feat(research): substrato ricerca frattali x regime ARGO
- regime_fetcher.py: fetch DVOL (2021+) + funding (2019+) BTC/ETH da Deribit mainnet public - regime_lab.py: API condivisa, allineamento regime<->prezzo CAUSALE no-look-ahead, feature regime (dvol_pct/vrp/funding_z/dvol_chg) + frattali (hurst/higuchi/vratio/williams), cache feature precalcolate, report()=netto-fee OOS via explore_lab - fractal_argo_workflow.js: workflow ~100 agenti (84 griglia + 8 wildcard + verifica + sintesi) Branch di ricerca: nessun impatto su main/live. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Adriano Dal Pastro
@@ -0,0 +1,175 @@
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export const meta = {
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name: 'fractal-argo-search',
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description: 'Ricerca a ~100 agenti: strategia FRATTALI del segnale x REGIME ARGO (DVOL/funding/VRP) validata OOS',
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phases: [
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{ title: 'Search', detail: '92 agenti: griglia frattale x regime x asset + wildcard' },
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{ title: 'Verify', detail: 'verifica avversariale dei survivor (look-ahead, fee 0.2%, altro asset/split)' },
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{ title: 'Synth', detail: 'classifica, sceglie vincitori, propone implementazione' },
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],
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}
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const API = `
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=== regime_lab API (gia pronta, dati FRESCHI in cache) ===
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from scripts.analysis.regime_lab import load_features, report
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from scripts.analysis.explore_lab import robust, atr, ema, rsi
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df = load_features(ASSET, TF) # ASSET in {BTC,ETH}, TF in {1h,4h,1d}
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# Colonne (tutte CAUSALI, valore a barra i usa solo dati <= i):
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# OHLCV: open high low close volume timestamp
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# REGIME (ARGO-proxy backtestabile): dvol, dvol_pct (percentile rolling 0..1),
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# rv (realized vol ann.), vrp = dvol-rv (>0 = vol sopravvalutata ~ ARGO GEX+ range),
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# funding, funding_z (z-score rolling), dvol_chg (DVOL salita/discesa, proxy term-structure)
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# FRATTALI: hurst (>0.5 persistente/trend, <0.5 anti-persistente/mean-rev), higuchi (FD: alta=frastagliato),
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# vratio (vol breve/lunga), frac_up/frac_dn (Williams pivot bool: swing high/low confermati, CAUSALI)
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# NB: dvol e' NaN prima del 2021-03 (storico DVOL) -> salta le barre con dvol NaN se usi il regime.
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# Costruisci 'entries': lista dict {i, d(+1/-1), tp, sl, max_bars}. INGRESSO ESEGUIBILE:
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# i, d, tp, sl decisi con dati <= close[i]. tp/sl in PREZZO (o None). Esempio fade:
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ent=[]
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c=df['close'].values; a=atr(df,14); ma=df['close'].rolling(50).mean().values; sd=df['close'].rolling(50).std().values
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for i in range(300, len(c)-1):
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if np.isnan(sd[i]) or np.isnan(df['dvol_pct'].iloc[i]): continue
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if df['vrp'].iloc[i] > 0 and c[i] < ma[i]-2.5*sd[i]: # GATE regime + SEGNALE frattale/tecnico
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ent.append({'i':i,'d':1,'tp':ma[i],'sl':c[i]-2*a[i],'max_bars':24})
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res = report('NOME', ent, df) # -> {full:{ret,sharpe,dd,trades,win,exposure}, oos:{...}, sweep, sweep_oos, pos_yrs, n_yrs}
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ok = robust(res) # True = full+oos>0 E regge fee 0.2% RT E anni ~tutti positivi
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print('ROBUST', ok, 'trd', res['full']['trades'], 'OOSsharpe', round(res['oos']['sharpe'],2),
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'OOSret', round(res['oos']['ret']), 'fee02OOS', round(res['sweep_oos'][0.002]))
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`
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const CONTEXT = `
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PROGETTO PythagorasGoal: trading crypto BTC/ETH. Edge dimostrato = SOLO mean-reversion (fade) + pairs.
