feat(forward): cabla STATARB-RESID nel forward-monitor PAPER (lead ortogonale ETH/BTC)
Forward-monitor del LEAD dello sweep 2026-06-29 (relative-value ETH/BTC, dollar-neutral 2 gambe), il primo stream insieme ORTOGONALE (corr->book 0.027, beta-mkt 0.013) ED eseguibile a $600. - scripts/live/paper_statarb.py: forward-only, doppio libro MODELED($2000)/REAL-$600 (haircut fill), riusa il segnale ESATTO di orthogonal_signals.py (niente reimplementazione). Config CONGELATA W=45 sgn=+1. - Cablato in scripts/cron_daily.sh accanto a paper_prevday. Stato runtime in data/paper_statarb/ (gitignored). - test tests/test_paper_statarb.py (frozen config + advance forward/idempotente + haircut $600 basso). Correzione di etichetta (verificata): la cella vincente e' sgn=+1 -> NON mean-reversion ma relative-MOMENTUM sul residuo (dislocazioni ETH-vs-BTC continuano a 1d; sgn=-1 perde -1.4 IS). Diario + CLAUDE.md aggiornati. Test 146/146. Nessun deploy, forward-only. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Adriano Dal Pastro
@@ -66,3 +66,4 @@ scripts/research/blind/leaderboard.json
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# forward-monitor runtime state (regenerable, forward-only)
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data/paper_prevday/
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data/paper_combo/
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data/paper_statarb/
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@@ -139,12 +139,16 @@ Prima ondata di ricerca onesta su BTC/ETH certificati (5 track, harness condivis
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candidato ucciso dal gate giusto (deflated-Sharpe, is_hedge, selection-on-holdout, sostituzione-XS01,
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multi-cut). Niente batte/diversifica XS01 (varianti = REDUNDANT); meta-allocazione < pesi fissi (i 4
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sleeve già quasi-risk-parity); 1-gamba a segnale = TP01 travestito (trend) o hedge a DSR<0.95.
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**LEAD forward-monitor:** **STATARB-RESID** (mean-reversion del residuo ETH−β·BTC, β OLS rolling, 2 gambe)
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— primo stream **insieme ortogonale (corr→book 0.027, β-mkt 0.013) ED eseguibile a $600** (haircut ~0,
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NON STAT-MODE come XS01/opzioni): marginal ADDS, robust_oos, fee-survive 0.30%/gamba; resta sotto soglia
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solo sull'**edge** (Sharpe 0.84, DSR 0.929 same-sign <0.95). Se una finestra forward conferma l'edge è
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*deployabile*. Altri LEAD: IVOL (idio-vol XS, STAT-MODE), DVOLSPREAD (storia DVOL corta). Diario
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`2026-06-29-strategy-search-5threads.md`. Script `scripts/research/{xsec_v3_lowrisk,xsec_v3_momstruct,meta_allocation,orthogonal_signals,signal_inout_1leg}.py`.
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**LEAD forward-monitor:** **STATARB-RESID** (relative-MOMENTUM del residuo ETH−β·BTC, β OLS rolling, 2 gambe,
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cella vincente **sgn=+1**: le dislocazioni ETH-vs-BTC CONTINUANO a 1d, la MR pura sgn=−1 perde) — primo
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stream **insieme ortogonale (corr→book 0.027, β-mkt 0.013) ED eseguibile a $600** (haircut ~0, NON
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STAT-MODE come XS01/opzioni): marginal ADDS, robust_oos, fee-survive 0.30%/gamba; resta sotto soglia solo
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sull'**edge** (Sharpe 0.84, DSR 0.929 same-sign <0.95). **CABLATO in forward-monitor PAPER:**
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`scripts/live/paper_statarb.py` (W=45/sgn=+1 congelati, doppio libro MODELED/REAL-$600), nel cron
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giornaliero accanto a `paper_prevday`; test `tests/test_paper_statarb.py`. Se la finestra forward conferma
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l'edge è *deployabile* (2 gambe BTC/ETH perp). Altri LEAD: IVOL (idio-vol XS, STAT-MODE), DVOLSPREAD
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(storia DVOL corta). Diario `2026-06-29-strategy-search-5threads.md`. Script
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`scripts/research/{xsec_v3_lowrisk,xsec_v3_momstruct,meta_allocation,orthogonal_signals,signal_inout_1leg}.py`.
