research(cross-market): sweep 65-agenti crypto->mercati IB -> fenomeno gap robustissimo ma NON edge
Goal: >=50 agenti, migliore soluzione, diversi mercati e timing, su piu' anni.
Setup: 26 ETF certificati (IB) + BTC/ETH 1h; harness parametrizzato (lead overnight crypto ->
gap/intraday equity, t-incrementale, Sharpe IS/OOS, hit per-anno); workflow 416 config = 52 sweep +
12 verifica avversariale + 1 sintesi = 65 agenti.
RISULTATO: cluster fortissimo crypto-overnight -> GAP apertura equity (tutti i target risk-on).
Migliori: ETH->IWM/QQQ/XLK gap (Sh OOS 2.4-2.5, t 17), BTC->QQQ gap (Sh OOS 2.31, t 15, 9/9 ANNI).
Regge stress 10bps e OOS recente. MA due killer (verificatori concordi):
1. NON tradabile via ETF (gap gia' all'open) -> serve future overnight (MNQ/MES), fuori dal
capitale $0.5-2k (margin/liquidazione);
2. e' RISK-BETA non alpha: finestra-lead ~contemporanea al gap (stesso shock macro), forza solo
negli anni alta-vol (2022), beta implicito ~37%.
Unico ETF-tradabile (ETH->XLE intraday) crolla a 10bps (0.48->0.15), t 2.38 sotto Bonferroni/416.
VERDETTO: nessun edge proprietario deployabile a basso capitale. Migliore FENOMENO da forward-monitor
= BTC->QQQ gap overnight (9/9 anni). Coerente col soffitto del progetto. Valore: aver classificato il
fenomeno (risk-beta overnight) invece di scambiarlo per alpha.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Adriano Dal Pastro
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# 2026-06-22 — Sweep 65-agenti: crypto -> mercati IB (mercati × timing × anni)
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## Obiettivo (goal utente)
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Usare >=50 agenti per prendere l'anticipazione crypto->equity e trovare la MIGLIORE soluzione,
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provando diversi mercati e timing, su piu' anni.
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## Setup
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- **Dati**: universo IB esteso a **26 ETF certificati** (azioni US/settori/intl/bond/credito/oro/
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commodity/REIT), cache su disco (`fetch_ib_equities.py` + BROAD2). Crypto BTC/ETH 1h (Deribit).
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- **Harness onesto** (`crypto_lead_harness.py`): per ogni sessione equity, lead = crypto nella
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finestra equity-CHIUSO [P 21:00 -> D 13:00 UTC] (overnight; il weekend e' il caso lungo). Predice
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gap/intraday/full. Metriche: corr, **t incrementale vs sessione equity precedente**, Sharpe
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eseguibile (sign(lead)*predict, net costi) FULL/IS/OOS, **hit per-anno**.
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- **Workflow** (`wf_crypto_lead.js`): grid 416 config (2 lead × 26 mercati × 2 giorni × 2 predict ×
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2 finestre). **52 agenti sweep** -> **12 agenti verifica avversariale** (stress 10bps + OOS 2024+ +
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multi-anno) -> **1 sintesi**. Totale **65 agenti**, 1.7M token.
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## Risultato
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### Fenomeno fortissimo: crypto overnight -> GAP di apertura equity
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Cluster coerente in cima, TUTTI predict=gap/overnight, su ogni target risk-on:
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| lead->target | t-incr | Sh OOS@4bps | @10bps | OOS-recente | anni+ |
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| ETH->IWM gap | 17.1 | 2.49 | 1.96 | 2.41 | 7/8 |
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| ETH->QQQ gap | 17.9 | 2.36 | 1.83 | 2.31 | 7/8 |
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| ETH->XLK gap | 17.4 | 2.40 | 1.93 | 2.30 | 7/8 |
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| **BTC->QQQ gap** | 15.0 | 2.31 | 1.78 | 2.16 | **9/9** |
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| BTC->SPY gap | 14.4 | 2.14 | 1.69(lf) | 2.03 | 9/9 |
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Statisticamente schiacciante (t 14-18, sopra Bonferroni su 416 test), regge stress costi e OOS
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recente, **positivo 8-9 anni su 8-9**.
