feat(fade): swap filtro live hurst->trend_max 3.0 (gate PORT06 sul path live)
Punto 7 roadmap sweep. Gate trendmax_port06_impact.py (engine exit16_port06_impact riusato, parita' canonica 1.00000; maschera hurst IDENTICA al live via fade_base.hurst_skip_mask; PORT06 pesi cap, path live EXIT-16): - CANDIDATO (hurst+trend) BOCCIATO: over-filtering (FULL Sharpe 7.23->7.11, meta' dei trade) nonostante DD 2.68->2.06. - SCOPERTA: il loss-guard Hurst e' ridondante-DANNOSO post-EXIT-16 (NESSUNO batte LIVE: FULL Sh 8.07 vs 7.23). EXIT-16 ha eliminato i wick-stop che hurst evitava -> gli ingressi saltati (66% delle barre) sono tornati vincenti. Il test che promosse hurst (2026-06-02) era sull'engine PRE-EXIT-16. - TREND-ONLY domina LIVE su tutte le metriche (FULL Sh 7.89 DD 2.46, OOS Sh 9.91 DD 1.20) ed e' la config che la ricerca EXIT-16 aveva davvero promosso (entries trend-filtrate, no hurst) mai eseguita dal live. Plateau 2.5/3.0/3.5 robusto. Decisione (utente): SWAP. _defs.py: trend_max=3.0 + ema_long=200 nelle 6 fade, hurst_max rimosso (hurst_skip_mask resta in fade_base). hourly_report: monitor stop-rate per epoca PRE->HURST->TREND (verdetto a n>=30). CLAUDE.md aggiornato (paragrafo hurst marcato storico). Diario docs/diary/2026-06-07-trendmax-gate.md. Lezione: ri-gateare ogni filtro quando cambia l'exit engine. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Adriano Dal Pastro
@@ -0,0 +1,259 @@
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"""GATE PORT06: trend_max=3.0/ema_long=200 sulle 6 fade LIVE (improvement-sweep punto 7).
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Contesto. Il backtest canonico (build_everything) applica il filtro trend alle fade,
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ma in produzione le SleeveSpec di _defs.py NON lo passano -> le fade live fadano anche
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i trend/crolli estesi (es. MR01/MR02_ETH long ripetuti nel crash ETH del 2026-06-05).
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Anche il test PORT06 del loss-guard Hurst (fade_lossguard_port_test) fu misurato su
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entries GIA' trend-filtrate -> la config live attuale (hurst SENZA trend) non e' mai
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stata gateata. hurst e trend si sovrappongono (entrambi tagliano il regime trending):
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il delta marginale va misurato sul path live, non assunto dai numeri canonici.
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Confronto, a livello PORT06 (stessa matematica pesi cap di Portfolio.backtest):
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LIVE = fade con hurst_max=0.55 + EXIT-16 (sl_confirm 0.5 ATR), trend OFF [prod oggi]
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CANDIDATO = LIVE + trend_max=3.0 / ema_long=200 [proposta]
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TREND-ONLY= EXIT-16 + trend, senza hurst [diagnostica overlap]
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Parita' preliminare: il replay (mode=orig, trend ON, no hurst, no EXIT-16) deve
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riprodurre le equity fade canoniche (come exit16_port06_impact).
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La maschera Hurst e' quella ESATTA del live: fade_base.hurst_skip_mask (close-only,
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window=100, step=6) — non la cache di regime_lab.
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GATE (sweep): PROMOSSO se OOS Sharpe non peggiora (>= base-0.02) E il DD scende,
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e in FULL non degrada.
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uv run python scripts/analysis/trendmax_port06_impact.py
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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 src.strategies.fade_base import hurst_skip_mask
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from scripts.analysis.strategy_research import atr
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from scripts.analysis.risk_management import strats_for, FEE_RT, LEV, POS, INIT
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from scripts.analysis.combine_portfolio import (
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_norm, IDX, port_returns, metrics, SPLIT, OOS_DATE,
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)
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from scripts.portfolios._defs import PORTFOLIOS
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from src.portfolio import weighting as W
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BUFFER = 0.5 # EXIT-16 close-confirm (come in produzione)
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HURST_MAX = 0.55 # loss-guard live
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TREND_MAX = 3.0
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EMA_LONG = 200
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def build_trades_variant(ents, df, mode, trend_max, hurst_mask=None,
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buffer=BUFFER, lev=LEV, fee_rt=FEE_RT, ema_long=EMA_LONG):
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"""Engine di exit16_port06_impact.build_trades_variant + skip Hurst opzionale.
