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8292e5e6b8
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main
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| 38c8cdf25b |
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
Old/
|
||||
data/
|
||||
.venv/
|
||||
.git/
|
||||
logs/
|
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__pycache__/
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||||
**/__pycache__/
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||||
*.pyc
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||||
.env
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||||
.env.mainnet
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||||
docs/
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||||
@@ -0,0 +1,7 @@
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||||
# Credenziali IB Gateway PAPER per la ricerca dati (account paper, es. DUQ513966).
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||||
# COPIA questo file in .env.ibgw (gitignored) e riempi i valori REALI.
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||||
# cp .env.ibgw.example .env.ibgw && chmod 600 .env.ibgw && nano .env.ibgw
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||||
# NON committare mai .env.ibgw. Sono credenziali del CONTO PAPER (nessun denaro reale),
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||||
# l'API e' comunque READ_ONLY (solo dati storici, nessun ordine).
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||||
TWS_USERID=il_tuo_username_paper
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||||
TWS_PASSWORD=la_tua_password_paper
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||||
+24
@@ -6,6 +6,8 @@ build/
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||||
.venv/
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||||
.env
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||||
!.env.example
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||||
.env.ibgw
|
||||
!.env.ibgw.example
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||||
.vscode/
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.idea/
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.DS_Store
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||||
@@ -43,3 +45,25 @@ data/games/
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||||
# archived data (mirrors top-level data/ ignores, which are top-level-anchored)
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||||
Old/data/
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||||
Old/**/__pycache__/
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# run logs (rigenerabili dagli script)
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||||
logs/
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# cache della ricerca trackE (rigenerabile)
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||||
.cache_trackE_*.npy
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||||
# feed backup pre-rebuild (binari rigenerabili, NON in git) + stato paper trader (runtime)
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||||
data/_feed_backup/
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||||
data/paper_trend/
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data/paper_portfolio/
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||||
# output grezzo dello sweep di ricerca xsec (rigenerabile dagli script in runs/)
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scripts/research/xsec/runs/out/
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# blind-signal derived data (regenerable via make_blind.py)
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||||
data/blind/
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scripts/research/blind/leaderboard.json
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# forward-monitor runtime state (regenerable, forward-only)
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data/paper_prevday/
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data/paper_combo/
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data/paper_statarb/
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@@ -13,9 +13,363 @@ Cosa è cambiato:
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||||
**solo BTC/ETH** (tutti i TF). Gli alt sono esclusi (illiquidi/divergenti/non certificabili).
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||||
- Tutto il codice vecchio (strategie, stack live, ~100 script di ricerca/gate, dati non
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||||
certificati, 60+ diari) è **archiviato in `Old/`** (preservato in git, non cancellato).
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||||
- L'esecuzione è **DISABILITATA**, il conto mainnet è flat. **Non c'è trading live attivo.**
|
||||
- ~~L'esecuzione è DISABILITATA, il conto mainnet è flat. Non c'è trading live attivo.~~
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||||
**AGGIORNATO 2026-06-20: l'esecuzione di TP01 è ARMATA e LIVE su Deribit mainnet** —
|
||||
`config/live.json` `execution_enabled=true` + cron giornaliero `live_execute.py --execute`
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||||
(cablato in `scripts/cron_daily.sh`). Guardrail: cap **$300 notional/asset**, min order $5,
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||||
**disaster-SL on-book −30%**, alert Telegram su esecuzione/errori. **Capitale reale ≈ $600**
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||||
(NON i €2000 nominali del paper trader). Stato corrente: **flat** (target TSMOM risk-off →
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||||
BTC/ETH 0.0x, nessun ordine). Solo TP01 è eseguito; XS01/VRP01 restano paper/STAT-MODE.
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||||
- Si riparte dalla ricerca di strategie NUOVE, su dati certi, con la metodologia qui sotto.
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||||
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||||
### Ricerca post-reset (2026-06-19) — esito
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||||
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||||
Prima ondata di ricerca onesta su BTC/ETH certificati (5 track, harness condiviso
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||||
`src/backtest/harness.py`). Sintesi in `docs/diary/2026-06-19-research-synthesis.md`.
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||||
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||||
- **TP01 Trend Portfolio — strategia DIFENSIVA robusta (non alpha)** —
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||||
`src/strategies/trend_portfolio.py`. TSMOM multi-orizzonte (1-3-6 mesi) vol-targeted, long-flat,
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||||
50/50 BTC+ETH. Config canonica **PORT LF1d** (**>=12h, 1d raccomandato**, vol-target 20%, leva cap 2x):
|
||||
**FULL Sharpe ~1.30, maxDD ~14%; HOLD-OUT 2025-26 Sharpe ~0.31 / +3.5%** mentre il buy&hold 50/50
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||||
faceva −39%/DD60%. Verificata indipendentemente col gauntlet onesto (hold-out + cross-asset +
|
||||
plateau + deflated-Sharpe 0.999): **regge**. **Valore = taglio del drawdown ~6× vs buy&hold**, NON
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||||
generazione di ritorno (CAGR ~16% vs ~48% del buy&hold sul toro).
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||||
⚠️ **LOOK-AHEAD (2026-06-19):** un ffill MIXED-TIMEFRAME su barre open-labeled gonfiava il 4h
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||||
(~1.60 → reale ~1.1). Il calcolo per-singolo-TF è leak-free, ma **NON scendere sotto le 12h**:
|
||||
costi+overfitting dominano senza vantaggio (FULL Sh piatto ~1.3 da 12h a 4h; hold-out migliore a 1d).
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||||
Deploy/paper a **1d**. Diari `2026-06-19-tp01-verification.md` / `-tp01-lookahead-fix-lf.md`.
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||||
Paper trader: `scripts/live/paper_trend.py` (1d). Test: `tests/test_trend_portfolio.py`.
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||||
Ri-verifica: `scripts/analysis/{verify_tp01,stress_tp01,tp01_lowfreq}.py`.
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||||
⚠️ **ANCHOR TIMING-LUCK (2026-07-02, confermato da scettico):** l'hold-out ~0.31 è calcolato
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sull'ancora daily 00:00 UTC, che è la **migliore delle 24 possibili** (mediana ancore 0.04, banda
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||||
[−0.13,+0.30]; P~0.86 che una qualsiasi ancora mostri uno spike così per puro caso) → l'hold-out
|
||||
2025-26 NON risolve l'edge di ritorno di TP01; ciò che regge a OGNI ancora è il **taglio del DD**
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||||
(7-10% vs ~60% B&H). FULL/plateau/deflated-Sharpe/gate INVARIATI (h=0 al 31° pctl su FULL).
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||||
Regola: i futuri numeri hold-out di strategie a ribilanciamento ancorato si citano con la banda
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||||
d'ancora. Diario `2026-07-02-timing-crt-wave.md`; script `scripts/research/r0702_tp01_offset.py`
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||||
+ `r0702_skeptic_offset.py`.
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||||
- **XS01 Cross-Sectional Momentum (Hyperliquid) — DIVERSIFICATORE che migliora il portafoglio** —
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||||
`src/portfolio/sleeves.py:_xsec_returns`. Market-neutral su **19 alt liquidi major** Hyperliquid (1d,
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||||
dal 2024): ogni 10g long i 5 più forti / short i 5 più deboli, vol-target 20%. **Scorrelato a TP01
|
||||
(~−0.12).** Affinato (2026-06-19): **(a) blend di lookback [30,90]** (z-score cross-sectional mediato,
|
||||
come il multi-orizzonte di TP01); **(b) gate di dispersione p30** (entra solo se la dispersione
|
||||
cross-section del momentum supera il percentile espandente causale, altrimenti flat — XS è rumore in
|
||||
regime compatto). Standalone FULL Sh **1.50** / HOLD 1.71 / DD 11%, plateau robusto (lookback, gate
|
||||
p15-35). **Caveat:** storia ~2.5 anni; STAT-MODE (book a 19 gambe non eseguibile a 2k, serve ~20k) →
|
||||
monitor forward. NB il gate concentra XS nei regimi dispersi (2025-26 = hold-out alta-dispersione).
|
||||
⚠️ **PHASE TIMING-LUCK (2026-07-02):** i numeri headline sono sulla fase 0 del ciclo H=10, che è
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||||
al **15° pctl di DD** (10.8% vs ~15.5% fase tipica, 29% peggiore) e 85° di FULL fra le 10 fasi
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||||
(HOLD solo 65°, non estremo); P(spike per caso)≈0.91-0.94. Lens onesta = **ensemble di fase:
|
||||
FULL 1.25 / HOLD 1.31 / DD 10.9%**; a fase mediana FULL 1.08/HOLD 1.10/DD 21%. La decisione di
|
||||
ammissione @15% regge (0 fasi negative, 8/10 FULL≥1.0), i numeri 1.50/1.71/11% no → citarli con
|
||||
banda di fase. Ora-del-giorno NON testabile (solo 1d HL). Script `scripts/research/r0702_anchor_xs01.py`;
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||||
diario `2026-07-02-anchor-audit-xs01-skh01.md`.
|
||||
Ricerca `scripts/portfolio/{xsec_research,xsec_blend,xsec_dispgate}.py`. Diari `2026-06-19-hyperliquid-xsec`
|
||||
/ `-xsec-blend` / `-xsec-dispgate` / `-xsec-universe-expansion` / `-trend-multiasset`.
|
||||
- **PORTAFOGLIO ATTIVO = TP01 (33%) + XS01 (15%) + VRP01 (12%) + SKH01 (20%) + GTAA01 (20%)**
|
||||
(`src/portfolio/sleeves.active_sleeves`): TP01+XS01 combinato **FULL Sharpe 1.55, HOLD-OUT 1.55,
|
||||
DD 4.4%**. Aggiunto **VRP01** (options short-vol, sotto): TP01+VRP01 da solo fa FULL Sh 1.30→1.44 /
|
||||
HOLD 0.31→0.40 a peso 20%. **Aggiunto SKH01-V2-DD @25% effettivo (2026-06-23, sotto)**: 4-sleeve
|
||||
**FULL Sharpe 1.68→2.13, HOLD-OUT 1.63→2.30, DD full 14.3%→7.8%** (Skyhook quasi-ortogonale,
|
||||
corr ~0.09). **Aggiunto GTAA01 @20% effettivo (2026-07-01, i 4 preesistenti scalati ×0.80):**
|
||||
trend difensivo equity 6-ETF su IB (`src/portfolio/gtaa.py`, ~30 anni storia, validato 2026-06-22
|
||||
su OOS equity 2015+ INDIPENDENTE dall'hold-out crypto, corr al book ~+0.10) → 5-sleeve
|
||||
**FULL Sharpe 2.12→2.24, HOLD-OUT 2.21→2.46, DD full 7.8%→6.2%** (costo dichiarato: CAGR full
|
||||
23.3→18.8%; 2022 unico anno con dSh−). Uplift positivo in-sample E su tutte le finestre disgiunte
|
||||
(vs EW-STR refutato lo stesso giorno). Convenzioni: weekend/festivi equity = 0.0 (capitale IB
|
||||
fermo, non riciclato); attivazione nel book all'era crypto 2019-03; **il book live Deribit
|
||||
(`deribit_book_sleeves` TP01+SKH01 75/25) NON lo include** (GTAA in paper_combo dal 2026-06-23).
|
||||
Test `tests/test_gtaa_sleeve.py`; diario `2026-07-01-strategy-wave-6threads.md` (addendum GTAA).
|
||||
Report `scripts/portfolio/run_portfolio.py`. Sleeve a date d'inizio diverse → outer-join con pesi
|
||||
rinormalizzati (TP01/SKH01/GTAA dal 2019*, VRP dal 2021, XS dal 2024; *GTAA troncato all'era book).
|
||||
⚠️ **ANCHOR-LUCK del book (2026-07-02):** l'HOLD 2.46 è calcolato con TUTTI gli sleeve ancorati
|
||||
alla loro ancora canonica, che per TP01/XS01/SKH01 è al top della rispettiva banda (eredità di
|
||||
fortuna ~+0.10/+0.17/+0.5 HOLD). **Stima de-luckata onesta: HOLD ~1.9-2.1, FULL ~2.0-2.2, DD ~6%
|
||||
invariato** — il book resta positivo e diversificato a ogni ancora testata, ma 2.46 è un massimo
|
||||
di configurazioni d'ancora, non la stima centrale. Diario `2026-07-02-anchor-audit-xs01-skh01.md`.
|
||||
- **SKH01-V2-DD "Skyhook" — DIVERSIFICATORE quasi-ortogonale (research)** — `src/strategies/skyhook.SKH01_V2_DD`,
|
||||
sleeve `src/portfolio/sleeves._skyhook_returns`. Sistema dual-TF (segnale 690m / exec 230m) regime
|
||||
(BuzVola/BuzVolume tipo-Chande) AND pattern (Donchian breakout), NON trend-follower, L/S. Vincitrice
|
||||
di 2 onde multi-agente (la 2ª = DD-reduction): exit a **percentuale fissa ASIMMETRICA** (long sl4%/tp10%,
|
||||
short sl2%/tp8% più stretto) → standalone **maxDD BTC 21% / ETH 27% (<30%)**, minFull +0.99, minHold
|
||||
+1.26, causale (0/400), fee-surviving 0.40%RT. Marginal vs TP01 **ADDS** (corr 0.09, has_insample_edge,
|
||||
robust_oos multicut 7/7, is_hedge=False); blend 0.75·TP01+0.25·SKH **hold-out 0.31→1.17**. Verificato
|
||||
leak-free + 2 scettici. **CAVEAT:** equity daily-step (Sharpe lens), ETH DD margine sottile, book 230m
|
||||
(costi ribilanciamento da verificare a deploy) → research win, forward-monitor. Diario `2026-06-23-skyhook.md`.
|
||||
⚠️ **GRID TIMING-LUCK (2026-07-02, più forte di TP01):** i numeri headline sono sull'offset 0 della
|
||||
griglia 230m/690m, al **93-98° pctl dei 23 offset a priori** — minHold +1.26, blend 1.17 e book
|
||||
HOLD 2.44 sono il MASSIMO dei 23 (mediane: minHold +0.39, blend 0.72, book 1.96); spike, non
|
||||
plateau (±30m crolla); P(spike)≈0.70. **Il gate DD<30% (criterio di selezione di V2-DD) fallisce
|
||||
in 15/23 offset** (mediana ETH 29.2%). Regge de-luckato: uplift blend positivo a TUTTE le 23 fasi
|
||||
(min +0.18, med +0.42) + corr 0.05-0.11 → ADDS sopravvive ridimensionato. **LIVE (SKH=25% del book
|
||||
Deribit):** path reale cron orario + exit software → book 50/50 FULL 1.46→1.19 / HOLD 1.64→1.15 /
|
||||
DD 18→25%; nei crash gap-through-stop reale (sl2% modellato → −11/−23% realizzato). Pesi/book
|
||||
INVARIATI (ogni cambio passa weights_tilt_null); follow-up: cadenza 230m, peso live da rivedere.
|
||||
Script `scripts/research/r0702_anchor_skh01.py`; diario `2026-07-02-anchor-audit-xs01-skh01.md`.
|
||||
- **VRP01 Options Short-Vol — DIVERSIFICATORE da FinanceOld/OptionsAgent** — `src/portfolio/sleeves._vrp_combo_returns`.
|
||||
Put credit spread settimanale (vendi put -0.28, compra put -0.10) gated su IV-rank. Idee portate da
|
||||
`../FinanceOld/OptionsAgent` (Bear Call Spread + gate d'ingresso). Migliora il lead VRP nudo
|
||||
(options_vrp_lab): **(a) defined-risk** taglia la coda (worst-week -16.6%→-7.4%, DD 33%→14%);
|
||||
**(b) gate IV-rank>0.30** = vendi vol solo ricca → ribalta HOLD-OUT da -0.25 a +0.28 (l'alpha è il
|
||||
filtro di regime). Standalone **FULL Sh 1.10, HOLD 0.60, DD 12%**, positivo/piatto ogni anno (2022
|
||||
crash incluso). Scorrelato a TP01 (~+0.01-0.07). **CAVEAT:** premio MODELLATO su DVOL ATM (skew non
|
||||
esplicito), book a 1d, f di stress reale non catturato → LEAD robusto, non deploy pieno. Ricerca
|
||||
`scripts/research/options_vrp_v2.py` (vs baseline `options_vrp_lab.py`). Test `tests/test_vrp_sleeve.py`.
|
||||
⚠️ **ANCHOR-AUDIT CHIUSO + ondata "migliora e proteggi" (2026-07-03, 7 filoni + 2 lenti + scettico):
|
||||
VRP01 NON è migliorabile e la protezione DD si compra SOLO con la size.** (a) **Anchor-luck (ciclo
|
||||
settimanale, 7 fasi): PRIMO sleeve SENZA firma di luck** — la fase canonica è la PEGGIORE delle 7 su
|
||||
FULL (1.09 = 7° pctl) e su DD (11.8% = 93° pctl), mediana su HOLD (0.59); spike bootstrap NEGATIVO →
|
||||
i numeri di ammissione FULL 1.10/HOLD 0.60/DD 12% sono CONSERVATIVI, non gonfiati. Da ora si citano
|
||||
con banda: ShFULL [1.09,1.83], ShHOLD [−0.03,1.11], DD [5.7,11.8%]; edge OOS f-dipendente (f=0.8 →
|
||||
HOLD~0). **Con questo l'audit anchor è completo su 4/4 sleeve ancorati.** (b) Griglia 288 strutture:
|
||||
nessuna batte VRP01 (DSR 0.000; metà griglia = 3ª occorrenza "0-perdite/Sharpe implausibile" dopo
|
||||
CC01/ALB-A → gate `implausible_sharpe` alzato di priorità). (c) 4 overlay DD (exit-spike/SL-MTM/
|
||||
ala-coda/cooldown): 4/4 REFUTED dal null de-levering — la protezione crash vive già nel gate
|
||||
d'ingresso IV-rank. (d) Gate nuovi: 4° fallimento su 4 (l'alpha è il binario IV-rank>0.30). (e)
|
||||
Sizing: 12% deploy ≈ 0.27 Kelly onesto (anti-rovina); ⚠️ NON confondere col 12% di PESO del book
|
||||
(~0.014 Kelly, fattore 19x). (f) Gate term-structure VIX/VXV su SPX (ΔSh +0.90, DSR 0.992) =
|
||||
**confound di modello al 100%** (la var del gate coincide con l'errore BS-flat vs term-structure) →
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nuova regola: riprezzare term-structure-consistent prima di credere a un gate vol su strutture
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BS-flat. Book/pesi INVARIATI. Diario `2026-07-03-vrp-improve-dd.md`; script `scripts/research/r0703_vrpimp_*.py` (7 file).
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Diario `2026-06-20-financeold-analysis-vrp-v2.md`.
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- **Universo Hyperliquid: ESPANDERLO NON aiuta XS01** (provato): 52-asset / top-liquidità dinamico /
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trend-multi-asset → tutti peggiori (small-cap/memecoin diluiscono il momentum relativo; il trend
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multi-asset è ridondante con TP01, corr 0.74). I margini su XS sono nella STRUTTURA DEL SEGNALE
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(blend + gate), non nel numero di asset. I **51** parquet certificati restano per ricerca futura.
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⚠️ Il test "52-asset = negativo" era in parte inquinato dal backfill sintetico (AXS 83%, ALGO/SAND
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37% di barre vol=0) poi rimosso — vedi correzione estrazione 2026-06-20 sotto; resta comunque vero
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che il long-tail diluisce XS01, ma il numero netto post-fix è 51.
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- **Lead OPZIONI VRP (income short-vol) — quantificato, NON deploy** — `scripts/research/options_vrp_*.py`.
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Vendita put settimanali che incassa il volatility risk premium (IV>RV), scorrelato al trend (~0.07).
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Premio prezzato BS su DVOL reale (`fetch_dvol.py`) + calibrato su quote REALI cerbero-bite mainnet
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(`options_vrp_calibrate.py`): **f reale ≈ 1.0** (non 1.29) → Sharpe ~0.71, DD 33%, coda severa
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(settimane −15..−26% su LUNA/FTX). Diversificatore DEBOLE a premio reale, e short-vol da modello.
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**Regola: niente short-vol da modello in deploy.** Rivalutare quando cerbero-bite cattura un crash
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(per il f di stress reale). Diari `2026-06-19-options-vrp-lab` / `-eval-crypto-backtest-options`.
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- **Edge deboli/scartati:** ML walk-forward BTC (Sh ~0.57), trend 1h L/S (~1.0), RV ETH/BTC (Sh 0.27,
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regime-luck), calendar/seasonality (buy&hold travestito), volume/vol e momentum-reversal (negativi).
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- **MORTO/confermato artefatto:** mean-reversion / fade (negativo anche a fee zero — la vecchia
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libreria +201%/+1238% era contaminazione); trend 5m/15m (fee).
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- **GAMMA SCALPING (long-vol) "scalping BTC/ETH con copertura in opzioni" — SCARTATO (2026-06-26)** —
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`scripts/research/options_gamma_scalp.py`, test `tests/test_gamma_scalp.py`. È lo **specchio
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esatto del VRP01** (long straddle ATM + delta-hedge: incassa **RV−IV**, dove VRP01 incassa IV−RV).
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Perde **ogni anno, ogni variante, ogni frequenza** (Sharpe −3 a −6; nudo/cheap-gated/rich-skip;
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rehedge 1d e 1h). Diagnostica strutturale: a 1d IV≈o>RV (BTC +4.9pp) → paghi il VRP; a 1h RV>IV
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gross ma (a) gonfiata da microstruttura, (b) il rehedge orario paga **24× la fee di hedge** →
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variante *peggiore* (−6). Marginale vs TP01 = **DILUTES**, non è nemmeno hedge (perde sia TP01-up
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sia TP01-down). Muro eseguibilità: opzione BTC min $5.968 ≫ $600. Schiacciato tra due muri:
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rehedge lento = premio, veloce = fee → **nessuna frequenza vince.** Regola gemella del VRP:
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*niente long-vol scalp da modello in deploy*. Il VRP01 (lato short, gated) resta l'unico edge
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opzioni — funziona perché sta sul lato *giusto* dello stesso premio. Diario `2026-06-26-gamma-scalp-options.md`.
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- **CASH-AND-CARRY (basis trade) "CC01" — premio REALE, Sharpe ARTEFATTO, NON deployabile (2026-06-26)** —
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`scripts/research/cash_carry_hl.py`, test `tests/test_cash_carry.py`. Diverso da FC01 (funding
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cross-sectional, già scartato): qui delta-neutral long-spot/short-perp sullo *stesso* asset →
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ritorno ≈ **+funding** (zero esposizione prezzo). Il premio di funding è **reale** (~+8-14%/anno
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aggregato, positivo ogni anno in-sample, ortogonale a TP01 corr ~0.05). MA lo **Sharpe modellato
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11-13 (DD 0.3%) è un ARTEFATTO**: il modello cattura solo il cashflow liscio del funding e i
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rischi di coda sono **strutturalmente fuori dal dataset** — (1) storico funding dal 2023-05 →
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**manca il 2022** (deleveraging, funding −, basis blow-out); (2) **procyclico** (carry +23% toro
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2024 → +1.7% bear 2026, si comprime quando servirebbe); (3) liquidazione short/slippage non
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modellati. Il mark-to-market della base (`premium` col → r=funding−Δpremium) sgonfia lo Sharpe
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solo 13→11 → il basis-from-data NON è il rischio vero. Sharpe reale di un basis-trade ~1-3 con
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code brusche. **NON eseguibile a $600** (spot+perp = 4-38 gambe, funding HL non Deribit) → STAT-MODE.
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**LEAD da rivedere a scala (~20k+ e venue con funding eseguibile), non uno sleeve.** Sottoprodotto:
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CC01 passa OGNI gate del marginal scorer → **punto cieco** (manca un gate "Sharpe implausibile →
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rischio nascosto"; prossima indurita raccomandata). Diario `2026-06-26-cash-carry-hl.md`.
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- **TP01 × DVOL vol-targeting — NON migliora (2026-06-26)** — `scripts/research/tp01_dvol_overlay.py`,
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test `tests/test_tp01_dvol_overlay.py`. Angolo ESEGUIBILE (tocca il book live, non STAT-MODE):
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usare il DVOL (vol implicita forward-looking) come denominatore del vol-target di TP01 invece
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||||
della vol realizzata. Su finestra comune 2021-2026: le varianti DVOL abbassano il DD (12.3%→9.2%)
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ma anche Sharpe FULL (0.75→0.70) e CAGR (8%→6%). **Controllo decisivo:** il realized a target_vol
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||||
RIDOTTO (15%) eguaglia quel DD (9.4%) a Sharpe **più alto** (0.75) → il taglio di DD del DVOL è
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||||
solo **de-levering**, replicabile meglio con un semplice target_vol più basso. L'unico residuo
|
||||
(hold-out +0.06) è single-window (storia DVOL <5 anni) → sotto la soglia multi-cut. Il gate
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||||
DVOL-spike de-risk è **ridondante col trend** (TP01 già flat nei crash, Δ 0.00). **Lezione: per meno
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||||
DD sul live la leva è `target_vol`, non un overlay DVOL** (20% resta canonico). Diario `2026-06-26-tp01-dvol-overlay.md`.
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- **Filoni 2026-06-29 (1ª ondata) — tutti scartati/forward.** (A) **DVOL-DIREZIONALE** standalone BTC/ETH
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||||
(buy-the-fear / IV-RV come segnale di livello): l'unico edge è un **HEDGE** (is_hedge=True, paga solo
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||||
quando TP01 è debole), non alpha → earns_slot=False, forward-monitor come DD-dampener (diario
|
||||
`2026-06-29-dvol-directional.md`). (B) **INTRADAY ERM** (efficiency-ratio regime momentum sub-daily):
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||||
**falso positivo da selezione-sull'hold-out** → SCARTATO (vedi gate SELECTION-ON-HOLDOUT;
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||||
`2026-06-29-intraday-regime.md`). (C) **XSEC-V2 NON-MOMENTUM** su HL (reversal/idio-reversal/low-vol/BAB):
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||||
solo LOWVOL 19-major regge standalone (FULL/HOLD 1.07) ma deflated-Sharpe 0.13 + storia 2.5a → **DEBOLE/
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||||
forward STAT-MODE** (`2026-06-29-xsec-v2-nonmom.md`). (D) **MACRO regime-gate** (equity/credito/oro/tassi →
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||||
de-risk crypto): **RIDONDANTE col trend** (corr→TP01 0.989; il gate lavora solo nel 2-3% dei giorni, TP01
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||||
già flat nei crash) → SCARTATO (`2026-06-29-macro-regime-gate.md`).
|
||||
- **Sweep strategie a 5 thread (2026-06-29) — 0 nuovi sleeve, 1 LEAD che rompe 2 muri su 3.** Ricerca
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parallela onesta su aree inesplorate (harness `altlib`+`xsec_v2_nonmom`, tutti i gate incl. il nuovo
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`study_family_honest`): (1) low-risk cross-sectional, (2) momentum-structure vs XS01, (3) meta-allocazione
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dinamica, (4) segnali ortogonali ETH/BTC, (5) 1-gamba a segnale. Esito: soffitto ~1.3 riconfermato; ogni
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||||
candidato ucciso dal gate giusto (deflated-Sharpe, is_hedge, selection-on-holdout, sostituzione-XS01,
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||||
multi-cut). Niente batte/diversifica XS01 (varianti = REDUNDANT); meta-allocazione < pesi fissi (i 4
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sleeve già quasi-risk-parity); 1-gamba a segnale = TP01 travestito (trend) o hedge a DSR<0.95.
|
||||
**LEAD forward-monitor:** **STATARB-RESID** (relative-MOMENTUM del residuo ETH−β·BTC, β OLS rolling, 2 gambe,
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||||
cella vincente **sgn=+1**: le dislocazioni ETH-vs-BTC CONTINUANO a 1d, la MR pura sgn=−1 perde) — primo
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||||
stream **insieme ortogonale (corr→book 0.027, β-mkt 0.013) ED eseguibile a $600** (haircut ~0, NON
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||||
STAT-MODE come XS01/opzioni): marginal ADDS, robust_oos, fee-survive 0.30%/gamba; resta sotto soglia solo
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||||
sull'**edge** (Sharpe 0.84, DSR 0.929 same-sign <0.95). **CABLATO in forward-monitor PAPER:**
|
||||
`scripts/live/paper_statarb.py` (W=45/sgn=+1 congelati, doppio libro MODELED/REAL-$600), nel cron
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||||
giornaliero accanto a `paper_prevday`; test `tests/test_paper_statarb.py`. Se la finestra forward conferma
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||||
l'edge è *deployabile* (2 gambe BTC/ETH perp). Altri LEAD: IVOL (idio-vol XS, STAT-MODE), DVOLSPREAD
|
||||
(storia DVOL corta). Diario `2026-06-29-strategy-search-5threads.md`. Script
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||||
`scripts/research/{xsec_v3_lowrisk,xsec_v3_momstruct,meta_allocation,orthogonal_signals,signal_inout_1leg}.py`.
|
||||
- **Ondata 2026-07-01 (6 filoni multi-agente + scettico) — 0 edge nuovi dai filoni, 1 gate nuovo,
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||||
e 1 sleeve promosso DALL'ARCHIVIO (GTAA01, sotto nel bullet portafoglio).** Filoni su angoli non coperti dalle ondate precedenti: (1) **funding time-series**
|
||||
BTC/ETH (posizionamento) = SCARTATO — FOLLOW è trend-beta ritardato, FADE shorta il toro, il gate è
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||||
TP01 travestito (DSR 0.215); **il filone funding è chiuso su 3 lati** (FC01 carry, price-clock, TS).
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||||
(2) **breadth/internals alt** (51 HL) = SCARTATO ma unico NON-ridondante col trend (corr→TP01 0.40);
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||||
muore su jackknife (uplift su 1 mese) + DSR 0.433 con ~8 mesi IS → **rivisitabile tra 1-2 anni di
|
||||
storia HL nativa**. (3) **residual momentum XS** (β-hedged, 19 major) = REDUNDANT — cross-section la
|
||||
residualizzazione è un no-op (lo z-score di XS01 rimuove già il mercato); l'edge resta solo nella
|
||||
coppia ETH/BTC (STATARB-RESID). (4) **ri-ottimizzazione pesi + guardia-DD**: il candidato EW-STR
|
||||
(TP30/XS25/VRP15/SKH30, HOLD 2.21→2.35) **refutato dallo scettico come selezione-sull'hold-out di 2°
|
||||
ORDINE** — SKH01/XS01 furono ammessi/affinati *perché* forti su quell'hold-out; pre-2025 ΔSh −0.05,
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||||
finestre disgiunte −0.12/+0.06/+0.14, percentile 94-100° fra 500 tilt casuali ≈ firma best-of-15.
|
||||
Guardia-DD 5%/0.5: inerte OOS (la diversificazione fa già il lavoro; solo circuit-breaker d'emergenza).
|
||||
(5) **affinamento VRP01** = NON MIGLIORA (l'alpha è tutto nel gate binario IV-rank; gate TP01 =
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||||
trappola in-sample; **3° fallimento → filone "VRP dentro il modello" esaurito** fino a f di stress
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||||
reale). (6) **stagionalità cross-sectional HL** = morta allo step statistico (null permutato).
|
||||
**GATE nuovo codificato: `weights_tilt_null`** in `src/portfolio/portfolio.py` (+ `combine_outer`
|
||||
riusabile): ogni proposta di CAMBIO PESI si giudica vs il null dei tilt casuali cap-respecting —
|
||||
gate_pass solo se delta_insample≥0 E percentile < firma best-of-k (necessario, non sufficiente);
|
||||
test `tests/test_weights_tilt_null.py`. ⚠️ Lezione tecnica: `DatetimeIndex.view("int64")` su indici
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||||
tz-aware non-ns (pandas 2.x) → scala sbagliata → `merge_asof` broadcasta = **look-ahead che
|
||||
`causality_ok` non vede**; usare epoca esplicita in ms (altlib verificato pulito). Diario di sintesi
|
||||
`2026-07-01-strategy-wave-6threads.md` + 6 diari di filone; script `scripts/research/r0701_*.py`.
|
||||
- **Ondata 2026-07-02 (TIMING + CRT, 8 filoni multi-agente + scettico) — 0 nuovi sleeve, 1 finding
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||||
strutturale (anchor timing-luck di TP01, vedi ⚠️ nel bullet TP01).** Goal: "strategie con timing
|
||||
differenti". (1) **Event-clock bars** (volume/vol/range da 5m, TSMOM/Donchian/EWMA in tempo-informazione):
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||||
batte il wall-clock a pari segnale/frequenza solo in 4/45 coppie; cella best IS 1.45 → HOLD −0.46,
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||||
NEUTRAL (corr 0.74 = trend travestito) → SCARTATO: il clock non è dove vive l'edge. (2) **Calendario
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||||
scadenze Deribit** (expiry weekly/monthly/quarterly ven 08:00 UTC): 0/24 celle a Bonferroni; il drift
|
||||
post-expiry monthly fallisce placebo-weekday e permutation e si INVERTE sul quarterly (dove l'OI massimo
|
||||
dovrebbe amplificarlo); unico pattern robusto = gio→ven negativo, ma è day-of-week (SEA morta) a Sharpe
|
||||
netto ~0 → SCARTATO. (3) **Anchor timing-luck TP01 + tranching**: finding confermato (dettagli nel
|
||||
bullet TP01); tranching K=2/4 = sola riduzione della varianza della STIMA (ΔSharpe n.s., ΔDD ~0.5pt),
|
||||
NO deploy a $600 (il min-order lo degenera in K=1; serve feed intraday fuori path certificato) —
|
||||
rivalutare a ≥5-10k. **Audit d'ancora ESEGUITO su XS01 e SKH01 (stesso giorno): il finding si
|
||||
replica su 3/3 sleeve ancorati** — vedi ⚠️ nei rispettivi bullet e la stima de-luckata del book
|
||||
nel bullet portafoglio; diario `2026-07-02-anchor-audit-xs01-skh01.md`.
|
||||
(4) **Clock lenti (2-7g) + bande isteresi**: fee drag di TP01 = ~0.4%/anno = tetto di ogni risparmio;
|
||||
il lag costa più del risparmio (HOLD ensemble 0.34→0.11 da N=2 a 7); a $600 **il min-order $5 è GIÀ la
|
||||
banda ottimale** (ordini −74% a costo ~0) → nessun cambio al book. (5) **Velocità trend
|
||||
regime-condizionata** (pesi tra orizzonti 30/90/180g vs percentile vol RV/DVOL): pctl 0.71 vs null
|
||||
pesi-statici-casuali = tilt-30d statico travestito (trappola EW-STR); pesi canonici 1/3 confermati →
|
||||
SCARTATO. (6-8) **CRT "Candle Range Theory"** (sweep-and-reclaim 3 candele, mai coperto da MRV/MIC):
|
||||
base 864 trial DSR 0.000 + anchor-flip + short "smart-money" negativo perfino in-sample; multi-TF
|
||||
(4h→15m, 1h→5m, ~10k trade) expectancy negativa ovunque anche a fee zero, e **il ritest è informazione
|
||||
negativa** (pattern con-ritest −40bps vs senza +52bps: aspettarlo seleziona i peggiori); contesto
|
||||
(FVG/equal-highs/sessioni, 22 trial) non salva il fade, cella "Asia" = artefatto anchor-flip →
|
||||
SCARTATO 3/3. Sottoprodotto: sugli stessi livelli prior-day **FOLLOW > FADE ogni anno 2019-26**
|
||||
(conferma indipendente del lead prevday in forward-monitor). Lezione: il timing-luck d'ancora è
|
||||
multiple-testing che il deflated-Sharpe NON conta (candidato gate futuro `anchor_luck_band`).
|
||||
Diario `2026-07-02-timing-crt-wave.md`; script `scripts/research/r0702_*.py` (9 file).
|
||||
- **Ondata 2026-07-02-bis ("video claims": Elliott 3 filoni + Albimarini 2 + capital scaling) — 0 nuovi
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||||
sleeve, 0 forward-monitor, 1 azione config pendente sul deposito.** Meccanizzazione onesta di claim da
|
||||
video didattici: (1) **Elliott range-cycle** (onda1 compressa→onda3 ampia): rumore, 0/24 celle a
|
||||
Bonferroni, nessuna cella weekly regge a tutte le 7 ancore → SCARTATO. (2) **Confluenza Fibonacci**:
|
||||
vs null ingenui sembra buona (pctl 0.82-1.00), vs null **location-matched** (Fib±jitter: "0.618 vs
|
||||
0.58?") crolla a 0.39-0.68 = l'apparente edge è la POSIZIONE dei livelli, non i numeri; confluenza
|
||||
FAIL 4/4 → SCARTATO (il null location-matched è IL test per ogni claim su livelli "speciali").
|
||||
(3) **Tecnica del canale Elliott**: Donchian travestito — non batte il Donchian a pari geometria
|
||||
(corr 0.43-0.53), DSR 0.685, cella in-sample collassa in hold-out (1.40→−0.87), target 1.618 = caso
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||||
(5/6 celle), anchor-luck di nuovo (4h banda hold [0.35,1.54], 00:00 la migliore) → SCARTATO.
|
||||
(4) **Albimarini double-diagonal** (short T + long T+1, deep OTM, via motore DVOL di VRP01): il
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||||
condor stessa-scadenza la batte a ogni f (la long T+1 = assicurazione di coda +12/33bps nel tail,
|
||||
~1bps costo medio, non dominanza); senza gate IV-rank TUTTE le strutture perdono (3ª conferma:
|
||||
l'alpha del VRP è il gate); su Deribit fee-negativa a QUALSIASI size (fee 8 gambe = 194-221% del
|
||||
theta); celle deep-OTM 0-perdite/142 trade = 2° caso "Sharpe implausibile" dopo CC01 → gate
|
||||
`implausible_sharpe` raccomandato con più forza. VRP01 resta superiore su tutta la banda skew →
|
||||
nessun LEAD. (5) **Audit claims** (28 trade, 82% win, PF 5.16, "420%/anno"): consistente con ZERO
|
||||
skill (P=20-45%; il 78.6% delle finestre 6-mesi 1996-2026 lo produce); replay con code reali =
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||||
rovina 1998/2002/2020 col sizing dichiarato; la diagonale lascia passare il 12-40% della perdita
|
||||
naked. (6) **Capital scaling 600→2-5k** (`r0702_capital_scaling.py`): l'unico vincolo binding è
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||||
`max_notional_per_asset_usd=300` (a 5k il book live girerebbe al 49% del target) → **al deposito
|
||||
alzare il cap a equity/2** ($1000/$1750/$2500 a 2k/3.5k/5k); min_order $5 da LASCIARE; tranching
|
||||
K=2 non cablare (blocco feed intraday); opzioni ETH eseguibili da ~2.6k ma la regola no-short-vol-
|
||||
da-modello non decade col capitale; XS01 ~20k confermata, CC01 fuori per struttura. Aspettativa
|
||||
onesta col CAGR de-luckato (10-15%): 2k ≈ €0.6-0.8/g, 5k ≈ €1.4-2/g (€50/g resta ≈130k).
|
||||
⚠️ Lezione pandas: `resample("7D", origin=...)` IGNORA origin (pandas 2.x, solo RuntimeWarning) →
|
||||
bande d'ancora weekly finte; usare `"168h"`. Diario `2026-07-02-elliott-albimarini-capital.md`;
|
||||
script `scripts/research/r0702_{ell_*,alb_*,capital_scaling}.py` (6 file).
|
||||
- **Video-claim "CRT top-down multi-TF, 74% win rate" — SCARTATO (2026-07-07): il 74% è un KNOB, non
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||||
un edge.** `scripts/research/r0707_crt_topdown.py`. Metodo ICT/SMC top-down (H1 setup CRT → M15
|
||||
struttura/FVG → M5 conferma → M1 entry) con uscita parziale-70/80%-a-1.5R + break-even + runner verso
|
||||
prev-daily high/low. Il setup H1 CRT è **già triplo-refutato** (onda 2026-07-02: base DSR 0.000, MTF
|
||||
expectancy neg. ovunque "il ritest è informazione negativa", contesto/FVG peggiora, fade<follow) →
|
||||
qui testato l'UNICO angolo nuovo: la **gestione d'uscita** e il **claim 74%**. Su BTC/ETH certificati
|
||||
(H1→5m/15m; M1 non nel feed): **WR reale 30–37%** a RR 1.5–2 (SOTTO il null gambler's-ruin 40% =
|
||||
P(+1.5R prima di −1R)=1/(1+1.5) → il ritest tocca il target MENO di una moneta), **expectancy R
|
||||
negativa a ogni schema/fee/finestra/asset** (−1.2…−3.3R netto). **Il 74% si fabbrica avvicinando il
|
||||
target**: sweep rr1 0.5→2.0 mostra WR salire (51→32%) con expectancy R INVARIANTE (WR alto = target
|
||||
vicino, non direzione). DSR 0.000 (48 trial); a **fee 0** expR −0.10/Sh −0.63 → **non è morte-per-fee,
|
||||
l'edge lordo non c'è** (residuo = beta di trend dei time-exit); parziale+BE+runner = 3-4 ordini/trade,
|
||||
alcuni sub-min-order a $600. **Regola candidata:** il win-rate di uno schema parziale+BE non è merito
|
||||
(≈1/(1+rr1)); convertire ogni claim "WR X%" in **expectancy R netto fee** prima di crederci (helper
|
||||
`winrate_is_a_knob()`). Diario `2026-07-07-crt-topdown-74winrate.md`. Book/pesi INVARIATI.
|
||||
- **Soffitto strutturale BTC/ETH-direzionale ~1.3** superato SOLO espandendo a un meccanismo diverso:
|
||||
cross-sectional su universo Hyperliquid certificato (XS01) → portafoglio Sharpe ~1.55.
|
||||
- **Sweep "strategie alternative" (2026-06-20) — 104 ipotesi / 153 agenti / NIENTE di nuovo regge.**
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Ricerca onesta a largo spettro su BTC/ETH+DVOL (harness condiviso vettoriale leak-free
|
||||
`scripts/research/alt/altlib.py`, 104 script in `scripts/research/alt/runs/`): 11 famiglie
|
||||
(breakout, trend non-TSMOM, mean-rev gated, DVOL/vol, cross-asset pairs, stagionalità, overlay
|
||||
rischio, opzioni modellate, microstruttura, ML walk-forward, combo). 16 promettenti, **1 sola**
|
||||
sopravvissuta alla verifica avversariale (3 scettici) e comunque NON deployabile. Conferma forte
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del soffitto ~1.3: ogni PASS era hold-out-fitting o **TP01/TSMOM travestito** (trend-beta del
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toro). Unico LEAD: **STA05** (EWMA-cross ensemble, **long-short**) — leak-free, plateau, corr
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hold-out **0.53** a TP01, il blend 0.75·TP01+0.25·STA05 alza l'hold-out 0.31→0.59 (full 1.30→1.24,
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||||
DD 14→16%); MA hold-out corto (536g) → **forward-monitor, non sleeve.** Lezione harness: valutare
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||||
lo Sharpe **MARGINALE vs baseline TP01** (non assoluto) + esigere plateau e jackknife
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drop-one-month sull'hold-out prima di PASS (hanno ucciso 13/14 falsi positivi). Diario
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`2026-06-20-alt-strategies-100agent-sweep.md`.
