journal: dichiarati nello stesso intervallo si sommano, giro corrente, finestra 7gg, DD netto (#27, #35)
#27: due movimenti dichiarati nello stesso intervallo si sommavano al posto di sovrascriversi (l'aggancio "dichiarato+rilevato" ora cerca solo fonte=="rilevato"). #35 C9: salute() non conta piu' il giro dell'ora corrente prima che scatti (minuto :47 + margine, MINUTO_GIRO costante di modulo). #35 C15: la finestra "ultimi 7 giorni" della concentrazione ora copre 7 giorni di calendario, non 8 (baseline = ultima lettura al o prima di giorno-7 fine giornata). #35 C7: il drawdown si calcola sulla serie equity al netto dei movimenti di capitale certi, cosi' un prelievo non si legge come perdita di trading e un versamento non alza il picco. Test nuovi in tests/test_journal_u4.py; tests/test_journal.py aggiornato (l'orologio del test su salute() era reale e non deterministico, ora e' fissato). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -31,12 +31,16 @@ def db(tmp_path):
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def test_giorno_in_corso_non_e_un_giorno_bucato(db, monkeypatch):
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"""24 giri attesi su un giorno non finito = allarme a ogni esecuzione, cioe' rumore."""
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oggi = datetime.now(timezone.utc).date()
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monkeypatch.setattr(J, "stato_libro", lambda c, g: dict(giri=datetime.now(timezone.utc).hour + 1,
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feed_skh_min=0))
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class _OraFissa(datetime): # ora ferma: il test non dipende da quando gira
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@classmethod
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def now(cls, tz=None):
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return datetime(2026, 8, 25, 14, 50, tzinfo=timezone.utc)
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monkeypatch.setattr(J, "datetime", _OraFissa)
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oggi = _OraFissa.now(timezone.utc).date()
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monkeypatch.setattr(J, "stato_libro", lambda c, g: dict(giri=15, feed_skh_min=0))
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s = J.salute(db, oggi)
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assert s["giorno_in_corso"] is True
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assert s["atteso_giri"] == datetime.now(timezone.utc).hour + 1
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assert s["atteso_giri"] == 15 # ore 14:50, il giro delle 14 (:47) e' scattato
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assert s["giri_mancanti"] == 0
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@@ -0,0 +1,207 @@
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"""Test nuovi per l'unita' U4 (issue #27, #35 C9/C15/C7) — journal.py.
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Non ripete la suite esistente: la tocca solo dove il comportamento CAMBIA.
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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import sys
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from datetime import date, datetime, timedelta, timezone
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from pathlib import Path
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import pytest
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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
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sys.path.insert(0, str(ROOT))
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from src.live import journal as J # noqa: E402
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from src.live import tradesdb as T # noqa: E402
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@pytest.fixture()
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def db(tmp_path):
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con = T.connect(tmp_path / "t.db")
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yield con
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con.close()
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def _voce(mercato=None, libro=None, pnl=None, salute=None, giorno="2026-08-21"):
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return dict(giorno=giorno, ts_scritto=T.ora(), mercato=mercato or {},
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libro=libro or {"errore": "nessun giro", "giri": 0}, pnl=pnl or {},
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salute=salute or dict(giri_book=24, feed_skh_min=0, atteso_giri=24,
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giorno_in_corso=False, giri_mancanti=0))
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def _libro(**asset):
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a = {k: dict(dict(tp_frac=0.0, skh_sign=0, skh_entry=None, target=0.0, posizione=0.0,
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azione="HOLD (a target)"), **v) for k, v in asset.items()}
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||||
lordo = sum(abs(v["posizione"]) for v in a.values())
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return dict(giri=24, ultimo_giro="2026-08-21T23:07:01+00:00", equity=600.0, barra="2026-08-21",
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feed_skh_min=0, nozionale_lordo=lordo, leva_lorda=lordo / 600.0, asset=a)
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def _pnl(**kw):
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base = dict(equity_inizio=600.0, equity_fine=600.0, delta_equity=0.0, realizzato_lordo=0.0,
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realizzato_netto=0.0, roundtrip_chiusi=0, fill=0, fee=0.0,
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cumulato_da_arming=0.0, letture_equity=24)
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return {**base, **kw}
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def _ids(righe):
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return [r["id"] for r in righe]
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def _serie_equity(con, punti):
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for ts, eq in punti:
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con.execute("INSERT INTO equity (ts_utc, equity, src) VALUES (?,?,?)", (ts, eq, "test"))
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con.commit()
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def _dichiara(monkeypatch, tmp_path, righe):
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f = tmp_path / "mov.jsonl"
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f.write_text("\n".join(json.dumps(r) for r in righe) + "\n")
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monkeypatch.setattr(J, "MOVIMENTI_DICHIARATI", f)
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return f
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# ============================================================================================
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# #27 — due dichiarati nello stesso intervallo si SOMMANO, non si sovrascrivono
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# ============================================================================================
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def test_due_dichiarati_nello_stesso_intervallo_si_sommano(db, monkeypatch, tmp_path):
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"""+25 e +30 dichiarati nello stesso intervallo, trading reale +5: prima del fix il
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secondo dichiarato sovrascriveva il primo (delta finale 30, non 55)."""
