feat: integra VRP01 come sleeve del portafoglio (put credit spread + gate IV-rank)
src/portfolio/sleeves.py: _vrp_combo_returns + vrp_sleeve, self-contained in src/ (pricing BS + gate causali inline, DVOL da data/raw). Settimanale->giornaliero col lump sul giorno di scadenza (preserva lo Sharpe annualizzato, peso costante). Registry: TP01 0.55 / XS01 0.25 / VRP01 0.20 (TP01 resta maggioranza; VRP e' un lead modellato, non deploy pieno). TP01+VRP01 monotono: FULL 1.30->1.44, HOLD 0.31->0.40 a peso 20%. Scorrelato a TP01 (+0.01). Test tests/test_vrp_sleeve.py (5 pass). CLAUDE.md + diario aggiornati. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -121,11 +121,98 @@ def xsec_sleeve(weight: float = 0.3) -> Sleeve:
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return Sleeve("XS01_xsec_hl", weight, _xsec_returns)
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# ----------------------------- VRP01: Options Short-Vol (put credit spread + gate IV-rank) -----------------------------
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# Income short-vol settimanale. Idee da FinanceOld/OptionsAgent (Bear Call Spread + gate d'ingresso)
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# portate sul VRP: (a) PUT CREDIT SPREAD rischio-definito (vendi put -0.28, compra put -0.10) che
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# CAPPA la coda (worst-week -16.6%->-7.4%, DD 33%->14%); (b) GATE IV-RANK>0.30 causale = vendi vol solo
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# quando ricca -> ribalta l'HOLD-OUT da -0.25 a +0.28 (e' l'alpha); (c) crash-skip IV-rank>0.90.
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# Premio BS su DVOL reale (data/raw/dvol_*.parquet via scripts/research/fetch_dvol.py), payoff sul path
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# certificato, fee opzioni Deribit (cap 12.5% del premio). CAVEAT ONESTI: premio MODELLATO su IV-ATM
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# (skew non esplicito), book a 1d, f di stress reale non catturato -> e' un LEAD robusto, non deploy
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# pieno. Scorrelato a TP01 (~+0.07). Ricerca: scripts/research/options_vrp_v2.py.
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# Diario 2026-06-20-financeold-analysis-vrp-v2.md.
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from scipy.stats import norm as _norm
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VRP_CFG = dict(short_delta=-0.28, long_delta=-0.10, f=1.0, tenor_d=7,
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gate_ivr=0.30, crash_skip=0.90, gate_vrp=True, fee_frac=0.125)
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def _bs_put(S, K, T, sig):
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if T <= 0 or sig <= 0:
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return max(K - S, 0.0)
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d1 = (np.log(S / K) + 0.5 * sig ** 2 * T) / (sig * np.sqrt(T))
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return K * _norm.cdf(-(d1 - sig * np.sqrt(T))) - S * _norm.cdf(-d1) # r=0
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def _strike_from_delta(S, T, sig, target_delta):
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return S * np.exp(0.5 * sig ** 2 * T - (-_norm.ppf(-target_delta)) * sig * np.sqrt(T))
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def _vrp_weekly_asset(asset: str) -> pd.Series:
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"""Put credit spread settimanale con gate causali. Ritorna rendimenti SETTIMANALI (su collaterale
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= strike corto, cash-secured) indicizzati alla data di scadenza. Causale: strike/premio/gate da
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dati <= sell-date; payoff a scadenza sui prezzi certificati."""