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||||
- **MARGINAL SCORER (implementato 2026-06-20)** — la lezione "Sharpe marginale, non assoluto" è
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ora codice in `scripts/research/alt/altlib.py`: `study_marginal(name, target_fn)` valuta un
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candidato direzionale BTC/ETH **sia** in assoluto **sia** rispetto al baseline `tp01_baseline_daily()`
|
||||
(corr, uplift del blend OOS, beta+alpha residua) e ritorna `earns_slot = (abs!=FAIL) AND
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||||
(marginal==ADDS)`. **Regola: una nuova strategia direzionale si giudica su `earns_slot`, non sullo
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||||
Sharpe assoluto** (gli overlay-su-TSMOM ereditano lo Sharpe di trend e prendono PASS fasulli —
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||||
es. CMB04 PASS assoluto → NEUTRAL marginale). Demo `marginal_demo.py`, test `tests/test_marginal_scorer.py`.
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||||
⚠️ **INDURITO 2026-06-21 (onda ortho):** la versione fisso-HOLDOUT + jackknife-mese era
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||||
ingannabile — 17/18 book relative-value "ADDS" su una sola finestra 2025 (ETH-bleed dove TP01 è
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||||
debole). Tre gate nuovi in `marginal_vs_tp01`: **(1) persistenza multi-cut** (uplift positivo a più
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||||
date di taglio, non solo 2025); **(2) edge in-sample** (`has_insample_edge`: lo Sharpe standalone
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||||
PRE-holdout dev'essere ≥0.5 — un low-corr a Sharpe ~0.3 "aggiunge" solo matematica di
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||||
diversificazione, riportata via `null_pctl_*` vs un asset-rumore a corr-zero); **(3) hedge vs
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||||
alpha** (`is_hedge`: un low-corr che paga SOLO quando TP01 è debole — `corr(Sharpe-TP01, uplift
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||||
annuo)` molto negativa — è un hedge, non alpha). Verdetti nuovi: HEDGE, NOISE. Sull'onda ortho lo
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||||
scorer indurito collassa 17/18 → **1** (`dvol_spread`, unico con edge in-sample reale; comunque
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forward-monitor per multiple-testing/storia DVOL corta). Lezione: un nuovo sleeve si giudica su
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||||
edge-in-sample + persistenza multi-cut + non-hedge, non sull'uplift di una finestra fortunata.
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||||
- **HARNESS REALISM (codificato 2026-06-21, onda intraday)** — due gate nuovi in `altlib.py`,
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||||
test `tests/test_harness_realism.py`:
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||||
- **`day_boundary_robust(target_fn, tf)`** — un effetto ora/sessione/giorno il cui uplift
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||||
marginale **si inverte** spostando il confine del giorno UTC di poche ore è un **artefatto di
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||||
etichettatura calendario** (ha ucciso `open_drive`: +0.23 a 00:00 → −0.33 a +8h → ARTIFACT-RISK).
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Un segnale di prezzo è INVARIANT (spread 0); un effetto calendario vero è ROBUST (resta positivo;
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||||
es. `prevday_range_breakout`). **Regola: ogni segnale calendar/session/hour passa questo test
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||||
prima di crederci.**
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- **`eval_weights_smallcap(df, target, capital=600, min_order=5)`** — a ~$600 un ribilanciamento
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||||
di nozionale < min_order **non si esegue**; la fee proporzionale che `eval_weights` applica a
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||||
migliaia di micro-trade sub-dollaro (tipici di un overlay vol-target) è **finzione**. Salta i
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||||
sub-min_order e riporta lo **Sharpe haircut** reale vs modellato. **Vale per OGNI sleeve a questo
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||||
capitale, TP01 incluso** — lo Sharpe netto onesto a $600 è quello small-cap, non quello modellato.
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||||
- **SELECTION-ON-HOLDOUT gate (codificato 2026-06-29, filone B intraday ERM)** — terzo gate in
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||||
`altlib.py`, test `tests/test_harness_realism.py`. Il lead ERM faceva `earns_slot=True` MA lo script
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||||
di scoperta sceglieva la cella per **`min_hold` massimo** su 60+ celle = **selezione-sull'hold-out**:
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||||
scegliendola in-sample-only ne esce un'altra (trend-beta corr→TP01 0.53, NEUTRAL) e il deflated-Sharpe
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||||
crolla (DSR 0.0-0.24 su 122 trial). `study_marginal` da solo non lo vede (giudica UNO stream, non *come*
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||||
è scelto). Tre funzioni: **`deflated_sharpe()`** (Bailey & Lopez de Prado, PASS ≥0.95), **`select_cell_insample()`**
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||||
(cella scelta col solo Sharpe pre-HOLDOUT), e il gate combinato **`study_family_honest(name, factory, grid, tfs)`**
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||||
→ `earns_slot_honest = earns_slot[cella in-sample] AND deflated-Sharpe≥0.95`. **Regola: una strategia
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||||
direzionale grid-searched si giudica con `study_family_honest`, non chiamando `study_marginal` sulla
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||||
cella a max hold-out.** Chiude il punto cieco gemello di CC01 ("Sharpe implausibile"). Diario
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||||
`2026-06-29-intraday-regime.md` (analisi `scripts/research/intraday_regime_analysis.py`).
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||||
- **Onestà sul target €50/giorno:** NON raggiungibile su 2000 in 1-2 anni (servono ~130k di
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||||
capitale o un DD da rovina). La leva non è la scorciatoia; la via è target-vol + capitale +
|
||||
tempo. La strategia che *guadagna* esiste, ma a ~+€1.5/giorno su 2000.
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||||
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||||
Script ricerca: `scripts/research/track{A,B,C,D,E}_*.py` + `trackD_timing.py`.
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||||
## Obiettivo
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Ricerca: riconoscimento pattern frattali per trading algoritmico su crypto. Target dichiarato
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@@ -35,9 +389,17 @@ netto fee, out-of-sample, robusto su griglia, e su dati certificati + liquidi +
|
||||
src/data/downloader.py → load_data(asset, tf): legge i parquet certificati da data/raw/
|
||||
src/strategies/base.py → Strategy (ABC), Signal, BacktestResult, YearlyStats
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src/strategies/indicators.py → indicatori condivisi (ema, atr, keltner, ...)
|
||||
src/strategies/trend_portfolio.py → TP01: strategia DIFENSIVA robusta (PORT LF1d, >=12h), causale
|
||||
src/portfolio/ → PORTAFOGLIO DI STRATEGIE estensibile (Sleeve + StrategyPortfolio)
|
||||
portfolio.py → combina N sleeve per peso su griglia giornaliera; metriche FULL/hold-out/anno
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||||
sleeves.py → REGISTRY sleeve attivi: TP01 33 / XS01 15 / VRP01 12 / SKH01 20 / GTAA01 20. Aggiungere = una riga
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||||
src/fractal/ → indicatori frattali (patterns.py, indicators.py, similarity.py)
|
||||
src/backtest/engine.py → engine di backtesting riusabile
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||||
src/backtest/harness.py → harness ONESTO (load BTC/ETH, backtest_signals no-leakage, OOS)
|
||||
src/version.py → APP_VERSION (legge il file VERSION)
|
||||
scripts/research/ → ricerca: track{A-I}_*.py + options_vrp_*.py + fetch_dvol.py
|
||||
scripts/portfolio/ → run_portfolio.py (report) + xsec_*.py (ricerca/affinamento XS01)
|
||||
scripts/live/paper_trend.py → paper trader forward-only di TP01 (1d) (no esecuzione reale)
|
||||
scripts/analysis/ → SOLO i tool dati certificati:
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||||
rebuild_history.py → (ri)costruisce lo storico da Deribit mainnet (base 5m + resample)
|
||||
certify_feed.py → certifica il feed (integrità, coerenza resample, spike, cross-venue)
|
||||
@@ -57,7 +419,13 @@ uv sync # installa dipende
|
||||
uv run python scripts/analysis/rebuild_history.py --asset BTC ETH # (ri)costruisci storico da Deribit mainnet
|
||||
uv run python scripts/analysis/certify_feed.py # certifica i feed (locale + cross-venue)
|
||||
uv run python scripts/analysis/certify_feed.py --local # solo check locali (veloce)
|
||||
uv run pytest # test (da ripopolare con le nuove strategie)
|
||||
uv run python scripts/research/trackD_trendport.py # backtest strategia vincente (full report)
|
||||
uv run python scripts/research/trackD_timing.py # vincitrice su 15m/1h/4h/1d + PnL/DD/trade per anno
|
||||
uv run python scripts/analysis/fetch_hyperliquid.py # fetch+certify universo Hyperliquid (Cerbero mainnet) -> data/raw/hl_*
|
||||
uv run python scripts/portfolio/xsec_research.py # ricerca cross-sectional su Hyperliquid (XS01)
|
||||
uv run python scripts/portfolio/run_portfolio.py # report del PORTAFOGLIO attivo (TP01+XS01)
|
||||
uv run python scripts/live/paper_trend.py # avanza il paper trader TP01 (forward-only, 1d)
|
||||
uv run pytest # test
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
@@ -80,10 +448,21 @@ df = load_data("BTC", "1h") # OK. load_data("SOL", ...) -> FileNotFoundError (
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||||
### Universo ricercabile certificato
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||||
- **BTC / ETH**: puliti (2-6 bps vs Coinbase USD su tutta la storia), liquidi (~0% barre flat a 1h),
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||||
storia lunga (2018/2019→oggi) → **ogni timeframe (5m/15m/1h)**. È l'unico dato in `data/raw`.
|
||||
- **Alt (SOL/XRP/ADA/LTC/DOGE/BNB): FUORI.** Illiquidi (LTC 5m 82% barre flat O=H=L=C, run fino a
|
||||
~3 giorni), divergenti (LTC/DOGE >1% su 10-21% delle barre 2022-23), o non certificabili
|
||||
(XRP delistato da Coinbase per causa SEC; BNB non listato + storia da 2024-10). Sono archiviati in
|
||||
`Old/data/raw`. Riammetterne uno richiede prima una ricertificazione che dimostri liquidità + accordo.
|
||||
- **Alt Deribit (SOL/XRP/ADA/LTC/DOGE/BNB): FUORI.** Illiquidi (LTC 5m 82% barre flat, run ~3 giorni),
|
||||
divergenti, o non certificabili. Archiviati in `Old/data/raw`.
|
||||
- **Universo Hyperliquid (Cerbero MCP MAINNET): 19 alt liquidi a 1d, dal 2024** — BTC/ETH/SOL/BNB/XRP/
|
||||
DOGE/AVAX/LINK/LTC/ADA/ARB/OP/SUI/APT/INJ/TIA/SEI/NEAR/AAVE. Certificati (`fetch_hyperliquid.py`):
|
||||
flat 0%, cross-venue 4-9 bps vs Binance, >1% ≈0% → `data/raw/hl_*_1d.parquet`. **Caveat:** storia
|
||||
nativa solo **~2.5 anni** (2024-2026; pre-2024 = backfill, vol 0). Abilita le strategie
|
||||
CROSS-SECTIONAL (impossibili a 2 asset). NB: Cerbero col token TESTNET = farlocco; col token
|
||||
**mainnet** (`.env.mainnet`) = reale, ma SEMPRE da certificare (cross-venue + liquidità).
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||||
⚠️ **CORREZIONE estrazione (2026-06-20):** il backfill NON è solo pre-2024 — cerbero MCP padda con
|
||||
barre SINTETICHE (volume 0, prezzi copiati da Binance → matchano cross-venue e non sono flat) ogni
|
||||
asset listato su HL **dopo** lo START. Il `flat`+cross-venue da soli non lo vedono: il rivelatore è
|
||||
il **VOLUME**. `fetch_hyperliquid.py` ora (1) taglia il run iniziale a volume 0, (2) scarta chi resta
|
||||
< 365g reali (es. **AXS 83% sintetico → fuori**), (3) gata i gap vol=0 interni. Universo certificato
|
||||
= **51** (era 52). I **19 major di XS01 hanno 0 backfill → invariati** (strategia live non toccata).
|
||||
Verificato direttamente su cerbero MCP. Diario `2026-06-20-cerbero-backfill-fix.md`.
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||||
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||||
## Metodologia obbligatoria per ogni nuova strategia
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+11
@@ -0,0 +1,11 @@
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FROM python:3.11-slim
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COPY --from=ghcr.io/astral-sh/uv:latest /uv /usr/local/bin/uv
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||||
WORKDIR /app
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||||
COPY pyproject.toml uv.lock ./
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||||
RUN uv sync --frozen --no-dev
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||||
COPY src/ src/
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||||
COPY scripts/ scripts/
|
||||
COPY VERSION ./
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||||
VOLUME /app/data
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||||
# Monitor PAPER del portafoglio attivo (TP01+XS01). Esecuzione REALE disabilitata.
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||||
CMD ["uv", "run", "python", "-m", "src.live.dashboard", "--port", "8787"]
|
||||
@@ -0,0 +1,9 @@
|
||||
{
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||||
"_nota": "Config esecuzione LIVE del BOOK DERIBIT (TP01+SKH01 nettati in software). execution_enabled=true + --execute -> ordini REALI. ARMATO 2026-06-23: esecutore scripts/live/book_execute.py via cron ORARIO scripts/cron_book.sh (SKH01 e' a 230m). disaster-SL on-book -30% sulla posizione netta. Tutto flat all'arming -> nessun ordine finche' un segnale non arma.",
|
||||
"_nota_cap": "Cap notional per-asset DINAMICO (frontiera 2026-07-03): con max_notional_per_asset_frac=0.5 il cap = equity/2, cosi' cresce col capitale e un deposito non resta strozzato. A ~$600 equity/2=~$300 -> INERTE (identico al vecchio cap fisso). Il cap dinamico si usa solo con equity reale fidata; su fallback/offline si ripiega su max_notional_per_asset_usd (protezione downside). Per tornare al cap fisso: rimuovere max_notional_per_asset_frac.",
|
||||
"execution_enabled": true,
|
||||
"max_notional_per_asset_usd": 300,
|
||||
"max_notional_per_asset_frac": 0.5,
|
||||
"min_order_usd": 5,
|
||||
"disaster_sl_pct": 0.30
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,32 @@
|
||||
# Solo MONITOR (dashboard paper) del portafoglio attivo. Niente runner/esecuzione reale
|
||||
# (archiviati in Old/). v2.0.0+.
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||||
services:
|
||||
dashboard:
|
||||
build: .
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||||
container_name: pythagoras-dashboard
|
||||
restart: unless-stopped
|
||||
command: ["uv", "run", "python", "-m", "src.live.dashboard", "--port", "8787"]
|
||||
ports:
|
||||
- "8787:8787"
|
||||
volumes:
|
||||
- ./data:/app/data:ro
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||||
# token mainnet (sola lettura) per lo "Shadow live": conto/posizioni reali sulla dashboard.
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||||
# Montato a runtime (NON nell'immagine: .env.mainnet e' dockerignored). Solo letture, nessun ordine.
|
||||
- ./.env.mainnet:/app/.env.mainnet:ro
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||||
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||||
# IB Gateway (PAPER) per la RICERCA DATI Interactive Brokers — replica il setup provato di BuzWay
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||||
# (scout). IBC fa login automatico headless; nessuna GUI desktop. API READ-ONLY (solo dati storici,
|
||||
# MAI ordini). Bind SOLO su 127.0.0.1 -> non esposto in rete. Credenziali in .env.ibgw (gitignored).
|
||||
# host 4002 -> container 4004 (socat paper), esattamente come nel connect("127.0.0.1", 4002).
|
||||
ib-gateway:
|
||||
image: ghcr.io/gnzsnz/ib-gateway:stable
|
||||
container_name: pythagoras-ibgw
|
||||
restart: unless-stopped
|
||||
env_file: .env.ibgw
|
||||
environment:
|
||||
TRADING_MODE: paper
|
||||
READ_ONLY_API: "yes" # SOLO dati: nessun ordine possibile via API
|
||||
TWOFA_TIMEOUT_ACTION: restart
|
||||
TIME_ZONE: Europe/Rome
|
||||
ports:
|
||||
- "127.0.0.1:4002:4004" # gateway paper (socat) raggiungibile solo da localhost dell'host
|
||||
@@ -0,0 +1,35 @@
|
||||
# 2026-06-19 — Wave 1 "beat TP01" (26 agenti BTC/ETH): nessun 3º sleeve robusto
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||||
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||||
Goal "trova strategie che battano l'esistente e inseriscile": GIA' soddisfatto da XS01 (cross-
|
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sectional Hyperliquid, integrato → portafoglio TP01 70% + XS01 30%, FULL Sh 1.41 / HOLD 1.15).
|
||||
In parallelo, una wave di 26 agenti ha cercato su BTC/ETH miglioramenti del trend + diversificatori.
|
||||
|
||||
## Esito wave 1 (26 agenti, 25 leak-free): 22 weak, 3 "contender", 1 noise
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||||
I 3 contender, ri-verificati ONESTAMENTE col giudice book-level (`verify_contender.py`) e come
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||||
contributo marginale al portafoglio ATTUALE (TP01+XS01):
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||||
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||||
| Candidato | corr TP01 | corr XS01 | +portafoglio (w30%) | Verdetto |
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||||
|---|---|---|---|---|
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| **tsmom_strength_12h** | **+0.49** | — | — | ☠️ scartato: è TP01 più veloce (correlato), non diversifica |
|
||||
| **breakout_atr** (trend) | −0.04 | −0.04 | FULL +0.48 / **HOLD +0.05** | ☠️ scartato: gonfia solo il FULL storico (bull), ~zero valore nel hold-out |
|
||||
| **highvol_rev** (reversal alta-vol) | −0.08 | −0.05 | FULL +0.20 / **HOLD +0.30** | 🟡 WATCHLIST (vedi sotto) |
|
||||
|
||||
## highvol_rev: candidato vero ma NON abbastanza robusto → watchlist
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||||
È l'unico genuinamente scorrelato a ENTRAMBI gli sleeve e che migliora FULL+hold-out. MA il mio
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||||
robustezza-check indipendente (plateau, come per XS01) lo boccia per il deploy:
|
||||
- **Edge solo a REV_LB=1**: LB2 FULL Sh 0.33, LB3 ~0.05 → **picco a singola-barra, non plateau**.
|
||||
- **FULL standalone mediocre** (0.74); la forza è nel hold-out (HOLD 0.97-1.39 vs FULL ~0.7) =
|
||||
**HOLD≫FULL = regime-luck dell'alta-vol 2025-26**, non robustezza temporale.
|
||||
- È un **reversal** (famiglia morta in tutto il progetto) con concept ribaltato post-hoc
|
||||
(low-vol→high-vol). Regge fee fino ~0.3% ma con margine ridotto.
|
||||
Stesso difetto (HOLD≫FULL, no-plateau) per cui ho bocciato ieri il RV ETH/BTC regime-luck. La
|
||||
disciplina che boccia i falsi positivi vale anche qui → **NON deployato**, in watchlist; rivalutare
|
||||
forward (più dati) o se emerge un plateau su un parametro core.
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||||
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||||
## Conclusione
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||||
Wave 1 NON aggiunge un 3º sleeve robusto. **Portafoglio invariato: TP01 (70%) + XS01 (30%).** Le
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||||
famiglie trend (breakout/tsmom-12h) sono ridondanti con TP01 o aiutano solo il bull storico; l'unico
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||||
diversificatore di meccanismo nuovo (highvol_rev) non regge il bar di robustezza. Il vero edge
|
||||
incrementale è venuto dall'ESPANSIONE DELL'UNIVERSO (Hyperliquid → cross-sectional), non da altre
|
||||
varianti di trend su 2 asset. Direzione futura coerente: più asset certificati + sleeve di
|
||||
meccanismo nuovo (non altre trend-variant), col criterio plateau+breadth+contributo.
|
||||
@@ -0,0 +1,65 @@
|
||||
# 2026-06-19 — Cerbero-bite = MAINNET reale: fonte VRP sbloccata
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||||
Indagine "cerca dati di cerbero-bite" + verifica mainnet/testnet a tre livelli. Esito: la
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||||
contaminazione storica NON era una proprieta' di Cerbero MCP, ma del vecchio token testnet sul
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||||
solo endpoint `get_historical`. Il token di cerbero-bite e' mainnet e serve catene opzioni reali.
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||||
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||||
## Dove sono i dati di cerbero-bite
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`/home/adriano/Documenti/Git_XYZ/CerberoSuite/Cerbero_Bite` — bot live (testnet exec, propose-only)
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||||
che vende **credit-spread bull-put su ETH**. Dati:
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||||
- `data/state.sqlite`: `market_snapshots` (**52 righe, solo 30 apr–1 mag 2026**, BTC+ETH) con
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`spot, dvol, realized_vol_30d, iv_minus_rv, funding_perp/cross, dealer_net_gamma,
|
||||
gamma_flip_level, oi_delta_pct_4h, liquidation_long/short_risk, macro_days_to_event`;
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||||
`dvol_history` (1 riga); `positions/instructions/decisions` (0 righe, niente trade persistiti).
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||||
- `data/log/*.jsonl` (26 apr–1 mag 2026): log HTTP, non dump di catena. `strategy.yaml`: golden config.
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||||
- **Fonte dati**: Cerbero MCP (`get_instruments` + `get_ticker_batch`) dal gateway
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||||
`cerbero-mcp.tielogic.xyz`. NON c'e' storico profondo della catena (solo fetch live/on-demand).
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||||
|
||||
## Verifica mainnet vs testnet (3 livelli)
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||||
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||||
1. **Spot vs nostra serie certificata** (Deribit mainnet), 2026-04-30 13–16h UTC:
|
||||
BTC cerbero 76.287–76.446 vs certificato 76.237–76.443 (Δ 0.13–0.27%); ETH 2.261–2.264 vs
|
||||
2.256–2.265 (Δ 0.04–0.29%). Scarti = rumore intra-barra (snapshot 15-min vs close orario).
|
||||
NON e' il feed fantasma testnet (che divergeva >3%).
|
||||
2. **`environment_info`** (token cerbero-bite): `environment=mainnet`, `base_url=www.deribit.com`,
|
||||
`source=credentials`. **`get_ticker ETH-PERPETUAL`**: `testnet=false`, mark 1703.11.
|
||||
3. **Catena, decisivo** — stessa opzione su ccxt.deribit mainnet vs Cerbero MCP:
|
||||
`ETH_USDC-26JUN26-1650-P` (put settimanale, delta ~-0.28):
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||||
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| fonte | bid | ask | mark_iv | delta | testnet |
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|---|---|---|---|---|---|
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| ccxt mainnet | 25.6 | 26.6 | 54.54% | -0.3150 | — |
|
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| Cerbero MCP | 25.6 | 26.6 | 54.54% | -0.31513 | False |
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||||
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**Identici bit-per-bit.**
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|
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## Verdetto
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- **Il token MCP di cerbero-bite e' MAINNET; la sua catena opzioni e' reale** (= ccxt.deribit
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||||
mainnet). La contaminazione di PythagorasGoal era il vecchio downloader con token **testnet** su
|
||||
`get_historical` (barre OHLCV fantasma), non Cerbero MCP in se'.
|
||||
- **Fonte VRP sbloccata**: Cerbero MCP da' bid/ask/IV/greche/OI per-strike (come ccxt) **+** feature
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di regime che ccxt non ha (`dealer_net_gamma`, `gamma_flip_level`, `oi_delta_pct_4h`,
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`liquidation_*`, `funding`, `iv_minus_rv`, `macro`). Utile per validare lo sleeve VRP su piu'
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regimi (raccolta snapshot live + accumulo nel tempo).
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- **Limite residuo**: niente storico profondo della catena -> il backtest pluriennale del VRP resta
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prezzato da modello (DVOL+BS); ma la calibrazione model-vs-reale e' ora robusta e ripetibile
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(snapshot reali su piu' date/regimi).
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## Collegamento col lavoro VRP (sleeve opzioni)
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Conferma e rafforza `2026-06-19-eval-crypto-backtest-options.md`: lo snapshot ccxt aveva gia'
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mostrato che il backtest SOTTOSTIMA il premio (skew +28% > spread 4% -> bid reale = 1.29x modello).
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Ora abbiamo due fonti mainnet concordi (ccxt + Cerbero MCP) per misurare premio/skew/spread su piu'
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regimi. La cautela centrale resta il **rischio di coda** dello short-vol, non la magnitudine del premio.
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## Stato cerbero-bite (gia' concluso, contesto)
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Il credit-spread bull-put ETH e' gia' stato giudicato NON robusto su ciclo completo (diario
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`Old/docs/diary/2026-06-09-cerbero-bite-credit-spread.md`: EV breakeven-negativo; "+0.48%/mese" =
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artefatto di finestra calma; coda concentrata col fade ETH). E' una struttura diversa dalla
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put-selling/wheel del progetto `crypto_backtest`.
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> Sicurezza: il token di cerbero-bite e' stato usato solo per la verifica; mai stampato ne' committato
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> (resta in `.env`, gitignored).
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@@ -0,0 +1,125 @@
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# 2026-06-19 — Valutazione strategia esterna `crypto_backtest` (trend + opzioni VRP)
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Valutazione critica di un progetto esterno (`/home/adriano/crypto_backtest/`, file chiave
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`STRATEGIA.md`, `production.py`, `options_deribit.py`, `production_equity.csv`) che propone un
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book a 2 motori quasi scorrelati. Rilevante perché tocca proprio la frontiera che la nostra
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ricerca post-reset ha lasciato aperta (le opzioni / volatility risk premium).
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## Cosa propone
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Portafoglio a due gambe (ρ=0.22 verificato dal CSV):
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- **Sleeve 1 (25%)** — trend spot BTC+ETH a **12h**, long-only se `trend(30g)>0`, vol-target 20%,
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cap 3×, leva globale ~1.07 calibrata a maxDD in-sample −20%.
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- **Sleeve 2 (75%)** — vendita di **put settimanali (CSP/wheel) su BTC** su Deribit, strike a
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**delta 0.28**, hold-to-expiry, IV da DVOL reale, prezzo Black-Scholes.
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Numeri riprodotti dal CSV (finestra 2021-04→2026-06, 272 settimane):
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| Serie | CAGR | Sharpe | maxDD | final |
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|---|---|---|---|---|
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| spot | +12.0% | 0.77 | −18.1% | 1.80x |
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| opt | +15.9% | 1.09 | −20.0% | 2.16x |
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| **blend 25/75** | +15.4% | **1.21** | **−15.2%** | 2.10x |
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| blend ri-levato | +20.5% | 1.21 | −20.0% | 2.63x |
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| B&H BTC | +1.3% | 0.30 | −74.2% | 1.07x |
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corr(spot, opt) = **0.217** confermata. Settimane peggiori opt: 2022-05 (LUNA) −13%,
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2022-06 −11%, 2021-05 −11%, 2022-11 (FTX) −9.7%.
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## Punto forte — corroborazione indipendente del nostro TP01
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Lo **sleeve spot è quasi identico al nostro TP01** (`src/strategies/trend_portfolio.py`):
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12h, long-only, trend(30g), vol-target 20%, cap 3×. Due ricerche separate, due dataset diversi
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(loro Binance, noi Deribit certificato), **stessa conclusione**: il trend vol-targeted a 12h è
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l'edge reale e robusto. Il nostro Sharpe è più alto (1.32 vs 0.77 su questa finestra / 1.07
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full-history) perché usiamo un **blend multi-orizzonte 1-3-6m** invece del singolo trend a 30g →
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il blend diversifica gli orizzonti e alza lo Sharpe. Conferma forte per entrambi.
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NB: loro confermano anche le NOSTRE lezioni — intraday ≤1h scartato (costi/rumore), un **bug di
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look-ahead sul 4h trovato e corretto** (identico al nostro audit), MR/condor/strangle nudi e
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collar stretti scartati per overfit/tail.
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## Punto critico — lo sleeve opzioni guida il 75% ma è prezzato dal proprio modello
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È esattamente il muro che avevamo dichiarato non-backtestabile (W18/19/21, ARGO: niente storico
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chain per-strike gratis). Il loro workaround (BS su **DVOL reale** + payoff sul path realizzato)
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fa emergere il VRP perché IV>RV (misurato BTC IV/RV~1.24). Concettualmente sano, ma la
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**magnitudine è ottimistica** — limiti (in parte ammessi dagli autori):
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1. **Nessun bid/ask**: vendono al mid (BS fair), non al bid. Sulle put OTM settimanali lo spread
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è grosso → premio reale nettamente inferiore.
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2. **Skew ignorato**: prezzano put a delta-0.28 (OTM) con DVOL = **IV ATM**. Il mercato carica le
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put molto di più (skew di crash) → modellano la vol sbagliata proprio sull'opzione venduta.
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3. **Coda sotto-modellata**: settimana peggiore solo −13% attraverso LUNA/FTX → sospettosamente
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benigno per un venditore di put nudo. Gap, illiquidità di roll e settlement inverso (coin-settled)
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sono approssimati.
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4. **Leva senza funding** (ottimistico) + **bias di finestra** (parte vicino al top 2021,
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favorevole a un book short-vol DD-capped).
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Il blend Sharpe 1.21 è dominato dallo sleeve income (Sharpe 1.09, peso 75%). Con bid/ask + skew +
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coda realistica lo sleeve income vale plausibilmente molto meno (Sharpe reale stimato ~0.7-0.9),
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e il blend scende di conseguenza.
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## Verdetto
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- **Lo spot conferma il nostro TP01** → ottima validazione incrociata; nessuna azione necessaria
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se non notare che il nostro blend multi-orizzonte è leggermente migliore.
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- **Lo sleeve opzioni è il lead più promettente per superare il soffitto Sharpe ~1.3**, perché
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aggiunge una fonte di rendimento di natura DIVERSA (volatility risk premium), proprio ciò che i
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nostri 9 track (A-I) non hanno trovato dentro il puro direzionale BTC/ETH. La combinazione
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trend (lungo-vol) + short-vol income è strutturalmente sana e la ρ=0.22 è reale.
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- **MA i suoi numeri vanno dimezzati mentalmente** finché non girano su prezzi reali. Il 75% di
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allocazione a un edge prezzato dal proprio modello è il rischio n.1.
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## Prossimi passi onesti se si vuole inseguire questo lead
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1. **Quote reali Deribit** (bid/ask), anche solo recenti: misurare il premio reale vs modellato
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sulle put delta-0.28 settimanali, e quanto Sharpe sopravvive allo spread.
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2. **Prezzare allo skew vero** (IV della put OTM, non DVOL ATM).
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3. **Stress su una settimana di crash a prezzi reali/illiquidi** (rollabilità, assignment, gap).
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4. **Paper trading su Deribit testnet** dello sleeve opzioni prima di qualsiasi capitale.
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Coerente con la regola del progetto (lezione v2.0.0): un edge full+OOS robusto su prezzi MODELLATI
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non è un edge finché non è verificato su prezzi reali ed eseguibili.
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## AGGIORNAMENTO — verifica su QUOTE REALI Deribit (`scripts/research/options_real_quote_check.py`)
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Fatta la verifica concreta (PARTE 1: catena reale Deribit mainnet pubblico; PARTE 2: ri-esecuzione
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dello sleeve CSP con haircut reale sul premio). **Risultato che RIBALTA una mia critica.**
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Snapshot del 2026-06-19, scadenza settimanale 2026-06-26 (~6.2 DTE), put delta −0.277 (strike 61k,
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3.1% OTM), underlying 62.965:
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| Grandezza | Valore |
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|---|---|
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| IV ATM (≈ DVOL) | 37.2% |
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| IV put OTM (mark) | 42.1% (**skew +4.8 pt**) |
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| premio put: BID / mark / ask | 598 / 623 / 630 USD |
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| spread bid/mark | 0.96 (spread ~4%) |
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| premio MODELLATO dal backtest (BS @ IV-ATM) | **463 USD** |
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| **HAIRCUT premio reale(BID)/modello** | **1.29** |
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**Il backtest SOTTOSTIMA il premio, non lo sovrastima.** Prezzando la put OTM con la DVOL (IV ATM)
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ignora lo skew (+28% sul premio lordo); il bid/ask la riporta giu' solo del 4% → vendendo al BID
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reale incassi **1.29×** il premio modellato. Lo sleeve modellato (Sharpe 1.13) e' quindi
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**conservativo sul premio** alle quote attuali; col premio reale salirebbe (Sharpe → 1.83 a f=1.29).
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**Ma la critica vera si SPOSTA, non sparisce:** lo skew esiste perche' il mercato prezza la coda
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grassa: piu' premio = esattamente perche' i crash fanno male. La sensitivity mostra il punto di
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rottura — lo sleeve regge finche' incassi >~85% del premio modellato (Sharpe 0.59 a f=0.85), va a
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zero a f=0.70, negativo a f=0.55. Lo snapshot e' in **regime calmo** (IV ATM 37%, bassa per crypto);
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in un crash lo spread si allarga molto e potresti non riuscire a rollare. Quindi:
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- ✅ **Concern "premio sovrastimato" = SMENTITO** (alle quote attuali e' anzi sottostimato).
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- ⚠️ **Concern "rischio di coda + spread in stress" = CONFERMATO e ora e' IL rischio centrale.**
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Il backtest cattura i crash realizzati 2021-26 (DD −20%) ma non l'intera distribuzione di code
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possibili, e usa spread calmi. La f reale in settimana di crash e' < 1 e lo spread esplode.
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**Verdetto aggiornato:** lo sleeve income e' piu' solido di quanto temessi sul *premio* (il VRP +
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skew e' reale e generoso), ma resta una strategia short-vol il cui rischio vero e' la **coda** e la
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**liquidita' di roll nello stress**, non la magnitudine del premio. Prima del capitale: ripetere lo
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snapshot nel tempo (specie in regimi di IV alta), misurare lo spread in giornate di stress, e
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paper-trade su testnet. Il lead per superare il soffitto Sharpe ~1.3 (aggiungere il VRP a TP01)
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resta valido e ora meglio quantificato.
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@@ -0,0 +1,62 @@
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# 2026-06-19 — Ricerca frattale multi-agente (63 agenti) su BTC/ETH
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Su richiesta: 50+ agenti in parallelo a cercare strategie NUOVE ispirate ai due documenti
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frattali (`Libro_frattali` + `Pythagoras_Trading_Prediction`), timing/asset diversi, ognuna
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validata sull'harness onesto. Eseguito come Workflow: **63 agenti, ~2h, 3.8M token.**
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## Cosa è stato testato
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16 concetti frattali estratti dai documenti (sotto la patina esoterica: coscienza, frequenze
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Solfeggio, numeri sacri → idee testabili): alfabeto candle U/D/0 (3-6, LONG), Fourier/cicli,
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ricorrenza di Poincaré (analoghi kNN), centro di inversione Evideon (mirror tempo+prezzo),
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indicatore H-C (~588/25 ≈ 23.5 barre), numeri-universali come periodi, invarianza di forma,
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entropia di Shannon ("coscienza") come gate, confluenza multi-TF, grammatica composizionale,
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fase-ricorrenza. × BTC/ETH × {5m,15m,1h} = **52 ipotesi**.
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Ogni segnale: scritto da un agente come funzione `signal()`, valutato da `eval_signal.py`
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(stesso harness onesto) con **guard automatico anti-look-ahead** (ricalcolo su prefissi).
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Superstiti → verifica avversariale con sblocco una-tantum del **hold-out 2025-26**.
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## Esito
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- **Verdetti**: 29 rumore, 12 "real" (netto-fee positivo ma non battono il buy&hold), 11 "edge"
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(in-sample: battono B&H + null p<0.05 + leak=0).
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- **Guard anti-look-ahead**: nessun leak passato (gli agenti hanno prodotto segnali causali; i
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pochi tentativi con futuro sono stati auto-squalificati e corretti).
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- **Hold-out (la prova del nove)**: dei **11 superstiti in-sample, 10 REFUTATI** — performance
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catastrofica nel 2025-26 (hurst-DFA −0.49, hc-cycle −0.83, vol-accel −1.16, universal-periods
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−0.42…−1.04, spectral-entropy −0.38/+0.29, multitf −0.49, solfeggio-BTC −0.64). Stessa firma di
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sempre: **regime-luck del toro 2018-2024, sparito out-of-sample.**
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- **1 "confermato"** dalla verifica per-agente: `momentum_solfeggio_cycle` **ETH 1h** (holdout
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Sharpe +1.19, ret +49% mentre il buy&hold ETH faceva −49%). Sembrava un trionfo.
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## Ma il "vincitore" cade al test cross-asset (kill decisivo)
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Il guard per-agente valuta un asset alla volta e non poteva vedere il quadro. Ho rieseguito **lo
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stesso identico codice** sui due major:
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| Signal (identico) | FULL Sharpe | HOLD-OUT Sharpe | HOLD-OUT ret |
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|---|---|---|---|
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| Solfeggio-cycle su **ETH** 1h | 1.54 | **+1.19** | +49% |
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| Solfeggio-cycle su **BTC** 1h | 1.17 | **−0.25** | −7.5% |
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Un edge robusto non fallisce sull'altro major. La stessa logica (long-only ~20% esposta, filtro
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SMA(588), timing su ciclo ~24) che ha "schivato" il crash ETH 2025 **perde su BTC nello stesso
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hold-out**. È **fortuna di regime di un singolo asset**, non skill. Aggravanti: costanti
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numerologiche ad-hoc (24/588/56, "odore" di overfit, già notato dal verificatore); e con 52 trial,
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trovare 1 segnale che passa un singolo regime di hold-out è atteso per puro caso (1/11 ≈ chance).
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## VERDETTO
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**La ricerca frattale multi-agente (52 ipotesi, 63 agenti) NON ha trovato alcun edge robusto.**
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I concetti frattali/esoterici si sono comportati esattamente come le famiglie convenzionali (Fasi
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1-3): edge in-sample da regime-luck del toro, refutati dal hold-out; e l'unico che passava il
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hold-out su un asset fallisce sull'altro. **Nessuna magia nei numeri Solfeggio/sacri.**
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Il valore: il processo disciplinato (guard anti-look-ahead + hold-out bloccato + **test cross-asset**)
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ha catturato un falso "trionfo" (+49% vs −49%!) che sul vecchio sistema contaminato sarebbe finito
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dritto in produzione. È la quinta conferma indipendente che su BTC/ETH non c'è un edge facile.
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## Stato della ricerca dopo tutte le fasi
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Testato: mean-reversion, momentum/trend, vol, lead-lag, hurst, shape-ML, e 16 famiglie frattali ×
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multi-TF/asset. **Niente di robusto, fee-surviving, OOS e cross-asset.** Le direzioni oneste
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restano: (a) accettare il ceiling = long risk-managed (no alpha); (b) allargare l'universo dati
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CERTIFICATO oltre BTC/ETH; (c) fonti di segnale ortogonali al prezzo (on-chain, basis multi-venue,
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opzioni multi-regime) — tutte richiedono nuovi dati certificati. Artefatti: `eval_signal.py`,
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workflow `fractal-strategy-search`, ~52 segnali in `/tmp/pyth_sig_*.py`.
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@@ -0,0 +1,60 @@
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# 2026-06-19 — Espansione universo (Hyperliquid via Cerbero mainnet) → XS01 batte il portafoglio
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L'utente: "ci dovrebbe essere uno storico dati preso da cerbero". Aveva ragione, ed è la chiave per
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superare il soffitto a 2 asset.
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## La scoperta: Cerbero MCP mainnet serve Hyperliquid (universo ampio e reale)
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Cerbero era la fonte CONTAMINATA (token testnet → reset). MA col token **mainnet** (`.env.mainnet`,
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verificato) il Cerbero MCP serve OHLCV REALI di **Hyperliquid: 230 perp**, storia nativa **dal 2024**
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(pre-2024 = backfill, volume 0; Hyperliquid è nato ~2023-24). Prezzi recenti plausibili.
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## Certificazione (disciplina del reset: niente fiducia a Cerbero)
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`scripts/analysis/fetch_hyperliquid.py`: scaricati 19 alt liquidi a 1d (2024-2026) e **certificati**
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cross-venue vs Binance + liquidità → tutti PULITI: **flat 0%, mediana 4-9 bps, >1% ≈0%** →
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`data/raw/hl_*_1d.parquet` (namespace dedicato). Caveat onesto: **~2.5 anni** di storia nativa.
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## XS01 — Cross-Sectional Momentum (la strategia che mancava a 2 asset)
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`scripts/portfolio/xsec_research.py`: market-neutral, ogni 10g long i 5 più forti (ret 30g) / short
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i 5 più deboli, vol-target 20%. Validazione onesta:
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- **Plateau** (non un picco): tante config mom (L30-90, H5-20, k4-6) tutte positive 0.6-0.98.
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- **Fee-robusto**: FULL Sh 0.79→0.68 da fee 0% a 0.3% RT.
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- **Robusto su sottoinsiemi** di asset (metà universo diverse → ancora positivo).
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- **Scorrelato a TP01 (~−0.06)**, **positivo OGNI anno** (2024 +2%, 2025 +19%, 2026 +20%).
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- **Meccanismo sano**: l'edge è nella DISPERSIONE cross-section → debole nel bull compatto 2024
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(quando TP01 è forte), forte nel 2025-26 divergente (quando TP01 è in cash). **Complementare**.
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Diverso dal regime-luck RV ETH/BTC bocciato ieri (2 asset, 2 anni rossi, niente plateau): qui 19
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asset, plateau, fee/subset-robusto, ogni anno positivo, meccanismo noto in letteratura.
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## Contributo al portafoglio (il criterio del goal: battere l'esistente)
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Confronto EQUO sulla finestra comune (outer-join con pesi rinormalizzati: TP01 da solo 2019-23,
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TP01+XS dal 2024):
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| | TP01 solo | **TP01 70% + XS01 30%** |
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|---|---|---|
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| FULL Sharpe (2019-26) | 1.30 | **1.41** |
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| **HOLD-OUT 2025-26 Sharpe** | 0.31 | **1.15** |
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| HOLD-OUT ret / DD | +3.5% / 7.5% | **+15.1% / 5.2%** |
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| Per-anno | 2022 −2% | **positivo ~ogni anno** |
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→ **XS01 BATTE il portafoglio esistente** (risk-adjusted), diversificando in modo robusto. Goal
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soddisfatto: trovata una strategia che batte TP01 e **INSERITA nel portafoglio**.
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## Integrazione
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- `src/portfolio/portfolio.py`: combine OUTER-join + rinormalizzazione pesi per-giorno (sleeve a date
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d'inizio diverse si attivano quando parte la loro storia; il portafoglio non si tronca). Test nuovo.
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- `src/portfolio/sleeves.py`: `xsec_sleeve` (config mom L30 H10 k5 vol-target 20%); **active_sleeves =
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TP01 70% + XS01 30%**.
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- `fetch_hyperliquid.py`, `xsec_research.py`. 12 test passano.
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## Caveat onesti (da non dimenticare)
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- **Storia XS solo ~2.5 anni** (2024-2026): robusto entro la finestra (fee/k/subset, ogni anno +),
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ma non ha il record 6-anni di TP01. Cross-sectional momentum è literature-robust → prior favorevole.
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- **STAT-MODE**: book a 19 gambe market-neutral non eseguibile a €2k (rumore arrotondamento) → serve
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~€20k; per ora è uno sleeve statistico che migliora le metriche, da monitorare forward (paper).
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- L'esposizione reale di XS01 va dimensionata col capitale; a piccolo capitale resta diagnostico.
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## Stato
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Portafoglio attivo = **TP01 (70%) + XS01 (30%)**, FULL Sh 1.41 / HOLD 1.15. La via per crescere
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ancora: più asset certificati Hyperliquid (l'universo è 230) + più sleeve scorrelati col criterio
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breadth+plateau+contributo.
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@@ -0,0 +1,81 @@
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# 2026-06-19 — Options VRP sleeve: infrastruttura + prima validazione onesta
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Impostata la ricerca dello sleeve income opzioni (vendita put settimanali, incassa il volatility
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risk premium IV>RV). Lead identificato dalla valutazione di `crypto_backtest` come la via per
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superare il soffitto Sharpe ~1.3 (fonte di rendimento DIVERSA, scorrelata al trend).
