research(intraday): fill-haircut PREVDAY a basso capitale -> blocker d'esecuzione BENIGNO
Stima SUBITO (invece di aspettare il forward-monitor) quanto il fill reale a $600 erode il lead
PREVDAY, replicando i due libri di paper_prevday.py su tutto il path 1h (2019-03 -> 2026-06):
- MODELED (continuo) vs REAL-$C (skip ribilanciamenti < $5 min-order), sweep C {600,2k,20k}.
- HAIRCUT $600 = +0.01 Sharpe (FULL e HOLD): saltare il 98.4% dei micro-ribilanciamenti del
vol-target non costa nulla (trade infinitesimi: fee risparmiata e tracking-error entrambi
trascurabili; fee-drag 2.49% -> 2.39%). L'uplift hold-out del blend 80/20 regge +0.56 -> +0.55.
Conseguenza: dei 4 blocker no-deploy, il #4 (fill a basso capitale) e' SMONTATO. Restano i 3
strutturali (hedge-shaped, fallisce il null a corr-zero, tail-luck). PREVDAY resta forward-monitor.
Lezione: eseguire eval_weights_smallcap PRIMA di scartare un lead per 'fill irreale'.
Diario: 2026-06-21-prevday-fill-haircut.md.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Adriano Dal Pastro
@@ -0,0 +1,67 @@
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# PREVDAY fill-haircut a basso capitale — il blocker d'esecuzione è BENIGNO (1/4 smontato)
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**Data:** 2026-06-21 (follow-up di `2026-06-21-intraday-microstructure.md`)
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**Script:** `scripts/research/intraday/fill_haircut.py`
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**Esito:** l'haircut del fill reale a $600 è **+0.01 Sharpe** (trascurabile). Lo scettico
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d'esecuzione (blocker #4) è **benigno**. Gli altri 3 blocker (hedge / null-corr-zero / tail-luck)
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restano → PREVDAY resta in **forward-monitor, non deploy**.
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## Domanda
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Lo scettico d'esecuzione dell'onda intraday aveva segnalato: il vol-target di PREVDAY fa ~8500
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ribilanciamenti/anno per gamba, 97-98% < $1 di nozionale a $600; a quel capitale (min_order $5) NON
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puoi piazzarli, quindi il libro MODELED (ribilanciamento continuo, frictionless) è una finzione e lo
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Sharpe modellato è gonfiato. Il forward-monitor traccia MODELED-$2000 vs REAL-$600 per misurarlo nei
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mesi a venire — qui lo stimiamo SUBITO su tutto lo storico, replicando la STESSA logica dei due libri
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di `paper_prevday.py` ma sull'intero path 1h (2019-03 → 2026-06, 63.732 barre).
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Due libri identici tranne il fill:
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- **MODELED**: ribilancia ad ogni barra (fee proporzionale su ogni |Δ|).
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- **REAL-$C**: salta i ribilanciamenti con nozionale `|Δpos|·leg_cap < $5` (posizione stale →
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tracking error, ma niente fee sui trade infinitesimi). Sweep C ∈ {600, 2000, 20000}.
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## Risultati
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| libro | FULL Sh | HOLD Sh | CAGR | DD | rebal/yr | skip% | fee-drag/yr |
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|-------|---------|---------|------|----|---------:|------:|------------:|
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| MODELED ($∞) | +1.23 | +1.27 | +24.3% | −27% | 17.484 | 0.0% | 2.49% |
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| REAL-$20k | +1.23 | +1.27 | +24.4% | −27% | 3.747 | 78.6% | 2.47% |
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| REAL-$2000 | +1.23 | +1.27 | +24.4% | −27% | 677 | 96.1% | 2.42% |
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| REAL-$600 | +1.22 | +1.26 | +24.2% | −27% | 277 | 98.4% | 2.39% |
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**HAIRCUT $600 (MODELED − REAL): FULL Sharpe +0.01, HOLD-OUT +0.01.**
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Domanda-soldi (l'uplift del blend regge col fill reale?):
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| PV | w | FULL (uplift) | HOLD (uplift) |
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|----|---|---------------|---------------|
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| MODELED | 20% | 1.58 (+0.28) | 0.86 (+0.56) |
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| MODELED | 30% | 1.65 (+0.36) | 1.08 (+0.78) |
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| **REAL-$600** | 20% | 1.58 (+0.28) | 0.86 (**+0.55**) |
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| **REAL-$600** | 30% | 1.65 (+0.35) | 1.08 (**+0.77**) |
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(TP01 solo: FULL +1.30, HOLD +0.31.) L'uplift hold-out sopravvive **quasi intatto**.
