merge(research): gamma-scalp + cash-carry + TP01×DVOL + vol-termstructure
Analisi onesta di 5 angoli (tutti su dati certificati, leak-free, netto fee,
scoring marginale vs TP01, vincoli eseguibilita' a $600):
- gamma scalping (scalp+opzioni) -> SCARTATO (specchio del VRP, perde ogni freq)
- funding cross-sectional (FC01) -> gia' morto (DILUTES)
- cash-and-carry (CC01) -> premio reale ma Sharpe artefatto, STAT-MODE -> lead
- TP01 x DVOL vol-targeting -> non migliora (de-levering, non timing)
- calendar-vol / term-structure -> dato storico non pubblico -> forward logger (gia' su main)
Zero impatto sul codice live: solo script di ricerca + test + diari + note CLAUDE.md.
Il forward logger era gia' stato cablato in cron su main (555977d).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Adriano Dal Pastro
@@ -96,6 +96,42 @@ Prima ondata di ricerca onesta su BTC/ETH certificati (5 track, harness condivis
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regime-luck), calendar/seasonality (buy&hold travestito), volume/vol e momentum-reversal (negativi).
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- **MORTO/confermato artefatto:** mean-reversion / fade (negativo anche a fee zero — la vecchia
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libreria +201%/+1238% era contaminazione); trend 5m/15m (fee).
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- **GAMMA SCALPING (long-vol) "scalping BTC/ETH con copertura in opzioni" — SCARTATO (2026-06-26)** —
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`scripts/research/options_gamma_scalp.py`, test `tests/test_gamma_scalp.py`. È lo **specchio
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esatto del VRP01** (long straddle ATM + delta-hedge: incassa **RV−IV**, dove VRP01 incassa IV−RV).
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Perde **ogni anno, ogni variante, ogni frequenza** (Sharpe −3 a −6; nudo/cheap-gated/rich-skip;
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rehedge 1d e 1h). Diagnostica strutturale: a 1d IV≈o>RV (BTC +4.9pp) → paghi il VRP; a 1h RV>IV
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gross ma (a) gonfiata da microstruttura, (b) il rehedge orario paga **24× la fee di hedge** →
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variante *peggiore* (−6). Marginale vs TP01 = **DILUTES**, non è nemmeno hedge (perde sia TP01-up
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sia TP01-down). Muro eseguibilità: opzione BTC min $5.968 ≫ $600. Schiacciato tra due muri:
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rehedge lento = premio, veloce = fee → **nessuna frequenza vince.** Regola gemella del VRP:
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*niente long-vol scalp da modello in deploy*. Il VRP01 (lato short, gated) resta l'unico edge
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opzioni — funziona perché sta sul lato *giusto* dello stesso premio. Diario `2026-06-26-gamma-scalp-options.md`.
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- **CASH-AND-CARRY (basis trade) "CC01" — premio REALE, Sharpe ARTEFATTO, NON deployabile (2026-06-26)** —
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`scripts/research/cash_carry_hl.py`, test `tests/test_cash_carry.py`. Diverso da FC01 (funding
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cross-sectional, già scartato): qui delta-neutral long-spot/short-perp sullo *stesso* asset →
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ritorno ≈ **+funding** (zero esposizione prezzo). Il premio di funding è **reale** (~+8-14%/anno
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aggregato, positivo ogni anno in-sample, ortogonale a TP01 corr ~0.05). MA lo **Sharpe modellato
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11-13 (DD 0.3%) è un ARTEFATTO**: il modello cattura solo il cashflow liscio del funding e i
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rischi di coda sono **strutturalmente fuori dal dataset** — (1) storico funding dal 2023-05 →
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**manca il 2022** (deleveraging, funding −, basis blow-out); (2) **procyclico** (carry +23% toro
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2024 → +1.7% bear 2026, si comprime quando servirebbe); (3) liquidazione short/slippage non
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modellati. Il mark-to-market della base (`premium` col → r=funding−Δpremium) sgonfia lo Sharpe
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solo 13→11 → il basis-from-data NON è il rischio vero. Sharpe reale di un basis-trade ~1-3 con
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code brusche. **NON eseguibile a $600** (spot+perp = 4-38 gambe, funding HL non Deribit) → STAT-MODE.
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**LEAD da rivedere a scala (~20k+ e venue con funding eseguibile), non uno sleeve.** Sottoprodotto:
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CC01 passa OGNI gate del marginal scorer → **punto cieco** (manca un gate "Sharpe implausibile →
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rischio nascosto"; prossima indurita raccomandata). Diario `2026-06-26-cash-carry-hl.md`.
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- **TP01 × DVOL vol-targeting — NON migliora (2026-06-26)** — `scripts/research/tp01_dvol_overlay.py`,
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test `tests/test_tp01_dvol_overlay.py`. Angolo ESEGUIBILE (tocca il book live, non STAT-MODE):
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usare il DVOL (vol implicita forward-looking) come denominatore del vol-target di TP01 invece
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della vol realizzata. Su finestra comune 2021-2026: le varianti DVOL abbassano il DD (12.3%→9.2%)
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ma anche Sharpe FULL (0.75→0.70) e CAGR (8%→6%). **Controllo decisivo:** il realized a target_vol
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RIDOTTO (15%) eguaglia quel DD (9.4%) a Sharpe **più alto** (0.75) → il taglio di DD del DVOL è
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solo **de-levering**, replicabile meglio con un semplice target_vol più basso. L'unico residuo
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(hold-out +0.06) è single-window (storia DVOL <5 anni) → sotto la soglia multi-cut. Il gate
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DVOL-spike de-risk è **ridondante col trend** (TP01 già flat nei crash, Δ 0.00). **Lezione: per meno
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DD sul live la leva è `target_vol`, non un overlay DVOL** (20% resta canonico). Diario `2026-06-26-tp01-dvol-overlay.md`.
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- **Soffitto strutturale BTC/ETH-direzionale ~1.3** superato SOLO espandendo a un meccanismo diverso:
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cross-sectional su universo Hyperliquid certificato (XS01) → portafoglio Sharpe ~1.55.
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- **Sweep "strategie alternative" (2026-06-20) — 104 ipotesi / 153 agenti / NIENTE di nuovo regge.**
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@@ -0,0 +1,69 @@
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# 2026-06-26 — Cash-and-carry (basis trade) delta-neutral su HL (CC01): premio REALE, Sharpe ARTEFATTO, NON deployabile
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**Goal utente:** dopo lo scarto del gamma scalping, "provare" gli altri due angoli proposti —
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funding-carry cross-sectional e basis/cash-and-carry. Il **funding cross-sectional (FC01) è già
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SCARTATO** (diario 2026-06-22: DILUTES, sign-flip su un nome). L'angolo non testato è il
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**cash-and-carry delta-neutral (CC01)**. Branch `research/gamma-scalp-options`,
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script `scripts/research/cash_carry_hl.py`.
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## Meccanismo (diverso da FC01)
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FC01 pickava cross-section (short alto-funding / long basso-funding) → scommessa relativa, fragile.
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CC01 **non picka**: harvesta il premio di funding AGGREGATO restando delta-neutral sullo *stesso*
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asset. Long spot + short perp (stessa size): le gambe lineari nel prezzo si cancellano → ritorno
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≈ **+funding** (lo short incassa il funding quando f>0), zero esposizione direzionale. Dati: funding
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orario reale HL dal 2023-05 (`hlfund_*_1h.parquet`), gli stessi 19 major di XS01.
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## Risultato grezzo — e perché NON va creduto
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| config | Sharpe | CAGR | maxDD | per-anno |
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|---|---|---|---|---|
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| BTC/ETH CC-static | **+12.9** | +13% | 0.8% | 2023:+10 2024:+23 2025:+8 2026:+1% |
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| BTC/ETH CC-gated | +13.9 | +14% | 0.3% | tutti positivi |
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| 19-major CC-gated | +11.6 | +16% | 0.4% | tutti positivi |
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**Uno Sharpe di 13 con DD 0.3% è un ALLARME, non un edge.** È la firma di un modello che cattura
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solo un cashflow liscio (il funding) e azzera la volatilità reale. Il marginal scorer dà **ADDS /
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robust_oos / has_insample_edge=True / multicut_persistent** su OGNI config — ma questo **espone un
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punto cieco dello scorer**: si fida della vol riportata dal candidato e non ha un gate "Sharpe
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implausibile → rischio nascosto". Un Sharpe di 13 dovrebbe squalificare-e-indagare, non passare.
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## Il rischio è NASCOSTO, non assente
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- **Mark-to-market della base** (`premium` col → `r = funding − Δpremium`): sgonfia lo Sharpe solo
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13→11. La colonna premium di HL è già lisciata/clampata → a risoluzione daily il basis-vol è
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minimo. **Quindi il basis-from-data NON è il rischio vero.**
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- **I rischi che giustificherebbero uno Sharpe realistico (~1-3) sono ASSENTI dal dataset:**
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1. **2022 mancante.** Lo storico funding parte 2023-05 → niente deleveraging LUNA/3AC/FTX, il
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regime di funding profondamente negativo + basis blow-out che farebbe il vero drawdown.
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2. **Procyclicità.** Funding aggregato BTC/ETH: +23% nel toro 2024 → **+1.7% nel bear 2026**
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(e 19-major CC-static 2026 = **−1%**). Solo 10% di giorni a funding negativo *in-sample* — ma
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in un vero bear quella frazione esplode. Il carry **non è all-weather**: è un risk-on premium.