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## Infrastruttura costruita
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- `scripts/research/fetch_dvol.py`: storia DVOL (IV 30d Deribit) BTC/ETH **2021-03 → 2026-06**
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(1914g) → `data/raw/dvol_*.parquet`. È l'input IV.
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- `scripts/research/options_vrp_lab.py`: motore backtest CSP settimanale. Prezzo put BS su DVOL
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reale + **calibrazione f** (skew/spread vs quote reali), strike a delta target, payoff sul path
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realizzato dei prezzi certificati. Causale (decisione a sell-date, payoff a scadenza). Gauntlet:
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VRP context, sweep f/delta, per-anno, worst-weeks (coda), correlazione + contributo vs TP01.
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- `scripts/research/options_real_quote_check.py` (dal branch): verifica premio su quote reali.
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## VRP reale (contesto)
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BTC DVOL 61% vs RV 53% → **VRP +7.8 pt, positivo 78% del tempo**; ETH +3.7 pt, 67%. Il premio di
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volatilità esiste ed è più ricco su BTC.
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## Risultati (book 50/50 BTC+ETH, put settimanali delta -0.28)
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**Tutto dipende dalla CALIBRAZIONE f del premio:**
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| f | Sharpe | CAGR | maxDD | worst-week |
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|---|---|---|---|---|
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| 0.70 | −0.32 | −12% | 51% | −26% |
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| 0.85 | 0.20 | +1% | 35% | −26% |
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| **1.00 (conservativo, IV-ATM)** | **0.71** | +16% | 33% | −26% |
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| 1.15 | 1.22 | +34% | 32% | −25% |
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| **1.29 (reale calm, con skew)** | **1.70** | +52% | 31% | −25% |
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- A f=1.0 (ignora il bonus skew): Sharpe **0.71** — SOTTO TP01. A f=1.29 (skew reale misurato in
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regime calmo): **1.70**. La verità sta in mezzo E f varia col regime (skew più alto nello stress).
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- **Delta**: più ATM = più premio + più rischio (−0.15→Sh 0.25, −0.28→0.71, −0.40→0.95).
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**La CODA è severa (è short-vol):** maxDD standalone **30-33%**, singole settimane **−15..−26%**
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(2021-05 crash, 2022-05/06 LUNA, 2026-02/06). Per-anno (f=1.0): 2022 **−9%**, 2026-YTD **−14%** —
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sanguina negli anni di crash. HOLD-OUT 2025-26: Sharpe **0.04** a f=1.0 (piatto), 0.94 a f=1.29.
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**Diversificazione (reale):** corr settimanale a TP01 **+0.07** (scorrelato). Contributo (f=1.0):
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TP01 70% + OPT 30% → Sharpe settimanale 0.71→**0.97**, DD basso (11%). Anche al premio conservativo
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migliora il portafoglio per pura decorrelazione.
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## Verdetto — LEAD reale, NON deploy-ready
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- ✅ Il VRP è reale (IV>RV 78%), lo sleeve è **genuinamente scorrelato** al trend (+0.07) e
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**migliora il portafoglio** anche a premio conservativo. È la fonte di rendimento DIVERSA che
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cercavamo per superare il soffitto ~1.3.
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- ⚠️ MA: (a) le metriche headline dipendono da una calibrazione **ottimistica** (f=1.29);
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conservativo (f=1.0) → Sharpe 0.71 con **DD 33%**. (b) Premio **MODELLATO** (BS su DVOL), non un
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backtest su catena reale; la verifica su quote reali è UN solo snapshot calmo. (c) Il **rischio di
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coda** (roll/assignment/gap nello stress, skew che esplode) NON è pienamente catturato.
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- Regola del progetto: **mai deployare uno short-vol prezzato da un modello.** → NON aggiunto al
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portafoglio. Portafoglio attivo invariato: TP01 70% + XS01 30%.
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## CALIBRAZIONE su quote REALI cerbero-bite (`options_vrp_calibrate.py`) — corregge l'ottimismo
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cerbero-bite GIA' accumula la catena reale mainnet (option_chain_snapshots, BTC 224k / ETH 237k
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righe, 2026-05→oggi). Usandola (non un nuovo snapshotter), misurato il fattore f reale su 223
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snapshot/asset (put weekly ~delta -0.28, vendita al BID):
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- **BTC: f mediano 1.03** (IQR 0.89-1.21), skew reale **+1.9 pt** (IV put 43.5% vs DVOL 41.6%).
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- **ETH: f mediano 0.97** (IQR 0.88-1.11), skew **+1.5 pt**.
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- **Il f reale e' ~1.0, NON 1.29.** Lo snapshot singolo del branch (skew +4.8 → f 1.29) era un
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OUTLIER; sulla media lo skew e' modesto e il bid/ask lo compensa → premio reale ≈ modellato.
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→ Il VRP sleeve sta sul punto **f≈1.0 dello sweep = Sharpe ~0.71** (caso CONSERVATIVO), DD 33%,
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hold-out ~piatto (0.04). Non il 1.70 ottimistico. Resta un diversificatore modesto (corr +0.07,
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migliora il portafoglio settimanale 0.71→0.97 a 30%), ma standalone SOTTO TP01 e con coda severa.
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**CAVEAT:** la finestra di calibrazione reale e' ~10 giorni densi (06-09→06-19, cerbero-bite ruota
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le scadenze → i weekly compaiono sparsi) e UN regime calmo. Il f di STRESS resta non misurato.
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## Verdetto aggiornato
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Al premio REALE (f≈1.0), il VRP sleeve e' un diversificatore DEBOLE (Sharpe ~0.71 < TP01, DD 33%,
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hold-out piatto): la modesta decorrelazione NON giustifica il rischio di coda short-vol senza molto
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piu' dato reale multi-regime. **Confermato NON-deploy.** Il valore vero arriva solo se cerbero-bite,
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continuando ad accumulare, copre un CRASH: lì si misura il f reale di stress e si fa un backtest su
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catena reale. Fino ad allora, lead quantificato ma in attesa. Portafoglio invariato TP01 70%+XS01 30%.
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## Prossimi passi per graduare il lead a sleeve deployabile
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1. **Accumulo forward di quote reali** (bid/ask + skew della put settimanale delta-0.28, ogni giorno,
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su più regimi) → sostituire il premio modellato con quello reale e misurare f nello stress.
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2. **Stress crash-week con spread reali** (rollabilità, assignment, gap inverso/coin-settled).
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3. **Daily-MTM** dello short put per l'integrazione nel portafoglio giornaliero (ora è settimanale).
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4. **Paper-trade su Deribit testnet** prima di qualsiasi capitale.
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Solo dopo, se regge a premi reali multi-regime, aggiungerlo come 3º sleeve (scorrelato, income).
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@@ -0,0 +1,58 @@
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# 2026-06-19 — Ricerca v2.0.0: Fase 0 (harness) + Fase 1 (triage superstiti)
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Primo log di ricerca post-reset. Universo certificato: BTC/ETH, 1h. Hold-out 2025+ BLOCCATO.
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## Fase 0 — harness onesto (`scripts/analysis/research_lab.py`)
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Banco di prova causale per costruzione (modello a SERIE DI POSIZIONE: `pos[i]` decisa entro
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`close[i]`, guadagna `close[i]→close[i+1]`, fee sul turnover |Δpos|). Metriche
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Sharpe/CAGR/DD/exposure/turnover, finestra OOS, **null model a rotazione circolare**
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(p-value: il timing batte il caso?), baseline buy&hold, sweep fee.
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**Self-test del banco (valida l'HARNESS, non una strategia):**
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- buy&hold BTC: Sharpe 0.79 (sanity OK).
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- CHEAT look-ahead (pos = segno del rendimento futuro): Sharpe **58**, p=0.005 → l'engine
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VEDE un edge reale quando esiste.
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- NOISE causale a basso turnover: Sharpe **0.14**, p=0.26 → l'engine NON inventa edge dal
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nulla (niente leak, niente skill spuria).
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Il banco è affidabile. → ogni numero qui sotto è netto fee e causale.
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## Fase 1 — triage dei 2 superstiti (`scripts/analysis/phase1_survivors.py`)
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Sul feed pulito solo SH01 (shape-ML) e frammenti HONEST mostravano segnale residuo. Delle
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HONEST solo **DIP** è testabile su BTC/ETH (TR01/ROT02 richiedono alt esclusi). Re-implementati
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come serie di posizione, passati ai gate onesti.
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### DIP reversion (long-only) — ☠️ MORTO
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Griglia 3×3 (n, k) **tutta negativa** su entrambi gli asset (nessun plateau). Config centrale
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n50 k2.0: FULL Sharpe −0.17 (BTC) / −0.06 (ETH); a fee 0% appena +0.02/+0.09 (niente edge nemmeno
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lordo). OOS-VAL marginale (+0.36/+0.16) ma **null p=0.84-0.89** (peggio del caso). Rumore.
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### SH01 shape-ML (walk-forward LogReg) — ☠️ FEE-DEAD
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Pattern coerente su BTC/ETH, long/short e long-only:
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| Variante | Sh fee0% | Sh fee0.05% | Sh fee0.10% | trade/anno | null p |
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|---|---|---|---|---|---|
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| BTC L/S | +0.32 | −0.70 | −1.71 | 877 | 0.167 |
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| BTC long-only | +0.73 | −0.06 | −0.84 | 555 | 0.072 |
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| ETH L/S | +0.31 | −0.40 | −1.11 | 773 | 0.137 |
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||||
| ETH long-only | +0.46 | −0.04 | −0.53 | 485 | 0.142 |
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C'è un **sussurro di segnale LORDO** (Sharpe 0.3-0.7 a fee zero) ma il turnover (485-877
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trade/anno) lo divora: a fee reale tutte negative, e **nessuna batte il null** (p>0.05). Net-fee:
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rumore.
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## VERDETTO Fase 1
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**Né DIP né shape-ML sopravvivono su BTC/ETH certificato net-fee.** Nessuno dà Sharpe netto >0,
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nessuno batte il null (p<0.05), nessuno batte il **buy&hold** (Sharpe 0.79/0.84 — di fatto la
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"strategia" più forte vista finora). Si conferma: i "superstiti" della vecchia libreria erano,
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come il resto, non-edge. Chiusi.
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## Lead onesto per la Fase 2
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L'unico segnale non-nullo è il **gross shape-ML** (Sharpe 0.3-0.7 a fee zero), ucciso dal
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turnover. Direzione: esprimere quel segnale a **turnover molto più basso** (orizzonte di holding
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lungo, soglia forte, o come GATE di regime invece che flip per-barra) per vedere se il sussurro
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lordo sopravvive alle fee. È un lead, NON un edge. Inoltre: la barra reale da battere è il
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**buy&hold** (Sharpe ~0.8) — una strategia di timing deve fare meglio di "stai sempre long",
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net-fee.
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@@ -0,0 +1,69 @@
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# 2026-06-19 — Ricerca v2.0.0: Fase 2 (famiglie) + analisi OPTIONS
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Universo certificato BTC/ETH. Barra da battere = **buy&hold** (Sharpe 0.79 BTC / 0.84 ETH).
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Tutto netto fee 0.10% RT, hold-out 2025+ BLOCCATO. Harness: `research_lab.py`.
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## Fase 2 — esplorazione famiglie (`phase2_families.py`)
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24 combinazioni famiglia×asset×TF, ognuna: scan griglia → config migliore → gate onesti
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(FULL/OOS-VAL, vs buy&hold, null p-value a rotazione, sweep fee).
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### Esiti per famiglia
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- **REVERSAL (mean-reversion breve): ☠️ MORTA OVUNQUE.** FULL Sharpe da −1 a −5.6 (peggio a
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15m: fee-death, −5.6 BTC / −4.6 ETH), gross ≈0, null p 0.45-0.82. **Smentisce definitivamente
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||||
la tesi storica del progetto ("l'edge è sempre mean-reversion")**: era artefatto del feed.
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- **TSMOM / MA-cross / Donchian (trend, long-only): segnale REALE ma MODESTO.** Le versioni
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long-only (basso turnover) battono o eguagliano il buy&hold:
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- **MA-cross long-only**: ETH FULL **1.12** / OOS 0.89 / p **0.007**; BTC FULL **0.90** / OOS
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1.99 / p **0.040**. Plateau sulla griglia (ETH 12/48 e 48/192 entrambi 1.1), coerente sui
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DUE asset, basso turnover (53-106 trade/anno). **Unici 2 a passare: battono B&H + OOS>0 + p<0.05.**
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||||
- Donchian long-only: FULL 0.84-0.94, OOS ottimo (BTC 2.37) ma p 0.08-0.10 (pochi trade → null
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||||
rumoroso). TSMOM long-only: ETH 0.83 (≈B&H). Le L/S perdono (turnover + short su asset in trend).
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- **VOL-TARGET overlay**: ≈ buy&hold (FULL 0.77-0.84), p alto → non distinguibile dal B&H, ma è
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||||
un riduttore di vol/DD (mantiene lo Sharpe scalando l'esposizione).
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||||
- **HURST-gate, LEAD-LAG BTC↔ETH**: niente. (Hurst-mom ETH p=0.043 ma sotto il B&H; lead-lag
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fee-dead.)
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### Verdetto Fase 2
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L'unica cosa reale su BTC/ETH certificato è il **trend-following long-only** (MA-cross in testa):
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un **long con gestione del rischio** che batte il buy&hold di poco (Sharpe ~0.9-1.1 vs 0.8)
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evitando i drawdown peggiori. È un effetto noto in letteratura (time-series momentum), NON alpha
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||||
market-neutral. **Caveat multiple-testing**: 2 flag su ~24 test ≈ soglia del caso; ma la stessa
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famiglia vince su ENTRAMBI gli asset con plateau → è un LEAD genuino, non confermato. La barra
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vera resta il B&H, e l'OOS-VAL alto di BTC (1.99) puzza di "2024 anno di trend forte" → serve la
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prova del hold-out 2025-26 + regimi bear + stress fee/slippage + deflated-Sharpe (Fase 3).
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## Analisi OPTIONS (`options_analysis.py`)
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Dati reali cerbero-bite mainnet, ma finestra **~2026-05-01→06-11 (~6 sett., REGIME UNICO calmo)**.
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### Livelli misurati (reali)
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- **VRP (IV − RV) positivo il 100% del tempo**: BTC +10, ETH +14 punti di vol annua. Le opzioni
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sono sistematicamente CARE in questa finestra → vendere vol/covered-call avrebbe incassato premio.
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- **Skew put positivo**: BTC IV put-10%OTM 44% vs call 35% (skew +10 pt); ETH 54 vs 49 (+5). Il
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crash è prezzato (assicurazione cara).
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- **Costo put protettiva** (mensile, %-del-notional): ~10% OTM = **0.98% BTC / 1.36% ETH**; ATM
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3.3%/5.0%; ~15% OTM 0.83%/0.71%. Liquidità: ATM spread ~3%, OTM 7-12%. Mensile ben popolato
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(499-2043 strike), settimanale OTM sottile. Funding perp ≈ 0 (nessun carry).
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### Verdetto OPTIONS
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**Nessun edge su opzioni è validabile ora**: 6 settimane, regime unico calmo. Il segnale
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VRP-positivo / sell-vol è ESATTAMENTE ciò che brilla in calma e salta in aria nei crash (è il
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rischio che viene pagato) — non testabile senza un crash nel campione. Ruoli legittimi (entrambi
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NON validabili ora, solo forward):
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- **(a) Tail-cap / catastrofe**: put OTM standing su un book long (il candidato trend ha DD grossi).
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Costa ~1-1.5%/mese a 10% OTM — gateabile coi premi reali misurati qui. Overlay per-trade 24h
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INFATTIBILE (strike OTM corti inesistenti/illiquidi); standing settimanale/mensile FATTIBILE.
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- **(b) Harvest del VRP** (covered call / put-spread): +10-14 pt ci sono ORA, ma è una scommessa
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short-vol che richiede un crash nel campione per essere giudicata onestamente. Non l'abbiamo.
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**Raccomandazione**: le opzioni NON sono un'avenue di ricerca a breve (manca storia multi-regime).
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Mosse: (1) lasciare cerbero-bite ad accumulare (gratis, reale, costruisce in avanti il dataset
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multi-regime); (2) rivalutare quando la finestra attraversa un crash/alta-vol; (3) intanto, l'unico
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uso giustificato è come OVERLAY (tail-cap su una strategia spot), gateato sui premi reali qui sopra.
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## Prossimo passo
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Fase 3 sul solo candidato reale (trend-following long-only, MA-cross): sblocco UNA volta del
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hold-out 2025-26, comportamento nei bear (2018/2022), stress fee×2 + slippage + lag, deflated-Sharpe
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per il multiple-testing. Se regge → è la prima strategia onesta del progetto v2.0.0 (modesta:
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migliora il buy&hold, non lo stravolge). Se non regge → anche il trend era sample-luck.
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@@ -0,0 +1,62 @@
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# 2026-06-19 — Ricerca v2.0.0: Fase 3, conferma avversariale del candidato trend
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Candidato: **trend-following long-only (MA-cross)**, l'unico a passare i gate base in Fase 2.
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Protocollo: selezione config solo pre-hold-out → sblocco una-tantum del hold-out 2025-26 →
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breakdown bear → stress → deflated-Sharpe. Script `phase3_confirm.py`.
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## Esito: ☠️ NON CONFERMATO — era regime-luck del mercato toro
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### (1) Pre-hold-out (2018-2024): forte e robusto
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Plateau pieno: BTC Sharpe 0.91-1.16, ETH 1.19-1.48 su tutte le config. **Deflated-Sharpe**
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(N=60 trial): BTC DSR **0.990**, ETH **0.982** → l'effetto trend era REALE e robusto al
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multiple-testing **sul 2018-2024**.
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### (2) HOLD-OUT 2025-26 (sbloccato una volta) — FALLISCE
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| | buy&hold | trend 24/96 | trend 96/288 (slow) |
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|---|---|---|---|
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| BTC Sharpe | −0.37 | **−0.81** | −0.00 |
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| BTC ret | −32.9% | −33.6% | −5.0% |
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| ETH Sharpe | −0.32 | **−0.95** | −0.01 |
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| ETH ret | −49.3% | −52.0% | −11.3% |
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Il 2025-26 è stato un periodo in DISCESA (buy&hold negativo). Il trend long-only — che "dovrebbe"
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schivare i bear — si è fatto **frullare** (whipsaw): perde quanto o PIÙ del buy&hold, Sharpe negativo
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||||
su ogni config. Solo la MA lentissima (96/288) limita i danni a ~flat (−5/−11%), ma è cherry-pick
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post-hoc e comunque NON positiva.
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### (3) Per anno — il meccanismo
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Il trend cattura ~70-80% degli anni TORO (2019-2024) e attutisce i bear IN-SAMPLE (2018 −1% vs
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−39%; 2022 −47% vs −65%). MA nel 2025 OUT-OF-SAMPLE ha fatto **peggio** del buy&hold (BTC −25% vs
|
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−7%; ETH −41% vs −11%): frullato in un mercato choppy/discendente. È il classico fallimento del
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trend-following nei bear laterali. → l'edge 2018-24 era **beta del toro con risk-management**, non
|
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alpha persistente.
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### (4) Stress
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FULL regge modestamente (Sharpe 0.65-0.91 anche a fee2x+lag), ma HOLD-OUT è negativo ovunque
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(−0.81 → −1.34) e peggiora sotto stress. Fragile.
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||||
### (5) Deflated-Sharpe
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||||
DSR>0.95 sul pre-hold-out → conferma che l'effetto era statisticamente reale **nel campione di
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||||
training**. Lezione chiave: **robustezza statistica in-sample ≠ persistenza out-of-sample.** Il
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||||
hold-out bloccato ha colto ciò che DSR da solo non poteva — il cambio di regime.
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||||
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||||
## VERDETTO FINALE (Fasi 0-3)
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||||
**Nessun edge validato, fee-surviving e out-of-sample esiste su BTC/ETH tra le famiglie testate.**
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||||
Il trend-following era il miglior candidato: reale 2018-24 (toro), ma **bocciato sul hold-out
|
||||
2025-26** (whipsaw, sotto il buy&hold). La barra realistica resta il **buy&hold** (Sharpe ~0.8
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||||
sullo storico, ma −0.3/−0.4 nel 2025-26: anche "stai long" è stato duro di recente).
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||||
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||||
Il processo disciplinato ha funzionato: **ha evitato di deployare un falso edge** (che, sul vecchio
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||||
sistema contaminato, sarebbe finito in produzione). Questo è il valore del reset.
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||||
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## Implicazioni / direzioni
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- **Non deployare** il trend come edge: è regime-dipendente, non batte il buy&hold OOS.
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- Con **solo BTC/ETH prezzo**, il pozzo dei segnali è poco profondo: timing puro non ha edge robusto.
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- Opzioni: nessun ruolo a breve (confermato). Tenere cerbero-bite ad accumulare per uno studio
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multi-regime futuro.
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- Scelte oneste per andare avanti: (a) accettare che il "ceiling" su BTC/ETH è un long risk-managed
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(no alpha) e ottimizzare quello (vol-target per ridurre DD, non per battere il mercato); (b)
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allargare l'universo dati CERTIFICATO (servono asset liquidi+puliti oltre BTC/ETH, che Deribit non
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offre bene → valutare un secondo venue mainnet certificabile); (c) fonti di segnale ortogonali al
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||||
prezzo (on-chain, funding/basis multi-venue, opzioni multi-regime) — tutte richiedono nuovi dati
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certificati prima di poterci credere.
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@@ -0,0 +1,63 @@
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# 2026-06-19 — Sintesi ricerca post-reset (5 track) e verdetto
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Prima ondata di ricerca sui dati **certificati** BTC/ETH (Deribit mainnet, ~2 bps vs
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Coinbase USD), con harness onesto condiviso `src/backtest/harness.py` (ingresso eseguibile
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a `close[i]`, fee 0.10% RT, exit intrabar TP/SL, OOS/per-anno). Branch
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`strategy-research-2026-06`.
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## I 5 track
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| Track | Famiglia | Esito |
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|-------|----------|-------|
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| **A** | Trend/Momentum (TSMOM, Donchian, EMA, vol-scaled) | 5m/15m morti (fee); 1h = residuo reale ma celle singole non robuste |
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| **B** | ML walk-forward (logistic/GBM su feature di forma) | edge debole ma REALE su BTC (+83% OOS, Sharpe 0.57), ~+0.58 €/d su 2000 |
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| **C** | Mean-reversion / range (fade, RSI2, VWAP) | **MORTO** — negativo anche a fee=0. Conferma: la vecchia libreria fade era artefatto |
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| **D** | **Trend portfolio vol-targeted BTC+ETH** | ✅ **DEPLOYABLE** — robusto, positivo ogni anno |
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| **E** | Cross-sectional BTC↔ETH + ensemble | RV debole (muore a 1.5bps/gamba); ensemble dimezza il DD ma non alza il ritorno |
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## Il vincitore: Track D — trend portfolio (l'unico che guadagna in modo robusto)
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TSMOM multi-orizzonte (blend 1-3-6 mesi su barre 1h), **vol-targeting** (posizione ∝
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1/vol realizzata, target 20% annuo), portafoglio **50/50 BTC+ETH**, fee 0.10% RT. Un solo
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set di parametri per entrambi gli asset.
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- **LONG-SHORT 50/50:** CAGR +14.2%, **Sharpe 1.00**, maxDD 18.9%, positivo ogni anno 2019-2026.
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- **LONG-FLAT 50/50 (migliore risk-adj):** CAGR +15.9%, **Sharpe 1.32**, **maxDD 13.3%**.
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- Robusto: plateau di Sharpe ~1.0 su griglia target-vol/leva/orizzonti; regge fee fino a 0.40% RT;
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su entrambi gli asset; **non** è un picco fortunato (a differenza delle "star" di Track A).
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- Tesi confermata: il valore del trend è **tagliare il drawdown** (B&H DD ~78% → trend DD ~13-19%)
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con Sharpe ≥ B&H → si può scalare il rischio (target-vol) e diversificare BTC+ETH.
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- Caveat onesto: l'edge è più forte 2018-21 (Sharpe 1.63) che 2022-26 (Sharpe 0.57). Dimensionare
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sul regime recente.
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## Il verdetto sul target €50/giorno
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Una strategia che **guadagna** in modo robusto ESISTE (Track D). Ma il target "€50/giorno
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medio partendo da 2000 in 1-2 anni" **non è raggiungibile onestamente**: sono ~2.5%/giorno.
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La leva NON è la scorciatoia (alza il DD verso la rovina). La vera leva è **target-vol +
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capitale + tempo**:
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| target-vol | leva usata | CAGR | Sharpe | maxDD | €/giorno (2k) |
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|-----------|-----------|------|--------|-------|---------------|
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| 20% | 0.23x | +14% | 1.00 | 19% | +0.73 |
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| 40% | 0.45x | +28% | 1.00 | 35% | +3.73 |
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| 60% | 0.68x | +40% | 1.00 | 48% | +7.96 |
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| 80% | 0.90x | +50% | 0.99 | 60% | +13.78 |
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Per **€50/giorno steady-state** servono ~**137k di capitale** (config conservativa, DD~19%),
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oppure DD da rovina. Partendo da 2000 a CAGR ~28% (target-vol 40%, DD 35%) il capitale che
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genera €50/giorno arriva in ~10-13 anni, non in 1-2.
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## Conclusione operativa
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1. **Esiste un edge dispiegabile e onesto**: il trend portfolio vol-targeted (Track D).
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È il primo risultato robusto post-reset.
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2. **Non esiste alcuna scorciatoia** verso €50/giorno su 2000 in 1-2 anni con questi dati
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(BTC/ETH 5m-1h). Il limite è strutturale: due asset, alta correlazione, fee.
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3. Prossimi passi onesti se si vuole alzare il soffitto: (a) dimensionare Track D a un
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target-vol/DD tollerabile e farlo girare in paper, (b) cercare edge di **magnitudine
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diversa** (non più diversificazione di edge deboli) — il che richiede dati che oggi non
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abbiamo certificati (universo più ampio, microstruttura, funding/opzioni backtestabili).
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Script: `scripts/research/track{A,B,C,D,E}_*.py`. Diari di dettaglio: `2026-06-19-track*.md`.
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@@ -0,0 +1,44 @@
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# 2026-06-19 — Caccia al secondo sleeve: nessun diversificatore robusto (TP01-only resta)
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Continuazione naturale del portafoglio: cercare un secondo sleeve SCORRELATO a TP01 (trend
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long-flat, in cash gran parte del tempo). Criterio: non il Sharpe standalone ma il CONTRIBUTO al
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portafoglio + robustezza. Tool: `scripts/portfolio/second_sleeve_hunt.py` (riusa le RV di trackE).
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## Candidati testati (relative-value market-neutral ETH/BTC)
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| Candidato | corr TP01 | FULL Sh | HOLD Sh | esito |
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|---|---|---|---|---|
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| RV ratio mean-rev 7d/14d | −0.09/−0.05 | −1.36/−1.03 | −0.62/−0.76 | ☠️ morto (mean-rev dead, come sempre) |
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| RV ratio_trend / xs_momentum 30d | +0.04 | **0.56** | **1.92** | ⚠️ sembrava promosso |
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ratio_trend e xs_momentum danno risultati IDENTICI: su 2 asset "long il più forte / short il
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debole" ≡ "trend del ratio ETH/BTC". È UN segnale (relative-momentum), non due.
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## Il candidato "promosso" è regime-luck (per-anno + plateau lo smascherano)
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Aggiunto a TP01 sembrava un trionfo: hold-out portafoglio 0.31 → 1.18 (w20%) / 1.51 (w30%),
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corr +0.04. MA:
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- **Hold-out (1.92) >> FULL (0.56)**: bandiera rossa (immagine speculare della trappola di Fase 3).
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- **Per-anno NON robusto**: 2019 +22%, 2020 +7%, 2021 +21%, 2022 +13%, **2023 −17%, 2024 −19%**,
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**2025 +62%**, 2026 +6%. Due anni consecutivi negativi; il "guadagno" è concentrato nel 2025
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(ETH sottoperforma BTC in modo netto e sostenuto). FULL Sharpe mediocre 0.56, DD 41%.
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- **Nessun plateau**: l'hold-out Sharpe oscilla 0.25→1.92 al variare di (N, hold) → picco
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config+regime, non altopiano.
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- Il beneficio FULL al portafoglio è solo **+0.09 Sharpe** (la legittima diversificazione di uno
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sleeve scorrelato a Sharpe 0.56: √(1.30²+0.56²)≈1.42). Il resto del "miglioramento" è il 2025.
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## Decisione: NON promosso — TP01-only resta il portafoglio deployato
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La stessa disciplina che ha bocciato i falsi positivi in-sample (Fasi 1-3) e cross-asset (frattali)
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deve bocciare questo falso positivo nel hold-out. Il relative-momentum BTC/ETH è un edge debole e
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regime-dipendente (2 anni a −17/−19%), il cui contributo robusto al portafoglio è marginale
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(+0.09 FULL); il grosso del beneficio è la fortuna del 2025. Aggiungerlo significherebbe
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||||
scommettere sul ripetersi di quel regime.
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**Lezione/criterio aggiornato per i futuri sleeve:** "migliora il hold-out" da solo NON basta (il
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hold-out è UN regime). Un secondo sleeve va promosso solo se: causale, corr bassa, **positivo nella
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maggioranza degli anni** (no 2 anni consecutivi rossi), **plateau** sui parametri, e migliora il
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portafoglio su FULL E hold-out — non solo per via di un singolo anno fortunato.
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## Stato
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Portafoglio = **TP01-only** (difensivo, Sharpe FULL 1.30 / hold-out 0.31). `active_sleeves()`
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invariato. `second_sleeve_hunt.py` resta come tool per valutare candidati futuri col criterio
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corretto (contributo + breadth per-anno + plateau). Il relative-momentum BTC/ETH è in WATCHLIST,
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non deployato.
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@@ -0,0 +1,31 @@
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# 2026-06-19 — Portafoglio di strategie estensibile (TP01 primo sleeve)
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Creato un contenitore di portafoglio (`src/portfolio/`) con TP01 come unico sleeve attivo per ora,
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progettato per aggiungerne altri (ognuno validato col gauntlet onesto).
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## Design
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- **Sleeve** = una strategia validata che produce una serie di rendimenti netti per-barra
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(datetime-indexed, CAUSALE, netto fee). Opzionale `pos_fn` per le posizioni correnti (live).
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- **StrategyPortfolio**: porta ogni sleeve su griglia GIORNALIERA comune (compounding intra-giorno
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→ mixa TF diversi in modo coerente), combina per PESO rinormalizzato sui giorni comuni
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(= equal-capital-by-weight ribilanciato di continuo). Metriche FULL + HOLD-OUT 2025-26 (bloccato)
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+ per-anno + standalone per-sleeve, vs benchmark buy&hold 50/50.
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- **Estensibilità**: aggiungere uno sleeve = una riga in `src/portfolio/sleeves.active_sleeves`
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(dopo validazione: research_lab + hold-out + cross-asset + causality guard). Niente sleeve non validati.
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## Stato attuale (1 sleeve = TP01, peso 100%)
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`scripts/portfolio/run_portfolio.py`:
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- **FULL** Sharpe 1.30 / ret +201% / DD 14.3% / ~€1.52/g su 2k (n=2655 giorni 2019-2026)
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||||
- **HOLD-OUT 2025-26** Sharpe 0.31 / +3.5% / DD 7.5% (buy&hold 50/50: Sharpe −0.32 / −39% / DD 59%)
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||||
- Per-anno positivo quasi ovunque (2022 −2.1%, 2026-YTD −0.7%)
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||||
- Posizione corrente: **flat** (TP01 in cash nel regime attuale = difensivo)
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## File
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- `src/portfolio/{__init__,portfolio,sleeves}.py`, `scripts/portfolio/run_portfolio.py`,
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`tests/test_portfolio.py` (6 test, passano). CLAUDE.md aggiornato.
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## Prossimo
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Il portafoglio è pronto per ospitare nuovi sleeve. Candidati naturali (da validare prima):
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un secondo edge scorrelato a TP01 (TP01 è trend long-flat → serve qualcosa di diverso, es. una
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strategia che lavori quando TP01 è flat). Finché non c'è un secondo edge che regge il gauntlet,
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||||
il portafoglio = TP01 difensivo. Quando arriverà, basta una riga in sleeves.py.
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@@ -0,0 +1,43 @@
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# 2026-06-19 — TP01: look-ahead ffill mixed-TF, ri-verifica e adozione bassa frequenza (>=12h)
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Segnalazione utente/agente: un look-ahead **ffill MIXED-TIMEFRAME su barre open-labeled**
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(`resample(label="left")`) gonfiava il 4h a Sharpe ~1.60; il risultato reale è ~1.1.
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||||
Conclusione: **NON scendere sotto le 12h** — costi e overfitting dominano.
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||||
## Cosa ho verificato (`scripts/analysis/tp01_lowfreq.py`)
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Ricalcolo TP01 PULITO **per singolo TF** (barre discrete, posizione shiftata +1, NESSUN
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ffill/combine mixed-TF), con un **guard di causalità esplicito** (ricalcolo `target_series` su
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prefisso → `tgt[i]` invariato). Esito (fee 0.10% RT, hold-out 2025-26 bloccato):
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| TF | leak | FULL Sh | FULL ret | HOLD Sh | HOLD ret | HOLD DD |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| 4h | **0** | 1.36 | +204% | 0.27 | +2.8% | 8.3% |
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||||
| 6h | **0** | 1.42 | +217% | 0.21 | +2.1% | 7.9% |
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||||
| 12h | **0** | 1.32 | +198% | 0.22 | +2.3% | 8.6% |
|
||||
| **1d** | **0** | 1.30 | +201% | **0.31** | **+3.5%** | 7.5% |
|
||||
| buy&hold 50/50 1d | — | 0.92 | +1671% | **−0.32** | **−39%** | 59% |
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||||
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||||
## Lettura
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||||
- **Il path single-TF che ho usato in verify/stress è LEAK-FREE** (guard=0 su ogni TF): il
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gonfiaggio 1.60 stava nel path **mixed-TF ffill** (ensemble/combine, es. trackE), NON nel
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portafoglio single-TF. Per questo il mio 4h era 1.36 (non 1.60).
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||||
- **La conclusione "≥12h" è comunque CORRETTA e la adotto**: il FULL Sharpe è PIATTO ~1.3 da 12h
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||||
a 4h → scendere sotto le 12h NON dà vantaggio reale, aggiunge solo costi/turnover e rischio
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||||
overfit/look-ahead (lo stress mostrava il margine hold-out del 4h fragile a lag/fee). **1d è il
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||||
migliore**: hold-out Sharpe 0.31 (il più alto), DD 7.5%, turnover/costi minimi, leak-free.
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||||
- Allinea anche col numero dell'agente: il "reale ~1.1" è del path mixed-TF corretto; il mio
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||||
single-TF pulito dà ~1.3 FULL. In ogni caso **edge difensivo modesto**, non alpha.
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||||
## Decisioni applicate
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- **Canonica deploy → PORT LF1d** (era LF4h). `trend_portfolio.py`: docstring aggiornata + nota
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||||
look-ahead; aggiunti `resample_tf`/`resample_1d`, `resample_4h` marcato deprecato per il deploy.
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||||
- **Paper trader → 1d** (`paper_trend.py`: `resample_1d`, `build_bars`, etichette 1d; gira, 5 test ok).
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||||
- **CLAUDE.md**: TP01 ridescritta come DIFENSIVA, canonica ≥12h/1d, gotcha look-ahead documentato.
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||||
- **Gotcha riusabile:** mai ffill/combine MIXED-TIMEFRAME su timestamp open-labeled (`label="left"`):
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||||
la close del bar (nota solo a fine bar) verrebbe propagata indietro all'open-label → look-ahead.
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||||
Il calcolo per-singolo-TF a barre discrete (posizione +1) è sicuro; il guard prefix-recompute lo prova.
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||||
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## Verdetto invariato
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TP01 resta la prima strategia onesta del progetto: **difensiva** (taglia il DD ~6× vs buy&hold,
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hold-out 2025-26 positivo su entrambi gli asset), modesta nel ritorno. Deploy a **1d**, forward-only
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||||
paper trader, prima di qualsiasi capitale reale.
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@@ -0,0 +1,84 @@
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# 2026-06-19 — Verifica TP01 (branch strategy-research-2026-06) col gauntlet onesto
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Una ricerca PARALLELA (branch `strategy-research-2026-06`, AdrianoDev) dallo stesso baseline
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v2.0.0 ha trovato TP01 come "unica vincitrice". La mia linea (Fasi 2-3) aveva bocciato il trend
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||||
sul hold-out 2025-26. Ho riprodotto TP01 VERBATIM (`scripts/analysis/verify_tp01.py`) e l'ho
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||||
passato al mio gauntlet. **TP01 REGGE — la mia conclusione precedente era incompleta.**
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||||
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## TP01 = TSMOM 30/90/180g, **vol-target 20%**, leva cap 2x, **long-flat**, portafoglio 50/50 BTC+ETH (4h)
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## Esiti del gauntlet
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**(A) Multi-TF (4h cherry-picked?) — NO, plateau robusto:**
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| TF | FULL Sharpe | HOLD-OUT Sharpe |
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|---|---|---|
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| 15m | 0.93 | −0.31 |
|
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| 1h | 1.32 | +0.20 |
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| **4h** | **1.36** | **+0.27** |
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||||
| 1d | 1.30 | +0.31 |
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||||
1h/4h/1d danno tutti FULL ~1.3 e hold-out positivo → non è un artefatto di un singolo TF (solo il 15m, fee-sensibile, fallisce).
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||||
**(C) HOLD-OUT 2025-26 (il test che ha ucciso il mio trend 1h) — TP01 PROTEGGE:**
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| | Sharpe | ret | DD |
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|---|---|---|---|
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| **TP01 portfolio** | **+0.27** | **+2.8%** | **8.3%** |
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||||
| buy&hold 50/50 | −0.35 | **−39.4%** | 59.8% |
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||||
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||||
**(D) Cross-asset nel hold-out — regge su ENTRAMBI** (BTC sleeve +2.9% Sh 0.24, ETH +2.4% Sh 0.24).
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||||
A differenza del "vincitore" frattale (+ETH/−BTC), TP01 protegge coerentemente su BTC E ETH.
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||||
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||||
**(B) Per anno:** positiva quasi ogni anno 2019-2026 (eccezioni piccole: 2022 −2.4%, 2026-YTD −0.9%),
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||||
DD annui 1-12%. Il claim "positiva ogni anno" è lievemente ottimistico ma sostanzialmente vero.
|
||||
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||||
## Perché TP01 regge dove il MIO trend (Fase 3) è caduto
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||||
La differenza chiave è il **VOL-TARGETING** (che NON avevo combinato col trend): TP01 scala
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l'esposizione ∝ 1/vol_realizzata → nel crollo 2025-26 la vol è esplosa e TP01 si è messo
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||||
quasi in cash, schivando il drawdown. Il mio MA-cross 1h aveva esposizione fissa ed è rimasto
|
||||
long nel chop → frullato. Concorrono: TSMOM multi-orizzonte (più liscio del MA-cross), long-flat
|
||||
(niente perdite short), diversificazione 50/50. **La mia "trend = regime-luck" era vera per il
|
||||
trend NUDO; TP01 = trend + vol-target + portafoglio è un'altra cosa, e robusta.**
|
||||
|
||||
## Cosa È onestamente TP01 (no oversell)
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||||
- **Edge DIFENSIVO, non alpha**: FULL Sharpe 1.36 vs buy&hold 0.92 — MA CAGR +16.6% vs +48.1%.
|
||||
Su tutto il toro il buy&hold ha reso ~8x di più. Il valore di TP01 è il **DD** (13.8% vs 77.5%
|
||||
full; 8% vs 60% nel hold-out) e la **protezione dai crash**.
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||||
- Nel hold-out 2025-26 ha fatto solo +2.8% (Sharpe 0.27, basso): ha **protetto, non profittato**.
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||||
- Un solo regime di hold-out, ma il vol-targeting è meccanico (high vol → low expo) → generalizza
|
||||
per costruzione meglio di un timing fittato.
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||||
- Config canonica (30/90/180, vol20%, lev2x) non iper-tunata; 4h non cherry-picked (plateau).
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||||
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||||
## VERDETTO
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||||
**TP01 è la PRIMA strategia onesta e robusta del progetto post-reset.** Supera il mio gauntlet
|
||||
(hold-out positivo su entrambi gli asset, plateau multi-TF, causale, fee-aware). È modesta e
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||||
difensiva (Sharpe ~1.3, soffitto strutturale dichiarato corretto), ma è reale: migliora il
|
||||
rischio/rendimento del buy&hold tagliando i drawdown e proteggendo nei crash. La ricerca parallela
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||||
ha fatto centro proprio sul pezzo che la mia linea non aveva combinato (vol-target sul trend).
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||||
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||||
**Raccomandazione:** integrare il branch su main (modulo `trend_portfolio.py` + paper trader),
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||||
trattare TP01 come baseline operativa difensiva. Aspettative oneste verso il target €50/g: a
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||||
Sharpe 1.3 / CAGR 16.6% servono molto capitale o leva (con più DD) — TP01 è un fondamento solido,
|
||||
non una scorciatoia.
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||||
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||||
## STRESS-TEST (`scripts/analysis/stress_tp01.py`, integrato e rieseguito sul modulo vero)
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||||
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| Dimensione | Esito |
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|---|---|
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| **Sweep fee** | FULL robusto fino a **0.40% RT** (Sh 1.44→1.36→1.28→1.13). HOLD-OUT SOTTILE: +2.8%/Sh0.27 a 0.10% → ~flat (Sh 0.03) a 0.40% |
|
||||
| **Lag/slippage** | FULL robusto (1.29-1.43). HOLD-OUT si erode: lag1(4h)→Sh0.12, lag2→−0.02, lag1+fee0.20%→0.04 |
|
||||
| **Plateau parametri** | OTTIMO — target_vol/leva/orizzonti/vol_win tutti reggono o migliorano (orizzonti 20/60/120 → Sh 1.61). **NON un picco cherry-picked** |
|
||||
| **Deflated-Sharpe** | DSR **0.999** a N=10/40/100 trial → il Sharpe FULL non è artefatto di multiple-testing |
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||||
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||||
**Verdetto stress (onesto):**
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||||
- **Robustezza FULL-period: FORTE.** TP01 supera fee 0.40%, lag, ampio plateau di parametri, e
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||||
deflated-Sharpe. NON è overfit né cherry-picked — la proprietà robusta è il **taglio del
|
||||
drawdown** (13.8% vs 77.5% full; 8% vs 60% hold-out), invariante a tutto lo stress.
|
||||
- **Edge di RITORNO nel hold-out: REALE ma SOTTILE e sensibile alla frizione.** Nel 2025-26 ha
|
||||
schivato il crash in modo affidabile (DD 8% vs 60%) ma ha **protetto più che profittato** (+2.8%,
|
||||
Sh 0.27), e quel sottile positivo si assottiglia a zero sotto fee2x o lag 2 barre.
|
||||
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||||
**Conclusione:** la proprietà **deployabile e robusta di TP01 è la PROTEZIONE del drawdown**, non
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||||
la generazione di alpha. È una strategia difensiva genuina (prima del progetto a superare gauntlet
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||||
+ stress), ma a basso ritorno: il valore è "Sharpe ~1.3 con DD ~6× più piccolo del buy&hold",
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||||
non "battere il mercato". Per il capitale reale: il vol-targeting + long-flat sono meccanici e
|
||||
generalizzano; il rischio residuo è la frizione di esecuzione sul filo del sottile edge di ritorno
|
||||
nei regimi avversi → da monitorare col paper trader forward-only prima di scalare.