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### Ma DUE killer (i verificatori avversariali concordi)
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1. **NON tradabile via ETF**: il gap e' gia' prezzato all'open dell'ETF -> serve un FUTURE indice
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tenuto overnight (MNQ/MES/M2K). A $0.5-2k il margin overnight di anche un micro consuma il
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capitale e rischia la liquidazione su un gap avverso -> **fuori portata per costruzione**.
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2. **E' RISK-BETA, non alpha**: la finestra-lead crypto e' quasi CONTEMPORANEA al gap (stesso shock
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macro overnight, equity chiuso). t enorme = co-movimento risk-on/off, non ETH/BTC che *anticipa*.
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Firma: la forza e' negli anni alta-vol (2022 hit 0.71-0.75), piatta negli anni calmi (2019/21/23).
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corr ~0.37 -> beta implicito ~37%, alpha residuo piccolo.
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### L'unico tradabile via ETF e' troppo debole
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ETH->XLE intraday 6h (compri XLE al day-open, chiudi +6h): Sh OOS 0.48@4bps **-> 0.15@10bps** (annuo
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4.1%->1.0%), t-incr 2.38 **sotto Bonferroni** (~3.5 su 416 test). Edge netto onesto ~ZERO.
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## Verdetto (sintesi multi-agente)
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**Nessun edge proprietario deployabile a basso capitale.** Il fenomeno crypto->equity-overnight e'
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statisticamente reale e robustissimo su 9 anni, ma e' (a) risk-beta condiviso, non anticipazione
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sfruttabile, e (b) catturabile solo con futures overnight, fuori dal nostro capitale. L'unica
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versione ETF-eseguibile e' dentro il rumore da multiple-testing. Coerente col soffitto del progetto:
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"niente di nuovo regge" alla verifica onesta.
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**Migliore soluzione (come FENOMENO da forward-monitor, non deploy):** BTC->QQQ gap overnight — la
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storia piu' lunga (9/9 anni), lead noto prima dell'open. Da monitorare; deployabile solo con capitale
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~>$20-30k su micro-futures indice e con i costi notturni modellati.
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## Lezione
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Anche con 65 agenti e una ricerca esaustiva su mercati/timing/anni, la disciplina onesta
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(tradabilita' al capitale reale + multiple-testing + beta-vs-alpha) riduce un "Sharpe 2.5 su 9 anni"
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a un non-edge per noi. Il valore della ricerca: aver QUANTIFICATO e CLASSIFICATO il fenomeno
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(risk-beta overnight) invece di scambiarlo per alpha.
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Artefatti: `crypto_lead_harness.py`, `wf_crypto_lead.js`.
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@@ -0,0 +1,126 @@
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"""HARNESS parametrizzato — anticipazione crypto -> mercato (lead-lag eseguibile, onesto).
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Generalizza l'effetto weekend: la finestra-LEAD e' l'intervallo in cui l'equity e' CHIUSO e la crypto
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no (prev close 21:00 UTC -> next open 13:30 UTC). Il weekend e' il caso lungo (Ven 21:00 -> Lun 13:30).
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Per ogni sessione equity D (con sessione precedente P):
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lead = crypto return su [lead_start, D 13:00] (lead_start = P 21:00 se hours='overnight', else D13:00-hours)
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predict target: gap = open[D]/close[P]-1 ; intraday = close[D]/open[D]-1 ; full = close[D]/close[P]-1
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control = rendimento sessione precedente equity (close[P]/close[P_prev]-1) -> test INCREMENTALE
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Filtro giorni: all | mon (solo lunedi'/weekend) | nonmon.
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Output JSON per config: n, corr, beta+t-stat del lead AL NETTO del control (incrementale), Sharpe
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settimanale/annualizzato del trade eseguibile (sign(lead)*predict - costo) FULL/IS/OOS(2022+),
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hit-rate, e PER-ANNO (hit e mean) per la robustezza multi-anno.
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uv run python scripts/research/crypto_lead_harness.py --configs '[{"lead":"BTC","target":"QQQ","day":"mon","predict":"intraday","hours":"overnight"}]'
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Dati: cache su disco (crypto 1h, ETF eq_*). Nessun IB online. Vettoriale, veloce.
