test(research): FR01 NON migliora PORT06 (verdetto decisivo)

Contributo marginale al MASTER (equal-weight): OOS Sharpe 8.89->8.72 (diluisce),
OOS ret +175%->+156%. Corr FR01 vs MASTER +0.18/+0.23. Sharpe daily-return standalone
~1.85 (non il 3.73 per-trade) -> troppo basso per un PORT06 a 8.89. Ridondanza robusta.
ESITO: search a 100 agenti rigoroso, ma nessuna strategia migliora PORT06. Deploy abbandonato,
resta record di ricerca sul branch.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Adriano Dal Pastro
2026-06-02 11:48:02 +00:00
parent 7005763517
commit 8fd8f64368
2 changed files with 75 additions and 7 deletions
+21 -7
View File
@@ -66,10 +66,24 @@ condizionata dal regime (VRP<0 / hurst-low / dvol-low)**, non un motore ortogona
**riduzione DD aggregato come sleeve a bassa esposizione**. La correlazione bassa lo qualifica come **riduzione DD aggregato come sleeve a bassa esposizione**. La correlazione bassa lo qualifica come
diversificatore reale. diversificatore reale.
## Resta da fare prima del deploy (NON ancora superato) ## TEST DECISIVO SUL MASTER — VERDETTO FINALE: NON deployare
1. Verifica di correlazione formale sull'**intero MASTER** (`combine_v2.py`), non solo vs le 3
fade BTC — confermare che migliora Sharpe/DD OOS del PORT06. Misurato il contributo marginale di FR01 al PORT06 intero (equal-weight, `master_corr`):
2. **Wiring DVOL live**: il gate dipende da dvol_pct; il backtest usa la cache `regime_lab`, ma il
runner live non ha un feed DVOL. Va costruito (regime_fetcher in produzione + allineamento | Portafoglio | FULL Sharpe | OOS Sharpe | OOS DD | OOS ret |
causale) prima di tradare FR01 live. |-------------|:--:|:--:|:--:|:--:|
3. Walk-forward per-finestra + replay worker == backtest + exit intrabar via StrategyWorker. | PORT06 (17 sleeve) | 6,62 | **8,89** | 1,2% | +175% |
| PORT06 + FR01 (19) | 6,55 | **8,72** | 1,1% | +156% |
**FR01 NON migliora il PORT06: lo DILUISCE** (OOS Sharpe 8,89→8,72, OOS ret +175%→+156%; DD
marginalmente meglio 1,2→1,1% ma a costo di Sharpe). Corr FR01 vs MASTER +0,18 (BTC)/+0,23 (ETH).
**Causa + nota di onestà metrica:** lo Sharpe "3,73" dei report del workflow è **per-trade/annuale**
(`explore_lab`); quello rilevante per il portafoglio è lo **Sharpe daily-return** (`combine`), che per
FR01 è solo **~1,85/1,53** — troppo basso per muovere un PORT06 a 8,89. È "ridondanza robusta":
mean-reversion regime-gated che si sovrappone a ciò che il MASTER già fa.
**ESITO: il search a 100 agenti ha trovato strategie robuste e causali, ma NESSUNA migliora il
PORT06.** Non deployare FR01 né i candidati gemelli. Valore del progetto resta nell'estendere
fade/pairs validati. Tutto resta come RECORD DI RICERCA sul branch (non si merge in produzione).
Wiring DVOL live e walk-forward: non necessari, deploy abbandonato.
@@ -0,0 +1,54 @@
import sys; sys.path.insert(0,".")
import numpy as np, pandas as pd
from scripts.analysis.combine_portfolio import IDX, SPLIT, INIT, _norm, metrics, port_returns
from src.portfolio.sleeves import all_sleeve_equities
from scripts.analysis.regime_lab import load_features
from scripts.analysis.explore_lab import atr
FEE=0.001; LEV=3; POS=0.15
def fr01_daily_equity(asset):
df=load_features(asset,"1h")
c=df['close'].values; h=df['high'].values; l=df['low'].values; a=atr(df,14)
ma=pd.Series(c).rolling(50).mean().values; sd=pd.Series(c).rolling(50).std().values
ts=pd.to_datetime(df['timestamp'],unit='ms',utc=True)
eq=np.full(len(c),INIT,float); cap=INIT; last=-1
for i in range(64,len(c)-1):
if i<=last or np.isnan(sd[i]) or sd[i]==0 or np.isnan(a[i]): continue
if df['hurst'].iloc[i]>=0.55: continue
if np.isnan(df['dvol_pct'].iloc[i]) or df['dvol_pct'].iloc[i]>=0.40: continue
if c[i]<ma[i]-2.5*sd[i]: d,sl,tp=1,c[i]-2*a[i],ma[i]
elif c[i]>ma[i]+2.5*sd[i]: d,sl,tp=-1,c[i]+2*a[i],ma[i]
else: continue
j=min(i+24,len(c)-1); exit_p=c[j]
for t in range(i+1,j+1):
if d==1:
if l[t]<=sl: exit_p=sl; j=t; break
if h[t]>=tp: exit_p=tp; j=t; break
else:
if h[t]>=sl: exit_p=sl; j=t; break
if l[t]<=tp: exit_p=tp; j=t; break
ret=(exit_p-c[i])/c[i]*d*LEV - FEE*LEV
cap=max(cap+cap*POS*ret,10.0); eq[j:]=cap; last=j
s=pd.Series(eq,index=ts).resample("1D").last().reindex(IDX).ffill().bfill()
return _norm(s)
members=all_sleeve_equities()
print(f"PORT06 sleeve: {len(members)} | finestra {IDX[0].date()}..{IDX[-1].date()} | OOS da idx {SPLIT} ({IDX[SPLIT].date()})")
fr={"FR01_BTC":fr01_daily_equity("BTC"), "FR01_ETH":fr01_daily_equity("ETH")}
base=port_returns(members) # equal-weight 17 sleeve (metro combine)
aug =port_returns({**members,**fr}) # + FR01x2 (19 sleeve)
def show(tag, dr):
f=metrics(dr); o=metrics(dr,lo=SPLIT)
print(f" {tag:<22} FULL: Sharpe {f['sharpe']:.2f} DD {f['dd']:.1f}% ret {f['ret']:+.0f}% | OOS: Sharpe {o['sharpe']:.2f} DD {o['dd']:.1f}% ret {o['ret']:+.0f}%")
print("\n=== MASTER equal-weight: con/senza FR01 ===")
show("PORT06 (17 sleeve)", base)
show("PORT06 + FR01 (19)", aug)
# correlazione FR01 vs portafoglio MASTER aggregato + standalone
for k,e in fr.items():
r=e.pct_change().fillna(0.0); corr=np.corrcoef(r, base)[0,1]
f=metrics(r); o=metrics(r,lo=SPLIT)
print(f"\n {k}: corr vs MASTER = {corr:+.3f} | standalone OOS Sharpe {o['sharpe']:.2f} DD {o['dd']:.1f}% ret {o['ret']:+.0f}%")