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||||
@@ -0,0 +1,74 @@
|
||||
# 2026-06-19 — Track A: Trend / Momentum su BTC & ETH (dati certificati)
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||||
Prima ricerca di strategie NUOVE post-reset (track A = trend/momentum). Tool:
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`scripts/research/trackA_trend.py` (harness onesto `src/backtest/harness.py`, fee 0.10% RT,
|
||||
IS/OOS 65/35, griglia su entrambi gli asset, fee sweep, stress leva). Run:
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`uv run python scripts/research/trackA_trend.py`.
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## Cosa è stato testato
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- **TSMOM** (segno del ritorno N-barre, hold H) long/short e long-only.
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- **EMA crossover** (fast/slow) come filtro di trend.
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- **Donchian breakout** (entry ONESTO: breakout rilevato con `close[i]`, fill a `close[i]`).
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- **Vol-scaled / regime-gated TSMOM** (momentum preso solo se |z| > gate, z = ritorno/vol).
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- Griglia ampia su **BTC e ETH**, **1h / 15m / 5m**. 480 celle OOS totali.
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Tutto entry-eseguibile: direzione e prezzo decisi con dati ≤ `close[i]`, fill a `close[i]`.
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Nessun uso di `returns[i]` (che codifica `close[i+1]`). Hold approssimato come catena di
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posizioni non sovrapposte di H barre (la fee si ammortizza su H barre — costo onesto).
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## Risultati — la fotografia onesta
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**Celle positive OOS per timeframe:**
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| TF | celle positive / totali |
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|----|----|
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| **1h** | 39 / 160 |
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| **15m** | **0 / 160** |
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| **5m** | **0 / 160** |
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→ **Trend intraday (5m/15m) è MORTO**: lo drag della fee (più trade = più 0.10% RT) annienta
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qualsiasi segnale. Drawdown 80-99%, Sharpe da −0.6 a −2.2. Niente da salvare.
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**Su 1h** c'è qualche cella positiva, ma il contesto la ridimensiona:
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- La finestra **OOS è un singolo regime**: il taglio 65% cade a **set/dic 2023**, quindi
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l'OOS è ~2023→2026 (in gran parte toro 2024). Tutto il 2018-2022 (orso 2018, crash 2020,
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toro 2021, orso 2022) è IN-SAMPLE. "Positivo OOS" qui ≈ "il trend ha fatto soldi nel toro 2024".
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- **Benchmark buy & hold sulla stessa finestra OOS**: BTC **+134%**, ETH **−21%**.
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- Tutte le `TSMOM_LONG` e metà delle celle BTC fanno **MENO** del B&H → è **beta**, non edge.
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- Le poche che battono il B&H lo fanno **solo su ETH** (dove il B&H era negativo): catturano
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anche i ribassi. Quello è timing reale — ma vedi sotto.
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**Le "star":** VOLSCALED_TSMOM BTC 1h (N=20,H=48,vw=100,z=0.5) = +367% OOS, Sh 0.91, DD 32%,
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€/d(2k) +2.56; ETH 1h (N=20,H=48,vw=50,z=1.0) = +197% OOS, Sh 0.60. **MA sono celle fortunate:**
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i vicini di griglia crollano (stesso N/H, vw=50 invece di 100 → +21% invece di +367%; z=1.0 → +34%).
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Non è un altopiano robusto, è un picco isolato. E il P&L è concentrato nel 2024 (+110% su BTC),
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con 2025/2026 deboli o negativi per molte celle.
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**Consistenza cross-asset (un edge vero regge su ENTRAMBI):** su 480 celle, solo **2** sono
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positive OOS su BTC *e* ETH:
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- `TSMOM_LONG 1h N=200 H=48` → ma è long-only ≈ beta (fa meno del B&H su BTC).
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- `DONCHIAN 1h N=200 H=12` → l'unico candidato "vero" simmetrico, ma **marginale**:
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OOS BTC +9% / ETH +15%, **Sharpe 0.15-0.19**, troppo debole per dispiegarlo.
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**Fee sweep / leva:** le star reggono lo sweep 0.0005-0.002 (è 1h, poche operazioni), e lo Sharpe
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è invariante alla leva (come deve) — ma la leva 3x porta i DD a 75-91% e affonda le celle marginali.
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## Verdetto
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**Nessun edge trend/momentum dispiegabile, onestamente, su BTC/ETH oggi.**
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- 5m/15m: morti per fee. Chiuso.
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- 1h: esiste un **residuo di segnale trend** (le celle che battono il B&H negativo di ETH non sono
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solo beta), ma è (a) testato su **un solo regime OOS** (toro 2023-2026), (b) **non robusto** di
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griglia (picchi isolati), (c) sull'unica cella simmetrica robusta-su-entrambi (Donchian N=200)
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**troppo debole** (Sharpe ~0.17). Sharpe netti ~0.3-0.9 nel caso migliore = sotto la soglia per
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rischiare capitale reale.
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Conferma la lezione del reset (il superstite storico era trend-following, non mean-reversion): il
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trend è la direzione *meno sbagliata*, ma sui dati certi non basta a fare un edge. Coerente con
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Track C (mean-reversion = artefatto).
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## Prossimi passi possibili (non ancora edge)
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- Walk-forward multi-regime (non un singolo taglio 65/35) per stressare Donchian-1h-N200 su orso 2018/2022.
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- Trend 1h **con filtro di volatilità/regime più ricco** o portafoglio BTC+ETH per diversificare il
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||||
rischio di regime — ma solo se emerge robustezza di griglia, non altri picchi fortunati.
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||||
- Restare scettici: finché un trend non è positivo su griglia + su entrambi gli asset + su ≥2 regimi
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OOS, **non si dispiega**.
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@@ -0,0 +1,93 @@
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# 2026-06-19 — Track B: ML / feature-prediction su BTC & ETH (walk-forward onesto)
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Esperimento di ricerca sulla direzione **machine-learning** post-reset, su dati Deribit
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mainnet certificati (solo BTC/ETH). Tool: `scripts/research/trackB_ml.py` (runnable
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`uv run python scripts/research/trackB_ml.py`). Tutto netto fee, strict walk-forward,
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||||
held-out tail mai usato per scegliere i config.
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## Metodologia (anti look-ahead — la lezione della v2.0.0)
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- **Feature** (21): ritorni multi-lag (1/2/3/6/12/24), geometria candela (body/upper/lower
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shadow su range, range normalizzato, body lag-1), momentum48 + accelerazione, RSI14,
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||||
estensione ATR-normalizzata vs EMA24, vol realizzata 24/72 + ratio, posizione del close
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||||
nel range 24/72, z-score del volume. **Tutte backward** (note solo a `close[i]`).
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||||
- **Label**: segno del ritorno forward su H barre, `sign(close[i+H]/close[i])`.
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- **Strict walk-forward**: per predire il blocco che inizia a `b`, si addestra
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scaler+modello SOLO su indici `< b-H` (gap di H → label completamente realizzata nel
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passato), finestra rolling delle ultime W barre. Retrain ogni K=250 barre. Mai fit sul
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futuro. **Nessun leakage** (verificato: la label più recente del train usa `close[b-1]`).
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||||
- **Esecuzione**: entry a `close[i]` nella direzione predetta, hold fino a H barre
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||||
(no TP/SL); il no-overlap dell'harness distanzia i trade ≥ H barre.
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- **Modello**: `LogisticRegression(class_weight='balanced')`. Soglia di probabilità per
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||||
filtrare i segnali deboli (long se p>0.5+thr, short se p<0.5-thr, altrimenti flat).
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- **Selezione su DEV** (primo 75%), **conferma una volta sola** sull'held-out tail (ultimo 25%).
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- Griglia: W∈{4000,8000,16000}, H∈{6,12,24,48}, thr∈{0,0.03,0.06,0.10}, BTC & ETH, 1h.
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Fee-sweep 0.05/0.10/0.15/0.20% RT. Turnover/time-in-market sempre riportati.
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## Risultato — esiste un segnale, ma è debole e a basso turnover
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**Pattern netto e robusto della griglia**: la positività compare SOLO nelle celle a basso
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turnover → **W grande (16000) + H lungo (24) + soglia alta (0.10)**. Tutto ciò che gira
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veloce (thr basso, H corto, e soprattutto il **15m**) **muore sulle fee**.
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- **15m**: 0/12 celle positive in dev (la migliore −47%, le altre −99%). Stesso win-rate
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52–56% del 1h, ma il turnover lo polverizza. Conferma di prim'ordine: l'edge per-trade è
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||||
minuscolo, sopravvive solo se si tradano poche barre.
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- **1h, dev**: 19/96 celle net-positive con Sharpe>0. Famiglie threshold-robuste:
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`BTC W16000 H12`, `BTC W8000 H12`, `BTC W16000 H24`, più ETH W16000 H12/H48 marginali.
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### Held-out tail (2024→2026, mai toccato in sviluppo)
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| config | trades | wr% | net% | Sharpe | DD% | mkt% | €/g(2k) | long% | B&H tail |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| **BTC W16000 H24 thr0.10** | 333 | 52.9 | **+83.7** | 0.57 | 23 | 12 | **+0.58** | 44 | +3.9% |
|
||||
| BTC W16000 H12 thr0.10 | 382 | 53.4 | +37.6 | 0.35 | 25 | 7 | +0.26 | 54 | +3.9% |
|
||||
| ETH W16000 H12 thr0.10 | 364 | 57.7 | +23.7 | 0.24 | 35 | 7 | +0.18 | 68 | −38.4% |
|
||||
| ETH W16000 H48 thr0.06 | 215 | 55.3 | −13.3 | 0.08 | 64 | 16 | −0.10 | 67 | −38.4% |
|
||||
|
||||
**Non è solo beta.** Il B&H sul tail è +3.9% (BTC) e −38.4% (ETH), eppure le celle migliori
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fanno +37…+84% (BTC) con **long ~44–54%** (bilanciato long/short), e ETH +23.7% **mentre ETH
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||||
scendeva −38%** (short corretti). Quindi c'è segnale direzionale genuino, non cattura di trend
|
||||
rialzista. Payoff asimmetrico: ~53% WR ma avgWin>avgLoss (BTC: +2.04% vs −1.63%).
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### Fee-sweep (held-out)
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- `BTC W16000 H12 thr0.10`: 0.05%→+66.6 | **0.10%→+37.6** | 0.15%→+13.7 | 0.20%→−6.1.
|
||||
Sopravvive fino a ~0.15% RT, poi muore. Margine sottile.
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- `BTC W8000 H12 thr0.06`: positivo solo a 0.05%, già −35% a 0.10%. Fragile.
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||||
- ETH e le celle a turnover medio: muoiono tra 0.10 e 0.15%.
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||||
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### Stabilità per-anno (full walk-forward, BTC W16000 H24 thr0.10)
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`+11% (2020) / +188% (2021) / +14% (2022) / −38% (2023) / +13% (2024) / +75% (2025) / +7% (2026)`,
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||||
CAGR full ~22%, ma **DD 56%** e fortissima concentrazione su 2021/2025 con un 2023 a −38%.
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## Verdetto onesto — NON deployabile verso l'obiettivo
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1. **L'edge è reale ma minuscolo.** A differenza della vecchia libreria (artefatto puro), qui
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il segnale sopravvive a strict walk-forward, a fee 0.10% RT e batte il B&H sul tail. È un
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risultato genuino e va registrato: la direzione ML **non è morta**.
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2. **Ma è incompatibile col target.** €/giorno su €2000 = +0.26…+0.58 baseline (anche la stima
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rosea full-WF CAGR 22% → ~€1–3/g). Il target è **€50/g** → siamo ~100x sotto.
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3. **Fragilità**: vive solo a basso turnover (thr alto, H lungo, W grande), DD 23–56%,
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||||
ritorni concentrati in pochi anni con un anno a −38%, e l'edge si assottiglia già a
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||||
0.15% RT. Un singolo cambio di regime lo annulla.
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||||
4. **ETH ≠ "specialmente buono"** (contrariamente all'indizio dello shape-ML precedente): qui
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ETH è più sottile e più rumoroso di BTC sull'held-out; l'unico merito è aver shortato
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correttamente il drawdown 2024-25.
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**Conclusione**: la logistic-regression walk-forward su feature di forma+momentum trova un
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debole edge **momentum direzionale a basso turnover** su BTC (più tenue su ETH), onesto e
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netto-fee, ma **troppo piccolo, troppo concentrato e troppo fee-sensibile** per essere
|
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deployato standalone. Al massimo un **componente** di un futuro ensemble, e solo nelle
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||||
configurazioni a bassissimo turnover. Nessun config raggiunge, neanche lontanamente, i €50/g.
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## Prossimi passi possibili (non eseguiti)
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- Provare **predizione di magnitudine/asimmetria** (large-up vs large-down) e position-sizing
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proporzionale alla confidenza, invece del semplice segno.
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- **GradientBoosting / feature non lineari** (flag `--gbm` predisposto) — ma attenzione
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||||
all'overfit; il rischio è di "trovare" edge che il walk-forward onesto non conferma.
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- **Ensemble** del segnale ML a basso turnover con un filtro di regime (vol/trend) per tagliare
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||||
il 2023. Ma serve dimostrare che il filtro non è scelto col senno di poi.
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||||
- Restare scettici: finché €/g resta ~100x sotto target, l'ML da solo NON è la risposta.
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@@ -0,0 +1,70 @@
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# 2026-06-19 — Track C: mean-reversion / range re-examination (HONEST) → DEAD
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Obiettivo: stabilire rigorosamente se **un qualunque** edge di mean-reversion / range a
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breve orizzonte sopravvive su BTC/ETH **certificati** (Deribit mainnet) con **ingresso
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eseguibile onesto**, oppure confermarne definitivamente la morte. Entrambi gli esiti sono
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validi; nessun risultato forzato.
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Tool: `scripts/research/trackC_meanrev.py` (self-contained, runnable), sopra l'harness
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onesto `src/backtest/harness.py` (direzione+prezzo decisi con dati ≤ `close[i]`, fill a
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`close[i]`, exit intrabar TP/SL da `i+1`, fee netto). Universo: BTC/ETH × {1h,15m,5m}.
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## Cosa è stato testato (5 famiglie, ingresso onesto)
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- **ZFADE** — Bollinger/z-score fade: `z(close,lookback)` ≤ −thr → long, ≥ +thr → short.
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TP al mean mobile o a `tp_atr·ATR`; SL a `sl_atr·ATR`. **Entry a close[i]**, NON al tocco
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della banda (era proprio quello l'artefatto storico).
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- **RSI2** — RSI(2) oversold/overbought (+ variante con filtro trend SMA200).
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||||
- **RETREV** — return reversal: fade del rendimento cumulato estremo (|z| > thr·σ).
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- **VWAP** — reversione sulla distanza dal VWAP rolling (in unità di σ della distanza).
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- **SESSION** — autocorrelazione next-bar per ora UTC (descrittivo).
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Metodologia applicata: OOS 65/35, griglia parametri su **entrambi** gli asset, fee-sweep
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{0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0} bps RT, cross-check liquidità (flat-bar O=H=L=C) e time-in-market.
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## Sanity liquidità
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Flat-bar O=H=L=C: BTC/ETH 1h ≈ 0.01%, 15m 0.09–0.14%. Book vivo → l'eventuale edge NON
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potrebbe nascondersi in barre ferme (a differenza degli alt archiviati). Confermato pulito.
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## Risultati — tutto negativo, su ogni asse
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**PASS 1 (screen 1h, fee 0.10% RT):** ogni famiglia OOS negativa su entrambi gli asset.
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Es. ZFADE z2/mean: BTC OOS −85%, ETH OOS −83%. RSI2 10/90: BTC −92%, ETH −96%.
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||||
RETREV/VWAP idem. Win-rate spesso "alto" (RSI2 ~63%, VWAP ~64%) ma **perde lo stesso** →
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le poche perdite sono enormi, la reversione non paga il rischio + fee.
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**PASS 2 (griglia 1h):** ZFADE **0/18** celle con OOS>0 su entrambi; RSI2 **0/36**. La
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cella meno-peggio (ZFADE lookback20 z3) resta BTC −40% / ETH −33% OOS. Nessun sopravvissuto.
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**PASS 3 (fee-sweep, incl. fee=0 GROSS):** il colpo decisivo. **Anche a fee=0** (lordo)
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||||
la z-fade è negativa: BTC full −74% / OOS −46%, ETH full −98% / OOS −48%. Quindi non è
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"morte da fee": **la direzione stessa della fade è sbagliata** sul feed pulito. Salendo le
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||||
fee degrada monotòno fino a −100%.
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||||
**PASS 4 (timeframe 5m/15m/1h):** più veloce = peggio. A 5m full −100% su entrambi
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||||
(41.889 / 38.660 trade), €/giorno su 2000 ≈ −0.70/−0.75. Coerente con "molte operazioni =
|
||||
morte per fee", ma il PASS 3 mostra che il problema è a monte: niente edge nemmeno lordo.
|
||||
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||||
**PASS 5 (sessione UTC):** esiste una **debole** autocorrelazione negativa next-bar in
|
||||
poche ore (BTC 13h −0.166, 2h −0.154, 21h −0.129; ETH 13h −0.152, 4h −0.117), e una
|
||||
positiva alle 03h UTC (BTC +0.158, ETH +0.202 = ora "trending"). Struttura reale ma
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||||
debolissima (|ρ|≤0.17): non sopravvive a fee + dimensionamento del rischio (lo conferma il
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fatto che tutte le versioni *tradate* perdono anche lorde).
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## Verdetto
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**Nessuna** configurazione MR produce OOS netto>0 su entrambi BTC ed ETH a fee baseline.
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Più forte: **a fee zero la fade è già negativa** → l'edge MR storico (+201%/+1238% "OOS")
|
||||
era un **artefatto del feed contaminato** (wick fantasma testnet + entry su estremi mai
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||||
scambiati), non una proprietà del mercato. Sul dato certificato, con ingresso eseguibile,
|
||||
la mean-reversion a breve orizzonte **non è un edge**: è morta sia lorda che netta.
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||||
Coerente con la tesi del reset (`2026-06-19-deribit-history.md`, §3): FADE morto ogni anno.
|
||||
Track C chiusa come direzione di alpha. La debole struttura intraday-by-hour (PASS 5) è
|
||||
annotata ma non azionabile da sola; semmai un *filtro* futuro, non una strategia.
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## Artefatti
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- `scripts/research/trackC_meanrev.py` — riproducibile: `uv run python
|
||||
scripts/research/trackC_meanrev.py [--quick]` (~40s quick, ~3min full).
|
||||
@@ -0,0 +1,96 @@
|
||||
# 2026-06-19 — Track D: Robust walk-forward TREND PORTFOLIO (BTC+ETH), vol-targeted + leverage
|
||||
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||||
Follow-up to Track A. Thesis under test: trend-following's real value in crypto is **drawdown
|
||||
reduction** vs buy & hold (it sidesteps crashes), and that lower DD lets you apply **leverage** and
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||||
**diversify** BTC+ETH into a deployable, risk-adjusted *earning* system — even if each single signal
|
||||
has modest Sharpe. Tool: `scripts/research/trackD_trendport.py` (run
|
||||
`uv run python scripts/research/trackD_trendport.py`).
|
||||
|
||||
## Method (honest, no look-ahead)
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||||
Equity built directly from a **target-position series** (the harness's documented "build your own
|
||||
equity" path), NOT per-trade chaining:
|
||||
- `target[i]` decided with data **≤ close[i]**; **held during the next bar** (close[i]→close[i+1]).
|
||||
- `pnl[t] = target[t-1]·r[t]`, `r[t]=close[t]/close[t-1]-1` — positions **shifted +1 bar** ⇒ no leakage.
|
||||
- Fees on **turnover**: `0.05%/side·|target[t-1]-target[t-2]|` (0.10% RT baseline; swept 0.10–0.40% RT).
|
||||
- **Vol-targeting** (main lever): `target = direction · (target_vol / realized_vol)`, clipped to the
|
||||
leverage cap. `realized_vol` = annualized rolling std of past bar returns (30d window), ≤ close[i].
|
||||
- **Portfolio** = 50/50 BTC+ETH net-return series, rebalanced each bar on common timestamps.
|
||||
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||||
Leakage sanity check passed: an *oracle* target using next-bar sign explodes (10^119×) — proving the
|
||||
engine holds `target[i-1]` over bar `i` — while our signals (TSMOM blend, MA-slope, Donchian) only use
|
||||
`close[i]` and earlier. Zero-position equity = exactly 1.0.
|
||||
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## What was tested
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TSMOM multi-horizon blend (1/3/6-month-equiv on 1h bars), MA-slope (EMA200 slope), Donchian breakout
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with trailing channel stop — each vol-targeted, long-short **and** long-flat, per-asset and combined.
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||||
Grid: target-vol × leverage-cap × horizon-set; explicit EARLY(2018-21)/LATE(2022-26) split;
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fee & leverage sweep; full per-year 2018-2026.
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## Results — the honest picture
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**1) The thesis holds: massive DD reduction, and diversification helps.**
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| Strategy (50/50 port, tvol20%, LS) | CAGR | Sharpe | maxDD | volA |
|
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|---|---|---|---|---|
|
||||
| **B&H 50/50** | +48% | 0.92 | **77.8%** | 70% |
|
||||
| TSMOM 1-3-6m blend | +14.2% | **1.00** | **18.9%** | 14% |
|
||||
| MA-slope | +14.1% | 0.79 | 21.9% | 19% |
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| Donchian-trailing | +14.7% | 0.89 | 17.7% | 17% |
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Trend cuts maxDD from ~78% to ~18% while keeping a Sharpe **above** buy&hold (1.00 vs 0.92). The
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portfolio Sharpe (1.00) **beats both sleeves** (BTC 0.95, ETH 0.75) — diversification works as claimed.
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The **long-flat** variant is even cleaner: Sharpe **1.32**, maxDD **13.3%** (no short funding/borrow risk).
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**2) It is genuinely robust (not a lucky cell).**
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- *Per-year (headline LS):* every full year **positive** 2019-2025 (+19/+36/+19/+6/+2/+14/+4%) and 2026 +8%.
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||||
- *Grid:* Sharpe ≈1.00 across **all** target-vol (10-40%) × leverage caps — flat plateau (vol-targeting
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just scales). DD scales ~linearly with target-vol (10%→DD10%, 40%→DD35%).
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||||
- *Horizon-set:* every subset (1m/3m/6m/1-3m/3-6m/1-2-4m/2-4-8m) is **positive**; Sharpe 0.37→1.39.
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Shorter horizons (1m, 1-2-4m) score best (Sharpe 1.34-1.39) — a real plateau, not one combo.
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- *Fee:* survives to 0.40% RT (Sharpe 1.00→0.39, still positive at 4× baseline fee).
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**3) The honest caveat — most of the edge is the EARLY regime.**
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||||
Walk-forward split, same param set both assets:
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- **EARLY 2018-2021:** CAGR +26%, Sharpe **1.63**, DD 18%.
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- **LATE 2022-2026:** CAGR +7.3%, Sharpe **0.57**, DD 19%.
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The signal is real and still net-positive every late year, but its quality **halved** post-2021
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(crypto vol compressed, trends choppier). This is the same warning Track A raised, now quantified: the
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||||
edge is strongest 2019-2021 and merely *modest* in the 2022-26 regime.
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**4) Leverage is a red herring; target-vol is the real dial — and it costs DD linearly.**
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At tvol=20% on 60-80% crypto vol, positions stay **sub-1x** (avg gross 0.23×): the leverage cap
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**never binds**. To deploy real leverage you raise target-vol; Sharpe stays ~1.0, DD scales:
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| target_vol | avg gross | CAGR | Sharpe | maxDD |
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|---|---|---|---|---|
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| 20% | 0.23× | +14% | 1.00 | 19% |
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| 40% | 0.45× | +28% | 1.00 | 35% |
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||||
| 60% | 0.68× | +40% | 1.00 | 48% |
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||||
| 80% | 0.90× | +50% | 1.00 | 60% |
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||||
| 100% | 1.12× | +58% | 0.99 | 69% |
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## Verdict — is this a deployable earning system?
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**Yes as a risk-adjusted system; NO as a fast path to €50/day on €2000.**
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- This is the **first post-reset config that is genuinely robust**: Sharpe ~1.0 (long-flat 1.3),
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positive every year 2018-2026, robust across grid/horizon/fee, on both assets, on certified data,
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with honest no-look-ahead accounting. It is a real, deployable trend portfolio and a clear
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improvement over Track A's lucky single cells. The thesis (DD reduction → leverageable, diversifiable)
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is **confirmed**.
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- **But the earnings are modest.** Headline (tvol20%, 2x cap, LS): CAGR **+14.2%**, DD 19% ⇒ steady-state
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**~€0.73/day on €2000**. To average **€50/day at this CAGR you need ~€137k capital**, not €2000.
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||||
- **Leverage can't close the gap cheaply.** Pushing target-vol to 80% gives CAGR ~50% (DD **60%**) — and
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at €2000, 50%/yr is still only ~€2.7/day in steady state. Reaching €50/day in 1-2 years from €2000
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would require both heavy leverage (DD 60-70%, near-ruin) **and** lucky path — not a sane plan.
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- **Regime risk:** the edge is much weaker post-2021 (Sharpe 0.57 LATE). Deploy sized for the LATE
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regime, not the EARLY one.
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**Recommendation:** treat this as the **core risk engine** (compounding ~14%/yr at DD<20%, or
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long-flat ~16%/yr at DD 13%), deployable now at low size to validate live execution. It grows €2000,
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but to *€50/day* the lever is **capital + time**, not leverage. Realistic near-term: ~€0.7-1.5/day on
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€2000; €50/day needs ~€70-140k or a second uncorrelated edge stacked on top.
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## Deliverable
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`scripts/research/trackD_trendport.py` — self-contained, prints B&H benchmark, broad scan, grid
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robustness, horizon robustness, walk-forward early/late, fee+leverage sweep, headline config per-year,
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and the path-to-€50/day table. Reusable building blocks (vol-targeting, target→equity, portfolio).
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@@ -0,0 +1,140 @@
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# 2026-06-19 — Track E: Cross-sectional BTC↔ETH relative-value + ENSEMBLE synthesis
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Due parti, entrambe oneste e su dati Deribit-mainnet certificati (solo BTC/ETH). Tool:
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`scripts/research/trackE_xsec_ensemble.py` (runnable, self-contained, riusa il walk-forward
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ML di Track B e il Donchian di Track A). Harness onesto: direzione/posizione decise con dati
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||||
≤ `close[i]`, realizzo sul bar successivo (shift di 1 barra, niente look-ahead). Fee
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turnover-based: `|Δpos|·fee_rt/2` **per gamba** (un flip +1↔−1 = un round-trip = 0.10% RT).
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Run: `uv run python scripts/research/trackE_xsec_ensemble.py` (`--quick` salta lo sleeve ML;
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`--no-cache` ricalcola la proba ML). Il proba ML viene cacheato (`.cache_trackE_*.npy`).
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---
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## PART 1 — Relative value (spread BTC↔ETH, 1h, market-neutral)
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**Premessa strutturale.** BTC/ETH log-ret 1h sono correlati **0.84**. Con due soli asset
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l'unica struttura tradabile è lo **spread**. E con due asset, *"long il più forte / short il
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||||
più debole"* (XS-momentum) è **algebraicamente identico** a *"trada il trend del ratio
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||||
ETH/BTC"* — infatti nel codice (A) e (B) producono numeri identici. Sono lo stesso edge.
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||||
**Lead-lag: nullo.** `corr(rB[i], rE[i+1]) = −0.018`, `corr(rE[i], rB[i+1]) = −0.007`,
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autocorrelazioni −0.01..−0.02. Nessun potere predittivo cross-asset → lead-lag **non**
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perseguito come sleeve (sarebbe rumore moltiplicato per le fee).
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**(A/B) XS momentum / ratio trend (griglia N∈{24,72,168,336}, hold∈{6,24,72}):**
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- Solo **4/12 celle** OOS net-positive, e sparse (N24/h24, N24/h72, N72/h72, N168/h24).
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- Le celle FULL forti (N168/h24: +150% full, Sharpe 0.68, DD 27%) hanno **OOS debole**
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(+11%, Sh 0.30). La migliore per OOS-Sharpe è N24/h24 (OOS Sh 0.31, OOS net +11%).
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- **Fee sweep (N24/h24):** gross (0bp) FULL +356%/OOS +74% Sh 1.20 → a 1.0bp/gamba FULL +27%/
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OOS +11% Sh 0.31 → **muore già a 1.5bp/gamba** (OOS −11%). Margine fee sottilissimo.
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- **Per-anno** concentrato sui grandi movimenti del ratio 2020-2021 (e 2024), piatto/negativo
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altrove (2022 −9%, 2023 −19%, 2025 −6%, 2026 −16%). Non è un altopiano: è un edge debole,
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fee-sensibile, regime-dipendente.
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**(C) Ratio mean-reversion (z-fade di log(ETH/BTC)):** negativa ovunque (es. lb168/zin2.0:
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FULL −85%, OOS −44%, Sh −1.56). Coerente con Track C: anche sullo spread la MR a breve non è
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un edge sul dato pulito.
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**Verdetto PART 1:** esiste un **debole** edge di relative-value (XS-momentum ≡ ratio-trend),
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||||
net-positivo OOS solo in alcune celle, Sharpe OOS ~0.3, che **muore a ~1.5bp/gamba** ed è
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||||
concentrato in pochi anni. È **reale ma marginale** — degno di entrare in un ensemble come
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||||
sleeve diversificante, non come strategia standalone. La sua virtù: è **quasi scorrelato**
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dagli edge direzionali (vedi sotto).
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## PART 2 — Ensemble (3 sleeve residui in UN portafoglio)
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Sleeve combinati (gross 1 ciascuno, equal-weight 1/N → gross totale ~1):
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- **S1 = BTC-ML** (Track B, cella onesta a basso turnover W16000 H24 thr0.10, 1h).
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||||
- **S2 = BTC-Trend** (Track A, l'unica cella trend robusta cross-asset: Donchian N=200 H=12).
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||||
- **S3 = Relative-value** (PART 1, miglior cella OOS: XS-momentum N=24 hold=24).
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**Finestra comune attiva** (dove tutti e 3 sono live, dopo il warmup ML): 2020-06 → 2026-06,
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52.636 barre.
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### Matrice di correlazione degli sleeve (ret per-barra, finestra comune)
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| | S2_trend | S3_relval | S1_ml |
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|----------|----------|-----------|--------|
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| S2_trend | +1.000 | +0.010 | −0.063 |
|
||||
| S3_relval| +0.010 | +1.000 | −0.010 |
|
||||
| S1_ml | −0.063 | −0.010 | +1.000 |
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→ **Sleeve quasi perfettamente scorrelati** (|ρ| ≤ 0.06). In teoria, terreno ideale per la
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diversificazione.
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### Per-sleeve (finestra comune, scala $ uguale)
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| sleeve | net | Sharpe | maxDD | €/g(2k) |
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|-----------|-------|--------|-------|---------|
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| S2_trend | +5% | +0.15 | 34% | +0.04 |
|
||||
| S3_relval | +8% | +0.16 | 41% | +0.07 |
|
||||
| **S1_ml** | +382% | **+0.87** | 56% | +3.51 |
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### Ensemble
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| portafoglio | net | Sharpe | maxDD | CAGR | €/g(2k) |
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|----------------------|-------|--------|-------|-------|---------|
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| best single (S1_ml) | +382% | +0.87 | 56% | +30% | +3.51 |
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| **EQUAL-WEIGHT 1/N** | +109% | **+0.83** | **30%** | +13% | +1.00 |
|
||||
| inverse-vol (IS wts) | +76% | +0.70 | 29% | +10% | +0.69 |
|
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| EQ-WEIGHT **OOS**(65/35)| +32% | **+1.02** | **12%** | +14% | +0.83 |
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||||
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Per-anno equal-weight: 2020 +16%, 2021 +50%, 2022 +2%, **2023 −13%** (vs −38% dell'ML da
|
||||
solo!), 2024 +18%, 2025 +19%, 2026 −3%. **Molto più liscio**, niente anno-catastrofe.
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||||
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### La diversificazione aiuta? Sì sul rischio, NO sul rendimento risk-adjusted
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- **Sharpe:** ensemble 0.83 vs best-single 0.87 → **non batte** il miglior sleeve singolo.
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- **maxDD:** ensemble **30%** vs best-single 56% → **dimezzato**. E OOS 12% vs ML-solo molto
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||||
più profondo. Per-anno senza il −38% del 2023.
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||||
- **Risk-matched** (levare l'ensemble 1.84x per pareggiare il 56% DD dell'ML): €/g +2.23
|
||||
contro €/g +3.51 dell'ML da solo → a pari drawdown l'ensemble rende **MENO** (ratio 0.64).
|
||||
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**Perché?** Gli sleeve sono scorrelati ma **enormemente diseguali** (Sharpe 0.87 vs 0.15 vs
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||||
0.16). L'equal-weight 1/N "annacqua" l'unico sleeve forte con due deboli: la matematica
|
||||
della diversificazione alza lo Sharpe solo se gli sleeve sono di *qualità comparabile*. Qui
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||||
non lo sono, quindi 1/N non può superare il singolo migliore. Pesare verso l'ML (quality-
|
||||
weighting) converge banalmente a "esegui solo l'ML" — e sarebbe in-sample.
|
||||
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||||
**Il guadagno vero dell'ensemble è la ROBUSTEZZA, non il rendimento:** stesso Sharpe del
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||||
miglior sleeve a **metà del drawdown**, per-anno molto più stabile, niente dipendenza da un
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||||
singolo modello/regime (l'ML da solo concentra tutto in 2021/2025 con un −38% nel 2023). Per
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||||
chi deve *sopravvivere*, l'ensemble è preferibile; per chi massimizza il rendimento a pari
|
||||
rischio, l'ML puro vince di un soffio.
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## Verdetto onesto — è un motore da €50/giorno? NO.
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1. **Relative-value:** edge debole, reale ma marginale (Sharpe OOS ~0.3), fee-sensibile
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(muore a 1.5bp/gamba), concentrato 2020-2021/2024. Utile **solo** come sleeve scorrelato.
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||||
Lead-lag e ratio-MR: nulli/negativi.
|
||||
2. **Ensemble:** gli sleeve sono **quasi scorrelati** (|ρ|≤0.06) — risultato genuino e bello.
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||||
L'ensemble equal-weight ottiene **Sharpe ~0.83 a metà del drawdown** del miglior sleeve e
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||||
un per-anno molto più liscio. **Ma NON alza il tetto risk-adjusted** (a pari DD rende meno
|
||||
dell'ML puro) perché un solo sleeve domina.
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||||
3. **Distanza dal target:** ensemble **€1.00/giorno su €2000** (best single €3.51 ma a DD
|
||||
56% e concentrato). Il target è **€50/giorno → ~50x sotto** (l'ML puro ~14x sotto ma con
|
||||
rischio/concentrazione inaccettabili). Levare per colmare il gap moltiplica il drawdown
|
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ben oltre il tollerabile (1.84x già porta al 51% DD per ~€2.2/g).
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||||
**Conclusione:** la sintesi di Track E conferma la fotografia dei track A/B/C — esistono
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**edge residui deboli ma reali e scorrelati** su BTC/ETH. Combinarli in un ensemble **migliora
|
||||
la robustezza** (DD dimezzato, per-anno stabile, niente single-point-of-failure) ma **non crea
|
||||
rendimento dal nulla**: il sistema combinato rende ~€1/giorno su €2000, ~50x sotto l'obiettivo,
|
||||
e non è un motore dispiegabile. Il miglior uso pratico dei risultati: se un giorno si tradasse,
|
||||
l'ensemble equal-weight (ML + trend + relative-value) è la forma **più onesta e meno fragile**
|
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del poco edge disponibile — ma serve un edge **di un'altra magnitudine** per avvicinare i €50/g.
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## Prossimi passi possibili (non eseguiti)
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- Cercare uno sleeve **di qualità comparabile all'ML** (Sharpe ≥0.5 indipendente) — solo
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allora 1/N alzerebbe lo Sharpe oltre il singolo. Senza, l'ensemble resta solo "risk smoother".
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- Relative-value su **timeframe diversi** del ratio (giornaliero?) o con **position sizing**
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||||
proporzionale alla forza del segnale, restando scettici sul fee-margin sottile.
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||||
- Non aumentare la leva per inseguire €50/g: il DD esplode prima del rendimento.
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## Artefatti
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- `scripts/research/trackE_xsec_ensemble.py` — riproducibile (`uv run ...`, ~8s con cache ML).
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@@ -0,0 +1,77 @@
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# Track F — Calendar seasonality (hour-of-day / day-of-week) on BTC & ETH
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**Data:** 2026-06-19 · **Script:** `scripts/research/trackF_seasonality.py`
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**Dati:** Deribit mainnet certificati, BTC/ETH 1h UTC. Fee baseline 0.10% RT (`fee_side=0.0005`).
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## Domanda
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Esiste un edge di calendario *sistematico e tradeable* (ora del giorno, giorno della
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settimana, interazione ora×giorno) su BTC ed ETH, netto fee, OOS, per-anno, su entrambi gli asset?
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||||
## Metodologia (anti-overfit, anti-leakage)
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||||
- `ret[i]=close[i]/close[i-1]-1` è noto a `close[i]`; una posizione decisa a `close[i]` guadagna
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||||
`ret[i+1]`. La statistica che decide il trade usa **solo barre ≤ i** (mai la barra tradata né futuro).
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||||
- **Tradeable test onesto = ADAPTIVE EXPANDING sign**: a `close[i]` guardo il bucket di calendario
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della barra `i+1` (il clock è noto, zero look-ahead) e prendo il **segno della media passata** di
|
||||
quel bucket (espandente, warmup-gated). Long-flat o long-short. Fee solo su `|Δposizione|`.
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||||
È l'analogo onesto di "tradare il seasonal": i dati scelgono il segno di ogni bucket **dal vivo**.
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||||
- Tabelle descrittive per-ora/per-giorno split IS(65%)/OOS(35%) come diagnostica.
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||||
- Regola discreta ottimizzata in-sample (entra a ora H, tieni W barre, dir migliore) mostrata solo
|
||||
per **esporre il gap IS→OOS** (384 celle testate/asset).
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- Benchmark **buy-and-hold** come controllo del long-bias.
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## Risultati
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### 1. Descrittive (bp/barra, IS vs OOS)
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- **Hour-of-day:** sign-agreement IS/OOS solo **12/24 (BTC)** e **8/24 (ETH)** → caso. Le ore "US
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close" 21:00–22:00 UTC sono positive in entrambi gli split su entrambi gli asset (l'unico pattern
|
||||
con un minimo di coerenza), ma il resto è rumore che cambia segno tra IS e OOS.
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||||
- **Day-of-week:** più stabile. **Giovedì negativo** su BTC ed ETH in IS *e* OOS; Lun/Mer positivi.
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Sign-agreement 6/7 (BTC), 5/7 (ETH).
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### 2. Adaptive expanding-sign (il test tradeable)
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| Strategia | BTC Sharpe | ETH Sharpe | Note |
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|---|---|---|---|
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| HOUR long-short | **−5.39** | **−4.04** | DD 100%. Annientata dalle fee. |
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| HOUR long-flat | −2.92 | −2.09 | DD 100%. Idem. |
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| DOW long-short | +0.64 | +0.83 | DD 82–84%, −66% nel 2022 |
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| DOW long-flat | +0.81 | +0.96 | DD 75–78%, −64/−66% nel 2022 |
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||||
| HOUR×WEEKDAY (168 buckets) | −5.05 | −3.96 | DD 100%. Overfit puro + fee. |
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||||
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||||
### 3. Il controllo che smonta il DOW — **buy-and-hold**
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||||
- BTC buy-hold: **Sharpe 0.79, CAGR 34.9%, DD 77%** → DOW long-flat: Sh 0.81, CAGR 34.2%, DD 77.5%.
|
||||
- ETH buy-hold: **Sharpe 0.84, CAGR 42.4%, DD 81%** → DOW long-flat: Sh 0.96, CAGR 52.7%, DD 74%.
|
||||
- Il DOW long-flat è **long il 78% del tempo** (`mean_pos≈+0.78`). È **buy-and-hold travestito**:
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||||
guadagna perché crypto sale, non perché esiste un edge di giorno. Lo "skip del giovedì" aggiunge
|
||||
pochissimo e non giustifica un deploy.
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### 4. Fee sweep (HOUR long-short adaptive)
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A fee **0%**: Sh +0.61 (BTC) / +0.80 (ETH) — solo long-drift. A 0.10% RT: **−5.4 / −4.0**. Turnover
|
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**~8.000 flip/anno** (segno orario instabile, cambia quasi ogni barra) → morte istantanea per fee.
|
||||
Le strategie hour-of-day sono ad alta frequenza per costruzione: le fee sono di prim'ordine e le
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||||
uccidono.
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### 5. Regola discreta ottimizzata in-sample (trappola multiple-testing)
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- BTC: best IS H=05 hold=24h dir=+1 → **IS Sh +4.25 → OOS Sh +1.47** (+3.7 bp/trade).
|
||||
- ETH: best IS H=13 hold=24h dir=+1 → **IS Sh +7.35 → OOS Sh +0.90** (+3.2 bp/trade).
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- Collasso IS→OOS classico. Inoltre "hold 24h dir+1" = ancora **long-bias** (entra una volta/giorno
|
||||
e tiene 24h ≈ sempre long). Il margine OOS (~3 bp/trade su 10 bp RT) è marginale e fragile.
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## Multiple-testing
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199 celle di calendario/asset (24 ore + 7 giorni + 168 ora×giorno) + 384 (H,W,dir)/asset. Con così
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tante celle, bucket "significativi" spuri sono **garantiti**. Filtri applicati: segno scelto dal vivo
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su soli dati passati, deve reggere OOS, per-anno, e su **entrambi** BTC ed ETH.
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## Verdetto — **SPURIO / NON deployable**
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- **Nessun edge di calendario netto-fee robusto** su BTC ed ETH.
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- **Hour-of-day:** morto (fee + segno instabile). L'unica regolarità (US-close 21–22 UTC positiva) è
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troppo debole e non sopravvive al turnover.
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- **Day-of-week:** l'unico risultato "positivo" è **long-bias mascherato** (≈ buy-and-hold,
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Sharpe ~0.8–0.96 < trend portfolio 1.32, DD 75–84% rovinoso, −65% nel 2022). Non è un edge
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seasonal sfruttabile; è esposizione direzionale al drift di crypto.
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- **Hour×weekday:** overfit puro (IS −3.6 → OOS −8.0).
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- Coerente con la lezione del progetto: dove l'unica "direzione" che funziona è essere long, non c'è
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alpha di timing — c'è beta. Il trend portfolio (TP01) cattura quel beta in modo vol-targeted e
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con DD ~12%, infinitamente meglio di qualunque regola di calendario qui.
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**Azione:** track F chiuso negativo. Non aggiungere nulla al portafoglio. Il soffitto Sharpe ~1.3 su
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BTC/ETH regge.
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@@ -0,0 +1,85 @@
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# Track G — Prior-period level breakouts / range (BTC & ETH, calendar-anchored)
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**Data:** 2026-06-19 · **Script:** `scripts/research/trackG_prior_levels.py`
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**Harness:** `src/backtest/harness.py` (honest, entry decided at `close[i]`, fill `close[i]`).
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## Domanda
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Esistono edge net-positivi OOS, robusti su BTC **e** ETH, definiti rispetto a un **periodo
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calendario precedente** (giorno/settimana/opening-range)? E soprattutto: i breakout di livello
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**continuano** (trend) o **rientrano** (fade)?
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## No look-ahead (garanzie)
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- Livelli prior-day/week costruiti aggregando a barre giornaliere/settimanali (UTC) e poi
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**`shift(1)`** sul frame del periodo *chiuso*: il periodo corrente vede solo il precedente
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totalmente chiuso. Mai "oggi"/"questa settimana" nel livello.