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"""
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import sys, json, argparse
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from pathlib import Path
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import numpy as np, pandas as pd
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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
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sys.path.insert(0, str(ROOT)); sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research"))
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from src.data.downloader import load_data
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import eqlib
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OOS_DEFAULT = "2022-01-01"
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OPEN_H = 13 # ~apertura US 13:30 UTC -> uso barra 13:00 (info nota prima dell'open per il lead)
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CLOSE_H = 21 # ~chiusura US 21:00 UTC
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_CRYPTO = {}
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def crypto_hourly(asset):
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if asset not in _CRYPTO:
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s = load_data(asset, "1h").set_index("datetime")["close"].astype(float)
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full = pd.date_range(s.index[0].floor("h"), s.index[-1].ceil("h"), freq="h", tz="UTC")
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_CRYPTO[asset] = s.reindex(s.index.union(full)).ffill().reindex(full)
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return _CRYPTO[asset]
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def at(series, ts):
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try:
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return float(series.asof(ts))
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except Exception:
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return np.nan
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def evaluate(cfg, cost_rt=0.0004, oos=OOS_DEFAULT):
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OOS = pd.Timestamp(oos, tz="UTC")
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lead = cfg["lead"]; tgt = cfg["target"]; day = cfg.get("day", "all")
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predict = cfg.get("predict", "intraday"); hours = cfg.get("hours", "overnight")
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bc = crypto_hourly(lead)
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try:
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oc = eqlib.load_eq(tgt)["open"].astype(float); cc = eqlib.load_eq(tgt)["close"].astype(float)
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except Exception as e:
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return {**cfg, "err": f"no data {tgt}"}
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idx = cc.index
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rows = []
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for j in range(2, len(idx)):
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D = idx[j]; P = idx[j-1]; Pp = idx[j-2]
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if day == "mon" and D.weekday() != 0: continue
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if day == "nonmon" and D.weekday() == 0: continue
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d_open = D.normalize() + pd.Timedelta(hours=OPEN_H)
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p_close = P.normalize() + pd.Timedelta(hours=CLOSE_H)
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lead_start = p_close if hours == "overnight" else d_open - pd.Timedelta(hours=int(hours))
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c1 = at(bc, d_open); c0 = at(bc, lead_start)
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if not (np.isfinite(c1) and np.isfinite(c0) and c0 > 0): continue
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ld = c1 / c0 - 1.0
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gap = oc[D] / cc[P] - 1.0
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intr = cc[D] / oc[D] - 1.0
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full = cc[D] / cc[P] - 1.0
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ctrl = cc[P] / cc[Pp] - 1.0
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rows.append((D, ld, gap, intr, full, ctrl))
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if len(rows) < 60:
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return {**cfg, "err": f"n={len(rows)}"}
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D_ = pd.DataFrame(rows, columns=["d", "lead", "gap", "intraday", "full", "ctrl"]).set_index("d")
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y = D_[predict].values; x = D_["lead"].values; ctrl = D_["ctrl"].values
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def z(a):
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sd = a.std(); return (a - a.mean()) / sd if sd > 0 else a * 0
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corr = float(np.corrcoef(x, y)[0, 1])
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# incrementale vs control (OLS standardizzato)
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X = np.column_stack([np.ones(len(y)), z(x), z(ctrl)])
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beta, *_ = np.linalg.lstsq(X, z(y), rcond=None)
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resid = z(y) - X @ beta
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dof = max(len(y) - 3, 1)
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se = np.sqrt(np.sum(resid**2) / dof * np.diag(np.linalg.inv(X.T @ X)))
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t_inc = float(beta[1] / se[1]) if se[1] > 0 else 0.0
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# trade eseguibile: long-short e long-flat su segno del lead, intraday/predict, net costi
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sign = np.sign(x)
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def sharpe(r):
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r = r[np.isfinite(r)]
