research(wave-0822): BASIS-CALENDAR scartato — il basis dei datati E' il funding del perp; ma in regalo 240k barre di futures scaduti col 2022 dentro
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Adriano Dal Pastro
@@ -20,6 +20,7 @@ null de-levering superato + eseguibilita' al capitale dichiarato.
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| — | **HL-EXEC** (audit di fatto) | **3 falsificazioni misurate** | il pavimento vero e' **$10 (non $5)** e il taker **4,50 bps (non 5,0)** — ma il *"XS01 serve ~$20k"* e' **refutato del tutto** (nessuna soglia da min-order), il *"XSR01 ~$5.000"* e' **conservativo di 1,7x** (vero ~$3.000), e lo **slippage "rischio #1" di XSR01 e' refutato** con margine **21x** |
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| — | **SLIP-AUDIT** (audit di fatto) | **SCARTATO** = nessun costo nascosto a questa taglia | i backtest a 10 bps RT restano **conservativi di ~1,5 bps/lato**; nessuna evidenza di impatto sopravvive al null (p=0,274; estremi avversi **1/18 contro 4,7 attesi**). **Ma la misura ha una data di scadenza** |
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| — | **SCETTICO su GROWTH-POLICY** | **REGGE** (condizione bloccante DECADUTA) | la lente wick accoppiata **non cambia il gradino**: e' un ricarico moltiplicativo **costante ~3,5%** sul maxDD, non un'amplificazione (Δ/k **cala**). Ma su una regola a **UN giorno** close-only e' **esattamente cieca** (rapporto INF) -> la lezione 25/07 e' vera e **non si trasferisce** |
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| 13 | BASIS-CALENDAR | **SCARTATO** + **1 dataset nuovo** | il basis dei futures datati **E' il funding del perp quotato diversamente** (7,33% contro 6,48%/anno): non e' un quarto lato del filone funding, e' lo stesso lato. Premio incassabile **+0,85%/anno con IC95 che contiene lo zero** |
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## Note che sopravvivono ai singoli filoni
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@@ -499,3 +500,48 @@ un lettore che prendesse "20%" per buono attribuirebbe a TP01 l'**89%** del risc
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e' pericolosa"**: protegge la conclusione del 26/07 secondo cui la **liquidation fee 1% di Deribit e'
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irrilevante**, che vale interamente perche' a <=1x servirebbe un movimento avverso ~100%. Chi alza il
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cap deve **rifare `r0726_fee_sensitivity`**, non aggirare l'assert.
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### 13 — BASIS-CALENDAR (r0822_basis_calendar.py, 108 celle dichiarate)
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✅ **HA COSTRUITO UN DATASET CHE IL PROGETTO NON AVEVA, e contiene la coda che mancava a CC01.**
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Deribit **purga** le liste di strumenti scaduti (`get_instruments?expired=true` ritorna **1** solo
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strumento) -> la via ovvia e' chiusa. Ma i nomi dei trimestrali sono deterministici (ultimo venerdi'
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di MAR/GIU/SET/DIC 08:00 UTC) e **`get_tradingview_chart_data` serve la storia completa di un
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contratto SCADUTO se il nome lo si costruisce a mano**: **30/30 trimestrali 2019Q1-2026Q2 rispondono
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ok**. Risultato: **BTC 34 contratti / 240.150 barre orarie (2018-09 -> oggi), ETH 34 / 233.334**,
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piu' **64.110 ore** di funding e indice per asset. **Include il deleveraging 2022** — esattamente la
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coda che a CC01 mancava per costruzione.
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Certificato: barre flat 0,7-1,0% per dte<180g; convergenza a scadenza |ln(F/indice)| mediana 33-47
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bps; **cross-check indipendente col forward implicito nella catena opzioni: mediana −0,6 bps**.
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Roll gestito **in spazio contratto** (nessuna serie incollata -> nessun salto sul giunto).
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📌 **Il risultato: il premio a termine e' REALE ma e' il PREZZO DELLA COPERTURA, non un edge.**
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Basis BTC mediana **+6,33%/anno**, contango **84,9% del tempo**, slope positiva 97,4%. Ma implicito
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**+7,33%/anno** contro funding realizzato sulle finestre appaiate **+6,48%** -> premio incassabile
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**+0,85%/anno, IC95 [−1,00, +2,92] che CONTIENE LO ZERO** (ETH +2,55%). A 60-100 giorni (il bucket
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meno rumoroso) **+0,30% BTC / +1,70% ETH** contro **~1,4%/anno di costo d'esecuzione**.
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**Quindi i futures datati NON sono un quarto lato della domanda funding: sono lo stesso lato quotato
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diversamente**, e il filone funding resta chiuso su tre lati senza che ne esista un quarto.
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📌 **E questo filone NON e' CC01, misurato:** `implausible_sharpe` **False** — barre in perdita
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**49,9%**, maxDD 18,2% -> **la coda e' PRESENTE**. *Li' il rischio era fuori dal campione; qui e'
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dentro e l'edge semplicemente non c'e'.* Distinzione che il gate del 26/07 e' stato scritto per fare.
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- Cella scelta **in-sample-only**: Sharpe +0,13 / hold −2,44. Distribuzione dei 108 Sharpe: mediana
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**−5,19**. Con 7,4 anni e vol 4,9% la **SE del rendimento annuo e' 1,79pp: sotto ~3,6pp/anno nulla
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e' distinguibile da zero.** Null de-levering **REFUTED** (TP01 a k=0,05 fa DD 0,75% con Sharpe 1,31).
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- **Test decisivo del filone:** ritardo d'esecuzione 1h/2h/24h -> Sharpe 0,13/0,13/0,10 -> **non e'
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microstruttura da prezzo stantio; non c'e' edge da falsificare.**
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- ⚠️ **3ª volta in questa ondata che l'eseguibilita' NON e' il vincolo:** lotti minimi $10 BTC
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inverse / **$7,73 BTC USDC** / $1 ETH / $2,42 ETH USDC; servono 4,1x per gamba (~$148 di margine
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iniziale a $600).
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- ⚠️ **Limite dichiarato e NON appianato:** le due lenti sul premio (hold-to-expiry vs backtest
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rollato) **discordano nel SEGNO** restando entro ~1,5 SE l'una dall'altra e dallo zero. *Non si
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puo' stabilire il segno di una grandezza da ~1%/anno con 7 anni di dati a vol 5%* — ed e' proprio
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questo che rende il filone non deployabile.
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- **Riaprirebbe il filone:** il premio a 60-100 giorni **stabilmente sopra ~4%/anno** (2 SE sopra
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zero E sopra il costo), cioe' un regime in cui basis e funding **si scollano** (marzo 2020, giugno
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2022 — ma per giorni, non per trimestri).
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⚠️ **Tre errori propri catturati prima di pubblicare:** (a) il `volume` di
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`get_tradingview_chart_data` e' in **valuta base, non USD** -> la prima stesura sbagliava la
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liquidita' di ~5 ordini di grandezza; (b) il primo test d'ancora azzerava i *rendimenti* fuori
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dall'ora scelta = **un'altra strategia, non un'ancora**; (c) **un gate che stampa `None` va
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verificato prima di dichiararlo "non girato"** — stampava le chiavi sbagliate.
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✅ Disciplina di rete rispettata: <=2 req/s e **sospensione automatica nella finestra :25-:29** di
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`cron_chain` (verificato: si e' sospeso da solo per 264s).
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@@ -3,53 +3,57 @@
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CONTESTO. Il filone VRP-QUOTE-VERE di questa stessa ondata ha trovato che `collect_chain.py`
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interroga `{"currency": "BTC"|"ETH"}`, che su Deribit restituisce le sole opzioni INVERSE
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(regolate in BTC/ETH). Il conto e' in USDC. Esiste accanto una famiglia USDC-LINEARE con lotti
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~10x piu' piccoli, e su alcuni sottostanti (SOL, XRP, HYPE, AVAX) e' molto piu' popolata di
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BTC_USDC. Il progetto non l'ha mai misurata.
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molto piu' piccoli, e contando l'open interest sembra che su SOL/XRP/HYPE/AVAX sia molto piu'
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popolata di BTC_USDC. Il progetto non l'ha mai misurata.
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DOMANDA. Esiste su questa famiglia una struttura a RISCHIO DEFINITO (put credit spread, la stessa
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geometria di VRP01: vendi ~-0.28, compri ~-0.10) eseguibile con qualche centinaio di dollari,
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con spread e liquidita' che non se la mangino?
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geometria di VRP01: vendi ~-0.28, compri ~-0.10) eseguibile con qualche centinaio di dollari, con
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spread e liquidita' che non se la mangino?
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COSA MISURA, in ordine, e si FERMA appena un vincolo la uccide:
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1. i fatti del venue letti dall'API pubblica (min_trade_amount, tick_size, contract_size,
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costo in $ di UN lotto), e la LIQUIDITA' vera: spread relativo (ask-bid)/mid ai delta che
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servono davvero, non sull'ATM, + profondita' in cima al book;
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2. il collaterale: margine della gamba corta secondo la formula pubblicata dal venue, e
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max-loss della struttura (i due numeri differiscono per un fatto — se il venue netta le
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gambe — che l'API PUBBLICA NON dice: e' dichiarato come tale, non indovinato);
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3. quanta storia c'e' (risposta: nessuna) e quindi cosa si potrebbe al massimo concludere.
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IPOTESI DICHIARATA PRIMA DI MISURARE: che il vincolo binding fosse la TAGLIA DEL LOTTO (e' cosi'
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che il progetto ha sempre bocciato le opzioni: "BTC min 0.1 = $6.210/lotto -> FUORI a $3.000") e
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che le famiglie alt, con lotti da poche decine di dollari, la superassero. Sbagliata due volte:
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il lotto non e' il vincolo, e la classifica di liquidita' su cui poggia la domanda si ROVESCIA.
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COSA NON PUO' FARE, e va detto prima dei numeri: **non esiste un backtest possibile**. Il nostro
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collettore raccoglie solo le inverse BTC/ETH e l'archivio ereditato pure. Questo file misura le
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condizioni di UN ISTANTE. Il massimo verdetto ottenibile e' `LEAD` = "vale la pena raccogliere il
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dato", con il costo di raccolta stimato in chiamate/ora sul giro esistente.
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COSA MISURA, in ordine, fermandosi appena un vincolo la uccide:
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0. l'UNITA' dei contratti — due test empirici, perche' leggerla male sposta ogni cifra in
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dollari di un fattore 10-1000 (errore commesso nella prima stesura di questo file);
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1. i fatti del venue (min_trade_amount, tick_size, contract_size, $ di UN lotto);
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2. la liquidita' misurata in DUE modi che danno risposte opposte: open interest vs quote
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effettivamente presenti. E' il risultato principale del file;
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3. la struttura: delta REALIZZATI, credito eseguibile vs credito al mark, spread, fee, max-loss;
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4. il collaterale e quante strutture entrano in $635;
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5. quanto costerebbe raccogliere il dato (perche' il verdetto massimo qui e' LEAD).
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COSA NON PUO' FARE, detto prima dei numeri: **non esiste un backtest possibile**. Il nostro
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collettore raccoglie solo le inverse BTC/ETH e l'archivio ereditato pure: zero giorni di storia su
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queste famiglie. Questo file misura UN ISTANTE.
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VINCOLI DI PROGETTO CITATI, non aggirati:
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(a) "niente short-vol da modello in deploy" (19/06). Qui i prezzi sono VERI, non modellati —
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che e' un'altra cosa — ma la regola resta finche' non esiste un campione che contenga uno
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STRESS. Un istante di calma non e' un campione.
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(b) SOL e' escluso dall'universo DIREZIONALE per decisione dell'operatore del 22/08. Quella
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decisione riguarda TP01/SKH01 congelati come terza gamba di trend, e il suo stesso testo
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dichiara che un meccanismo diverso la riapre. Un put credit spread non e' direzionale nel
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senso di quella decisione. Ma il guardrail sul DATO vale lo stesso: nessun file nuovo in
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`data/raw/`, e i prezzi del sottostante qui vengono da `underlying_price` della catena,
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mai da `load_data`.
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(c) il gate IV-rank>0.30 e' l'unico alpha misurato di VRP01, e su questi sottostanti NON e'
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decisione riguarda TP01/SKH01 congelati come terza gamba di TREND, e il suo stesso testo
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dichiara che un meccanismo diverso la riapre; un put credit spread non e' direzionale in
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quel senso. Ma il guardrail sul DATO vale identico: nessun file nuovo in `data/raw/`, e i
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prezzi del sottostante qui vengono da `underlying_price` della catena, mai da `load_data`.
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(Nota: qui SOL non viene proposto — viene BOCCIATO, e sulla misura, non sulla decisione.)
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(c) il gate IV-rank>0.30 e' l'unico alpha misurato di VRP01 e su questi sottostanti NON e'
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calcolabile: non abbiamo un giorno di storia di vol implicita. Senza quel gate la struttura
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non e' VRP01, e' vendere vol a caso.
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CONVENZIONE DI UNITA' (la trappola di questo file): le opzioni INVERSE si quotano in CRIPTO per
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contratto, le USDC-LINEARI in USDC per unita' di sottostante. Confrontare i due premi senza
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convertire darebbe numeri sbagliati di un fattore ~10^4-10^5. Qui ogni importo in dollari passa
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per `prem_usd()`, e le colonne unit-free (spread relativo, costo/credito) sono le uniche
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direttamente confrontabili fra le due famiglie.
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CONVENZIONE DI UNITA' (la trappola di questo file, verificata al §0): le opzioni INVERSE si
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quotano in CRIPTO per contratto, le USDC-LINEARI in USDC per UNITA' DI SOTTOSTANTE; e
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`min_trade_amount` e' in unita' di sottostante, NON in contratti — quindi non va moltiplicato per
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`contract_size` (farlo gonfia XRP_USDC da $1.469 a $1.469.000 per lotto).
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RETE: sole letture pubbliche, nessun ordine, pacing a ~2 richieste/s, e il file SI RIFIUTA di
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RETE: sole letture pubbliche, nessun ordine, pacing ~2 richieste/s, e il file SI RIFIUTA di
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partire nella finestra :24-:29 (e' quando `cron_chain` usa lo stesso IP: il rate limit Deribit e'
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per-IP e il progetto ha gia' avuto un guasto per questo, 29/07).
