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:
@@ -45,10 +45,21 @@ Prima ondata di ricerca onesta su BTC/ETH certificati (5 track, harness condivis
|
||||
monitor forward. NB il gate concentra XS nei regimi dispersi (2025-26 = hold-out alta-dispersione).
|
||||
Ricerca `scripts/portfolio/{xsec_research,xsec_blend,xsec_dispgate}.py`. Diari `2026-06-19-hyperliquid-xsec`
|
||||
/ `-xsec-blend` / `-xsec-dispgate` / `-xsec-universe-expansion` / `-trend-multiasset`.
|
||||
- **PORTAFOGLIO ATTIVO = TP01 (70%) + XS01 (30%)** (`src/portfolio/sleeves.active_sleeves`):
|
||||
combinato **FULL Sharpe 1.55, HOLD-OUT 1.55, DD 4.4%**, positivo quasi ogni anno, ~€1.9/g su 2k.
|
||||
Report `scripts/portfolio/run_portfolio.py`. Sleeve a date d'inizio diverse → outer-join con pesi
|
||||
rinormalizzati (TP01 da solo 2019-23, blend dal 2024).
|
||||
- **PORTAFOGLIO ATTIVO = TP01 (55%) + XS01 (25%) + VRP01 (20%)** (`src/portfolio/sleeves.active_sleeves`):
|
||||
TP01+XS01 combinato **FULL Sharpe 1.55, HOLD-OUT 1.55, DD 4.4%**. Aggiunto **VRP01** (options
|
||||
short-vol, sotto): TP01+VRP01 da solo fa FULL Sh 1.30→1.44 / HOLD 0.31→0.40 a peso 20% (3-way da
|
||||
validare locale con dati HL). Report `scripts/portfolio/run_portfolio.py`. Sleeve a date d'inizio
|
||||
diverse → outer-join con pesi rinormalizzati (TP01 da solo 2019-20, VRP dal 2021, blend pieno dal 2024).
|
||||
- **VRP01 Options Short-Vol — DIVERSIFICATORE da FinanceOld/OptionsAgent** — `src/portfolio/sleeves._vrp_combo_returns`.
|
||||
Put credit spread settimanale (vendi put -0.28, compra put -0.10) gated su IV-rank. Idee portate da
|
||||
`../FinanceOld/OptionsAgent` (Bear Call Spread + gate d'ingresso). Migliora il lead VRP nudo
|
||||
(options_vrp_lab): **(a) defined-risk** taglia la coda (worst-week -16.6%→-7.4%, DD 33%→14%);
|
||||
**(b) gate IV-rank>0.30** = vendi vol solo ricca → ribalta HOLD-OUT da -0.25 a +0.28 (l'alpha è il
|
||||
filtro di regime). Standalone **FULL Sh 1.10, HOLD 0.60, DD 12%**, positivo/piatto ogni anno (2022
|
||||
crash incluso). Scorrelato a TP01 (~+0.01-0.07). **CAVEAT:** premio MODELLATO su DVOL ATM (skew non
|
||||
esplicito), book a 1d, f di stress reale non catturato → LEAD robusto, non deploy pieno. Ricerca
|
||||
`scripts/research/options_vrp_v2.py` (vs baseline `options_vrp_lab.py`). Test `tests/test_vrp_sleeve.py`.
|
||||
Diario `2026-06-20-financeold-analysis-vrp-v2.md`.
|
||||
- **Universo Hyperliquid: ESPANDERLO NON aiuta XS01** (provato): 52-asset / top-liquidità dinamico /
|
||||
trend-multi-asset → tutti peggiori (small-cap/memecoin diluiscono il momentum relativo; il trend
|
||||
multi-asset è ridondante con TP01, corr 0.74). I margini su XS sono nella STRUTTURA DEL SEGNALE
|
||||
@@ -94,7 +105,7 @@ src/strategies/indicators.py → indicatori condivisi (ema, atr, keltner, ...)
|
||||
src/strategies/trend_portfolio.py → TP01: strategia DIFENSIVA robusta (PORT LF1d, >=12h), causale
|
||||
src/portfolio/ → PORTAFOGLIO DI STRATEGIE estensibile (Sleeve + StrategyPortfolio)
|
||||
portfolio.py → combina N sleeve per peso su griglia giornaliera; metriche FULL/hold-out/anno
|
||||
sleeves.py → REGISTRY sleeve attivi: TP01 (70%) + XS01 (30%). Aggiungere = una riga
|
||||
sleeves.py → REGISTRY sleeve attivi: TP01 (55%) + XS01 (25%) + VRP01 (20%). Aggiungere = una riga
|
||||
src/fractal/ → indicatori frattali (patterns.py, indicators.py, similarity.py)
|
||||
src/backtest/engine.py → engine di backtesting riusabile
|
||||
src/backtest/harness.py → harness ONESTO (load BTC/ETH, backtest_signals no-leakage, OOS)
|
||||
|
||||
@@ -70,3 +70,24 @@ quantificato e onesto, del miglior lead income che avevamo. Prossimo passo: riva
|
||||
quando cerbero-bite cattura un crash, e validare lo skew reale sul long wing (-0.10).
