docs(research): ACCEL50 — frontiera di leva PORT06 + probe fade 15m verso i 50 EUR/giorno
Leva 2->3/4 dimezza i tempi (OOS CAGR 111->206/343%, DD full 3.5->5.2/6.9%). Fade 15m passa il probe (6/6 sleeve OOS+, fee 2x OK, BTC 15m > 1h a meta' DD). Pairs nuove e PAXG bocciati: stale-print illusion (gambe alt 88-98% barre flat). Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Adriano Dal Pastro
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# 2026-06-12 — ACCEL50: cosa accelera davvero verso €50/giorno
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**Domanda.** Quali strategie/leve accorciano il tempo per arrivare a €50/g da ~€2k?
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Script: `scripts/analysis/accel50_research.py`.
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## Il quadro onesto
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A €2k, anche col CAGR OOS del PORT06 (~111% a lev 2), il PnL atteso è ~€4/g: il
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collo di bottiglia NON è l'edge (Sharpe OOS 10), è la **taglia**. Le vie testate,
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in ordine di impatto:
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## 1. LEVA — l'acceleratore dominante (nessuna ricerca nuova)
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Frontiera su daily return canonici PORT06 (scala lineare, fee pro-quota):
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| lev | CAGR full | DD full | CAGR OOS | DD OOS | anni a €50/g da 2k |
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|-----|-----------|---------|----------|--------|--------------------|
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| 2 (attuale) | 74% | 3.5% | 111% | 1.5% | 3.3 |
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| 3 | 128% | 5.2% | 206% | 2.2% | 1.9 |
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| 4 | 200% | 6.9% | 343% | 2.9% | 1.2 |
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| 5 | 293% | 8.6% | 539% | 3.7% | 0.9 |
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Anche scontando l'OOS del 50% (regime calmo, caveat noto), lev 3-4 dimezza i
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tempi tenendo il DD sotto il 10%. Caveat: il modello è lineare — non cattura
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margine, code grasse, slippage che cresce col notional, e gli sleeve senza stop
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(PAIRS/SH01) a leva alta hanno code peggiori del modello. Proposta sobria:
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**lev 2→3 subito** (DD full 5.2% = ancora metà del PORT02 storico), rivalutare
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4 dopo un mese di ledger reale pulito.
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## 2. FADE 15m — la candidata nuova che PASSA il probe
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MR01/02/07 a 15m, parametri live 1h non ri-tunati (anti-overfit), fee 0.10% RT:
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- **Tutti e 6 gli sleeve positivi**, OOS 2025-26 positivo ovunque, fee 2x OK
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(Sh 1.6-2.9 — margine ampio).
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- **BTC 15m domina il suo 1h**: MR01 Sh 3.37 vs 2.76 con META' del DD
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(15.1% vs 31.7%); MR02 3.49 vs 3.29 (DD 10.8 vs 18.7).
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- ETH 15m leggermente sotto il 1h in Sharpe ma OOS molto più grande in valore
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assoluto (4x trade = compounding più veloce; MR02 +22052 vs +9560).
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- Infrastruttura live 15m GIA' esistente (fetch sub-orario del BLEND pairs).
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**Prossimi passi obbligati prima del deploy** (metodologia standard):
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gate PORT06 con correlazione 15m↔1h (se ~1 sostituire, se bassa aggiungere),
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griglia parametri al 15m, validazione worker, caveat flat ETH 15m (14-30%
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storico — per le fade single-leg il fill flat è meno tossico che per i pairs,
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ma va guardato con flat-aware engine).