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nice -n 19 timeout 900 uv run python scripts/research/r0822_alt_options.py
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nice -n 19 timeout 900 uv run python scripts/research/r0822_alt_options.py --cache # riusa
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nice -n 19 timeout 900 uv run python scripts/research/r0822_alt_options.py --cache
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"""
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from __future__ import annotations
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@@ -70,13 +74,15 @@ CACHE = Path("/tmp/claude-1001/-opt-docker-PythagorasGoal/"
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"b6cc75e7-14f8-4c32-bd07-ab8a0d2aaee6/scratchpad/altopt_cache.json")
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SHORT_DELTA, LONG_DELTA = -0.28, -0.10 # la geometria di VRP01, non ri-scelta qui
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DTE_LO, DTE_HI = 4.0, 45.0 # dal settimanale di VRP01 (4-10) fino a ~1.5 mesi
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OI_MIN = 100.0 # la stessa soglia di collect_chain.py
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DTE_LO, DTE_HI = 4.0, 45.0 # dal settimanale di VRP01 (4-10) a ~1.5 mesi
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OI_MIN = 100.0 # la soglia che usa collect_chain.py, qui sotto esame
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CAPITAL = 635.0 # il conto vero
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RISK_BUDGET = 0.20 # quota di conto a rischio, per la capacita'
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TAKER_CAP = 0.125 # cap fee opzioni Deribit: 12.5% del premio
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LINEAR = ("SOL_USDC", "XRP_USDC", "ETH_USDC", "HYPE_USDC", "AVAX_USDC", "BTC_USDC")
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LINEAR = ("ETH_USDC", "BTC_USDC", "SOL_USDC", "XRP_USDC", "HYPE_USDC", "AVAX_USDC")
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INVERSE = ("BTC", "ETH") # termine di paragone: il progetto le conosce
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FAMS = LINEAR + INVERSE
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# ---------------------------------------------------------------- rete (parca, sola lettura)
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@@ -132,11 +138,6 @@ def fetch_all(b: Budget) -> dict:
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{"currency": cur, "kind": "option", "expired": "false"}, b) or []
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out[f"summ_{cur}"] = get("get_book_summary_by_currency",
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{"currency": cur, "kind": "option"}, b) or []
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if not out["inst_USDC"]: # il venue potrebbe non accettare currency=USDC
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||||
out["inst_USDC"] = get("get_instruments",
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||||
{"currency": "any", "kind": "option", "expired": "false"}, b) or []
|
||||
out["summ_USDC"] = get("get_book_summary_by_currency",
|
||||
{"currency": "any", "kind": "option"}, b) or []
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return out
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||||
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||||
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||||
@@ -153,37 +154,40 @@ def put_delta(S: float, K: float, T: float, sig: float) -> float:
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# ---------------------------------------------------------------- unita'
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def is_inverse(fam: str) -> bool:
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||||
def is_inv(fam: str) -> bool:
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return fam in INVERSE
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|
||||
def prem_usd(price: float, r: dict) -> float:
|
||||
"""Premio in DOLLARI di `min_trade_amount` contratti quotati a `price`.
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||||
def usd(price: float | None, r: dict) -> float:
|
||||
"""Prezzo di UN LOTTO MINIMO, in dollari.
|
||||
|
||||
Lineare: il prezzo e' gia' in USDC per unita' di sottostante.
|
||||
Inverse: il prezzo e' in CRIPTO per contratto -> si moltiplica per il sottostante.
|
||||
Lineare: il prezzo e' gia' in USDC per unita' di sottostante -> x min_trade_amount.
|
||||
Inverse: il prezzo e' in CRIPTO per contratto -> x min_trade_amount x sottostante.
|
||||
`contract_size` NON entra: `min_trade_amount` e' gia' in unita' di sottostante (§0).
|
||||
"""
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||||
k = r["csize"] * r["minamt"]
|
||||
return price * k * (r["S"] if is_inverse(r["fam"]) else 1.0)
|
||||
if price is None:
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||||
return float("nan")
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||||
return price * r["minamt"] * (r["S"] if is_inv(r["fam"]) else 1.0)
|
||||
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||||
|
||||
def loss_usd(Ks: float, Kl: float, r: dict) -> float:
|
||||
"""Perdita massima strutturale in dollari, per `min_trade_amount` contratti.
|
||||
"""Perdita massima strutturale, per un lotto minimo.
|
||||
|
||||
Lineare: esatta, (Ks-Kl) x quantita'. Inverse: il payoff e' in cripta (max(0,K-S)/S), il
|
||||
peggiore e' a S=Kl e vale (Ks-Kl)/Kl cripto = (Ks-Kl) dollari a quel prezzo -> stessa
|
||||
formula, ma APPROSSIMATA (il valore in dollari della perdita dipende da dove finisce S).
|
||||
Lineare: esatta, (Ks-Kl) x quantita'. Inverse: il payoff e' in cripto (max(0,K-S)/S), il caso
|
||||
peggiore e' a S=Kl e vale (Ks-Kl)/Kl cripto = (Ks-Kl) dollari A QUEL PREZZO -> stessa formula,
|
||||
ma APPROSSIMATA (il valore in dollari dipende da dove finisce S). Dichiarata, non nascosta.
|
||||
"""
|
||||
return (Ks - Kl) * r["csize"] * r["minamt"]
|
||||
return (Ks - Kl) * r["minamt"]
|
||||
|
||||
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||||
# ---------------------------------------------------------------- margine (FONTE SECONDARIA)
|
||||
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||||
|
||||
def im_short_put_usd(S: float, K: float, mark_usd: float, qty: float) -> float:
|
||||
"""Initial margin di una short put, in USDC, secondo la formula PUBBLICATA da Deribit.
|
||||
def im_short_put(S: float, K: float, mark_lot: float, r: dict) -> float:
|
||||
"""Initial margin di una short put, in USDC, per UN LOTTO, formula PUBBLICATA da Deribit:
|
||||
IM = max(max(0.15 - OTM/S, 0.10), 0.075) x S + mark [per unita' di sottostante]
|
||||
|
||||
⚠️ FONTE SECONDARIA, dichiarata: l'API PUBBLICA non espone il margine. Il numero che decide
|
||||
⚠️ FONTE SECONDARIA, dichiarata: l'API PUBBLICA non espone il margine. E il numero che decide
|
||||
davvero — se Deribit NETTA le due gambe di uno spread in margine standard — non e' leggibile
|
||||
da qui: si conferma con `private/get_margins`, che richiede una chiave (lettura, ma non
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||||
pubblica) e quindi NON e' stato usato.
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||||
@@ -191,11 +195,10 @@ def im_short_put_usd(S: float, K: float, mark_usd: float, qty: float) -> float:
|
||||
if not (S > 0 and K > 0):
|
||||
return float("nan")
|
||||
otm = max(0.0, S - K) / S # una put e' OTM quando K < S
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||||
per_contratto = max(max(0.15 - otm, 0.10) * S, 0.075 * S) + max(0.0, mark_usd / max(qty, 1e-12))
|
||||
return per_contratto * qty
|
||||
return max(max(0.15 - otm, 0.10), 0.075) * S * r["minamt"] + max(0.0, mark_lot)
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||||
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||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------- costruzione della vista
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||||
# ---------------------------------------------------------------- vista
|
||||
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||||
def build(raw: dict) -> list[dict]:
|
||||
@@ -205,8 +208,7 @@ def build(raw: dict) -> list[dict]:
|
||||
inst[i["instrument_name"]] = i
|
||||
for s in raw.get(f"summ_{cur}") or []:
|
||||
summ[s["instrument_name"]] = s
|
||||
rows = []
|
||||
now_ms = datetime.now(UTC).timestamp() * 1000.0
|
||||
rows, now_ms = [], datetime.now(UTC).timestamp() * 1000.0
|
||||
for name, i in inst.items():
|
||||
s = summ.get(name)
|
||||
if s is None:
|
||||
@@ -217,21 +219,21 @@ def build(raw: dict) -> list[dict]:
|
||||
bid = float(bid) if bid else None # Deribit manda 0/None per "nessun lato"
|
||||
ask = float(ask) if ask else None
|
||||
iv, S = s.get("mark_iv"), s.get("underlying_price")
|
||||
K = float(i.get("strike") or 0)
|
||||
K, T = float(i.get("strike") or 0), max(dte, 0.0) / 365.25
|
||||
typ = "P" if i.get("option_type") == "put" else "C"
|
||||
T = max(dte, 0.0) / 365.25
|
||||
d = (put_delta(float(S), K, T, float(iv) / 100.0)
|
||||
if (S and iv and K and T > 0 and typ == "P") else float("nan"))
|
||||
rows.append(dict(
|
||||
name=name, fam=fam, typ=typ, K=K, dte=dte, S=float(S) if S else float("nan"),
|
||||
iv=float(iv) if iv else float("nan"), delta_bs=d,
|
||||
iv=float(iv) if iv else float("nan"),
|
||||
delta=(put_delta(float(S), K, T, float(iv) / 100.0)
|
||||
if (S and iv and K and T > 0 and typ == "P") else float("nan")),
|
||||
bid=bid, ask=ask, mid=((bid + ask) / 2 if (bid and ask) else None),
|
||||
mark=float(s.get("mark_price") or 0.0),
|
||||
oi=float(s.get("open_interest") or 0.0), vol=float(s.get("volume") or 0.0),
|
||||
tick=float(i.get("tick_size") or 0.0), steps=i.get("tick_size_steps") or [],
|
||||
minamt=float(i.get("min_trade_amount") or 0.0),
|
||||
vol_usd=float(s.get("volume_usd") or 0.0),
|
||||
tick=float(i.get("tick_size") or 0.0), minamt=float(i.get("min_trade_amount") or 0.0),
|
||||
csize=float(i.get("contract_size") or 0.0),
|
||||
taker=i.get("taker_commission"), settle=i.get("settlement_currency"),
|
||||
blockmin=float(i.get("block_trade_min_trade_amount") or 0.0),
|
||||
taker=float(i.get("taker_commission") or 0.0003), settle=i.get("settlement_currency"),
|
||||
))
|
||||
return rows
|
||||
|
||||
@@ -242,217 +244,310 @@ def rel_spread(r: dict) -> float:
|
||||
return (r["ask"] - r["bid"]) / r["mid"]
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------- 1. i fatti del venue
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||||
# ---------------------------------------------------------------- §0 le unita'
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||||
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||||
def unita(rows: list[dict], b: Budget, rete: bool) -> None:
|
||||
print("\n" + "=" * 104)
|
||||
print("0. L'UNITA' DEI CONTRATTI — due test empirici, prima di qualunque cifra in dollari")
|
||||
print("=" * 104)
|
||||
print(" Test 1 (dai dati gia' scaricati): `volume_usd / (volume x mark_price)`.")
|
||||
print(" = 1 se `volume` e' in UNITA' DI SOTTOSTANTE; = contract_size se e' in CONTRATTI;")
|
||||
print(" = prezzo del sottostante se il mark e' in cripto (inverse).")
|
||||
print(f"\n {'famiglia':<10} {'n oss':>6} {'vol_usd/(vol*mark)':>20} {'c_size':>8} "
|
||||
f"{'sottost.':>10} {'lettura':>26}")
|
||||
for f in FAMS:
|
||||
rr = [r for r in rows if r["fam"] == f and r["vol"] > 0 and r["mark"] > 0]
|
||||
if not rr:
|
||||
continue
|
||||
q = float(np.median([r["vol_usd"] / (r["vol"] * r["mark"]) for r in rr]))
|
||||
cs, S = rr[0]["csize"], float(np.nanmedian([r["S"] for r in rr]))
|
||||
if abs(q - 1.0) < 0.35:
|
||||
lettura = "unita' di sottostante"
|
||||
elif abs(q - cs) / max(cs, 1) < 0.35:
|
||||
lettura = "CONTRATTI"
|
||||
elif abs(q - S) / max(S, 1) < 0.35:
|
||||
lettura = "cripto/contratto (inverse)"
|
||||
else:
|
||||
lettura = "?? non concludente"
|
||||
print(f" {f:<10} {len(rr):>6} {q:>20.4f} {cs:>8g} {S:>10.2f} {lettura:>26}")
|
||||
|
||||
if not rete:
|
||||
print("\n Test 2 (size minima nel book): non girato (--cache non usa la rete).")
|
||||
return
|
||||
print("\n Test 2 (rete): la size MINIMA presente nel book. Se compare esattamente")
|
||||
print(" `min_trade_amount`, allora e' quello il lotto minimo IN UNITA' DI SOTTOSTANTE.")
|
||||
print(f"\n {'famiglia':<10} {'min_amt':>9} {'c_size':>8} {'min size vista':>15} "
|
||||
f"{'libri':>6} {'verdetto':>12}")
|
||||
for f in LINEAR:
|
||||
cand = sorted([r for r in rows if r["fam"] == f and (r["bid"] or r["ask"])],
|
||||
key=lambda r: -r["oi"])[:4]
|
||||
sizes, nb = [], 0
|
||||
for r in cand:
|
||||
ob = get("get_order_book", {"instrument_name": r["name"], "depth": 10}, b)
|
||||
if not ob:
|
||||
continue
|
||||
nb += 1
|
||||
for side in ("bids", "asks"):
|
||||
sizes += [float(l[1]) for l in (ob.get(side) or [])]
|
||||
if not sizes:
|
||||
continue
|
||||
mn, ma, cs = min(sizes), cand[0]["minamt"], cand[0]["csize"]
|
||||
v = "confermato" if abs(mn - ma) < 1e-9 else ("CONTRATTI" if abs(mn - ma * cs) < 1e-9
|
||||
else "non concl.")
|
||||
print(f" {f:<10} {ma:>9g} {cs:>8g} {mn:>15g} {nb:>6} {v:>12}")
|
||||
print("\n ⚠️ Errore commesso e corretto in sessione: la prima stesura moltiplicava")
|
||||
print(" min_trade_amount x contract_size, e dava XRP_USDC a $1.468.900 di nozionale per")
|
||||
print(" lotto. Un numero assurdo e' un test: nessun venue retail quota un minimo da $1,5M.")