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mode="orig" : SL intrabar al livello (SL prima del TP) == canonico.
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mode="exit16" : SL intrabar OFF; TP intrabar al livello (priorita' nel bar);
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SL solo se il CLOSE sfonda sl0 -/+ buffer*ATR14[j], fill a close[j].
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||||
trend_max : None = filtro OFF (live attuale); 3.0 = candidato.
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||||
hurst_mask : bool[i]=True -> salta l'ingresso (loss-guard live).
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"""
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||||
h, l, c = df["high"].values, df["low"].values, df["close"].values
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n = len(c)
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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 = []
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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 hurst_mask is not None and hurst_mask[i]:
|
||||
continue
|
||||
if trend_max is not None and a[i] and abs(c[i] - el[i]) / a[i] > trend_max:
|
||||
continue
|
||||
entry = c[i]
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||||
tp, sl0, mb = e["tp"], e["sl"], e["max_bars"]
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||||
exit_p = c[min(i + mb, n - 1)]
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||||
j = min(i + mb, n - 1)
|
||||
for k in range(1, mb + 1):
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||||
j = i + k
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||||
if j >= n:
|
||||
exit_p = c[n - 1]
|
||||
break
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||||
if mode == "orig":
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||||
hs = (d == 1 and l[j] <= sl0) or (d == -1 and h[j] >= sl0)
|
||||
ht = (d == 1 and h[j] >= tp) or (d == -1 and l[j] <= tp)
|
||||
if hs:
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||||
exit_p = sl0
|
||||
break
|
||||
if ht:
|
||||
exit_p = tp
|
||||
break
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||||
if k == mb:
|
||||
exit_p = c[j]
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||||
else: # exit16
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||||
ht = (d == 1 and h[j] >= tp) or (d == -1 and l[j] <= tp)
|
||||
if ht:
|
||||
exit_p = tp
|
||||
break
|
||||
aj = a[j] if np.isfinite(a[j]) else 0.0
|
||||
confirm = (d == 1 and c[j] < sl0 - buffer * aj) or \
|
||||
(d == -1 and c[j] > sl0 + buffer * aj)
|
||||
if confirm:
|
||||
exit_p = c[j]
|
||||
break
|
||||
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))
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||||
last = j
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return out
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||||
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||||
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||||
def equity_from_trades(df, trades):
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ts = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)
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||||
n = len(df)
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||||
eq = np.full(n, 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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||||
cap = max(cap + cap * POS * ret, 10.0)
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||||
eq[j:] = cap
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||||
s = pd.Series(eq, index=ts).resample("1D").last().reindex(IDX).ffill().bfill()
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||||
return _norm(s)
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||||
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||||
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||||
def port_metrics(members: dict[str, pd.Series], p):
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||||
ids = p.sleeve_ids
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||||
dr = pd.DataFrame({i: members[i].pct_change().fillna(0.0) for i in ids})
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||||
w = W.weight_vector(p.weighting, ids, dr, weights=p.weights,
|
||||
caps=p.caps, clusters=p.clusters, lookback=p.vol_lookback)
|
||||
drp = port_returns({i: members[i] for i in ids}, w)
|
||||
return metrics(drp), metrics(drp, lo=SPLIT)
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||||
|
||||
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||||
def _dd(s):
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||||
pk = s.cummax()
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||||
return float(((pk - s) / pk).max() * 100)
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||||
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||||
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||||
def main():
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||||
p = PORTFOLIOS["PORT06"]
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||||
fade_ids = [s.sid for s in p.sleeves if s.sid.startswith("MR")]
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||||
print("=" * 100)
|
||||
print(" GATE PORT06 — trend_max=3.0/ema200 sulle fade LIVE (hurst 0.55 + EXIT-16 gia' attivi)")
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||||
print(f" fade sleeve: {fade_ids} | caps={p.caps}")
|
||||
print("=" * 100)
|
||||
|
||||
print("\n[1] build_everything() canonico (cache)...")