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ASTICELLA ALTA: il portafoglio PORT06 e' gia a Sharpe OOS 8.19 / DD 2.3%. Una strategia nuova vale solo
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se ha edge NETTO validato OOS e robusto.
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PRIORI ONESTI (non ignorarli): i FRATTALI sono stati gia esplorati e quasi tutti RUMORE (shape_lab:
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analog kNN solo BTC-overfit; PIP/pivot 0/48 robuste; DTW peggiora). Le OPZIONI sono state SCARTATE
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(W18/19/21 VRP). L'unico edge frattale validato e SH01 (shape-ML logit, diversificatore). MA: la
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combinazione FRATTALE-del-segnale x REGIME-ARGO (gating su DVOL/funding/VRP) e' NUOVA e non testata ->
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e' qui che potrebbe esserci valore: il regime puo dire QUANDO il segnale frattale funziona.
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OBIETTIVO: trovare una strategia che combini un SEGNALE FRATTALE con un GATE/INTERAZIONE DI REGIME
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(ARGO-proxy: DVOL percentile, VRP, funding) e che superi la validazione onesta (robust()=True).
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METODOLOGIA OBBLIGATORIA: ingresso ESEGUIBILE senza look-ahead (le colonne regime_lab sono gia causali;
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le TUE entries devono usare solo dati <= i). Backtest NETTO fee (report() fa gia sweep 0.0-0.2% RT + OOS
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ultimo 30%). robust()=True e' il gate minimo. Diffida dell'overfit: poche entries o edge solo full e
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non-oos = rumore. Riporta ONESTAMENTE anche i fallimenti.
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` + API
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const SCHEMA = {
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type: 'object',
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properties: {
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strategy: { type: 'string', description: 'nome + 1 frase: segnale frattale + gate regime' },
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family: { type: 'string' }, angle: { type: 'string' }, asset: { type: 'string' }, tf: { type: 'string' },
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trades: { type: 'integer' },
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full_ret: { type: 'number' }, oos_ret: { type: 'number' },
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full_sharpe: { type: 'number' }, oos_sharpe: { type: 'number' }, oos_dd: { type: 'number' },
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fee02_oos_ret: { type: 'number', description: 'OOS ret a fee 0.2% RT' },
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robust: { type: 'boolean', description: 'robust()=True' },
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promising: { type: 'boolean', description: 'vale una verifica avversariale (robust o quasi, non overfit)' },
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edge_desc: { type: 'string', description: 'perche funziona / perche e rumore, con i numeri' },
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},
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required: ['strategy', 'asset', 'tf', 'trades', 'oos_sharpe', 'robust', 'promising', 'edge_desc'],
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}
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const FAMILIES = [
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['hurst', 'Hurst regime: fade quando hurst<0.5 (anti-persistente), o trend quando hurst>0.5. Soglia hurst come segnale o gate.'],
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['higuchi', 'Fractal dimension Higuchi: FD alta = frastagliato/range (fade), FD bassa = liscio/trend (momentum).'],
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['williams', 'Williams pivot (frac_up/frac_dn, causali): fade del pivot (reversione allo swing) o breakout del pivot.'],
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['vratio', 'volatility_ratio: >1 espansione vol (breakout/fade del breakout), <1 compressione (range/squeeze).'],
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['analog', 'analog kNN sulla FORMA (puoi usare scripts.analysis.shape_lab.analog_signals(df,...)): forecast causale segno a H barre, gatealo col regime.'],
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['multiscale', 'multi-scala: combina hurst+higuchi+vratio in un indice di "regime frattale" (trend vs chop) come segnale.'],
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['candle', 'pattern candele frattali (src.fractal.patterns: extract_body_ratios/shadow, find_patterns): sequenze multi-barra come segnale.'],
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]
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const ANGLES = [