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------- §1 fatti del venue
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||||
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||||
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||||
def famiglie(rows: list[dict]) -> dict:
|
||||
print("\n" + "=" * 104)
|
||||
print("1a. I FATTI DEL VENUE — public/get_instruments + get_book_summary_by_currency")
|
||||
print("1. I FATTI DEL VENUE — public/get_instruments + get_book_summary_by_currency")
|
||||
print("=" * 104)
|
||||
print(f"{'famiglia':<10} {'strum':>6} {'OI>=100':>8} {'min_amt':>9} {'c_size':>7} "
|
||||
f"{'tick':>9} {'sottost.$':>11} {'$/lotto':>10} {'taker':>8} {'settle':>7}")
|
||||
print(f"{'famiglia':<10} {'strum':>6} {'min_amt':>9} {'c_size':>7} {'tick':>9} "
|
||||
f"{'sottost.$':>11} {'$/lotto':>9} {'taker':>7} {'settle':>7}")
|
||||
tab = {}
|
||||
for f in sorted({r["fam"] for r in rows}):
|
||||
for f in FAMS:
|
||||
sub = [r for r in rows if r["fam"] == f]
|
||||
liq = [r for r in sub if r["oi"] >= OI_MIN]
|
||||
if not sub:
|
||||
continue
|
||||
S = float(np.nanmedian([r["S"] for r in sub]))
|
||||
mins = {r["minamt"] for r in sub}
|
||||
cs = {r["csize"] for r in sub}
|
||||
a = sub[0]
|
||||
lot = a["minamt"] * a["csize"] * S
|
||||
tab[f] = dict(n=len(sub), nliq=len(liq), minamt=a["minamt"], csize=a["csize"],
|
||||
tick=a["tick"], S=S, lot=lot, taker=a["taker"])
|
||||
if f in LINEAR or f in INVERSE:
|
||||
avv = "" if (len(mins) == 1 and len(cs) == 1) else " <- min/c_size NON uniformi"
|
||||
print(f"{f:<10} {len(sub):>6} {len(liq):>8} {a['minamt']:>9.4g} {a['csize']:>7.4g} "
|
||||
f"{a['tick']:>9.5g} {S:>11.2f} {lot:>10.2f} {str(a['taker']):>8} "
|
||||
f"{str(a['settle']):>7}{avv}")
|
||||
print("\n `$/lotto` = min_trade_amount x contract_size x sottostante = il NOZIONALE di un")
|
||||
print(" lotto (NON il premio, che e' molto minore). E' la granularita' minima imposta dal venue.")
|
||||
tab[f] = dict(n=len(sub), minamt=a["minamt"], csize=a["csize"], tick=a["tick"], S=S,
|
||||
lot=a["minamt"] * S, taker=a["taker"],
|
||||
nliq=sum(1 for r in sub if r["oi"] >= OI_MIN))
|
||||
print(f"{f:<10} {len(sub):>6} {a['minamt']:>9.4g} {a['csize']:>7.4g} {a['tick']:>9.5g} "
|
||||
f"{S:>11.2f} {tab[f]['lot']:>9.2f} {a['taker']:>7.4g} {str(a['settle']):>7}")
|
||||
print("\n `$/lotto` = min_trade_amount x sottostante = il NOZIONALE di un lotto (NON il premio,")
|
||||
print(" che e' molto minore). E' la granularita' minima imposta dal venue.")
|
||||
print(" `taker` per le opzioni Deribit e' una frazione del SOTTOSTANTE con cap al 12.5% del")
|
||||
print(" premio: su un'ala molto OTM morde il CAP, non la percentuale.")
|
||||
print(" premio: sull'ala molto OTM morde il CAP, non la percentuale.")
|
||||
print(" 📌 Il lotto minimo NON e' il vincolo: da $242 (ETH_USDC) a $1.469 (XRP_USDC), contro")
|
||||
print(" i $7.738 di BTC inverse su cui il progetto aveva costruito il muro delle opzioni.")
|
||||
return tab
|
||||
|
||||
|
||||
def replica(tab: dict) -> None:
|
||||
print("\n" + "-" * 104)
|
||||
print("1b. CONTROLLO POSITIVO — riproduco i conteggi dichiarati dal coordinatore (22/08)?")
|
||||
print("-" * 104)
|
||||
atteso = {"BTC": (1038, 415), "ETH": (932, 548), "BTC_USDC": (686, 5), "ETH_USDC": (660, 119),
|
||||
"SOL_USDC": (574, 341), "XRP_USDC": (522, 250), "HYPE_USDC": (396, 172),
|
||||
"AVAX_USDC": (294, 146), "TRX_USDC": (310, 115)}
|
||||
print(f"{'famiglia':<10} {'strum att':>10} {'strum oggi':>11} {'liq att':>8} {'liq oggi':>9}")
|
||||
for f, (n_a, l_a) in atteso.items():
|
||||
t = tab.get(f)
|
||||
if t is None:
|
||||
print(f"{f:<10} {n_a:>10} {'ASSENTE':>11} {l_a:>8} {'-':>9}")
|
||||
else:
|
||||
print(f"{f:<10} {n_a:>10} {t['n']:>11} {l_a:>8} {t['nliq']:>9}")
|
||||
print(" La catena si muove di ora in ora (scadenze che nascono, OI che cambia): scarti di")
|
||||
print(" poche unita' sono la misura, non un disaccordo. Uno scarto GRANDE sarebbe un problema.")
|
||||
# ---------------------------------------------------------------- §2 liquidita', due modi
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------- 2. liquidita' ai delta utili
|
||||
def liquidita(rows: list[dict], tab: dict) -> None:
|
||||
print("\n" + "=" * 104)
|
||||
print("2. LA LIQUIDITA', MISURATA IN DUE MODI CHE DANNO RISPOSTE OPPOSTE")
|
||||
print("=" * 104)
|
||||
print(" A) open interest >= 100 = quante POSIZIONI sono aperte (il filtro che usa")
|
||||
print(" `collect_chain.py`, ereditato da bite, e la misura su cui poggia la domanda).")
|
||||
print(" B) quote a DUE LATI presenti adesso = quanti strumenti sono NEGOZIABILI a un prezzo")
|
||||
print(" noto. Sui soli put nella finestra 4-45 giorni, cioe' dove vive la struttura.")
|
||||
print(f"\n{'famiglia':<10} {'A: OI>=100':>11} {'rango A':>8} {'put 4-45g':>10} "
|
||||
f"{'B: 2 lati':>10} {'% quotati':>10} {'rango B':>8}")
|
||||
stat = {}
|
||||
for f in FAMS:
|
||||
puts = [r for r in rows if r["fam"] == f and r["typ"] == "P" and DTE_LO <= r["dte"] <= DTE_HI]
|
||||
two = [r for r in puts if r["bid"] is not None and r["ask"] is not None]
|
||||
stat[f] = dict(oi=tab[f]["nliq"], puts=len(puts), two=len(two),
|
||||
pct=(len(two) / len(puts) if puts else float("nan")))
|
||||
rA = {f: i + 1 for i, f in enumerate(sorted(stat, key=lambda x: -stat[x]["oi"]))}
|
||||
rB = {f: i + 1 for i, f in enumerate(sorted(stat, key=lambda x: -stat[x]["pct"]))}
|
||||
for f in sorted(FAMS, key=lambda x: -stat[x]["oi"]):
|
||||
s = stat[f]
|
||||
print(f"{f:<10} {s['oi']:>11} {rA[f]:>8} {s['puts']:>10} {s['two']:>10} "
|
||||
f"{s['pct']:>9.0%} {rB[f]:>8}")
|
||||
print("\n 📌 LA CLASSIFICA SI ROVESCIA. SOL_USDC e' 1° per open interest e ULTIMO per quote")
|
||||
print(" presenti; BTC_USDC, dichiarato 'praticamente morto' (5 strumenti con OI>=100), ha")
|
||||
print(" quasi tutti i put quotati a due lati. L'open interest misura posizioni ACCUMULATE,")
|
||||
print(" non la possibilita' di negoziare ADESSO — e sull'universo lineare le due cose non")
|
||||
print(" hanno quasi nulla a che vedere.")
|
||||
print(" ⚠️ Ricaduta sul codice di produzione: `collect_chain.py` prefiltra a OI>=100. Sulle")
|
||||
print(" inverse non fa danno (sono quotate comunque), ma NON e' un filtro di liquidita' e il")
|
||||
print(" suo nome lo lascia credere. 4ª occorrenza di 'una riga presente non e' un dato")
|
||||
print(" presente' — qui in versione: 'una posizione aperta non e' un prezzo negoziabile'.")
|
||||
|
||||
|
||||
def gambe(rows: list[dict], fam: str) -> list[dict]:
|
||||
# ---------------------------------------------------------------- §3 la struttura
|
||||
|
||||
|
||||
def scegli(rows: list[dict], fam: str, eseguibile: bool) -> list[dict]:
|
||||
"""Per ogni scadenza: la put piu' vicina a -0.28 (corta) e a -0.10 (lunga).
|
||||
|
||||
`eseguibile=False` -> fra TUTTI gli strike (la struttura che si vorrebbe).
|
||||
`eseguibile=True` -> solo fra gli strike che hanno il LATO che serve: per APRIRE bisogna
|
||||
vendere la corta al BID e comprare l'ala all'ASK. E' una restrizione
|
||||
asimmetrica, ed e' quella giusta: un book a un lato solo non e' un
|
||||
book vuoto, e' un book che serve solo una direzione.
|
||||
"""
|
||||
puts = [r for r in rows if r["fam"] == fam and r["typ"] == "P"
|
||||
and DTE_LO <= r["dte"] <= DTE_HI and np.isfinite(r["delta_bs"])]
|
||||
and DTE_LO <= r["dte"] <= DTE_HI and np.isfinite(r["delta"])]
|
||||
out = []
|
||||
for e in sorted({round(r["dte"], 4) for r in puts}):
|
||||
g = [r for r in puts if round(r["dte"], 4) == e]
|
||||
s = min(g, key=lambda r: abs(r["delta_bs"] - SHORT_DELTA))
|
||||
lo = min(g, key=lambda r: abs(r["delta_bs"] - LONG_DELTA))
|
||||
gs = [r for r in g if r["bid"] is not None] if eseguibile else g
|
||||
gl = [r for r in g if r["ask"] is not None] if eseguibile else g
|
||||
if not gs or not gl:
|
||||
continue
|
||||
s = min(gs, key=lambda r: abs(r["delta"] - SHORT_DELTA))
|
||||
lo = min(gl, key=lambda r: abs(r["delta"] - LONG_DELTA))
|
||||
if s["K"] > lo["K"]:
|
||||
out.append({"dte": e, "short": s, "long": lo, "n_strike": len(g)})
|
||||
out.append({"dte": e, "short": s, "long": lo, "n": len(g)})
|
||||
return out
|
||||
|
||||
|
||||
def liquidita(rows: list[dict]) -> dict:
|
||||
def fee_lotto(r: dict) -> float:
|
||||
"""Fee taker di UNA gamba, un lotto: min(0.03% del nozionale, 12.5% del premio)."""
|
||||
return min(r["taker"] * r["S"] * r["minamt"], TAKER_CAP * usd(r["mark"], r))
|
||||
|
||||
|
||||
def struttura(rows: list[dict]) -> dict:
|
||||
print("\n" + "=" * 104)
|
||||
print(f"2. LA LIQUIDITA' AI DELTA CHE SERVONO ({SHORT_DELTA} corta / {LONG_DELTA} lunga),")
|
||||
print(f" NON sull'ATM. Finestra {DTE_LO:.0f}-{DTE_HI:.0f} giorni. Delta = BS su mark_iv, r=0.")
|
||||
print(f"3. LA STRUTTURA — put credit spread {SHORT_DELTA}/{LONG_DELTA}, finestra "
|
||||
f"{DTE_LO:.0f}-{DTE_HI:.0f} giorni, per UN LOTTO MINIMO")
|
||||
print("=" * 104)
|
||||
print(f"{'famiglia':<10} {'scad':>5} {'2lati':>6} {'d corta':>8} {'d lunga':>8} "
|
||||
f"{'spr% corta':>11} {'spr% lunga':>11} {'credito$':>9} {'costo/cred':>11} "
|
||||
print(" `f_venue` = (bid_corta - ask_ala) / (mark_corta - mark_ala) = quanta parte del")
|
||||
print(" credito che il venue stesso considera equo resta dopo aver attraversato lo spread.")
|
||||
print(" E' il gemello del `f` misurato dal progetto il 30/07 (0,73 = errore del MODELLO):")
|
||||
print(" qui il modello non c'entra, il riferimento e' il mark del venue.")
|
||||
print(f"\n{'famiglia':<10} {'scad':>4} {'d corta':>8} {'d ala':>7} {'spr% corta':>11} "
|
||||
f"{'spr% ala':>9} {'cred mark$':>11} {'cred eseg$':>11} {'f_venue':>8} "
|
||||
f"{'fee/cred':>9} {'maxloss$':>9}")
|
||||
res = {}
|
||||
for fam in list(LINEAR) + list(INVERSE):
|
||||
gg = gambe(rows, fam)
|
||||
for f in FAMS:
|
||||
gg = scegli(rows, f, eseguibile=True)
|
||||
if not gg:
|
||||
print(f"{fam:<10} {'0':>5} nessuna scadenza utilizzabile nella finestra")
|
||||
print(f"{f:<10} {'0':>4} nessuna scadenza con corta-bid E ala-ask presenti")
|
||||
continue
|
||||
ss, ll, ds, dl, cred, cost, fee, ml = [], [], [], [], [], [], [], []
|
||||
due = neg = 0
|
||||
acc = {k: [] for k in ("ds", "dl", "ss", "sl", "cm", "ce", "fee", "ml")}
|
||||
for g in gg:
|
||||
s, lo = g["short"], g["long"]
|
||||
rs, rl = rel_spread(s), rel_spread(lo)
|
||||
if not (np.isfinite(rs) and np.isfinite(rl)):
|
||||
cm = usd(s["mark"], s) - usd(lo["mark"], lo)
|
||||
ce = usd(s["bid"], s) - usd(lo["ask"], lo)
|
||||
if cm <= 0:
|
||||
continue
|
||||
due += 1
|
||||
c_mid = prem_usd(s["mid"], s) - prem_usd(lo["mid"], lo)
|
||||
c_exe = prem_usd(s["bid"], s) - prem_usd(lo["ask"], lo)
|
||||
if c_mid <= 0:
|
||||
neg += 1
|
||||
acc["ds"].append(s["delta"]); acc["dl"].append(lo["delta"])
|
||||
acc["ss"].append(rel_spread(s)); acc["sl"].append(rel_spread(lo))
|
||||
acc["cm"].append(cm); acc["ce"].append(ce)
|
||||
acc["fee"].append(2.0 * (fee_lotto(s) + fee_lotto(lo)) / cm)
|
||||
acc["ml"].append(loss_usd(s["K"], lo["K"], s) - ce)
|
||||
if not acc["cm"]:
|
||||
print(f"{f:<10} {len(gg):>4} nessuna struttura con credito positivo al mark")
|
||||
continue
|
||||
# fee taker Deribit: min(0.03% del sottostante, 12.5% del premio) per gamba, x2 gambe,
|
||||
# x2 (apertura + chiusura/esercizio). Conservativo ma e' il listino.
|
||||
def _fee(r: dict) -> float:
|
||||
notion = r["S"] * r["csize"] * r["minamt"]
|
||||
return min(float(r["taker"] or 0.0003) * notion, TAKER_CAP * prem_usd(r["mid"], r))
|
||||
ss.append(rs); ll.append(rl)
|
||||
ds.append(s["delta_bs"]); dl.append(lo["delta_bs"])
|
||||
cred.append(c_mid)
|
||||
cost.append((c_mid - c_exe) / c_mid)
|
||||
fee.append(2.0 * (_fee(s) + _fee(lo)) / c_mid)
|
||||
ml.append(loss_usd(s["K"], lo["K"], s) - c_exe)
|
||||
if not cred:
|
||||
print(f"{fam:<10} {len(gg):>5} {due:>6} nessuna struttura con credito positivo a mid "
|
||||
f"({neg} a credito<=0)")
|
||||
m = {k: float(np.nanmedian(v)) if v else float("nan") for k, v in acc.items()}
|
||||
m["fv"] = float(np.median([e / c for e, c in zip(acc["ce"], acc["cm"])]))
|
||||
m["n"] = len(acc["cm"])
|
||||
res[f] = m
|
||||
print(f"{f:<10} {m['n']:>4} {m['ds']:>8.3f} {m['dl']:>7.3f} {m['ss']*100:>10.1f}% "
|
||||
f"{m['sl']*100:>8.1f}% {m['cm']:>11.2f} {m['ce']:>11.2f} {m['fv']:>8.3f} "
|
||||
f"{m['fee']*100:>8.1f}% {m['ml']:>9.2f}")
|
||||
print("\n ⚠️ `spr%` puo' essere NaN quando la gamba ha un lato solo: e' negoziabile per")
|
||||
print(" aprire (il lato che serve c'e') ma non ha un mid, quindi non ha uno spread definito.")
|
||||
print(" `fee/cred` = 2 gambe x (apertura + chiusura) col cap 12.5%. VRP01 tiene FINO A")
|
||||
print(" SCADENZA (nessuna gestione infra-settimana, il profit-take e' REFUTED il 30/07),")
|
||||
print(" quindi il costo realistico e' ~la META' di questa colonna + la delivery fee.")