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- **Soffitto strutturale BTC/ETH-direzionale ~1.3** superato SOLO espandendo a un meccanismo diverso:
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cross-sectional su universo Hyperliquid certificato (XS01) → portafoglio Sharpe ~1.55.
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- **Sweep "strategie alternative" (2026-06-20) — 104 ipotesi / 153 agenti / NIENTE di nuovo regge.**
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@@ -51,7 +51,7 @@ scelta in-sample-only.
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| segnale | FULL/HOLD | corr→book | β-mkt | marginal | DSR (grid/same-sign) | exec $600 | verdetto |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| **STATARB-RESID** (mean-rev residuo ETH−β·BTC, W45) | 0.84/0.56 | **0.027** | 0.013 | **ADDS** | 0.056 / 0.929 | haircut ~0 | **LEAD** |
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| **STATARB-RESID** (residual relative-mom ETH−β·BTC, W45 **sgn+1**) | 0.84/0.56 | **0.027** | 0.013 | **ADDS** | 0.056 / 0.929 | haircut ~0 | **LEAD** |
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| DVOLSPREAD (IV relativa, W60) | 0.74/0.77 | 0.017 | 0.012 | ADDS | 0.082 / 0.907 | haircut ~0 | LEAD |
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| RATIO-MOM/REV/ACCEL | 0.25-0.68 / ≤0 | ~0 | ~0 | NEUTRAL | <0.23 | ok | NEUTRAL (diversification-math) |
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| VOLSPREAD | −0.24/−1.47 | ~0 | 0.013 | DILUTES | — | — | SCARTATO |
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@@ -61,10 +61,15 @@ mercato 0.013 — meglio di SKH ~0.09) **ED eseguibile a $600** (book a 2 gambe
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haircut ≈ 0, fee-survive fino a 0.30%/gamba → **NON STAT-MODE**, a differenza di XS01 e delle opzioni). Il
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muro che **resta** è l'**edge**: Sharpe 0.84 / DSR 0.929 same-sign (ottimistico) ma comunque <0.95.
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Verificato indipendentemente dal coordinatore: residuo causale (β OLS rolling backward, decisione a
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close[i], return in i+1), fee a 2 gambe corretta. → **LEAD forward-monitor** (monitorabile a costo reale
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~0 grazie all'eseguibilità), NON deploy. **DVOLSPREAD** ri-valida l'ex-lead `dvol_spread`: ADDS ma storia
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DVOL corta (2021+) → resta forward-monitor come già noto. Secondario crypto-vs-macro = "TSMOM travestito"
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(corr→book 0.17-0.20), non ortogonale.
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close[i], return in i+1), fee a 2 gambe corretta. **⚠ Correzione di etichetta:** la cella vincente è
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**sgn=+1**, NON sgn=−1 → NON è mean-reversion ma **momentum relativo sul residuo** (long lo spread quando
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ETH è ricco vs il suo fit su BTC: le dislocazioni ETH-vs-BTC *continuano* a 1d; la MR pura sgn=−1 perde
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−1.4 in-sample). L'ortogonalità (β~0) viene dalla struttura dollar-neutral, non dal verso. → **LEAD
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forward-monitor** (monitorabile a costo reale ~0), NON deploy. **CABLATO:** `scripts/live/paper_statarb.py`
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(config CONGELATA W=45/sgn=+1, doppio libro MODELED/REAL-$600, riusa il segnale esatto di
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`orthogonal_signals.py`), aggiunto al cron giornaliero accanto a `paper_prevday`; test `tests/test_paper_statarb.py`.
