feat: EDGE WATCH — criteri di kill pre-registrati per il book LIVE
"Come faccio a capire se l'edge e' morto?" scopre un buco: il progetto ha gate di kill pre-registrati per i CANDIDATI (DVOLSPREAD 24/10, XSR01 23/10, STATARB 27/09) e NESSUNO per il book che gira con soldi veri. La risposta implicita era "si vedra'", cioe' quello che il progetto non accetta dai candidati. LA RISPOSTA SCOMODA: non si puo' sapere in fretta. Sharpe rolling a 12 mesi: il 56% dei casi "edge morto" e' indistinguibile da uno vivo. Un anno brutto e' rumore, non informazione. CRITERIO A (ritorno, book intero): Sharpe rolling 36 mesi sotto -0.5. Tarato sul nullo (edge intatto) -> falso kill 1.8% in 10 anni; controllo positivo (edge morto) -> lo riconosce nel 91% dei casi, rilevamento mediano 3.8 anni. La lentezza non e' un difetto della regola ma statistica: a 12 mesi la stessa regola ucciderebbe un edge VIVO nell'80% dei casi. Non esiste una versione veloce e onesta. CRITERIO B (TP01, che e' DIFENSIVO): serve un criterio diverso perche' il LOO del 26/07 ha misurato il contributo hold-out di TP01 negativo nel 99.1% delle configurazioni d'ancora — firma dell'assicurazione, che paga premio negli anni senza incendio. "Non ha guadagnato" NON e' evidenza di morte. Criterio: in un anno con DD buy&hold > 10%, il DD di TP01 deve restare sotto il 75%. Storico 8 anni di sinistro, 8/8 superati (protezione 1.8x-34.4x). Negli anni SENZA sinistro il criterio non si valuta: non c'e' informazione. Questo criterio e' VELOCE dove l'altro e' lento. COSA SUCCEDE SE SCATTANO (dichiarato ora per non deciderlo nel momento sbagliato): (A) il book NON si spegne da solo -> revisione con weights_tilt_null + deflated-Sharpe sui dati nuovi; spegnere e' decisione dell'operatore. (B) fallito in DUE anni di sinistro consecutivi -> TP01 non assicura piu' e il peso 75% va rimesso in discussione. CABLATO: scripts/live/edge_watch.py in cron_daily.sh, allerta Telegram, non tocca l'esecuzione. Stato oggi: Sharpe 36m +1.51, protezione 8/8. IL LIMITE, DETTO: il criterio A rileva la morte ~4 anni dopo, e non e' riparabile con una regola migliore (e' il contenuto informativo dei dati). La difesa vera e' che il piano regge a un edge dimezzato (11.6 -> 15.8 anni, P(20a) ancora 77%) e che i rischi VELOCI (venue, esecuzione, feed) hanno sorveglianze che scattano in ore. 404 test verdi (+11). Book, pesi, config INVARIATI. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Adriano Dal Pastro
@@ -0,0 +1,148 @@
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#!/usr/bin/env python
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"""edge_watch.py — sorveglianza dell'EDGE del book live. Riporta e allerta; non tocca nulla.
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IL BUCO CHE CHIUDE. Il progetto ha gate di kill pre-registrati per i CANDIDATI (DVOLSPREAD 24/10,
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XSR01 23/10, STATARB 27/09) e non ne aveva **nessuno per il book che gira con soldi veri**.
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DUE CRITERI, PERCHE' I DUE SLEEVE NON SI GIUDICANO ALLO STESSO MODO
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(tarati in `scripts/research/r0726_edge_death.py`, 4.000 percorsi bootstrap):
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A) RITORNO (book nel suo insieme) — **Sharpe rolling a 36 mesi sotto −0.5**.
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Tarato sul nullo: falso kill **1.8% in 10 anni** con edge intatto. Controllo positivo: se
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l'edge e' davvero morto lo riconosce nel **91%** dei casi, in **3.8 anni** mediani.
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⚠️ La lentezza NON e' un difetto della regola, e' statistica: a 12 mesi la stessa regola
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ucciderebbe un edge VIVO nell'80% dei casi. Non esiste una versione veloce e onesta.
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B) PROTEZIONE (TP01, che e' DIFENSIVO) — in un anno con **drawdown buy&hold > 10%**, il
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drawdown di TP01 deve restare **sotto il 75%** di quello. Storico: 8 anni con sinistro,
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**8/8 superati** (protezione da 1.8x a 34.4x).
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⚠️ Serve un criterio separato perche' il leave-one-out del 26/07 ha misurato il contributo
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hold-out di TP01 **negativo nel 99.1%** delle configurazioni d'ancora: e' la firma
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dell'assicurazione, che paga premio negli anni senza incendio. **"Non ha guadagnato" non e'
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evidenza di morte per uno sleeve difensivo** — la sua morte e' non proteggere nel sinistro.
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Negli anni SENZA sinistro il criterio non si valuta: non c'e' informazione.
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Regola di kill dichiarata ORA per non doverla decidere nel momento sbagliato:
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* (A) scatta -> il book NON si spegne da solo: si apre una revisione con `weights_tilt_null`
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e si ricalcola il deflated-Sharpe sui dati nuovi. Spegnere e' una decisione dell'operatore.
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* (B) fallito in **due anni di sinistro consecutivi** -> TP01 non assicura piu', e il suo peso
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va rimesso in discussione (e' l'unico motivo per cui e' nel book al 75%).