|
||||
|
||||
print(f"\n --- controllo: gli STESSI strike scelti fra TUTTI gli strike (non solo quotati) ---")
|
||||
print(f" {'famiglia':<10} {'ideale d corta':>15} {'eseg. d corta':>14} {'ideale d ala':>13} "
|
||||
f"{'eseg. d ala':>12} {'scad ideali':>12} {'scad eseg.':>11}")
|
||||
for f in FAMS:
|
||||
gi, ge = scegli(rows, f, False), scegli(rows, f, True)
|
||||
if not gi:
|
||||
continue
|
||||
r = dict(n=len(gg), due=due, neg=neg, s=float(np.median(ss)), l=float(np.median(ll)),
|
||||
ds=float(np.median(ds)), dl=float(np.median(dl)), cred=float(np.median(cred)),
|
||||
cost=float(np.median(cost)), fee=float(np.median(fee)), ml=float(np.median(ml)))
|
||||
res[fam] = r
|
||||
print(f"{fam:<10} {r['n']:>5} {due:>6} {r['ds']:>8.3f} {r['dl']:>8.3f} "
|
||||
f"{r['s']*100:>10.1f}% {r['l']*100:>10.1f}% {r['cred']:>9.2f} "
|
||||
f"{r['cost']*100:>10.1f}% {r['fee']*100:>8.1f}% {r['ml']:>9.2f}")
|
||||
print("\n `2lati` = strutture in cui ENTRAMBE le gambe hanno bid E ask. Una riga presente non")
|
||||
print(" e' un dato presente: una gamba con un solo lato non e' negoziabile a un prezzo noto.")
|
||||
print(" `d corta`/`d lunga` = delta REALIZZATI (non i target): se la griglia degli strike e'")
|
||||
print(" grossolana la struttura che compreresti non e' quella che hai chiesto.")
|
||||
print(" `costo/cred` = quanto dell'incasso a mid resta sul tavolo attraversando lo spread su")
|
||||
print(" ENTRAMBE le gambe. Riferimento del progetto su BTC/ETH inverse: ~10% del credito.")
|
||||
print(" `fee/cred` = listino taker Deribit, 2 gambe x apertura+chiusura, col cap 12.5%.")
|
||||
print(" `credito$` e `maxloss$` sono per UN LOTTO MINIMO.")
|
||||
di = float(np.median([g["short"]["delta"] for g in gi]))
|
||||
li = float(np.median([g["long"]["delta"] for g in gi]))
|
||||
de = float(np.median([g["short"]["delta"] for g in ge])) if ge else float("nan")
|
||||
le = float(np.median([g["long"]["delta"] for g in ge])) if ge else float("nan")
|
||||
print(f" {f:<10} {di:>15.3f} {de:>14.3f} {li:>13.3f} {le:>12.3f} "
|
||||
f"{len(gi):>12} {len(ge):>11}")
|
||||
print(" Se la colonna `eseg.` si allontana dal target -0.28/-0.10, la struttura che si")
|
||||
print(" comprerebbe NON e' quella richiesta: la griglia degli strike quotati la deforma.")
|
||||
return res
|
||||
|
||||
|
||||
def profondita(rows: list[dict], fams: list[str], b: Budget) -> None:
|
||||
print("\n" + "=" * 104)
|
||||
print("2b. PROFONDITA' IN CIMA AL BOOK (public/get_order_book depth=5), sulle gambe scelte")
|
||||
print("3b. PROFONDITA' IN CIMA AL BOOK (public/get_order_book depth=5) sulle gambe scelte")
|
||||
print("=" * 104)
|
||||
print(f"{'famiglia':<10} {'gamba':<6} {'n':>3} {'lotti al best':>14} {'$ premio al best':>17} "
|
||||
f"{'ask/tick lunga':>15} {'max|delta venue-BS|':>21}")
|
||||
for fam in fams:
|
||||
gg = gambe(rows, fam)[:4] # max 4 scadenze/famiglia: budget di rete
|
||||
for lato, key in (("corta", "short"), ("lunga", "long")):
|
||||
lots, prem, dd, tk = [], [], [], []
|
||||
f"{'prezzo/tick':>12} {'max|d venue-BS|':>17}")
|
||||
for f in fams:
|
||||
gg = scegli(rows, f, eseguibile=True)[:4] # max 4 scadenze: budget di rete
|
||||
for lato, key, side in (("corta", "short", "bids"), ("ala", "long", "asks")):
|
||||
lots, prem, tk, dd = [], [], [], []
|
||||
for g in gg:
|
||||
r = g[key]
|
||||
ob = get("get_order_book", {"instrument_name": r["name"], "depth": 5}, b)
|
||||
if not ob:
|
||||
if not ob or not (ob.get(side) or []):
|
||||
continue
|
||||
side = ob.get("bids") if key == "short" else ob.get("asks")
|
||||
if not side:
|
||||
continue
|
||||
px, sz = float(side[0][0]), float(side[0][1])
|
||||
px, sz = float(ob[side][0][0]), float(ob[side][0][1])
|
||||
lots.append(sz / r["minamt"] if r["minamt"] else float("nan"))
|
||||
prem.append(prem_usd(px, r) * (sz / max(r["minamt"], 1e-12)))
|
||||
prem.append(usd(px, r) * (sz / max(r["minamt"], 1e-12)))
|
||||
if r["tick"]:
|
||||
tk.append(px / r["tick"])
|
||||
gv = (ob.get("greeks") or {}).get("delta")
|
||||
if gv is not None and np.isfinite(r["delta_bs"]):
|
||||
dd.append(abs(float(gv) - r["delta_bs"]))
|
||||
if gv is not None and np.isfinite(r["delta"]):
|
||||
dd.append(abs(float(gv) - r["delta"]))
|
||||
if not lots:
|
||||
print(f"{fam:<10} {lato:<6} {'0':>3} book vuoto su tutte le scadenze provate")
|
||||
print(f"{f:<10} {lato:<6} {'0':>3} book vuoto sul lato che serve")
|
||||
continue
|
||||
print(f"{fam:<10} {lato:<6} {len(lots):>3} {np.median(lots):>14.1f} "
|
||||
f"{np.median(prem):>17.2f} "
|
||||
f"{(np.median(tk) if tk else float('nan')):>15.1f} "
|
||||
f"{(max(dd) if dd else float('nan')):>21.4f}")
|
||||
print(f"{f:<10} {lato:<6} {len(lots):>3} {np.median(lots):>14.1f} "
|
||||
f"{np.median(prem):>17.2f} {(np.median(tk) if tk else float('nan')):>12.1f} "
|
||||
f"{(max(dd) if dd else float('nan')):>17.4f}")
|
||||
print("\n `lotti al best` = size in cima al book / lotto minimo: quante strutture minime")
|
||||
print(" entrano senza muovere il prezzo. `ask/tick` sulla gamba LUNGA e' il controllo")
|
||||
print(" d'artefatto del 30/07: un'ala a 1-2 tick e' un prezzo di griglia, non un prezzo.")
|
||||
print(" `max|delta venue-BS|` valida il MIO calcolo del delta contro le greche del venue: se")
|
||||
print(" non e' piccolo, tutta la selezione degli strike qui sopra e' sbagliata.")
|
||||
print(" entrano senza muovere il prezzo. `prezzo/tick` e' il controllo d'artefatto del")
|
||||
print(" 30/07: un prezzo a 1-2 tick e' una griglia, non un prezzo.")
|
||||
print(" `max|d venue-BS|` valida il MIO delta contro le greche del venue: se non e' piccolo,")
|
||||
print(" tutta la selezione degli strike qui sopra e' sbagliata.")
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------- 3. collaterale
|
||||
# ---------------------------------------------------------------- §4 collaterale e capacita'
|
||||
|
||||
|
||||
def collaterale(rows: list[dict], res: dict) -> None:
|
||||
print("\n" + "=" * 104)
|
||||
print("3. IL COLLATERALE — quanto conto serve per UNA struttura minima (conto reale $635)")
|
||||
print(f"4. COLLATERALE E CAPACITA' — conto reale ${CAPITAL:.0f}")
|
||||
print("=" * 104)
|
||||
print(f"{'famiglia':<10} {'IM corta+ala $':>15} {'max-loss $':>11} {'IM/conto':>9} "
|
||||
f"{'strutture @635 (IM)':>20} {'(max-loss)':>12}")
|
||||
for fam in res:
|
||||
gg = gambe(rows, fam)
|
||||
ims, mls = [], []
|
||||
print(f"{'famiglia':<10} {'IM corta+ala$':>14} {'max-loss$':>10} {'n @IM':>7} "
|
||||
f"{'n @maxloss':>11} {'n a budget 20%':>15} {'credito lordo$':>15}")
|
||||
for f, m in res.items():
|
||||
gg = scegli(rows, f, eseguibile=True)
|
||||
ims = []
|
||||
for g in gg:
|
||||
s, lo = g["short"], g["long"]
|
||||
if s["mid"] is None or lo["ask"] is None:
|
||||
if lo["ask"] is None:
|
||||
continue
|
||||
qty = s["csize"] * s["minamt"]
|
||||
im = im_short_put_usd(s["S"], s["K"], prem_usd(s["mark"], s), qty)
|
||||
ims.append(im + prem_usd(lo["ask"], lo)) # l'ala si PAGA: e' cassa, non margine
|
||||
mls.append(loss_usd(s["K"], lo["K"], s))
|
||||
ims.append(im_short_put(s["S"], s["K"], usd(s["mark"], s), s) + usd(lo["ask"], lo))
|
||||
if not ims:
|
||||
continue
|
||||
im, ml = float(np.median(ims)), float(np.median(mls))
|
||||
print(f"{fam:<10} {im:>15.2f} {ml:>11.2f} {im/CAPITAL:>8.1%} "
|
||||
f"{CAPITAL/im:>20.1f} {CAPITAL/ml:>12.1f}")
|
||||
im, ml = float(np.median(ims)), m["ml"]
|
||||
n_budget = math.floor(RISK_BUDGET * CAPITAL / ml) if ml > 0 else 0
|
||||
print(f"{f:<10} {im:>14.2f} {ml:>10.2f} {CAPITAL/im:>7.1f} {CAPITAL/ml:>11.1f} "
|
||||
f"{n_budget:>15} {n_budget*m['ce']:>15.2f}")
|
||||
print("\n `IM corta+ala` = margine iniziale della sola put venduta (formula PUBBLICATA dal")
|
||||
print(" venue, FONTE SECONDARIA) + il premio dell'ala, che si paga in contanti. E' il")
|
||||
print(" fabbisogno se il venue NON netta le gambe.")
|
||||
print(" `max-loss` = perdita massima strutturale = il fabbisogno se il venue LE NETTA.")
|
||||
print(" ⚠️ La differenza fra i due numeri e' l'unica cosa importante di questa tabella e NON")
|
||||
print(" E' LEGGIBILE dall'API pubblica: si chiude con `private/get_margins` (lettura, ma")
|
||||
print(" autenticata -> fuori dal perimetro dichiarato di questo file).")
|
||||
print(" venue, FONTE SECONDARIA) + il premio dell'ala, che si paga in contanti = il")
|
||||
print(" fabbisogno se il venue NON netta le gambe. `max-loss` = il fabbisogno se LE NETTA.")
|
||||
print(" ⚠️ Quale dei due valga NON e' leggibile dall'API pubblica: si chiude con")
|
||||
print(" `private/get_margins` (lettura autenticata, fuori dal perimetro di questo file).")
|
||||
print(" Ma la conclusione NON dipende da quale sia: il collaterale non e' il vincolo in")
|
||||
print(" nessuna delle due letture.")
|
||||
print(f" `n a budget 20%` = strutture che stanno in {RISK_BUDGET:.0%} del conto a max-loss;")
|
||||
print(" `credito lordo` = il loro credito ESEGUIBILE sommato, per un ciclo. E' un incasso")
|
||||
print(" LORDO PRIMA DI QUALUNQUE PERDITA, non un rendimento atteso: la struttura perde fino")
|
||||
print(" a ~7x il credito quando va male (misura del progetto sul canonico BTC/ETH).")
|
||||
|
||||
|
||||
def costo_raccolta(tab: dict) -> None:
|
||||
def costo_raccolta(rows: list[dict], tab: dict) -> None:
|
||||
print("\n" + "=" * 104)
|
||||
print("4. COSTO DI RACCOLTA — cosa costerebbe aggiungere una famiglia al giro esistente")
|
||||
print("5. COSTO DI RACCOLTA — cosa costerebbe aggiungere una famiglia al giro esistente")
|
||||
print("=" * 104)
|
||||
print(" `collect_chain.py` oggi: ~650 chiamate in ~160s a 4 rps (BTC+ETH inverse), al :25.")
|
||||
print(f"{'famiglia':<10} {'chiamate/giro':>14} {'+s a 4 rps':>11} {'+% sul giro':>12}")
|
||||
print(f"{'famiglia':<10} {'a OI>=100':>10} {'a 2-lati':>9} {'+s a 4rps (2-lati)':>19} "
|
||||
f"{'+% sul giro':>12}")
|
||||
for f in LINEAR:
|
||||
t = tab.get(f)
|
||||
if t:
|
||||
n = t["nliq"] + 2 # + get_instruments + get_book_summary
|
||||
print(f"{f:<10} {n:>14.0f} {n/4.0:>11.1f} {n/650*100:>11.0f}%")
|
||||
sub = [r for r in rows if r["fam"] == f]
|
||||
two = sum(1 for r in sub if r["bid"] is not None and r["ask"] is not None)
|
||||
print(f"{f:<10} {tab[f]['nliq']:>10} {two:>9} {(two+2)/4.0:>19.1f} "
|
||||
f"{(two+2)/650*100:>11.0f}%")
|
||||
print("\n ⚠️ Il vincolo non e' la CPU ma il rate limit Deribit PER-IP, gia' costato un guasto")
|
||||
print(" il 29/07 (fallback silenzioso del feed 5m di SKH01). Ogni famiglia aggiunta allunga")
|
||||
print(" la finestra in cui il giro occupa l'IP.")
|
||||
@@ -471,7 +566,7 @@ def main() -> int:
|
||||
print("=" * 104)
|
||||
print("Sola lettura pubblica, nessun ordine. UNO SNAPSHOT: qui non esiste un backtest.")
|
||||
|
||||
b = Budget()
|
||||
b, rete = Budget(), not a.cache
|
||||
if a.cache and CACHE.exists():
|
||||
raw = json.loads(CACHE.read_text())
|
||||
print(f"\n[cache] {CACHE}")
|
||||
@@ -481,8 +576,7 @@ def main() -> int:
|
||||
raw = fetch_all(b)
|
||||
CACHE.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
CACHE.write_text(json.dumps(raw))
|
||||
print(f"\n[rete] {b.calls} chiamate, {b.err} errori, {b.r429} risposte 429, "
|
||||
f"{time.time()-t0:.0f}s")
|
||||
print(f"\n[rete] {b.calls} chiamate, {b.err} errori, {b.r429} 429, {time.time()-t0:.0f}s")
|
||||
|
||||
rows = build(raw)
|
||||
print(f"[dato] {len(rows)} strumenti con specifiche E quote — snapshot "
|
||||
@@ -491,38 +585,38 @@ def main() -> int:
|
||||
print("NESSUN DATO: il venue non ha risposto. Verdetto: non misurabile.")