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['none', 'NESSUN gate regime: segnale frattale puro (baseline per misurare il valore marginale del regime).'],
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['dvol_high', 'agisci solo con dvol_pct alto (>0.6..0.8): vol elevata (spesso mean-reversion piu forte).'],
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['dvol_low', 'agisci solo con dvol_pct basso (<0.3..0.4): calma/range.'],
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['vrp', 'VRP=vrp colonna: VRP>0 (vol sopravvalutata, analogo ARGO GEX+ -> range/fade); confronta con VRP<0. Gate o peso.'],
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['funding', 'funding_z estremo: troppi long (funding_z alto) -> fade ribassista; troppi short -> fade rialzista (flusso ARGO via perp).'],
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['dvol_chg', 'dvol_chg: DVOL in salita (espansione vol/stress -> trend) vs discesa (ritorno calma -> range).'],
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]
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const ASSETS = ['BTC', 'ETH']
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phase('Search')
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// 7 famiglie x 6 angoli x 2 asset = 84 agenti griglia
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const gridSpecs = []
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for (const [fam, fdesc] of FAMILIES)
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for (const [ang, adesc] of ANGLES)
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for (const asset of ASSETS)
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gridSpecs.push({ fam, fdesc, ang, adesc, asset })
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const gridTasks = gridSpecs.map((s) => () => agent(
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CONTEXT +
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`\n\nIL TUO CELLA:\n- FAMIGLIA FRATTALE: ${s.fam} -> ${s.fdesc}\n- ANGOLO REGIME: ${s.ang} -> ${s.adesc}\n- ASSET: ${s.asset}\n\n` +
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`Progetta la MIGLIORE strategia in questa cella: un SEGNALE basato sulla famiglia frattale ${s.fam}, ` +
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`condizionato/interagito col regime ${s.ang}. Scrivi uno script in /tmp (cd /opt/docker/PythagorasGoal && ` +
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`uv run python /tmp/<tuofile>.py), prova SIA TF=1h SIA TF=1d (e se vuoi 4h), itera 2-4 varianti di soglia/` +
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`direzione/exit, e RIPORTA la migliore (quella con oos_sharpe piu alto e robust se possibile). Usa report()+robust(). ` +
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`Privilegia mean-reversion (l'edge del progetto) ma testa anche momentum dove il regime lo motiva. ` +
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`Mai look-ahead. Se tutto e rumore, dillo onestamente (promising=false). Ritorna lo schema.`,
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{ label: `srch:${s.fam}/${s.ang}/${s.asset}`, phase: 'Search', schema: SCHEMA }))
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// 8 wildcard: mandato aperto
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const wildTasks = Array.from({ length: 8 }, (_, k) => () => agent(
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CONTEXT +
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`\n\nSEI UN AGENTE WILDCARD #${k + 1}. Mandato APERTO: inventa una combinazione FRATTALE-del-segnale x ` +
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`REGIME-ARGO NON banale e non nella griglia ovvia. Idee: interazione hurst*vrp (mean-rev solo se ` +
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`anti-persistente E vol sopravvalutata); Williams pivot come TP/SL adattivo gateato da dvol; analog kNN ` +
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`pesato per funding; size/exit modulati dal regime; combinare 2 segnali frattali con conferma di regime. ` +
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`Asset e TF a tua scelta (prova entrambi gli asset). Costruisci, testa onesto (report()+robust()), riporta ` +
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`la migliore. Diversifica dagli altri: varia idea in base a #${k + 1}. Schema in output.`,
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{ label: `wild:${k + 1}`, phase: 'Search', schema: SCHEMA }))
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const searchResults = (await parallel([...gridTasks, ...wildTasks])).filter(Boolean)
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// survivor = robust, oppure promising con oos_sharpe alto e abbastanza trade
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const survivors = searchResults.filter(r =>
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(r.robust || (r.promising && (r.oos_sharpe || 0) >= 1.0)) && (r.trades || 0) >= 30)