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3. **Liquidazione dello short** in uno squeeze e **slippage** su spot+perp: non modellati.
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- **Sharpe reale di un crypto basis-trade ≈ 1-3 con code brusche** (Mar-2020, Mag-2021, FTX), non 13.
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## Eseguibilità a $600 — muro indipendente
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Serve spot **+** perp per gamba: BTC/ETH = 4 posizioni, 19-major = 38. Su Deribit (dove operiamo) lo
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storico funding è **bloccato** (404) e non tradiamo spot HL. **STAT-MODE**, come XS01/VRP01 ma peggio
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(doppia gamba per asset). Non deployabile a questo capitale.
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## Verdetto
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**CC01 = premio di funding REALE (~+8-14%/anno aggregato, positivo ogni anno in-sample) e
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genuinamente ortogonale a TP01 (corr ~0.05, NON direzionale).** È la "fonte di ritorno diversa" più
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concreta trovata finora. MA:
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- lo **Sharpe headline è fiction** (rischi di coda strutturalmente fuori dal dataset);
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- è **procyclico** (si comprime/inverte nel bear — proprio quando servirebbe);
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- **non eseguibile** a $600 / sul nostro venue.
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→ **LEAD da rivedere a scala** (capitale ~20k+ e un venue con funding eseguibile), **non uno sleeve**.
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Nessun impatto sul book live (branch separato).
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## Sottoprodotto metodologico (raccomandazione)
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CC01 ha passato ogni gate del marginal scorer pur essendo un'illusione di rischio. **Prossima
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indurita dello scorer:** un gate di *plausibilità dello Sharpe* — uno standalone Sharpe ≫ 4 deve
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declassare a "SUSPECT/INVESTIGATE" invece di alimentare ADDS, perché segnala vol sottostimata
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(mark-to-cashflow, dati che escludono il regime di stress, leva nascosta). Documentato qui, non
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implementato in questa passata per non toccare lo scorer condiviso su `main`.
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@@ -0,0 +1,74 @@
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# 2026-06-26 — "Scalping BTC/ETH con copertura in opzioni" = gamma scalping → SCARTATO
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**Domanda (goal utente):** analizzare lo scalping su BTC/ETH con copertura in opzioni come
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possibile nuovo sleeve. **Esito: negativo, strutturale, su tutte le frequenze. Non è uno sleeve,
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non è nemmeno un hedge.** Branch `research/gamma-scalp-options`, script
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`scripts/research/options_gamma_scalp.py`.
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## Cos'è davvero "scalping con copertura in opzioni"
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L'interpretazione rigorosa è il **gamma scalping**: compri un'opzione (la *copertura* = long
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gamma), delta-hedgi il sottostante a cadenza fissa (lo *scalp*), e il P&L netto è
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≈ dollar-gamma × (vol realizzata² − vol implicita²). È lo **specchio esatto del VRP01** (short-vol):
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VRP01 incassa IV−RV (positivo in media), il gamma scalping incassa **RV−IV** (negativo in media).
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Modello (mirror della struttura VRP per comparabilità): long straddle ATM, tenor 7g, IV = DVOL
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Deribit (la stessa fonte del VRP), delta-hedge sui prezzi certificati, fee opzioni cap 12.5% del
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premio + fee perp 0.05%/lato sull'hedge turnover, return-on-notional vol-targeted 20%.
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## La diagnostica strutturale (il cuore)
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| asset | IV (DVOL) | RV 1d | IV−RV 1d | RV 1h | IV−RV 1h |
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|---|---|---|---|---|---|
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| BTC | 60.9% | 56.0% | **+4.9pp** | 64.5% | −3.6pp |
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| ETH | 74.9% | 76.0% | −1.0pp | 81.0% | −6.1pp |
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- A **rehedge giornaliero** l'IV ≈ o > la RV → il long gamma **paga il VRP** (sei sul lato sbagliato
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del premio). Perde gross, prima di ogni fee.
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- A **rehedge orario** la RV *supera* l'IV (BTC +3.6pp, ETH +6.1pp gross) — sembrerebbe un edge…
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**ma è una trappola doppia:** (a) la RV_1h è gonfiata da microstruttura (bid-ask bounce), quindi
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il "gross edge" è in parte fittizio; (b) il rehedge orario paga **24× la fee di hedge**, che
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spazza via qualunque edge intraday reale.
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## I numeri (ogni variante, ogni anno, ogni frequenza: PERDE)
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| variante | rehedge | Sharpe | CAGR | per-anno |
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|---|---|---|---|---|
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| NAKED | 1d | **−3.99** | −56% | 2021..2026 tutti −25..−68% |
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| CHEAP-GATED (IVr<0.30) | 1d | −3.05 | −47% | tutti negativi |
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| RICH-SKIP (IVr>0.90) | 1d | −3.92 | −55% | tutti negativi |
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| NAKED | 1h | **−6.06** | −71% | tutti −38..−81% (peggio: le fee) |
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| CHEAP-GATED (IVr<0.30) | 1h | −4.96 | −64% | tutti negativi |
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Il gate "compra vol solo quando è a sconto" (lo specchio del gate vincente del VRP, *vendi vol solo
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quando è cara*) **migliora ma non salva**: −3.05 invece di −3.99. Il segno resta negativo perché
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l'IV-rank basso non garantisce RV > IV su 7 giorni.
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## Scoring marginale vs TP01
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Tutte le varianti: **DILUTES**, `is_hedge=False`, `has_insample_edge=False` (IS Sharpe −3..−4.5),
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blend-25 uplift hold −1.2/−1.5. Non aiuta nemmeno come hedge: perde sia quando TP01 è su
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(uplift −1.2..−1.6) sia quando TP01 è giù (uplift −2.5..−3.2). Corr a TP01 ≈ 0 ma il drift negativo
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domina la matematica di diversificazione.
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## Eseguibilità a ~$600 (muro indipendente)
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- **BTC**: contratto 1 BTC, min 0.1 BTC → notional minimo **$5.968** ≫ $600 → **NON eseguibile**.
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- **ETH**: min 0.1 ETH → **$157** → marginalmente OK, ma un solo straddle = ~25% del conto in premio.
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Anche se l'edge esistesse, BTC è fuori e ETH è troppo grosso per diversificare.
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## Conclusione
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Lo "scalping con copertura in opzioni" è **schiacciato tra due muri**: rehedge lento → paghi il
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premio (RV < IV); rehedge veloce → paghi le fee (24×/day). **Nessuna frequenza vince.** Conferma
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due lezioni di prim'ordine del progetto, ora quantificate sul long-vol:
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1. **Le fee uccidono lo scalping** (il rehedge orario, vera frequenza di scalping, è la variante
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*peggiore*: −6 Sharpe).
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2. **Vol-da-modello è fragile in entrambe le direzioni.** Regola gemella del VRP: *niente long-vol
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scalp da modello in deploy*.
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**Il VRP01 (lato short, gated, rischio-definito) resta l'unico edge opzioni del progetto** —
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e funziona proprio perché sta sul lato *giusto* dello stesso premio che il gamma scalp paga.
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SCARTATO. Script preservato come riferimento. Nessun impatto sul book live (branch separato).
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@@ -0,0 +1,66 @@
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# 2026-06-26 — TP01 × DVOL vol-targeting: NON migliora (il taglio di DD è solo de-levering)
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**Goal utente:** "continua" ad analizzare strategie. Dopo i tre angoli di diversificazione tutti
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STAT-MODE (gamma scalp scartato, funding cross-sectional già morto, cash-and-carry lead non
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deployabile), ho puntato sull'angolo a **più alto valore perché ESEGUIBILE**: migliorare il
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risk-sizing del book **live** TP01 (BTC/ETH perp Deribit, già armato). Branch
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`research/gamma-scalp-options`, script `scripts/research/tp01_dvol_overlay.py`.
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## Ipotesi
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TP01 vol-targeta sulla vol **realizzata** 30g (backward-looking). Il **DVOL** (vol implicita 30g
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Deribit, forward-looking, che spesso anticipa i salti di vol) come denominatore → de-risking più
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tempestivo prima dei crash → DD più basso / hold-out migliore senza affondare il FULL.
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Onestà: DVOL parte 2021-03 → confronto TUTTE le varianti sulla **finestra comune 2021-04 → 2026**
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(1891g, perdo il toro 2019-2020 pre-DVOL). Causale, fee 0.10% RT, config canonica TP01.
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## Risultati (finestra comune, hold-out 2025+)
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| variante (denominatore vol) | FULL Sh | FULL DD | CAGR | HOLD Sh |
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|---|---|---|---|---|
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| **realized** (baseline) | **+0.75** | 12.3% | +8% | +0.30 |
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| dvol (implicita) | +0.70 | 9.3% | +6% | +0.33 |
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| blend 50/50 | +0.72 | 10.4% | +7% | +0.32 |
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| max(realiz, dvol) | +0.70 | 9.2% | +6% | +0.36 |
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| derisk (gate DVOL>p90 ×0.5) | +0.75 | 12.3% | +8% | +0.30 |
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Le varianti DVOL **abbassano il DD** (12.3% → ~9.2%) ma **anche** Sharpe FULL (−0.04/−0.05) e CAGR
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(8% → 6%). Lo Sharpe è scale-invariant → sospetto: il taglio di DD è solo *posizioni più piccole*
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(l'IV > RV per il VRP → denominatore più grande → leva minore), non vero timing.