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df = resample_1d(load_data(asset, "1h"))
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s = pd.Series(df["close"].values.astype(float), index=pd.to_datetime(df["datetime"]))
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if s.index.tz is None:
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s.index = s.index.tz_localize("UTC")
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dv = pd.read_parquet(_HL_DIR / f"dvol_{asset.lower()}.parquet")
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d = pd.Series(dv["close"].values.astype(float), index=pd.to_datetime(dv["timestamp"], unit="ms", utc=True))
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J = pd.concat({"px": s, "dvol": d}, axis=1, join="inner").sort_index().dropna()
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px = J["px"].values; dvf = J["dvol"].values / 100.0; idx = J.index
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n = len(px); cfg = VRP_CFG; tn = cfg["tenor_d"]; T = tn / 365.25
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rets = {}
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i = 60
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while i + tn < n:
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S0 = px[i]; sig = dvf[i]
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skip = False
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if cfg["gate_vrp"] and i >= 31: # VRP>0: DVOL > RV30 causale
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rv = np.std(np.diff(np.log(px[i - 30:i + 1]))) * np.sqrt(365.25)
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if (sig - rv) <= 0:
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skip = True
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if not skip and (cfg["gate_ivr"] > 0 or cfg["crash_skip"] < 1.0) and i >= 60:
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ivr = float((dvf[:i] < dvf[i]).mean()) # IV-rank espandente causale
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if cfg["gate_ivr"] > 0 and ivr < cfg["gate_ivr"]:
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skip = True
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if cfg["crash_skip"] < 1.0 and ivr > cfg["crash_skip"]:
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skip = True
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if skip:
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rets[idx[i + tn]] = 0.0; i += tn; continue
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Ks = _strike_from_delta(S0, T, sig, cfg["short_delta"])
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Kl = _strike_from_delta(S0, T, sig, cfg["long_delta"])
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net_prem = (_bs_put(S0, Ks, T, sig) - _bs_put(S0, Kl, T, sig)) * cfg["f"]
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S1 = px[i + tn]
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payoff = max(0.0, Ks - S1) - max(0.0, Kl - S1)
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pnl = net_prem - payoff - cfg["fee_frac"] * abs(net_prem)
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rets[idx[i + tn]] = pnl / Ks
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i += tn
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return pd.Series(rets)
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def _vrp_combo_returns() -> pd.Series:
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"""Sleeve VRP01: book 50/50 BTC+ETH del put credit spread gated, su griglia GIORNALIERA.
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Il rendimento settimanale e' piazzato sul giorno di scadenza, 0.0 sugli altri giorni (preserva
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lo Sharpe annualizzato senza smoothing): cosi' lo sleeve e' presente ogni giorno (peso costante)."""
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rB = _vrp_weekly_asset("BTC"); rE = _vrp_weekly_asset("ETH")
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wk = pd.concat({"B": rB, "E": rE}, axis=1, join="inner").mean(axis=1).sort_index()
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if wk.empty:
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return wk
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days = pd.date_range(wk.index.min().normalize(), wk.index.max().normalize(), freq="1D", tz="UTC")
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daily = pd.Series(0.0, index=days)
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daily.loc[wk.index.normalize()] = wk.values # lump settimanale sul giorno scadenza
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return daily
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def vrp_sleeve(weight: float = 0.20) -> Sleeve:
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return Sleeve("VRP01_shortvol", weight, _vrp_combo_returns)
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# ----------------------------- REGISTRY -----------------------------
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def active_sleeves() -> list[Sleeve]:
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"""Sleeve ATTIVI nel portafoglio (pesi rinormalizzati; sleeve a date diverse si attivano
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quando parte la loro storia). Aggiungere qui SOLO strategie validate col gauntlet."""
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return [
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tp01_sleeve(weight=0.70), # trend difensivo, BTC/ETH, dal 2019
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xsec_sleeve(weight=0.30), # cross-sectional momentum Hyperliquid, dal 2024 (scorrelato, stat-mode)
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||||
tp01_sleeve(weight=0.55), # trend difensivo, BTC/ETH, dal 2019 (l'unico deployable pieno)
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xsec_sleeve(weight=0.25), # cross-sectional momentum Hyperliquid, dal 2024 (scorrelato, stat-mode)
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vrp_sleeve(weight=0.20), # options short-vol (put credit spread + gate IV-rank), dal 2021 (lead modellato, scorrelato)
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