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**DVOLSPREAD** ri-valida l'ex-lead `dvol_spread`: ADDS ma storia DVOL corta (2021+) → resta forward-monitor
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come già noto. Secondario crypto-vs-macro = "TSMOM travestito" (corr→book 0.17-0.20), non ortogonale.
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### Thread 5 — 1-gamba a segnale (eseguibile)
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12 famiglie (MACD/RSI/Supertrend/Donchian/BBands/EMA, ±ADX) su 1d/12h/8h. **0/12 earns_slot_honest.**
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@@ -10,6 +10,7 @@ mkdir -p logs
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uv run python scripts/research/fetch_dvol.py # DVOL (per ricerca opzioni)
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uv run python scripts/live/paper_portfolio.py # avanza paper TP01+XS01
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uv run python scripts/live/paper_prevday.py # forward-monitor lead prevday-breakout (PAPER, non deploy)
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uv run python scripts/live/paper_statarb.py # forward-monitor lead STATARB-RESID ETH/BTC ortogonale (PAPER, non deploy)
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# NB: l'esecuzione Deribit e' passata al BOOK (TP01+SKH01 nettati) via scripts/cron_book.sh a
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# cadenza ORARIA (SKH01 e' a 230m: il daily mancherebbe gli ingressi). live_execute.py
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# (TP01-only) NON va piu' eseguito qui, sennò i due farebbero a pugni sullo stesso strumento.
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@@ -0,0 +1,176 @@
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"""FORWARD-MONITOR — STATARB-RESID (relative-value ETH/BTC, dollar-neutral 2 gambe), PAPER.
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NON è esecuzione reale. È il monitoraggio forward-only del LEAD dello sweep 2026-06-29 (thread
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"segnali ortogonali"): il PRIMO stream visto che è INSIEME ortogonale al book (corr→book 0.027,
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beta-mkt 0.013) ED eseguibile a $600 (book a 2 gambe BTC+ETH perp, NON STAT-MODE come XS01). Resta
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sotto la soglia solo sull'EDGE (Sharpe ~0.84, deflated-Sharpe <0.95 su storia ~2.5 anni). Questo
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monitor accumula la finestra OUT-OF-SAMPLE VERA per decidere se l'edge regge — stesso trattamento di
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PREVDAY/STA05/XS01 STAT-MODE. Nessun edge creduto prima.
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ⓘ NATURA DEL SEGNALE (onesto): la cella vincente è W=45 **sgn=+1**, NON sgn=-1. Cioè il residuo di
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ETH dopo β·BTC (β OLS rolling causale) viene seguito in MOMENTUM (long lo spread quando ETH è ricco
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vs il suo fit su BTC), non in mean-reversion: le dislocazioni relative ETH-vs-BTC CONTINUANO a 1d
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(la MR pura, sgn=-1, perde -1.4 in-sample). È relative-MOMENTUM, dollar-neutral → ortogonale al
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trend assoluto di TP01.
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CONFIG CONGELATA (dallo sweep, selezione IN-SAMPLE-only, mai sul max hold-out):
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W=45, sgn=+1, tf=1d, vol-target 20%, leva cap 2x. Riusa il segnale ESATTO di
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scripts/research/orthogonal_signals.py (nessuna reimplementazione → niente drift).
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DESIGN (onesto, come paper_prevday):
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- Legge BTC/ETH 1d certificati (build_joint), calcola il segnale CAUSALE su tutta la storia.
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- Alla prima esecuzione fissa l'INCEPTION all'ultima barra 1d chiusa (forward-only: lo storico
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NON entra nel PnL di paper).
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- Ogni run processa le NUOVE barre 1d chiuse: applica il rendimento dello spread tenuto,
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addebita le fee su 2 GAMBE (ogni Δpos muove ETH e BTC → 2×|Δpos|), registra i flip di segno.
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||||
- DUE libri in parallelo (onestà sull'esecuzione a piccolo capitale):
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* MODELED : capitale nominale $2000, ribilanciamento continuo (fee su ogni |Δpos|).