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log(`Search: ${searchResults.length} testati, ${survivors.length} survivor da verificare`)
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phase('Verify')
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const VSCHEMA = {
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type: 'object',
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properties: {
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strategy: { type: 'string' }, confirmed: { type: 'boolean' },
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reason: { type: 'string', description: 'esito audit look-ahead + fee0.2% + altro asset + split alternativo' },
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oos_sharpe_recheck: { type: 'number' }, killed_by: { type: 'string' },
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},
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required: ['strategy', 'confirmed', 'reason'],
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}
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let verified = []
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if (survivors.length) {
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verified = (await parallel(survivors.map(s => () => agent(
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CONTEXT +
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`\n\nVERIFICA AVVERSARIALE di un candidato survivor:\n${JSON.stringify(s, null, 1)}\n\n` +
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`Tuo compito: PROVARE A FALSIFICARLO. (1) Ricostruisci la strategia (chiedi i dettagli dal suo edge_desc; ` +
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`riusa regime_lab). (2) AUDIT look-ahead: ogni colonna/calcolo usa solo dati <= i? Il gate regime e' noto a i? ` +
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`(3) Regge fee 0.2% RT in OOS? (4) Regge sull'ALTRO asset (se BTC prova ETH e viceversa)? (5) Regge a uno SPLIT ` +
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`OOS alternativo (es. train<=2024, test 2025-26)? (6) Numero trade sufficiente e non concentrato in 1 anno? ` +
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`Default a confirmed=FALSE se incerto o se sopravvive solo per overfit. Sii spietato. Schema in output.`,
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{ label: `verify:${(s.strategy || '').slice(0, 24)}`, phase: 'Verify', schema: VSCHEMA })))).filter(Boolean)
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}
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const confirmed = verified.filter(v => v.confirmed)
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phase('Synth')
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const synthesis = await agent(
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CONTEXT +
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`\n\nHai i risultati di ${searchResults.length} agenti di ricerca e ${verified.length} verifiche avversariali.\n\n` +
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`SURVIVOR CONFERMATI:\n${JSON.stringify(confirmed, null, 1)}\n\n` +
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`TUTTI I SURVIVOR (anche non confermati):\n${JSON.stringify(survivors, null, 1)}\n\n` +
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|
`TOP 15 per oos_sharpe fra tutti i testati:\n${JSON.stringify(
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searchResults.slice().sort((a, b) => (b.oos_sharpe || 0) - (a.oos_sharpe || 0)).slice(0, 15), null, 1)}\n\n` +
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`Produci la SINTESI FINALE (italiano) per il decisore:
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1) VERDETTO: esiste una strategia frattale x ARGO con edge validato OOS? quale/i (confermate)?
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2) Tabella dei top candidati: strategia, asset/tf, OOS Sharpe, OOS ret, DD, robust, confermato?
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3) Il regime ARGO (DVOL/VRP/funding) AGGIUNGE valore al segnale frattale (vs angolo 'none')? In quali celle?
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4) Cosa e' rumore e perche (coerente coi priori: frattali deboli, opzioni scartate).
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5) Se c'e un vincitore: piano di implementazione (file in scripts/strategies/, MODULE_MAP, validazione finale).
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Se NON c'e: dillo chiaro, niente forzature.
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Cita NUMERI reali (OOS Sharpe, ret, trades). Onesta brutale: deve battere PORT06, non solo essere >0.`,
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{ label: 'synthesis', phase: 'Synth' })
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return { searchResults, survivors, confirmed, synthesis }
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@@ -0,0 +1,112 @@
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"""Fetch dati REGIME backtestabili da Deribit MAINNET (public, no-auth) -> parquet.