|
||||
|
||||
Script: `scripts/research/options_vrp_v2.py`. Baseline: `scripts/research/options_vrp_lab.py`.
|
||||
|
||||
## Integrazione come sleeve (VRP01)
|
||||
|
||||
La COMBO è stata integrata nel portafoglio come **VRP01** (`src/portfolio/sleeves._vrp_combo_returns`,
|
||||
`vrp_sleeve()`). Implementazione self-contained in `src/` (niente import da `scripts/`): pricing BS +
|
||||
strike-from-delta + gate causali inline, DVOL da `data/raw/dvol_*.parquet`.
|
||||
|
||||
**Settimanale → giornaliero (onesto):** il rendimento settimanale è piazzato sul **giorno di
|
||||
scadenza**, 0.0 sugli altri giorni dello span. Questo PRESERVA lo Sharpe annualizzato (niente
|
||||
smoothing che gonfierebbe il daily Sharpe) e tiene lo sleeve presente ogni giorno → peso costante
|
||||
nell'outer-join del portafoglio. Verificato: lo sleeve daily replica i numeri settimanali
|
||||
(FULL Sh 1.09, HOLD 0.60, DD 12%), corr daily vs TP01 = +0.01.
|
||||
|
||||
**Pesi (per evidenza, engine reale):** TP01+VRP01 monotòno fino al 40% VRP (FULL 1.30→1.55,
|
||||
HOLD 0.31→0.52, DD fermo 14%). Essendo VRP un lead MODELLATO (non deploy pieno), non lo sovrappeso:
|
||||
registry = **TP01 0.55 / XS01 0.25 / VRP01 0.20** (TP01 resta maggioranza, l'unico deployable pieno).
|
||||
La validazione 3-way completa richiede i dati Hyperliquid (XS01, gitignored, token Cerbero) → gira
|
||||
locale con `scripts/portfolio/run_portfolio.py`.
|
||||
|
||||
Test: `tests/test_vrp_sleeve.py` (5 pass: monotonìa BS, ordering strike, determinismo+griglia
|
||||
giornaliera, gate riducono l'attività, coda tagliata <-15%).
|
||||
|
||||
@@ -121,11 +121,98 @@ def xsec_sleeve(weight: float = 0.3) -> Sleeve:
|
||||
return Sleeve("XS01_xsec_hl", weight, _xsec_returns)
|
||||
|
||||
|
||||
# ----------------------------- VRP01: Options Short-Vol (put credit spread + gate IV-rank) -----------------------------