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## Il controllo decisivo
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Confronto le varianti DVOL col **realized a target_vol RIDOTTO** (stesso de-levering, senza DVOL):
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| | FULL Sh | DD | CAGR | HOLD Sh |
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|---|---|---|---|---|
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| **max-DVOL** | +0.70 | 9.2% | +6% | +0.36 |
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| **realized @ vol-tgt 15%** | **+0.75** | 9.4% | +6% | +0.30 |
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| **realized @ vol-tgt 13%** | +0.75 | **8.1%** | +5% | +0.30 |
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**Conclusivo:** il realized a 15% eguaglia il DD del max-DVOL (9.4% ≈ 9.2%) a Sharpe **più alto**
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(0.75 > 0.70) e stesso CAGR; a 13% fa DD ancora più basso (8.1%), sempre a 0.75. **Il taglio di DD
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del DVOL è interamente "leva minore", replicabile MEGLIO con un semplice target_vol più basso.**
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## Verdetto
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**DVOL vol-targeting NON migliora TP01.** Risk-adjusted è marginalmente *peggiore* (FULL 0.70 vs
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0.75 a parità di DD). L'unico residuo a favore — hold-out +0.06 (max 0.36 vs 0.30) — è **single-window**
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su 5 anni scarsi di storia DVOL: sotto la soglia di **persistenza multi-cut** del progetto (la lezione
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che ha ucciso 13/14 falsi positivi nello sweep alt). Il gate **DVOL-spike de-risk è RIDONDANTE col
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trend**: quando il DVOL esplode (crash) TP01 è già flat (momentum negativo → posizione 0) → il gate
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non tocca nulla (Δ 0.00 su tutto). Niente da deployare.
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## Lezioni
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1. **Per meno DD sul book live, la leva giusta è `target_vol`, non un overlay DVOL.** Abbassare TP01
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da vol-tgt 20% → 15% taglia il DD 12.3% → ~9.4% allo **stesso Sharpe** (0.75). Dial pulito e noto,
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se mai si volesse un profilo più difensivo (oggi 20% è la scelta canonica — invariata).
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2. **La vol implicita non batte la realizzata come denominatore di sizing per un trend long-flat**:
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il segnale di trend gestisce già il de-risking direzionale; il denominatore fissa solo la
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magnitudine, e la realizzata lo fa marginalmente meglio per unità di rischio.
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3. Conferma indiretta del soffitto: anche un raffinamento "ovvio" e *eseguibile* su TP01 non produce
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alpha; al massimo sposta il punto sulla stessa frontiera rischio/rendimento.
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SCARTATO come miglioria. Nessun impatto sul book live (branch separato, config canonica invariata).
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@@ -0,0 +1,47 @@
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# 2026-06-26 — Calendar-vol / term-structure DVOL: il DATO STORICO NON ESISTE (data-first gate)
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**Goal utente:** "continua" — angolo scelto: scaricare e certificare la term-structure DVOL per
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testare un calendar-vol (front IV vs back IV). **Esito: bloccato a monte dal gate "il dato prima
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della strategia" (lezione v2.0.0).** Branch `research/gamma-scalp-options`.
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Script: `scripts/research/probe_vol_termstructure.py` (scan) + `log_vol_termstructure.py` (forward).
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## Scan di fattibilità (prima di costruire qualunque backtest)
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Cosa l'API pubblica Deribit espone davvero per la vol per-scadenza:
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| dato | disponibile? |
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|---|---|
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| Snapshot CORRENTE della term-structure ATM (mark_iv per scadenza) | **SÌ** (book_summary_by_currency, tokenless) |
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| DVOL storico | solo **30g** fisso — nessun indice 7g/60g/90g pubblico |
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| Trade-history IV per strumento | solo per strumenti **VIVI** (gli scaduti spariscono) |
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| **Serie storica continua front-vs-back IV** | **NO** — il front-month rotola/espira → irricostruibile |
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**Snapshot oggi (2026-06-26), per riferimento:**
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||||
- BTC spot $59.9k: 7g 45.6% · 30g 43.2% · 60g 42.7% · 90g 42.9% · 180g 44.5% — **contango** lieve.
|
||||
- ETH spot $1.58k: 7g 57.6% · 30g 56.4% · 90g 57.5% · 180g 59.2% — contango (+1.6pp slope).
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||||
- (I valori sono interpolati a tenor fissi: il front a 1-giorno grezzo, 38%/54%, è rumore escluso.)
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## Verdetto
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**Un calendar-vol NON è backtestabile ora su dati certificati.** La storia per-scadenza non è
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pubblica su Deribit (la nostra fonte di verità), e — coerentemente con la metodologia — **nessun
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edge va creduto senza backtest OOS su dati certificati**. Costruire un calendar-vol su uno snapshot
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singolo o su una storia ricostruita-a-pezzi sarebbe esattamente il tipo di scorciatoia che ha
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prodotto la libreria fasulla v2.0.0. Quindi: **stop, niente backtest.**
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## L'unica via legittima: costruire il dato in avanti
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`scripts/research/log_vol_termstructure.py` — logger forward idempotente: ogni run prende lo snapshot
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||||
ATM, lo interpola ai tenor fissi {7,30,60,90,180}g e appende una riga/asset a
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||||
`data/raw/vol_term_<asset>.parquet`. Seminate le prime righe BTC/ETH oggi. Test offline
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||||
`tests/test_vol_termstructure.py` (interpolazione pura).
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**Non auto-cablato in cron** (è ricerca forward, e non tocco il cron live senza ok). Per accumulare:
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aggiungere una riga giornaliera al crontab. Dopo **~6-12 mesi** → certificare (monotonia, spike,
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||||
cross-venue) e SOLO ALLORA testare front-vs-back. Prima, nulla.
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## Lezione
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Il data-first gate ha funzionato: ha fermato un backtest su un dato che non esiste, invece di
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||||
produrre un numero non falsificabile. La term-structure è in **contango** oggi (regime calmo) —
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||||
osservazione da forward-monitor, non un edge. Nessun impatto sul book live (branch separato).
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||||
@@ -0,0 +1,173 @@
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||||
"""CC01 — CASH-AND-CARRY (basis trade) delta-neutral su Hyperliquid. Backtest onesto, STAT-MODE.
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||||
DIVERSO da FC01 (funding cross-sectional, gia' SCARTATO 2026-06-22). Qui NON si pickano
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||||
vincitori/perdenti cross-section: si HARVESTA il premio di funding AGGREGATO restando
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||||
delta-neutral sullo STESSO asset.
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||||
MECCANISMO. Long spot + short perp (stesso asset, stessa size):
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||||
long spot -> +price_ret
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||||
short perp -> -price_ret + funding (lo short INCASSA il funding quando f>0)
|
||||
netto -> +funding (il prezzo si cancella -> zero esposizione direzionale)
|
||||
Il ritorno della gamba delta-neutral = il funding realizzato, meno fee. Entrambe le gambe sono
|
||||
lineari nel prezzo => restano matchate in nozionale senza ribilanciare (delta ~neutro da solo);
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||||
i costi reali sono entry/exit + spread, modellati come drag annuo fisso.
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||||
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||||
VARIANTI:
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||||
CC-static -> sempre long-spot/short-perp (basis trade classico): r = funding. Perde se f<0.
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||||
CC-gated -> harvest solo quando il funding trailing CAUSALE > 0 (esci dai regimi a funding
|
||||
negativo invece di pagarli). r = funding se trail>0 else 0.
|
||||
UNIVERSI: BTC/ETH (sottoinsieme rilevante per l'esecuzione) e i 19 major (basket pieno).
|
||||
|
||||
GIUDIZIO: standalone (Sharpe/DD/anni) + marginal_vs_tp01. CAVEAT ONESTI (pre-risultato):
|
||||
- NON eseguibile a $600: serve spot+perp per gamba (BTC/ETH = 4 posizioni; 19 = 38). Su Deribit
|
||||
lo storico funding e' bloccato e non operiamo spot HL -> STAT-MODE.
|
||||
- Il modello "r=funding" IGNORA il rischio di base (perp != spot), la liquidazione dello short in
|
||||
uno squeeze, e l'inversione brusca del funding. La vol modellata SOTTOSTIMA la coda.
|
||||
- Lo storico funding parte 2023-05 -> NON contiene il deleveraging 2022 (il regime peggiore per il
|
||||
carry). Edge potenzialmente sovrastimato.
|
||||
|
||||
uv run python scripts/research/cash_carry_hl.py
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT))
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research" / "alt"))
|
||||
|
||||
from src.portfolio.sleeves import XS_UNIVERSE, _HL_DIR
|
||||
from altlib import marginal_vs_tp01 # type: ignore
|
||||
|
||||
SQ365 = np.sqrt(365.25)
|
||||
ANNUAL_COST = 0.02 # drag annuo fisso: entry/exit + spread + borrow (generoso per un hold continuo)
|
||||
|
||||
|
||||
def load_funding_panel(universe):
|
||||
"""FUND, PREM [date x asset]: funding giornaliero (somma oraria) e premium/basis (ultimo del
|
||||
giorno) per gli asset con dati. PREM serve a iniettare il mark-to-market della BASE (perp!=spot)."""