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Abilita la ricerca strategie frattali x regime (ARGO-proxy). Salva in data/raw/:
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|
{btc,eth}_dvol.parquet : DVOL index 1h (IV 30d "VIX crypto"), storico ~2021->oggi
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{btc,eth}_funding.parquet : funding rate perp 1h, storico ~2019->oggi
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||||||
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|
||||||
|
Solo componenti ARGO con STORICO GRATUITO (DVOL, funding) -> validabili OOS. Il GEX
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||||||
|
per-strike resta snapshot-only (vedi analisi 2026-06-01). Run:
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uv run python scripts/analysis/regime_fetcher.py
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"""
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from __future__ import annotations
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import time
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import urllib.request
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import urllib.parse
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import json
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||||||
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from pathlib import Path
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||||||
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||||||
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import pandas as pd
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||||||
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||||||
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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
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RAW = ROOT / "data" / "raw"
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BASE = "https://www.deribit.com/api/v2/public/"
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||||||
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|
||||||
|
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||||||
|
def _get(method: str, params: dict) -> dict:
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||||||
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url = BASE + method + "?" + urllib.parse.urlencode(params)
|
||||||
|
for _ in range(4):
|
||||||
|
try:
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||||||
|
with urllib.request.urlopen(url, timeout=30) as r:
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||||||
|
return json.loads(r.read())
|
||||||
|
except Exception:
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||||||
|
time.sleep(1.0)
|
||||||
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return {}
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||||||
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||||||
|
def fetch_dvol(currency: str, start_ms: int, end_ms: int, res: int = 3600) -> pd.DataFrame:
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||||||
|
"""DVOL index (OHLC). Cap 1000 righe/chiamata -> chaining all'indietro."""
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||||||
|
rows = []
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||||||
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cur_end = end_ms
|
||||||
|
span = 1000 * res * 1000
|
||||||
|
while cur_end > start_ms:
|
||||||
|
cur_start = max(start_ms, cur_end - span)
|
||||||
|
d = _get("get_volatility_index_data", {
|
||||||
|
"currency": currency, "start_timestamp": cur_start,
|
||||||
|
"end_timestamp": cur_end, "resolution": res})
|
||||||
|
data = (d.get("result") or {}).get("data") or []
|
||||||
|
if not data:
|
||||||
|
break
|
||||||
|
rows.extend(data)
|
||||||
|
oldest = min(x[0] for x in data)
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||||||
|
if oldest >= cur_end:
|
||||||
|
break
|
||||||
|
cur_end = oldest - 1
|
||||||
|
time.sleep(0.15)
|
||||||
|
if not rows:
|
||||||
|
return pd.DataFrame()
|
||||||
|
df = pd.DataFrame(rows, columns=["timestamp", "open", "high", "low", "close"])
|
||||||
|
df = df.drop_duplicates("timestamp").sort_values("timestamp").reset_index(drop=True)
|
||||||
|
df["dvol"] = df["close"]
|
||||||
|
return df
|
||||||
|
|
||||||
|
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||||||
|
def fetch_funding(instrument: str, start_ms: int, end_ms: int) -> pd.DataFrame:
|
||||||
|
"""funding rate history perp (1h). Paginazione ~30g/chiamata."""
|
||||||
|
rows = []
|
||||||
|
cur_start = start_ms
|
||||||
|
step = 30 * 24 * 3600 * 1000
|
||||||
|
while cur_start < end_ms:
|
||||||
|
cur_end = min(end_ms, cur_start + step)
|
||||||
|
d = _get("get_funding_rate_history", {
|
||||||
|
"instrument_name": instrument,
|
||||||
|
"start_timestamp": cur_start, "end_timestamp": cur_end})
|
||||||
|
data = d.get("result") or []
|
||||||
|
if data:
|
||||||
|
rows.extend(data)
|
||||||
|
cur_start = cur_end + 1
|
||||||
|
time.sleep(0.12)
|
||||||
|
if not rows:
|
||||||
|
return pd.DataFrame()
|
||||||
|
df = pd.DataFrame(rows)
|
||||||
|
ts_col = "timestamp" if "timestamp" in df.columns else df.columns[0]
|
||||||
|
df = df.rename(columns={ts_col: "timestamp"})
|
||||||
|
keep = [c for c in ("timestamp", "interest_1h", "interest_8h", "index_price", "prev_index_price") if c in df.columns]
|
||||||
|
df = df[keep].drop_duplicates("timestamp").sort_values("timestamp").reset_index(drop=True)
|
||||||
|
return df
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