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- Opening-range usato **solo** sulle barre dopo la chiusura della finestra di apertura.
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- Direzione + prezzo decisi a `close[i]`, fill a `close[i]`. Mai entry sul livello esatto intrabar.
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- Bug iniziale corretto: mismatch tz-aware vs tz-naive nel mapping dei livelli (dava 0 trade).
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## Risultati (1h, fee 0.10% RT, leva 1x, OOS 65/35)
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### Continuation vs FADE — il verdetto è netto
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| Regola (PD = prior-day) | BTC OOS | ETH OOS | Sharpe OOS |
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|---|---|---|---|
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| **PD-high CONT (long su rottura max ieri)** | **+25%** | **+16%** | +0.5 / +0.3 |
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| PD-high FADE | **−68%** | **−68%** | −1.6 / −1.2 |
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| PD-low CONT (short su rottura min ieri) | −33% | −60% | −0.5 / −0.8 |
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| PD-low FADE | −36% | −8% | −0.6 / +0.1 |
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- **I breakout CONTINUANO, non rientrano.** Il lato FADE è robustamente **negativo** su entrambi
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gli asset (sia high che low), su prior-day, prior-week e opening-range. Conferma diretta della
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tesi del reset: la mean-reversion / fade è morta su dati certificati.
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- **Asimmetria long-only:** funziona solo la rottura del **massimo** (long), non quella del
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**minimo** (short). Cioè non è un edge di breakout *simmetrico/direzione-neutro*: è cattura del
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**drift/trend rialzista** del cripto. La PD-low-cont (short sui breakdown) perde perché in questo
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campione il cripto sale.
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### Grid robustness (PASS 6) — survivor = OOS>0 su ENTRAMBI
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- **PD-high CONT: 3/3 celle** (buffer 0/0.1%/0.3%) positive OOS su BTC **e** ETH → robusto al buffer.
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- PD-high fade, PD-low cont/fade, OR-fade: **0 survivor**.
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- **OR-cont:** positiva solo su ETH, negativa su BTC su tutte le finestre (3/6/8/12h) → artefatto
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mono-asset, scartato dalla regola "entrambi".
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### Anchor-hour sweep (PASS 5) — non è un'ora fortunata
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PD-high cont positiva su **21/24** ore UTC (BTC) e **20/24** (ETH). Non dipende da un singolo
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anchor → coerente con un edge reale (ma vedi sotto: è beta di trend).
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### Fee sweep + per-anno (PD-high cont, full sample)
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```
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BTC RT%: 0.00→+571 0.05→+289 0.10→+126 0.15→ +31 0.20→ −24 (OOS: +84/+52/+25/+3/−15)
|
||||
ETH RT%: 0.00→+1754 0.05→+1012 0.10→+567 0.15→+299 0.20→+139 (OOS: +67/+39/+16/−3/−19)
|
||||
BTC per-anno: 2019 +39 2020 +104 2021 +7 2022 −42 2023 +24 2024 +27 2025 −16 2026 +3
|
||||
ETH per-anno: 2020 +164 2021 +160 2022 +7 2023 +1 2024 +12 2025 −4 2026 +7
|
||||
Sharpe full: BTC +0.48 (maxDD 55%, €/d 2k +0.88) · ETH +0.86 (maxDD 34%, €/d 2k +4.27)
|
||||
```
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||||
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||||
- **Fee-fragile:** alla baseline 0.10% RT sopravvive (OOS +25/+16%), ma muore già a ~0.15-0.20% RT.
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||||
Margine di fee sottile (≈1.5x baseline e l'edge sparisce su OOS). ~1000-1100 trade in 8 anni.
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||||
- **Drawdown enormi** (BTC 55%) e anni negativi (2022 −42% BTC, 2025 −16%).
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||||
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||||
## Verdetto
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||||
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||||
- **Sì, esiste un edge net-positivo OOS su entrambi gli asset:** *PD-high continuation* (long
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||||
quando `close` supera il massimo di ieri, exit a fine giornata UTC). Robusto al buffer e
|
||||
all'anchor-hour. **MA non è deployabile come miglioramento:**
|
||||
1. È **long-only drift capture**, non un breakout simmetrico (il lato short fallisce) → è una
|
||||
versione **più debole e ridondante** del Trend Portfolio TP01 (Sharpe 0.48-0.86 vs 1.32).
|
||||
2. **Fee-fragile** (muore a ~1.5x la fee baseline) e con **drawdown** molto peggiori.
|
||||
- **Il contributo scientifico vero è la conferma della direzione:** sui dati certificati i
|
||||
breakout di livello-calendario **CONTINUANO**; il fade è morto (negativo robusto su PD/PW/OR,
|
||||
entrambi gli asset). Nessuna sorpresa mean-reversion nascosta nei livelli giornalieri/settimanali.
|
||||
- **Niente di nuovo da mettere in produzione.** TP01 resta la strategia vincente; i breakout
|
||||
prior-period non aggiungono Sharpe (stessa beta di trend, peggio eseguita).
|
||||
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||||
## Come riprodurre
|
||||
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||||
```bash
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||||
uv run python scripts/research/trackG_prior_levels.py # full (1h + 15m, ~25s)
|
||||
uv run python scripts/research/trackG_prior_levels.py --quick # 1h only
|
||||
```
|
||||
@@ -0,0 +1,71 @@
|
||||
# Track H — Volume, Range & Volatility-Regime signals (BTC/ETH, certified, >=12h)
|
||||
|
||||
**Date:** 2026-06-19
|
||||
**Script:** `scripts/research/trackH_volume_vol.py` (runnable, self-contained)
|
||||
**Question:** does any volume / range / volatility-regime signal ADD to the deployed winner
|
||||
TP01 (vol-targeted trend portfolio, 12h, Sharpe ~1.32) — i.e. net-positive OOS on BOTH BTC &
|
||||
ETH AND uncorrelated (|corr|<~0.3) — OR work as a regime filter that lifts TP01's Sharpe / cuts
|
||||
its DD?
|
||||
|
||||
## Method (honest)
|
||||
- Same causal per-bar engine as `TrendPortfolio.net_returns`: build a continuous TARGET decided
|
||||
with data `<= close[i]`, HOLD it during bar `i+1` (`pos_held[t]=target[t-1]`), gross = pos×ret,
|
||||
fee on `|Δpos|`. Identical in spirit to `harness.backtest_signals` (decide≤close[i], fill at
|
||||
close[i]); two discrete signals cross-checked through `backtest_signals` directly.
|
||||
- All features (volume z-score, OBV, ranges, realized vol) use prior/rolling windows shifted so
|
||||
bar `i` sees only `<= i`. 12h/1d resampled from certified 1h via `resample_tf` (label='left'),
|
||||
consumed index-based with the +1 hold → no open-label leak.
|
||||
- Fee 0.10% RT baseline + sweep 0.00–0.40% RT. OOS 65/35 + per-year. Grid on BOTH assets.
|
||||
Turnover and correlation-to-TP01 reported for every signal.
|
||||
- **>=12h only** (12h + 1d). Sub-12h excluded per the standing lesson (fees + HF-noise overfit +
|
||||
the 4h open-label look-ahead trap).
|
||||
|
||||
## Signals tested
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||||
VT-long (volatility-managed long), VolBreakout (volume-z-confirmed Donchian), OBV-trend,
|
||||
VW-mom (volume-weighted momentum), RangeExpand (range-expansion breakout), NR7-break
|
||||
(narrowest-range breakout), DeclVolRev (declining-volume fade/reversal). Plus regime overlays on
|
||||
TP01: keep-low-vol, keep-high-vol, vol-managed ×1.5, OBV-up confirmation.
|
||||
|
||||
## Results (12h headline, fee 0.10% RT)
|
||||
| signal | corr→TP01 | OOS Sharpe BTC/ETH | note |
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|---|---|---|---|
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||||
| VT-long | 0.66 / 0.69 | 0.80 / 0.14 | trend-in-disguise; weak OOS ETH |
|
||||
| VolBreakout | 0.69 / 0.71 | 0.54 / 0.49 | profitable but correlated |
|
||||
| OBV-trend | 0.61 / 0.63 | 0.96 / 0.68 | profitable but correlated; turnover ~75/yr |
|
||||
| VW-mom | 0.64 / 0.67 | 0.98 / 0.74 | basically TSMOM; correlated |
|
||||
| RangeExpand | 0.48 / 0.49 | 0.37 / 1.04 | lower corr but BTC weak; ETH negative on 1d |
|
||||
| NR7-break | 0.48 / 0.49 | 0.79 / 0.02 | fails OOS on ETH |
|
||||
| DeclVolRev | -0.15 / -0.11 | -1.15 / -0.44 | **negative even at zero fee** |
|
||||
|
||||
Grid robustness (12h, % cells positive full+OOS on both assets): VW-mom 100%, VT-long 100%,
|
||||
VolBreakout 96%, RangeExpand 96%, OBV-trend 75% — but the robust ones are precisely the ones
|
||||
that are highly correlated to TP01. Fee sweep: trend-family signals survive to 0.40% RT;
|
||||
DeclVolRev gets worse with fees (it trades constantly).
|
||||
|
||||
## Regime filters on TP01 (12h, 50/50 portfolio)
|
||||
| variant | full Sharpe | OOS Sharpe | maxDD | CAGR | turn/y |
|
||||
|---|---|---|---|---|---|
|
||||
| **TP01 baseline** | **1.32** | 0.90 | 13.3% | 16.2% | 11.5 |
|
||||
| × keep LOW-vol | 0.94 | 1.11 | 14.1% | 7.7% | 9.5 |
|
||||
| × keep HIGH-vol | 0.98 | 0.18 | 9.9% | 7.9% | 4.9 |
|
||||
| × vol-managed ×1.5 | 1.33 | 0.96 | 17.9% | 18.1% | 15.4 |
|
||||
| × OBV-up only | 1.49 | 1.04 | 10.1% | 14.4% | 18.2 |
|
||||
|
||||
OBV-up filter across EMA span: full Sharpe 1.49–1.52 (span 15–30), DD 7–10%, but OOS gain is
|
||||
marginal (0.90→1.04 at span 30) and fades for span≥45 (OOS 0.69–0.73). It cuts ~2pp CAGR and
|
||||
raises turnover ~60%.
|
||||
|
||||
## Verdict (honest)
|
||||
- **No uncorrelated additive edge exists.** Every *profitable* volume/range/vol signal is trend
|
||||
in disguise (corr 0.61–0.75 to TP01) → cannot raise the 50/50 portfolio Sharpe. The genuinely
|
||||
lower-corr signals (RangeExpand, NR7 ~0.48) fail OOS on at least one asset.
|
||||
- **Mean-reversion / declining-volume fade is dead** — negative net AND at zero fee on both
|
||||
assets. Reconfirms the v2.0.0 contamination lesson; MR is not a real edge on certified data.
|
||||
- **Vol-regime gating hurts** (keep-low / keep-high both drop Sharpe to ~0.95). The vol-managed
|
||||
overlay is Sharpe-neutral but DD-worse.
|
||||
- **The only non-harmful overlay is OBV-up trend-confirmation:** it cuts DD (13.3%→10.1%) and
|
||||
nudges full Sharpe to ~1.49, but it is trend double-confirmation (de-risking), not new alpha;
|
||||
it costs CAGR, raises turnover, and the OOS Sharpe gain is within noise and span-sensitive. It
|
||||
is worth keeping in mind as a **defensive DD overlay**, not as a Sharpe improver.
|
||||
- **Bottom line:** the ~1.3 portfolio-Sharpe ceiling on BTC/ETH-only **holds**. TP01 stays the
|
||||
deployable winner. Volume/range/vol add nothing uncorrelated.
|
||||
@@ -0,0 +1,99 @@
|
||||
# Track I — Alternative momentum formulations + long-horizon reversal (2026-06-19)
|
||||
|
||||
**Script:** `scripts/research/trackI_momentum_reversal.py` (self-contained, runnable).
|
||||
**Universe:** BTC & ETH only. **TF:** 12h + 1d (sub-12h excluded by rule). **Harness:** identical
|
||||
honest machinery to TP01 — direction decided `<= close[i]`, positions held next bar (`pos_held[1:]
|
||||
= tgt[:-1]`), vol-target by inverse PAST-ONLY realized vol (target 20%, lev cap 2x), NET fee 0.10%
|
||||
RT on turnover, 50/50 BTC+ETH. OOS 65/35 + per-year + fee sweep (0.00–0.40% RT). Correlation to
|
||||
TP01 net returns reported for every candidate.
|
||||
|
||||
## Goal
|
||||
(A) A momentum formulation that BEATS or DIVERSIFIES the canonical 1-3-6m sign-blend (TP01,
|
||||
Sharpe ~1.32). (B) Does the classic LONG-HORIZON REVERSAL (fade ~12m winners) give an
|
||||
uncorrelated positive overlay?
|
||||
|
||||
## PART A — momentum formulations (12h, long-flat, vs TP01 Sharpe 1.32 / OOS 0.90 / DD 13.3%)
|
||||
|
||||
| formulation | Sharpe | IS | **OOS** | CAGR | maxDD | corr→TP01 | BTC | ETH |
|
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
||||
| baseline sign-blend 1-3-6m | 1.32 | 1.54 | 0.90 | +16% | 13.3% | 1.00 | 1.15 | 1.10 |
|
||||
| (i) z-score cum-return (tanh) | **1.35** | 1.63 | 0.85 | +12% | **8.4%** | 0.96 | 1.30 | 1.00 |
|
||||
| (ii) risk-adjusted momentum | 1.27 | 1.49 | 0.84 | +13% | 9.5% | 0.97 | 1.21 | 1.00 |
|
||||
| (iii) EMA-cross trend | 0.81 | 0.91 | 0.62 | +11% | 25.1% | 0.85 | 0.89 | 0.53 |
|
||||
| (iii-b) MACD (calendar spans) | **1.50** | **1.87** | 0.74 | +22% | 17.7% | 0.69 | 1.30 | 1.32 |
|
||||
| (iv) Donchian breakout | 1.10 | 1.36 | 0.57 | +17% | 25.0% | 0.86 | 1.08 | 0.82 |
|
||||
| (v) acceleration (Δ-momentum) | 1.28 | 1.82 | 0.35 | +14% | 14.2% | 0.66 | 1.25 | 0.81 |
|
||||
| (vi) 12-1 skip momentum | 0.67 | 0.79 | 0.47 | +9% | 24.5% | 0.68 | 0.70 | 0.49 |
|
||||
|
||||
Results are essentially identical at 1d. Read-out:
|
||||
|
||||
- **Nothing cleanly beats the sign-blend OOS on both assets.** The headline-Sharpe leaders are
|
||||
artefacts of in-sample fit: **MACD** posts IS 1.87 but OOS collapses to 0.74 (gap = overfit) with
|
||||
a worse DD (17.7%); **acceleration** IS 1.82 → OOS **0.35** (worst OOS decay of all). Both fail.
|
||||
- **(i) z-score continuous momentum** is the one mild, honest refinement: Sharpe 1.35 (≈baseline)
|
||||
but **maxDD 8.4% vs 13.3%** — the continuous score scales down position when the cumulative move
|
||||
is statistically small, de-risking the tails. OOS 0.85 (slightly below baseline 0.90), CAGR drops
|
||||
16%→12%. It's a smoother sibling of TP01, **not a new edge** (corr 0.96).
|
||||
- (vi) 12-1 skip (classic equity "12-1" momentum) **does NOT help crypto**: skipping the recent
|
||||
month removes the strongest part of the signal here → Sharpe 0.67, corr 0.68. Crypto momentum
|
||||
lives in the recent window, opposite to the equity stylised fact.
|
||||
- Breakout/Donchian and EMA-cross are strictly worse (high DD, weak OOS).
|
||||
|
||||
## PART B — long-horizon reversal (fade past winners), 12h
|
||||
|
||||
Long-short reversal (short ~12/18/24m winners, long losers, vol-targeted):
|
||||
|
||||
| reversal LS | Sharpe | OOS | CAGR | maxDD | corr→TP01 |
|
||||
|---|---|---|---|---|---|
|
||||
| 12m | -0.77 | -1.15 | -14% | 73% | -0.51 |
|
||||
| 18m | -0.36 | -0.75 | -8% | 58% | -0.47 |
|
||||
| 24m | **+0.04** | -0.07 | -1% | 43% | **-0.32** |
|
||||
| 12-18-24m | -0.46 | -0.72 | -8% | 57% | -0.54 |
|
||||
|
||||
- **Long-horizon reversal is NOT a standalone edge.** Standalone it LOSES money (12m/18m strongly
|
||||
negative; only 24m is ~flat at Sharpe 0.04, OOS −0.07, and even that fails "net-positive OOS on
|
||||
both assets": BTC +0.10 / ETH −0.03). Fading crypto winners over a year just shorts the trend.
|
||||
- It IS genuinely negatively correlated to TP01 (24m: corr −0.32; 12-18-24: −0.54), as expected
|
||||
(it's the opposite sign of medium-term momentum).
|
||||
- **Momentum + reversal blend** (long 1-6m momentum, brake on very-long extension): the variant
|
||||
`mom(1-3-6) − 0.5·rev(12-24)` is the most interesting single-strategy result — Sharpe **1.38**,
|
||||
**OOS 0.98** (> baseline 0.90), **maxDD 10.6%** (< 13.3%), both assets positive (BTC 1.25/ETH
|
||||
1.05), corr 0.91, fee-robust (1.43→1.22 across 0.00–0.40% RT). CAGR drops 16%→12%. It is TP01
|
||||
with a long-term-extension brake: a modest *risk-adjusted* improvement, not more return.
|
||||
|
||||
## COMBINED — TP01 + best diversifier (blend net returns)
|
||||
|
||||
TP01 alone: Sharpe 1.321, CAGR +16%, maxDD 13.3%, OOS 0.90.
|
||||
|
||||
| combo | Sharpe | CAGR | maxDD | OOS | corr |
|
||||
|---|---|---|---|---|---|
|
||||
| TP01 + 20% reversal-24m (LS) | **1.411** | +13% | 11.5% | **1.06** | -0.32 |
|
||||
| TP01 + 30% reversal-24m (LS) | 1.366 | +12% | 11.8% | 1.06 | -0.32 |
|
||||
| TP01 + 20% reversal-12-18-24 (LS) | 1.350 | +11% | 10.6% | 0.84 | -0.54 |
|
||||
| TP01 + 50% z-score | 1.348 | +14% | 9.5% | 0.89 | +0.96 |
|
||||
|
||||
- Adding a small slice of **reversal-24m long-short** lifts portfolio Sharpe 1.32→1.41 and OOS
|
||||
0.90→1.06 while cutting DD to 11.5%. **But be skeptical:** the overlay is a ~zero-mean stream
|
||||
(standalone Sharpe 0.04). The benefit is almost entirely **variance reduction from the negative
|
||||
correlation, not added alpha** — and it COSTS return (CAGR 16%→13%). With a true-zero-edge
|
||||
diversifier this Sharpe bump is fragile (it leans on the −0.32 correlation persisting OOS, and the
|
||||
OOS sample is one 2022-24 crypto cycle). I would NOT deploy capital on a standalone-losing sleeve
|
||||
to chase a 0.09 Sharpe point that is really de-risking.
|
||||
|
||||
## Fee sweep (12h portfolio Sharpe)
|
||||
baseline 1.37→1.18, z-score 1.38→1.24, MACD 1.52→1.45 (lowest turnover), blend 1.43→1.22,
|
||||
reversal-24m 0.07→−0.02 (0.00→0.40% RT). All trend formulations survive realistic fees; reversal
|
||||
has no positive margin to survive on.
|
||||
|
||||
## VERDICT (honest)
|
||||
- **Is there a momentum formulation that beats the 1-3-6m sign-blend? No — not OOS, not on both
|
||||
assets.** MACD/acceleration look better in-sample but decay OOS (overfit + higher DD). The only
|
||||
honest refinement is **continuous z-score momentum**, which matches the Sharpe with materially
|
||||
lower drawdown (8.4% vs 13.3%) — a smoother variant of the SAME edge, not a new one (corr 0.96).
|
||||
- **Does long-horizon reversal give an uncorrelated positive overlay? No, not a real one.** It is
|
||||
uncorrelated/negatively-correlated (good) but **not positive** standalone (it loses, or at best is
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||||
flat at 24m and fails the both-assets bar). The combined-Sharpe lift (→1.41) is variance reduction
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from a near-zero-mean stream and sacrifices CAGR — fragile, not bankable alpha.
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- **The ~1.3 structural Sharpe ceiling on BTC/ETH-only holds.** TP01 remains the deployable winner.
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If anything, swap the sign-blend for the **z-score continuous score** (or the `mom − 0.5·rev`
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brake) for a lower-DD profile at equal Sharpe — a risk-management tweak, not a return upgrade.
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@@ -0,0 +1,28 @@
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# 2026-06-19 — Strato trend multi-asset sui 52 alt: RIDONDANTE col trend di TP01
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Tentativo: aggiungere un terzo sleeve = TSMOM (stessa logica TP01 CANONICAL, long-flat vol-target)
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applicato a OGNI alt dei 52 Hyperliquid certificati, equal-weight ragged. Idea: trend più
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diversificato che diversifichi TP01 (BTC/ETH). `scripts/portfolio/trend_multiasset.py`.
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## Esito: ridondante e peggiore
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- **TREND-52 standalone**: FULL Sh 0.66, **HOLD-OUT −1.03** (negativo), anni+ 33%. Gli alt sono
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stati long nel calo 2025-26 e hanno sanguinato — a differenza di TP01 (BTC/ETH) che il
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vol-target+trend portò in cash. I trend degli alt sono più rumorosi/whippy.
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- **corr a TP01 = +0.74** (stessa beta direzionale, come previsto) | corr a XS01 −0.05.
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- **Contributo al portafoglio (TP01 70 + XS 30):** +TREND-52 w20% → FULL −0.01, **HOLD −0.16**;
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w30% → FULL −0.02, **HOLD −0.27**. PEGGIORA.
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## Lezione
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Broadenizzare il TREND su molti alt NON diversifica: è la **stessa direzionalità** (corr 0.74 con
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TP01) su asset più rumorosi → aggiunge perdita/rumore, non edge. La dimensione trend è già catturata
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in modo pulito da TP01 (BTC/ETH, vol-targeted). L'unica espansione che diversifica davvero resta
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quella **market-neutral** (XS01 cross-sectional), perché è ortogonale alla beta direzionale.
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## Conclusione (chiusura del filone "espansione universo")
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Esplorate tutte le vie di espansione sui certificati Hyperliquid:
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1. XS su 52-all → diluito (memecoin), negativo.
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2. XS top-liquidità dinamico → peggiore del fisso-19 (liquidità ≠ qualità).
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3. Trend multi-asset su 52 → ridondante (corr 0.74) + hold-out negativo.
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Nessuna migliora il portafoglio. **Configurazione validata e invariata: TP01 70% + XS01 (19 major)
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30% — FULL Sh 1.41 / HOLD 1.15.** I margini reali per crescere NON sono nell'universo crypto-
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direzionale (saturo), ma in un MECCANISMO diverso (opzioni VRP, in attesa di dati di stress reali).
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@@ -0,0 +1,35 @@
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# 2026-06-19 — Affinamento XS01: blend di lookback [30,90]
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Come TP01 fonde gli orizzonti 30/90/180, XS01 ora fonde piu' lookback del momentum cross-sectional
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(z-score cross-sectional per lookback, mediato) invece del singolo L=30. `scripts/portfolio/xsec_blend.py`.
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## Sweep lookback (19 major, 899g) — FULL/OOS/DD/anni+/corrTP
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| lookbacks | FULL | OOS25 | DD% | anni+ | corrTP |
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|---|---|---|---|---|---|
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| [30] (prima) | 0.80 | 1.20 | 21 | 100% | −0.06 |
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| [90] | 0.88 | 0.90 | 17 | 100% | −0.05 |
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| **[30,90]** | **1.10** | **1.03** | **14** | **100%** | **−0.12** |
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| [20,40,90] | 0.51 | 0.67 | 25 | 100% | −0.12 |
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| [30,60,120] | 0.68 | 0.74 | 16 | 100% | −0.13 |
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**[30,90] e' il sweet spot**: fonde i DUE singoli robusti (30 e 90), FULL Sh 0.80→1.10, DD 21→14%,
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corr a TP01 −0.06→−0.12 (diversifica meglio), 100% anni+. Non e' un cell fortunato: e' la
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combinazione dei due lookback gia' validati (anti-overfit, come il multi-orizzonte di TP01).
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## Effetto sul portafoglio (TP01 70% + XS01 30%)
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| | XS01 [30] | XS01 blend [30,90] |
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|---|---|---|
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| XS01 standalone FULL / DD | 0.80 / 21% | **1.10 / 14%** |
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| Portafoglio FULL Sharpe | 1.41 | **1.48** |
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| Portafoglio HOLD-OUT Sharpe | 1.15 | 1.06 |
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| Portafoglio DD | 5.2% | **4.6%** |
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| ~€/giorno (2k) | +1.65 | +1.78 |
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Migliora FULL Sharpe + DD + robustezza (due orizzonti) al costo di un hold-out marginalmente piu'
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basso (−0.09, dentro il rumore di una singola finestra). Giudizio: il blend e' piu' robusto
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(meno dipendente da un singolo lookback) e diversifica meglio -> PROMOSSO.
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## Azione
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`src/portfolio/sleeves.XS_CFG`: `L=30` -> `lookbacks=(30,90)`; engine `_xsec_returns` usa lo score
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blended (media z-score cross-sectional per lookback). **Portafoglio attivo: TP01 70% + XS01 blend
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30%, FULL Sh 1.48 / HOLD 1.06 / DD 4.6%.** 12 test ok. Sleeve sempre sui 19 major.
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@@ -0,0 +1,44 @@
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# 2026-06-19 — Affinamento XS01: gate di dispersione (p30)
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Il momentum cross-sectional vive nella DISPERSIONE (winners/losers distanti). In regime compatto
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(tutti gli asset insieme) e' rumore. Gate: entra solo se la dispersione cross-section del momentum
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supera il percentile ESPANDENTE causale `disp_pct`; altrimenti flat. Sul blend [30,90] dei 19 major.
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`scripts/portfolio/xsec_dispgate.py`. (È il concetto del vecchio XS01 pre-reset, disp_min=p50.)
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## Sweep soglia (19 major, 899g) — XS01 standalone + contributo portafoglio
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| soglia | XS FULL | XS OOS | PORT FULL | PORT HOLD | %flat |
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|---|---|---|---|---|---|
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| no gate | 1.10 | 1.03 | 1.50 | 1.06 | 0% |
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| p15 | 1.32 | 1.39 | 1.64 | 1.36 | 28% |
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| p20 | 1.46 | 1.63 | 1.72 | 1.52 | 31% |
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| p25 | 1.46 | 1.63 | 1.72 | 1.52 | 31% |
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||||
| **p30** | **1.50** | **1.71** | **1.74** | **1.56** | 35% |
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| p35 | 1.60 | 1.90 | 1.81 | 1.69 | 37% |
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||||
| p40-p50 | 1.0 | 0.8 | 1.36-1.38 | 0.77-0.93 | 42-49% |
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**PLATEAU robusto p15-p35** (cinque punti, tutti molto > no-gate); il crollo a p40+ e' OVER-gating
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(salta troppo). Scelto **p30** (centro sicuro del plateau, lontano dal cliff p40). Non un knife-edge.
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## Effetto sul portafoglio (TP01 70% + XS01 30%)
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| XS01 | PORT FULL | PORT HOLD | PORT DD |
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|---|---|---|---|
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| [30] originale | 1.41 | 1.15 | 5.2% |
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| + blend [30,90] | 1.48 | 1.06 | 4.6% |
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| + dispersion gate p30 | **1.55** | **1.55** | **4.4%** |
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XS01 standalone: FULL 1.10→1.50, HOLD 1.03→1.71, DD 14%→10.8%, ~€/g 1.64→2.36. Il gate alza SIA
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FULL SIA hold-out (a differenza del solo blend, che barattava un po' di hold-out).
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## Meccanismo + caveat onesti
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- **Causale**: soglia = percentile espandente della dispersione PASSATA; nessun look-ahead.
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- **Perche' funziona**: tiene XS attivo nei regimi DISPERSI (2025-26, dove gli alt divergono) e flat
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nei bull compatti (2024). L'hold-out 2025-26 e' ad alta dispersione -> il gate concentra
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l'attivita' di XS proprio li' -> hold-out forte. E' il comportamento voluto, ma NB che il salto
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del hold-out riflette anche che il 2025-26 e' stato un regime ad alta dispersione.
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- Caveat XS01 invariati: storia ~2.5 anni; STAT-MODE (book 19 gambe non eseguibile a 2k).
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## Azione
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`src/portfolio/sleeves.XS_CFG`: aggiunto `disp_pct=30`; engine `_xsec_returns` gatea su dispersione.
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**Portafoglio attivo: TP01 70% + XS01 (blend [30,90] + gate disp p30) 30% — FULL Sh 1.55 / HOLD 1.55
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/ DD 4.4%.** 12 test ok. Affinamenti del SEGNALE (blend + gate) hanno funzionato dove l'espansione
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universo no: i margini su XS sono nella struttura del segnale, non nel numero di asset.
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@@ -0,0 +1,62 @@
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# 2026-06-19 — Espandere l'universo XS01: PIÙ asset DILUISCONO (i 19 major sono il sweet spot)
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Richiesta: aggiungere altri asset Hyperliquid certificati per rafforzare XS01 (cross-sectional
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momentum). Fatto il lavoro, esito ONESTO: **non rafforza — diluisce.**
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## Cosa ho fatto
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- Esteso `fetch_hyperliquid.py` a ~54 candidati alt maggiori (mappa Binance auto SYM/USDT, k-prefissi
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esclusi). **52 certificati** (cross-venue 4-11 bps vs Binance, flat 0%, storia 2024+): aggiunti
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ATOM DYDX APE CRV LDO STX GMX SNX BCH COMP WLD UNI TRX FIL RUNE ENA ORDI JUP WIF PYTH FET AR ETC
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ALGO GALA SAND AXS DOT BLUR JTO PENDLE ONDO TAO. Esclusi MKR (delistato HL 2025-09) e FXS
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(migrazione Frax 2026-01) via nuovo gate "ultima barra recente".
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## Il finding: il cross-section dei 52 è NEGATIVO; i 19 major sono positivi
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Stessa finestra (2024-04 → 2026-06, 807g), mom L*/H10:
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| Universo | k | FULL Sharpe (L30/L60/L90) |
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|---|---|---|
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| **52 asset** | 5 | −0.13 / −0.21 / −0.35 |
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| **52 asset** | 8-12 | tutti negativi (k grande non aiuta) |
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| **19 major** | 5 | +0.30 / +0.36 / **+0.67** (OOS 0.91) |
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I ~33 small/new-cap aggiunti (WIF, JUP, ORDI, PYTH, TAO, GALA, AR, BLUR…) sono idiosincratici/
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mean-reverting: il loro rumore **rovescia** il momentum relativo. Cross-sectional momentum su crypto
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funziona fra i MAJOR liquidi, non sul long tail. Allargare l'universo NON è gratis.
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## Azione
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- **XS01 resta sui 19 major** (sweet spot già validato: plateau/fee/subset). Lo sleeve
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`_xsec_returns` ora usa una **lista esplicita `XS_UNIVERSE` (19)**, non più glob-all (così
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aggiungere parquet certificati non lo cambia/rompe — avevo inavvertitamente fatto vedere allo
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sleeve 52 asset = negativo).
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- I 52 parquet certificati restano su disco: dato valido per ricerca futura (uno strato diverso —
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es. trend-following multi-asset, o un XS ristretto ai top-liquidità — potrebbe usarli), ma NON XS01.
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- Portafoglio invariato e ripristinato: **TP01 70% + XS01 30%, FULL Sh 1.41 / HOLD 1.15.**
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## Lezione
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"Più asset = più robusto" è FALSO per il cross-sectional momentum: il long tail di alt piccoli
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diluisce/inverte l'edge. La breadth utile è quella dei major liquidi (corr-strutturata), non il
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numero grezzo.
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## Tentativo 2: UNIVERSO TOP-LIQUIDITÀ DINAMICO (`xsec_dynuniverse.py`) — anch'esso PEGGIORE
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Provato a selezionare a ogni ribilancio i top-N per dollar-volume 30g (causale) dai 52, poi XS
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momentum fra quelli (adattivo, ragged-aware). Esito:
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| Universo | FULL Sh | OOS25 | anni+ |
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|---|---|---|---|
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| top12 dinamico (L30H10k5) | 0.65 | 0.54 | 67% (2026 −4%) |
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| top15/20/25 dinamico | 0.14-0.38 | ≤0.30 | 33-67% |
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| **fisso-19 major (L30H10k5)** | **0.80** | **1.20** | **100%** |
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| fisso-19 major (L90H10k5) | 0.88 | 0.90 | 100% |
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Contributo: TP01+DYN 70/30 = FULL 1.10 / HOLD 0.60 vs **TP01+XS19 = FULL 1.25 / HOLD 1.15**.
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**Perché fallisce:** la classifica per dollar-volume ammette comunque i MEMECOIN ad alto volume
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(WIF, ORDI, JUP, PEPE...) che hanno volumi enormi ma momentum erratico/mean-reverting →
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diluiscono. **Liquidità ≠ qualità** nelle crypto. I 19 major *curati* (established, corr-strutturati,
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non solo alto volume) restano il sweet spot.
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## Conclusione
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Né più nomi (52) né top-liquidità dinamico migliorano XS01. **XS01 resta sui 19 major curati**
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(FULL 0.80 / OOS 1.20, 100% anni+). Portafoglio invariato: TP01 70% + XS01 30% (FULL 1.41/HOLD 1.15).
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Per rafforzarlo davvero servirebbe una curatela di QUALITÀ (established majors), che è già ciò che i
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19 sono. Coerente con la disciplina: nessuna espansione senza che migliori il gauntlet. I 52 parquet
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certificati restano per ricerca futura (es. trend multi-asset, dove il long tail non diluisce).
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@@ -0,0 +1,167 @@
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# Sweep "strategie alternative su Deribit" — 104 ipotesi, 153 agenti (2026-06-20)
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## Cosa
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Ondata di ricerca onesta richiesta esplicitamente con >=100 agenti: **studiare strategie di
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trading ALTERNATIVE** a TP01/XS01/VRP01 sull'universo certificato Deribit (**BTC/ETH** OHLCV +
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**DVOL**). Catalogo di **104 ipotesi distinte** su 11 famiglie, **un agente-finder per ipotesi**,
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poi **verifica avversariale a 3 scettici** per ogni finding promettente, poi sintesi. Totale
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||||
**153 agenti**, ~5.86M token, ~2h (workflow `scripts/research/alt/wf_altstrat.js`,
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run `wf_0f3659fc-809`).
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Famiglie: BRK (breakout/canali), TRD (trend non-TSMOM), MRV (mean-reversion gated), VOL (DVOL +
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||||
vol realizzata, Deribit-specific), XAS (cross-asset BTC/ETH: ratio/lead-lag/cointegrazione/RS),
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||||
SEA (stagionalità/ora-del-giorno), RSK (overlay difensivi), OPT (strutture opzioni modellate su
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||||
DVOL), MIC (microstruttura/candele), STA (ML walk-forward), CMB (combinazioni/filtri).
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## Harness condiviso (nuovo, validato)
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`scripts/research/alt/altlib.py` — libreria di valutazione ONESTA e **vettoriale** usata da tutti
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gli agenti, così il no-look-ahead è strutturalmente impossibile:
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- `eval_weights(df, target)`: posizione decisa con dati `<= close[i]`, **tenuta durante la barra
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||||
i+1** (lo shift lo fa la libreria), fee su turnover, **fee-sweep** 0.00–0.30% RT incorporato.
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||||
- `study_weights/study_signals`: ogni ipotesi girata su **entrambi gli asset** + **HOLD-OUT 2025+**
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||||
+ per-anno, con verdetto conservativo PASS/WEAK/FAIL (richiede min-asset full>=0.5 **e** hold>=0.2
|
||||
**e** sopravvivenza fee).
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||||
- DVOL allineato **causalmente** (`merge_asof` backward), storia dal 2021-03.
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||||
- **Calibrazione:** la replica TSMOM riproduce i numeri noti leak-free di TP01 (BTC full 1.12 /
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||||
hold 0.31, DD 77%→23%); buy&hold correttamente FALLISCE l'hold-out (full 0.79, hold −0.37).
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||||
104 script riproducibili in `scripts/research/alt/runs/`.
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||||
## Esito — NIENTE di nuovo batte o diversifica lo stack esistente
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Su 104 ipotesi: **16 promettenti**, **1 sola sopravvissuta** alla verifica avversariale (STA05),
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||||
e anch'essa **ridondante/non deployabile**. È il risultato pulito e atteso per un progetto al suo
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||||
**soffitto strutturale BTC/ETH-direzionale ~1.3** (già documentato). Lo stack
|
||||
**TP01 (55%) + XS01 (25%) + VRP01 (20%) resta imbattuto** da questa ondata.
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||||
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||||
Il segnale ricorrente: decine di trend-follower prendono **FULL Sharpe alto (~1.0–1.3)** ma
|
||||
**HOLD-OUT 2025 negativo** (Supertrend, ADX-EMA, Heikin-Ashi, Turtle, SMA200-regime,
|
||||
Donchian+Chandelier, Kalman, OBV, body-ratio, ...): è **trend-beta del toro**, non alpha, e si
|
||||
rompe nell'hold-out. I PASS apparenti erano quasi tutti **(a)** singola cella fortunata
|
||||
sull'hold-out, oppure **(b)** TP01/TSMOM con un overlay attaccato sopra.
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||||
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||||
### L'unico sopravvissuto: STA05 — EWMA-cross ensemble vote (LEAD, non sleeve)
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||||
Voto d'insieme su 13 coppie EMA (fast {5,10,20,40} × slow {40,80,120,200}, fast<slow),
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||||
posizione = voto medio firmato, vol-target 20%/cap 2x, 1d. Verifica: **leak-free** (perturbazione
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||||
barre future = 0), **plateau** di parametri, **non** fortuna di un singolo anno (jackknife
|
||||
drop-one-year 0.55–0.96), sopravvive fee a 0.30% RT. Ho rieseguito il **blend test** raccomandato
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||||
(50/50 BTC+ETH, mia stessa griglia di TP01, fee 0.10% RT):
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||||
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||||
| variante | FULL Sh | DD | HOLD Sh | corr→TP01 (full/hold) |
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|---|---|---|---|---|
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| TP01 (canonico, controllo) | **+1.30** | 14.3% | +0.31 | — |
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||||
| STA05 long-only | +1.24 | 16.3% | +0.21 | **0.93 / 0.94** → ridondante |
|
||||
| STA05 **long-short** | +0.87 | 28.6% | **+0.86** | **0.71 / 0.53** |
|
||||
|
||||
Blend TP01+STA05_LS: `0.75·TP01 + 0.25·LS` → **FULL 1.24, HOLD 0.31→0.59, DD 16.1%**;
|
||||
`0.50/0.50` → FULL 1.13, **HOLD 0.75**, DD 18.8%.
|
||||
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||||
**Lettura onesta (più precisa della sintesi del workflow, che lo aveva liquidato come "dominato
|
||||
su ogni asse"):** la versione **long-only** è ridondante con TP01 (corr 0.94). La versione
|
||||
**long-short** invece è solo moderatamente correlata (**0.53 nell'hold-out**) e **migliora
|
||||
davvero l'hold-out del blend** (0.31→0.59 a peso 25%), al costo di un po' di FULL Sharpe
|
||||
(1.30→1.24) e DD (14%→16%). MA: l'hold-out è **solo 536 giorni** (include lo stub 2026 corto) →
|
||||
classica trappola "bello OOS ma OOS breve", e standalone ha DD 28.6%. **Verdetto: LEAD da
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||||
monitorare forward, NON deploy, NON sleeve confermato.** Da rivalutare quando l'hold-out cresce.
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||||
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||||
## Famiglie confermate MORTE / ridondanti (negativi onesti)
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- **BRK** breakout (Donchian/Keltner/Bollinger/ORB/NR7/inside-bar): ogni variante rompe l'hold-out
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||||
BTC; l'unico PASS (BRK04) è cella singola overfit con maxDD 63%.
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||||
- **TRD** trend non-TSMOM: tutto trend-beta del toro ridondante con TP01; i 4 PASS (TRD02/07/08/10)
|
||||
sono fortuna di singola cella sull'hold-out, dominati dal TSMOM.
|
||||
- **MRV** mean-reversion: la crypto **tende, non torna**; molti negativi anche a fee zero, **0 PASS**
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||||
→ conferma su dati certi la lezione v2.0.0 ("il fade è artefatto").
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- **VOL** gate/overlay DVOL su TSMOM: ogni overlay (VOL03/04/08/09/11) è **peso morto netto-negativo**;
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||||
la parte robusta è sempre TP01 nudo, la componente DVOL/EWMA aggiunge anti-valore.
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||||
- **XAS** spread BTC/ETH (ratio/lead-lag/cointegrazione/RS/dual-mom): gli spread **tendono non
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||||
revertono** (negativi a fee zero); le "rotazioni" PASS (XAS03/04/09) sono TP01 travestito con
|
||||
selezione fortunata sull'hold-out.
|
||||
- **SEA** stagionalità: fee-killed a 1h, artefatti di regime a 1d, nessun hold-out cross-asset.
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||||
- **RSK** overlay di rischio (circuit breaker/kill-switch/DD-scaling/inverse-vol RP): o seguono il
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prezzo (buy&hold travestito) o aggiungono frizione senza proteggere dove serve.
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- **MIC** micro-pattern candele: hold-out crolla cross-asset; l'unico "survivor" MIC05 è l'artefatto
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di **un singolo evento** (short del crash 2026-01-29 su ~13 trade).
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- **STA** ML su feature di prezzo (Ridge/Logistic/RF/Kalman/SGD/AR1/k-means): nessun potere
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predittivo OOS; l'unico PASS (STA05) è l'ensemble di trend = TP01.
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- **CMB** combinazioni: ogni combo è TP01 più un filtro che distrugge valore.
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- **OPT** strutture opzioni (modellate su DVOL ATM, niente skew): code severe (ETH maxDD 96% su
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iron condor), **lead-only** al meglio → conferma la regola VRP01 "niente short-vol da modello in
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deploy". Numeri tipo OPT02/OPT04 hold-out 2.4/1.96 sono artefatto del premio modellato + asset
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asimmetrico (ETH fallisce) → giustamente NON promettenti.
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## Lezioni metodologiche (azionabili)
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1. **L'harness deve premiare lo Sharpe MARGINALE vs un baseline TP01, non lo Sharpe ASSOLUTO.**
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`study_weights` valuta lo Sharpe assoluto: così ogni overlay-su-TSMOM **eredita** lo Sharpe di
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trend di TP01 e prende un PASS fasullo (VOL03/04/08/09/11, CMB04/06). Per la prossima ondata:
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valutare il **contributo incrementale** rispetto a TP01 nudo, così gli overlay non possono
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ereditare un PASS.
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2. **Prima di gradare PASS, esigere (a) un PLATEAU di parametri (non una cella isolata) e (b) un
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jackknife drop-one-month / drop-best-day sull'hold-out.** Questi due check da soli hanno ucciso
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**13 dei 14** falsi positivi in verifica avversariale.
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3. La verifica avversariale a 3 scettici con angoli diversi (leak / overfit-robustezza /
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plausibilità-economica-vs-TP01) ha funzionato: ha distinto i 15 falsi positivi dall'1 robusto.
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## Raccomandazione
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**Non aggiungere nulla di questa ondata al portafoglio live.** Lo spazio
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**BTC/ETH-direzionale single-asset è esaurito**: ogni PASS era hold-out-fitting o un overlay su TP01.
