feat(risk): filtro trend per alzare Acc e ridurre DD + modello portafoglio
Filtro opzionale trend_max/ema_long su tutte le fade (MR01/MR02/MR03/MR07): salta i segnali quando |close-EMA200|/ATR supera la soglia (non fadare un trend o crollo estremo). Con trend_max=3.0 (default in strategies.yml): accuratezza su e DD giu' su 7/8 sleeve, drastico su ETH (MR01 71->26%, MR02 42->25%, MR03 66->34%, MR07 46->21%); edge OOS confermato. MR03 BTC: filtro disattivo (unico sleeve dove peggiora entrambe). Scartate come non robuste: vol-target sizing e skip-alta-volatilita' (peggiorano sia Acc che DD). Aggiunto modello di portafoglio equipesato su sotto-conti indipendenti: DD aggregato ~14% full / ~10% OOS sul paniere di 8 sleeve, contro 20-70% del singolo -> vera leva anti-drawdown. Banco di prova: scripts/analysis/risk_improvements.py, risk_portfolio.py. Helper trend_distance() in fade_base. CLAUDE.md e diario aggiornati. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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"""Affina il filtro trend (soglia assoluta ATR) e costruisce il portafoglio combinato.
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Due risultati:
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(1) trend filter: salta le fade quando |close-EMA200|/ATR > soglia (non fadare un
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trend estremo). Soglia ASSOLUTA in multipli di ATR -> stessa regola per tutte
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le strategie/asset, basso rischio di overfit. Sweep soglie, FULL e OOS.
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(2) portafoglio: equity curve combinata delle 4 strategie sullo stesso conto
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(rischio diviso fra N posizioni). Curve poco correlate -> DD aggregato << DD
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della singola strategia. Confronto singola vs portafoglio, con/senza filtro.
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"""
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from __future__ import annotations
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import sys
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from pathlib import Path
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import numpy as np
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import pandas as pd
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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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from src.data.downloader import load_data
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from scripts.analysis.strategy_research import bollinger_fade, atr
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from scripts.analysis.strategy_research_v2 import donchian_fade, keltner_fade, return_reversal
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FEE_RT, LEV, INIT, OOS_FRAC = 0.001, 3.0, 1000.0, 0.30
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STRATS = {
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"MR01": (bollinger_fade, dict(n=50, k=2.5, sl_atr=2.0, max_bars=24)),
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"MR02": (donchian_fade, dict(n=20, sl_atr=2.0, max_bars=24)),
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"MR03": (keltner_fade, dict(n=30, k=2.0, sl_atr=2.0, max_bars=24)),
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"MR07": (return_reversal,dict(n=50, k=3.5, tp_atr=2.0, sl_atr=1.5, max_bars=24)),
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}
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STRATS_ETH = dict(STRATS); STRATS_ETH["MR03"] = (keltner_fade, dict(n=50, k=2.0, sl_atr=2.0, max_bars=24))
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def build_trades(ents, df, lev=LEV, fee_rt=FEE_RT, trend_max=None, ema_long=200):
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"""Ritorna lista trade non-overlap: (entry_idx, exit_idx, ret_netto). Filtro trend opzionale."""
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h, l, c = df["high"].values, df["low"].values, df["close"].values
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n = len(c); a = atr(df, 14)
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el = pd.Series(c).ewm(span=ema_long, adjust=False).mean().values
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fee = fee_rt * lev
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out = []; last = -1
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for e in ents:
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i, d = e["i"], e["d"]
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if i <= last or i + 1 >= n:
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continue
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if trend_max is not None and a[i] and abs(c[i] - el[i]) / a[i] > trend_max:
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continue
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entry = c[i]; tp, sl, mb = e["tp"], e["sl"], e["max_bars"]
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exit_p = c[min(i + mb, n - 1)]; j = min(i + mb, n - 1)
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for k in range(1, mb + 1):
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j = i + k
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if j >= n:
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exit_p = c[n - 1]; break
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hs = (d == 1 and l[j] <= sl) or (d == -1 and h[j] >= sl)
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ht = (d == 1 and h[j] >= tp) or (d == -1 and l[j] <= tp)
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if hs: exit_p = sl; break
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if ht: exit_p = tp; break
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if k == mb: exit_p = c[j]
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ret = (exit_p - entry) / entry * d * lev - fee
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out.append((i, j, ret)); last = j
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return out
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def metrics_single(trades, ts, pos=0.15, split=-1):
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cap = peak = INIT; dd = 0.0; trd = wins = 0; rets = []
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for i, j, ret in trades:
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if i < split:
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continue
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cap = max(cap + cap * pos * ret, 10.0)
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peak = max(peak, cap); dd = max(dd, (peak - cap) / peak)
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trd += 1; wins += ret > 0; rets.append(ret * pos)
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sh = float(np.mean(rets) / np.std(rets) * np.sqrt(len(rets))) if len(rets) > 1 and np.std(rets) > 0 else 0.0
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return dict(trades=trd, acc=wins / trd * 100 if trd else 0.0,
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ret=(cap / INIT - 1) * 100, dd=dd * 100, sharpe=sh)
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def sleeve_equity(trades, n_bars, pos=0.15, split=-1):
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"""Equity curve di uno sleeve su sotto-conto indipendente (capitale INIT, pos fissa).
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Ritorna array lungo n_bars (step aggiornato alla chiusura di ogni trade)."""