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uv run python scripts/live/edge_watch.py # report
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uv run python scripts/live/edge_watch.py --quiet # solo se qualcosa scatta (cron)
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"""
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from __future__ import annotations
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import sys
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from pathlib import Path
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import numpy as np
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import pandas as pd
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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
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sys.path.insert(0, str(ROOT))
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from src.live.notifier import notify # noqa: E402
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from src.portfolio.portfolio import combine_outer # noqa: E402
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from src.portfolio.sleeves import deribit_book_sleeves, tp01_sleeve # noqa: E402
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# --- soglie CONGELATE (cambiarle invalida la taratura di r0726_edge_death.py) ---
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WIN_MONTHS = 36
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SHARPE_KILL = -0.5
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SINISTRO_DD = 0.10 # un anno "conta" come sinistro se il buy&hold perde piu' di questo
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PROTECT_MAX = 0.75 # DD di TP01 ammesso, in frazione del DD buy&hold
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def book_daily() -> pd.Series:
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sl = deribit_book_sleeves()
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return combine_outer({s.name: s.daily() for s in sl}, {s.name: s.weight for s in sl})
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def buyhold_daily() -> pd.Series:
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from src.data.downloader import load_data
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from src.strategies.trend_portfolio import resample_1d, simple_returns
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cols = {}
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for a in ("BTC", "ETH"):
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df = resample_1d(load_data(a, "1h"))
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cols[a] = pd.Series(simple_returns(df["close"].values.astype(float)),
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index=pd.to_datetime(df["datetime"]))
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J = pd.concat(cols, axis=1, join="inner").fillna(0.0)
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return pd.Series(0.5 * J["BTC"].values + 0.5 * J["ETH"].values, index=J.index)
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def maxdd(s: pd.Series) -> float:
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e = (1.0 + s).cumprod()
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return float((1.0 - e / e.cummax()).max())
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def trailing_sharpe(s: pd.Series, months: int = WIN_MONTHS) -> float | None:
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"""Sharpe annualizzato sulla finestra piu' recente. None se la storia non basta —
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e 'non basta' NON e' 'va bene': si riporta a parte."""
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w = int(months * 30.44)
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v = s.dropna().values[-w:]
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if len(v) < w or v.std() <= 0:
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return None
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return float(v.mean() / v.std() * np.sqrt(365))
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def protection_by_year(tp: pd.Series, bh: pd.Series) -> list[dict]:
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"""Per ogni anno con SINISTRO, il rapporto di protezione. Gli anni senza sinistro sono
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esclusi: non contengono informazione sull'assicurazione."""
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common = tp.index.intersection(bh.index)
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tp, bh = tp.loc[common], bh.loc[common]
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out = []
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for y, g in bh.groupby(bh.index.year):
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d_bh = maxdd(g)
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if d_bh <= SINISTRO_DD:
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continue
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d_tp = maxdd(tp.loc[g.index])
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out.append(dict(year=int(y), dd_bh=d_bh, dd_tp=d_tp,
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ratio=d_tp / d_bh, ok=(d_tp / d_bh) <= PROTECT_MAX))
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return out
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def run() -> dict:
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book = book_daily()
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sh = trailing_sharpe(book)
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prot = protection_by_year(tp01_sleeve(weight=1.0).daily(), buyhold_daily())
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# due anni di SINISTRO CONSECUTIVI falliti (consecutivi fra gli anni con sinistro)
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consec = 0
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for p in prot:
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consec = consec + 1 if not p["ok"] else 0
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alerts = []
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if sh is not None and sh < SHARPE_KILL:
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alerts.append(f"criterio A: Sharpe {WIN_MONTHS}m = {sh:+.2f} < {SHARPE_KILL:+.1f}")
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if consec >= 2:
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alerts.append(f"criterio B: TP01 non ha protetto in {consec} anni di sinistro consecutivi")
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return dict(sharpe=sh, protection=prot, consec_fail=consec, alerts=alerts)
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def main() -> int:
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r = run()
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if "--quiet" not in sys.argv:
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print("=" * 78)
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print(" EDGE WATCH — il book live sta ancora funzionando?")
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print("=" * 78)
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s = r["sharpe"]
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print(f"\n A) RITORNO — Sharpe rolling {WIN_MONTHS}m: "
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f"{f'{s:+.2f}' if s is not None else 'storia insufficiente'}"
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f" (kill sotto {SHARPE_KILL:+.1f}; falso kill 1.8%/10a, rilevamento ~3.8a)")
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print(f"\n B) PROTEZIONE — TP01 negli anni con sinistro (DD buy&hold > {SINISTRO_DD:.0%}):")
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print(f"\n {'anno':>6}{'DD b&h':>10}{'DD TP01':>10}{'protez.':>10}{'esito':>8}")
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for p in r["protection"]:
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print(f" {p['year']:>6}{p['dd_bh']:>9.1%}{p['dd_tp']:>9.1%}"
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f"{1/p['ratio']:>9.1f}x{' OK' if p['ok'] else ' FAIL':>8}")
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n_ok = sum(p["ok"] for p in r["protection"])
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print(f"\n {n_ok}/{len(r['protection'])} anni di sinistro superati · "
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f"fallimenti consecutivi in corso: {r['consec_fail']}")
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if r["alerts"]:
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notify("🚨 EDGE WATCH — criterio di kill scattato sul book LIVE",
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{f"alert {i+1}": a for i, a in enumerate(r["alerts"])})
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for a in r["alerts"]:
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print(f" ALERT: {a}")
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return 2
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return 0
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if __name__ == "__main__":
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raise SystemExit(main())
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