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||||
* REAL-$600: capitale reale $600, salta i ribilanci di nozionale-per-gamba < min_order ($5)
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||||
→ il gap MODELED-REAL = l'haircut di fill reale (qui ~0: turnover bassissimo a 1d).
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||||
- Per barre fresche aggiornare prima i dati: uv run python scripts/analysis/rebuild_history.py --asset BTC ETH
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||||
Stato: data/paper_statarb/{state.json, trades.jsonl, returns.jsonl} (append-only).
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uv run python scripts/live/paper_statarb.py # avanza col dato disponibile
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||||
uv run python scripts/live/paper_statarb.py --status # solo stato, non avanza
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||||
uv run python scripts/live/paper_statarb.py --reset # azzera (riparte da ora)
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"""
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from __future__ import annotations
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import argparse
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import json
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import sys
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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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||||
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
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||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
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||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT / "scripts" / "research"))
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||||
# Segnale ESATTO dello sweep (nessuna reimplementazione → identità garantita col backtest).
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from orthogonal_signals import build_joint, f_statarb_resid, spread_ret # noqa: E402
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STATE_DIR = PROJECT_ROOT / "data" / "paper_statarb"
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STATE_FILE = STATE_DIR / "state.json"
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||||
TRADES_FILE = STATE_DIR / "trades.jsonl"
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||||
RETURNS_FILE = STATE_DIR / "returns.jsonl"
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# --- CONFIG CONGELATA (frozen) -----------------------------------------------------------
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W_FROZEN = 45
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SGN_FROZEN = +1
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FEE_SIDE = 0.0005 # 0.05%/side = 0.10% round-trip (Deribit taker)
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MODELED_CAPITAL = 2000.0 # nominale, ribilanciamento continuo
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REAL_CAPITAL = 600.0 # capitale mainnet reale
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MIN_ORDER = 5.0 # min order Deribit -> sotto, il conto vero NON ribilancia
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def _signal(j: pd.DataFrame):
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"""(ts, dt, pos, sr): posizione vol-targeted sullo spread (decisa <= close[i]) + ritorno spread."""
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pos = np.nan_to_num(f_statarb_resid(W=W_FROZEN, sgn=SGN_FROZEN)(j))
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||||
return (j["timestamp"].values.astype("int64"),
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||||
pd.to_datetime(j["datetime"]).values, pos, spread_ret(j))
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||||
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||||
def _state_io(write: dict | None = None):
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||||
if write is not None:
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||||
STATE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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||||
STATE_FILE.write_text(json.dumps(write, indent=2))
|
||||
return write
|
||||
return json.loads(STATE_FILE.read_text()) if STATE_FILE.exists() else None
|
||||
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||||
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||||
def _append(path: Path, rec: dict):
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||||
STATE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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||||
with open(path, "a") as f:
|
||||
f.write(json.dumps(rec) + "\n")
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||||
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||||
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||||
def init_state(j: pd.DataFrame) -> dict:
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||||
ts, _, pos, _ = _signal(j)
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last = int(ts[-1])
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||||
return dict(start_ts=last, last_ts=last, n_bars=0,
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||||
pos_modeled=float(pos[-1]), pos_real=float(pos[-1]),
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||||
cap_modeled=MODELED_CAPITAL, cap_real=REAL_CAPITAL,