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eq = np.full(n_bars, INIT, dtype=float)
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cap = INIT
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for i, j, ret in sorted(trades, key=lambda t: t[1]):
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if i < split:
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continue
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cap = max(cap + cap * pos * ret, 10.0)
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eq[j:] = cap # da j in poi il sotto-conto vale cap
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return eq
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def metrics_portfolio(strat_trades, n_bars, ts, pos=0.15, split=-1):
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"""Portafoglio equipesato: capitale diviso in N sotto-conti indipendenti, ciascuno
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con la sua strategia a `pos` fisso. Equity aggregata = media dei sotto-conti (somma
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normalizzata a base INIT). DD misurato sull'equity aggregata. Niente leva sovrapposta."""
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sleeves = [sleeve_equity(tr, n_bars, pos=pos, split=split) for tr in strat_trades.values()]
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agg = np.mean(sleeves, axis=0) # media -> base INIT, diversificazione reale
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# restringi alla finestra effettiva (da split in poi se OOS)
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lo = max(split, 0)
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agg = agg[lo:]
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peak = np.maximum.accumulate(agg)
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dd = float(np.max((peak - agg) / peak) * 100)
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trd = sum(1 for tr in strat_trades.values() for i, _, _ in tr if i >= split)
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wins = sum(1 for tr in strat_trades.values() for i, _, r in tr if i >= split and r > 0)
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return dict(trades=trd, acc=wins / trd * 100 if trd else 0.0,
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ret=(agg[-1] / INIT - 1) * 100, dd=dd, sharpe=0.0)
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def main():
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# ---------- (1) sweep soglia trend ----------
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print("=" * 104)
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print(" (1) FILTRO TREND |close-EMA200|/ATR > soglia -> SALTA | NETTO fee 0.10% RT, leva 3x")
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print("=" * 104)
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print(f" {'Strat/Asset':<14s}{'soglia':>8s}{'Trd':>6s}{'Acc%':>7s}{'Ret%':>9s}{'DD%':>7s}"
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f" | {'oAcc':>6s}{'oRet':>9s}{'oDD':>7s}{'oShrp':>7s}")
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print(" " + "-" * 100)
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thresholds = [None, 4.0, 3.0, 2.5, 2.0]
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for asset in ["BTC", "ETH"]:
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df = load_data(asset, "1h"); ts = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)
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split = int(len(df) * (1 - OOS_FRAC))
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table = STRATS_ETH if asset == "ETH" else STRATS
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for nm, (fn, params) in table.items():
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ents = fn(df, **params)
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for thr in thresholds:
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tr = build_trades(ents, df, trend_max=thr)
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f = metrics_single(tr, ts); o = metrics_single(tr, ts, split=split)
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lab = "base" if thr is None else f"{thr}ATR"
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print(f" {nm+' '+asset:<14s}{lab:>8s}{f['trades']:>6d}{f['acc']:>7.1f}{f['ret']:>+9.0f}{f['dd']:>7.1f}"
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f" | {o['acc']:>6.1f}{o['ret']:>+9.0f}{o['dd']:>7.1f}{o['sharpe']:>7.2f}")
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print(" " + "-" * 100)
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# ---------- (2) portafoglio combinato ----------
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print("\n" + "=" * 104)
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print(" (2) PORTAFOGLIO equipesato: capitale diviso in N sotto-conti indipendenti")
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print(" (pos 0.15 ciascuno, filtro trend 3.0 ATR). DD aggregato vs singola strategia.")
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print("=" * 104)
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print(f" {'Universo':<26s}{'Trd':>6s}{'Acc%':>7s}{'Ret%':>10s}{'DD%':>7s}{'':>7s}"
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f" | {'oAcc':>6s}{'oRet':>9s}{'oDD':>7s}{'':>7s}")
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print(" " + "-" * 100)
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all_trades = {}
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for asset in ["BTC", "ETH"]:
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df = load_data(asset, "1h"); ts = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)
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split = int(len(df) * (1 - OOS_FRAC)); n = len(df)
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table = STRATS_ETH if asset == "ETH" else STRATS
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st = {f"{nm}_{asset}": build_trades(fn(df, **p), df, trend_max=3.0) for nm, (fn, p) in table.items()}
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all_trades.update(st)
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f = metrics_portfolio(st, n, ts); o = metrics_portfolio(st, n, ts, split=split)
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print(f" {'Portafoglio '+asset+' (4 strat)':<26s}{f['trades']:>6d}{f['acc']:>7.1f}{f['ret']:>+10.0f}{f['dd']:>7.1f}{f['sharpe']:>7.2f}"
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f" | {o['acc']:>6.1f}{o['ret']:>+9.0f}{o['dd']:>7.1f}{o['sharpe']:>7.2f}")
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# globale 8 sleeve
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df0 = load_data("BTC", "1h"); ts0 = pd.to_datetime(df0["timestamp"], unit="ms", utc=True)
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split0 = int(len(df0) * (1 - OOS_FRAC))
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f = metrics_portfolio(all_trades, len(df0), ts0); o = metrics_portfolio(all_trades, len(df0), ts0, split=split0)
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print(" " + "-" * 100)
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print(f" {'GLOBALE BTC+ETH (8 sleeve)':<26s}{f['trades']:>6d}{f['acc']:>7.1f}{f['ret']:>+10.0f}{f['dd']:>7.1f}{f['sharpe']:>7.2f}"
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f" | {o['acc']:>6.1f}{o['ret']:>+9.0f}{o['dd']:>7.1f}{o['sharpe']:>7.2f}")
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print("\n Nota: ogni sleeve gira su un sotto-conto indipendente (pos 0.15); l'equity di")
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print(" portafoglio e' la media dei sotto-conti. Curve poco correlate => DD aggregato")
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print(" molto piu' basso del DD del singolo sleeve (la vera leva anti-drawdown).")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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