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## 3. PAIRS nuove — BOCCIATE (stale-print illusion, di nuovo)
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Sweep onesto delle 19 coppie mai testate (config universale pre-registrata
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n=50 z2.0/0.5 max72): 8 candidate con Sh 1.5-4.3... MA le gambe alt hanno
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88-98% barre flat (ADA 98%, LTC 97%, DOGE 91%, XRP 88%, BNB 88%) e con
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`flat_skip=True` muoiono quasi tutte (BTC/ADA 4.33→0.17, ETH/DOGE 3.79→0.46;
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migliore superstite ETH/XRP 1.34 < le 5 deployate). Identica classe di
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illusione del XEX su DOGE/SOL (stessa giornata, `xex_divergence_research.py`).
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**PAXG idem**: 92% flat su Deribit → chiuso anche il ramo "oro".
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NB: questo getta anche una luce nuova sulle gambe alt dei pairs GIA' deployati
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(ADA/LTC/SOL hanno flat share altissime nel parquet) — il loro ledger reale
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shadow è il banco di prova giusto e finora regge, ma teniamolo d'occhio.
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## 4. CAPITALE — domina tutto
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A config attuale: €50/g ≈ €24k di capitale. Ogni € aggiunto accorcia
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linearmente; nessuna ricerca batte un deposito. In più, a ~€20k si sbloccano
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in esecuzione reale i 4 book multi-asset oggi solo paper (TR01/ROT02/TSM01/XS01).
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## Sintesi operativa
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Ordine d'impatto: **capitale > leva (2→3) > fade 15m (da gateare) >>** tutto il
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resto. Le vie "nuova strategia esotica" (pairs nuove, PAXG, XEX) sono tutte
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morte oggi sotto il test di esecuzione realistica — la lezione del giorno è che
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su questo testnet ogni edge va validato col **book/flat-aware engine** prima di
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crederci.
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"""ACCEL50 — Ricerca acceleratori verso l'obiettivo €50/giorno (2026-06-12).
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Domanda: quali strategie/leve portano PIU' VELOCEMENTE a €50/g partendo da ~€2k?
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Diario: docs/diary/2026-06-12-accel50.md. Esiti:
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1. LEVA su PORT06 (acceleratore dominante, zero ricerca nuova).
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La frontiera (scala lineare dei daily return canonici, fee pro-quota) mostra
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che a Sharpe ~7-10 il vincolo non e' il rischio ma la taglia: lev 2->4 porta
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gli anni-a-target da 3.3 a 1.2 con FULL DD 3.5->6.9%. Vedi lev_frontier().
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2. FADE 15m (candidata NUOVA, validazione preliminare PASSATA).
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MR01/MR02/MR07 a 15m con i parametri live 1h (trend_max=3, ema_long=200,
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sl_confirm_atr=0.5, fee 0.10% RT): tutti e 6 gli sleeve positivi, OOS
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2025-26 positivo ovunque (spesso > del 1h: 4x trade = compounding piu'
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rapido), reggono fee 2x (Sh 1.6-2.9). BTC 15m MIGLIORA il 1h (MR01 Sh
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3.37 vs 2.76 con meta' DD). Prossimo passo obbligato: gate PORT06
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(correlazione col gemello 1h, parita' worker — infra 15m gia' esistente
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dal BLEND pairs). Vedi fade15m_probe().
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3. PAIRS NUOVE: BOCCIATE (stale-print illusion).
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Lo sweep delle 19 coppie mai testate (config universale pre-registrata)
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dava 8 candidate con Sharpe 1.5-4.3, MA le gambe alt hanno 88-98% di barre
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flat (LTC 97%, ADA 98%, DOGE 91%, XRP 88%, BNB 88%) e con flat_skip=True
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(fill solo su barre pulite) muoiono quasi tutte (BTC/ADA 4.33->0.17,
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ETH/DOGE 3.79->0.46). Migliore superstite ETH/XRP a 1.34: inferiore alle
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5 deployate -> niente. Stessa classe di illusione del XEX su DOGE/SOL
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(vedi xex_divergence_research.py). PAXG idem: 92% flat su Deribit.
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4. CAPITALE: a config attuale servono ~€24k per €50/g; ogni € aggiunto
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accorcia linearmente (non e' una strategia ma domina ogni altra leva).