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||||
peak_modeled=MODELED_CAPITAL, peak_real=REAL_CAPITAL,
|
||||
dd_modeled=0.0, dd_real=0.0, n_trades=0)
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||||
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||||
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||||
def advance(st: dict, j: pd.DataFrame) -> dict:
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||||
ts, dt, pos, sr = _signal(j)
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new = [i for i in range(len(ts)) if ts[i] > st["last_ts"]]
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||||
if not new:
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||||
return st
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||||
pm, pr = st["pos_modeled"], st["pos_real"] # posizioni TENUTE (decise alla barra precedente)
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||||
cm, cr = st["cap_modeled"], st["cap_real"]
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||||
pkm, pkr, ddm, ddr = st["peak_modeled"], st["peak_real"], st["dd_modeled"], st["dd_real"]
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||||
ntr = st.get("n_trades", 0)
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||||
for i in new:
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||||
s = float(sr[i])
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tgt = float(pos[i]) # bersaglio deciso a close[i] (eseguito da i+1)
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||||
# MODELED: rendimento dello spread tenuto durante la barra i, poi ribilancia al target
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||||
net_m = pm * s - FEE_SIDE * 2.0 * abs(tgt - pm)
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||||
# REAL-$600: salta i ribilanci sub-min_order (nozionale per-gamba |Δpos|*cap < $5)
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||||
executed = abs(tgt - pr) * REAL_CAPITAL >= MIN_ORDER
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||||
new_pr = tgt if executed else pr
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||||
net_r = pr * s - FEE_SIDE * 2.0 * abs(new_pr - pr)
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||||
if np.sign(new_pr) != np.sign(pr):
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||||
_append(TRADES_FILE, dict(ts=int(ts[i]), dt=str(pd.Timestamp(dt[i])),
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||||
action="FLIP", from_pos=round(pr, 4), to_pos=round(new_pr, 4)))
|
||||
ntr += 1
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||||
cm *= (1.0 + max(net_m, -0.99)); cr *= (1.0 + max(net_r, -0.99))
|
||||
pkm = max(pkm, cm); pkr = max(pkr, cr)
|
||||
ddm = max(ddm, (pkm - cm) / pkm if pkm > 0 else 0.0)
|
||||
ddr = max(ddr, (pkr - cr) / pkr if pkr > 0 else 0.0)
|
||||
pm, pr = tgt, new_pr
|
||||
_append(RETURNS_FILE, dict(ts=int(ts[i]), dt=str(pd.Timestamp(dt[i])),
|
||||
net_modeled=round(net_m, 6), net_real=round(net_r, 6),
|
||||
pos=round(new_pr, 4), cap_modeled=round(cm, 2), cap_real=round(cr, 2)))
|
||||
st.update(last_ts=int(ts[new[-1]]), n_bars=st.get("n_bars", 0) + len(new),
|
||||
pos_modeled=pm, pos_real=pr, cap_modeled=cm, cap_real=cr,
|
||||
peak_modeled=pkm, peak_real=pkr, dd_modeled=ddm, dd_real=ddr, n_trades=ntr)
|
||||
return st
|
||||
|
||||
|
||||
def print_status(st: dict, j: pd.DataFrame):
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||||
last_data = int(j["timestamp"].iloc[-1])
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||||
days = (last_data - st["start_ts"]) / 86400_000
|
||||
rm = st["cap_modeled"] / MODELED_CAPITAL - 1
|
||||
rr = st["cap_real"] / REAL_CAPITAL - 1
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||||
print("\n STATARB-RESID forward-monitor (PAPER — relative-value ETH/BTC, ortogonale, NON deploy)")
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||||
print(f" config CONGELATA: W={W_FROZEN} sgn={SGN_FROZEN:+d} (residual relative-momentum, dollar-neutral)")
|
||||
print(f" forward da {pd.Timestamp(st['start_ts'], unit='ms', tz='UTC').date()} "
|
||||
f"({st['n_bars']} barre 1d ~{days:.0f}g) flip di segno: {st['n_trades']}")
|
||||
print(f" posizione spread corrente (long ETH / short BTC per unità): {st['pos_real']:+.3f}")
|
||||
print(f" MODELED ($2000 nominale): {rm*100:+6.2f}% eq ${st['cap_modeled']:.2f} maxDD {st['dd_modeled']*100:.1f}%")
|
||||
print(f" REAL-$600 (min-order $5) : {rr*100:+6.2f}% eq ${st['cap_real']:.2f} maxDD {st['dd_real']*100:.1f}%")
|
||||
print(f" -> fill-haircut MODELED-REAL: {(rm-rr)*100:+.2f} pp (atteso ~0: turnover basso a 1d)")
|
||||
print(f" log: {RETURNS_FILE}\n")
|
||||
|
||||
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||||
def main():
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||||
ap = argparse.ArgumentParser()
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||||
ap.add_argument("--status", action="store_true")
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||||
ap.add_argument("--reset", action="store_true")
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||||
args = ap.parse_args()
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||||
j = build_joint("1d")
|
||||
if args.reset:
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||||
for p in (STATE_FILE, TRADES_FILE, RETURNS_FILE):
|
||||
if p.exists():
|
||||
p.unlink()
|
||||
st = init_state(j); _state_io(st)
|
||||
print("forward-monitor STATARB-RESID inizializzato (forward-only da ora).")