|
||||
fund, prem = {}, {}
|
||||
for sym in universe:
|
||||
fp = _HL_DIR / f"hlfund_{sym.lower()}_1h.parquet"
|
||||
if not fp.exists():
|
||||
continue
|
||||
df = pd.read_parquet(fp)
|
||||
fund[sym] = df["funding"].resample("1D").sum()
|
||||
prem[sym] = df["premium"].resample("1D").last()
|
||||
FUND = pd.concat(fund, axis=1).sort_index()
|
||||
PREM = pd.concat(prem, axis=1).sort_index().reindex(FUND.index)
|
||||
if FUND.index.tz is None:
|
||||
FUND.index = FUND.index.tz_localize("UTC"); PREM.index = PREM.index.tz_localize("UTC")
|
||||
return FUND, PREM
|
||||
|
||||
|
||||
def cc_returns(universe, mode="static", trail=14, cost=ANNUAL_COST, with_basis=False) -> pd.Series:
|
||||
"""Ritorno giornaliero del basket cash-and-carry equal-weight, netto drag annuo.
|
||||
with_basis=True inietta il mark-to-market reale della base: r = funding - Δpremium (lo short
|
||||
perp marca contro l'allargamento del basis). E' il rischio che 'r=funding' nasconde."""
|
||||
FUND, PREM = load_funding_panel(universe)
|
||||
daily_cost = cost / 365.25
|
||||
leg_raw = FUND - PREM.diff() if with_basis else FUND # per-asset daily mark
|
||||
if mode == "gated":
|
||||
sig = FUND.rolling(trail, min_periods=trail // 2).mean().shift(1) # funding trailing causale
|
||||
active = (sig > 0).astype(float)
|
||||
n_active = active.sum(axis=1).replace(0, np.nan)
|
||||
gross = ((leg_raw * active).sum(axis=1) / n_active).fillna(0.0)
|
||||
drag = (active.sum(axis=1) > 0).astype(float) * daily_cost
|
||||
else:
|
||||
gross = leg_raw.mean(axis=1)
|
||||
drag = daily_cost
|
||||
return (gross - drag).dropna()
|
||||
|
||||
|
||||
def metrics(daily: pd.Series) -> dict:
|
||||
r = daily.values
|
||||
sh = float(np.mean(r) / np.std(r) * SQ365) if np.std(r) > 0 else 0.0
|
||||
eq = np.cumprod(1.0 + np.clip(r, -0.99, None))
|
||||
pk = np.maximum.accumulate(eq)
|
||||
dd = float(np.max((pk - eq) / pk)) if len(eq) else 0.0
|
||||
yrs = (daily.index[-1] - daily.index[0]).days / 365.25 if len(daily) > 1 else 1.0
|
||||
cagr = eq[-1] ** (1 / yrs) - 1 if yrs > 0 and len(eq) and eq[-1] > 0 else -1.0
|
||||
s = pd.Series(eq, index=daily.index)
|
||||
yearly = {}
|
||||
for y, g in s.groupby(s.index.year):
|
||||
if len(g) > 1:
|
||||
v = g.values; p = np.maximum.accumulate(v)
|
||||
yearly[int(y)] = (float(g.iloc[-1] / g.iloc[0] - 1), float(np.max((p - v) / p)))
|
||||
return dict(sharpe=sh, dd=dd, cagr=cagr, yearly=yearly, gross_ann=float(np.mean(r) * 365.25))
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
print("=" * 92)
|
||||
print(" CC01 — CASH-AND-CARRY (basis trade) delta-neutral su Hyperliquid")
|
||||
print(" long spot + short perp -> r = funding (zero esposizione prezzo). Netto drag 2%/anno.")
|
||||
print("=" * 92)
|
||||
|
||||
configs = [
|
||||
("BTC/ETH CC-static", ["BTC", "ETH"], "static"),
|
||||
("BTC/ETH CC-gated", ["BTC", "ETH"], "gated"),
|
||||
("19-major CC-static", XS_UNIVERSE, "static"),
|
||||
("19-major CC-gated", XS_UNIVERSE, "gated"),
|
||||
]
|
||||
print("\n [A] MODELLO INGENUO (r = funding) — IGNORA il rischio di base:")
|
||||
series = {}
|
||||
for label, uni, mode in configs:
|
||||
r = cc_returns(uni, mode=mode)
|
||||
series[label] = r
|
||||
m = metrics(r)
|
||||
ys = " ".join(f"{y}:{p*100:+.0f}%" for y, (p, d) in sorted(m['yearly'].items()))
|
||||
print(f"\n --- {label} --- ({r.index[0].date()} -> {r.index[-1].date()}, {len(r)}g)")
|
||||
print(f" Sharpe {m['sharpe']:+.2f} CAGR {m['cagr']*100:+.1f}% maxDD {m['dd']*100:.1f}% "
|
||||
f"carry lordo {m['gross_ann']*100:+.1f}%/anno | per-anno: {ys}")
|
||||
|
||||
print("\n [B] CON MARK-TO-MARKET DELLA BASE (r = funding - Δpremium) — il rischio nascosto:")
|
||||
series_b = {}
|
||||
for label, uni, mode in configs:
|
||||
r = cc_returns(uni, mode=mode, with_basis=True)
|
||||
series_b[label] = r
|
||||
m = metrics(r)
|
||||
ys = " ".join(f"{y}:{p*100:+.0f}%" for y, (p, d) in sorted(m['yearly'].items()))
|
||||
print(f"\n --- {label} (basis) ---")
|
||||
print(f" Sharpe {m['sharpe']:+.2f} CAGR {m['cagr']*100:+.1f}% maxDD {m['dd']*100:.1f}% "
|
||||
f"| per-anno: {ys}")
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 92)
|
||||
print(" REALITY CHECK — perche' uno Sharpe 11-13 e' un ARTEFATTO, non un edge")
|
||||
print("=" * 92)
|
||||
FUND, _ = load_funding_panel(["BTC", "ETH"])
|
||||
agg = FUND.mean(axis=1)
|
||||
neg = float((agg < 0).mean())
|
||||
by_year = agg.groupby(agg.index.year).apply(lambda x: float(x.sum()))
|
||||
print(f" funding aggregato BTC/ETH: giorni a funding NEGATIVO {neg*100:.0f}% | "
|
||||
f"per-anno (somma): " + " ".join(f"{y}:{v*100:+.1f}%" for y, v in by_year.items()))
|
||||
print(" -> il carry e' PROCYCLICO: +23% nel toro 2024, ~+1% nel 2026 (si comprime nel bear).")
|
||||
print(" -> lo storico funding parte 2023-05: ASSENTE il deleveraging 2022 (funding -, basis blow-out),")
|
||||
print(" il regime che farebbe il vero drawdown. + assenti: liquidazione short in squeeze, slippage")
|
||||
print(" su spot+perp a $600. Sharpe reale di un basis-trade ~1-3 con code brusche, NON 13.")
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 92)
|
||||
print(" SCORING MARGINALE vs TP01 (sul modello ONESTO con rischio di base [B])")
|
||||
print(" NB: ADDS/robust_oos qui ESPONGONO un punto cieco dello scorer — si fida della vol")
|
||||
print(" riportata e non ha un gate 'Sharpe implausibile -> rischio nascosto'.")
|
||||
print("=" * 92)
|
||||
for label, r in series_b.items():
|
||||
if r.std() == 0:
|
||||
print(f"\n[{label}] flat — skip"); continue
|
||||
m = marginal_vs_tp01(r)
|
||||
b = m.get("blends", {}).get("w25", {})
|
||||
print(f"\n[{label}]")
|
||||
print(f" verdict={m.get('marginal_verdict')} corr->TP01 full={m.get('corr_full')} "
|
||||
f"hold={m.get('corr_hold')} is_hedge={m.get('is_hedge')} "
|
||||
f"has_insample_edge={m.get('has_insample_edge')} (cand IS Sharpe {m.get('cand_insample_sharpe')})")
|
||||
print(f" cand Sharpe full={m.get('cand_full_sharpe')} hold={m.get('cand_hold_sharpe')} | "
|
||||
f"blend25 full {b.get('full')} (upl {b.get('uplift_full')}) "
|
||||
f"hold {b.get('hold')} (upl {b.get('uplift_hold')}) DD {b.get('dd')}")
|
||||
print(f" multicut persistente={m.get('multicut_persistent')} robust_oos={m.get('robust_oos')} "
|
||||
f"hedge-check up/down {m.get('uplift_tp01_up')}/{m.get('uplift_tp01_down')}")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,296 @@
|
||||
"""GAMMA SCALPING (long-vol) — "scalping BTC/ETH con copertura in opzioni", valutato onestamente.
|
||||
|
||||
Interpretazione rigorosa di "fare scalping con copertura in opzioni" = GAMMA SCALPING:
|
||||
compri un'opzione (la COPERTURA = long gamma), delta-hedgi il sottostante a cadenza fissa
|
||||
(lo SCALP), e il P&L netto e' ~ dollar-gamma * (vol realizzata^2 - vol implicita^2). E' lo
|
||||
SPECCHIO ESATTO del VRP01 (short-vol): VRP01 incassa IV-RV (positivo in media), il gamma
|
||||
scalping incassa RV-IV (negativo in media, ma CONVESSO -> paga nei crash).