|
||||
return 1
|
||||
|
||||
unita(rows, b, rete)
|
||||
tab = famiglie(rows)
|
||||
replica(tab)
|
||||
res = liquidita(rows)
|
||||
liquidita(rows, tab)
|
||||
res = struttura(rows)
|
||||
|
||||
vive = [f for f in res if res[f]["due"] >= 2]
|
||||
if a.cache:
|
||||
print("\n2b. PROFONDITA': non girata (--cache non usa la rete).")
|
||||
elif not vive:
|
||||
print("\n2b. PROFONDITA': non girata — nessuna famiglia con >=2 strutture a due lati.")
|
||||
else:
|
||||
vive = [f for f in res if res[f]["n"] >= 2]
|
||||
if rete and vive:
|
||||
guardia_finestra()
|
||||
profondita(rows, vive, b)
|
||||
else:
|
||||
print("\n3b. PROFONDITA': non girata (--cache, oppure nessuna famiglia con >=2 strutture).")
|
||||
|
||||
collaterale(rows, res)
|
||||
costo_raccolta(tab)
|
||||
costo_raccolta(rows, tab)
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 104)
|
||||
print("5. COSA QUESTO FILE NON PUO' DIRE (dichiarato prima di qualunque verdetto)")
|
||||
print("6. COSA QUESTO FILE NON PUO' DIRE (dichiarato prima di qualunque verdetto)")
|
||||
print("=" * 104)
|
||||
print(" * Non c'e' STORIA: il collettore raccoglie BTC/ETH inverse, l'archivio ereditato pure.")
|
||||
print(" Zero giorni di catena su SOL/XRP/HYPE/AVAX/*_USDC -> nessun backtest, nessun")
|
||||
print(" hold-out, nessun deflated-Sharpe. Il massimo verdetto ottenibile e' LEAD.")
|
||||
print(" * Non c'e' STORIA: il collettore raccoglie BTC/ETH inverse, l'archivio ereditato")
|
||||
print(" pure. Zero giorni di catena su queste famiglie -> nessun backtest, nessun hold-out,")
|
||||
print(" nessun deflated-Sharpe. Il verdetto massimo ottenibile e' LEAD.")
|
||||
print(" * Non c'e' IV-RANK: il gate>0.30 e' l'unico alpha misurato di VRP01 e richiede la")
|
||||
print(" distribuzione storica della vol implicita del sottostante. Senza, la struttura non")
|
||||
print(" e' VRP01: e' vendere vol a caso. (Su BTC/ETH quel gate e' passato 0/19 settimane.)")
|
||||
print(" * Non c'e' STRESS nel campione: la regola 'niente short-vol da modello in deploy' e'")
|
||||
print(" del 19/06 e la condizione dichiarata per rivalutarla e' un crash CATTURATO.")
|
||||
print(" * Il margine e' da FORMULA PUBBLICATA, non dall'API: il netting delle gambe non e'")
|
||||
print(" * Il margine e' da FORMULA PUBBLICATA, non dall'API, e il netting delle gambe non e'")
|
||||
print(" leggibile pubblicamente.")
|
||||
print(" * E' UN ISTANTE: uno spread relativo mediano misurato a un'ora del sabato non e' la")
|
||||
print(" sua distribuzione. Servirebbe almeno un ciclo settimanale per sapere se e' tipico.")
|
||||
print(f"[rete, totale] {b.calls} chiamate, {b.err} errori, {b.r429} risposte 429")
|
||||
print(" * E' UN ISTANTE, per giunta di SABATO pomeriggio: uno spread relativo mediano a")
|
||||
print(" un'ora del fine settimana non e' la sua distribuzione. Un book alt puo' essere")
|
||||
print(" molto piu' quotato in settimana. Servirebbe almeno un ciclo settimanale.")
|
||||
print(f"\n[rete, totale] {b.calls} chiamate, {b.err} errori, {b.r429} risposte 429")
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -512,6 +512,16 @@ def basis_vs_funding(asset: str, cv: pd.DataFrame) -> None:
|
||||
f" (b~1 e a~0 = previsore non distorto => niente da incassare)")
|
||||
print(f" PREMIO INCASSABILE = implicito - realizzato = {np.mean(prem)*100:+6.2f}%/anno"
|
||||
f" IC95% a blocchi [{lo*100:+.2f}%, {hi*100:+.2f}%] (n={m.sum():,} ore)")
|
||||
# ATTENZIONE: annualizzare dividendo per tau ESPLODE il rumore a tau piccolo
|
||||
# (5 bps di rumore a 7 giorni dalla scadenza diventano +2.6%/anno). Media per bucket:
|
||||
tt = tau[m] / 24.0
|
||||
print(" premio per giorni-a-scadenza (l'annualizzazione a tau piccolo amplifica il rumore):")
|
||||
for lo_d, hi_d, lab in [(5, 30, " 5-30g"), (30, 60, " 30-60g"), (60, 100, "60-100g")]:
|
||||
k = (tt >= lo_d) & (tt < hi_d)
|
||||
if k.sum() > 500:
|
||||
print(f" {lab}: implicito {np.mean(x[k])*100:+6.2f}% realizzato "
|
||||
f"{np.mean(y[k])*100:+6.2f}% premio {np.mean(prem[k])*100:+6.2f}%/anno "
|
||||
f"(sd {np.std(prem[k])*100:5.1f}, n={k.sum():,})")
|
||||
|
||||
|
||||
# ==========================================================================
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,662 @@
|
||||
"""MONITOR-AUDIT — quanti dei sei forward-monitor registrano la giornata che credono di registrare?
|
||||
|
||||
PERCHE'. Il filone XSR-REPRO (22/08) ha trovato che `paper_xsr.advance()` consuma la barra 1d
|
||||
del giorno IN CORSO — `fetch_hyperliquid` gira nel cron delle 00:30 con END = oggi e scrive una
|
||||
barra parziale — e poi porta `last_ts` su quella barra: le 23 ore e mezza restanti di ogni giorno
|
||||
non entrano in nessun rendimento registrato. Misura: 1/28 barre identiche al replay, corr -0,045,
|
||||
vol registrata 0,46% contro 2,74% ricalcolata.
|
||||
|
||||
Il difetto non e' di XSR01: e' della FORMA `new = [i for i in range(len(ts)) if ts[i] > last_ts]`
|
||||
applicata a un pannello la cui ultima riga e' provvisoria. Quella forma e' copiata in sei file.
|
||||
Tre decisioni PRE-REGISTRATE si leggono su queste serie:
|
||||
STATARB 2026-09-27 (r0724_statarb_deploy_gate: Sharpe di net_modeled >= 0.35)
|
||||
XSR01 2026-10-23 (r0725_xsr_deploy_gate: Sharpe >= 1.0 E haircut $5.000 <= 40%)
|
||||
DVOLSPREAD 2026-10-24 kill / 2027-01-24 decisione (soglie dentro paper_dvolspread)
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e `monitor_health` dichiara **OK** tutti e sei, perche' misura freschezza e buchi: una serie
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fresca, completa e SBAGLIATA passa ogni controllo di freschezza.
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QUESTO SCRIPT E' UN AUDIT, NON UNA RIPARAZIONE. E' in SOLA LETTURA su tutto cio' che e'
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produzione: importa i moduli di `scripts/live/` senza chiamarne `main()`, e prima di rieseguirne
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`advance()` sostituisce `_append` con una funzione che raccoglie in memoria — nessun file di
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`data/` viene aperto in scrittura. La riparazione e' una decisione dell'operatore e ha un costo
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(azzerare una finestra forward): la sezione E lo quantifica.
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METODO — per ogni monitor tre domande, ognuna con una PROVA e non con la lettura di un docstring
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(il progetto ha gia' trovato QUATTRO docstring di produzione che dichiaravano una causalita' che
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il codice non aveva: `_skyhook_positions`, `resample_5m`, `current_target` di TP01, e
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`prevday_breakout.current_target` qui sotto):
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A. DA DOVE VIENE L'ULTIMA BARRA. Si misura la COMPLETEZZA dell'ultima riga di ogni sorgente
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con un contatore indipendente dal prezzo: quante barre 5m stanno dentro l'ultima barra 1h,
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quante barre 1h dentro l'ultimo giorno, quanto volume ha l'ultima barra HL rispetto alla
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mediana, quanti giorni di ritardo ha l'ultima barra IB.
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||||
B. IL DIFETTO MORDE? Replay della strategia CONGELATA sui dati di oggi dall'inception, contro
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cio' che il monitor ha registrato giorno per giorno, appaiato per timestamp. Non "legge una
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||||
barra parziale" ma **quanta parte della giornata finisce nella serie registrata**: barre
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identiche, correlazione, rapporto di varianza -> minuti al giorno effettivamente misurati.
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||||
C. QUALE GATE NE DIPENDE e se il criterio resta leggibile.
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Poi:
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D. LA GUARDIA CHE MANCA a `monitor_health`, con soglia dichiarata e controllo positivo nei due
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versi (un rilevatore tarato per non segnalare e' indistinguibile da uno rotto).
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E. IL COSTO DELLA RIPARAZIONE per gate: giorni di finestra persi, data in cui il contatore
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||||
nuovo tornerebbe alla stessa numerosita', e se esiste una RICOSTRUZIONE a posteriori.
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COSA MI ASPETTAVO PRIMA DI MISURARE: che i tre monitor giornalieri su feed crypto (xsr, statarb,
|
||||
dvolspread) avessero la stessa patologia identica; che `paper_prevday`, essendo su griglia 1h con
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||||
24 barre al giorno, ne avesse una MOLTO piu' mite (una barra su 24 troncata); e che
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||||
`paper_combo`, che vive sul calendario di borsa, fosse o rotto come gli altri o sano per caso.
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||||
Solo la terza aspettativa e' stata una sorpresa.
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||||
nice -n 19 timeout 900 uv run python scripts/research/r0822_monitor_audit.py
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||||
"""
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||||
from __future__ import annotations
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||||
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||||
import csv
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||||
import importlib.util
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||||
import json
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||||
import sys
|
||||
from datetime import datetime, timezone
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||||
from pathlib import Path
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||||
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||||
import numpy as np
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||||
import pandas as pd
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||||
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||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
RAW = ROOT / "data" / "raw"
|
||||
for _p in (ROOT, ROOT / "scripts" / "research", ROOT / "scripts" / "research" / "alt"):
|
||||
sys.path.insert(0, str(_p))
|
||||
|
||||
ANN = np.sqrt(365.0)
|
||||
NOW = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
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||||
# --------------------------------------------------------------------------------------------
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||||
# Caricamento SOLA LETTURA di un modulo di produzione: si esegue il modulo (definizioni), mai
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||||
# `main()`. `_append` viene sostituito subito dopo, prima di qualunque chiamata ad `advance`.
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||||
# --------------------------------------------------------------------------------------------
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||||
_MODS: dict[str, object] = {}
|
||||
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||||
|
||||
def live(name: str):
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||||
if name in _MODS:
|
||||
return _MODS[name]
|
||||
spec = importlib.util.spec_from_file_location(f"_ro_{name}", ROOT / "scripts" / "live" / f"{name}.py")
|
||||
m = importlib.util.module_from_spec(spec)
|
||||
spec.loader.exec_module(m)
|
||||
_MODS[name] = m
|
||||
return m
|
||||
|
||||
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||||
class Sink:
|
||||
"""Sostituisce `_append` dei monitor: raccoglie in memoria invece di scrivere su disco.
|
||||
E' l'unica ragione per cui questo audit puo' rieseguire il codice di produzione TALE E QUALE
|
||||
(nessuna reimplementazione -> nessun drift fra audit e monitor) restando in sola lettura."""
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||||
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||||
def __init__(self):
|
||||
self.rows: list[tuple[str, dict]] = []
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||||
|
||||
def __call__(self, path, rec):
|
||||
self.rows.append((Path(path).name, dict(rec)))
|
||||
|
||||
def of(self, fname: str) -> list[dict]:
|
||||
return [r for n, r in self.rows if n == fname]
|
||||
|
||||
|
||||
def read_jsonl(p: Path) -> list[dict]:
|
||||
if not p.exists():
|
||||
return []
|
||||
return [json.loads(x) for x in p.read_text().splitlines() if x.strip()]
|
||||
|
||||
|
||||
def read_equity_csv(p: Path, col: int = 1) -> tuple[list[pd.Timestamp], np.ndarray]:
|
||||
"""(date, equity) da un equity.csv dei paper_portfolio / paper_combo."""
|
||||
dts, eq = [], []
|
||||
with p.open() as fh:
|
||||
for row in csv.reader(fh):
|
||||
if not row or row[0] == "date":
|
||||
continue
|
||||
try:
|
||||
v = float(row[col])
|
||||
except (ValueError, IndexError):
|
||||
continue
|
||||
dts.append(pd.Timestamp(row[0]))
|
||||
eq.append(v)
|
||||
return dts, np.asarray(eq, float)
|
||||
|
||||
|
||||
# --------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Statistica del confronto registrato-vs-replay. La domanda non e' "coincide?" ma "quanta parte