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Redirigere il budget di ricerca verso **meccanismi davvero diversi** dove il soffitto non morde:
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espandere/monitorare forward **XS01** (cross-sectional sui 51 alt Hyperliquid certificati — l'unico
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che abbia mai battuto il soffitto) e **VRP01 reale** (quando cerbero-bite cattura skew live + uno
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stress). Tenere **STA05_LS** in lista LEAD per il forward-monitor dell'hold-out.
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Artefatti: `scripts/research/alt/altlib.py`, `scripts/research/alt/runs/*.py` (104),
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`scripts/research/alt/wf_altstrat.js`, verifica blend `/tmp/verify_sta05.py`.
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## Follow-up — MARGINAL SCORER implementato (non più solo raccomandazione)
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La lezione #1 ("valutare lo Sharpe MARGINALE vs baseline TP01, non assoluto") è ora **codice**
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in `altlib.py`:
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- `tp01_baseline_daily()` — TP01 CANONICAL 50/50 BTC+ETH, rendimenti netti giornalieri (cache).
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Riproduce il canonico (full 1.30 / hold 0.31) — bloccato da test.
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||||
- `marginal_vs_tp01(cand_daily)` — corr a TP01 (full/hold), **uplift del blend** (Sharpe di
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||||
TP01+w·cand meno TP01, full & hold-out, w∈{0.25,0.5}), **beta a TP01 + alpha residua** (parte
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ortogonale al trend), e un **verdetto**: ADDS / REDUNDANT / DILUTES / NEUTRAL.
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- `study_marginal(name, target_fn)` — valuta un candidato **sia** in assoluto (`study_weights`)
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**sia** marginale; `earns_slot = (abs_grade != FAIL) AND (marginal_verdict == ADDS)`.
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- Convenzione pulita `target_fn(df, asset)` (via `_call_target`) per le strategie DVOL/cross-asset
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— niente più inferenza-asset hacky (il VOL03 dell'agente la sbagliava, usava DVOL BTC anche per ETH).
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- Demo riproducibile `scripts/research/alt/marginal_demo.py` + test `tests/test_marginal_scorer.py`.
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**Dimostrazione (la prova che il fix discrimina):**
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| candidato | assoluto | marginale | earns_slot |
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|---|---|---|---|
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| TP01-itself (sanity) | WEAK | REDUNDANT (corr 1.0, uplift 0) | False |
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| **STA05 long-short** (il lead) | PASS | **ADDS** (corr-hold 0.53, blend-hold +0.29) | **True** |
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| STA05 long-only | WEAK | REDUNDANT (corr 0.93/0.94) | False |
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| VOL03 DVOL-gated TSMOM (overlay) | WEAK | NEUTRAL (corr 0.93, uplift triviale) | False |
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||||
| **CMB04 momentum+low-vol (overlay)** | **PASS** | **NEUTRAL** (corr 0.94) | False |
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Il punto chiave è l'ultima riga: **CMB04 prendeva un PASS assoluto col vecchio harness, ma il
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marginal scorer lo declassa correttamente** — il suo "Sharpe 1.0" è trend di TP01 ereditato al 94%,
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non alpha nuovo. Regola operativa d'ora in poi: una nuova strategia direzionale BTC/ETH si giudica su
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`study_marginal` (earns_slot), non sullo Sharpe assoluto.
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## "Resta qualche candidato?" — gate marginale + jackknife su TUTTI i contendenti forti
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Passati i 7 promettenti più forti non-ancora-marginal-testati (`marginal_remaining.py`):
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Vortex/Hull (FAIL nella ricostruzione pulita), VOL11 kill-switch (corr 0.94 → REDUNDANT), XAS03/09
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rotazioni (NEUTRAL, anzi RS-rotation **diluisce** l'hold-out −0.20), **TRD07 KAMA** e **VOL08**
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(entrambi marginale=ADDS). Ma il marginal-point-estimate **può essere ingannato da un singolo mese**:
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ho aggiunto al gate il **jackknife OOS** (`robust_oos` = uplift positivo nell'anno OOS pulito 2025
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**e** sopravvive al drop-best-month). Risultato:
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| candidato | clean-2025 uplift | drop-best-month | robust_oos | earns_slot |
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|---|---|---|---|---|
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| TRD07 KAMA | +0.089 | **−0.034** | False | **False** (era ADDS!) |
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| VOL08 RV-term | +0.158 | +0.034 | True | **True** |
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| STA05 long-short | +0.039 | +0.131 | True | True (ma 2025 ~0, il grosso è lo stub 2026) |
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**KAMA è il falso-positivo istruttivo:** ingannava il marginal scorer (uplift +0.056) ma muore al
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jackknife (−0.034 togliendo il mese migliore) → il gate rinforzato (`earns_slot` ora esige
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`robust_oos`) lo uccide correttamente. Codificata così la lezione #2 in `marginal_vs_tp01`.
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### Verdetto finale: NESSUN candidato deployabile
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Dopo il gate più severo (abs≠FAIL + marginale=ADDS + jackknife OOS), i 104 collassano a **2 LEAD
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fragili**: **VOL08** (overlay term-structure di vol realizzata) e **STA05_LS** (ensemble EMA
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||||
long-short). Entrambi sono **famiglia-trend su BTC/ETH** (non un meccanismo nuovo), moderatamente
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correlati a TP01 (0.53–0.61 hold-out), con uplift piccolo e concentrato su un OOS di ~1.5 anni →
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||||
**forward-monitor, NON sleeve.** E sono correlati tra loro (entrambi trend) → di fatto **un solo
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tema**: "una costruzione di trend-timing alternativa, modestamente decorrelata a TP01 nel 2025-26".
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La diversificazione vera resta fuori dallo spazio direzionale single-asset (→ XS01 / opzioni reali).
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@@ -0,0 +1,86 @@
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# 2026-06-20 — Correzione estrazione cerbero MCP: il backfill sintetico (vol=0) ingannava la certificazione
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## Contesto
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Richiesta: "analizza cerbero MCP correggendo l'estrazione dati storici secondo le analisi fatte".
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Le analisi del progetto avevano già fissato un principio — *"storia nativa Hyperliquid solo dal 2024,
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||||
pre-2024 = backfill, volume 0"* — e `fetch_hyperliquid.py` lo gestiva con un floor `START=2024-01-01`.
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**Il floor non basta.**
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## Il difetto
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`fetch_hl` chiedeva a cerbero MCP `get_historical` dal 2024-01-01 e certificava ogni asset con tre
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gate: **flat-bar** (O==H==L==C), **cross-venue** (mediana |close − Binance| < 60 bps), **recency**.
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Nessuno guardava il **volume**. Risultato: gli asset listati su HL *dopo* lo START passavano come
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||||
PULITO pur essendo in gran parte **backfill sintetico**.
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Ispezione del volume sui parquet (leading run di barre a volume 0):
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| asset | barre | leading vol=0 | primo trade reale | % sintetico |
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|---|---|---|---|---|
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| **AXS** | 902 | **748** | 2026-01-18 | **82.9%** |
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| ALGO | 902 | 338 | 2024-12-04 | 37.5% |
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||||
| SAND | 902 | 338 | 2024-12-04 | 37.5% |
|
||||
| AR | 902 | 58 | 2024-02-28 | 6.4% |
|
||||
| ETC | 902 | 11 | 2024-01-12 | 1.2% |
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||||
| BTC/ETH + 19 major | 902 | 0 | 2024-01-01 | 0% |
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||||
AXS era **certificato PULITO** (flat 0%, cross-venue 9.5 bps) pur avendo solo ~5 mesi di trading reale.
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## Verifica diretta su cerbero MCP (token mainnet)
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Interrogato l'endpoint `cerbero-mcp.tielogic.xyz/mcp/tools/get_historical` (bot-tag
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`pythagoras-mainnet`):
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- **BTC**: 902 barre, leading vol=0 = 0, volume reale dal 2024-01-01 (V=699, 2437, 5306…). Nativo. ✓
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||||
- **AXS**: 902 barre, **748 leading vol=0**, primo vol>0 = 2026-01-18. Le barre a volume 0 hanno
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prezzi (O/H/L/C) che **coincidono con Binance**:
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| data | cerbero close | binance close | Δ |
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|---|---|---|---|
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| 2024-01-01 | 9.262 | 9.26 | 2.2 bps |
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| 2024-01-02 | 8.949 | 8.94 | 10.1 bps |
|
||||
| 2024-01-03 | 7.937 | 7.95 | 16.4 bps |
|
||||
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||||
**Diagnosi provata:** cerbero MCP riempie il periodo pre-quotazione con barre **sintetiche — volume 0,
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||||
prezzi copiati da un venue di riferimento (Binance)**. Per questo i vecchi gate venivano ingannati:
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||||
- cross-venue passa → i prezzi *sono* Binance (Δ 1–16 bps);
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||||
- flat passa → le barre non sono flat (hanno movimento di prezzo);
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||||
- ma **volume 0** → su HL quelle candele **non erano negoziabili**. È esattamente il caso v2.0.0
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||||
(edge su un book che non c'era).
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||||
## Correzione (`scripts/analysis/fetch_hyperliquid.py`)
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1. **Il VOLUME è il rivelatore del backfill** → `trim_backfill()` taglia il run iniziale di barre a
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volume 0; si tiene solo la **serie nativa**.
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2. **Gate storia nativa** `MIN_NATIVE_DAYS=365`: dopo il taglio serve ≥ 1 anno di vita reale →
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||||
scarta chi è troppo corto (AXS, 154 barre reali → fuori).
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||||
3. **Gate vol=0 interno** `INTERIOR_VOL0_MAX=5%`: gap di liquidità oltre il taglio iniziale.
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||||
4. **cross-venue/flat ricalcolati SOLO sulle barre reali** (non più sui sintetici).
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||||
5. **I parquet degli asset scartati vengono rimossi** (disco == set certificato; niente file
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||||
contaminati a riposo).
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## Risultato
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- Universo certificato: **52 → 51** (AXS scartato).
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- ALGO/SAND (−338 barre), AR (−58), ETC (−11) ripuliti dal backfill → ora start reale corretto.
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||||
- **I 19 major di XS01 hanno 0 backfill → invariati**: la strategia live (`XS_UNIVERSE` esplicito) NON
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||||
è toccata. Verificato: portafoglio 3-way (TP01+XS01+VRP01) gira identico, FULL Sh 1.68 / HOLD 1.67.
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||||
- Re-fetch end-to-end su cerbero reale: 51 PULITO, sweep su tutti i file → 0 backfill residuo.
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## Nota su una conclusione precedente
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Il diario `2026-06-19-xsec-universe-expansion.md` concludeva "cross-section dei 52 = negativo". Quella
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finestra includeva i sintetici (AXS 83%, ALGO/SAND 37% di barre vol=0 con ritorni non eseguibili): la
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||||
magnitudine del risultato era **in parte un artefatto**. La conclusione qualitativa (il long-tail
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||||
diluisce XS01; i 19 major sono il sweet spot) resta valida, ma il numero netto è 51 e il test andrebbe
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ri-girato sui dati puliti se si volesse riusare quell'universo.
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## Lezione
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`flat` + cross-venue **non bastano** a certificare un feed che fa backfill copiando un altro venue: il
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backfill è plausibile sui prezzi proprio perché è copiato. Il **volume** (=liquidità reale) è il gate
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||||
che mancava. Coerente con la regola di prim'ordine v2.0.0: certificare il dato — anche il *volume*,
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non solo il prezzo — prima della strategia.
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File: `scripts/analysis/fetch_hyperliquid.py`. Universo: `data/raw/hl_*_1d.parquet` (51, serie native).
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@@ -0,0 +1,93 @@
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# 2026-06-20 — Analisi strategie FinanceOld + VRP v2 (defined-risk + gate IV-rank)
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## Contesto
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Richiesta: analizzare le strategie in `../FinanceOld`, provare a migliorarle, testarle su dati storici.
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Quattro progetti esaminati. Verdetto di **backtestabilità onesta** sui dati certificati (BTC/ETH
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Deribit mainnet + DVOL):
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| Progetto | Strategia | Backtestabile sui dati certi? |
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|---|---|---|
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| **FundingRateArbitrage** | Spread funding cross-exchange (perp-perp, spot-hedge) | ❌ Nessun dato funding storico nel repo (solo `exchange_settings.json`). Edge = differenza cross-venue, non ricostruibile. |
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| **Polybot** | Latency-arb Polymarket (BS digital-option) + sure-bet delta-neutral | ❌ `dataVPS/collector.db` (645MB) ha solo **~3 giorni** di `poly_books`+`funding`, e la tabella `ticks` (prezzi perp = cuore dell'edge) è **corrotta** ("database disk image is malformed"). L'edge è la latenza: non riproducibile su barre OHLC comunque. |
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||||
| **OptionSpalping** (→Cerbero) | LLM autonomo su opzioni Deribit + perp Hyperliquid | ⚠️ È un agente LLM, non una regola meccanica. Il *concetto* (income short-vol su Deribit) è testabile. |
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| **OptionsAgent** | **Bear Call Spread + Long VIX hedge** su IWM, con 5 gate d'ingresso | ✅ Il *concetto* (vendi premio rischio-definito, incassa VRP, gate su IV-rank/regime) mappa direttamente sul nostro `options_vrp_lab.py`. |
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→ Scelta operatore: **focus VRP opzioni**. L'unico filone con dati veri + metodologia onesta.
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## Baseline (options_vrp_lab.py, ora con fee)
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Vendita put NUDA settimanale delta -0.28, premio BS su DVOL reale. f = premio_reale/modellato.
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- `f=1.0` (conservativo): **FULL Sh 0.78, DD 33%, worst-week -16.6%, HOLD-OUT Sh -0.25** → muore OOS.
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- Il rischio è la **CODA**: worst-week su LUNA (2022-06), crash 2021-05. Anno 2022 = -9%.
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## VRP v2 — 3 idee di OptionsAgent portate nel framework
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Nuovo script `scripts/research/options_vrp_v2.py`. Tutto **causale** (strike/premio/gate da dati
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≤ sell-date; payoff a scadenza sui prezzi certificati). Fee opzioni Deribit modellate (12.5% del
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premio netto per round-trip = cap del fee reale). Capitale = strike corto (cash-secured) per
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||||
entrambe le strutture → DD/worst comparabili.
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1. **Rischio definito (PUT CREDIT SPREAD)** — vendi put -0.28, COMPRI put -0.10. Il long wing
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**cappa la coda per costruzione**: worst-week -16.6% → **-7.4%**, DD 33% → 21%, Sh 0.78 → 0.99.
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||||
2. **Gate IV-RANK > 0.30** (cond. d'ingresso di OptionsAgent) — vendi vol solo quando ricca
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||||
(percentile espandente causale di DVOL). Trada il **58%** delle settimane → **Sh 1.35** e
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||||
ribalta **HOLD-OUT da -0.25 a +0.28**. È l'alpha vero: il filtro di regime, non la struttura.
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3. **Crash-skip IV-rank > 0.90** (NO-GO, come "VIX>35" di OptionsAgent) — marginale da solo.
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||||
4. **Gate VRP>0** (DVOL>RV30 causale) — marginale (il VRP è >0 il 78% del tempo, poco selettivo).
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### Risultati chiave (book 50/50 BTC+ETH, f=1.0 conservativo)
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| Config | FULL Sh | DD | worst-wk | HOLD-OUT Sh | attivo |
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|---|---|---|---|---|---|
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| naked (baseline) | 0.78 | 33% | -16.6% | **-0.25** | 100% |
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||||
| spread | 0.99 | 21% | -7.4% | -0.26 | 100% |
|
||||
| spread + ivr30 | **1.35** | 14% | -7.4% | **+0.28** | 58% |
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||||
| **COMBO** (spread+vrp+ivr30+crashskip) | 1.10 | 12% | -7.4% | **+0.60** | 41% |
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||||
COMBO f=1.0 per-anno: 2021 +26%, 2022 **-6%**, 2023 +2%, 2024 +18%, 2025 -0%, 2026 +5%
|
||||
(il 2022, anno-crash che dimezzava il nudo, è quasi piatto: la coda è tagliata).
|
||||
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||||
A `f=1.29` (skew reale misurato in regime calmo) la COMBO fa FULL Sh 1.87 / HOLD 1.45 / DD 9%.
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||||
### Contributo al portafoglio (COMBO f=1.0 vs TP01)
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- Corr settimanale **+0.07** (scorrelato, come il VRP nudo).
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||||
- TP01 70% + OPT 30% → Sh **1.00** (TP01 solo 0.73), DD **7%**.
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||||
- TP01 50% + OPT 50% → Sh **1.19**, DD 7%.
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||||
## Conclusione onesta
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Le idee di OptionsAgent **migliorano davvero** lo sleeve VRP, in modo OOS-robusto:
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- la **struttura defined-risk** taglia la coda (worst -16.6%→-7.4%, DD -19pt) → meno dipendenza dal
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||||
f di stress, che era il rischio non catturato del lead nudo;
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||||
- il **gate IV-rank** è l'alpha: ribalta l'HOLD-OUT da negativo a positivo vendendo solo vol ricca.
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||||
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||||
Resta un **lead, non un deploy**: premio MODELLATO su DVOL ATM (skew non esplicito), book a 1d, e
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serve la catena reale (cerbero-bite) per il f di stress in un crash. Ma è un miglioramento netto,
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||||
quantificato e onesto, del miglior lead income che avevamo. Prossimo passo: rivalutare il f di stress
|
||||
quando cerbero-bite cattura un crash, e validare lo skew reale sul long wing (-0.10).
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||||
Script: `scripts/research/options_vrp_v2.py`. Baseline: `scripts/research/options_vrp_lab.py`.
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## Integrazione come sleeve (VRP01)
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La COMBO è stata integrata nel portafoglio come **VRP01** (`src/portfolio/sleeves._vrp_combo_returns`,
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`vrp_sleeve()`). Implementazione self-contained in `src/` (niente import da `scripts/`): pricing BS +
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strike-from-delta + gate causali inline, DVOL da `data/raw/dvol_*.parquet`.
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**Settimanale → giornaliero (onesto):** il rendimento settimanale è piazzato sul **giorno di
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scadenza**, 0.0 sugli altri giorni dello span. Questo PRESERVA lo Sharpe annualizzato (niente
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smoothing che gonfierebbe il daily Sharpe) e tiene lo sleeve presente ogni giorno → peso costante
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nell'outer-join del portafoglio. Verificato: lo sleeve daily replica i numeri settimanali
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(FULL Sh 1.09, HOLD 0.60, DD 12%), corr daily vs TP01 = +0.01.
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**Pesi (per evidenza, engine reale):** TP01+VRP01 monotòno fino al 40% VRP (FULL 1.30→1.55,
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HOLD 0.31→0.52, DD fermo 14%). Essendo VRP un lead MODELLATO (non deploy pieno), non lo sovrappeso:
|
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registry = **TP01 0.55 / XS01 0.25 / VRP01 0.20** (TP01 resta maggioranza, l'unico deployable pieno).
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La validazione 3-way completa richiede i dati Hyperliquid (XS01, gitignored, token Cerbero) → gira
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locale con `scripts/portfolio/run_portfolio.py`.
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Test: `tests/test_vrp_sleeve.py` (5 pass: monotonìa BS, ordering strike, determinismo+griglia
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||||
giornaliera, gate riducono l'attività, coda tagliata <-15%).
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@@ -0,0 +1,43 @@
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# VRP01 + gestione attiva intra-trade — A/B onesto (NEGATIVO)
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**Data:** 2026-06-20
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**Script:** `scripts/research/options_vrp_managed.py`
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**Esito:** la gestione attiva del documento credit-spread **distrugge l'edge**. VRP01
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**hold-to-expiry resta superiore.** → scartata.
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## Cosa testava
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Innesta sul put credit spread di VRP01 le regole intra-trade del doc `strategia-credit-spread-eth`:
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profit-take 50% del credito, stop-loss 1.5× il credito, **VOL-STOP** (chiudi se DVOL sale ≥10 punti
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dall'apertura — regola crypto-specifica nuova), **delta-exit** (chiudi se |delta| short put ≥0.30),
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time-stop 7 DTE. A/B sugli **stessi ingressi gated** (VRP>0 + IV-rank>0.30) e dati certificati;
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MTM giornaliero dello spread via BS sul path certificato + DVOL reale (causale).
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BASE = hold-to-expiry (come VRP01) vs MANAGED = stesso trade gestito.
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## Risultato (combo 50/50 BTC+ETH, sleeve-level)
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| variante | Sharpe | DD | ret | HOLD Sh |
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|----------|--------|------|------|---------|
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| 14d hold-to-expiry (BASE) | **0.96** | 11.7% | +39% | +1.52 |
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| 14d + solo vol-stop | 0.12 | 10.1% | +3% | +1.01 |
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| 14d FULL managed | **−1.29** | 14.8% | −15% | −1.17 |
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Per-asset: la gestione FULL ribalta entrambi (ETH 0.33→−1.15, BTC 1.88→−0.89). Il **delta-exit**
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domina le uscite (18-25 trade su ~33-45) e taglia i vincenti prima della decadenza theta; persino
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il **vol-stop da solo** quasi azzera il ritorno (combo Sh 0.12). Win-rate crolla 80-94% → ~40%.
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## Lettura
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Per un venditore di premio short-vol l'edge È la decadenza theta tenuta fino a scadenza: ogni
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uscita anticipata (delta, vol-stop, PT) **monetizza meno theta e/o realizza la coda** invece di
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lasciarla riassorbire. Le regole di "difesa" del doc azionario/ETH non trasferiscono al VRP crypto
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modellato: l'unica gestione che non danneggia è **non gestire** (hold-to-expiry, come VRP01 già fa).
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**Caveat invariato:** premio MODELLATO su DVOL ATM (no skew) + nessun fill di stress reale → tutto
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ciò resta a livello di LEAD, non deploy. Ma la conclusione relativa (BASE > MANAGED) è robusta
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perché è un A/B sugli **stessi** trade e dati.
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## Azione
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Nessuna modifica a VRP01 (`sleeves._vrp_combo_returns`, hold-to-expiry). Script conservato come
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riferimento dell'esperimento scartato.
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@@ -0,0 +1,133 @@
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# Sweep strategie cross-sectional su Hyperliquid (xsec) — 43 script / 257 config
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**Data:** 2026-06-20
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**Harness:** `scripts/research/xsec/xslib.py` (nuovo) + 43 script in `scripts/research/xsec/runs/`
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**Verifica:** `scripts/research/xsec/verify_survivors.py` (3 scettici, deterministico)
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**Esito in una riga:** niente di deployabile; il cluster vincente appariscente è **una sola
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scommessa di regime (short alt-beta)**, ma **2 lead genuini** (XM09 trend-gated x-sec momentum,
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XR02 reversal vol-gated) sopravvivono a tutti gli scettici → **forward-monitor, non sleeve.**
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## Contesto e motivazione
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Dopo che il sweep BTC/ETH a 104 ipotesi (`2026-06-20-alt-strategies-100agent-sweep.md`) ha
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esaurito lo spazio direzionale single-asset confermando il soffitto ~1.3, la frontiera indicata era
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**cross-sectional / multi-asset** sul panel Hyperliquid certificato, dove quel soffitto non vincola
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e dove c'è spazio DISTINTO da XS01 (x-sec momentum semplice sui 19 major).
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Nuova harness condivisa `xslib.py`: il panel è N asset × ~810 giorni (universo `all` = **49 alt**
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con ≥700g dopo il fix backfill; `majors` = 19 di XS01). Una strategia = uno **score per-asset
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causale** (dati ≤ close[i]); l'harness lo classifica cross-section ad ogni ribilanciamento, va long
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i top-k / short i bottom-k (market-neutral) o long-only, vol-targeta al 20%, addebita fee sul
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turnover, e — strutturalmente leak-free — il peso deciso a `i` incassa il return di `i+1` (stessa
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convenzione di `src.portfolio` xs_book / `sleeves._xsec_returns`).
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**Scoring onesto** (`study_xs`): un candidato guadagna `earns_slot=True` SOLO se
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`full Sharpe>0 AND hold-out 2025+ Sharpe>0 AND marginal_vs(active)=="ADDS" AND corr(XS01)<0.6`.
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||||
`ADDS` a sua volta richiede `holdUplift_w20 ≥ 0.05 AND robust_oos` (uplift hold-out >0.02 **e**
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jackknife drop-one-month tutti positivi). È il marginal scorer del sweep precedente, portato sul
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||||
cross-sectional: si giudica **l'apporto al portafoglio live** (TP01+XS01+VRP01), non lo Sharpe
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assoluto.
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**Caveat cotto dentro l'harness:** il panel è **~2.5 anni** (2024-26). Ogni risultato è
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SUGGESTIVO, non robusto come i 6 anni di BTC/ETH. E l'hold-out (2025-26) è **un singolo regime**
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(alt-bear/chop relativo a BTC).
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## Find phase — 43 script, 257 sotto-config
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11 famiglie cross-sectional: MOM (varianti momentum), REV (reversal), VOL/RISK (low-vol, low-beta,
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BAB, semivarianza, vol-of-vol), DIST (skew/coskew lottery), LIQ (Amihud/turnover/volume),
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VAL (distanza da MA, RSI), STRUCT (double-sort, ensemble z-vote, risk-parity, low-corr, trend-R²,
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lead-lag BTC), UNIV (sweep di universo). **Esito: 42/257 config `earns_slot=True`.**
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Sembra molto. Ma **due tell** accomunano quasi tutti gli slot-earner:
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1. corr a TP01 **fortemente negativa** (−0.2…−0.4) — è *per questo* che "aggiungono";
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2. PnL **concentrato nel 2025** (ritorni +22%…+84% nel 2025).
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Top per Sharpe/uplift (rappresentante per famiglia):
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| id | meccanismo | univ | FULL Sh | HOLD Sh | upliftHold | jackknife | corr TP01 | corr XS01 |
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|----|-----------|------|---------|---------|-----------|-----------|-----------|-----------|
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| XR02-L3-p70-maj | reversal gated alta-vol | maj | 1.40 | **2.27** | 1.078 | 0.744 | 0.02 | 0.08 |
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||||
| XV02_majors_H10k5 | low **idio**-vol | maj | 1.32 | 1.95 | 1.196 | 0.792 | −0.20 | −0.06 |
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||||
| XL02-vz60r20-maj | vol-trend momentum | maj | **1.83** | 1.84 | 0.568 | 0.125 | 0.13 | 0.08 |
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||||
| XM09_all | trend-gated x-sec mom | all | 1.29 | 1.59 | 0.556 | 0.355 | −0.07 | 0.25 |
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||||
| XS01b-MAJ | double-sort mom×low-vol | maj | 1.36 | 1.23 | 0.427 | 0.16 | −0.29 | 0.38 |
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||||
| XU02/XV01 lowvol | low realized-vol | maj | 1.05 | 0.98 | 0.425 | 0.186 | −0.34 | 0.16 |
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||||
| XV03 lowbeta (BAB) | −beta | all | 0.36 | 0.71 | 0.22 | 0.051 | −0.38 | 0.19 |
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||||
| XS06b lowcorr | −corr(asset,market) | all | 0.74 | 1.00 | 0.286 | 0.092 | −0.19 | 0.18 |
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||||
## Verify phase — 3 scettici (`verify_survivors.py`)
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Ipotesi sotto test: *"non sono N edge indipendenti, ma UNA scommessa di regime — short la
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||||
spazzatura high-beta nell'alt-bear 2024-26 — travestita da 30 maschere; il jackknife è robusto solo
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||||
DENTRO quel regime."* Ricostruito il book più forte per famiglia e:
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||||
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**S1 — matrice di correlazione mutua (>0.6 = stessa scommessa).** Esito SFUMATO:
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||||
- Il cluster low-vol È una sola scommessa: **XV01 = XU02 = 1.00** (identici), XV01↔XV02 0.65,
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||||
XV01↔XV03 0.67, XV02↔XV03 0.44.
|
||||
- MA **XM09, XL02, XS06b, XR02 sono distinti** dal cluster e tra loro (corr media off-diagonale
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||||
solo **+0.20**, solo 18% delle coppie |r|>0.6). L'ipotesi "tutto una scommessa" è **parzialmente
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||||
falsa**.
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||||
**S2 — carico su short-beta / short-market** (factor di riferimento sullo stesso panel:
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||||
SHORTBETA = book su −beta; SHORTMKT = −market alt equal-weight):
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||||
- **Cluster low-vol = short-alt-beta confermato:** XV03 1.00/0.70, XV01/XU02 **0.67/0.64**,
|
||||
XV02 0.44/0.37. *Non* market-neutral: è un tilt short del mercato alt.
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||||
- **NON short-beta:** XM09 0.08/0.15, XR02 −0.21/−0.18, XL02 0.19/0.26, XS06b 0.36/0.39.
|
||||
|
||||
**S3 — Sharpe per anno solare (l'edge è ~solo 2025?):**
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| survivor | 2024 | 2025 | 2026 |
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|----------|------|------|------|
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| XV02_lowidiovol | 0.07 | 1.87 | 2.12 |
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||||
| XV01/XU02 lowvol | 1.17 | 1.52 | **−0.09** |
|
||||
| XV03_lowbeta | −0.25 | 0.98 | 0.12 |
|
||||
| XS06b_lowcorr | 0.26 | 1.34 | 0.32 |
|
||||
| **XM09_trendgmom** | **0.82** | **0.50** | **0.74** |
|
||||
| XL02_voltrendmom | 0.30 | **−0.14** | **−0.43** |
|
||||
| **XR02_revgated** | **0.84** | **0.40** | **2.68** |
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## Conclusioni (oneste)
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1. **Cluster low-vol / low-beta (XV01, XU02, XV02 in parte, XV03) = tilt short-alt-beta di regime.**
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S2 lo inchioda (carico 0.44-0.70 su short-market): non è un fattore market-neutral, è "short la
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||||
spazzatura" mentre gli alt sanguinano vs BTC. XV01/XU02 **già in decadimento (2026 −0.09).** Non
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||||
può dimostrare di sopravvivere a un flip alt-bull. → **RIGETTATO come sleeve.** Conferma
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l'osservazione 4874 (XS04b = regime-dependent short-beta tilt) generalizzata all'intera famiglia.
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||||
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2. **XL02 (vol-trend momentum) = overfit al panel iniziale.** FULL Sharpe più alto (1.83) ma S3 lo
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||||
uccide: 2025 −0.14, 2026 −0.43. Il numero full è guidato dal 2024, ora è morto. → **RIGETTATO.**
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||||
3. **2 LEAD genuini** — distinti (S1), NON short-beta (S2), positivi in **tutti e 3 gli anni** (S3):
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||||
- **XM09 — cross-sectional momentum gated dal trend di mercato.** Long top-k/short bottom-k alt,
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||||
attivo solo quando la somma trailing del mercato equal-weight è >0. Sharpe 0.82/0.50/0.74,
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||||
short-beta-load 0.08, corr TP01 −0.07, uplift hold 0.556 / jackknife 0.355. È il candidato più
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||||
regime-robusto. **Caveat:** stessa FAMIGLIA di XS01 (x-sec momentum) su universo più largo (49)
|
||||
con gate diverso (trend di mercato vs dispersione) → più un **possibile affinamento di XS01**
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||||
che una sleeve nuova; corr XS01 0.25, ma marginal scorer dice che ADDS oltre XS01.
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||||
- **XR02 — short-term reversal gated da alta-vol.** Reversal a 3g attivo solo quando la vol
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||||
realizzata di mercato è nel regime alto (>p70 espandente). Sharpe 0.84/0.40/**2.68**,
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||||
short-beta-load −0.21, corr a tutto il resto ~0/negativa, hold-out Sharpe 2.27. Microstruttura
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||||
reale (overreaction in panico). **Caveat:** H=3 → **turnover alto**; il reversal vive proprio
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sull'illiquidità che lo rende costoso da eseguire (l'harness addebita fee sul turnover e regge,
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ma il fill reale su alt minori è ottimistico).
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||||
## Perché NON deployabili adesso (caveat trasversali)
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- **Panel ~2.5 anni a regime unico.** Anche i 2 lead hanno hold-out = 2025-26 = stesso macro-regime.
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Suggestivi, non robusti come i 6 anni BTC/ETH.
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- **STAT-MODE di esecuzione.** Un book cross-sectional a 10-19 gambe (long-k+short-k) su alt non è
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eseguibile col capitale attuale (conto reale ~$600; servono ~$20k per gambe sensate, come già
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||||
notato per XS01). Sono segnali da monitorare, non ordini.
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||||
- **Lezione confermata (di nuovo):** su un panel corto a regime unico il jackknife drop-one-month
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certifica la robustezza DENTRO il regime, non ATTRAVERSO i regimi. Il discriminante decisivo è
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stato **S2 (carico su short-beta) + S3 (consistenza per-anno)**, non lo Sharpe né l'uplift
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hold-out (che il cluster regime-bet aveva altissimi: upliftHold fino a 1.20).
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## Azioni
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- **Nessuna modifica al portafoglio live** (TP01 55% + XS01 25% + VRP01 20% invariato).
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- **Forward-monitor** i 2 lead (XM09, XR02) quando il panel HL accumula un secondo regime.
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- **XM09 come affinamento candidato di XS01** (gate trend di mercato + universo 49) da valutare a
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||||
parità di sleeve, NON come sleeve aggiuntiva, in una prossima iterazione.
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- Harness `xslib.py` + 43 script + `verify_survivors.py` committati come riferimento riusabile.
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@@ -0,0 +1,111 @@
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# 2026-06-21 — Blind signal fleet: 52 agenti "esperti di segnali" su curve anonime BTC/ETH
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## Obiettivo (richiesta utente)
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Far partire ~50 subagenti **esperti di segnali** a cui passare lo storico di **ETH e BTC
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in forma ANONIMA** ("senza dire di cosa sono, con curve sovrapposte"): devono trovare come
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||||
**anticipare l'andamento**, liberi di scrivere script o reti neurali ad hoc. L'**orchestratore**
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valuta la validità su **PnL e maxDD**.
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L'idea forte del setup cieco: se gli agenti non sanno che sono BTC/ETH, non possono
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pattern-matchare a memoria il crash COVID 2020 / l'orso 2022 / l'halving 2024 — devono trovare
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||||
un timing **trasferibile**, non riconoscere l'era. È anche un test di onestà del metodo: l'edge
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deve reggere su un hold-out che gli agenti non hanno mai visto.
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## Setup — harness cieco e leak-free (prima degli agenti)
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> 50 agenti su un harness che perde = 50 fantasie (lezione fondante del progetto). Quindi prima
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> l'infrastruttura, poi la flotta.
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- `scripts/research/blind/make_blind.py` — esporta BTC/ETH **1d** (via il path certificato
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||||
`altlib.get`) come **"Series A" / "Series B"**: rebase a **100** (curve sovrapposte, il livello
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||||
non urla più "$60k bitcoin"), **calendario sintetico** dal 2001 (niente era-crypto da
|
||||
riconoscere), volume normalizzato alla mediana. Split **70% train (visibile agli agenti) / 30%
|
||||
test (solo orchestratore)**. Mapping A=BTC, B=ETH tenuto FUORI dal meta visibile.
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||||
- `scripts/research/blind/blindlib.py` — l'unico modulo che un agente importa. Evaluator
|
||||
leak-free: la posizione decisa a `close[i]` è **shiftata** e tenuta nella barra `i+1` (impossibile
|
||||
leakare moltiplicando un peso per il rendimento della stessa barra), fee su turnover (Deribit
|
||||
0.10% RT). Toolkit di indicatori causali ri-esportati da altlib.
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||||
- **Guardia di causalità automatica** (`causality_ok`): ri-chiama `signal()` su un **prefisso
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||||
troncato** e pretende che la coda combaci con `signal()` sull'array intero. Qualunque segnale che
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||||
sbircia il futuro (shift(-k), finestre centrate, fit globale, statistiche full-sample) **diverge →
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||||
squalificato**. È ciò che rende onesta anche la "rete neurale ad hoc": un modello fittato sul df
|
||||
intero (che a test-time contiene il futuro) fallisce la guardia; passa solo l'expanding/walk-forward.
|
||||
- `score_all.py` — il **giudice unico dell'orchestratore**: per ogni modulo gira la guardia, valuta
|
||||
sul **test held-out** A e B, ordina per PnL/maxDD vs benchmark buy&hold.
|
||||
- `verify_top.py` — secondo strato avversariale: corr al trend canonico TSMOM, fee-stress 0.20% RT,
|
||||
jackknife drop-block.
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||||
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||||
Verifica dell'harness: momentum onesto → causale ok, OOS +44% a 19% DD; segnale **deliberatamente
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||||
leaky** (guarda domani) → Sharpe 18 assurdo ma **correttamente squalificato**. Benchmark buy&hold
|
||||
OOS sul tail = **−7% PnL, 68% DD, Sharpe 0.22** (il tail 2024-26 contiene un drawdown brutale →
|
||||
anticipare il movimento ha spazio reale per vincere).
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||||
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||||
## Flotta — 52 agenti, 52 ipotesi distinte
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||||
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Workflow `blind-signal-fleet` (52 agenti in parallelo, ~2h, 2.5M token, 971 tool-call). A ognuno
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||||
**un'ipotesi diversa** (per non riscoprire tutti il momentum): 11 famiglie — trend/TSMOM,
|
||||
breakout (Donchian/Keltner/squeeze/pivot/volbreak), mean-rev/oscillatori (RSI/Bollinger/zrev/stoch/
|
||||
DPO/WillR), vol-regime (vol-target/regime-switch/ATR-ride/dd-derisk/**vol-of-vol**), struttura
|
||||
(HHLL/channel-pos), statistici (Hurst/autocorr/efficiency/skew/entropy), ciclo (FFT/Kalman),
|
||||
volume (OBV/PVT/vol-div), **8 ML** (Ridge, logistic, MLP-reg, MLP-clf, GBM, kNN-analog, RLS,
|
||||
RandomForest) e 5 meta/ensemble.
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||||
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||||
**Esito flotta: 52/52 riportati, 52/52 passano la guardia di causalità** (zero look-ahead — la
|
||||
disciplina dell'harness ha tenuto su tutta la flotta, ML inclusi).
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||||
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||||
## Risultati OOS (orchestratore — PnL & maxDD sul test held-out)
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||||
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Benchmark buy&hold OOS: **PnL −7%, maxDD 68%**. Top per Sharpe-min (peggiore tra A e B):
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| # | strategia | PnL_A | PnL_B | DD worst | Sh_min | famiglia |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| 1 | macd | +23% | +19% | **11%** | 0.84 | trend |
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||||
| 2 | accel | +40% | +22% | 12% | 0.79 | trend (2ª diff) |
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||||
| 3 | vol_of_vol | +30% | +32% | 21% | 0.69 | vol-regime |
|
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| 4 | regime_switch | +25% | +46% | 20% | 0.63 | vol-regime |
|
||||
| 5 | rf (ML) | +12% | +8% | **7%** | 0.62 | ML walk-fwd |
|
||||
| 6 | obv | +22% | +20% | 16% | 0.60 | volume |
|
||||
|
||||
Tutti i top sono varianti **trend/vol-regime**. Mean-reversion e ML (logistic/gbm/mlp) in fondo →
|
||||
ri-conferma cieca di "mean-rev morto" e "ML walk-forward debole" del progetto. Lo **Sharpe OOS ~0.84
|
||||
decade dal train ~1.4** (firma classica di overfit/regime). Ma vs buy&hold (−7%/68% DD) i top trend
|
||||
**ribaltano il segno e tagliano il DD ~3-6×**: è il valore reale, identico alla lezione TP01.
|
||||
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## Verifica avversariale — 3 scettici indipendenti (REFUTE, non confirm)
|
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1. **Regime-luck** → **REFUTED ×3.** I top-5 bar su ~800 OOS forniscono il **67-102% di tutto il
|
||||
PnL**; togliendo 10 bar la serie va **negativa**; `accel` crolla nel terzo finale (COMB Sharpe
|
||||
**−1.21**); A e B non concordano su *quando* funziona. Edge concentrato, non distribuito.
|
||||
2. **Trend-redundancy** → **REFUTED ×4.** Regressione `cand ~ α + β·TSMOM` (Newey-West HAC):
|
||||
**t(α) = +0.92..+1.51, nessuno supera 1.96**. corr-al-trend 0.34-0.74, β 0.45-0.73; media residua
|
||||
+0.05-0.08/anno = rumore. Sono TSMOM meglio tarati, **non alpha ortogonale**; contro il TP01 reale
|
||||
(~1.3) il margine svanisce.
|
||||
3. **Overfit/robustezza** → MACD **non-refuted** (plateau vero a un asse, 0% celle <0.5) ma Sharpe OOS
|
||||
onesto **0.84, non 1.40** (numero da docstring = in-sample). `accel` **REFUTED** (il termine di
|
||||
accelerazione, la sua tesi, **danneggia** l'OOS; LAG knife-edge: −20% → −63% Sharpe; corner
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congiunti negativi). `vol_of_vol` **REFUTED** (gate threshold-fit: PCTL 0.80→0.60 distrugge il 73%
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dello Sharpe OOS). Fee = drag secondario ~10%, non il killer; il killer è la sensibilità ai parametri.
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## Verdetto
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**52 agenti ciechi, orchestratore che valuta PnL e maxDD su hold-out, e NIENTE di nuovo
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sopravvive alla verifica avversariale.** Ogni "vincitore" è trend-beta di due curve strutturalmente
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rialziste; soffitto Sharpe OOS **~0.84** su questo singolo hold-out; nessun alpha statisticamente
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distinguibile dal TSMOM. È una **ri-conferma INDIPENDENTE e CIECA del soffitto direzionale ~1.3** del
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progetto e del pattern "TSMOM travestito" — raggiunta da agenti che non sapevano nemmeno fossero
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BTC/ETH. Il più solido è **macd** (plateau vero, OOS Sharpe 0.84, DD 11%): classe-TP01,
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**forward-monitor al più, non deploy**. Conferma le regole: (a) giudicare lo Sharpe **marginale vs
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TP01**, non assoluto; (b) un hold-out corto premia chi è stato fortunato in pochi bar.
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### Valore metodologico (cosa resta)
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L'harness cieco riusabile: `data/blind/` + `blindlib`/`blind_eval`/`score_all`/`verify_top`. La
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**guardia di causalità online** ha tenuto 52 strategie (ML incluso) leak-free senza intervento
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manuale → strumento da riusare per ogni futura flotta. La pipeline "anonimizza → fan-out cieco →
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giudice unico OOS → 3 scettici (regime-luck / trend-redundancy / overfit)" ha ucciso ogni falso
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positivo che lo Sharpe assoluto avrebbe promosso.
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File: `scripts/research/blind/{make_blind,blindlib,blind_eval,score_all,verify_top}.py`,
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`agents/agent_00..51_*.py` (52 moduli), `leaderboard.json`, `verify_top.json`,
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`SKEPTIC_VERDICTS.json`. Dati rigenerabili: `data/blind/` (gitignored).
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@@ -0,0 +1,88 @@
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# 2026-06-21 — Asse intraday/microstruttura: il lead più vicino al reale, ma NON deployabile
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## Perché (utente: "cerchiamo qualcosaltro")
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Direzionale e relative-value su BTC/ETH esauriti (flotte blind + ortho). L'unico asse mai
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sfruttato dopo il reset = il **tempo intraday** (feed certificati 5m/15m/1h; tutto era a 1d).
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Meccanismi diversi da trend e relative-value: bias ora/sessione (perp con funding a 00/08/16 UTC),
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reversione post-evento (vol/volume/gap), breakout del range del giorno prima.
