'anno -> il conteggio e' la lunghezza
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return {int(y): (len(v) if isinstance(v, (list, tuple)) else int(v)) for y, v in d["yt"].items()}
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def tr_rebalances_year(assets) -> dict[int, int]:
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"""Cambi di stato (entra/esce dal trend) per anno, sommati sul paniere TR01."""
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out: dict[int, int] = {}
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for a in assets:
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df = get_df(a, "4h"); c = df["close"].values
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ts = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)
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ef, es = ema(c, 20), ema(c, 100)
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sig = np.where(ef > es, 1.0, 0.0); sig[:100] = 0.0
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for i in range(1, len(c)):
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if sig[i] != sig[i - 1]:
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y = ts.iloc[i].year
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out[y] = out.get(y, 0) + 1
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return out
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def rot_rebalances_year() -> dict[int, int]:
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r = rot_improved(lookback=60, top_k=3, regime_n=100)
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return {int(y): int(n) for y, n in r["reb"].items()}
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def main():
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print("Costruzione equity e conteggi (puo' richiedere ~1 min)...\n")
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S = build_all_sleeves()
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fade = {k: v for k, v in S.items() if k.startswith("MR")}
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honest = {k: v for k, v in S.items() if not k.startswith("MR")}
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# rendimenti giornalieri per Ret%/anno
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sleeve_ret = {k: v.pct_change().fillna(0.0) for k, v in S.items()}
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ports = {
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"FADE": port_returns(fade),
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"HONEST": port_returns(honest),
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"MASTEReq": port_returns(S),
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"MAST5050": (port_returns(fade) + port_returns(honest)) / 2,
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}
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# ---- (A) RET% per anno ----
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cols_A = list(S) + list(ports)
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rety = {**{k: yearly_returns(v) for k, v in sleeve_ret.items()},
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**{k: yearly_returns(v) for k, v in ports.items()}}
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print("=" * 132)
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print(" (A) RET% NETTO PER ANNO — strategie singole e portafogli | leva 3x pos 15% fee 0.10% RT")
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print("=" * 132)
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print(f" {'Anno':>5s}" + "".join(f"{c.replace('_',''):>11s}" for c in cols_A))
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print(" " + "-" * 126)
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for y in YEARS:
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print(f" {y:>5d}" + "".join(f"{rety[c].get(y, 0):>+11.0f}" for c in cols_A))
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# ---- (B) NUMERO TRADE per anno ----
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tcounts = {}
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for asset in ["BTC", "ETH"]:
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for nm, (fn, params) in strats_for(asset).items():
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tcounts[f"{nm}_{asset}"] = fade_trades_year(asset, fn, params)
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tcounts["DIP01_BTC"] = dip_trades_year()
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tcounts["TR01_basket*"] = tr_rebalances_year(["BNB", "BTC", "DOGE", "SOL", "XRP"])
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tcounts["ROT02_rot*"] = rot_rebalances_year()
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cols_B = list(tcounts)
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print("\n" + "=" * 132)
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print(" (B) NUMERO TRADE PER ANNO — fade/DIP01 = ingressi; TR01/ROT02 (*) = ribilanciamenti")
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print("=" * 132)
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print(f" {'Anno':>5s}" + "".join(f"{c.replace('_',''):>13s}" for c in cols_B))
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print(" " + "-" * 126)
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for y in YEARS:
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print(f" {y:>5d}" + "".join(f"{tcounts[c].get(y, 0):>13d}" for c in cols_B))
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print(" " + "-" * 126)
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print(f" {'TOT':>5s}" + "".join(f"{sum(tcounts[c].values()):>13d}" for c in cols_B))
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# ---- (C) riepilogo portafogli ----
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print("\n" + "=" * 92)
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print(f" (C) RIEPILOGO PORTAFOGLI | OOS da {OOS_DATE}")
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print("=" * 92)
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print(f" {'portafoglio':<14s}{'Ret%':>9s}{'CAGR':>7s}{'DD%':>7s}{'Shrp':>7s}"
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f" | {'oRet%':>9s}{'oDD%':>7s}{'oShrp':>7s}")
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print(" " + "-" * 74)
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for name, pr in ports.items():
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f, o = metrics(pr), metrics(pr, lo=SPLIT)
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print(f" {name:<14s}{f['ret']:>+9.0f}{f['cagr']:>7.0f}{f['dd']:>7.1f}{f['sharpe']:>7.2f}"
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f" | {o['ret']:>+9.0f}{o['dd']:>7.1f}{o['sharpe']:>7.2f}")
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print("\n MASTEReq (9 sleeve) = configurazione consigliata. (*) TR01/ROT02 = posizione")
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print(" continua: il conteggio e' il numero di ribilanciamenti/cambi di stato, non di trade discreti.")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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