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return float(np.mean(r) / np.std(r) * np.sqrt(52)) if len(r) > 5 and np.std(r) > 0 else 0.0
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ls = sign * y - cost_rt
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lf = np.where(x > 0, y, 0.0) - np.where(x > 0, cost_rt, 0.0)
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yrs = D_.index.year.values
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def per_year(r):
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out = {}
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for yv in sorted(set(yrs)):
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m = yrs == yv
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if m.sum() >= 8:
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out[int(yv)] = round(float(np.mean(np.sign(x[m]) == np.sign(y[m]))), 2)
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return out
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is_m = D_.index < OOS; oos_m = D_.index >= OOS
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py = per_year(ls)
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return {**cfg, "n": len(D_), "corr": round(corr, 3), "t_incremental": round(t_inc, 2),
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"hit": round(float(np.mean(sign == np.sign(y))), 3),
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"sh_ls_full": round(sharpe(ls), 2), "sh_ls_is": round(sharpe(ls[is_m]), 2),
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"sh_ls_oos": round(sharpe(ls[oos_m]), 2),
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"sh_lf_full": round(sharpe(lf), 2), "sh_lf_oos": round(sharpe(lf[oos_m]), 2),
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"ann_ls_pct": round(float(np.nanmean(ls) * 52 * 100), 1),
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"years_pos": int(sum(1 for v in py.values() if v > 0.5)), "years_tot": len(py),
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"per_year_hit": py}
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def main():
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ap = argparse.ArgumentParser()
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ap.add_argument("--configs", required=True)
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ap.add_argument("--cost", type=float, default=0.0004)
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ap.add_argument("--oos", default=OOS_DEFAULT)
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args = ap.parse_args()
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cfgs = json.loads(args.configs)
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print(json.dumps([evaluate(c, cost_rt=args.cost, oos=args.oos) for c in cfgs]))
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if __name__ == "__main__":
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main()
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@@ -28,7 +28,9 @@ RAW.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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||||||
SECTORS = ["XLK", "XLF", "XLE", "XLV", "XLI", "XLP", "XLY", "XLU", "XLB", "XLRE", "XLC"]
|
SECTORS = ["XLK", "XLF", "XLE", "XLV", "XLI", "XLP", "XLY", "XLU", "XLB", "XLRE", "XLC"]
|
||||||
BROAD = ["SPY", "QQQ", "IWM", "TLT", "GLD", "HYG"]
|
BROAD = ["SPY", "QQQ", "IWM", "TLT", "GLD", "HYG"]
|
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UNIVERSE = SECTORS + BROAD
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# espansione "diversi mercati" (intl / bond / credito / commodity / settori extra) per il lead-lag crypto
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BROAD2 = ["DIA", "EFA", "EEM", "FXI", "EWJ", "AGG", "LQD", "IEF", "USO", "SLV", "DBC", "VNQ"]
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UNIVERSE = SECTORS + BROAD + BROAD2
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def certify(sym: str, df: pd.DataFrame) -> dict:
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def certify(sym: str, df: pd.DataFrame) -> dict:
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@@ -0,0 +1,145 @@
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export const meta = {
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name: 'crypto-lead-sweep',
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description: 'Sweep multi-agente dell\'anticipazione crypto->mercati IB (mercati x timing x lead), verifica avversariale multi-anno, sintesi della soluzione migliore',
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phases: [
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{ title: 'Sweep', detail: '~52 agenti: grid (lead x mercato x giorno x predict x finestra) via harness onesto' },
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|
{ title: 'Verify', detail: 'top candidati: stress costi + OOS recente + multi-anno' },
|
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|
{ title: 'Synthesize', detail: 'migliore soluzione robusta + caveat di tradabilita' },
|
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],
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|
}
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// ---- universo mercati certificati (cache su disco) ----
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const MARKETS = ["SPY","QQQ","IWM","DIA","XLK","XLF","XLE","XLV","XLI","XLP","XLY","XLU","XLB","XLRE","XLC",
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||||||
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"HYG","TLT","IEF","GLD","SLV","USO","DBC","VNQ","EEM","FXI","EWJ"]
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const LEADS = ["BTC","ETH"]
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const DAYS = ["all","mon"]
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const PREDICTS = ["gap","intraday"]
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const HOURS = ["overnight","6"]
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// ---- genera la grid completa ----
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const grid = []
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for (const lead of LEADS) for (const target of MARKETS) for (const day of DAYS)
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for (const predict of PREDICTS) for (const hours of HOURS)