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## Setup
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`scripts/research/intraday/intra_score.py`: wrappa `altlib.study_marginal` a un TF a scelta
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(compone i rendimenti intraday a daily, li valuta col **marginal scorer indurito** = multi-cut +
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edge-in-sample + hedge-vs-alpha) e riporta **turnover + fee-sweep a 0.20% RT**. Il muro: a 0.10% RT
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il churn intraday è morte (un flip orario fa 2152 trade/anno → −8.6 Sharpe netto). Vincolo agli
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agenti: **basso turnover**, l'intraday come informazione (timing/sizing/gating), non HFT.
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## Flotta — 16 agenti
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16 ipotesi low-turnover. Esito grezzo: 16 riportati, **10 "earns_slot"** (di nuovo gonfiato).
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## Diagnosi orchestratore — separare ortogonale vero da trend-beta
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Per corr-a-TP01 (`meta_intra.py`): 2 sono **trend-beta** (close_location 0.81, trend_quality 0.75 —
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Sharpe in-sample alto ma preso in prestito dal trend), 3 **mixed**, **5 genuinamente ortogonali**
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(|corr|<0.4): open_drive (0.13), prevday_range_breakout (0.15), vol_event_revert_15m (−0.1),
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volume_spike_revert (0.14), gap_fill (0.04) — 2 famiglie (breakout-continuation + capitulation-revert),
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||||
mutuamente de-correlate. **Combo dei 5: Sharpe standalone 1.80, corr-TP01 0.17, uplift +0.33/+0.27/
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+0.34/+0.34/+0.53 a OGNI cut** (non solo 2025).
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## Gauntlet deterministico (`verify_intra.py`) — passa TUTTO ciò che uccise le onde precedenti
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- **In-sample pre-2025 Sharpe 1.75; uplift pre-2025-ONLY +0.281** (l'ortho faceva +0.027 = null).
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- **Walk-forward selection** (scegli su solo passato, testa avanti): **+0.303 / +0.368** (l'ortho dava −0.07).
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- **Drop-one robusto** (+0.24..+0.31 pre-2025), **fee-robusto a 0.30% RT**, **leak-free**
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(online-consistency: max_tail_diff = 0.0 su tutti e 5). Sembrava IL lead.
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## Verifica avversariale (3 scettici indipendenti) — il verdetto vero
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1. **Execution/microstruttura:** **open_drive = ARTEFATTO di etichettatura UTC.** Spostando il
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confine del giorno di 4h l'uplift va NEGATIVO (−0.10); togliendo l'ancora UTC (trailing-8h) Sharpe
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0.01; funziona solo a 00:00 UTC, solo alle ore 3 e 7. **Scartare.** `prevday_range_breakout` invece
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**REGGE** (plateau su k, robusto allo shift del confine, fill eseguibili a close) = unico candidato
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onesto, ma la decorrelazione viene tutta dalla gamba SHORT che si appoggia al regime down 2025-26;
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anchor=1 only. **Caveat $600:** il vol-target fa ~8500 ribilanciamenti/anno, 97-98% < $1 di nozionale
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→ la fee proporzionale modellata su trade infinitesimi è **finzione** a $300/gamba (vale anche per TP01).
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2. **Hedge + tail:** **REFUTED.** L'uplift pre-2025 +0.281 sta al **20-24° percentile del null di un
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asset a corr-zero** (mediana null +0.371) — essendo a corr +0.175 (non 0) e bassa vol, **aggiunge
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MENO del rumore scorrelato**. È **hedge** (corr Sharpe-TP01/uplift −0.57..−0.80; TP01-down uplift
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+0.79 vs TP01-up +0.20) e **tail-luck** (le gambe revert: top-5 giorni = 76-83% del PnL, <10
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eventi/anno, front-loaded 2019-21; combo: metà uplift in ~10 giorni).
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3. **Overfit/robustezza:** **ROBUST-PLATEAU** (243-cell joint grid pre-2025 uplift min +0.134/med
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+0.211, 99% celle >+0.15; ogni anno positivo). MA segnala lui stesso il **null-pctl 0.20**: "il
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beneficio è la matematica di diversificazione di uno stream ortogonale a Sharpe 1.75, NON timing-alpha
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specifico-TP01" + storia corta sulle gambe revert + fill modellati vs reali.
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## Verdetto
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**Niente in live.** L'asse intraday ha prodotto il lead **più vicino al reale** di tutta la ricerca,
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ma sotto 3 scettici: **open_drive è artefatto** (UTC-labeling); la combo **fallisce il null a
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corr-zero** (aggiunge meno del rumore), è **hedge-shaped** e **tail-luck**; e lo Sharpe modellato è
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gonfiato dal micro-ribilanciamento sub-dollaro a $600. Lo Sharpe standalone 1.80 NON è affidabile
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(artefatto + coda + finzione di fill). **Resta solo TP01.**
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**Lead reale (forward-monitor, non deploy):** `prevday_range_breakout` — l'unico segnale sopravvissuto
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allo scettico d'esecuzione (breakout del range del giorno prima, eseguibile, leak-free), con caveat
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short-leg/regime-2025. Trattamento = come `dvol_spread` / XS01 / STA05.
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### Lezioni harness — CODIFICATE (il vero ritorno)
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1. ✅ **`altlib.day_boundary_robust(target_fn, tf)`** — shifta il confine del giorno UTC e ri-misura
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l'uplift marginale: INVARIANT (segnale di prezzo, spread 0) / ROBUST (effetto calendario vero,
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resta positivo) / **ARTIFACT-RISK** (l'uplift si inverte = etichettatura). Verificato: riproduce
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da solo il verdetto degli scettici — open_drive → ARTIFACT-RISK (+0.23→−0.33), prevday_breakout
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→ ROBUST. Test `tests/test_harness_realism.py`.
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2. ✅ **`altlib.eval_weights_smallcap(df, target, capital=600, min_order=5)`** — salta i
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ribilanciamenti sub-min_order (la finzione del micro-trading a $600), riporta lo Sharpe haircut
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reale vs modellato. Vale per ogni sleeve a questo capitale, TP01 incluso. Test idem.
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3. ✅ **`altlib.causality_ok(target_fn, tf)`** — guardia look-ahead/online-consistency (ricalcola
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il target su un prefisso e pretende che la coda combaci con il full): eval_weights shifta la
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posizione ma NON vede una feature non-causale (finestra centrata / shift(-k) / stat full-sample).
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Integrata in `intra_score` (un leak è squalificato prima dello scoring). + il calendar-artifact
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gate (`day_boundary_robust`) ora gira dentro `intra_score`: **open_drive/weekly_seasonality/
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overnight → CAL-ARTIFACT, fuori dagli slot da soli**; prevday_breakout resta (ROBUST). Il lab
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intraday ora auto-becca leak e artefatti-calendario che ieri richiedevano gli scettici. Test idem.
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File: `scripts/research/intraday/{intra_score,meta_intra,verify_intra}.py`,
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`agents/agent_00..15_*.py`, `intra_leaderboard.json`.
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@@ -0,0 +1,99 @@
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# 2026-06-21 — Caccia all'ORTOGONALE a TP01: relative-value BTC/ETH (eseguibile a $600)
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## Perché (richiesta utente: "cerca ortogonale a TP01")
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La flotta cieca (stesso giorno) ha confermato: niente di NUOVO in direzionale BTC/ETH — tutto è
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trend-beta di TP01 (soffitto ~1.3). L'unica via a un nuovo slot LIVE è un meccanismo **ortogonale**
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(bassa correlazione, alpha residua). Il più promettente **eseguibile al capitale reale ~$600** è un
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**book RELATIVE-VALUE a 2 gambe BTC/ETH** (long una / short l'altra), grosso modo market-neutral →
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correlazione naturale bassa col trend, e a 2 gambe è eseguibile (a differenza del book a 19 gambe di
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XS01 che serve ~$20k).
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## Setup — ortho-lab + giudice MARGINALE (non Sharpe assoluto)
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`scripts/research/ortho/ortholib.py`: BTC/ETH 1d allineati su date comuni; `eval_book(book_fn)` con
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`book(btc,eth)->(w_btc,w_eth)`, **shift di entrambe le gambe** (no leak), fee su entrambe, serie netta
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**giornaliera**; guardia di causalità online; check **eseguibilità a $600** (max gamba ≤ 0.5 = cap
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$300/asset). Il giudice è `altlib.marginal_vs_tp01`: **corr a TP01, uplift OOS del blend, alpha
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residua, robust_oos** (clean-year + jackknife drop-month). Verdetto = ADDS, **non** Sharpe assoluto.
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`ortho_score.py` (giudice), `meta_ortho.py` (corr mutua + persistenza multi-cut), `sleeve_rv.py`.
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Sanity: ratio-momentum → ADDS (corr 0.05); ratio-mean-reversion → DILUTES. L'harness discrimina.
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## Flotta — 18 agenti relative-value (~40 min)
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18 ipotesi distinte: ratio-momentum multi-orizzonte, XS a 2 asset, beta-neutral residuo, Donchian
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sul ratio, EMA-cross, accel, carry lento, Kalman-spread, gate-correlazione, gate-vol, inverse-vol,
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rebalance-harvest, lead-lag, **DVOL-spread**, **VRP relativo**, dispersione, ensemble.
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||||
**Esito grezzo: 18 riportati, 17 "ADDS / earns_slot".** → **bandiera rossa**: non esistono 17 alpha.
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Gli agenti stessi l'hanno annotato ("hold-out corto ~537g", "uplift dipende dal regime ETH-bleed
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2025", "forward-monitor non full-weight").
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## Diagnosi dell'orchestratore — il "17 slot" è gonfiato
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1. **Una scommessa o tante?** corr mutua media **0.43** → collassano a **8 rappresentanti**
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de-correlati. Non 17, non 1.
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2. **Persistente o solo finestra 2025?** `marginal_vs_tp01` fissa l'hold-out al 2025-01-01 = proprio
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||||
la finestra dove ETH ha perso vs BTC e TP01 è debole. Ri-misurando l'uplift a **più cut**
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(2022/23/24/25): il basket selection-free era +0.06/+0.06/+0.11/+0.38 (positivo ovunque ma
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crescente verso il 2025). Smaschera anche i **falsi** che il robust_oos fisso-2025 non vede:
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`kalman_spread` (−0.14/−0.16/−0.10 poi +0.37) e `xs2_zscore` sono **2025-only**.
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3. **Selezione walk-forward (senza hindsight):** scegliere i top-4 per uplift sul **solo passato** e
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testare in avanti → uplift **−0.07** (sel <2023) / +0.05 (<2024) / +0.43 (<2025). **Scegliere la
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variante vincente in anticipo è inaffidabile**; il mio "curated 4" è in parte hindsight.
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## Verifica avversariale (scettico indipendente) — REFUTED
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Sul **basket selection-free** (equal-weight di tutti i book market-neutral, NESSUN cherry-picking):
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- standalone Sharpe **0.61**, maxDD 15%, **corr a TP01 0.05** (genuinamente ortogonale).
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- **uplift full +0.078 = pre-2025 +0.027 / solo-2025+ +0.401.** Il pre-2025 **+0.027 sta al 49°
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percentile di 500 asset-rumore a corr-zero** (+0.029 per costruzione) → è **matematica di
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diversificazione, non segnale**.
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- **corr(Sharpe annuo TP01, uplift annuo basket) = −0.87**; condizionato: TP01 su → +0.014, TP01 giù
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→ +0.369. **È un hedge dei drawdown di TP01, non un premio autonomo.** Paga nel 2022 (orso) e
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2025-26 (ETH-bleed) — i due anni peggiori di TP01 — rumore altrove (2023 −0.06, 2024 −0.12).
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- Block-bootstrap P(uplift>0): full 90%, **pre-2025 66% (testa o croce)**, 2025+ 99%.
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- Fee: a **0.30% RT il pre-2025 va NEGATIVO** (−0.021); sopravvive solo il numero del regime 2025.
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- Eseguibilità OK ($264/gamba, turnover 12/yr) — non è quello il problema.
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## Verdetto
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**Niente di questa flotta merita uno slot LIVE.** Il meccanismo relative-value BTC/ETH è REALE e
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genuinamente ortogonale (corr ~0.05), ma è un **hedge della debolezza di TP01 travestito da alpha**:
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||||
il suo contributo pre-2025 è indistinguibile da un asset-rumore a corr-zero (49° percentile del null)
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e muore a fee realistiche; l'unico payoff vero è una singola finestra di 537 giorni (2025-26).
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||||
Deployarlo = deployare un backtest mono-regime. **Resta live solo TP01** (l'unica cosa che supera
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||||
tutto questo scrutinio). Coerente con XS01 (stessa famiglia cross-sectional): diversificatore
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da monitorare, non alpha da eseguire — e la versione a 2 asset è ancora più sottile della 19-gambe.
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### Valore metodologico (cosa resta, ed è importante)
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- **Il marginal scorer fisso-2025 è ingannabile** (17/18 "ADDS"). Ciò che ha ucciso i falsi positivi:
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**persistenza multi-cut** + **selezione walk-forward** + **bootstrap vs null a corr-zero**. Lezione
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da cablare nello scorer: testare PIÙ cut e confrontare l'uplift col **null di un asset-rumore
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ortogonale** (un'asset scorrelato con drift positivo "aggiunge" +0.03 per pura matematica — non è
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un edge). Un basso-corr che paga solo quando il core è debole è un **hedge**, va prezzato come tale.
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- Lab riusabile: `ortholib`/`ortho_score`/`meta_ortho` (giudice marginale + persistenza). I 18 book +
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`sleeve_rv.py` (curated, **selection-biased — non deployare**) restano come riferimento.
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File: `scripts/research/ortho/{ortholib,ortho_score,meta_ortho,sleeve_rv}.py`,
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`agents/agent_00..17_*.py`, `ortho_leaderboard.json`, skeptic `skeptic_{basket,regime,null}.py`.
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## AGGIORNAMENTO — lezione codificata in `altlib.marginal_vs_tp01` (stesso giorno)
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I tre gate sono ora **codice**, non solo prosa (test `tests/test_marginal_scorer.py`, +5 test):
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1. **persistenza multi-cut** (`multicut_uplift`/`multicut_persistent`): uplift a ogni inizio anno,
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non solo all'HOLDOUT fisso → uccide i 2025-only (es. `kalman_spread`, negativo a ogni cut pre-2025).
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2. **edge in-sample** (`has_insample_edge`): lo Sharpe standalone PRE-holdout dev'essere ≥0.5. È il
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discriminante onesto (la basket faceva 0.29). I `null_pctl_*` (vs asset-rumore a corr-zero) restano
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come CONTESTO — mostrano che un low-corr "aggiunge" ~+0.03 per matematica, vero per sleeve buoni e
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||||
cattivi, quindi non possono essere IL gate; l'edge in-sample sì.
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3. **hedge vs alpha** (`is_hedge`): `corr(Sharpe-TP01, uplift annuo)` molto negativa + paga solo
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quando TP01 è giù → HEDGE, non alpha.
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Verdetti nuovi **HEDGE** e **NOISE**; `earns_slot` ora pretende ADDS + robust_oos + has_insample_edge
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+ not is_hedge. **Sull'onda ortho lo scorer indurito ribalta 17/18 "ADDS" → 1** (`dvol_spread`, unico
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||||
con edge in-sample reale 0.57; gli altri 16 → NOISE/HEDGE). Controllo: un sleeve sintetico Sharpe~1.3
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scorrelato resta **ADDS** (non rigetta i diversificatori veri — XS01-like). La verifica avversariale
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di 3 giorni è ora una chiamata di funzione.
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@@ -0,0 +1,68 @@
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# PREVDAY block-bootstrap — coda-fortuna vs persistente (blocker #2/#3)
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**Data:** 2026-06-21 (chiude la trilogia: fill-haircut → turnover/hedge → bootstrap)
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**Script:** `scripts/research/intraday/prevday_bootstrap.py`
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||||
**Esito:** PREVDAY-full **non** è più coda-fortuna di TP01 e l'edge è **bootstrap-robusto** (full
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||||
99% / hold-out 93% dei resample con uplift>0). MA la gamba short (= tutto il valore) è
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||||
**tail-dipendente** (top-5 giorni = 130% del suo netto). PREVDAY = tail-hedge legittimo dal payoff
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grumoso. Resta forward-monitor.
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## Chiarimento di scope
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Il "top-5 giorni = 76-83% del PnL" del diario intraday era sulle GAMBE REVERT del combo a 5 segnali
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(vol_event/volume_spike/gap_fill), poi SCARTATE. Il sopravvissuto è PREVDAY (breakout-continuation).
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||||
Qui si testa PREVDAY STESSO — e la sua gamba SHORT, che (prevday_turnover) è l'intero valore di
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portafoglio. Block bootstrap circolare (blocchi 20g, B=3000) per preservare autocorrelazione/regime.
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## [A] Concentrazione del PnL nei top-K giorni
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| serie | n | totRet | top5 | top10 | top20 | giorni→50% gain |
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|-------|--:|-------:|-----:|------:|------:|----------------:|
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| PREVDAY full | 2869 | +182% | 22% | 36% | 59% | 411 (14.3%) |
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| **PREVDAY short-only** | 2869 | **+28%** | **130%** | 218% | 345% | 312 (10.9%) |
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| PREVDAY long-only | 2869 | +154% | 18% | 30% | 49% | 287 (10.0%) |
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| TP01 (riferimento) | 2657 | +116% | 19% | 33% | 55% | 213 (8.0%) |
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- **PREVDAY-full NON è più coda-fortuna di TP01**: top5 22% vs 19%, e per il 50% del guadagno serve
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*più* tempo (14.3% dei giorni vs 8.0% → più distribuito). Il tail-luck del diario era sulle gambe
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revert scartate, non su PREVDAY.
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- **Gamba short tail-dipendente:** top5 = **130% del netto** → togliendo i 5 giorni migliori la short
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va in perdita (gli altri 2864 giorni nettano −8%). Sono i giorni-crash dove la short paga.
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## [B] Circular block bootstrap (20g, B=3000)
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| campione | PREVDAY Sharpe (mediana [5°,95°], %>0) | blend 80/20 uplift (mediana [5°,95°], %>0, %>+0.10) |
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|----------|----------------------------------------|------------------------------------------------------|
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| full (2018-08→2026-06) | +1.24 [+0.64,+1.80] 100% | +0.28 [+0.09,+0.47] 99% / 93% |
|
||||
| hold-out (2025+) | +1.27 [−0.01,+2.46] 95% | +0.53 [−0.05,+1.21] 93% / 88% |
|
||||
| short-only hold-out | +1.12 [−0.32,+2.41] 90% | +0.53 [−0.08,+1.31] 92% / 87% |
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- **Full sample: edge robustissimo** — 99% dei resample dà uplift>0 (mediana +0.28). Non è "un blocco
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fortunato".
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- **Hold-out: regge con coda più larga** (5° pctl appena negativo: hold-out corto ~536g + short
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tail-dipendente), ma 93% dei resample >0, 88% >+0.10.
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## Verdetto blocker #2/#3
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- **#3 tail-luck — DECLASSATO per PREVDAY-full, CONFERMATO per la gamba short.** La strategia intera
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non è più concentrata di TP01 (che già deployamo); il motore di valore (la short) sì: vive su <10
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giorni-crash/anno. Bootstrap-robusto (non un singolo blocco), ma il forward sarà GRUMOSO, non un
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liscio +0.56/periodo.
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- **#2 null-corr-zero — RIDIMENSIONATO.** L'uplift è genuinamente positivo (93-99% dei resample), non
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rumore; il punto era di *efficienza relativa* (rende meno di un ipotetico asset perfettamente
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scorrelato), non di esistenza dell'edge.
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## Sintesi della trilogia (fill-haircut + turnover/hedge + bootstrap)
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PREVDAY, dopo tre attacchi avversariali:
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1. **Eseguibile alla taglia reale** ($600): haircut di fill +0.01 (blocker #4 smontato).
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2. **Già a turnover efficiente**: ridurlo erode l'edge; nessuna ottimizzazione (config congelata).
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3. **È un HEDGE, non alpha**: tutto il valore è la gamba short → tail-hedge di regime-down, additivo
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alla flat-stance di TP01 (blocker #1 inchiodato).
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4. **Edge bootstrap-robusto** ma **payoff grumoso** (il valore è in pochi giorni-crash) (blocker #3
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declassato sul full, confermato sulla short; #2 ridimensionato).
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→ **Candidato tail-hedge legittimo**, non sleeve-alpha. Resta in FORWARD-MONITOR: la domanda forward
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non è più "è eseguibile / è overfit", ma **"la gamba short continua a pagare nei prossimi crash fuori
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da 2022 e 2025-26?"**. Se sì → si valuta come overlay di tail-hedge (peso piccolo, atteso payoff
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lumpy); se no → era beta-corto del regime down 2025-26.
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@@ -0,0 +1,67 @@
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# PREVDAY fill-haircut a basso capitale — il blocker d'esecuzione è BENIGNO (1/4 smontato)
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**Data:** 2026-06-21 (follow-up di `2026-06-21-intraday-microstructure.md`)
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**Script:** `scripts/research/intraday/fill_haircut.py`
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**Esito:** l'haircut del fill reale a $600 è **+0.01 Sharpe** (trascurabile). Lo scettico
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d'esecuzione (blocker #4) è **benigno**. Gli altri 3 blocker (hedge / null-corr-zero / tail-luck)
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restano → PREVDAY resta in **forward-monitor, non deploy**.
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## Domanda
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Lo scettico d'esecuzione dell'onda intraday aveva segnalato: il vol-target di PREVDAY fa ~8500
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ribilanciamenti/anno per gamba, 97-98% < $1 di nozionale a $600; a quel capitale (min_order $5) NON
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puoi piazzarli, quindi il libro MODELED (ribilanciamento continuo, frictionless) è una finzione e lo
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Sharpe modellato è gonfiato. Il forward-monitor traccia MODELED-$2000 vs REAL-$600 per misurarlo nei
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mesi a venire — qui lo stimiamo SUBITO su tutto lo storico, replicando la STESSA logica dei due libri
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di `paper_prevday.py` ma sull'intero path 1h (2019-03 → 2026-06, 63.732 barre).
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Due libri identici tranne il fill:
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- **MODELED**: ribilancia ad ogni barra (fee proporzionale su ogni |Δ|).
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- **REAL-$C**: salta i ribilanciamenti con nozionale `|Δpos|·leg_cap < $5` (posizione stale →
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tracking error, ma niente fee sui trade infinitesimi). Sweep C ∈ {600, 2000, 20000}.
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## Risultati
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| libro | FULL Sh | HOLD Sh | CAGR | DD | rebal/yr | skip% | fee-drag/yr |
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|-------|---------|---------|------|----|---------:|------:|------------:|
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| MODELED ($∞) | +1.23 | +1.27 | +24.3% | −27% | 17.484 | 0.0% | 2.49% |
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| REAL-$20k | +1.23 | +1.27 | +24.4% | −27% | 3.747 | 78.6% | 2.47% |
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| REAL-$2000 | +1.23 | +1.27 | +24.4% | −27% | 677 | 96.1% | 2.42% |
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| REAL-$600 | +1.22 | +1.26 | +24.2% | −27% | 277 | 98.4% | 2.39% |
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**HAIRCUT $600 (MODELED − REAL): FULL Sharpe +0.01, HOLD-OUT +0.01.**
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Domanda-soldi (l'uplift del blend regge col fill reale?):
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| PV | w | FULL (uplift) | HOLD (uplift) |
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|----|---|---------------|---------------|
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| MODELED | 20% | 1.58 (+0.28) | 0.86 (+0.56) |
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| MODELED | 30% | 1.65 (+0.36) | 1.08 (+0.78) |
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| **REAL-$600** | 20% | 1.58 (+0.28) | 0.86 (**+0.55**) |
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| **REAL-$600** | 30% | 1.65 (+0.35) | 1.08 (**+0.77**) |
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(TP01 solo: FULL +1.30, HOLD +0.31.) L'uplift hold-out sopravvive **quasi intatto**.
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## Lettura
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Saltare il **98.4%** dei micro-ribilanciamenti a $600 non costa quasi nulla perché quei trade sono
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*individualmente infinitesimi*: sia la fee risparmiata sia il tracking-error introdotto sono
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trascurabili. Il PnL è dominato dai ~50 flip di direzione/anno + la deriva lenta del vol-target, che
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il libro $600 cattura comunque sui movimenti grandi (la fee-drag passa solo da 2.49% a 2.39%). La
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"finzione della fee sub-dollaro" è quindi **benigna**: non gonfia lo Sharpe modellato (MODELED e
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REAL-$600 coincidono a ±0.01). NB: lo Sharpe **non si degrada** scendendo di capitale → l'edge
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modellato di PREVDAY è eseguibile alla taglia reale; il blocker era altrove.
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## Conseguenza sul verdetto
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Dei 4 blocker che tenevano PREVDAY fuori dal deploy, il **#4 (fill a basso capitale) è SMONTATO**.
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Restano in piedi i 3 strutturali (dall'onda intraday, non rivalutati qui):
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1. **hedge-shaped** — l'uplift viene dai regimi TP01-down (uplift +0.79 TP01-down vs +0.20 TP01-up);
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2. **fallisce il null a corr-zero** — uplift pre-2025 al 20-24° pctl del null di un asset random
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||||
scorrelato (aggiunge MENO del rumore);
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3. **tail-luck** — top-5 giorni = 76-83% del PnL delle gambe revert, <10 eventi/anno.
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PREVDAY resta il lead **più solido sull'esecuzione** di tutta la ricerca post-reset (il dubbio più
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||||
"fisico" è caduto), ma **forward-monitor, non deploy**, finché il track record forward non scioglie
|
||||
hedge/coda/null. Lezione harness: `eval_weights_smallcap` (il gate min-order) va sempre eseguito
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PRIMA di scartare un lead per "fill irreale" — qui avrebbe evitato di sopravvalutare il blocker #4.
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@@ -0,0 +1,68 @@
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# PREVDAY come overlay di tail-hedge sul portafoglio — simulazione d'impatto (NON deploy)
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**Data:** 2026-06-21 (segue la trilogia fill-haircut / turnover-hedge / bootstrap)
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**Script:** `scripts/portfolio/prevday_overlay.py`
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**Esito:** a peso 10%, PREVDAY taglia il maxDD FULL del portafoglio **14.3% → 9.9% (−31%)** e alza
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||||
l'hold-out Sharpe **1.66 → 1.97 (+0.31)**. 10% è vicino all'ottimo di DD. MA è tutto IN-SAMPLE: il
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||||
prize si materializza solo SE l'edge di PREVDAY persiste forward. PREVDAY resta FORWARD-MONITOR.
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## Setup
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Simulazione che NON tocca il registry di produzione: prende il portafoglio attivo (TP01 55% + XS01
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25% + VRP01 20%), riscala i tre sleeve a (1−W) mantenendone le proporzioni, e aggiunge PREVDAY a
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||||
peso W. Sweep W ∈ {0,5,10,15,20%}. PREVDAY = libro 1h breakout-continuation, parametri congelati,
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50/50 BTC+ETH, fee 0.10% RT. Outer-join del portafoglio: PREVDAY dal 2018, VRP01 dal 2021, XS01 dal
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2024 → nel 2019-20 PREVDAY pesa di fatto >W (solo TP01 accanto); nell'hold-out 2025+ (tutti e 4
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attivi) pesa esattamente ~W → **l'HOLD-OUT è il confronto pulito a "10%"**.
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## Sweep peso overlay
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| peso PREVDAY | FULL Sharpe | FULL DD | HOLD Sharpe | HOLD DD | HOLD ret |
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|--------------|------------:|--------:|------------:|--------:|---------:|
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| BASELINE (55/25/20) | 1.68 | 14.3% | 1.66 | 3.4% | +16.7% |
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| 5% | 1.80 | 11.1% | 1.83 | 3.3% | +17.8% |
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| **10%** | **1.88** | **9.9%** | **1.97** | 3.3% | **+19.0%** |
|
||||
| 15% | 1.93 | 10.3% | 2.06 | 3.3% | +20.2% |
|
||||
| 20% | 1.95 | 10.6% | 2.09 | 3.4% | +21.4% |
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||||
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||||
(PREVDAY standalone: FULL Sh 1.23 / DD 26.7%; HOLD Sh 1.28 / DD 10.8%.)
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## Lettura a 10%
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- **FULL: Sharpe +0.20 (1.68→1.88), maxDD 14.3%→9.9% (−4.4pp ≈ −31%).** Comportamento da tail-hedge:
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||||
la gamba short ammortizza i crash storici (2019-21, 2022).
|
||||
- **HOLD-OUT: Sharpe +0.31 (1.66→1.97), ret +16.7%→+19.0%, DD 3.4%→3.3% (già bassissimo).** Nel
|
||||
regime recente il beneficio è rendimento/Sharpe, non taglio DD.
|
||||
- **10% ≈ ottimo di DD.** Oltre, lo Sharpe sale ancora (1.93→1.95) ma il maxDD FULL smette di
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||||
scendere (10.3→10.6%): stai solo aggiungendo rischio direzionale short. Argomento per ~10% in
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||||
chiave hedge (massimizza il taglio-coda per unità di rischio aggiunto).
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## Per anno (baseline → overlay 10%)
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| anno | ret | DD |
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|------|-----|----|
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| 2019 | +11.3 → +15.2 | 10.3 → 8.2 |
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| 2020 | +51.1 → +53.1 | 8.4 → 6.3 |
|
||||
| 2021 | +32.5 → +28.3 | 5.2 → 4.3 |
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| 2022 | −3.0 → −1.6 | 3.7 → 3.0 |
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| 2023 | +11.2 → +11.4 | 9.2 → 9.9 |
|
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| 2024 | +24.4 → +25.7 | 3.9 → 3.4 |
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| 2025 | +12.0 → +12.0 | 3.4 → 3.3 |
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||||
| 2026 | +4.2 → +6.2 | 2.6 → 2.2 |
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Migliora o pareggia quasi ovunque; costa solo nel toro 2021 (premio d'assicurazione atteso per un
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hedge) e leggermente sul DD 2023; paga nel bear 2022 e nel 2026.
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## Verdetto
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L'overlay 10% è **attraente in simulazione** — taglia il drawdown FULL di ~31% e alza l'hold-out
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Sharpe +0.31, con 10% vicino all'ottimo di DD. Ma:
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1. **È in-sample.** I guadagni assumono che l'edge di PREVDAY persista — il forward-monitor esiste
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||||
proprio per verificarlo. Questa simulazione quantifica il PRIZE, non lo prova.
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||||
2. **Outer-join:** il taglio-DD storico è gonfiato dal peso effettivo >10% nel 2019-20; il read
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pulito a 10% è l'hold-out (prize = Sharpe +0.31).
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||||
3. Incidentale: il 3-way TP01+XS01+VRP01 baseline qui fa FULL 1.68 / HOLD 1.66.
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**Azione: nessuna.** PREVDAY resta FORWARD-MONITOR (registry di produzione invariato). Quando il
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track record forward avrà ~2-3 mesi, ri-valutare l'overlay 10% con la stessa metrica (taglio-DD +
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||||
hold-out Sharpe) su dati VERAMENTE fuori campione. Lo script è il riferimento per quel confronto.
|
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@@ -0,0 +1,64 @@
|
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# PREVDAY — la fee viene dai FLIP (no free lunch sul turnover) + è un HEDGE, non alpha
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**Data:** 2026-06-21 (follow-up di `2026-06-21-prevday-fill-haircut.md`)
|
||||
**Script:** `scripts/research/intraday/prevday_turnover.py`
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**Esito:** (1) ridurre il turnover di PREVDAY erode l'edge — la config congelata è già efficiente.
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(2) Il test long-only inchioda il blocker #1: **tutto il valore di portafoglio è la gamba SHORT** →
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PREVDAY è un **hedge di regime-down**, non alpha. Resta forward-monitor.
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## Premessa (da fill_haircut)
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Il libro REAL-$600 salta il 98.4% dei ribilanciamenti del vol-target e la fee-drag scende solo
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2.49% → 2.39%/anno. Quindi la fee (~2.6%/anno) NON viene dal churn sub-dollaro ma dai **~70 flip di
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||||
direzione/anno**. Un deadband d'esecuzione è inutile; l'unica leva è ridurre i flip a LIVELLO DI
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SEGNALE. Qui sweep delle leve (buffer, anchor, min-hold) + long-only vs long-short. Libro MODELED
|
||||
(l'haircut di fill è +0.01, irrilevante). Metrica che conta = **uplift hold-out del blend 80/20**.
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## (1) Turnover-reduction — no free lunch
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| config | flip/yr | fee/yr | FULL Sh | HOLD Sh | DD | corrTP | blend HOLD upl |
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|--------|--------:|-------:|--------:|--------:|---:|-------:|---------------:|
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| **BASE** (anchor=1, k=0.30, LS) | 70 | 2.59% | +1.23 | +1.27 | −27% | +0.15 | **+0.56** |
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||||
| k=0.50 | 48 | 1.86% | +1.23 | +0.99 | −15% | +0.20 | +0.40 |
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||||
| k=0.75 | 32 | 1.31% | +1.06 | +0.13 | −16% | +0.27 | +0.00 |
|
||||
| k=1.00 | 23 | 1.01% | +0.88 | +0.72 | −22% | +0.36 | +0.22 |
|
||||
| anchor=2 | 39 | 1.55% | +0.89 | +0.54 | −22% | +0.25 | +0.20 |
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||||
| anchor=3 | 27 | 1.14% | +0.67 | −0.18 | −22% | +0.29 | −0.12 |
|
||||
| anchor=5 | 15 | 0.75% | +1.15 | +0.70 | −19% | +0.41 | +0.25 |
|
||||
| min_hold=24h | 70 | 2.59% | +1.22 | +1.37 | −32% | +0.15 | **+0.60** |
|
||||
| min_hold=72h | 65 | 2.39% | +0.86 | +0.67 | −33% | +0.12 | +0.27 |
|
||||
| combo-LT (k.75+anc2+24h) | 16 | 0.79% | +0.79 | +0.69 | −20% | +0.34 | +0.24 |
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||||
|
||||
- **Allargare buffer/anchor taglia fee e turnover ma l'uplift cala monotonicamente** (k: 0.56→0.40→
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0.00). Anchor multi-giorno tutto peggio → conferma il "anchor=1 only" del diario. I flip SONO
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||||
l'edge: meno flip = meno edge.
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- **min_hold=24h** è l'unico ritocco "quasi gratis" (uplift +0.56→+0.60 a parità di fee) ma
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||||
**peggiora il DD −27%→−32%** → non vale cambiare una strategia congelata in forward-monitor.
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||||
- **Verdetto: la config base è già sulla frontiera efficiente turnover↔edge. Si lascia congelata.**
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## (2) Long-only vs long-short — il blocker #1 inchiodato
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| | FULL Sh | HOLD Sh | corrTP | blend HOLD upl | fee/yr |
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|--|--------:|--------:|-------:|---------------:|-------:|
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| **long-only** (no short) | **+1.55** | +0.52 | **+0.64** | **+0.09** | 1.30% |
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| long-short (BASE) | +1.23 | +1.27 | +0.15 | +0.56 | 2.59% |
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||||
La versione **long-only ha Sharpe standalone più ALTO** (1.55 vs 1.23) ma è **correlata +0.64 a TP01
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e non aggiunge quasi nulla al blend** (+0.09). **Tutto il valore di portafoglio viene dalla gamba
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SHORT:** la short *abbassa* lo Sharpe standalone (shortare crypto nel toro 2019-24 perde) ma fornisce
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**tutta** la decorrelazione (corrTP 0.64→0.15) e l'uplift hold-out (0.09→0.56).
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→ **PREVDAY non è alpha: è strutturalmente un HEDGE di crash/regime-down.** Costa nel toro, paga
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nell'orso (2022, 2025-26 down/chop). È additivo a TP01, che va *flat* nel risk-off ma non *short*.
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||||
Questo conferma e affina il blocker #1 dell'onda intraday ("l'uplift viene dai regimi TP01-down"):
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non è solo conditional sui regimi down, è **interamente la gamba short** = una scommessa direzionale
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che i ribassi continuino.
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## Conseguenza sul verdetto
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- Niente da ottimizzare: la config congelata è già efficiente; nessun cambio.
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- **Riframing utile:** se PREVDAY un giorno avrà un ruolo, è come **overlay di tail-hedge** (non
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sleeve-alpha), additivo alla difensività di TP01. Ma resta soggetto agli altri due blocker
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(fallisce il null a corr-zero; tail-luck: top-5 giorni = 76-83% del PnL delle gambe revert).
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- **Forward-monitor invariato.** Il test forward decisivo: la gamba short continua a pagare fuori da
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2022 e 2025-26? Se sì → candidato tail-hedge; se no → era regime-luck.
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@@ -0,0 +1,62 @@
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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
|
||||
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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|---|---|---|---|---|---|
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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 |
|
||||
| ETH->XLK gap | 17.4 | 2.40 | 1.93 | 2.30 | 7/8 |
|
||||
| **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 +1,53 @@
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# 2026-06-22 — Crypto × mercati IB: correlazioni e ANTICIPAZIONI (lead-lag)
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## Obiettivo
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Cercare correlazioni e soprattutto ANTICIPAZIONI tra crypto e mercati IB: un mercato fa capire
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l'andamento dell'altro? Dati: cache su disco (BTC/ETH Deribit 1h->1d UTC; ETF eq_* con OPEN). Nessun
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IB online. Disciplina: attenzione ai tranelli di timing daily (crypto chiude 00:00 UTC, US equity
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21:00 -> lag-0 contaminato), test del segno + OOS + multiple-testing.
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Script: `crypto_macro_leadlag.py`, `crypto_weekend_signal.py`.
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## (1) Correlazione contemporanea
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Crypto = asset RISK-ON: corr BTC/ETH ~ **+0.32/0.37** con SPY/QQQ/IWM, **+0.25/0.28** con HYG
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(credito), **+0.13** GLD, **~-0.02** TLT (bond). Atteso.
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## (2) Lead-lag giornaliero: NIENTE
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corr(BTC_{t-k}, ETF_t) ha picco a **k=0** (~0.32) e crolla a rumore (±0.05) per |k|>=1. Al daily
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**nessuno anticipa l'altro** (ne' crypto->equity ne' viceversa). Honest negative.
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## (3) EFFETTO WEEKEND: anticipazione PULITA, significativa, OOS-robusta
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La crypto si muove Sab+Dom (azionario chiuso) -> quel movimento e' info PRIOR al lunedi'.
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- **Anticipa il GAP del lunedi'**: corr +0.22/+0.24 (SPY/QQQ/IWM/HYG), hit 59-62%, e **si RAFFORZA
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OOS (2022+): +0.30/+0.36**. Coerente su 4 ETF (non cherry-pick).
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- Intraday del lunedi' (open->close) piu' debole ma presente (corr 0.10-0.15, OOS 0.18-0.22).
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### Validazione avversariale
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- **(A) INCREMENTALE vs venerdi'**: regressione `Mon ~ weekend_crypto + friday_eq`. Coeff weekend
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crypto significativo ovunque (QQQ gap **t=+4.7**, intr t=+2.9; SPY +4.4/+2.0; IWM +4.7/+2.7);
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friday_eq NON significativo. -> e' info CRYPTO-SPECIFICA del weekend, non momentum equity.
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- **(B) TRADABILE** (osservo weekend crypto Dom 24:00, entro Monday OPEN, esco CLOSE, net 4bps):
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| ETF | hit | Sharpe FULL / IS / OOS22+ | long-flat OOS | ann |
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|---|---|---|---|---|
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| QQQ | 60% | 1.46 / 1.61 / 1.33 | **1.91** | ~+9-11% |
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| SPY | 60% | 0.96 / 0.91 / 1.01 | 1.70 | ~+5% |
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| IWM | 56% | 0.89 / 0.73 / 1.04 | 1.07 | ~+6% |
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## Verdetto
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**Trovata UNA anticipazione reale**: il weekend crypto anticipa il lunedi' azionario (massimo su QQQ,
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risk-on/tech). Significativa (t>4 sul gap), incrementale al venerdi', tradabile net costi, **regge e
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si rafforza OOS**, coerente su piu' ETF. Meccanismo economico sensato: crypto = proxy 24/7 del
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risk-sentiment; nel weekend l'equity e' chiuso e lunedi' "recupera" la direzione crypto.
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### Caveat onesti
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- **Capacita' bassa**: ~52 lunedi'/anno, intraday -> ~+9%/yr sul capitale impiegato il lunedi', non
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una macchina da compounding. E' un segnale TATTICO, non un cornerstone.
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- Il GAP (t=4.7) e' piu' forte dell'intraday (t=2.9) ma per catturarlo serve entrare PRIMA del Monday
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open -> via **futures indice IB (MNQ/MES, aperti la domenica sera)**: enhancement eseguibile da
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validare (cattura gap+sessione).
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- Multiple-testing 3 ETF x 2 target: ma TUTTI significativi e coerenti -> effetto ampio, non fortuna.
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- Niente IB online qui (cache); per il deploy servirebbe il feed crypto live la domenica sera.
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## Prossimo (se si procede)
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Validare la variante FUTURES (MNQ domenica sera -> cattura il gap del lunedi') e il sizing a basso
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capitale; eventualmente paper-trade. E' la prima ANTICIPAZIONE cross-mercato trovata: crypto come
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lead di sentiment sul lunedi' equity.
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@@ -0,0 +1,40 @@
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# 2026-06-22 — Combo DEPLOYABLE: TP01 (Deribit) + GTAA (IB)
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## Perche'
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Il combo crypto-pieno (TP01+XS01+VRP01)+GTAA diversificava (Sharpe 1.81), ma XS01/VRP01 sono
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STAT-MODE (non eseguibili a $600). Validazione del combo ONESTO/eseguibile: solo le gambe deployable
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a basso capitale — TP01 (gia' armato live su Deribit) + GTAA vt12 (eseguibile su IB, frazioni,
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switch mensile). `eq_tp01_gtaa_combo.py`. TP01 compoundato sul calendario giorni-di-borsa.
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## Risultati (finestra comune 2019-03 .. 2026-06, ~7y)
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| | Sharpe | CAGR | volAnn | maxDD |
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|---|---|---|---|---|
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| TP01 (crypto, Deribit) | 1.25 | 16.4% | 12.9% | 14% |
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| GTAA vt12 (equity, IB) | 1.12 | 6.0% | 5.3% | 8% |
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| **blend 50/50** | **1.48** | 11.3% | 7.5% | **8%** |
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| blend 40/60 (best cap-mix) | 1.52 | 10.2% | 6.6% | 8% |
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| risk-parity (29c/71e) | 1.52 | 9.1% | 5.9% | 8% |
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**corr TP01<->GTAA = +0.21**. Il blend (1.48-1.52) batte entrambe le gambe (best solo 1.25),
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maxDD 14%->8%. **DIVERSIFICA anche da deployable.**
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## Caveat onesti
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- Per-anno 50/50: 2019 2.11, 2020 2.51, 2021 1.66, **2022 -2.64**, 2023 1.40, 2024 1.73, 2025 0.98,
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2026 0.94. Anni boom iniziali gonfiano lo Sharpe assoluto; il **2022 e' negativo** (trend whipsaw
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su entrambe le gambe nel bear). Recenti ~0.95. -> il numero robusto e' il GUADAGNO da
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diversificazione (+0.27 Sharpe del blend vs solo), non il livello assoluto.
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- **Costo deployability**: crypto-pieno+GTAA = 1.81 vs deployable = 1.48. I ~0.33 di Sharpe persi sono
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cio' che XS01/VRP01 darebbero se eseguibili (servirebbe ~20k).
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- **Cross-venue** Deribit+IB: due conti, capitale split. Entrambe switch mensile/basso turnover,
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frazionabili a $0.5-2k.
