docs(portfolio): documenta cartella portfolios, comandi, scope live e default PORT06
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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@@ -107,16 +107,23 @@ PythagorasGoal/
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│ ├── strategies/ # Classe base Strategy ABC + indicatori condivisi
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│ │ ├── base.py # Strategy, Signal, BacktestResult, YearlyStats
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│ │ └── indicators.py # keltner_ratio, detect_squeezes, ema, atr, rv, corr
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│ └── live/ # Paper trading live su Deribit testnet
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│ ├── multi_runner.py # Orchestratore multi-strategia (strategie + pairs)
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│ ├── strategy_worker.py # Worker single-leg con stato persistente
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│ ├── pairs_worker.py # Worker a 2 gambe per i pairs (market-neutral)
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│ ├── strategy_loader.py # Import dinamico classi Strategy
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│ ├── cerbero_client.py # Client HTTP per Cerbero MCP
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│ ├── signal_engine.py # Squeeze + ML real-time (legacy) + validazione OOS
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│ └── telegram_notifier.py
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│ ├── live/ # Paper trading live su Deribit testnet
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│ │ ├── multi_runner.py # Orchestratore multi-strategia (strategie + pairs)
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│ │ ├── strategy_worker.py # Worker single-leg con stato persistente
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│ │ ├── pairs_worker.py # Worker a 2 gambe per i pairs (market-neutral)
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│ │ ├── strategy_loader.py # Import dinamico classi Strategy
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│ │ ├── cerbero_client.py # Client HTTP per Cerbero MCP
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│ │ ├── signal_engine.py # Squeeze + ML real-time (legacy) + validazione OOS
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│ │ └── telegram_notifier.py
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│ └── portfolio/ # Portafogli di prima classe (capitale condiviso, backtest + live)
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│ ├── base.py # SleeveSpec, Portfolio (.backtest), load_active_portfolio
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│ ├── weighting.py # Schemi di ponderazione: equal, cap, inverse_vol, cluster_rp, manual
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│ ├── sleeves.py # Builder unificato equity-per-sleeve (fonte unica, parità report)
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│ ├── ledger.py # PortfolioLedger: PnL/DD aggregati, persistenza e resume
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│ └── runner.py # PortfolioRunner live (Cerbero v2, sizing, ribilancio giornaliero)
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├── scripts/
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│ ├── strategies/ # Strategie con edge validato OOS (FADE, HONEST, PAIRS, TSMOM + portafogli)
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│ ├── portfolios/ # Definizioni PORT01-06 e report run() dei portafogli di prima classe
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│ ├── waste/ # Strategie scartate (squeeze SQ/MT/ML/AD/CM/PD, MR03, ROT01, W01-W28)
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│ └── analysis/ # Ricerca/validazione OOS fee-aware, gestione rischio, report
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├── strategies.yml # Config multi-strategy paper trader
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@@ -244,6 +251,42 @@ data/paper_trades/
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Notifiche Telegram per ogni trade (richiede `TELEGRAM_BOT_TOKEN` e `TELEGRAM_CHAT_ID` in `.env`).
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## Paper Trading a Portafoglio
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Accanto al multi-strategy runner originale — in cui ogni strategia gestisce autonomamente il proprio conto virtuale da €1.000 — il progetto dispone ora di un **paper trader a portafoglio** (`src/portfolio/`) che tratta l'insieme delle strategie come un unico organismo con un capitale condiviso.
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### Come funziona
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La definizione di un portafoglio (`SleeveSpec` + schema di peso) ha due facce sulla stessa sorgente dati:
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- **Backtest** (`.backtest()`): ricostruisce le equity-curve di ogni sleeve tramite il builder unificato in `sleeves.py`, le pondera secondo lo schema scelto e calcola le metriche aggregate (CAGR, Sharpe, max DD). La parità con i report prodotti da `report_families.py` è garantita dalla fonte unica.
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- **Live** (`PortfolioRunner`): ogni ora il runner scarica le candele aggiornate via Cerbero v2, calcola i pesi correnti, avvia i worker appropriati per ogni sleeve attiva e registra il PnL aggregato nel ledger (`data/portfolios/{code}/`). Il ledger persiste tra i riavvii.
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### Schemi di ponderazione
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Il modulo `weighting.py` mette a disposizione cinque schemi: `equal` (default), `cap` (tetto per famiglia — p.es. `pairs: 0.33` per limitare la concentrazione), `inverse_vol` (pesi inversamente proporzionali alla volatilità storica), `cluster_rp` (equal tra cluster naturali poi inverse-vol all'interno del cluster) e `manual` (pesi liberi). Lo schema si specifica in `portfolios.yml` insieme al codice portafoglio e alla leva.
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### Portafoglio di default: PORT06
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La configurazione raccomandata è **PORT06** (`scripts/portfolios/PORT06_master_shape.py`): portafoglio master esteso che include tutte e sei le famiglie (FADE, HONEST, PAIRS, TSMOM, SHAPE), con schema `cap` che limita i pairs al 33% del capitale per moderare la loro concentrazione di rischio. Risultati del backtest: Sharpe 6.07 (FULL) / 8.19 (OOS), drawdown massimo 4.9% (FULL) / 2.3% (OOS), leva 2×.
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### Scope live (v1)
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Il runner esegue le famiglie per cui esiste un worker dedicato: **fade** (MR01, MR02, MR07), **pairs** (PR01, cinque coppie) e **shape** (SH01, con retraining periodico via `MLWorkerWrapper`). Le famiglie **honest** (DIP01, TR01, ROT02) e **TSMOM** (TSM01) sono al momento escluse dall'esecuzione live — restano nel backtest — e il runner lo segnala nel log, rinormalizzando automaticamente i pesi sugli sleeve attivi. Il supporto ai worker honest e TSM01 è previsto nella fase 2.
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### Avvio del paper trader a portafoglio
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```bash
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# Backtest del portafoglio di default (PORT06)
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uv run python scripts/portfolios/PORT06_master_shape.py
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# Paper trading live a portafoglio
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uv run python -m src.portfolio.runner
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# Smoke test del data layer Cerbero v2
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uv run python scripts/analysis/smoke_portfolio.py
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```
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## Setup
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```bash
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Reference in New Issue
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