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||||
from src.portfolio.sleeves import all_sleeve_equities
|
||||
eq_base = dict(all_sleeve_equities())
|
||||
print(f" sleeve totali: {len(eq_base)}")
|
||||
|
||||
# dati + entries + maschera hurst (identica al live: close-only, w=100, step=6)
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||||
dfs, masks, entries = {}, {}, {}
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||||
for asset in ("BTC", "ETH"):
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||||
dfs[asset] = load_data(asset, "1h")
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||||
masks[asset] = hurst_skip_mask(dfs[asset], HURST_MAX)
|
||||
print(f" {asset}: {len(dfs[asset])} barre, hurst-skip {masks[asset].mean()*100:.1f}% delle barre")
|
||||
for nm, (fn, params) in strats_for(asset).items():
|
||||
sid = f"{nm}_{asset}"
|
||||
if sid in fade_ids:
|
||||
entries[sid] = (asset, fn(dfs[asset], **params))
|
||||
|
||||
# --- [2] PARITA': mode=orig, trend ON, no hurst, no exit16 == canonico ---
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||||
print("\n[2] PARITA' replay (orig, trend ON, no hurst) vs canonico:")
|
||||
print(f" {'sleeve':<10s}{'corr':>10s}{'ret_canon%':>14s}{'ret_replay%':>14s}{'diff%':>9s}")
|
||||
parity_ok = True
|
||||
for sid in fade_ids:
|
||||
asset, ents = entries[sid]
|
||||
rep = equity_from_trades(dfs[asset], build_trades_variant(
|
||||
ents, dfs[asset], mode="orig", trend_max=TREND_MAX))
|
||||
base = eq_base[sid]
|
||||
corr = base.pct_change().fillna(0).corr(rep.pct_change().fillna(0))
|
||||
rb = (base.iloc[-1] / base.iloc[0] - 1) * 100
|
||||
rr = (rep.iloc[-1] / rep.iloc[0] - 1) * 100
|
||||
flag = "" if (corr > 0.999 and abs(rr - rb) <= max(1.0, abs(rb) * 0.01)) else " <-- MISMATCH"
|
||||
if flag:
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||||
parity_ok = False
|
||||
print(f" {sid:<10s}{corr:>10.5f}{rb:>14.1f}{rr:>14.1f}{rr-rb:>+9.2f}{flag}")
|
||||
print(f"\n PARITA' {'OK' if parity_ok else 'FALLITA'}.")
|
||||
if not parity_ok:
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||||
print(" >>> STOP: non procedo col gate su un engine non in parita'.")
|
||||
return
|
||||
|
||||
# --- [3] varianti live-path delle 6 fade ---
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VARIANTS = {
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"LIVE": dict(trend_max=None, hurst=True), # produzione oggi
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||||
"CANDIDATO": dict(trend_max=TREND_MAX, hurst=True), # + trend filter
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||||
"TREND-ONLY": dict(trend_max=TREND_MAX, hurst=False), # swap hurst->trend
|
||||
"NESSUNO": dict(trend_max=None, hurst=False), # solo EXIT-16 (baseline filtri)
|
||||
"TREND-2.5": dict(trend_max=2.5, hurst=False), # sensibilita' soglia
|
||||
"TREND-3.5": dict(trend_max=3.5, hurst=False),
|
||||
}
|
||||
eqs = {v: {} for v in VARIANTS}
|
||||
ntr = {v: {} for v in VARIANTS}
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||||
for sid in fade_ids:
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||||