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## Lettura
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Saltare il **98.4%** dei micro-ribilanciamenti a $600 non costa quasi nulla perché quei trade sono
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*individualmente infinitesimi*: sia la fee risparmiata sia il tracking-error introdotto sono
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trascurabili. Il PnL è dominato dai ~50 flip di direzione/anno + la deriva lenta del vol-target, che
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il libro $600 cattura comunque sui movimenti grandi (la fee-drag passa solo da 2.49% a 2.39%). La
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"finzione della fee sub-dollaro" è quindi **benigna**: non gonfia lo Sharpe modellato (MODELED e
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REAL-$600 coincidono a ±0.01). NB: lo Sharpe **non si degrada** scendendo di capitale → l'edge
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modellato di PREVDAY è eseguibile alla taglia reale; il blocker era altrove.
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## Conseguenza sul verdetto
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Dei 4 blocker che tenevano PREVDAY fuori dal deploy, il **#4 (fill a basso capitale) è SMONTATO**.
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Restano in piedi i 3 strutturali (dall'onda intraday, non rivalutati qui):
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1. **hedge-shaped** — l'uplift viene dai regimi TP01-down (uplift +0.79 TP01-down vs +0.20 TP01-up);
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2. **fallisce il null a corr-zero** — uplift pre-2025 al 20-24° pctl del null di un asset random
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scorrelato (aggiunge MENO del rumore);
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3. **tail-luck** — top-5 giorni = 76-83% del PnL delle gambe revert, <10 eventi/anno.
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PREVDAY resta il lead **più solido sull'esecuzione** di tutta la ricerca post-reset (il dubbio più
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"fisico" è caduto), ma **forward-monitor, non deploy**, finché il track record forward non scioglie
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hedge/coda/null. Lezione harness: `eval_weights_smallcap` (il gate min-order) va sempre eseguito
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PRIMA di scartare un lead per "fill irreale" — qui avrebbe evitato di sopravvalutare il blocker #4.
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@@ -0,0 +1,153 @@
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"""fill_haircut — quanto il fill REALE a basso capitale erode il lead PREVDAY (e TP01)?
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Lo scettico d'esecuzione (diario 2026-06-21) ha segnalato che il vol-target di PREVDAY fa ~8500
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ribilanciamenti/anno, di cui 97-98% < $1 di nozionale a $600: a quel capitale NON puoi piazzare
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quegli ordini (min_order $5), quindi il libro MODELED (ribilanciamento continuo, frictionless) è
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una finzione. Il forward-monitor traccia MODELED-$2000 vs REAL-$600 per misurare il gap nei mesi
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a venire — qui lo stimiamo SUBITO su tutto lo storico, replicando la STESSA logica di paper_prevday.
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Due libri, identici tranne il fill:
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MODELED : ribilancia ad ogni barra alla posizione-bersaglio (fee proporzionale su ogni |Δ|).
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REAL-$C : capitale C, salta i ribilanciamenti con nozionale |Δpos|*leg_cap < min_order ($5)
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(posizione resta "stale" -> tracking error, ma niente fee sui trade infinitesimi).