|
||||
|
||||
Modello (mirror della struttura VRP per comparabilita'):
|
||||
- long STRADDLE ATM, tenor settimanale (7g), strike = spot all'ingresso.
|
||||
- IV = DVOL Deribit (data/raw/dvol_*.parquet) — la stessa fonte IV del VRP.
|
||||
- delta-hedge GIORNALIERO sui prezzi certificati 1d (BTC/ETH).
|
||||
- P&L delta-hedged classico per step: DG_t * [(dS/S)^2 - sigma^2*dt],
|
||||
DG_t = dollar-gamma dello straddle = phi(d1)*S/(sigma*sqrt(tau)).
|
||||
- fee opzioni Deribit cap 12.5% del premio (come VRP) + fee perp sull'hedge turnover.
|
||||
- return-on-notional (pnl/S0), poi VOL-TARGET 20% annuo per apples-to-apples con gli altri sleeve.
|
||||
|
||||
Varianti testate:
|
||||
NAKED -> sempre long gamma (baseline: deve perdere il premio in media).
|
||||
CHEAP-GATED -> entra solo quando IV-rank < gate (compri vol a sconto = specchio del gate VRP).
|
||||
RICH-SKIP -> entra sempre tranne quando IV-rank > skip (evita di pagare vol carissima).
|
||||
|
||||
Output: metriche standalone + per-anno + SCORING MARGINALE vs TP01 (corr, blend uplift, is_hedge,
|
||||
has_insample_edge) + il muro di ESEGUIBILITA' a $600 (min size opzioni Deribit).
|
||||
|
||||
uv run python scripts/research/options_gamma_scalp.py
|
||||
|
||||
ONESTA': premio MODELLATO su DVOL ATM (skew non esplicito) — stesso caveat del VRP. Long-vol da
|
||||
modello: meno pericoloso dello short-vol (loss capped al premio), ma resta un LEAD da modello.
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
|
||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT / "scripts" / "research" / "alt"))
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
from scipy.stats import norm
|
||||
|
||||
from src.data.downloader import load_data
|
||||
from src.strategies.trend_portfolio import resample_1d
|
||||
from altlib import marginal_vs_tp01 # type: ignore
|
||||
|
||||
RAW = PROJECT_ROOT / "data" / "raw"
|
||||
SQ365 = np.sqrt(365.25)
|
||||
DT = 1.0 / 365.25
|
||||
|
||||
# fee model (mirror VRP): opzioni Deribit cap 12.5% del premio; perp taker 0.05%/lato sull'hedge.
|
||||
OPT_FEE_FRAC = 0.125
|
||||
HEDGE_FEE_SIDE = 0.0005
|
||||
TENOR_D = 7
|
||||
|
||||
|
||||
def _bs_straddle(S, K, T, sig):
|
||||
"""Premio BS di uno straddle ATM (call+put), r=0."""
|
||||
if T <= 0 or sig <= 0:
|
||||
return abs(S - K)
|
||||
d1 = (np.log(S / K) + 0.5 * sig ** 2 * T) / (sig * np.sqrt(T))
|
||||
d2 = d1 - sig * np.sqrt(T)
|
||||
call = S * norm.cdf(d1) - K * norm.cdf(d2)
|
||||
put = K * norm.cdf(-d2) - S * norm.cdf(-d1)
|
||||
return call + put
|
||||
|
||||
|
||||
def _dvol(asset: str) -> pd.Series:
|
||||
dv = pd.read_parquet(RAW / f"dvol_{asset.lower()}.parquet")
|
||||
return pd.Series(dv["close"].values.astype(float),
|
||||
index=pd.to_datetime(dv["timestamp"], unit="ms", utc=True)) / 100.0
|
||||
|
||||
|
||||
def _load(asset: str):
|
||||
df = resample_1d(load_data(asset, "1h"))
|
||||
s = pd.Series(df["close"].values.astype(float), index=pd.to_datetime(df["datetime"]))
|
||||
if s.index.tz is None:
|
||||
s.index = s.index.tz_localize("UTC")
|
||||
J = pd.concat({"px": s, "dvol": _dvol(asset)}, axis=1, join="inner").sort_index().dropna()
|
||||
return J["px"].values, J["dvol"].values / 1.0, J.index
|
||||
|
||||
|
||||
def _load_hourly(asset: str):
|
||||
df = load_data(asset, "1h")
|
||||
s = pd.Series(df["close"].values.astype(float),
|
||||
index=pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)).sort_index()
|
||||
return s
|
||||
|
||||
|
||||
def rv_iv_diagnostic(asset: str):
|
||||
"""Il CUORE strutturale: vol realizzata (a vari campionamenti) vs vol implicita (DVOL).
|
||||
Se RV < IV in media -> il long gamma PERDE gross, prima di ogni fee. E' il VRP, di segno opposto."""
|
||||
px, dvf, idx = _load(asset)
|
||||
iv = float(np.mean(dvf))
|
||||
rdaily = np.diff(np.log(px))
|
||||
rv_daily = float(np.std(rdaily) * SQ365)
|
||||
h = _load_hourly(asset)
|
||||
rhour = np.diff(np.log(h.values))
|
||||
rv_hour = float(np.std(rhour) * np.sqrt(365.25 * 24))
|
||||
return dict(asset=asset, iv=iv, rv_daily=rv_daily, rv_hour=rv_hour,
|
||||
spread_daily=iv - rv_daily, spread_hour=iv - rv_hour)
|
||||
|
||||
|
||||
def gamma_scalp_hourly(asset: str, mode: str = "naked",
|
||||
gate_cheap: float = 0.30) -> pd.Series:
|
||||
"""Gamma scalp a rehedge ORARIO (la 'vera' frequenza di scalping): cattura la RV intraday,
|
||||
ma paga 24x la fee di hedge. Tenor 7g = 168 step orari. IV costante nel giorno (DVOL)."""
|
||||
h = _load_hourly(asset)
|
||||
dv = _dvol(asset).reindex(h.index.normalize(), method="ffill")
|
||||
dv.index = h.index
|
||||
J = pd.concat({"px": h, "dvol": dv}, axis=1).dropna()
|
||||
px = J["px"].values; dvf = J["dvol"].values; idx = J.index
|
||||
n = len(px); STEPS = TENOR_D * 24; dt = 1.0 / (365.25 * 24)
|
||||
# IV-rank causale su DVOL giornaliero per il gate
|
||||
daily_iv = _dvol(asset)
|
||||
rets = {}
|
||||
i = 24 * 60
|
||||
while i + STEPS < n:
|
||||
S0 = px[i]; sig = dvf[i]; K = S0
|
||||
if mode == "cheap":
|
||||
day = idx[i].normalize()
|
||||
hist = daily_iv[daily_iv.index < day]
|
||||
if len(hist) >= 60 and float((hist < sig).mean()) > gate_cheap:
|
||||
rets[idx[i + STEPS]] = 0.0; i += STEPS; continue
|
||||
T = TENOR_D / 365.25
|
||||
premium = _bs_straddle(S0, K, T, sig)
|
||||
gamma_pnl = 0.0; hedge_fee = 0.0; prev_delta = None
|
||||
for t in range(1, STEPS + 1):
|
||||
tau = max((STEPS - (t - 1)) * dt, dt)
|
||||
Sp = px[i + t - 1]; Sn = px[i + t]
|
||||
r = Sn / Sp - 1.0
|
||||
d1 = (np.log(Sp / K) + 0.5 * sig ** 2 * tau) / (sig * np.sqrt(tau))
|
||||
dollar_gamma = norm.pdf(d1) * Sp / (sig * np.sqrt(tau))
|
||||
gamma_pnl += dollar_gamma * (r * r - sig * sig * dt)
|
||||
delta = 2.0 * norm.cdf(d1) - 1.0
|
||||
if prev_delta is not None:
|
||||
hedge_fee += HEDGE_FEE_SIDE * abs(delta - prev_delta) * Sp
|
||||
prev_delta = delta
|
||||
pnl = gamma_pnl - OPT_FEE_FRAC * premium - hedge_fee
|
||||
rets[idx[i + STEPS]] = pnl / S0
|
||||
i += STEPS
|
||||
out = pd.Series(rets)
|
||||
out.index = out.index.normalize()
|
||||
return out
|
||||
|
||||
|
||||
def gamma_scalp_asset(asset: str, mode: str = "naked",
|
||||
gate_cheap: float = 0.30, skip_rich: float = 0.90) -> pd.Series:
|
||||
"""Rendimenti settimanali (return-on-notional) di una catena di long-straddle delta-hedged,
|
||||
lumpati sul giorno di scadenza. Causale: IV/strike/gate da dati <= entry; payoff sul path."""