|
||||||
|
RAW.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||||
|
now = _get("get_time", {})
|
||||||
|
end_ms = int(now.get("result", 0)) or int(time.time() * 1000)
|
||||||
|
start_ms = end_ms - int(6.5 * 365 * 24 * 3600 * 1000) # ~6.5 anni
|
||||||
|
for cur, inst in (("BTC", "BTC-PERPETUAL"), ("ETH", "ETH-PERPETUAL")):
|
||||||
|
dv = fetch_dvol(cur, start_ms, end_ms)
|
||||||
|
if not dv.empty:
|
||||||
|
p = RAW / f"{cur.lower()}_dvol.parquet"
|
||||||
|
dv.to_parquet(p)
|
||||||
|
rng = (pd.to_datetime(dv['timestamp'].min(), unit='ms').date(),
|
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pd.to_datetime(dv['timestamp'].max(), unit='ms').date())
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print(f" {cur} DVOL: {len(dv)} righe {rng[0]}->{rng[1]} (ora={dv['dvol'].iloc[-1]:.1f}) -> {p.name}")
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fr = fetch_funding(inst, start_ms, end_ms)
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if not fr.empty:
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p = RAW / f"{cur.lower()}_funding.parquet"
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fr.to_parquet(p)
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rng = (pd.to_datetime(fr['timestamp'].min(), unit='ms').date(),
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||||||
|
pd.to_datetime(fr['timestamp'].max(), unit='ms').date())
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||||||
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print(f" {cur} FUNDING: {len(fr)} righe {rng[0]}->{rng[1]} -> {p.name}")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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@@ -0,0 +1,191 @@
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"""regime_lab — API condivisa per la ricerca strategie FRATTALI x REGIME (ARGO-proxy).
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Allinea prezzo (OHLCV) + DVOL + funding in modo CAUSALE (no look-ahead: il valore di
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regime alla barra i usa solo dati <= timestamp[i]) ed espone:
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- feature REGIME (ARGO-proxy backtestabili): dvol, dvol_pct (percentile rolling),
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rv (realized vol), vrp = dvol - rv, funding, funding_z, dvol_chg (proxy term-structure).
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- feature FRATTALI (src/fractal): rolling_hurst, higuchi, self_similarity, volatility_ratio,
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williams fractals (pivot), candle encoding.
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- validazione: report(name, entries, df) -> full/oos netto-fee + robustezza griglia/fee,
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riusando l'engine onesto di explore_lab (simulate/evaluate).
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Convenzione entries (come explore_lab): lista di dict {i, d (+1/-1), tp, sl, max_bars}.
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Ingresso ESEGUIBILE: i, d, tp, sl decisi con dati <= close[i].
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Uso tipico in un agente:
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from scripts.analysis.regime_lab import load, report, regime_features, frac_features
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df = load("BTC", "1h") # OHLCV + colonne regime allineate
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R = regime_features(df); F = frac_features(df)
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entries = [...] # la tua logica
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print(report("MIA_STRATEGIA", entries, df))
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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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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
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sys.path.insert(0, str(ROOT))
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from scripts.analysis.explore_lab import get_df, simulate, evaluate, atr, ema, rsi # noqa: E402
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from src.fractal.indicators import ( # noqa: E402
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rolling_hurst, fractal_dimension_higuchi, self_similarity_score, volatility_ratio,
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)
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RAW = ROOT / "data" / "raw"
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# --------------------------------------------------------------------------- dati
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def _load_regime_series(asset: str) -> tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
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a = asset.lower()
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dvol = pd.read_parquet(RAW / f"{a}_dvol.parquet") if (RAW / f"{a}_dvol.parquet").exists() else pd.DataFrame()
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fund = pd.read_parquet(RAW / f"{a}_funding.parquet") if (RAW / f"{a}_funding.parquet").exists() else pd.DataFrame()
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return dvol, fund
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def load(asset: str, tf: str) -> pd.DataFrame:
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"""OHLCV (explore_lab.get_df) + colonne regime allineate CAUSALMENTE (merge_asof backward).