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Sweep capitale {600, 2000, 20000} per mostrare a quanto l'haircut svanisce. Poi la domanda-soldi:
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il blend 80%TP01+20%PREVDAY conserva l'uplift hold-out (+0.56 modellato) usando PREVDAY-REAL-$600?
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uv run python scripts/research/intraday/fill_haircut.py
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"""
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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[3]
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sys.path.insert(0, str(ROOT))
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from src.backtest.harness import load # noqa: E402
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||||
from src.strategies.prevday_breakout import target as pv_target # noqa: E402
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||||
from src.portfolio.portfolio import to_daily # noqa: E402
|
||||
from src.portfolio.sleeves import _tp01_returns # noqa: E402
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||||
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HOLD = pd.Timestamp("2025-01-01", tz="UTC")
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||||
FEE_SIDE = 0.0005 # 0.05%/side = 0.10% RT
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MIN_ORDER = 5.0
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WEIGHT = 0.5
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||||
ASSETS = ["BTC", "ETH"]
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def _sh(x):
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x = x.dropna()
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return float(x.mean() / x.std() * np.sqrt(365.25)) if len(x) > 2 and x.std() > 0 else 0.0
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||||
def _dd(x):
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||||
eq = (1 + x.fillna(0)).cumprod()
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||||
return float(((eq - eq.cummax()) / eq.cummax()).min())
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def simulate(targets: dict, rets: dict, idx_dt, capital):
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"""Bar-by-bar 50/50 book. capital=None -> MODELED (continuous). Returns (daily_ret, stats)."""
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||||
n = len(idx_dt)
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||||
held = {a: 0.0 for a in ASSETS}
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||||
net = np.zeros(n)
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||||
exec_ct = {a: 0 for a in ASSETS}
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||||
skip_ct = {a: 0 for a in ASSETS}
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||||
fee_tot = 0.0
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||||
for i in range(n):
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||||
step = 0.0
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||||
for a in ASSETS:
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||||
tgt = float(targets[a][i]); r = float(rets[a][i]); h = held[a]
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||||
if capital is None: # MODELED: always rebalance
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||||
new_h = tgt; traded = abs(tgt - h)
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||||
exec_ct[a] += 1 if traded > 1e-9 else 0
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||||
else: # REAL-$C: skip sub-min_order
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leg_cap = capital * WEIGHT
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if abs(tgt - h) * leg_cap >= MIN_ORDER:
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new_h = tgt; traded = abs(tgt - h); exec_ct[a] += 1
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||||
else:
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||||
new_h = h; traded = 0.0; skip_ct[a] += 1
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||||
fee = FEE_SIDE * traded
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||||
fee_tot += WEIGHT * fee
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step += WEIGHT * (h * r - fee) # earn on position HELD into bar, pay fee on rebalance
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held[a] = new_h
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||||
net[i] = step
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s = pd.Series(net, index=idx_dt)
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daily = s.groupby(s.index.floor("1D")).sum()
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yrs = (idx_dt[-1] - idx_dt[0]).days / 365.25
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||||
ex = sum(exec_ct.values()); sk = sum(skip_ct.values())
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||||
stats = dict(execs_per_yr=ex / yrs, skip_frac=sk / (ex + sk) if (ex + sk) else 0.0,
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fee_drag_per_yr=fee_tot / yrs)
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return daily, stats
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def build_targets():
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targets, rets, ts_sets = {}, {}, {}
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dts = {}
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for a in ASSETS:
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df = load(a, "1h").reset_index(drop=True)
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||||
c = df["close"].values.astype(float)
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||||
r = np.zeros(len(c)); r[1:] = c[1:] / c[:-1] - 1.0
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||||
targets[a] = pv_target(df); rets[a] = r
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||||
ts = df["timestamp"].values.astype("int64")
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||||
ts_sets[a] = ts
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||||
dts[a] = pd.to_datetime(df["datetime"], utc=True).values
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||||
common = sorted(set(ts_sets["BTC"]).intersection(ts_sets["ETH"]))
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||||
pos = {a: {int(t): i for i, t in enumerate(ts_sets[a])} for a in ASSETS}
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||||
T, R = {a: [] for a in ASSETS}, {a: [] for a in ASSETS}
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dt_out = []
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for t in common:
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i_btc = pos["BTC"][int(t)]
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||||
dt_out.append(dts["BTC"][i_btc])
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||||
for a in ASSETS:
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||||
i = pos[a][int(t)]
|
||||
T[a].append(targets[a][i]); R[a].append(rets[a][i])
|
||||
idx = pd.to_datetime(dt_out, utc=True)
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||||
return {a: np.array(T[a]) for a in ASSETS}, {a: np.array(R[a]) for a in ASSETS}, idx
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def row(label, daily):
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J = daily.dropna(); JH = J[J.index >= HOLD]
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yrs = (J.index[-1] - J.index[0]).days / 365.25
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cagr = (1 + J).prod() ** (1 / yrs) - 1
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return (f" {label:<18s} FULL Sh {_sh(J):+5.2f} HOLD Sh {_sh(JH):+5.2f} "
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f"CAGR {cagr*100:+5.1f}% DD {_dd(J)*100:4.0f}%")
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def main():
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print("=" * 92)
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print(" FILL-HAIRCUT — PREVDAY: libro MODELED (continuo) vs REAL-$C (skip < $5 min-order)")
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||||
print("=" * 92)
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||||
T, R, idx = build_targets()
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||||
print(f" path 1h: {len(idx)} barre {idx[0].date()} -> {idx[-1].date()}\n")
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||||
books = {}
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for cap, lab in [(None, "MODELED ($∞)"), (20000, "REAL-$20k"), (2000, "REAL-$2000"), (600, "REAL-$600")]:
|
||||
daily, st = simulate(T, R, idx, cap)
|
||||
books[lab] = daily
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||||
print(row(lab, daily) +
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||||
f" | rebal/yr {st['execs_per_yr']:6.0f} skip {st['skip_frac']*100:4.1f}% "
|
||||
f"fee-drag/yr {st['fee_drag_per_yr']*100:4.2f}%")
|
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||||
mod = books["MODELED ($∞)"]; real = books["REAL-$600"]
|
||||
hc_full = _sh(mod.dropna()) - _sh(real.dropna())
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JHm = mod[mod.index >= HOLD]; JHr = real[real.index >= HOLD]
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hc_hold = _sh(JHm) - _sh(JHr)
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print(f"\n >> HAIRCUT $600 (MODELED - REAL): FULL Sharpe {hc_full:+.2f} | HOLD-OUT Sharpe {hc_hold:+.2f}")
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# money question: does the blend uplift survive at REAL-$600?
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print("\n" + "-" * 92)
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print(" BLEND 80%TP01 + 20%PREVDAY — sopravvive l'uplift hold-out col fill reale?")
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tp = to_daily(_tp01_returns())
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for lab, pv in [("MODELED", mod), ("REAL-$600", real)]:
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J = pd.concat({"TP": tp, "PV": pv}, axis=1).dropna(); JH = J[J.index >= HOLD]
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for w in (0.20, 0.30):
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b = (1 - w) * J["TP"] + w * J["PV"]; bh = (1 - w) * JH["TP"] + w * JH["PV"]
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print(f" PV={lab:<9s} w={w:.0%} FULL {_sh(b):+.2f} (upl {_sh(b)-_sh(J['TP']):+.2f}) "
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f"HOLD {_sh(bh):+.2f} (upl {_sh(bh)-_sh(JH['TP']):+.2f})")
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||||
print(f" [TP01 solo: FULL {_sh(tp.dropna()):+.2f} HOLD {_sh(tp[tp.index>=HOLD]):+.2f}]")
|
||||
print("=" * 92)
|
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if __name__ == "__main__":
|
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main()
|
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