|
||||
# Income short-vol settimanale. Idee da FinanceOld/OptionsAgent (Bear Call Spread + gate d'ingresso)
|
||||
# portate sul VRP: (a) PUT CREDIT SPREAD rischio-definito (vendi put -0.28, compra put -0.10) che
|
||||
# CAPPA la coda (worst-week -16.6%->-7.4%, DD 33%->14%); (b) GATE IV-RANK>0.30 causale = vendi vol solo
|
||||
# quando ricca -> ribalta l'HOLD-OUT da -0.25 a +0.28 (e' l'alpha); (c) crash-skip IV-rank>0.90.
|
||||
# Premio BS su DVOL reale (data/raw/dvol_*.parquet via scripts/research/fetch_dvol.py), payoff sul path
|
||||
# certificato, fee opzioni Deribit (cap 12.5% del premio). CAVEAT ONESTI: premio MODELLATO su IV-ATM
|
||||
# (skew non esplicito), book a 1d, f di stress reale non catturato -> e' un LEAD robusto, non deploy
|
||||
# pieno. Scorrelato a TP01 (~+0.07). Ricerca: scripts/research/options_vrp_v2.py.
|
||||
# Diario 2026-06-20-financeold-analysis-vrp-v2.md.
|
||||
from scipy.stats import norm as _norm
|
||||
|
||||
VRP_CFG = dict(short_delta=-0.28, long_delta=-0.10, f=1.0, tenor_d=7,
|
||||
gate_ivr=0.30, crash_skip=0.90, gate_vrp=True, fee_frac=0.125)
|
||||
|
||||
|
||||
def _bs_put(S, K, T, sig):
|
||||
if T <= 0 or sig <= 0:
|
||||
return max(K - S, 0.0)
|
||||
d1 = (np.log(S / K) + 0.5 * sig ** 2 * T) / (sig * np.sqrt(T))
|
||||
return K * _norm.cdf(-(d1 - sig * np.sqrt(T))) - S * _norm.cdf(-d1) # r=0
|
||||
|
||||
|
||||
def _strike_from_delta(S, T, sig, target_delta):
|
||||
return S * np.exp(0.5 * sig ** 2 * T - (-_norm.ppf(-target_delta)) * sig * np.sqrt(T))
|
||||
|
||||
|
||||
def _vrp_weekly_asset(asset: str) -> pd.Series:
|
||||
"""Put credit spread settimanale con gate causali. Ritorna rendimenti SETTIMANALI (su collaterale
|
||||
= strike corto, cash-secured) indicizzati alla data di scadenza. Causale: strike/premio/gate da
|
||||
dati <= sell-date; payoff a scadenza sui prezzi certificati."""
|
||||
df = resample_1d(load_data(asset, "1h"))
|
||||
s = pd.Series(df["close"].values.astype(float), index=pd.to_datetime(df["datetime"]))
|
||||
if s.index.tz is None:
|
||||
s.index = s.index.tz_localize("UTC")
|
||||
dv = pd.read_parquet(_HL_DIR / f"dvol_{asset.lower()}.parquet")
|
||||
d = pd.Series(dv["close"].values.astype(float), index=pd.to_datetime(dv["timestamp"], unit="ms", utc=True))
|
||||
J = pd.concat({"px": s, "dvol": d}, axis=1, join="inner").sort_index().dropna()
|
||||
px = J["px"].values; dvf = J["dvol"].values / 100.0; idx = J.index
|
||||
n = len(px); cfg = VRP_CFG; tn = cfg["tenor_d"]; T = tn / 365.25
|
||||
rets = {}
|
||||
i = 60
|
||||
while i + tn < n:
|
||||
S0 = px[i]; sig = dvf[i]
|
||||
skip = False
|
||||
if cfg["gate_vrp"] and i >= 31: # VRP>0: DVOL > RV30 causale
|
||||
rv = np.std(np.diff(np.log(px[i - 30:i + 1]))) * np.sqrt(365.25)
|
||||
if (sig - rv) <= 0:
|
||||
skip = True
|
||||
if not skip and (cfg["gate_ivr"] > 0 or cfg["crash_skip"] < 1.0) and i >= 60:
|
||||
ivr = float((dvf[:i] < dvf[i]).mean()) # IV-rank espandente causale
|
||||
if cfg["gate_ivr"] > 0 and ivr < cfg["gate_ivr"]:
|
||||
skip = True
|
||||
if cfg["crash_skip"] < 1.0 and ivr > cfg["crash_skip"]:
|
||||
skip = True
|
||||
if skip:
|
||||
rets[idx[i + tn]] = 0.0; i += tn; continue
|
||||
Ks = _strike_from_delta(S0, T, sig, cfg["short_delta"])
|
||||
Kl = _strike_from_delta(S0, T, sig, cfg["long_delta"])
|
||||
net_prem = (_bs_put(S0, Ks, T, sig) - _bs_put(S0, Kl, T, sig)) * cfg["f"]
|
||||
S1 = px[i + tn]
|
||||
payoff = max(0.0, Ks - S1) - max(0.0, Kl - S1)
|
||||
pnl = net_prem - payoff - cfg["fee_frac"] * abs(net_prem)
|
||||
rets[idx[i + tn]] = pnl / Ks
|
||||
i += tn
|
||||
return pd.Series(rets)
|
||||
|
||||
|
||||
def _vrp_combo_returns() -> pd.Series:
|
||||
"""Sleeve VRP01: book 50/50 BTC+ETH del put credit spread gated, su griglia GIORNALIERA.
|
||||
Il rendimento settimanale e' piazzato sul giorno di scadenza, 0.0 sugli altri giorni (preserva
|
||||
lo Sharpe annualizzato senza smoothing): cosi' lo sleeve e' presente ogni giorno (peso costante)."""
|
||||
rB = _vrp_weekly_asset("BTC"); rE = _vrp_weekly_asset("ETH")
|
||||
wk = pd.concat({"B": rB, "E": rE}, axis=1, join="inner").mean(axis=1).sort_index()
|
||||
if wk.empty:
|
||||
return wk
|
||||
days = pd.date_range(wk.index.min().normalize(), wk.index.max().normalize(), freq="1D", tz="UTC")
|
||||
daily = pd.Series(0.0, index=days)
|
||||
daily.loc[wk.index.normalize()] = wk.values # lump settimanale sul giorno scadenza
|
||||
return daily
|
||||
|
||||
|
||||
def vrp_sleeve(weight: float = 0.20) -> Sleeve:
|
||||
return Sleeve("VRP01_shortvol", weight, _vrp_combo_returns)
|
||||
|
||||
|
||||
# ----------------------------- REGISTRY -----------------------------
|
||||
def active_sleeves() -> list[Sleeve]:
|
||||
"""Sleeve ATTIVI nel portafoglio (pesi rinormalizzati; sleeve a date diverse si attivano
|
||||
quando parte la loro storia). Aggiungere qui SOLO strategie validate col gauntlet."""