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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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PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
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sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
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def lev_frontier() -> None:
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"""Frontiera di leva su PORT06: CAGR/DD/Sharpe e anni-a-€50/g per lev 1-6.
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Modello: scala lineare dei daily return del backtest canonico (strumenti
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lineari, fee proporzionali al notional). NON modella margine/code grasse."""
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from scripts.portfolios._defs import PORTFOLIOS
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from scripts.analysis.combine_portfolio import port_returns, SPLIT
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from src.portfolio.sleeves import all_sleeve_equities, sleeve_returns_df
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p = PORTFOLIOS["PORT06"]
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eq = all_sleeve_equities()
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members = {sid: eq[sid] for sid in p.sleeve_ids}
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w = p.weight_vector(sleeve_returns_df(p.sleeve_ids))
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base = port_returns(members, w) # == live a lev 2 (parita' validata)
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def dd(x):
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c = (1 + x).cumprod()
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return ((c - c.cummax()) / c.cummax()).min() * 100
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def cagr(x):
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c = (1 + x).cumprod()
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return ((c.iloc[-1]) ** (365 / len(x)) - 1) * 100
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print("lev CAGR_full% DD_full% CAGR_oos% DD_oos% K_per_50/g anni_da_2k")
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for f, lev in [(0.5, 1), (1.0, 2), (1.5, 3), (2.0, 4), (2.5, 5), (3.0, 6)]:
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r = base * f
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roos = r.iloc[SPLIT:]
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co = cagr(roos)
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daily = (1 + co / 100) ** (1 / 365) - 1
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k = 50 / daily if daily > 0 else float("inf")
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anni = np.log(k / 2020) / np.log(1 + co / 100) if co > 0 else float("inf")
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print(f"{lev:>3} {cagr(r):>11.0f} {dd(r):>9.2f} {co:>10.0f} {dd(roos):>8.2f} "
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f"{k:>11,.0f} {max(anni, 0):>11.1f}")
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def fade15m_probe() -> None:
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"""MR01/02/07 a 15m vs 1h, parametri live, fee 0.10% e stress 2x."""
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import importlib.util
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import inspect
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from src.strategies.base import Strategy
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LIVEP = dict(trend_max=3.0, ema_long=200, sl_confirm_atr=0.5)
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paths = {
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"MR01": "scripts/strategies/MR01_bollinger_fade.py",
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"MR02": "scripts/strategies/MR02_donchian_fade.py",
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"MR07": "scripts/strategies/MR07_return_reversal.py",
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}
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for code, rel in paths.items():
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spec = importlib.util.spec_from_file_location(code.lower(), PROJECT_ROOT / rel)
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m = importlib.util.module_from_spec(spec)
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spec.loader.exec_module(m)
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cls = next(o for _, o in vars(m).items()
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if inspect.isclass(o) and issubclass(o, Strategy) and o.__module__ == m.__name__)
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s = cls()
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for asset in ("BTC", "ETH"):
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line = f"{code} {asset}: "
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for tf in ("1h", "15m"):
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r = s.backtest(asset, tf, **LIVEP)
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if r is None:
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line += f"{tf}: no-sig | "
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continue
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oos = sum(y.pnl for y in r.yearly if y.year >= 2025)
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old = s.fee_rt
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s.fee_rt = 0.002
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r2 = s.backtest(asset, tf, **LIVEP)
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s.fee_rt = old
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line += (f"{tf}: Sh{r.sharpe:5.2f} DD{r.max_dd:5.1f}% n={r.trades:4d} "
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f"oos25-26={oos:+8.0f} fee2x_Sh{r2.sharpe:5.2f} | ")
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print(line)
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if __name__ == "__main__":
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print("=== 1. Frontiera di leva PORT06 ===")
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lev_frontier()
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print("\n=== 2. Fade 15m probe ===")
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fade15m_probe()
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