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grid.push({ lead, target, day, predict, hours })
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log(`grid totale: ${grid.length} configurazioni (mercati ${MARKETS.length} x lead 2 x giorno 2 x predict 2 x finestra 2)`)
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// ---- chunk in batch da 8 -> ~52 agenti ----
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const BATCH = 8
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const batches = []
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for (let i = 0; i < grid.length; i += BATCH) batches.push(grid.slice(i, i + BATCH))
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log(`sweep: ${batches.length} agenti, ${BATCH} config ciascuno`)
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const RAW_SCHEMA = {
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type: "object",
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properties: { raw: { type: "string", description: "stdout JSON ESATTO dell'harness, senza modifiche" } },
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required: ["raw"],
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}
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// ---- PHASE 1: SWEEP ----
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phase('Sweep')
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const sweepResults = await parallel(batches.map((batch, bi) => () =>
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agent(
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`Sei un esecutore deterministico. Esegui ESATTAMENTE questo comando dalla root del repo e restituisci il suo stdout.\n\n` +
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`uv run python scripts/research/crypto_lead_harness.py --configs '${JSON.stringify(batch)}'\n\n` +
|
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|
`Il comando stampa un array JSON di risultati. Mettilo VERBATIM nel campo "raw" (nessun commento, nessuna modifica ai numeri). ` +
|
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|
`Se il comando fallisce, metti il messaggio d'errore in "raw".`,
|
||||||
|
{ label: `sweep:${bi}`, phase: 'Sweep', schema: RAW_SCHEMA, effort: 'low' }
|
||||||
|
)
|
||||||
|
))
|
||||||
|
|
||||||
|
// ---- parse + flatten ----
|
||||||
|
const all = []
|
||||||
|
for (const r of sweepResults) {
|
||||||
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if (!r || !r.raw) continue
|
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try {
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||||||
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const arr = JSON.parse(r.raw.trim())
|
||||||
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for (const x of arr) if (x && !x.err) all.push(x)
|
||||||
|
} catch (e) { /* skip batch non parsabile */ }
|
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|
}
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||||||
|
log(`risultati validi raccolti: ${all.length}/${grid.length}`)
|
||||||
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// ---- ranking robustezza: tutti gli anni positivi + t-stat alto + OOS positivo ----
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function score(x) {
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const yr = x.years_tot ? x.years_pos / x.years_tot : 0
|
||||||
|
const oosOK = (x.sh_ls_oos > 0 || x.sh_lf_oos > 0) ? 1 : 0
|
||||||
|
return yr * Math.abs(x.t_incremental || 0) * (1 + Math.max(x.sh_ls_oos || 0, x.sh_lf_oos || 0)) * oosOK
|
||||||
|
}
|
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all.sort((a, b) => score(b) - score(a))
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const top = all.slice(0, 12)
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// separa per tradabilita': intraday = ETF-tradabile; gap = fenomeno (serve future)
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const topIntraday = all.filter(x => x.predict === 'intraday').slice(0, 6)
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const topGap = all.filter(x => x.predict === 'gap').slice(0, 6)
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log(`TOP overall: ${top.map(x => `${x.lead}->${x.target}/${x.day}/${x.predict} t=${x.t_incremental} oos=${Math.max(x.sh_ls_oos,x.sh_lf_oos)} ${x.years_pos}/${x.years_tot}y`).join(' | ')}`)
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// ---- PHASE 2: VERIFY (stress costi + OOS recente, multi-anno) ----
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phase('Verify')
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const VERDICT_SCHEMA = {
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type: "object",
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properties: {
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config: { type: "string" },
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robust: { type: "boolean", description: "regge stress (costi alti + OOS recente) e multi-anno?" },
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tradeable_via: { type: "string", description: "etf-intraday | futures-gap | none" },
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sh_oos_4bps: { type: "number" }, sh_oos_10bps: { type: "number" }, sh_oos_recent: { type: "number" },
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years_pos: { type: "number" }, years_tot: { type: "number" },
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note: { type: "string", description: "1-2 frasi: cosa regge, cosa no, spiegazione alternativa" },
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},
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required: ["config", "robust", "tradeable_via", "note"],
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}
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const cands = [...new Map([...topIntraday, ...topGap, ...top].map(x => [`${x.lead}|${x.target}|${x.day}|${x.predict}|${x.hours}`, x])).values()].slice(0, 12)
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const verified = await parallel(cands.map((c) => () => {
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const cfg = JSON.stringify([{ lead: c.lead, target: c.target, day: c.day, predict: c.predict, hours: c.hours }])
