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research(§49 TP01-TWIN): un ENSEMBLE di 5 meccanismi di trend NON protegge piu' di TP01 — REFUTED
Domanda: TP01 e' il 75% del libro live e dipende da UNA definizione di trend (TSMOM
30/90/180). Sostituirlo con un ensemble di meccanismi diversi ma tutti long-flat (Donchian,
incrocio EWMA, canale di Keltner, Kaufman/KAMA) migliora la PROTEZIONE — che e' il suo
compito — a pari drift e a pari costo? NON e' la domanda `marginal_vs_tp01` (secondo sleeve):
e' la STESSA quota di libro espressa da piu' meccanismi, quindi `weights_tilt_null` non si
applica (il vettore dei pesi e' identico nei due bracci).
Esito: REFUTED. Libro, pesi, cron, config INVARIATI.
Entrambe le attese a priori, scritte prima di misurare, sono REFUTATE:
(A1) "correlano 0,85-0,95, l'ensemble e' TP01 con piu' fee" -> 0,795 sui rendimenti e 0,608
sulle POSIZIONI; KEL/KAU stanno a 0,51-0,53 da TSMOM. Meccanismi genuinamente diversi:
il filone non si chiude sulla matrice, va misurato fino in fondo.
(A2) "meno DD sara' de-levering" -> k_isovol 0,990: NON C'E' NIENTE DA DE-LEVERE. Vol
identica (12,1 vs 12,0%), esposizione media PIU' ALTA (0,152 vs 0,141), tempo a mercato
70% vs 55%. Il null non e' "superato", e' SENZA POTENZA, e va detto cosi'.
Muore invece sulla DISTRIBUZIONE della protezione (criterio (B) di edge_watch importato dal
sorgente di produzione) e sul costo al libro:
- per anno x 24 ancore: l'ensemble protegge PEGGIO in 2022, 2024, 2025 e 2026 a 0/24 ancore
(degradazione UNANIME, non fortuna d'ancora) e meglio in 2019-2021 e 2023. I quattro anni
in cui perde sono i quattro PIU' RECENTI. Nel 2022 (DD buy&hold 68%, il sinistro maggiore)
il rapporto passa 0,04 -> 0,13 = 3,2x peggio.
- 73/192 celle ancora-x-anno a favore dell'ensemble (TSMOM meglio nel 62%); rapporto MEDIO
0,18 -> 0,21 (peggiora, 0/24 ancore favorevoli).
- costo sul LIBRO 75/25: Sharpe hold-out delta appaiato -0,127, favorevole 3/24.
- 0/30 delle 31 composizioni possibili batte TSMOM da solo su protezione E hold-out insieme:
il compromesso non e' di questo ensemble, e' della famiglia.
- e il criterio che si voleva migliorare NON E' BINDING: TSMOM ha rapporto peggiore 0,635
contro la soglia 0,75 in 192 celle su 192.
ERRORE MIO catturato in sessione e riportato nello script: la prima stesura decideva sul CASO
PEGGIORE (max degli 8 rapporti), che migliora 0,56 -> 0,49, e avrebbe stampato "PROMOSSO A
LEAD". Il massimo di 8 numeri non e' una statistica: si era mosso perche' era migliorato UN
anno (il 2023, che deteneva il massimo) mentre 4 su 8 peggioravano. Secondo errore corretto:
il tempo a mercato era calcolato sulla serie 50/50 (non-zero se lo e' UNO dei due asset) e
dava 66,8/79,4% contro i 55,4/70,3% di eval_weights nella stessa pagina.
Onesta' verso l'ensemble: l'ancora canonica h=0 e' la MIGLIORE delle 24 per lo Sharpe hold-out
di TSMOM (100 pctl, replica indipendente della fortuna d'ancora del 02/07 e 26/07), quindi il
divario a h=0 (-0,37) e' gonfiato: il numero da citare e' la mediana appaiata, -0,067.
Fatto trasferibile: mediare meccanismi di trend NON diversifica il rischio di trend. Cinque
segnali guidati dallo stesso prezzo divergono solo ai BORDI del trend — cioe' nei ribassi — e
la media li tiene mezzi-lunghi mentre il singolo e' gia' flat. Piu' meccanismi = ingresso e
uscita piu' morbidi, non piu' assicurazione. Cio' che NON si conclude: che la monocultura sia
sicura — servirebbe un regime in cui il TSMOM fallisce, e in 7,4 anni non c'e'.
Controlli: replica bit-exact vs sleeves._tp01_returns (max|diff| = 0,0); criterio (B) 8/8 su
TP01 come pubblicato e 0/8 su buy&hold; stimatore di correlazione validato su corr(TP01,SKH01)
= +0,095 contro +0,09 pubblicato; il null del de-levering DEVE scattare e scatta su un
de-levering vero (target_vol 10%); causality_ok max_tail_diff 0,0 su 5/5 + ensemble.
DSR di famiglia 0,999 PASS ma dichiarato NON decisivo (famiglia omogenea -> sr0 piccolo per
costruzione); trial contati al rialzo 22 + 31 composizioni = 53.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018M8Ncho6QV9FWLdyy4VyQf
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