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Ogni barra prezzo riceve l'ultimo DVOL/funding con timestamp <= timestamp barra."""
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df = get_df(asset, tf).copy()
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df["timestamp"] = df["timestamp"].astype("int64")
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dvol, fund = _load_regime_series(asset)
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if not dvol.empty:
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d = dvol[["timestamp", "dvol"]].astype({"timestamp": "int64"}).sort_values("timestamp")
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|
df = pd.merge_asof(df.sort_values("timestamp"), d, on="timestamp", direction="backward")
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else:
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df["dvol"] = np.nan
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if not fund.empty:
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col = "interest_1h" if "interest_1h" in fund.columns else fund.columns[1]
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f = fund[["timestamp", col]].astype({"timestamp": "int64"}).rename(columns={col: "funding"}).sort_values("timestamp")
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||||||
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df = pd.merge_asof(df.sort_values("timestamp"), f, on="timestamp", direction="backward")
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else:
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df["funding"] = np.nan
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return df.reset_index(drop=True)
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# ---------------------------------------------------------------- feature REGIME
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def _rolling_pct(x: np.ndarray, win: int) -> np.ndarray:
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"""Percentile rolling CAUSALE: rank di x[i] nella finestra [i-win, i] (solo passato)."""
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s = pd.Series(x)
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return s.rolling(win, min_periods=max(20, win // 4)).apply(
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lambda w: (w.iloc[-1] >= w).mean(), raw=False).values
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def regime_features(df: pd.DataFrame, pct_win: int = 252, rv_win: int = 24, fund_win: int = 168) -> dict:
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|
"""Tutte causali. dvol_pct/funding_z usano solo finestra passata. vrp = dvol - rv annualizz."""
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|
c = df["close"].values.astype(float)
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|
dvol = df["dvol"].values.astype(float)
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fund = df["funding"].values.astype(float)
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ret = np.zeros_like(c); ret[1:] = np.diff(np.log(c))
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# realized vol annualizzata (in punti %, scala come DVOL): std rolling * sqrt(barre/anno)
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bars_per_year = {1: 24 * 365}.get(1, 24 * 365) # default 1h; per tf diversi e' un proxy
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rv = pd.Series(ret).rolling(rv_win).std().values * np.sqrt(24 * 365) * 100
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dvol_pct = _rolling_pct(dvol, pct_win)
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fmean = pd.Series(fund).rolling(fund_win).mean().values
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|
fstd = pd.Series(fund).rolling(fund_win).std().values
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||||||
|
funding_z = (fund - fmean) / np.where(fstd == 0, np.nan, fstd)
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dvol_chg = pd.Series(dvol).diff(rv_win).values # proxy term-structure (DVOL in salita/discesa)
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return {
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"dvol": dvol, "dvol_pct": dvol_pct, "rv": rv, "vrp": dvol - rv,
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"funding": fund, "funding_z": funding_z, "dvol_chg": dvol_chg,
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}
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# --------------------------------------------------------------- feature FRATTALI
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def williams_fractals(df: pd.DataFrame, k: int = 2) -> tuple[np.ndarray, np.ndarray]:
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"""Pivot di Bill Williams: frac_up[i]=high[i] e' il max delle 2k+1 barre centrate (causale a i+k).
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|
Ritorna due array bool (up=swing high confermato, dn=swing low). Confermati con ritardo k."""
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|
h, l = df["high"].values, df["low"].values
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n = len(h)
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up = np.zeros(n, bool); dn = np.zeros(n, bool)
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for i in range(k, n - k):
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if h[i] == max(h[i - k:i + k + 1]):
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up[i] = True
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if l[i] == min(l[i - k:i + k + 1]):
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dn[i] = True
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return up, dn
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def frac_features(df: pd.DataFrame, hurst_win: int = 100, higuchi_win: int = 64,
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step: int = 1) -> dict:
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|
"""Feature frattali rolling, CAUSALI (finestra passata che termina a i). step>1: calcola
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ogni `step` barre e fa forward-fill (i frattali variano lentamente) -> molto piu' veloce."""