|
||||
px, dvf, idx = _load(asset)
|
||||
n = len(px)
|
||||
rets = {}
|
||||
i = 60
|
||||
while i + TENOR_D < n:
|
||||
S0 = px[i]; sig = dvf[i]; K = S0
|
||||
skip = False
|
||||
if i >= 60 and mode in ("cheap", "rich"):
|
||||
ivr = float((dvf[:i] < dvf[i]).mean()) # IV-rank espandente causale
|
||||
if mode == "cheap" and ivr > gate_cheap: # compra gamma solo se vol a SCONTO
|
||||
skip = True
|
||||
if mode == "rich" and ivr > skip_rich: # evita di pagare vol carissima
|
||||
skip = True
|
||||
if skip:
|
||||
rets[idx[i + TENOR_D]] = 0.0; i += TENOR_D; continue
|
||||
T = TENOR_D / 365.25
|
||||
premium = _bs_straddle(S0, K, T, sig)
|
||||
gamma_pnl = 0.0; hedge_fee = 0.0; prev_delta = None
|
||||
for t in range(1, TENOR_D + 1):
|
||||
tau = (TENOR_D - (t - 1)) / 365.25 # tempo residuo a inizio step
|
||||
Sp = px[i + t - 1]; Sn = px[i + t]
|
||||
r = Sn / Sp - 1.0
|
||||
d1 = (np.log(Sp / K) + 0.5 * sig ** 2 * tau) / (sig * np.sqrt(tau))
|
||||
dollar_gamma = norm.pdf(d1) * Sp / (sig * np.sqrt(tau)) # DG straddle = phi(d1)*S/(sig*sqrt(tau))
|
||||
gamma_pnl += dollar_gamma * (r * r - sig * sig * DT)
|
||||
delta = 2.0 * norm.cdf(d1) - 1.0 # delta straddle ATM
|
||||
if prev_delta is not None:
|
||||
hedge_fee += HEDGE_FEE_SIDE * abs(delta - prev_delta) * Sp
|
||||
prev_delta = delta
|
||||
opt_fee = OPT_FEE_FRAC * premium
|
||||
pnl = gamma_pnl - opt_fee - hedge_fee
|
||||
rets[idx[i + TENOR_D]] = pnl / S0 # return-on-notional
|
||||
i += TENOR_D
|
||||
return pd.Series(rets)
|
||||
|
||||
|
||||
def to_daily_voltgt(weekly_btc: pd.Series, weekly_eth: pd.Series, tgt_vol: float = 0.20) -> pd.Series:
|
||||
"""Book 50/50 BTC+ETH su griglia giornaliera, poi scalato a tgt_vol annuo (apples-to-apples
|
||||
con gli altri sleeve, tutti vol-targeted ~20%)."""
|
||||
wk = pd.concat({"B": weekly_btc, "E": weekly_eth}, axis=1, join="inner").mean(axis=1).sort_index()
|
||||
if wk.empty:
|
||||
return wk
|
||||
days = pd.date_range(wk.index.min().normalize(), wk.index.max().normalize(), freq="1D", tz="UTC")
|
||||
daily = pd.Series(0.0, index=days)
|
||||
daily.loc[wk.index.normalize()] = wk.values
|
||||
sd = daily.std()
|
||||
if sd > 0:
|
||||
daily = daily * (tgt_vol / (sd * SQ365))
|
||||
return daily
|
||||
|
||||
|
||||
def _metrics(daily: pd.Series) -> dict:
|
||||
r = daily.values
|
||||
sh = float(np.mean(r) / np.std(r) * SQ365) if np.std(r) > 0 else 0.0
|
||||
eq = np.cumprod(1.0 + np.clip(r, -0.99, None))
|
||||
pk = np.maximum.accumulate(eq)
|
||||
dd = float(np.max((pk - eq) / pk))
|
||||
yrs = (daily.index[-1] - daily.index[0]).days / 365.25
|
||||
cagr = eq[-1] ** (1 / yrs) - 1 if yrs > 0 and eq[-1] > 0 else -1.0
|
||||
s = pd.Series(eq, index=daily.index)
|
||||
yearly = {}
|
||||
for y, g in s.groupby(s.index.year):
|
||||
if len(g) > 1:
|
||||
v = g.values; p = np.maximum.accumulate(v)
|
||||
yearly[int(y)] = (float(g.iloc[-1] / g.iloc[0] - 1), float(np.max((p - v) / p)))
|
||||
return dict(sharpe=sh, dd=dd, cagr=cagr, yearly=yearly)
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
print("=" * 92)
|
||||
print(" GAMMA SCALPING (long-vol) — scalping BTC/ETH con copertura in opzioni")
|
||||
print(" Modello: long straddle ATM 7g, delta-hedge 1d, P&L = DG*(RV^2 - IV^2). Mirror del VRP01.")
|
||||
print("=" * 92)
|
||||
|
||||
print("\n DIAGNOSTICA STRUTTURALE — vol implicita (DVOL) vs realizzata (il segno dell'edge):")
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
d = rv_iv_diagnostic(a)
|
||||
print(f" {a}: IV {d['iv']*100:5.1f}% | RV_1d {d['rv_daily']*100:5.1f}% "
|
||||
f"(IV-RV {d['spread_daily']*100:+.1f}pp) RV_1h {d['rv_hour']*100:5.1f}% "
|
||||
f"(IV-RV {d['spread_hour']*100:+.1f}pp)")
|
||||
print(" -> IV-RV > 0 = il mercato PAGA per essere short-vol (VRP). Il long gamma e' su questo lato"
|
||||
", al ROVESCIO: paga il premio. RV_1h>RV_1d -> rehedge orario cattura piu' RV (test sotto).")
|
||||
|
||||
variants = {
|
||||
"NAKED (sempre long gamma)": dict(mode="naked"),
|
||||
"CHEAP-GATED (IV-rank<0.30 = vol scont)": dict(mode="cheap", gate_cheap=0.30),
|
||||
"CHEAP-GATED (IV-rank<0.50)": dict(mode="cheap", gate_cheap=0.50),
|
||||
"RICH-SKIP (no entry se IV-rank>0.90)": dict(mode="rich", skip_rich=0.90),
|
||||
}
|
||||
|
||||
series = {}
|
||||
for label, kw in variants.items():
|
||||
wB = gamma_scalp_asset("BTC", **kw)
|
||||
wE = gamma_scalp_asset("ETH", **kw)
|
||||
daily = to_daily_voltgt(wB, wE)
|
||||
series[label] = daily
|
||||
m = _metrics(daily)
|
||||
ntr = int((wB != 0).sum() + (wE != 0).sum())
|
||||
print(f"\n--- {label} ---")
|
||||
print(f" standalone (vol-tgt 20%): Sharpe {m['sharpe']:+.2f} CAGR {m['cagr']*100:+.1f}% "
|
||||
f"maxDD {m['dd']*100:.1f}% trade {ntr}")
|
||||
ys = " ".join(f"{y}:{p*100:+.0f}%" for y, (p, d) in sorted(m['yearly'].items()))
|
||||
print(f" per-anno PnL: {ys}")
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 92)
|
||||
print(" REHEDGE ORARIO (la 'vera' frequenza di scalping: cattura RV intraday, paga 24x hedge fee)")
|
||||
print("=" * 92)
|
||||
for label, kw in (("NAKED orario", dict(mode="naked")),
|
||||
("CHEAP-GATED orario (IV-rank<0.30)", dict(mode="cheap", gate_cheap=0.30))):
|
||||
wB = gamma_scalp_hourly("BTC", **kw); wE = gamma_scalp_hourly("ETH", **kw)
|
||||
daily = to_daily_voltgt(wB, wE)
|
||||
m = _metrics(daily)
|
||||
ys = " ".join(f"{y}:{p*100:+.0f}%" for y, (p, d) in sorted(m['yearly'].items()))
|
||||
print(f"\n--- {label} ---")
|
||||
print(f" Sharpe {m['sharpe']:+.2f} CAGR {m['cagr']*100:+.1f}% maxDD {m['dd']*100:.1f}%")
|
||||
print(f" per-anno PnL: {ys}")
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 92)
|
||||
print(" SCORING MARGINALE vs TP01 (lo standard del progetto: un nuovo sleeve si giudica QUI)")
|
||||
print("=" * 92)
|
||||
for label, daily in series.items():
|
||||
if daily.std() == 0:
|
||||
print(f"\n[{label}] flat — skip"); continue
|
||||
m = marginal_vs_tp01(daily)
|
||||
b25 = m.get("blends", {}).get("w25", {})
|
||||
print(f"\n[{label}]")
|
||||
print(f" verdict={m.get('marginal_verdict')} corr->TP01 full={m.get('corr_full')} "
|
||||
f"hold={m.get('corr_hold')} is_hedge={m.get('is_hedge')} "
|
||||
f"has_insample_edge={m.get('has_insample_edge')} (cand IS Sharpe {m.get('cand_insample_sharpe')})")
|
||||
print(f" cand Sharpe full={m.get('cand_full_sharpe')} hold={m.get('cand_hold_sharpe')} | "
|
||||
f"blend25 full {b25.get('full')} (upl {b25.get('uplift_full')}) "
|
||||
f"hold {b25.get('hold')} (upl {b25.get('uplift_hold')}) DD {b25.get('dd')}")
|
||||
print(f" hedge-check: uplift TP01-up {m.get('uplift_tp01_up')} / TP01-down {m.get('uplift_tp01_down')} "
|
||||
f"yearly-corr {m.get('hedge_yearly_corr')}")
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 92)
|
||||
print(" ESEGUIBILITA' a ~$600 (Deribit options min size)")
|
||||
print("=" * 92)
|
||||
pxB = _load("BTC")[0][-1]; pxE = _load("ETH")[0][-1]
|
||||
for a, p, csz, minc in (("BTC", pxB, 1.0, 0.1), ("ETH", pxE, 1.0, 0.1)):
|
||||
notion = p * csz * minc
|
||||
print(f" {a}: spot ${p:,.0f} | contratto {csz} {a}, min {minc} {a} -> notional minimo "
|
||||
f"${notion:,.0f} ({'OK' if notion < 600 else 'OLTRE i $600 -> NON eseguibile'})")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,159 @@
|
||||
"""TP01 × DVOL — la vol IMPLICITA (forward-looking) migliora il risk-sizing di TP01? (ESEGUIBILE)
|
||||
|
||||
A differenza degli sleeve diversificatori (XS01/VRP01/carry = STAT-MODE, non eseguibili a $600),
|
||||
questo TOCCA il book live: TP01 è BTC/ETH perp su Deribit, già armato. Oggi vol-targeta sulla vol
|
||||
REALIZZATA 30g (backward-looking). Ipotesi: il DVOL (vol implicita 30g Deribit, forward-looking,
|
||||
che spesso ANTICIPA i salti di vol realizzata) come denominatore del vol-target → de-risking più
|
||||
tempestivo prima dei crash → hold-out migliore e/o DD più basso, SENZA peggiorare il FULL.
