feat(dashboard): lista trades TP01 (entry/exit dal segnale causale)
Nuova sezione "Trades TP01" nella dashboard: eventi ENTRY long / EXIT flat dedotti da target_series sui dati certificati (data, asset, transizione di posizione, prezzo). In src/live/shadow.tp01_trades(): account-independent (gira anche offline nel container), ricalcolata a ogni render -> storico + forward. Empty-state se TP01 non ha mai mosso. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Adriano Dal Pastro
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@@ -15,7 +15,7 @@ sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
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import numpy as np, pandas as pd
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from src.portfolio.portfolio import StrategyPortfolio, metrics, HOLDOUT
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from src.portfolio.sleeves import active_sleeves
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from src.live.shadow import shadow_report
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from src.live.shadow import shadow_report, tp01_trades
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from src.version import APP_VERSION
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PAPER = PROJECT_ROOT / "data" / "paper_portfolio" / "state.json"
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@@ -37,12 +37,16 @@ def build():
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shadow = shadow_report() # mainnet sola lettura, best-effort
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except Exception as e:
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shadow = {"error": f"{type(e).__name__}: {e}"}
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try:
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trades = tp01_trades(limit=15) # entry/exit TP01 dal segnale causale
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except Exception:
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trades = []
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data = dict(
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version=APP_VERSION,
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last_data=str(idx[-1].date()),
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full=bt["full"], holdout=bt["holdout"], weights=bt["weights"],
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per_sleeve=bt["per_sleeve"], yearly=bt["yearly"],
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positions=pf.current_positions(), spark=spark, paper=paper, shadow=shadow,
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positions=pf.current_positions(), spark=spark, paper=paper, shadow=shadow, trades=trades,
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bh=None,
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)
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_CACHE.update(t=time.time(), data=data)
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@@ -99,6 +103,15 @@ def html():
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f"TP01 target: {bits}<br>→ per gli ordini reali: <code>uv run python scripts/live/live_trend.py</code> (host)")
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else:
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shadow_html = "non disponibile" + (f" — {sh['error']}" if sh and sh.get('error') else "")
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trows = ""
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for t in d.get("trades", []):
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cls = "g" if t["action"] == "ENTRY" else "r"
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trows += (f"<tr><td>{t['date']}</td><td>{t['asset']}</td>"
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f"<td class={cls}>{t['action']}</td>"
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f"<td>{t['from_pos']:+.2f} → {t['to_pos']:+.2f}x</td>"
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f"<td>${t['price']:,.0f}</td></tr>")
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if not trows:
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trows = "<tr><td colspan=5 style='color:#8a93a0'>nessun trade ancora (TP01 flat / in cash)</td></tr>"
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return f"""<!doctype html><html><head><meta charset=utf-8>
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<meta http-equiv=refresh content=300><title>PythagorasGoal — Portafoglio</title>
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<style>body{{font-family:-apple-system,Segoe UI,Roboto,sans-serif;background:#0e1116;color:#e6e6e6;margin:0;padding:24px;max-width:980px;margin:auto}}
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@@ -126,6 +139,8 @@ th{{color:#8a93a0;font-weight:500}}.y{{display:inline-block;background:#161b22;b
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<table><tr><th>sleeve</th><th>peso</th><th>FULL Sh</th><th>DD</th><th>HOLD Sh</th></tr>{rows}</table>
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<h3 style="font-size:14px;color:#8a93a0">Posizioni correnti (ultima barra chiusa)</h3>
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<table>{pos}</table>
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<h3 style="font-size:14px;color:#8a93a0">Trades TP01 — entry/exit (segnale causale, ultimi 15)</h3>
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<table><tr><th>data</th><th>asset</th><th>azione</th><th>posizione</th><th>prezzo</th></tr>{trows}</table>
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<div style="margin-top:10px">{yrs}</div>
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<p class=warn>⚠️ Paper/monitor. XS01 e' STAT-MODE (book a 19 gambe market-neutral, non eseguibile a €2k, storia ~2.5 anni). VRP01 = lead short-vol MODELLATO (non deploy pieno). TP01 e' l'unico deployable pieno: lo "Shadow live" mostra cosa farebbe sul mainnet, ma NON invia ordini.</p>
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</body></html>"""
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@@ -7,6 +7,7 @@ from __future__ import annotations
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import json
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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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from src.backtest.harness import load
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@@ -20,6 +21,35 @@ FALLBACK_CAPITAL = 2000.0
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PAPER_STATE = PROJECT_ROOT / "data" / "paper_trend" / "state.json"
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def tp01_trades(limit: int = 15) -> list[dict]:
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"""Lista dei TRADE di TP01 = cambi di posizione (ENTRY long / EXIT flat) dedotti dal segnale
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causale `target_series` sui dati certificati. Account-independent (gira anche offline nel
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container). Si ricalcola a ogni render -> include sia lo storico sia i trade forward man mano
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che arrivano. Ritorna gli ultimi `limit` (piu' recenti primi)."""
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tp = TrendPortfolio(**CANONICAL)
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out: list[dict] = []
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for a in ASSETS:
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df = resample_1d(load(a, "1h"))
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c = df["close"].to_numpy(dtype=float)
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dt = pd.to_datetime(df["datetime"]).to_numpy()
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tgt = tp.target_series(df)
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prev = 0.0
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for i in range(len(tgt)):
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if np.sign(tgt[i]) != np.sign(prev):
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out.append(dict(
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ts=int(pd.Timestamp(dt[i]).value // 10**6),
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date=str(pd.Timestamp(dt[i]).date()),
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asset=a,
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action="ENTRY" if tgt[i] != 0 else "EXIT",
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from_pos=round(float(prev), 3),
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to_pos=round(float(tgt[i]), 3),
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price=round(float(c[i]), 1),
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))
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prev = tgt[i]
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out.sort(key=lambda r: r["ts"], reverse=True)
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return out[:limit]
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def _safe_client() -> DeribitRead | None:
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try:
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return DeribitRead()
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