|
||||
return [
|
||||
tp01_sleeve(weight=0.70), # trend difensivo, BTC/ETH, dal 2019
|
||||
xsec_sleeve(weight=0.30), # cross-sectional momentum Hyperliquid, dal 2024 (scorrelato, stat-mode)
|
||||
tp01_sleeve(weight=0.55), # trend difensivo, BTC/ETH, dal 2019 (l'unico deployable pieno)
|
||||
xsec_sleeve(weight=0.25), # cross-sectional momentum Hyperliquid, dal 2024 (scorrelato, stat-mode)
|
||||
vrp_sleeve(weight=0.20), # options short-vol (put credit spread + gate IV-rank), dal 2021 (lead modellato, scorrelato)
|
||||
]
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,61 @@
|
||||
"""Test dello sleeve VRP01 (options short-vol: put credit spread + gate IV-rank)."""
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
import pytest
|
||||
|
||||
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
|
||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
|
||||
|
||||
from src.portfolio.sleeves import (
|
||||
_bs_put, _strike_from_delta, _vrp_combo_returns, vrp_sleeve, _HL_DIR)
|
||||
|
||||
_HAS_DVOL = (_HL_DIR / "dvol_btc.parquet").exists() and (_HL_DIR / "dvol_eth.parquet").exists()
|
||||
_skip_data = pytest.mark.skipif(not _HAS_DVOL, reason="serve data/raw/dvol_*.parquet (scripts/research/fetch_dvol.py)")
|
||||
|
||||
|
||||
def test_bs_put_monotonic_in_strike():
|
||||
"""Put piu' ITM (strike piu' alto) vale di piu'."""
|
||||
S, T, sig = 100.0, 7 / 365.25, 0.6
|
||||
vals = [_bs_put(S, K, T, sig) for K in (80, 90, 100, 110)]
|
||||
assert all(b < a for b, a in zip(vals, vals[1:])) # crescente nello strike
|
||||
|
||||
|
||||
def test_strike_from_delta_ordering():
|
||||
"""La put venduta delta -0.28 ha strike piu' alto (piu' vicino) della comprata -0.10."""
|
||||
S, T, sig = 100.0, 7 / 365.25, 0.6
|
||||
Ks = _strike_from_delta(S, T, sig, -0.28)
|
||||
Kl = _strike_from_delta(S, T, sig, -0.10)
|
||||
assert Kl < Ks < S # entrambe OTM, long piu' lontana
|
||||
|
||||
|
||||
@_skip_data
|
||||
def test_sleeve_is_deterministic_and_daily():
|
||||
a = vrp_sleeve().daily()
|
||||
b = _vrp_combo_returns()
|
||||
assert isinstance(a.index, pd.DatetimeIndex) and a.index.tz is not None
|
||||
assert (a.index.normalize() == a.index).all() # griglia giornaliera
|
||||
# presente ogni giorno nel suo span (nessun buco) -> peso costante nel portafoglio
|
||||
full = pd.date_range(a.index.min(), a.index.max(), freq="1D", tz="UTC")
|
||||
assert len(a) == len(full)
|
||||
np.testing.assert_array_equal(a.values, vrp_sleeve().daily().values) # deterministico
|
||||
|
||||
|
||||
@_skip_data
|
||||
def test_gates_reduce_activity():
|
||||
"""I gate (IV-rank/VRP/crash-skip) devono lasciare flat parte delle settimane: i giorni con
|
||||
rendimento != 0 sono molto meno del totale (lump settimanale + settimane saltate)."""
|
||||
s = _vrp_combo_returns()
|
||||
active = float((s != 0).mean())
|
||||
assert 0.0 < active < 0.25 # ~1/7 (lump weekly) e meno per i gate
|
||||
|
||||
|
||||
@_skip_data
|
||||
def test_sleeve_positive_and_capped_tail():
|
||||
"""Lo sleeve e' profittevole e la coda e' tagliata dal long wing (worst-day moderato)."""
|
||||
s = _vrp_combo_returns()
|
||||
nz = s[s != 0]
|
||||
assert s.sum() > 0 # somma rendimenti positiva
|
||||
assert nz.min() > -0.15 # defined-risk: nessuna settimana < -15%
|
||||
Reference in New Issue
Block a user