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return agent(
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`Verifica avversariale di UN candidato lead-lag crypto->mercato. Config: ${JSON.stringify(c)}.\n` +
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`Esegui questi 3 comandi dalla root e leggi i campi t_incremental, sh_ls_oos, sh_lf_oos, years_pos, years_tot:\n` +
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`1) base 4bps: uv run python scripts/research/crypto_lead_harness.py --cost 0.0004 --oos 2022-01-01 --configs '${cfg}'\n` +
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`2) stress 10bps: uv run python scripts/research/crypto_lead_harness.py --cost 0.0010 --oos 2022-01-01 --configs '${cfg}'\n` +
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`3) OOS recente: uv run python scripts/research/crypto_lead_harness.py --cost 0.0004 --oos 2024-01-01 --configs '${cfg}'\n\n` +
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`Giudica: robust=true SOLO se l'edge resta positivo a 10bps E nell'OOS recente (2024+) E years_pos/years_tot>=0.6. ` +
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`tradeable_via: "etf-intraday" se predict=intraday e regge (eseguibile comprando l'ETF al Monday/giorno open); ` +
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`"futures-gap" se predict=gap e regge (il gap si cattura solo con i futures indice overnight, NON con l'ETF); "none" se non regge. ` +
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`note: spiega anche un'alternativa plausibile (e' solo risk-beta? autocorrelazione? multiple-testing su ${grid.length} test?).`,
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{ label: `verify:${c.lead}->${c.target}/${c.predict}`, phase: 'Verify', schema: VERDICT_SCHEMA }
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)
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}))
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const robust = verified.filter(v => v && v.robust)
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log(`candidati robusti: ${robust.length}/${cands.length}`)
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// ---- PHASE 3: SYNTHESIZE ----
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phase('Synthesize')
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const SYNTH_SCHEMA = {
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type: "object",
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properties: {
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best_solution: { type: "string", description: "la migliore soluzione: lead+mercato+timing+predict+come si tradea" },
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why: { type: "string" },
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expected_edge: { type: "string", description: "Sharpe OOS onesto (post-stress), hit, anni positivi" },
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tradeability: { type: "string", description: "ETF intraday vs futures overnight; eseguibile a $0.5-2k?" },
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multi_year: { type: "string", description: "evidenza su piu' anni (per-anno)" },
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caveats: { type: "string" },
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runner_ups: { type: "string" },
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},
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required: ["best_solution", "why", "expected_edge", "tradeability", "multi_year", "caveats"],
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}
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const synthesis = await agent(
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`Sei l'analista quant capo, disciplina ONESTA (questo progetto uccide i falsi positivi: multiple-testing, hold-out-luck, ` +
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`tradabilita' reale a basso capitale). Obiettivo: dalla ricerca multi-agente sull'anticipazione crypto->mercati IB, ` +
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`determina la SOLUZIONE MIGLIORE (mercato + timing + lead) verificata su PIU' ANNI.\n\n` +
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`TOP candidati (sweep, ${grid.length} config testate): ${JSON.stringify(top)}\n\n` +
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`VERDETTI di verifica avversariale (stress costi 10bps + OOS recente 2024+): ${JSON.stringify(verified)}\n\n` +
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`Candidati robusti: ${JSON.stringify(robust)}\n\n` +
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`Fatti noti: (a) il GAP di apertura (predict=gap) ha t-stat altissimi ma NON e' catturabile con l'ETF (serve un future ` +
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`indice tradato overnight, es. MNQ/MES su IB); (b) l'INTRADAY (predict=intraday) e' debole ma eseguibile comprando l'ETF; ` +
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`(c) abbiamo testato ${grid.length} configurazioni -> correggi mentalmente per multiple-testing (un t-stat ~2 non basta qui).\n\n` +
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`Produci la sintesi: la soluzione migliore REALMENTE utile (distingui fenomeno-forte-non-tradabile da edge-tradabile), ` +
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`il suo edge atteso onesto post-stress, come si tradea a $0.5-2k, l'evidenza multi-anno, i caveat, e i runner-up.`,
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{ label: 'synthesize', phase: 'Synthesize', schema: SYNTH_SCHEMA, effort: 'high' }
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)
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return {
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grid_size: grid.length,
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sweep_agents: batches.length,
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results_collected: all.length,
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top12: top,
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verified,
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robust_count: robust.length,
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synthesis,
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}
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