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_serie_equity(db, [("2026-08-25T07:07:01+00:00", 1000.0),
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("2026-08-25T08:07:01+00:00", 1060.0)]) # +60 = 25+30 mov. +5 trading
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||||
_dichiara(monkeypatch, tmp_path, [
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dict(ts_utc="2026-08-25T07:20:00+00:00", delta_usd=25.0, nota="primo versamento"),
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||||
dict(ts_utc="2026-08-25T07:40:00+00:00", delta_usd=30.0, nota="secondo versamento")])
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||||
r = J.rendimento_twr(db, "2026-08-25T23:59:59+00:00")
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assert len(r["eventi"]) == 1 # UN evento, non due
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e = r["eventi"][0]
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||||
assert e["fonte"] == "dichiarato" and e["delta"] == pytest.approx(55.0) # 25+30, non 30
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||||
assert e["dopo"] == pytest.approx(1055.0)
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||||
assert "primo versamento" in e["dichiarazione"] and "secondo versamento" in e["dichiarazione"]
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assert r["certi"] == pytest.approx(55.0)
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assert r["trading"] == pytest.approx(5.0) # 1060-1000-55
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||||
# solo due letture: l'intero intervallo e' il movimento, nessun segmento di trading — 0%
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# e' il limite DICHIARATO di rendimento_twr ("nessun segmento = nessun tempo a mercato"),
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# non un valore inventato.
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assert r["twr"] == pytest.approx(0.0)
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def test_dichiarato_su_rilevato_resta_come_prima_anche_con_un_altro_dichiarato_altrove(db, monkeypatch, tmp_path):
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"""Non regressione: l'aggancio dichiarato+rilevato non deve rompersi perche' ora si guarda
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anche ad altri dichiarati."""
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monkeypatch.setattr(J, "_px_1h", lambda a: __import__("pandas").Series(
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100.0, index=__import__("pandas").date_range("2026-08-20", "2026-08-27", freq="1h", tz="UTC")))
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||||
_serie_equity(db, [("2026-08-25T10:47:01+00:00", 667.49),
|
||||
("2026-08-25T11:47:01+00:00", 2066.88),
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||||
("2026-08-25T12:47:01+00:00", 2064.56)])
|
||||
_dichiara(monkeypatch, tmp_path, [dict(ts_utc="2026-08-25T11:20:00+00:00", delta_usd=1399.39,
|
||||
nota="bonifico")])
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||||
r = J.rendimento_twr(db, "2026-08-25T23:59:59+00:00")
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||||
assert len(r["eventi"]) == 1
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||||
e = r["eventi"][0]
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||||
assert e["fonte"] == "dichiarato+rilevato" and e["delta"] == pytest.approx(1399.39)
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# #35 C9 — il giro dell'ora corrente conta solo dopo che e' scattato (minuto :47 + margine)
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def test_atteso_giri_al_minuto_10_non_conta_ancora_il_giro_dell_ora_corrente(db, monkeypatch):
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class _OraFissa(datetime):
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@classmethod
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def now(cls, tz=None):
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return datetime(2026, 8, 25, 14, 10, tzinfo=timezone.utc)
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||||
monkeypatch.setattr(J, "datetime", _OraFissa)
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||||
monkeypatch.setattr(J, "stato_libro", lambda c, g: dict(giri=14, feed_skh_min=0))
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||||
s = J.salute(db, date(2026, 8, 25))
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assert s["atteso_giri"] == 14 # il giro delle 14 (:47) non e' ancora scattato
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assert s["giri_mancanti"] == 0
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def test_atteso_giri_al_minuto_50_conta_il_giro_dell_ora_corrente(db, monkeypatch):
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||||
class _OraFissa(datetime):
|
||||
@classmethod
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||||
def now(cls, tz=None):
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||||
return datetime(2026, 8, 25, 14, 50, tzinfo=timezone.utc)
|
||||
monkeypatch.setattr(J, "datetime", _OraFissa)
|
||||
monkeypatch.setattr(J, "stato_libro", lambda c, g: dict(giri=15, feed_skh_min=0))
|
||||
s = J.salute(db, date(2026, 8, 25))
|
||||
assert s["atteso_giri"] == 15 # dopo le :47 il giro delle 14 e' scattato
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||||
assert s["giri_mancanti"] == 0
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# #35 C15 — "ultimi 7 giorni" deve coprire 7 giorni di calendario, non 8
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def test_la_finestra_di_concentrazione_e_di_7_giorni_non_8(db):
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base = date(2026, 6, 24) # base .. base+13 = 14 giorni prima del giorno
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righe = []
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for i in range(7): # giorni 0..6: piatto