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||||
# della giornata e' finita nella serie": in radice di tempo il rapporto di VARIANZA fra le due
|
||||
# serie e' la frazione di giornata misurata (ipotesi: random walk sull'intervallo troncato).
|
||||
# --------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
def compare(rec: np.ndarray, rep: np.ndarray) -> dict:
|
||||
ok = np.isfinite(rec) & np.isfinite(rep)
|
||||
a, b = rec[ok], rep[ok]
|
||||
n = len(a)
|
||||
if n < 3:
|
||||
return dict(n=n, ident=0, corr=float("nan"), vr=float("nan"), minuti=float("nan"),
|
||||
sd_rec=float("nan"), sd_rep=float("nan"), sh_rec=float("nan"), sh_rep=float("nan"))
|
||||
ident = int((np.abs(a - b) <= 1e-6).sum())
|
||||
corr = float(np.corrcoef(a, b)[0, 1]) if a.std() > 0 and b.std() > 0 else float("nan")
|
||||
vr = float((a.std() / b.std()) ** 2) if b.std() > 0 else float("nan")
|
||||
return dict(n=n, ident=ident, corr=corr, vr=vr, minuti=vr * 1440.0,
|
||||
sd_rec=float(a.std() * ANN * 100), sd_rep=float(b.std() * ANN * 100),
|
||||
sh_rec=float(a.mean() / a.std() * ANN) if a.std() > 0 else float("nan"),
|
||||
sh_rep=float(b.mean() / b.std() * ANN) if b.std() > 0 else float("nan"))
|
||||
|
||||
|
||||
def show(tag: str, c: dict, note: str = "") -> None:
|
||||
print(f" barre appaiate {c['n']} identiche entro 1e-6: {c['ident']}/{c['n']} "
|
||||
f"corr {c['corr']:+.4f}")
|
||||
print(f" vol annualizzata REGISTRATA {c['sd_rec']:6.2f}% RICALCOLATA {c['sd_rep']:6.2f}%"
|
||||
f" rapporto di varianza {c['vr']:.4f}")
|
||||
print(f" -> il monitor misura ~{c['minuti']:,.0f} minuti di mercato al giorno (su 1440){note}")
|
||||
print(f" Sharpe della finestra: REGISTRATO {c['sh_rec']:+.2f} RICALCOLATO {c['sh_rep']:+.2f}"
|
||||
f" [SE ~{np.sqrt(365.0 / max(c['n'], 1)):.2f}: NON e' una lettura di gate]")
|
||||
|
||||
|
||||
RES: dict[str, dict] = {} # riepilogo per la tabella finale
|
||||
|
||||
|
||||
# ============================================================================================
|
||||
# A — PROVENIENZA: quanto e' completa l'ultima riga di ogni sorgente
|
||||
# ============================================================================================
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||||
def sezione_A() -> dict:
|
||||
print("=" * 102)
|
||||
print(" A — DA DOVE VIENE L'ULTIMA BARRA (completezza misurata sul disco, non dedotta)")
|
||||
print("=" * 102)
|
||||
src = {}
|
||||
|
||||
print("\n A1. BTC/ETH — il feed 1h certificato (scritto da rebuild_history nel cron delle 00:30)")
|
||||
for a in ("btc", "eth"):
|
||||
d1 = pd.read_parquet(RAW / f"{a}_1h.parquet", columns=["timestamp", "volume"])
|
||||
t1 = pd.to_datetime(d1["timestamp"], unit="ms", utc=True)
|
||||
d5 = pd.read_parquet(RAW / f"{a}_5m.parquet", columns=["timestamp"])
|
||||
t5 = pd.to_datetime(d5["timestamp"], unit="ms", utc=True)
|
||||
last_h = t1.iloc[-1]
|
||||
n5 = int(((t5 >= last_h) & (t5 < last_h + pd.Timedelta("1h"))).sum())
|
||||
n1d = int((t1 >= last_h.normalize()).sum())
|
||||
src[a] = dict(last=last_h, n5=n5, n1d=n1d, mtime=datetime.fromtimestamp(
|
||||
(RAW / f"{a}_1h.parquet").stat().st_mtime, tz=timezone.utc))
|
||||
print(f" {a.upper()} ultima barra 1h {last_h} barre 5m dentro: {n5}/12 "
|
||||
f"(~{n5 * 5} minuti su 60)")
|
||||
print(f" barre 1h dentro l'ultimo giorno UTC: {n1d}/24 -> la barra 1d che ne "
|
||||
f"esce dal resample copre ~{n5 * 5 + (n1d - 1) * 60} minuti su 1440")
|
||||
print(f" parquet scritto alle {src[a]['mtime']:%H:%M:%S} UTC")
|
||||
print(" `resample_tf` (src/strategies/trend_portfolio.py:195) NON scarta la barra in corso —")
|
||||
print(" lo dichiara il suo stesso docstring — e `altlib.get(asset,'1d')` ci passa dentro.")
|
||||
|
||||
print("\n A2. Hyperliquid 1d (scritto da fetch_hyperliquid nello stesso cron, END = oggi)")
|
||||
pq = RAW / "hl_btc_1d.parquet"
|
||||
d = pd.read_parquet(pq)
|
||||
v = d["volume"].astype(float).values
|
||||
tsl = pd.Timestamp(int(d["timestamp"].iloc[-1]), unit="ms", tz="UTC")
|
||||
mt = pd.Timestamp(pq.stat().st_mtime, unit="s", tz="UTC")
|
||||
q = float(v[-1] / np.median(v[-40:-1]))
|
||||
orolog = (mt - tsl).total_seconds() / 60.0
|
||||
src["hl"] = dict(last=tsl, frac=q, min_orologio=orolog)
|
||||
print(f" hl_btc_1d ultima barra {tsl} parquet scritto alle {mt:%H:%M:%S} UTC")
|
||||
print(f" misura da OROLOGIO (diretta): la barra era aperta da {orolog:.0f} minuti su 1440 "
|
||||
f"quando e' stata scritta")
|
||||
print(f" misura da VOLUME (proxy): {v[-1]:,.0f} = {q * 100:.1f}% del volume mediano di "
|
||||
f"un giorno pieno -> {q * 1440:,.0f} minuti")
|
||||
print(" ⚠ i due stimatori NON coincidono (fattore ~2) e la discrepanza va detta invece che")
|
||||
print(" mediata: il volume dei primi 30 minuti UTC non e' 1/48 di quello giornaliero")
|
||||
print(" (stagionalita' intragiornaliera). Il numero da usare e' quello da OROLOGIO — e'")
|
||||
print(" una misura diretta del tempo trascorso; il volume e' solo un controllo di segno.")
|
||||
|
||||
print("\n A3. ETF/IB 1d (fetch_ib_equities, stesso cron ~00:35 UTC) e DVOL")
|
||||
for sym in ("spy", "tlt"):
|
||||
p = RAW / f"eq_{sym}_1d.parquet"
|
||||
if not p.exists():
|
||||
continue
|
||||
e = pd.read_parquet(p)
|
||||
last = pd.Timestamp(int(e["timestamp"].iloc[-1]), unit="ms", tz="UTC")
|
||||
lag = (pd.Timestamp(NOW).normalize() - last.normalize()).days
|
||||
src[f"eq_{sym}"] = dict(last=last, lag=lag)
|
||||
print(f" eq_{sym}_1d ultima barra {last.date()} = {lag} giorni fa "
|
||||
f"(la borsa USA chiude alle 20:00 UTC: alle 00:35 l'ultima barra e' COMPLETA)")
|
||||
for a in ("btc", "eth"):
|
||||
p = RAW / f"dvol_{a}.parquet"
|
||||
if p.exists():
|
||||
dv = pd.read_parquet(p)
|
||||
tl = pd.Timestamp(int(dv["timestamp"].iloc[-1]), unit="ms", tz="UTC")
|
||||
print(f" dvol_{a} ultima barra {tl}")
|
||||
print("\n LETTURA: tre sorgenti su quattro consegnano un'ultima riga PROVVISORIA (crypto 1h,")
|
||||
print(" crypto 1d, HL 1d); la quarta (IB) e' l'unica che consegna solo barre chiuse, e non per")
|
||||
print(" merito del nostro codice ma perche' la borsa e' chiusa quando il cron gira.")
|
||||
return src
|
||||
|
||||
|
||||
# ============================================================================================
|
||||
# B — IL DIFETTO MORDE? replay contro registrato, monitor per monitor
|
||||
# ============================================================================================
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||||
def b_xsr():
|
||||
print("\n" + "=" * 102)
|
||||
print(" B1 — paper_xsr (CONTROLLO: difetto gia' stabilito da r0822_xsr_repro, qui replicato)")
|
||||
print("=" * 102)
|
||||
px = live("paper_xsr")
|
||||
st = json.loads((ROOT / "data" / "paper_xsr" / "state.json").read_text())
|
||||
rec = read_jsonl(ROOT / "data" / "paper_xsr" / "returns.jsonl")
|
||||
sink = Sink(); px._append = sink
|
||||
ts, dt, W, R, rb, syms = px.build_panel()
|
||||
st0 = dict(start_ts=st["start_ts"], last_ts=st["start_ts"], n_bars=0, syms=st["syms"],
|
||||
modeled=px._book(px.MODELED_CAPITAL, len(st["syms"])),
|
||||
reals={n: px._book(c, len(st["syms"])) for c, n in px.REAL_BOOKS})
|
||||
px.advance(st0)
|
||||
rep = {int(r["ts"]): float(r["net_modeled"]) for r in sink.of("returns.jsonl")}
|
||||
pairs = [(float(r["net_modeled"]), rep[int(r["ts"])]) for r in rec if int(r["ts"]) in rep]
|
||||
c = compare(np.array([p[0] for p in pairs]), np.array([p[1] for p in pairs]))
|
||||
print(f"\n pannello: `build_panel` -> `load_hl` -> parquet HL 1d (ultima riga = giorno in corso)")
|
||||
show("xsr", c)
|
||||
RES["paper_xsr"] = dict(parziale="SI", cmp=c, gate="XSR01 2026-10-23",
|
||||
src="hl_*_1d.parquet", cad_h=24.0)
|
||||
|
||||
|
||||
def b_statarb():
|
||||
print("\n" + "=" * 102)
|
||||
print(" B2 — paper_statarb (gate PRE-REGISTRATO 2026-09-27)")
|
||||
print("=" * 102)
|
||||
ps = live("paper_statarb")
|
||||
st = json.loads((ROOT / "data" / "paper_statarb" / "state.json").read_text())
|
||||
rec = read_jsonl(ROOT / "data" / "paper_statarb" / "returns.jsonl")
|
||||
j = ps.build_joint("1d")
|
||||
ts, dt, pos, sr = ps._signal(j)
|
||||
i0 = int(np.where(ts == st["start_ts"])[0][0])
|
||||
sink = Sink(); ps._append = sink
|
||||
st0 = dict(start_ts=st["start_ts"], last_ts=st["start_ts"], n_bars=0,
|
||||
pos_modeled=float(pos[i0]), pos_real=float(pos[i0]),
|
||||
cap_modeled=ps.MODELED_CAPITAL, cap_real=ps.REAL_CAPITAL,
|
||||
peak_modeled=ps.MODELED_CAPITAL, peak_real=ps.REAL_CAPITAL,
|
||||
dd_modeled=0.0, dd_real=0.0, n_trades=0)
|
||||
ps.advance(st0, j)
|
||||
rep = {int(r["ts"]): float(r["net_modeled"]) for r in sink.of("returns.jsonl")}
|
||||
pairs = [(float(r["net_modeled"]), rep[int(r["ts"])]) for r in rec if int(r["ts"]) in rep]
|
||||
c = compare(np.array([p[0] for p in pairs]), np.array([p[1] for p in pairs]))
|
||||
print("\n pannello: `build_joint('1d')` -> `altlib.get(...,'1d')` -> `resample_tf` "
|
||||
"(ultima riga = 1 barra 1h su 24)")
|
||||
show("statarb", c)
|
||||
RES["paper_statarb"] = dict(parziale="SI", cmp=c, gate="STATARB 2026-09-27",
|
||||
src="btc/eth 1h -> resample 1d", cad_h=24.0)
|
||||
|
||||
|
||||
def b_dvolspread():
|
||||
print("\n" + "=" * 102)
|
||||
print(" B3 — paper_dvolspread (kill PRE-REGISTRATO 2026-10-24, decisione 2027-01-24)")
|
||||
print("=" * 102)
|
||||
pv = live("paper_dvolspread")
|
||||
st = json.loads((ROOT / "data" / "paper_dvolspread" / "state.json").read_text())
|
||||
rec = read_jsonl(ROOT / "data" / "paper_dvolspread" / "returns.jsonl")
|
||||
P = pv._panel()
|
||||
i0 = int(np.where(P["ts"] == st["start_ts"])[0][0])
|
||||
sink = Sink(); pv._append = sink
|
||||
st0 = dict(start_ts=st["start_ts"], last_ts=st["start_ts"], n_bars=0, n_active=0,
|
||||
n_flat_signal=0, n_flat_nodata=0,
|
||||
wb_modeled=float(P["wb"][i0]), wb_real=float(P["wb"][i0]),
|
||||
cap_modeled=pv.MODELED_CAPITAL, cap_real=pv.REAL_CAPITAL,
|
||||
peak_modeled=pv.MODELED_CAPITAL, peak_real=pv.REAL_CAPITAL,
|
||||
dd_modeled=0.0, dd_real=0.0, n_flips=0, frozen=pv.FROZEN)
|
||||
pv.advance(st0, P)
|
||||
rep = {int(r["ts"]): float(r["net_modeled"]) for r in sink.of("returns.jsonl")}
|
||||
pairs = [(float(r["net_modeled"]), rep[int(r["ts"])]) for r in rec if int(r["ts"]) in rep]
|
||||
c = compare(np.array([p[0] for p in pairs]), np.array([p[1] for p in pairs]))
|
||||
print("\n pannello: `_panel` -> `ortholib.aligned` -> `altlib.get(...,'1d')` -> `resample_tf`")
|
||||
show("dvolspread", c)
|
||||
print("\n ⚠ La contabilita' a 3 stati (ATTIVE / flat-da-segnale / flat-SENZA-DATO) e il veto")
|
||||
print(" d'integrita' all'80% funzionano e restano validi: contano se il DVOL c'era. Non")
|
||||
print(" possono vedere QUANTO dura la barra su cui il DVOL c'era — sono ortogonali a questo")
|
||||
print(" difetto, ed e' il motivo per cui l'unico monitor con una guardia dedicata e'")
|
||||
print(" compromesso quanto quelli senza.")
|
||||
RES["paper_dvolspread"] = dict(parziale="SI", cmp=c, gate="DVOLSPREAD 2026-10-24 / 2027-01-24",
|
||||
src="btc/eth 1h -> resample 1d + dvol", cad_h=24.0)
|
||||
|
||||
|
||||
def b_prevday():
|
||||
print("\n" + "=" * 102)
|
||||
print(" B4 — paper_prevday (griglia ORARIA: la patologia puo' essere diversa — si misura)")
|
||||
print("=" * 102)
|
||||
pp = live("paper_prevday")
|
||||
st = json.loads((ROOT / "data" / "paper_prevday" / "state.json").read_text())
|
||||
rec = read_jsonl(ROOT / "data" / "paper_prevday" / "returns.jsonl")
|
||||
dfs = pp.build_bars()
|
||||
S = st["start_ts"]
|
||||
pos = {a: pp.pb.current_target(dfs[a][dfs[a]["timestamp"] <= S]) for a in pp.ASSETS}
|
||||
sink = Sink(); pp._append = sink
|
||||
st0 = dict(start_ts=S, last_ts=S, n_bars=0, pos_modeled=pos, pos_real=dict(pos),
|
||||
cap_modeled=pp.MODELED_CAPITAL, cap_real=pp.REAL_CAPITAL,
|
||||
peak_modeled=pp.MODELED_CAPITAL, peak_real=pp.REAL_CAPITAL,
|
||||
dd_modeled=0.0, dd_real=0.0, n_trades=0)
|
||||
pp.advance(st0, dfs)
|
||||
rep = {int(r["ts"]): float(r["net_modeled"]) for r in sink.of("returns.jsonl")}
|
||||
pairs = [(int(r["ts"]), float(r["net_modeled"]), rep[int(r["ts"])])
|
||||
for r in rec if int(r["ts"]) in rep]
|
||||
A = np.array([p[1] for p in pairs]); B = np.array([p[2] for p in pairs])
|
||||
c = compare(A, B)
|
||||
print("\n pannello: `build_bars` -> `harness.load(asset,'1h')` = il parquet 1h GREZZO, "
|
||||
"nessun resample")
|
||||
show("prevday", c, note=" <- 24 barre/giorno, quindi il conto e' sull'INTERA giornata")
|
||||
|
||||
diff = np.abs(A - B) > 1e-6
|
||||
hh = pd.to_datetime([p[0] for p in pairs], unit="ms", utc=True).hour
|
||||
print(f"\n DOVE cade la divergenza: {int(diff.sum())} barre su {len(A)} "
|
||||
f"({diff.mean() * 100:.1f}%)")
|
||||
vc = pd.Series(hh[diff]).value_counts().sort_index()
|
||||
print(" ora UTC delle barre divergenti: " +
|
||||
", ".join(f"{int(h):02d}:00 x{int(n)}" for h, n in vc.items()))
|
||||
giorni = len(set(pd.to_datetime([p[0] for p in pairs], unit="ms", utc=True).date))
|
||||
print(f" = ESATTAMENTE una barra per giorno su {giorni} giorni, e sempre la barra 00:00 —")
|
||||
print(" cioe' quella che il cron delle 00:30 trova aperta da ~35 minuti.")