|
||||
|
||||
Onestà: DVOL parte 2021-03 → confronto TUTTE le varianti sulla FINESTRA COMUNE 2021-2026 (perdo
|
||||
2018-2021, incluso il toro 2021 pre-DVOL). Baseline ricalcolato sulla stessa finestra. Hold-out 2025+.
|
||||
Tutto causale (vol/segnale ≤ close[i]), fee 0.10% RT, long-flat, leva cap 2x — config CANONICA TP01.
|
||||
|
||||
VARIANTI (denominatore del vol-target):
|
||||
REALIZED -> 30g realizzata (baseline canonica)
|
||||
DVOL -> DVOL/100 (implicita)
|
||||
BLEND -> 0.5·realizzata + 0.5·DVOL
|
||||
MAX -> max(realizzata, DVOL) (sizing più difensivo: la più alta delle due)
|
||||
DERISK -> realizzata, ma posizione ×0.5 quando DVOL > pctl espandente causale (gate crash)
|
||||
|
||||
uv run python scripts/research/tp01_dvol_overlay.py
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT))
|
||||
|
||||
from src.data.downloader import load_data
|
||||
from src.strategies.trend_portfolio import (
|
||||
resample_1d, simple_returns, realized_vol, tsmom_blend, CANONICAL,
|
||||
)
|
||||
|
||||
RAW = ROOT / "data" / "raw"
|
||||
SQ = np.sqrt(365.25)
|
||||
HOLDOUT = pd.Timestamp("2025-01-01", tz="UTC")
|
||||
TGT_VOL = CANONICAL["target_vol"]; LEV = CANONICAL["leverage"]; FEE = CANONICAL["fee_side"]
|
||||
HZ = CANONICAL["horizons_days"]; VW = CANONICAL["vol_win_days"]
|
||||
|
||||
|
||||
def _components(asset: str):
|
||||
df = resample_1d(load_data(asset, "1h"))
|
||||
c = df["close"].values.astype(float)
|
||||
idx = pd.to_datetime(df["datetime"])
|
||||
if idx.dt.tz is None:
|
||||
idx = idx.dt.tz_localize("UTC")
|
||||
idx = pd.DatetimeIndex(idx) # tz-aware (UTC)
|
||||
r = simple_returns(c)
|
||||
rv = realized_vol(r, VW, 365.25) # 30g realizzata annualizzata (bpd=1)
|
||||
direction = np.clip(tsmom_blend(c, HZ), 0, None) # long-flat
|
||||
dv = pd.read_parquet(RAW / f"dvol_{asset.lower()}.parquet")
|
||||
dser = pd.Series(dv["close"].values.astype(float) / 100.0,
|
||||
index=pd.to_datetime(dv["timestamp"], unit="ms", utc=True)).sort_index()
|
||||
dvol = dser.reindex(idx, method="ffill").values
|
||||
return c, r, idx, rv, direction, dvol
|
||||
|
||||
|
||||
def _net_returns(asset: str, mode: str, tvol: float = TGT_VOL) -> pd.Series:
|
||||
c, r, idx, rv, direction, dvol = _components(asset)
|
||||
derisk = np.ones(len(c))
|
||||
if mode == "realized":
|
||||
vol = rv
|
||||
elif mode == "dvol":
|
||||
vol = dvol
|
||||
elif mode == "blend":
|
||||
vol = 0.5 * rv + 0.5 * dvol
|
||||
elif mode == "max":
|
||||
vol = np.fmax(rv, dvol)
|
||||
elif mode == "derisk":
|
||||
vol = rv
|
||||
# gate crash causale: DVOL sopra il suo percentile espandente (90%) -> dimezza l'esposizione
|
||||
dd = pd.Series(dvol, index=idx)
|
||||
rank = dd.expanding(min_periods=60).apply(lambda x: (x[:-1] < x[-1]).mean() if len(x) > 1 else 0.5, raw=True)
|
||||
derisk = np.where(rank.values > 0.90, 0.5, 1.0)
|
||||
else:
|
||||
raise ValueError(mode)
|
||||
with np.errstate(divide="ignore", invalid="ignore"):
|
||||
scal = np.where((vol > 0) & np.isfinite(vol), tvol / vol, 0.0)
|
||||
tgt = np.clip(direction * scal * derisk, -LEV, LEV)
|
||||
tgt[~np.isfinite(tgt)] = 0.0
|
||||
pos = np.zeros(len(tgt)); pos[1:] = tgt[:-1] # decisa a close[t-1], tenuta in t
|
||||
gross = pos * r
|
||||
turn = np.abs(np.diff(pos, prepend=0.0))
|
||||
net = np.clip(gross - FEE * turn, -0.99, None); net[0] = 0.0
|
||||
return pd.Series(net, index=idx)
|
||||
|
||||
|
||||
def portfolio(mode: str, tvol: float = TGT_VOL) -> pd.Series:
|
||||
b = _net_returns("BTC", mode, tvol); e = _net_returns("ETH", mode, tvol)
|
||||
J = pd.concat({"B": b, "E": e}, axis=1, join="inner").fillna(0.0)
|
||||
return 0.5 * J["B"] + 0.5 * J["E"]
|
||||
|
||||
|
||||
def metrics(daily: pd.Series, lo=None) -> dict:
|
||||
if lo is not None:
|
||||
daily = daily[daily.index >= lo]
|
||||
r = daily.values
|
||||
sh = float(np.mean(r) / np.std(r) * SQ) if np.std(r) > 0 else 0.0
|
||||
eq = np.cumprod(1.0 + r); pk = np.maximum.accumulate(eq)
|
||||
dd = float(np.max((pk - eq) / pk)) if len(eq) else 0.0
|
||||
yrs = (daily.index[-1] - daily.index[0]).days / 365.25 if len(daily) > 1 else 1.0
|
||||
cagr = eq[-1] ** (1 / yrs) - 1 if yrs > 0 and len(eq) and eq[-1] > 0 else -1.0
|
||||
s = pd.Series(eq, index=daily.index); yearly = {}
|
||||
for y, g in s.groupby(s.index.year):
|
||||
if len(g) > 1:
|
||||
yearly[int(y)] = float(g.iloc[-1] / g.iloc[0] - 1)
|
||||
return dict(sharpe=sh, dd=dd, cagr=cagr, tot=float(eq[-1] - 1) if len(eq) else 0.0, yearly=yearly)
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
modes = ["realized", "dvol", "blend", "max", "derisk"]
|
||||
series = {m: portfolio(m) for m in modes}
|
||||
# vero inizio DVOL (dove TUTTE le varianti hanno dati validi) — non il primo indice del prezzo
|
||||
dstart = max(pd.read_parquet(RAW / f"dvol_{a.lower()}.parquet")["timestamp"].min() for a in ("BTC", "ETH"))
|
||||
dstart = pd.Timestamp(dstart, unit="ms", tz="UTC") + pd.Timedelta(days=VW) # +warmup vol-win
|
||||
series = {m: s[s.index >= dstart] for m, s in series.items()}
|
||||
common = series["realized"].index
|
||||
base = series["realized"]
|
||||
|
||||
print("=" * 96)
|
||||
print(f" TP01 × DVOL — vol-target con denominatore di vol diverso. Finestra COMUNE "
|
||||
f"{common[0].date()} -> {common[-1].date()} ({len(base)}g). Hold-out 2025+.")
|
||||
print("=" * 96)
|
||||
print(f" {'variante':<10} {'FULL Sh':>8} {'FULL DD':>8} {'CAGR':>7} | "
|
||||
f"{'HOLD Sh':>8} {'HOLD ret':>9} {'HOLD DD':>8} | per-anno PnL")
|
||||
for m in modes:
|
||||
s = series[m]; f = metrics(s); h = metrics(s, lo=HOLDOUT)
|
||||
ys = " ".join(f"{y}:{p*100:+.0f}" for y, p in sorted(f['yearly'].items()))
|
||||
tag = " (baseline)" if m == "realized" else ""
|
||||
print(f" {m:<10} {f['sharpe']:>+8.2f} {f['dd']*100:>7.1f}% {f['cagr']*100:>+6.0f}% | "
|
||||
f"{h['sharpe']:>+8.2f} {h['tot']*100:>+8.1f}% {h['dd']*100:>7.1f}% | {ys}{tag}")
|
||||
|
||||
print("\n DELTA vs baseline (realized) sulla stessa finestra:")
|
||||
bf = metrics(base); bh = metrics(base, lo=HOLDOUT)
|
||||
for m in modes:
|
||||
if m == "realized":
|
||||
continue
|
||||
f = metrics(series[m]); h = metrics(series[m], lo=HOLDOUT)
|
||||
print(f" {m:<8}: ΔFULL Sh {f['sharpe']-bf['sharpe']:+.2f} ΔFULL DD {(f['dd']-bf['dd'])*100:+.1f}pp "
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||||
f"ΔHOLD Sh {h['sharpe']-bh['sharpe']:+.2f} ΔHOLD ret {(h['tot']-bh['tot'])*100:+.1f}pp")
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print("\n CONTROLLO DECISIVO — il taglio di DD del DVOL è 'posizioni più piccole' o vero timing?")