asset, ents = entries[sid]
|
||||
for v, cfg in VARIANTS.items():
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||||
tr = build_trades_variant(ents, dfs[asset], mode="exit16",
|
||||
trend_max=cfg["trend_max"],
|
||||
hurst_mask=masks[asset] if cfg["hurst"] else None)
|
||||
eqs[v][sid] = equity_from_trades(dfs[asset], tr)
|
||||
ntr[v][sid] = len(tr)
|
||||
|
||||
# --- [4] PORT06 per variante ---
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||||
print("\n" + "=" * 100)
|
||||
print(f" [4] PORT06 (pesi cap, OOS da {OOS_DATE}) — fade in path LIVE (exit16+hurst)")
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||||
print("=" * 100)
|
||||
print(f" {'variante':<12s}{'FULL Sh':>9s}{'FULL DD%':>10s}{'FULL CAGR':>11s}"
|
||||
f" | {'OOS Sh':>8s}{'OOS DD%':>9s}{'OOS CAGR':>10s}")
|
||||
print(" " + "-" * 94)
|
||||
res = {}
|
||||
for v in VARIANTS:
|
||||
members = dict(eq_base)
|
||||
for sid in fade_ids:
|
||||
members[sid] = eqs[v][sid]
|
||||
f, o = port_metrics(members, p)
|
||||
res[v] = (f, o)
|
||||
print(f" {v:<12s}{f['sharpe']:>9.2f}{f['dd']:>10.2f}{f['cagr']:>10.0f}%"
|
||||
f" | {o['sharpe']:>8.2f}{o['dd']:>9.2f}{o['cagr']:>9.0f}%")
|
||||
f_l, o_l = res["LIVE"]
|
||||
f_c, o_c = res["CANDIDATO"]
|
||||
print(" " + "-" * 94)
|
||||
print(f" {'DELTA C-L':<12s}{f_c['sharpe']-f_l['sharpe']:>+9.2f}{f_c['dd']-f_l['dd']:>+10.2f}"
|
||||
f"{f_c['cagr']-f_l['cagr']:>+10.0f}% | {o_c['sharpe']-o_l['sharpe']:>+8.2f}"
|
||||
f"{o_c['dd']-o_l['dd']:>+9.2f}{o_c['cagr']-o_l['cagr']:>+9.0f}%")
|
||||
|
||||
# --- [5] per-sleeve ---
|
||||
print("\n Per-sleeve (FULL): ret% | DD% | n trade [LIVE -> CANDIDATO]")
|
||||
print(f" {'sleeve':<10s}{'ret L%':>10s}{'ret C%':>10s}{'DD L%':>8s}{'DD C%':>8s}"
|
||||
f"{'ntr L':>7s}{'ntr C':>7s}")
|
||||
for sid in fade_ids:
|
||||
el_, ec = eqs["LIVE"][sid], eqs["CANDIDATO"][sid]
|
||||
rl = (el_.iloc[-1] / el_.iloc[0] - 1) * 100
|
||||
rc = (ec.iloc[-1] / ec.iloc[0] - 1) * 100
|
||||
print(f" {sid:<10s}{rl:>10.1f}{rc:>10.1f}{_dd(el_):>8.1f}{_dd(ec):>8.1f}"
|
||||
f"{ntr['LIVE'][sid]:>7d}{ntr['CANDIDATO'][sid]:>7d}")
|
||||
|
||||
# --- GATE ---
|
||||
print("\n" + "=" * 100)
|
||||
print(" GATE (sweep): PROMOSSO se OOS Sharpe >= LIVE-0.02 E OOS DD scende, e FULL non degrada")
|
||||
print("=" * 100)
|
||||
oos_sh_ok = o_c["sharpe"] >= o_l["sharpe"] - 0.02
|
||||
oos_dd_ok = o_c["dd"] < o_l["dd"]
|
||||
full_ok = f_c["sharpe"] >= f_l["sharpe"] - 0.02 and f_c["dd"] <= f_l["dd"] + 0.20
|
||||
promoted = oos_sh_ok and oos_dd_ok and full_ok
|
||||
print(f" OOS Sharpe {o_l['sharpe']:.2f} -> {o_c['sharpe']:.2f} ({'OK' if oos_sh_ok else 'KO'})")
|
||||
print(f" OOS DD% {o_l['dd']:.2f} -> {o_c['dd']:.2f} ({'OK' if oos_dd_ok else 'KO'})")
|
||||
print(f" FULL Sharpe {f_l['sharpe']:.2f} -> {f_c['sharpe']:.2f} | "
|
||||
f"FULL DD {f_l['dd']:.2f} -> {f_c['dd']:.2f} ({'OK' if full_ok else 'KO'})")
|
||||
print("\n VERDETTO: " + (">>> PROMOSSO <<<" if promoted else ">>> BOCCIATO <<<"))
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
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