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c = df["close"].values.astype(float)
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n = len(c)
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hurst = rolling_hurst(c, window=hurst_win, step=step) # gia' causale + stepped (src/fractal)
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vratio = np.full(n, np.nan)
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higuchi = np.full(n, np.nan)
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|
last_hi = last_vr = np.nan
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|
for i in range(higuchi_win, n):
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if (i - higuchi_win) % step == 0:
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last_hi = fractal_dimension_higuchi(c[i - higuchi_win:i])
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last_vr = volatility_ratio(c[max(0, i - 60):i])
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higuchi[i] = last_hi
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|
vratio[i] = last_vr
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||||||
|
up, dn = williams_fractals(df)
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return {"hurst": hurst, "higuchi": higuchi, "vratio": vratio,
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|
"frac_up": up, "frac_dn": dn}
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# ------------------------------------------------------------------------- cache
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_FEATCOLS_R = ("dvol", "dvol_pct", "rv", "vrp", "funding", "funding_z", "dvol_chg")
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_FEATCOLS_F = ("hurst", "higuchi", "vratio", "frac_up", "frac_dn")
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def _cache_path(asset: str, tf: str) -> Path:
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return RAW / f"features_{asset.lower()}_{tf}.parquet"
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def build_cache(asset: str, tf: str, frac_step: int = 6) -> pd.DataFrame:
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"""Precompute OHLCV + regime + frattali -> parquet condiviso (per i 100 agenti)."""
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df = load(asset, tf)
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R = regime_features(df)
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||||||
|
F = frac_features(df, step=frac_step)
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for k in _FEATCOLS_R:
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df[k] = R[k]
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for k in _FEATCOLS_F:
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df[k] = F[k]
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|
p = _cache_path(asset, tf)
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|
df.to_parquet(p)
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|
return df
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def load_features(asset: str, tf: str) -> pd.DataFrame:
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"""Carica la cache feature (la costruisce se manca). OHLCV + tutte le colonne regime+frattali."""
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||||||
|
p = _cache_path(asset, tf)
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||||||
|
if p.exists():
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return pd.read_parquet(p)
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return build_cache(asset, tf)
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# ------------------------------------------------------------------- validazione
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def report(name: str, entries: list[dict], df: pd.DataFrame, asset: str = "", tf: str = "") -> dict:
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|
"""Netto-fee full + OOS (ultimo 30%) + sweep fee, via engine onesto di explore_lab.
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|
Ritorna dict compatto: trades, full/oos (ret%, sharpe, dd, acc), robust (OK su tutte le fee)."""
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|
if not entries:
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|
return {"name": name, "trades": 0, "verdict": False, "note": "no entries"}
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ev = evaluate(name, entries, df) # full + oos + fee sweep
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return ev
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if __name__ == "__main__":
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# smoke: una fade Bollinger gateata dal regime (DVOL alto) come esempio d'uso
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df = load("BTC", "1h")
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R = regime_features(df); F = frac_features(df)
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c = df["close"].values
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ma = pd.Series(c).rolling(50).mean().values
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sd = pd.Series(c).rolling(50).std().values
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a = atr(df, 14)
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ent = []
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for i in range(300, len(c) - 1):
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if np.isnan(sd[i]) or np.isnan(R["dvol_pct"][i]):
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continue
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if R["dvol_pct"][i] < 0.6: # gate: solo regime DVOL alto
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||||||
|
continue
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||||||
|
if c[i] < ma[i] - 2.5 * sd[i]: # fade banda bassa
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||||||
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ent.append({"i": i, "d": 1, "tp": ma[i], "sl": c[i] - 2 * a[i], "max_bars": 24})
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||||||
|
print(f"smoke BTC 1h fade|DVOL>p60: {len(ent)} entries")
|
||||||
|
print(report("SMOKE", ent, df))
|
||||||
Reference in New Issue
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