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print(" Confronto le varianti DVOL con il realized a target_vol RIDOTTO (stesso de-levering, ma")
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print(" senza DVOL). Se realized-ridotto eguaglia/batte il DVOL a parità di DD → DVOL non aggiunge.")
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for tv in (0.15, 0.13):
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s = portfolio("realized", tvol=tv); s = s[s.index >= dstart]
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f = metrics(s); h = metrics(s, lo=HOLDOUT)
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print(f" realized @ vol-tgt {tv*100:.0f}%: FULL Sh {f['sharpe']:+.2f} DD {f['dd']*100:.1f}% "
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f"CAGR {f['cagr']*100:+.0f}% | HOLD Sh {h['sharpe']:+.2f}")
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mx = metrics(series["max"]); mxh = metrics(series["max"], lo=HOLDOUT)
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print(f" (vs max-DVOL: FULL Sh {mx['sharpe']:+.2f} DD {mx['dd']*100:.1f}% "
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f"CAGR {mx['cagr']*100:+.0f}% | HOLD Sh {mxh['sharpe']:+.2f})")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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@@ -0,0 +1,36 @@
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"""Lock della conclusione 2026-06-26 (CC01 cash-and-carry): il premio di funding e' REALE e
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positivo, ma PROCYCLICO (si comprime nel bear) — NON un edge all-weather. Lo Sharpe headline ~13 e'
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un artefatto (rischi di coda assenti dal dataset) -> non testiamo lo Sharpe, testiamo il FATTO
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economico e la procyclicita'. Diario docs/diary/2026-06-26-cash-carry-hl.md."""
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import sys
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from pathlib import Path
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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
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sys.path.insert(0, str(ROOT))
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sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research"))
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from cash_carry_hl import cc_returns, load_funding_panel, metrics # type: ignore
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def test_funding_premium_is_real_and_positive():
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"""Il carry esiste: funding aggregato BTC/ETH positivo, CC-static con CAGR > 0."""
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r = cc_returns(["BTC", "ETH"], mode="static")
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m = metrics(r)
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assert m["gross_ann"] > 0.0 # premio di funding netto positivo
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assert m["cagr"] > 0.0
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def test_basis_markup_does_not_explain_high_sharpe():
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"""Aggiungere il mark-to-market della base (Δpremium) NON sgonfia lo Sharpe in modo materiale:
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prova che il rischio vero e' FUORI dal dataset (2022/liquidazione), non nel basis dei dati."""
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naive = metrics(cc_returns(["BTC", "ETH"], mode="static"))["sharpe"]
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basis = metrics(cc_returns(["BTC", "ETH"], mode="static", with_basis=True))["sharpe"]
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assert basis > 0.7 * naive # cala poco -> il basis-from-data non e' il rischio nascosto
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def test_carry_is_procyclical_fades_in_bear():
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"""Il carry e' procyclico: il funding aggregato del toro 2024 supera quello del bear 2026."""
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FUND, _ = load_funding_panel(["BTC", "ETH"])
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agg = FUND.mean(axis=1)
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by_year = agg.groupby(agg.index.year).sum()
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assert by_year.get(2024, 0.0) > by_year.get(2026, 0.0)
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@@ -0,0 +1,50 @@
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"""Lock della conclusione 2026-06-26: il gamma scalping (long-vol) su BTC/ETH PERDE
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strutturalmente — è lo specchio del VRP01, dal lato sbagliato del premio. Guardia contro
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ri-litigare l'idea "scalping con copertura in opzioni" come edge.
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Diario docs/diary/2026-06-26-gamma-scalp-options.md."""
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import sys
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from pathlib import Path
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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
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sys.path.insert(0, str(ROOT))
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sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research"))
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from options_gamma_scalp import ( # type: ignore # noqa: E402
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_bs_straddle, gamma_scalp_asset, rv_iv_diagnostic, to_daily_voltgt, _metrics,
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)
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def test_bs_straddle_positive_and_increasing_in_vol():
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"""Premio straddle ATM > 0 e cresce con la vol implicita (sanity del pricer)."""
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p_lo = _bs_straddle(100.0, 100.0, 7 / 365.25, 0.30)
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p_hi = _bs_straddle(100.0, 100.0, 7 / 365.25, 0.90)
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assert p_lo > 0
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assert p_hi > p_lo
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def test_long_gamma_loses_when_rv_below_iv_synthetic():
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"""Sintetico: con prezzo PIATTO (RV=0) e IV>0, il long gamma deve perdere (solo theta)."""
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# P&L per step = DG*(r^2 - sigma^2 dt); con r=0 ogni step e' -DG*sigma^2*dt < 0.
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from options_gamma_scalp import OPT_FEE_FRAC # noqa: F401
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sig = 0.60
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# se RV=0 il gamma_pnl e' strettamente negativo -> ritorno negativo. Verifico via il segno
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# del contributo per-step a r=0.
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r = 0.0
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contrib = (r * r - sig * sig * (1.0 / 365.25))
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assert contrib < 0
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def test_iv_exceeds_or_near_daily_rv_btc():
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"""BTC: a campionamento giornaliero l'IV (DVOL) >= RV in media -> il long gamma paga il VRP."""
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d = rv_iv_diagnostic("BTC")
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assert d["iv"] > 0 and d["rv_daily"] > 0
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assert d["spread_daily"] > 0.0 # IV - RV_1d > 0 su BTC (lato short paga)
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def test_naked_gamma_scalp_standalone_sharpe_negative():
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"""La conclusione: il book gamma-scalp nudo (BTC+ETH) ha Sharpe standalone NEGATIVO."""
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wB = gamma_scalp_asset("BTC", mode="naked")
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wE = gamma_scalp_asset("ETH", mode="naked")
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daily = to_daily_voltgt(wB, wE)
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assert daily.std() > 0
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assert _metrics(daily)["sharpe"] < 0.0
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@@ -0,0 +1,46 @@
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"""Lock della conclusione 2026-06-26: il DVOL come denominatore del vol-target NON migliora TP01
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risk-adjusted. Il taglio di DD delle varianti DVOL è solo de-levering, replicabile MEGLIO con un
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target_vol più basso sul realizzato. Diario docs/diary/2026-06-26-tp01-dvol-overlay.md."""
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import sys
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from pathlib import Path
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import pandas as pd
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||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
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||||
sys.path.insert(0, str(ROOT))
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sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research"))
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from tp01_dvol_overlay import portfolio, metrics, RAW, VW # type: ignore
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def _dstart():
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s = max(pd.read_parquet(RAW / f"dvol_{a.lower()}.parquet")["timestamp"].min() for a in ("BTC", "ETH"))
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return pd.Timestamp(s, unit="ms", tz="UTC") + pd.Timedelta(days=VW)
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def test_dvol_does_not_beat_realized_risk_adjusted():
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"""Sulla finestra comune, il realized batte (o eguaglia) le varianti DVOL sullo Sharpe FULL."""
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lo = _dstart()
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base = metrics(portfolio("realized")[portfolio("realized").index >= lo])
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mx = metrics(portfolio("max")[portfolio("max").index >= lo])
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dv = metrics(portfolio("dvol")[portfolio("dvol").index >= lo])
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assert base["sharpe"] >= mx["sharpe"] - 1e-9
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assert base["sharpe"] >= dv["sharpe"] - 1e-9
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def test_lower_target_vol_replicates_dd_cut_at_better_sharpe():
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"""Il taglio di DD del DVOL è solo de-levering: realized @ vol-tgt 15% eguaglia il DD del
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max-DVOL a Sharpe FULL non inferiore (anzi superiore)."""
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lo = _dstart()
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mx = metrics(portfolio("max")[portfolio("max").index >= lo])
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lo_tv = metrics(portfolio("realized", tvol=0.15)[portfolio("realized", tvol=0.15).index >= lo])
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assert lo_tv["dd"] <= mx["dd"] + 0.01 # stesso DD (entro 1pp)
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assert lo_tv["sharpe"] >= mx["sharpe"] # a Sharpe non inferiore
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def test_dvol_spike_gate_is_redundant_with_trend():
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"""Il gate DVOL-spike de-risk non cambia nulla: TP01 è già flat nei crash (momentum<0)."""
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lo = _dstart()
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base = portfolio("realized"); dr = portfolio("derisk")
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base = base[base.index >= lo]; dr = dr[dr.index >= lo]
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assert abs(metrics(base)["sharpe"] - metrics(dr)["sharpe"]) < 0.02
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Reference in New Issue
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