|
||||
print_status(st, j); return
|
||||
st = _state_io()
|
||||
if st is None:
|
||||
st = init_state(j); _state_io(st)
|
||||
print("forward-monitor STATARB-RESID inizializzato (forward-only da ora).")
|
||||
print_status(st, j); return
|
||||
if not args.status:
|
||||
st = advance(st, j); _state_io(st)
|
||||
print_status(st, j)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,60 @@
|
||||
"""Lock del forward-monitor STATARB-RESID (scripts/live/paper_statarb.py):
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||||
* config CONGELATA (W=45, sgn=+1) — non deve cambiare silenziosamente;
|
||||
* advance() processa SOLO le barre forward ed è IDEMPOTENTE alla punta;
|
||||
* a 1d il libro REAL-$600 traccia il MODELED (haircut di fill piccolo).
|
||||
Il segnale è quello esatto dello sweep (orthogonal_signals) → niente reimplementazione.
|
||||
"""
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "live"))
|
||||
import paper_statarb as ps # noqa: E402
|
||||
|
||||
|
||||
def _fresh_state(j, back):
|
||||
ts, _, pos, _ = ps._signal(j)
|
||||
start = int(ts[-back - 1])
|
||||
return dict(start_ts=start, last_ts=start, n_bars=0,
|
||||
pos_modeled=float(pos[-back - 1]), pos_real=float(pos[-back - 1]),
|
||||
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)
|
||||
|
||||
|
||||
def _redirect(tmp_path, monkeypatch):
|
||||
monkeypatch.setattr(ps, "STATE_DIR", tmp_path)
|
||||
monkeypatch.setattr(ps, "STATE_FILE", tmp_path / "state.json")
|
||||
monkeypatch.setattr(ps, "RETURNS_FILE", tmp_path / "returns.jsonl")
|
||||
monkeypatch.setattr(ps, "TRADES_FILE", tmp_path / "trades.jsonl")
|
||||
|
||||
|
||||
def test_frozen_config():
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"""La cella vincente in-sample è W=45 sgn=+1 (relative-momentum, non mean-reversion)."""
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assert ps.W_FROZEN == 45
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assert ps.SGN_FROZEN == +1
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def test_advance_processes_forward_then_idempotent(tmp_path, monkeypatch):
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_redirect(tmp_path, monkeypatch)
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j = ps.build_joint("1d")
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ts, *_ = ps._signal(j)
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st = _fresh_state(j, back=60)
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st = ps.advance(st, j)
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assert st["n_bars"] == 60 # ha processato le 60 barre forward
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assert st["last_ts"] == int(ts[-1])
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assert st["cap_modeled"] != ps.MODELED_CAPITAL # l'equity si è mossa
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# idempotente: ri-avanzare alla punta non aggiunge barre né muove l'equity
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eq_before = st["cap_modeled"]
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st2 = ps.advance(dict(st), j)
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assert st2["n_bars"] == 60
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assert st2["cap_modeled"] == eq_before
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def test_real600_tracks_modeled_low_turnover(tmp_path, monkeypatch):
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_redirect(tmp_path, monkeypatch)
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j = ps.build_joint("1d")
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st = ps.advance(_fresh_state(j, back=250), j)
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rm = st["cap_modeled"] / ps.MODELED_CAPITAL - 1
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rr = st["cap_real"] / ps.REAL_CAPITAL - 1
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assert abs(rm - rr) < 0.05 # haircut di fill piccolo a 1d ($600)
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