|
||||
print(f"\n ⚠ LA MISURA CHE CONTA E' L'ALTRA META': {int((~diff).sum())} barre su {len(A)} "
|
||||
"coincidono BIT A BIT con")
|
||||
print(" il replay fatto oggi. Non e' un dettaglio contabile: e' la prova indipendente che il")
|
||||
print(" feed BTC/ETH certificato NON riscrive le barre gia' chiuse (62 giorni di riscritture")
|
||||
print(" notturne). Senza questa prova la ricostruzione della sezione E sarebbe un'ipotesi.")
|
||||
RES["paper_prevday"] = dict(parziale="SI", cmp=c, gate="nessuno (lead in monitor)",
|
||||
src="btc/eth 1h grezzo", cad_h=1.0)
|
||||
|
||||
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||||
def b_portfolio():
|
||||
print("\n" + "=" * 102)
|
||||
print(" B5 — paper_portfolio (book di RICERCA a 5 sleeve: TP01+XS01+VRP01+SKH01+GTAA01)")
|
||||
print("=" * 102)
|
||||
ppf = live("paper_portfolio")
|
||||
dts, eq = read_equity_csv(ROOT / "data" / "paper_portfolio" / "equity.csv")
|
||||
_, r = ppf.portfolio_daily()
|
||||
ridx = {pd.Timestamp(k): float(v) for k, v in r.items()}
|
||||
A, B = [], []
|
||||
for i in range(1, len(dts)):
|
||||
d = dts[i]
|
||||
if d in ridx:
|
||||
A.append(eq[i] / eq[i - 1] - 1.0)
|
||||
B.append(ridx[d])
|
||||
c = compare(np.array(A), np.array(B))
|
||||
print("\n serie: `StrategyPortfolio(active_sleeves()).combined_daily()`; i rendimenti "
|
||||
"registrati si\n ricavano da equity.csv (il monitor salva l'equity, non i ritorni)")
|
||||
show("portfolio", c)
|
||||
print("\n ⚠ ULTIMA RIGA ESCLUSA DAL GIUDIZIO? No, e' inclusa, e vale la pena dirlo: la barra di")
|
||||
print(" OGGI coincide per forza (il replay legge lo stesso disco che il cron ha scritto alle")
|
||||
print(" 00:30 e da allora nessuno lo ha riscritto). Un audit che girasse SOLO sull'ultima")
|
||||
print(" barra concluderebbe 'tutto a posto'. La potenza sta nelle barre di IERI e prima.")
|
||||
RES["paper_portfolio"] = dict(parziale="SI", cmp=c, gate="nessuno (dashboard/book di ricerca)",
|
||||
src="5 sleeve, il piu' recente su 1h->1d e HL 1d", cad_h=24.0)
|
||||
|
||||
|
||||
def b_combo():
|
||||
print("\n" + "=" * 102)
|
||||
print(" B6 — paper_combo (calendario di BORSA: TP01 Deribit + GTAA IB)")
|
||||
print("=" * 102)
|
||||
pc = live("paper_combo")
|
||||
dts, eq = read_equity_csv(ROOT / "data" / "paper_combo" / "equity.csv", col=1)
|
||||
naked, _ = pc.both_daily()
|
||||
ridx = {pd.Timestamp(k): float(v) for k, v in naked.items()}
|
||||
A, B = [], []
|
||||
for i in range(1, len(dts)):
|
||||
d = dts[i]
|
||||
if d in ridx:
|
||||
A.append(eq[i] / eq[i - 1] - 1.0)
|
||||
B.append(ridx[d])
|
||||
c = compare(np.array(A), np.array(B))
|
||||
print("\n serie: `combo_daily()` = TP01 compoundato sulla griglia dei GIORNI DI BORSA + GTAA")
|
||||
show("combo", c)
|
||||
tp_last = pd.Timestamp(list(ridx.keys())[-1])
|
||||
print(f"\n PERCHE' QUESTO E' DIVERSO. La griglia e' `eq.index` (i giorni di borsa di IB),")
|
||||
print(f" non il calendario crypto: l'ultima riga della serie e' {tp_last.date()}, mentre il")
|
||||
print(f" feed crypto su disco arriva a oggi. Alle 00:35 UTC l'ultima barra IB e' quella di")
|
||||
print(" IERI ed e' CHIUSA -> il monitor si ferma li', e il TP01 compoundato fra due giorni di")
|
||||
print(" borsa consecutivi usa due chiusure crypto COMPLETE (il weekend finisce dentro la")
|
||||
print(" barra del lunedi', che e' la ragione per cui il rapporto qui sopra non e' 2/7).")
|
||||
print(" ⚠ E' un caso sano PER CASO, non per progetto: nessuna riga di codice chiede la barra")
|
||||
print(" chiusa. Se domani GTAA01 venisse allineato al calendario crypto (o se si aggiungesse")
|
||||
print(" una gamba 24/7 alla griglia), il monitor diventerebbe rotto come gli altri cinque")
|
||||
print(" senza che nulla lo segnali.")
|
||||
RES["paper_combo"] = dict(parziale="NO", cmp=c, gate="nessuno (paper cross-venue)",
|
||||
src="TP01 1h->1d su griglia IB", cad_h=24.0)
|
||||
|
||||
|
||||
# ============================================================================================
|
||||
# C — TABELLA DI SINTESI
|
||||
# ============================================================================================
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||||
GATE_INFO = {
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||||
"paper_xsr": ("XSR01 2026-10-23", "Sharpe>=1.0 E haircut $5.000<=40%"),
|
||||
"paper_statarb": ("STATARB 2026-09-27", "Sharpe di net_modeled >= 0.35"),
|
||||
"paper_dvolspread": ("DVOLSPREAD 24/10 kill", "Sharpe<-0.50 -> ritiro; 27/01 decisione piena"),
|
||||
"paper_prevday": ("-", "lead senza data"),
|
||||
"paper_portfolio": ("-", "dashboard"),
|
||||
"paper_combo": ("-", "paper cross-venue"),
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def sezione_C():
|
||||
print("\n" + "=" * 102)
|
||||
print(" C — TABELLA: una riga per monitor")
|
||||
print("=" * 102)
|
||||
print(f"\n {'monitor':<19}{'parz.':>6}{'ident./tot':>13}{'corr':>9}{'min/g':>9}"
|
||||
f"{'ricostr.':>10} gate dipendente")
|
||||
for k, v in RES.items():
|
||||
c = v["cmp"]
|
||||
ratio = "{}/{}".format(c["ident"], c["n"])
|
||||
print(f" {k:<19}{v['parziale']:>6}{ratio:>13}{c['corr']:>+9.3f}"
|
||||
f"{c['minuti']:>9,.0f}{'SI':>10} {GATE_INFO[k][0]}")
|
||||
print("\n 'ricostr.' = la serie CORRETTA sulla stessa finestra forward si puo' ricalcolare oggi")
|
||||
print(" dai feed su disco: e' letteralmente la colonna 'replay' di questo script (sezione E).")
|
||||
|
||||
|
||||
# ============================================================================================
|
||||
# D — LA GUARDIA CHE MANCA A monitor_health
|
||||
# ============================================================================================
|
||||
def guardia_barra_chiusa(last_bar_ms: float, cadenza_h: float, scritta_a: float,
|
||||
grazia_min: float = 5.0) -> bool:
|
||||
"""VERO se la barra consumata per ultima era GIA' CHIUSA quando e' stata registrata.
|
||||
|
||||
`last_bar_ms` timestamp (open-labeled) dell'ultima barra registrata, in ms epoch;
|
||||
`cadenza_h` passo nominale della serie (24 per i giornalieri, 1 per prevday);
|
||||
`scritta_a` quando quella riga e' stata scritta (mtime del file di serie), in secondi epoch.
|
||||
|
||||
E' O(1), non ricalcola nessuna strategia, e usa solo cio' che il monitor gia' scrive.
|
||||
La `grazia` esiste per lo skew d'orologio, non per ammorbidire il giudizio: le violazioni
|
||||
misurate valgono ore, non minuti."""
|
||||
chiusura = last_bar_ms / 1000.0 + cadenza_h * 3600.0
|
||||
return chiusura <= scritta_a + grazia_min * 60.0
|
||||
|
||||
|
||||
def _ultima_barra(dirname: str, series: str) -> tuple[float, float]:
|
||||
p = ROOT / "data" / dirname / series
|
||||
mt = p.stat().st_mtime
|
||||
if series.endswith(".jsonl"):
|
||||
rows = read_jsonl(p)
|
||||
return float(rows[-1]["ts"]), mt
|
||||
dts, _ = read_equity_csv(p)
|
||||
return float(pd.Timestamp(dts[-1]).timestamp() * 1000), mt
|
||||
|
||||
|
||||
def sezione_D():
|
||||
print("\n" + "=" * 102)
|
||||
print(" D — LA GUARDIA CHE MANCA (proposta, NON implementata: tocca il cron di produzione)")
|
||||
print("=" * 102)
|
||||
print("""
|
||||
PERCHE' `monitor_health` NON LO VEDE. Misura due guasti — coda (eta' dell'ultima barra) e buchi
|
||||
interni (copertura fra prima e ultima barra) — e questo difetto non e' ne' l'uno ne' l'altro:
|
||||
la serie e' FRESCA (scritta stanotte) e COMPLETA (una barra per giorno, zero buchi). Entrambe
|
||||
le misure guardano i TIMESTAMP e nessuna guarda cosa c'e' dentro la barra. Aggiungere una terza
|
||||
misura della stessa famiglia non aiuterebbe: serve una misura che confronti la barra letta con
|
||||
il momento in cui e' stata letta.
|
||||
|
||||
DUE CANDIDATI, e non sono equivalenti.""")
|
||||
|
||||
# ---- candidato 1: vol registrata vs vol ricalcolata --------------------------------------
|
||||
print("\n D1. CANDIDATO 'RAPPORTO DI VOLATILITA'' (vol registrata / vol ricalcolata).")
|
||||
print(f" {'monitor':<19}{'vol reg.':>10}{'vol ric.':>10}{'rapporto':>10} verdetto a "
|
||||
"soglia [0.70, 1.40]")
|
||||
lo, hi = 0.70, 1.40
|
||||
miss = []
|
||||
for k, v in RES.items():
|
||||
c = v["cmp"]
|
||||
rr = c["sd_rec"] / c["sd_rep"] if c["sd_rep"] else float("nan")
|
||||
seg = "SEGNALA" if not (lo <= rr <= hi) else "tace"
|
||||
if v["parziale"] == "SI" and seg == "tace":
|
||||
miss.append(k)
|
||||
print(f" {k:<19}{c['sd_rec']:>9.2f}%{c['sd_rep']:>9.2f}%{rr:>10.3f} {seg}")
|
||||
print(f" -> MANCA {len(miss)} monitor rotti su {sum(1 for v in RES.values() if v['parziale'] == 'SI')}"
|
||||
f": {', '.join(miss) if miss else '-'}")
|
||||
print(" Motivo strutturale, non taratura: su una griglia oraria il difetto tocca 1 barra")
|
||||
print(" su 24 e sposta la vol dell'1-2%, cioe' DENTRO il rumore di stima di una vol su")
|
||||
print(" poche settimane. Abbassare la soglia per prenderlo genererebbe falsi allarmi ogni")
|
||||
print(" volta che la vol di mercato cambia regime. E costa: richiede di RIESEGUIRE ogni")
|
||||
print(" strategia a ogni giro (qui ~6 s per il solo book a 5 sleeve).")
|
||||
print(" Resta utile per un guasto DIVERSO — il drift fra monitor e strategia — che la D2")
|
||||
print(" non vede. Va aggiunta DOPO, non al posto della D2.")
|
||||
|
||||
# ---- candidato 2: barra chiusa ------------------------------------------------------------
|
||||
print("\n D2. CANDIDATO 'BARRA CHIUSA' — RACCOMANDATO.")
|
||||
print(" REGOLA: ts_ultima_barra + cadenza <= quando quella riga e' stata SCRITTA")
|
||||
print(" (il 'quando' e' l'mtime del file di serie: `_append` scrive solo se c'e' una")
|
||||
print(" barra nuova, quindi l'mtime E' l'ora dell'ultima registrazione).")
|
||||
print(" Soglia: grazia 5 minuti per lo skew d'orologio. La soglia esatta e' irrilevante —")
|
||||
print(" si vede sotto che le violazioni valgono 23,4 h e 0,4 h, non minuti.")
|
||||
specs = [("paper_xsr", "returns.jsonl", 24.0), ("paper_statarb", "returns.jsonl", 24.0),
|
||||
("paper_dvolspread", "returns.jsonl", 24.0), ("paper_prevday", "returns.jsonl", 1.0),
|
||||
("paper_portfolio", "equity.csv", 24.0), ("paper_combo", "equity.csv", 24.0)]
|
||||
print(f"\n {'monitor':<19}{'ultima barra':>22}{'scritta alle':>22}"
|
||||
f"{'mancavano':>12} verdetto")
|
||||
esiti = {}
|
||||
for name, ser, cad in specs:
|
||||
lb, mt = _ultima_barra(name, ser)
|
||||
ok = guardia_barra_chiusa(lb, cad, mt)
|
||||
manca = (lb / 1000.0 + cad * 3600.0 - mt) / 3600.0
|
||||
esiti[name] = ok
|
||||
print(f" {name:<19}"
|
||||
f"{str(pd.Timestamp(lb, unit='ms', tz='UTC'))[:19]:>22}"
|
||||
f"{str(pd.Timestamp(mt, unit='s', tz='UTC'))[:19]:>22}"
|
||||
f"{max(manca, 0):>11.1f}h {'OK' if ok else '*** LEGGE-IN-CORSO ***'}")
|
||||
print("\n -> segnala 5 monitor su 6 e TACE sull'unico sano. Non e' un rilevatore tarato")
|
||||
print(" per segnalare: `paper_combo` e' un controllo positivo REALE, con dati veri,")
|
||||
print(" che la guardia distingue dagli altri cinque senza nessuna eccezione cablata.")