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d = (base + timedelta(days=i)).isoformat()
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righe += [(f"{d}T06:00:00+00:00", 1000.0), (f"{d}T18:00:00+00:00", 1000.0)]
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||||
d7 = (base + timedelta(days=7)).isoformat() # giorno-7: il salto avviene QUI, a meta' giornata
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||||
righe += [(f"{d7}T06:00:00+00:00", 1000.0), (f"{d7}T18:00:00+00:00", 1020.0)]
|
||||
for i in range(8, 14): # giorni 8..13: piatto al nuovo livello
|
||||
d = (base + timedelta(days=i)).isoformat()
|
||||
righe += [(f"{d}T06:00:00+00:00", 1020.0), (f"{d}T18:00:00+00:00", 1020.0)]
|
||||
d14 = (base + timedelta(days=14)).isoformat() # il giorno della voce
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||||
righe += [(f"{d14}T06:00:00+00:00", 1020.0), (f"{d14}T18:00:00+00:00", 1100.0)]
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||||
_serie_equity(db, righe)
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||||
assert len(righe) == 30 # >24: la sezione si attiva
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v = _voce(libro=_libro(BTC=dict(posizione=100.0)), pnl=_pnl(movimenti_arming=[]), giorno=d14)
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||||
out = J.lettura(db, v)
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||||
riga = next(r for r in out if r["id"] == "concentrazione")
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||||
# baseline corretta = ULTIMA lettura di giorno-7 (1020, alle 18:00), non la PRIMA (1000,
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# alle 06:00): (1100-1020)/(1100-1000) = 80%. Con la finestra sbagliata (8 giorni di
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# calendario) sarebbe (1100-1000)/100 = 100%.
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assert "80%" in riga["testo"]
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assert "100%" not in riga["testo"]
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# ============================================================================================
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# #35 C7 — il drawdown si legge sulla serie AL NETTO dei movimenti certi
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def test_un_prelievo_non_diventa_un_drawdown_di_trading(db):
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base = datetime(2026, 6, 1, 0, 0, tzinfo=timezone.utc)
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||||
punti = [base + timedelta(hours=i) for i in range(26)] # 26 letture, >24
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||||
for t in punti[:-1]:
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||||
db.execute("INSERT INTO equity VALUES (?,?,?)", (t.isoformat(), 1000.0, "t"))
|
||||
db.execute("INSERT INTO equity VALUES (?,?,?)", (punti[-1].isoformat(), 800.0, "t"))
|
||||
db.commit()
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||||
mov = dict(classe="movimento", delta=-200.0, ts_prima=punti[-2].isoformat(),
|
||||
ts_dopo=punti[-1].isoformat(), prima=1000.0, dopo=800.0, pct=-0.2,
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||||
fonte="dichiarato", dichiarazione="prelievo di prova")
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||||
v = _voce(libro=_libro(BTC=dict(posizione=100.0)), pnl=_pnl(movimenti_arming=[mov]),
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||||
giorno=punti[-1].date().isoformat())
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||||
out = J.lettura(db, v)
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||||
# sulla serie grezza (picco 1000, ultima 800) sarebbe -20%: un prelievo, non una perdita.
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assert "drawdown" not in _ids(out)
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||||
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||||
def test_un_versamento_non_nasconde_un_drawdown_di_trading_vero(db):
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||||
base = datetime(2026, 6, 1, 0, 0, tzinfo=timezone.utc)
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||||
letture = [(base + timedelta(hours=i), 1000.0) for i in range(20)] # piatto, 20 letture
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||||
letture.append((base + timedelta(hours=20), 1500.0)) # versamento +500
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||||
for h, v in ((21, 1490.0), (22, 1480.0), (23, 1475.0), (24, 1470.0)): # trading in calo
|
||||
letture.append((base + timedelta(hours=h), v))
|
||||
for t, val in letture:
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||||
db.execute("INSERT INTO equity VALUES (?,?,?)", (t.isoformat(), val, "t"))
|
||||
db.commit()
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||||
assert len(letture) == 25 # >24
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||||
mov = dict(classe="movimento", delta=500.0, ts_prima=letture[19][0].isoformat(),
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||||
ts_dopo=letture[20][0].isoformat(), prima=1000.0, dopo=1500.0, pct=0.5,
|
||||
fonte="dichiarato", dichiarazione="versamento di prova")
|
||||
v = _voce(libro=_libro(BTC=dict(posizione=100.0)), pnl=_pnl(movimenti_arming=[mov]),
|
||||
giorno=letture[-1][0].date().isoformat())
|
||||
out = J.lettura(db, v)
|
||||
riga = next(r for r in out if r["id"] == "drawdown")
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# netto: picco 1000 (prima/al versamento), ultima 970 (1470-500) -> -3.00%. Sulla serie
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# grezza (picco 1500 gonfiato dal versamento) sarebbe -2.00%: sottostima il vero calo.
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assert "-3.00%" in riga["testo"]
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||||
assert "-2.00%" not in riga["testo"]
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