|
||||
|
||||
# ---- controllo positivo sintetico, nei due versi ------------------------------------------
|
||||
print("\n D3. CONTROLLO POSITIVO SINTETICO (obbligatorio: una guardia che segnala tutto o")
|
||||
print(" niente e' inutile quanto una rotta). Casi costruiti, nei DUE versi:")
|
||||
base = pd.Timestamp("2026-08-21 00:00:00", tz="UTC")
|
||||
casi = [
|
||||
("sano: barra 1d di ieri, scritta stanotte alle 00:30",
|
||||
base, 24.0, pd.Timestamp("2026-08-22 00:30", tz="UTC"), True),
|
||||
("ROTTO: barra 1d di OGGI, scritta oggi alle 00:30 (= i cinque monitor)",
|
||||
pd.Timestamp("2026-08-22 00:00", tz="UTC"), 24.0,
|
||||
pd.Timestamp("2026-08-22 00:30", tz="UTC"), False),
|
||||
("sano: barra 1h delle 23:00, scritta a mezzanotte e mezza",
|
||||
pd.Timestamp("2026-08-21 23:00", tz="UTC"), 1.0,
|
||||
pd.Timestamp("2026-08-22 00:30", tz="UTC"), True),
|
||||
("ROTTO: barra 1h delle 00:00, scritta alle 00:30 (= paper_prevday)",
|
||||
pd.Timestamp("2026-08-22 00:00", tz="UTC"), 1.0,
|
||||
pd.Timestamp("2026-08-22 00:30", tz="UTC"), False),
|
||||
("sano: monitor in ritardo di 3 giorni (fermo, ma non legge una barra aperta)",
|
||||
pd.Timestamp("2026-08-18 00:00", tz="UTC"), 24.0,
|
||||
pd.Timestamp("2026-08-22 00:30", tz="UTC"), True),
|
||||
("limite: barra chiusa 4 minuti DOPO la scrittura -> assorbita dalla grazia",
|
||||
pd.Timestamp("2026-08-21 00:04", tz="UTC"), 24.0,
|
||||
pd.Timestamp("2026-08-22 00:00", tz="UTC"), True),
|
||||
]
|
||||
tutti = True
|
||||
for desc, bar, cad, w, atteso in casi:
|
||||
got = guardia_barra_chiusa(bar.timestamp() * 1000, cad, w.timestamp())
|
||||
tutti &= (got == atteso)
|
||||
print(f" [{'ok ' if got == atteso else 'FAIL'}] atteso {'OK ' if atteso else 'ALLARME'}"
|
||||
f" -> ottenuto {'OK ' if got else 'ALLARME'} {desc}")
|
||||
print(f" -> controllo positivo {'SUPERATO' if tutti else '*** FALLITO ***'} "
|
||||
"(la guardia distingue 'fermo' da 'legge una barra aperta': sono guasti diversi")
|
||||
print(" e vanno riparati in modi diversi — uno e' il cron, l'altro e' `advance()`).")
|
||||
print("\n D4. COSA NON COPRE, dichiarato. La guardia vede la barra CONSUMATA, non la barra")
|
||||
print(" USATA PER IL SEGNALE: un monitor che si fermasse alla barra chiusa ma calcolasse")
|
||||
print(" il target su un pannello che include quella in corso passerebbe. Per quello serve")
|
||||
print(" la D1 (o un test di identita' contro il backtest), ed e' il motivo per cui la")
|
||||
print(" raccomandazione e' 'prima la D2, poi la D1', non 'una delle due'.")
|
||||
|
||||
|
||||
# ============================================================================================
|
||||
# E — COSTO DELLA RIPARAZIONE
|
||||
# ============================================================================================
|
||||
def sezione_E():
|
||||
print("\n" + "=" * 102)
|
||||
print(" E — LA DOMANDA OPERATIVA: cosa costa riparare `advance()`")
|
||||
print("=" * 102)
|
||||
oggi = pd.Timestamp(NOW).normalize().tz_localize(None)
|
||||
righe = [
|
||||
("paper_statarb", "STATARB", pd.Timestamp("2026-09-27"), "returns.jsonl"),
|
||||
("paper_xsr", "XSR01", pd.Timestamp("2026-10-23"), "returns.jsonl"),
|
||||
("paper_dvolspread", "DVOLSPREAD (kill)", pd.Timestamp("2026-10-24"), "returns.jsonl"),
|
||||
("paper_dvolspread", "DVOLSPREAD (decisione)", pd.Timestamp("2027-01-24"), "returns.jsonl"),
|
||||
]
|
||||
print(f"\n {'monitor / gate':<34}{'barre oggi':>12}{'data gate':>13}{'se AZZERI':>12}"
|
||||
f"{'ritardo':>10}")
|
||||
for mon, nome, gate, ser in righe:
|
||||
n = len(read_jsonl(ROOT / "data" / mon / ser))
|
||||
# con una barra al giorno, tornare a n barre richiede n giorni dal reset
|
||||
rip = oggi + pd.Timedelta(days=n)
|
||||
rit = (rip - gate).days
|
||||
print(f" {f'{mon} / {nome}':<34}{n:>12}{str(gate.date()):>13}"
|
||||
f"{str(rip.date()):>12}{rit:>+9}g")
|
||||
print("\n Cosi' letta, la riparazione sposta i tre gate di 1-2 mesi. MA la colonna giusta e'")
|
||||
print(" un'altra, e cambia la decisione:")
|
||||
print("""
|
||||
✅ LA FINESTRA FORWARD **NON VA PERSA**: e' RICOSTRUIBILE, per tutti e sei i monitor.
|
||||
Le ore mancanti non sono mai state registrate, ma non e' li' che vivono: vivono nei feed
|
||||
ARCHIVIATI su disco, che contengono le barre CHIUSE di ogni giorno della finestra. Il
|
||||
"replay" della sezione B *e'* la serie corretta sulla stessa identica finestra
|
||||
[inception -> oggi], calcolata con la config congelata e lo stesso codice di produzione.
|
||||
Ricostruire non e' rifare un backtest su una finestra scelta dopo: inception, parametri e
|
||||
universo sono congelati e datati PRIMA — cambia solo che ogni barra dura 24 ore invece di 35
|
||||
minuti.
|
||||
|
||||
LE DUE CONDIZIONI, ed e' giusto chiedere che siano verificate e non assunte:
|
||||
(1) il feed non riscrive le barre gia' chiuse. **MISURATO qui**: `paper_prevday` ha
|
||||
1426 barre su 1488 identiche BIT A BIT al replay dopo 62 giorni di riscritture
|
||||
notturne del parquet BTC/ETH (sezione B4). Per Hyperliquid la stessa cosa e' misurata
|
||||
in `r0822_xsr_repro` T2 (Sharpe 2024 e 2025 riprodotti al centesimo su 731 barre).
|
||||
(2) la config e' congelata e verificabile: `paper_dvolspread` lo controlla da solo
|
||||
(`frozen` nello stato, esce 1 se diverge); per gli altri il congelamento e' nel
|
||||
sorgente ed e' in git.
|
||||
|
||||
⚠ COSA **NON** E' RICOSTRUIBILE, e va detto perche' e' l'eccezione che rende la regola utile:
|
||||
una serie che dipende da uno stato non archiviato. Nel progetto ce n'e' una — la catena
|
||||
opzioni (`data/raw/cb_chain`, un'ora persa e' persa per sempre: Deribit non serve book
|
||||
storici) — e infatti `monitor_health` le da' una soglia d'eta' di 3 ore invece di 48. I sei
|
||||
monitor di questo audit NON sono in quella categoria: leggono tutti feed che il cron
|
||||
ri-scarica per intero ogni notte.
|
||||
|
||||
QUINDI LA DECISIONE DELL'OPERATORE NON E' "riparare e perdere la finestra" ma:
|
||||
(a) riparare `advance()` perche' si fermi all'ultima barra CHIUSA;
|
||||
(b) RIGENERARE `returns.jsonl` / `equity.csv` dall'inception con lo stesso codice — cio' che
|
||||
questo script ha gia' calcolato in memoria — invece di `--reset`;
|
||||
(c) dichiarare nel diario che le serie sono state rigenerate e da quale commit, perche' una
|
||||
serie forward rigenerata e' credibile solo se la data di inception e la config sono
|
||||
verificabili in git (lo sono).
|
||||
Il costo vero e' (c), non i giorni: nessuna delle tre date di gate si sposta.
|
||||
|
||||
⚠ UNA COSA CHE LA RIGENERAZIONE CAMBIA DAVVERO, e va scritta nel diario: i libri REAL saltano i
|
||||
ribilanci sotto il min-order, e quella decisione dipende dal capitale corrente, quindi il
|
||||
percorso REAL rigenerato non e' il percorso REAL registrato — non e' "lo stesso numero
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calcolato meglio", e' un secondo percorso deterministico. Per XSR01 conta: il gate del 23/10
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legge net_REAL-$5000 per l'haircut.""")
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def main() -> None:
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print("\n" + "#" * 102)
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print("# r0822_monitor_audit — SOLA LETTURA su scripts/live, src/live, data, config, cron")
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print(f"# ora UTC {NOW:%Y-%m-%d %H:%M:%S} (il cron_daily di oggi ha girato alle 00:30)")
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print("#" * 102 + "\n")
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sezione_A()
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b_xsr()
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b_statarb()
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b_dvolspread()
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b_prevday()
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b_portfolio()
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b_combo()
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sezione_C()
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sezione_D()
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sezione_E()
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print("\n" + "=" * 102)
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print(" FINE — nessun file di produzione e' stato modificato da questo script.")
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print("=" * 102 + "\n")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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@@ -511,7 +511,7 @@ def main() -> None:
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print("\n per anno (ISO dSh, mediana appaiata sulle ancore):")
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yrs = None
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for nm in [lead, "BIN L>=1 (0/1)", "DROP attivita' >p75", "BIN L<1 (INVERSO)"]:
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for nm in [lead, "BIN L>=med (0/1)", "canale FREQUENZA cont.", "BIN L<1 (INVERSO)"]:
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yrs, cells = per_year(BK2, CT2, nm, offs)
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if nm == lead:
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print(" " + f"{'':<26}" + "".join(f"{y:>8}" for y in yrs))
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@@ -524,8 +524,9 @@ def main() -> None:
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print(" 4. L'ASSE DELLA FINESTRA — picco o plateau? + scelta di w IN-SAMPLE-ONLY")
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print("-" * L)
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wnames = [(w, f"VTL tv20 w{w}" if w != 90 else lead) for w in WGRID]
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bd0 = EXV2["BTC"]["base_daily"]
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print(f" {'w':>6}{'ISO dShFULL':>14}{'pos/n':>8}{'ISO dShIS':>12}{'ISO dShHOLD':>13}"
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f"{'pos/n':>8}")
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f"{'pos/n':>8}{'barre att.':>12}")
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wf, wi, wh = {}, {}, {}
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for w, nm in wnames:
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dF = A.anchor_luck_delta(lambda o, n=nm: BK2[n][o], lambda o, n=nm: CT2[n][o], offs,
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@@ -535,8 +536,9 @@ def main() -> None:
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dH = A.anchor_luck_delta(lambda o, n=nm: hold(BK2[n][o]), lambda o, n=nm: hold(CT2[n][o]),
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offs, metric=sh)
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wf[w], wi[w], wh[w] = dF["median_paired"], dI["median_paired"], dH["median_paired"]
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nact = float(np.median((bd0 != 0.0).astype(float).rolling(w).sum().dropna().values))
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print(f" {w:>6}{wf[w]:>+14.3f}{dF['n_positive']:>5}/{len(offs):<3}{wi[w]:>+12.3f}"
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f"{wh[w]:>+13.3f}{dH['n_positive']:>5}/{len(offs):<3}")
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f"{wh[w]:>+13.3f}{dH['n_positive']:>5}/{len(offs):<3}{nact:>12.0f}")
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wbest_full = max(WGRID, key=lambda w: wf[w])
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wbest_is = max(WGRID, key=lambda w: wi[w])
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print(f"\n argmax su FULL (cio' che l'agente ha pubblicato): w = {wbest_full} "
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@@ -561,8 +563,14 @@ def main() -> None:
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f"{wf[wbest_full]:+.3f} / {wh[wbest_full]:+.3f}")
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rho = float(np.corrcoef([wi[w] for w in WGRID], [wh[w] for w in WGRID])[0, 1])
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print(f" corr(ISO dSh in-sample, ISO dSh hold-out) fra le {len(WGRID)} finestre: {rho:+.2f}")
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print(" -> se e' ~0 o negativa, la scelta di w in-sample NON predice l'hold-out: l'asse")
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print(" e' rumore e il picco a w=90 e' un max-of-k.")
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print(" LETTURA (attacco 4 FALLITO, e il motivo e' informativo): la scelta di w")
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print(" in-sample-only cade sulla cella pubblicata, e la corr IS/HOLD e' POSITIVA -> l'asse")
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print(" non e' rumore. E non e' nemmeno un PICCO: e' una SOGLIA. Sotto w=45 la finestra")
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print(" contiene troppo poche barre ATTIVE per misurare qualsiasi cosa (colonna a destra) e")
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print(" il segno si rovescia; da 45 a 270 e' un plateau, 5 celle su 5 positive con 19-23")
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print(" ancore su 23. La descrizione 'picco, non plateau' del bersaglio e' PIU' SEVERA del")
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print(" vero — ed e' proprio cio' che si aspetta da un FILTRO DI FREQUENZA: serve una")
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print(" finestra abbastanza lunga da contare i trade.")
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# ------------------------------------------------------------------ §5 sintesi
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print("\n" + "-" * L)
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@@ -606,6 +614,28 @@ def main() -> None:
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f"{RES['BIN L>=med (0/1)']['dH']:+.3f} HOLD ({RES['BIN L>=med (0/1)']['nF']}/{len(offs)} ancore)")
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print(f" controllo di segno (INVERSO): {RES['BIN L<1 (INVERSO)']['dF']:+.3f} FULL "
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f"({RES['BIN L<1 (INVERSO)']['nF']}/{len(offs)}) -> il filtro e' reale, non un artefatto")
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print("\n" + "=" * L)
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print(" VERDETTO DELLO SCETTICO")
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print("=" * L)
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print(" A1 test PRE-REGISTRATO (IV su V1): previsione |V1| < |V2-DD| VERIFICATA IN "
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f"{ok}/{tot} CELLE.")
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print(" L'effetto e' PIU' GRANDE dove lo stop e' gia' in ATR (V1 mediana "
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f"{np.median(np.abs(e1s)):.3f} vs V2-DD {np.median(np.abs(e2s)):.3f}), e il test NON e'")
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print(" senza potenza (su V2-DD la famiglia arriva a +0.067 con 23/23). -> la")
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print(" SPIEGAZIONE 'lo stop a percentuale fissa lascia variare il rischio' e' REFUTATA.")
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print(" A2 contabilita': la premessa del difetto e' FALSA (P&L al giorno d'INGRESSO, "
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"99.3%);")
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print(" la 'riparazione' e' un no-op bit-exact; il '+0,04 fantasma' e' [L combinata] -")
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print(" [L per asset]. Nessun look-ahead c'era, e la variante scartata era la MIGLIORE.")
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print(" A3 un filtro BINARIO 0/1 sulla mediana della stessa L riproduce il "
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f"{RES['BIN L>=med (0/1)']['dF']/base_eff*100:.0f}% del")
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print(" vantaggio senza alcun vol-target -> la FORMULA DI SIZING E' ORNAMENTO. Il canale")
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print(" FREQUENZA da solo fa +0.051, la MAGNITUDINE +0.003 (replica esatta del bersaglio).")
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print(" A4 l'asse w NON e' un picco ne' un max-of-k: e' una soglia sul numero di barre")
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print(" attive nella finestra, con plateau 45-270. Attacco fallito.")
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print(" --> il NUMERO regge (+0.070 riprodotto esattamente), la SPIEGAZIONE cade due volte,")
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print(" e il gate pre-registrato per il 22/12/2026 e' GIA' STATO FALLITO oggi.")
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print(f"\n fatto in {time.time()-t0:.0f}s")
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print("=" * L)
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