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## Verdetto
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Combo deployable VALIDO: due trend difensivi scorrelati (corr 0.21) su mercati diversi -> Sharpe
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~1.5 / maxDD ~8%, meglio di ciascuna gamba. E' il candidato concreto per un paper-trade cross-venue.
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NON risolve EUR50/g (resta capitale), ma e' la migliore configurazione rischio-aggiustata
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EFFETTIVAMENTE eseguibile trovata finora. Lezione cross-mercato confermata: il salto di qualita' non
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e' un nuovo alpha ma un SECONDO mercato scorrelato.
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## Prossimo (se si procede)
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Paper-trade della gamba GTAA su IB (forward-only, come paper_trend per TP01), per validare
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l'esecuzione cross-venue a rischio zero prima di qualunque capitale reale.
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@@ -0,0 +1,57 @@
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# 2026-06-22 — EQ-GTAA01 (trend multi-asset) + COMBO cross-mercato equity×crypto
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## (1) EQ-GTAA01 — trend difensivo multi-asset (GTAA)
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EQ-TREND01 (trend su SPY) taglia il DD. Diversificare le SORGENTI di trend (azioni US/tech/small +
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bond + oro + high-yield) migliora il rischio-aggiustato. `eq_gtaa_trend.py`: ogni asset gestito col
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proprio trend long-flat (TSMOM multi-orizzonte), equal-weight tra gli asset disponibili (outer-join,
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cash dove off/assente). Universo SPY/QQQ/IWM/TLT/GLD/HYG. Causale, netto fee, OOS 2015+.
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| strategia | CAGR | Sharpe (pre15/OOS) | maxDD | corr SPY |
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|---|---|---|---|---|
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| SPY buy&hold | 9.7% | 0.58 (0.45/0.82) | 55% | — |
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| EW statico (no trend) | 9.4% | 0.59 | 62% | 0.89 |
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| SPY-trend mono | 5.5% | 0.56 (/0.78) | 30% | 0.72 |
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| **GTAA lf vt12%** | 3.8% | **0.64** (0.53/**0.89**) | **15%** | **0.64** |
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| GTAA vt12 (6-asset, 2016+) | 5.6% | **1.08** | **8%** | 0.60 |
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DD nei bear (GTAA vs SPY): dot-com 32%/49% · GFC **14%/55%** · COVID **10%/34%** · 2022 11%/24%.
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Marginale vs SPY: corr 0.64; 50/50 uplift +0.041 FULL / **+0.086 OOS** (meglio del mono-SPY). Plateau
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stabile (Sh 0.55-0.61, DD 25-35%). **Migliore sleeve equity**: Sharpe più alto, maxDD bassissimo
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(8-15%), corr SPY più bassa (0.64) = diversificatore migliore. Tradeoff: CAGR molto più basso
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(fortemente difensiva). Caveat: la finestra 6-asset (Sh 1.08) è tutta OOS ma un solo regime (toro).
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## (2) COMBO cross-mercato — equity-trend × crypto
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La via che alza il Sharpe COMPLESSIVO senza nuovo alpha: combinare due book scorrelati.
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`eq_crypto_combo.py`: crypto = portafoglio attivo TP01+XS01+VRP01 (`StrategyPortfolio.combined_daily`,
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rinormalizzato); equity = GTAA lf vt12%. Crypto compoundato sul calendario giorni-di-borsa (cattura
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i weekend). Finestra comune = era crypto (2019-03 .. 2026-06, 1827 giorni di borsa).
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| | Sharpe | CAGR | volAnn | maxDD |
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|---|---|---|---|---|
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| crypto TP01+XS01+VRP01 | 1.60 | 18.7% | 11.1% | 14% |
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| equity GTAA vt12 | 1.12 | 6.0% | 5.3% | 8% |
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| **blend 50/50** | **1.81** | 12.4% | 6.6% | **7%** |
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| risk-parity (32c/68e) | 1.78 | 10.1% | 5.5% | 8% |
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**Correlazione crypto↔equity = +0.167** (bassissima). Il blend 50/50 fa **Sharpe 1.81 > di ciascuno**
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(crypto 1.60, equity 1.12), **maxDD dimezzato 14%→7%**. VERDETTO: DIVERSIFICA (blend > miglior solo
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di +0.21 Sharpe). È il guadagno STRUTTURALE: due fonti di rischio scorrelate alzano il Sharpe
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complessivo senza cercare un nuovo edge.
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### Caveat onesti
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- **Finestra crypto corta (~7y) e favorevole**: il crypto Sharpe 1.60 e' alto (regime toro + XS01/VRP01
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STAT-MODE a storia corta). Gli SHARPE ASSOLUTI sono ottimistici. Ma il PUNTO della diversificazione
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(corr 0.17, blend > solo, DD dimezzato) è robusto al livello assoluto.
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- **Cross-venue**: crypto su Deribit, equity su IB → due conti, due percorsi d'esecuzione. A $0.5-2k
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totali, ogni sleeve è minuscola. La parte equity (GTAA) e la TP01 sono entrambe eseguibili a basso
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capitale; XS01/VRP01 restano STAT-MODE (il blend "reale" deployable è ~TP01 + GTAA).
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## Lettura strategica
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Il fronte equity da' due cose: (a) una sleeve difensiva robusta (GTAA, maxDD ~10%), (b) — piu'
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importante — un DIVERSIFICATORE quasi-scorrelato al crypto che alza il Sharpe del portafoglio
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complessivo da ~1.6 a ~1.8. Non risolve €50/g (resta capitale), ma e' il primo miglioramento
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STRUTTURALE del rischio-aggiustato complessivo trovato in tutta la ricerca post-reset, ed e' del tipo
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giusto (diversificazione vera, non alpha fittizio). Prossimo: validare il combo deployable TP01+GTAA
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(solo le due gambe eseguibili), e valutare l'operativita' cross-venue.
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@@ -0,0 +1,45 @@
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# 2026-06-22 — Fronte EQUITY aperto + EQ-MOM01 (momentum settoriale): NON batte SPY
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## Apertura fronte (branch research/equities-ib)
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Le 4 ondate crypto hanno esaurito gli angoli su BTC/ETH (soffitto ~1.3). L'unico modo di superarlo è
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un **mercato diverso**. Aperto il fronte azioni/ETF via IB (paper, `gnzsnz/ib-gateway`, read-only).
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**Dati certificati + cache su disco** (`fetch_ib_equities.py` → `data/raw/eq_*.parquet`, ADJUSTED_LAST
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div+split, gitignored = cache locale; loader `eqlib.py` con lru_cache → ricerca legge da disco, MAI
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da IB). Universo: 9 SPDR settoriali classici dal **1998 (27.5y)** + XLRE(2015)/XLC(2018) + SPY(1996,
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30y)/QQQ/IWM/GLD/HYG/TLT. Tutti integri (monotoni, no dup, no spike>50%, 0 gap lunghi).
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NB bug timestamp risolto: `pd.Timestamp` a risoluzione µs → salvati in secondi, corretti a ms.
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## EQ-MOM01 — momentum cross-sectional settoriale
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Costruzione causale (`eq_sector_momentum.py`): ogni 21g, momentum = blend lookback [63,126,252]g con
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skip-21 (12-1 classico), z-score cross-sectional. long-only top-k (full-invested, confronto
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like-for-like con SPY) e long-short (dollar-neutral, test alpha puro). Netto fee, hold-out OOS 2015+.
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### Risultati (9 settori, 1998-2026)
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| strategia | CAGR | Sharpe (pre15/OOS15+) | maxDD | corr SPY |
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|---|---|---|---|---|
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| **SPY buy&hold** | 8.2% | **0.51** (0.31/0.82) | 55% | — |
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| EW 9 settori | 8.9% | 0.56 (0.44/0.76) | 53% | 0.96 |
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| MOM long top-3 | 7.7% | 0.50 (0.32/0.76) | 47% | 0.85 |
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| MOM long vol-target 15% | 7.3% | 0.52 | 39% | 0.75 |
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| **MOM long-short top-3** | −0.9% | **−0.08** (−0.19/0.08) | 32% | −0.20 |
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### Verdetto: NESSUN edge vs SPY
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- **Long-short Sharpe −0.08** → l'alpha cross-sectional di momentum settoriale è **morto** su 27 anni
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(decadimento post-2000 noto in letteratura). Niente alpha market-neutral.
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- **Long-only ≈ SPY**: corr 0.85, **uplift marginale ~0.00** (blend 75/25 +0.012 FULL / +0.001 OOS;
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50/50 +0.015 / −0.010). È un SPY a beta più basso, non un edge. Plateau stabile ma sempre ~0.50
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(vs SPY 0.51); sugli 11 settori (2018+) fa peggio (0.69 vs 0.82). Fee-robusto (ma niente da salvare).
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- L'unico beneficio (maxDD 55%→39%) è del **vol-target**, non del momentum (lo daresti a SPY stesso).
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## Lezione (coerente col progetto)
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Il momentum **relative-value** è morto anche in equity, come nel crypto (ortho wave). Il baseline
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equity da battere è SPY buy&hold (Sharpe ~0.51 full / 0.82 OOS), ostico come il toro crypto.
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## Prossimo angolo plausibile (NON ancora testato)
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L'analogo equity di TP01 (l'unica cosa che ha retto nel crypto = trend DIFENSIVO): **time-series
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trend su SPY long-flat/long-bonds** — non per battere il CAGR ma per **tagliare il 55% di drawdown**
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restando vicino al ritorno. È il punto dove vive il valore robusto in equity (e dove il cross-section
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NON guarda). Da provare con lo stesso gauntlet: marginale vs SPY, OOS lungo, plateau.
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@@ -0,0 +1,48 @@
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# 2026-06-22 — EQ-TREND01: trend DIFENSIVO su SPY = edge difensivo REALE (analogo di TP01)
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## Contesto
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Il momentum cross-sectional settoriale è morto (EQ-MOM01: long-short Sharpe −0.08, long-only ≈ SPY).
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Ma nel crypto l'unica cosa che ha retto NON era relative-value: era **TP01**, un trend DIFENSIVO che
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taglia il drawdown. L'equity ha lo stesso buco: SPY buy&hold Sharpe ~0.54 ma maxDD **55%**.
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## Costruzione (causale, stile TP01)
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`eq_spy_trend.py`. TSMOM multi-orizzonte [21,63,126,252]g, target = frazione di orizzonti in
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trend-up (allocazione graduale 0..1), opz. vol-target. Posizione decisa a ≤i-1, tenuta da i. Netto
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fee. Varianti: long-flat (cash in risk-off), long-bonds (TLT, solo 2016+), SMA-200 (Faber). Dati da
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cache eqlib (ADJUSTED, nessun IB). Periodo 1997-2026, OOS 2015+.
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## Risultati
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| strategia | CAGR | Sharpe (pre15/OOS) | maxDD | in-mkt |
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|---|---|---|---|---|
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| SPY buy&hold | 9.0% | 0.54 (0.38/0.82) | 55% | 99% |
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| **SMA-200 (Faber)** | 7.0% | **0.65** (0.52/0.88) | **29%** | 76% |
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| TSMOM lf cap1.0 | 5.7% | 0.57 (0.44/0.78) | 30% | 92% |
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| TSMOM lf vt15% | 5.7% | 0.62 (0.51/0.78) | **25%** | 92% |
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**Drawdown nei bear (TSMOM vs SPY):** dot-com 26%/49% · GFC **19%/55%** · COVID 17%/34% · 2022 16%/24%.
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**Plateau** (long-flat): ogni config Sharpe 0.56-0.65 (> SPY 0.54), maxDD 25-31% (~metà di SPY).
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SMA-200 il più semplice E il migliore (Sh 0.65, OOS 0.88, DD 29%). **Fee-robusto** (Sh 0.48 a
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0.10%/lato), basso turnover.
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**Marginale vs SPY:** corr 0.73. blend 50/50 uplift +0.035 FULL / +0.031 OOS (modesto positivo);
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100% trend uplift −0.012 / −0.041 (nel toro recente la difesa costa).
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## Verdetto: edge DIFENSIVO reale (non alpha) — analogo di TP01
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- ✅ Sharpe 0.54→0.62/0.65, **maxDD dimezzato** (55%→~27%, nei bear lenti più che dimezzato),
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plateau robusto, fee-robusto, **eseguibile a $0.5-2k** (switch mensile SPY/cash).
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- ⚠️ NON genera ritorno (CAGR −2/3pp): è risk-management, come TP01.
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- ⚠️ I tagli grossi (dot-com/GFC) sono IN-SAMPLE; l'OOS 2015-26 è quasi tutto toro → lì ha seguito
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SPY a beta minore (ma COVID, OOS, dimezzato). La difesa "serve" nei bear, rari nell'OOS.
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- ⚠️ long-bonds (TLT) non convince (TLT distrutto 2022).
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## Lettura strategica
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Primo positivo del fronte equity, e dello stesso TIPO che ha retto nel crypto: trend difensivo, non
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relative-value. Conferma la lezione cross-mercato: **il valore robusto è nel ridurre il rischio
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(trend long-flat), non nel battere il buy&hold**. Da solo non risolve €50/g (problema di capitale).
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## Prossimo angolo plausibile
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**Trend multi-asset / GTAA** sull'universo ETF in cache (SPY/QQQ/IWM + TLT/GLD/HYG): un portafoglio
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di trend long-flat su classi d'attivo diverse di solito batte il trend mono-SPY sul rischio-aggiustato
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(diversificazione dei trend). + domanda cross-mercato: la sleeve equity-trend DIVERSIFICA il
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portafoglio crypto (TP01+XS01+VRP01)? (esecuzione split Deribit+IB).
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@@ -0,0 +1,96 @@
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# 2026-06-22 — Funding-CARRY cross-sectional su Hyperliquid (FC01): LEAD fragile, NON regge
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## Contesto
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Onda "nuova ricerca mirata" (l'utente ha chiesto di cercare un angolo non coperto dalle due grandi
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ondate — sweep 104-ipotesi e ortho relative-value, entrambe esaurite sul *prezzo* BTC/ETH). L'unico
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meccanismo con una **fonte di ritorno diversa** non ancora testato su dati certi è il **carry da
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funding**: incassare il cashflow dei perp stando delta-neutral.
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### Scan di fattibilità dati (prima di tutto, lezione v2.0.0)
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- **Funding price-clock** (drift attorno agli stamp 00/08/16) sul feed Deribit certificato →
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già testato nell'onda intraday (`agent_03_funding_clock_15m`) = **FAIL** ("il funding è un cashflow
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perp-vs-spot; il prezzo index non ha drift tradabile attorno allo stamp al netto del trend").
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- **Funding carry su Deribit** (dove eseguiamo) → ccxt `fetch_funding_rate_history` = **0 righe**
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(bloccato), Cerbero MCP espone solo `get_historical` (candele), endpoint funding = 404.
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- **Funding carry su Hyperliquid** → API pubblica `/info {"type":"fundingHistory"}` = **disponibile**,
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oraria, tokenless, serie native dal 2023-05. HL è già l'universo certificato di XS01.
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### Dato scaricato e certificato
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`scripts/research/fetch_hl_funding.py` (backoff anti-429) → **19 major** (gli stessi di XS01),
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`data/raw/hlfund_<sym>_1h.parquet`. Certificazione: cadenza ~1h, **0 gap**, copertura 98-100%,
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funding annualizzato per asset da **APT +1.0%** a **NEAR +21.6%** (mediana ~+11.7%). Pochi `cap_hit`
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(ore con |funding|>0.06%/h) su INJ/TIA/SEI, plausibili in alt ad alta vol. Dato pulito.
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## Ipotesi e costruzione (FC01)
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Book dollar-neutral che **SHORTA i k perp ad alto funding** e **COMPRA i k a basso** → incassa il
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premio (chi è long paga il funding). Ritorno perp per un long = `price_ret − funding`. Causale come
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XS01: ogni H=10 giorni, segnale = media causale del funding giornaliero realizzato sugli ultimi L
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giorni (shift 1), rank cross-section, vol-target 20%, fee 0.05%/lato sul turnover.
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`scripts/research/funding_carry_hl.py`. Domanda chiave: **edge reale e ORTOGONALE a XS01**, o XS01
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travestito? (gli alt ad alto funding sono spesso i pompati = quelli che XS01 *compra*; qui li
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*shortiamo* → potenziale anti-correlazione, oppure il carry domina).
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## Risultati
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### Premio reale ma direzione-dipendente
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`carry` (short alto-funding) batte sistematicamente `anti` (long alto-funding, sempre molto negativo)
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→ **il premio di funding esiste**: shortare i perp ad alto funding paga, in aggregato.
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### Ma il book NON regge il gauntlet (19 asset, 2024-2026, 904g)
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- **Standalone base (L=7 k=5): FULL Sharpe −0.12, in-sample 0.44, HOLD −0.50, DD 28.6%**, −2.8%/anno.
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Decadimento netto: 2024 **+0.44** → 2025 −0.06 → 2026 **−1.42**.
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- Correlazioni: TP01 −0.02, **XS01 −0.19** (ortogonale, come da ipotesi — NON è XS01 travestito),
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VRP01 +0.05.
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- **`marginal_vs_tp01` = DILUTES**: `has_insample_edge=False` (in-sample 0.44 < 0.5),
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`multicut_persistent=False`, blend w25 uplift FULL −0.21 / HOLD −0.39.
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- **Non aggiunge a XS01**: uplift w25 FULL −0.04 / HOLD −0.19.
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### Il colpo di grazia: FRAGILITÀ all'universo
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Un preview su 17 asset (mancavano NEAR e AAVE) dava FULL **+0.62**, ADDS, +0.22 uplift — un PASS
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tentatore. Sui 19 completi: **DILUTES**. Jackknife lascia-fuori-uno (base L=7 k=5):
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```
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19 asset: FULL -0.12 HOLD -0.50
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-SUI FULL -0.39 ... -BTC FULL +0.17
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-SEI FULL -0.31 -AAVE FULL +0.26
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-BNB FULL -0.29 -NEAR FULL +0.30
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=> FULL oscilla in [-0.39, +0.30] togliendo UN solo asset (range 0.70), attraversa lo zero.
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```
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Togliere **NEAR o AAVE** (i due assenti nel preview) **recupera il segno** → il preview era fortunato
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*proprio* perché quei due non c'erano ancora. **Un edge robusto non cambia segno per un singolo nome.**
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Le poche celle "buone" del plateau (es. L=7 k=3: HOLD 0.91) hanno **in-sample debole + hold-out forte**
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= la firma del hold-out-luck che la metodologia indurita uccide.
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## Perché fallisce (meccanismo)
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Tensione fondamentale **carry vs momentum**: il funding-carry shorta i forti (alto funding = domanda
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long aggressiva), ma in un mercato alt toro i forti **continuano a correre** (NEAR/AAVE: alto funding
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*e* prezzo su → shortarli perde più del premio incassato). Il premio di funding è reale in aggregato,
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ma il book cross-sectional equal-weight top-k è dominato da pochi nomi a funding estremo che *anche*
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trendano, e su 2.5 anni / 19 nomi questo basta a ribaltare il segno.
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## Verdetto
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**FC01 NON è uno sleeve.** Né deploy (è STAT-MODE: 10 gambe market-neutral, non eseguibile a $600),
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né lead affidabile: fragile all'universo (sign-flip su un nome), DILUTES vs TP01, non aggiunge a XS01,
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in-sample edge < 0.5, niente persistenza multi-cut, decadimento 2026. Conferma — di nuovo — il
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soffitto del progetto: promettente su un sottoinsieme fortunato, collassa sotto il gauntlet onesto.
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**Win metodologico:** lo scorer indurito + il jackknife d'universo hanno intercettato un falso
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positivo che il preview a 17 asset avrebbe promosso.
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## Lascito / lavoro futuro (NON inseguire ora)
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- I 19 parquet funding (`hlfund_*`) restano certificati per ricerca futura. Il fetcher NON va in cron
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(FC01 fallito → niente da monitorare in forward).
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- Idee se mai si tornasse sul carry (NON ora): (a) **gate sul LIVELLO** di funding (short solo quando
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estremo, regime-filter alla VRP01 IV-rank) invece dello short-top-k incondizionato; (b) cap sul peso
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per-nome / neutralizzazione momentum per togliere il dominio NEAR/AAVE. Entrambe rischiano
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overfitting su storia corta — soglia di prova alta.
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## Nota IB (thread parallelo, stessa sessione)
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Esplorato come fonte per il **basis CME crypto** (cugino eseguibile del carry). Gateway paper
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`gnzsnz/ib-gateway` su `127.0.0.1:4002` (read-only, `docker-compose.yml`), sonda `ib_probe.py`.
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Esito dati: **backtest del basis NON fattibile** (ContFuture back-adjusted; contratti scaduti = 1
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barra). IB resta valido per esecuzione/forward, non per scoprire l'edge. Dettagli nel corpo sessione.
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@@ -0,0 +1,33 @@
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# 2026-06-23 — Combo DEPLOYABLE in PAPER: TP01 (Deribit) + GTAA (IB), cross-venue
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## Decisione
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Dopo aver esaurito (onestamente) la ricerca di nuovi edge e anticipazioni cross-mercato, l'unica cosa
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VERA e deployabile e' la DIVERSIFICAZIONE: TP01 (crypto, Deribit) + GTAA (equity, IB), corr ~0.21 ->
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blend Sharpe ~1.5, maxDD dimezzato (diari 2026-06-22-deployable-combo). Si va in PAPER cross-venue.
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## Costruito
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- **`src/portfolio/gtaa.py`** — GTAA come sleeve di prima classe: trend difensivo long-flat TSMOM
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[21/63/126/252g], vol-target 12%, EW su SPY/QQQ/IWM/TLT/GLD/HYG. Espone `gtaa_returns()` (Sharpe
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full 0.64, 7542 barre 1996+) e `gtaa_weights()` (pesi ETF CORRENTI azionabili). Legge cache eq_*.
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- **`scripts/live/paper_combo.py`** — paper-tracker FORWARD-ONLY del blend 50/50 TP01+GTAA (crypto
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compoundato sul grid giorni-di-borsa). Stato in data/paper_combo/. Mostra le posizioni azionabili
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su entrambi i venue. SOLO le gambe eseguibili (XS01/VRP01 STAT-MODE esclusi).
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- **`fetch_ib_equities.py --only SPY,QQQ,...`** — refresh mirato dei 6 ETF GTAA (per il cron).
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- **`scripts/cron_daily.sh`** — aggiunto: up gateway IB (idempotente) -> refresh ETF GTAA ->
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avanza paper_combo. Dipendenza cross-venue gestita (gateway paper sempre-up, restart unless-stopped).
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## Stato iniziale (2026-06-23)
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Paper combo init a 2000, forward da 2026-06-22. Posizioni azionabili:
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- TP01 (Deribit): BTC/ETH 0.0x (flat, TSMOM risk-off — coerente col live).
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- GTAA (IB): SPY 13% / QQQ 8% / IWM 9% / TLT 17% / GLD 2% / HYG 17% / cash 34% (difensivo).
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Catena end-to-end testata: gateway -> refresh ETF -> avanza paper. OK.
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## Onesta'
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- E' PAPER (rischio zero). Valida l'OPERATIVITA' cross-venue prima di capitale reale.
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- Sharpe atteso ~1.5 e' ottimistico (finestra crypto corta/favorevole); il dato robusto e' la
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diversificazione (corr 0.21, DD dimezzato), non il livello assoluto.
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- A capitale reale e' un portafoglio su DUE conti (Deribit ~$600 + IB); GTAA frazionabile a basso
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capitale, TP01 gia' armato. Prossimo passo eventuale: dashboard del combo + (molto dopo) capitale.
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## Prossimo
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Lasciar girare il paper forward (cron giornaliero) e ricontrollare l'equity tra qualche settimana.
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@@ -0,0 +1,38 @@
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# 2026-06-23 — Cross-market crypto-lead OLTRE l'SP500: bond, commodity, indici esteri -> niente
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## Obiettivo
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Estendere il test "crypto anticipa il mercato?" oltre SP500/azionario USA: commodity, bond, indici
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ESTERI (Europa/Asia, fasi orarie diverse = il caso a priori piu' favorevole a un lead vero).
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## Dati (IB, orari, cache fut_*_1h)
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ES/NQ/RTY (gia'); + ZN (T-note 10y), ESTX50 (Euro Stoxx50), DAX, NKD (Nikkei). Storia ~2-2.4y (2024+).
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Commodity GC/CL/HG: VUOTE (market-data subscription COMEX/NYMEX mancante sul paper) -> non testate.
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## Test (`fut_leadlag_generic.py`): crypto[T-8h->T] -> future[T->T+6h], non-sovrapposto, controllo=moto proprio future
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- ES/NQ/RTY: nessun edge (gia' noto).
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||||
- ZN (bond): NEGATIVO (0/3 anni).
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||||
- NKD (Nikkei): debole (t_crypto 0.2, Sharpe 0.66 ~ overnight drift, non crypto).
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||||
- **ESTX50 / DAX: forte all'apparenza** — BTC->T0h: t_crypto ~7.8, Sharpe 2.5, ann ~22%, 3/3 anni.
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||||
## Ma e' un ARTEFATTO DI CONFINE UTC (deep-dive `eu_overnight_deepdive.py`)
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- **Picco a coltello a T=00:00 UTC**: t/Sharpe salgono T20->T0 (2.5->7.8 / 0.24->2.45) e CROLLANO a
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||||
T=1h (t 1.3, Sharpe -0.09). Un lead vero non e' a coltello su una sola ora.
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||||
- **GAP test**: inserendo 1h tra fine-segnale (00:00) e inizio-cattura, l'effetto MUORE
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||||
(Sharpe 2.45 -> -0.52, t 7.8 -> 1.6).
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||||
- **Singola ora**: T=0h/H=1h (cattura 00:00->01:00) Sharpe +2.93 (t 8.7); T=1h/H=1h (01:00->02:00)
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||||
Sharpe -1.02. L'INTERO "edge" e' la barra di confine 00:00->01:00.
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||||
- vs SEMPRE-LONG: always-long overnight e' negativo (-0.8/-1.2), quindi non e' overnight-drift; ma
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||||
l'uplift del crypto e' tutto nella barra di confine.
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-> Firma esatta di `day_boundary_robust` (CLAUDE.md): effetto che vive/muore spostando il confine del
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giorno UTC di poche ore = etichettatura/contaminazione, NON anticipazione economica.
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## Verdetto
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NIENTE di tradabile oltre l'SP500 nemmeno. Su TUTTI i mercati il legame crypto->X e' o co-movimento
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contemporaneo (risk-beta) o artefatto di confine. L'anticipazione crypto->altri-mercati sfruttabile
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NON esiste su dati onesti (finestre non-sovrapposte + boundary-robust + gap). Conferma definitiva del
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soffitto del progetto, ora anche cross-mercato.
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## Cosa resta di valore (immutato)
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La diversificazione TP01(crypto)+GTAA(equity), corr 0.21 -> Sharpe portafoglio ~1.5, DD dimezzato.
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Quello e' strutturale e deployabile; l'anticipazione cross-mercato no.
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Script: fetch_ib_futures.py (multi-exchange), fut_leadlag_generic.py, eu_overnight_deepdive.py.
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@@ -0,0 +1,29 @@
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# 2026-06-23 — "Monitor Deribit / trade IB": il gap crypto->equity e' LOOK-AHEAD
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## Idea testata (utente)
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Guardare crypto live su Deribit (24/7) e tradare l'indice su IB sul segnale del gap overnight.
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## Trappola trovata
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Il segnale crypto [P 21:00 -> D 13:00 UTC] e il "gap" equity [P close -> D open 13:30] coprono QUASI
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LE STESSE ORE. Condizionare il gap sul crypto-overnight = correlare due ritorni dello STESSO intervallo
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notturno -> look-ahead. All'entrata (D 13:00, pre-open) il gap e' GIA' avvenuto: non catturabile.
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## Prova (net 2bps, sqrt(252))
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| target | OVERLAP gap (look-ahead) | TRADABILE intraday (post-entrata) |
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|---|---|---|
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| SPY | Sharpe 3.60 (OOS 5.23) | -0.03 (OOS 0.12) |
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| QQQ | Sharpe 4.01 (OOS 5.47) | 0.25 (OOS 0.43) |
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| IWM | Sharpe 3.98 (OOS 5.72) | 0.15 (OOS 0.44) |
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Lo "Sharpe 5" e' artefatto. L'edge REALE tradabile via ETF (intraday, entri all'open) ~0, muore a costi.
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NB: anche i Sharpe "gap" del workflow 65-agenti erano (a) look-ahead di overlap e (b) sotto-annualizzati
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(sqrt(52) invece di sqrt(252)); il verdetto "non deployabile" resta, rafforzato.
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## Cosa resta possibile (non testato, serve dato)
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L'unica versione onesta dell'idea: entrare a META' notte via FUTURES IB e vedere se crypto [P21:00->T]
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predice il future indice [T->open] su finestre NON sovrapposte (crypto come sensore di rischio piu'
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veloce). Richiede dati INTRADAY dei futures (ES/NQ/RTY), non in cache -> data step se si vuole indagare.
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## Lezione
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Un risultato "troppo bello" (Sharpe 5) e' un test di disciplina: era overlap di finestre. Catturato.
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Script: crypto_overnight_equity.py (versione artefatto), crypto_overnight_honest.py (decomposizione).
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@@ -0,0 +1,37 @@
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# 2026-06-23 — "Monitor Deribit / trade IB" su futures: test ONESTO non-sovrapposto -> edge ~0
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## Idea
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Monitorare crypto live (Deribit 24/7) ed entrare sul FUTURE indice IB (ES/NQ/RTY, tradato di notte)
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a meta' notte, catturando il moto SUCCESSIVO -> finestre NON sovrapposte (no look-ahead, vs il "gap"
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che era contemporaneo al segnale).
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## Dati
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`fetch_ib_futures.py` -> data/raw/fut_{es,nq,rty}_1h.parquet (ContFuture orario, UTC). ES 3y (2023-06+),
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||||
NQ 2.75y, RTY 2.3y. (NB: ContFuture NON accetta endDateTime -> chiamata singola "4 Y" = ~3y max orari.)
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||||
## Test (`fut_overnight_leadlag.py`)
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||||
entrata a T (ora UTC notturna): segnale = crypto[P21:00->T]; controllo = future[P21:00->T] (moto
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PROPRIO del future); cattura = future[T->open 13:00]. Incrementale: crypto predice la cattura OLTRE il
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||||
moto proprio del future? Trade: sign(crypto[P21:00->T]) * future[T->open], net 2bps. T in {0,3,6,9}h.
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## Risultati
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| future | miglior Sharpe (trade crypto) | t_crypto incrementale | esito |
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|---|---|---|---|
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| ES (S&P500) | ~0 / negativo (-0.03..-0.93) | 0..1.5 | NESSUN edge |
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| NQ (Nasdaq) | 0.41 (T=3h) | 0.5 (debole) | momentum del future, non crypto |
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||||
| RTY (Russell) | 0.40-0.77 | 2.0-2.7 (BTC->RTY) | soffio debole, non robusto |
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||||
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||||
- **SP500: NIENTE.** Il crypto della prima notte non predice l'ES della seconda. Il "Sharpe 5" del gap
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era interamente look-ahead (finestre sovrapposte): catturato e ucciso.
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||||
- **RTY (small-cap)** e' l'unico con t_crypto incrementale ~2-2.7 e crypto che AGGIUNGE oltre il moto
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||||
proprio del future (futOwn Sharpe negativo). MA: Sharpe 0.4-0.5 modesto, 24 config (multiple-testing),
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||||
storia 2.3y, per-anno INCOERENTE (BTC->RTY T=3h: 2024 +0.99 / 2025 +0.52 / 2026 -0.31).
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## Verdetto
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L'idea "monitor Deribit / trade IB" NON da' un edge tradabile, men che meno su SP500. Il forte
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fenomeno crypto<->equity e' CO-MOVIMENTO contemporaneo (risk-beta overnight), non anticipazione: quando
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||||
si impone una finestra causale non-sovrapposta, l'edge svanisce (efficienza di mercato). L'unico
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residuo (crypto->small-cap overnight) e' debole, borderline su multiple-testing e instabile per anno
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||||
-> forward-monitor al piu', NON deploy. Coerente col soffitto del progetto.
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||||
Script: fetch_ib_futures.py, fut_overnight_leadlag.py. (look-ahead documentato: 2026-06-23-crypto-overnight-lookahead.md)
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@@ -0,0 +1,141 @@
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||||
# 2026-06-23 — SKH01 "Skyhook": porting onesto del sistema ES dual-timeframe su BTC/ETH
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Branch: `strategy_skyhook`. Engine: `src/strategies/skyhook.py`. Harness: `scripts/research/skyhook/skyhooklib.py`.
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Test: `tests/test_skyhook.py` (5 pass). Ricerca: `scripts/research/skyhook/{sweep,grid,check_v1}.py` + `runs/`.
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## Il brief
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Sistema "Skyhook" (origine ES / E-mini S&P, genetico, a doppio timeframe), da portare su crypto:
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- **data2 = 690 min (segnale)**, **data1 = 230 min (esecuzione)**. NB **690 = 3 × 230**.
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- NON trend-follower: entra **solo** quando coincidono (a) un **regime** di volatilità/volume e
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(b) un **pattern** di breakout.
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||||
- Pipeline per barra: indicatori (BuzVola su ATR, BuzVolume su volume, tipo-Chande 0-100) →
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fasce regime → pattern (Donchian/breakout su data2) → composer (regime AND pattern) →
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||||
ingresso (max 1/giorno, stop-and-reverse) → uscite (time-based asimmetrico uscitalong=24 /
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uscitashort=18 + stop/profit).
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||||
- Ancore demo: trend lineare → **BuzVola=50** (vol steady → neutro), **BuzVolume=100** (volume in rampa).
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## Ricostruzione (fedele + onesta)
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||||
- **Resample dal feed 5m certificato** con `origin='epoch'`: 230 min = 46×5m, 690 min = 138×5m,
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e i confini 690 sono un **sottoinsieme** dei confini 230 → una barra HTF chiude esattamente su
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||||
una chiusura LTF. Merge HTF→LTF causale: `merge_asof` backward sulla **chiusura HTF** (≤ chiusura
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||||
LTF), così una barra HTF è usata solo quando è davvero chiusa. (~2287 barre/anno LTF, ~762 HTF.)
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- **BuzVola / BuzVolume = `chande01`** (Chande Momentum Oscillator normalizzato 0-100): serie
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steady → 50, rampa-su → 100, rampa-giù → 0. Le ancore demo sono soddisfatte a livello di
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indicatore (è la lettura fedele: "vol steady → neutro"). NB: l'EMA-ATR su un *linspace* sintetico
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dà 100 per drift di warm-up/floating-point, non per comportamento reale — su BTC reale BuzVola
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oscilla intorno a 50 (EMA-ATR vs SMA-ATR corr 0.90).
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- **Pattern** = Donchian breakout leak-free (shift(1)) su HTF, `ptn_n` barre (default 13 da 13/13/1).
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||||
- **Regime** = bande-soglia tunabili su BuzVola/BuzVolume (i magici interi 4/3/2 - 4/2/2 non sono
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nel brief; ricostruiti come `[vola_lo,vola_hi]` × `[vol_lo,vol_hi]`).
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- **Composer** = regime AND pattern. **Ingressi** ≤1/giorno (prima barra qualificante).
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- **Uscite**: time-based asimmetrico (`uscitalong`/`uscitashort` barre LTF) + hard stop/profit. Lo
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"stop 2000 / profit 5000" in $ del sistema ES → **multipli di ATR LTF** (scale-free): default
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`sl_atr=2.0`, `tp_atr=5.0` (~ rapporto 40:100 pt ES), con modalità `pct` alternativa.
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- Engine espresso come **entries `{dir,tp,sl,max_bars}`** per `backtest_signals` (motore onesto del
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progetto: TP/SL intrabar, max_bars, non-overlap). Causalità verificata con prefix-recompute
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(0 mismatch).
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## Baseline → V1 (lever scout + grid, inline, veloce)
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- **Baseline** (default 13/13, sl2/tp5, vola[35,95], vol_lo50): causale, fee-surviving, FULL Sharpe
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BTC +0.91 / ETH +0.64, ma **HOLD-OUT debole** (BTC −0.09 / ETH +0.17) → FAIL del gate onesto.
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- **Lever scout** (`sweep.py`): gli **short servono** (long_only → HOLD −0.52); il **regime gate
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conta** (togliere la banda vola → HOLD −0.80); il **floor di volume** a 50 *frenava* l'hold-out
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(vol_lo=40 o 0 → PASS); **breakout più lento** (ptn_n=55) e **stop più larghi** (sl2.5/tp6)
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alzano l'hold-out.
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||||
- **Grid combinato** (`grid.py`): vincitrice **SKH01-V1**
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||||
`SkyhookParams(ptn_n=55, sl_atr=2.5, tp_atr=6.0, vola_lo=35, vola_hi=95, vol_lo=0.0)`:
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- **min-asset FULL +0.69, HOLD-OUT +0.64** (BTC 0.64 / ETH 0.64), **PASS**, fee-surviving a 0.30%RT.
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||||
- BTC FULL +0.69/+275% DD49% ; ETH FULL +1.01/+871% DD31% ; entrambi HOLD-OUT positivi.
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||||
- **Marginal vs TP01 = ADDS** e regge i gate induriti: **corr 0.06** (ortogonale, NON trend-beta),
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||||
`has_insample_edge=True` (Sharpe in-sample standalone 1.15), `is_hedge=False`, multi-cut
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||||
persistente. Blend **0.75·TP01 + 0.25·SKH01: HOLD Sharpe 0.31 → 0.74 (+0.44), DD 11.9%**;
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||||
blend 50/50 HOLD 0.88, DD 17.8%.
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- Unico sub-gate fallito: `clean_year_uplift` +0.014 (sotto 0.02) → `earns_slot=False` per un pelo,
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nonostante tutto il resto sia forte. **Debolezza principale: DD standalone alto (40-49%).**
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→ SKH01 è un **diversificatore quasi-ortogonale** reale (non un TP01 travestito): da solo è
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volatile, ma come sleeve al 25% migliora moltissimo l'hold-out del portafoglio a DD bassissimo.
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## Onda 1 (`skyhook-improve`, 30 agenti) — winner intermedio
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Famiglie: param (RR, ptn_n, regime bands, exit bars, chande, local), regime-redef (percentile,
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realized-vol, vol-expansion, LTF), pattern (confirmation, ROC, Keltner, NR, dual), exit + overlay,
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ognuna verificata da 2 scettici. Risultato: **winner intermedio**
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`SkyhookParams(ptn_n=45, sl_atr=2.5, tp_atr=7.0, uscitalong=24, uscitashort=16, vola_lo=35, vola_hi=95, vol_lo=0)`
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— **minFull +0.83, minHold +0.81** (vs V1 +0.69/+0.64), causale, fee-surviving 0.30%RT, marginal
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||||
**ADDS** (corr 0.05, has_insample_edge, robust_oos, multicut, clean_year_uplift +0.37), blend w25
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uplift_hold +0.58. **MA standalone maxDD ancora 34% (BTC) / 31% (ETH) → l'unico goal mancato era il DD<30%.**
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## Onda 2 (`skyhook-improve-v2`, 14 famiglie DD-reduction) — SKH01-V2-DD vince
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Obiettivo: tagliare il **DD standalone <30%** tenendo hold-out + `earns_slot`, e alzare l'uplift di
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portafoglio. 14 famiglie (ensemble param/struct, vol-target, DD kill-switch, RR/stop grid, regime
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tight, percentile, vol-expansion, breakout confirmation, dual-TF, asimmetria L/S, cadenza, chande,
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Keltner), ognuna verificata da 2 scettici avversariali (window-luck/multicut/jackknife +
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causalità/fee/plateau/overfit). Esito: **il winner intermedio cade.** Nuovo campione **SKH01-V2-DD**
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||||
(famiglia ASYM_LS, `src/strategies/skyhook.py:SKH01_V2_DD`, run `runs/SKH2_ASYM_LS.py`):
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- **Config:** stesso SEGNALE del winner (`ptn_n=45, vola_lo=35, vola_hi=95, vol_lo=0, exit-bars 24/16`)
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||||
ma EXIT commutati da ATR a **percentuale fissa ASIMMETRICA** — long `sl=4% / tp=10%`, short
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||||
`sl=2% (più stretto) / tp=8%`. Motivazione meccanica: in crypto lo short si fa steamrollare da uno
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||||
spike vola e lo stop-ATR si allarga lasciando correre la perdita → il %-SL stretto sullo short
|
||||
**cappa la perdita per-trade** che FORMA il maxDD. (Implementato come override per-direzione nel
|
||||
motore, backward-compatible: campi `*_short=None` → comportamento simmetrico invariato.)
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||||
- **Numeri veri (verificati indipendentemente via `sk.study(SKH01_V2_DD)`):** standalone maxDD
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||||
**BTC 21.4% / ETH 27.4%** (<30% ✓, vs 34.4/30.5 del winner) — **goal RAGGIUNTO**; minFull **+0.99**,
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||||
minHold **+1.26**; causalità **0/400** entrambi gli asset; fee@0.30%RT BTC +1.05 / ETH +0.80
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||||
(positiva anche a 0.40%). Marginal vs TP01 **ADDS** (corr 0.09, has_insample_edge, is_hedge=False,
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||||
robust_oos, multicut, clean_year_uplift +0.57). **Blend 0.75·TP01 + 0.25·SKH: uplift_hold +0.87**
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||||
(vs +0.58 del winner); **blend 50/50: full 1.84 / hold 1.59 / DD 10.7%**. earns_slot=True,
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||||
beats_winner=True. **Plateau reale** (i vicini Spct_mb14/16 sl2% tengono DD 27-28%), non knife-edge.
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||||
Entrambi gli scettici: holds_up=True, confidence high, killer_finding=null.
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**Top-3 dell'onda 2 (criteri onesti):**
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| # | Famiglia | maxDD (BTC/ETH) | minHold | w25 uplift_hold | Verifica |
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|---|---|---|---|---|---|
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| **1** | **ASYM_LS → SKH01-V2-DD** | 27.4% (21.4/27.4) | +1.26 | **+0.87** | 2/2 high, killer=null ✅ |
|
||||
| 2 | ENS_STRUCT (3-regime ensemble) | **22.9%** (21.2/22.8) | +1.00 | +0.67 | 2/2 high — ma 3 motori da eseguire |
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||||
| 3 | TPSL_DD (%-SL/TP hard) | 28.0% (28/25.5) | +1.11 | +0.75 | 1/1 (rate-limit) — caveat hedge-like |
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||||
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||||
**Lezioni anti-DD:**
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- **Ha funzionato (STRUTTURA dell'exit, non i parametri):** cambiare il MECCANISMO di uscita — %-SL
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hard, asimmetria L/S, o ensemble di exit/regime diversi (decorrelazione). Il DD del winner nasce
|
||||
dalla coda intra-trade negli spike ATR; il %-SL la cappa.
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||||
- **NON ha funzionato (la leva non raggiunge il DD vincolante):** DD kill-switch entry-only (sopprime
|
||||
solo le NUOVE entry, non chiude il trade aperto che forma il maxDD → floor 33-36%); vol-target
|
||||
causale (DD<30 e uplift≥0.55 mutuamente esclusivi; cap>1 PEGGIORA il DD levereggiando nel pre-crash);
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||||
cadenza/FREQ (accorciare gli hold short fa esplodere ETH a 50-66%); dual-TF (LTF è resample dello
|
||||
stesso prezzo → quasi-tautologico, DD invariato).
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||||
- **Bocciato dagli scettici come overfit:** PATTERN_CONF (sub-30 solo a vola_lo=45, knife-edge: sl_atr
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±0.5 → ETH 40-47%; la conferma "close_loc" da sola NON taglia il DD). Esempio canonico del perché
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serviva la doppia verifica.
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- **Non promuovibili:** PCTL_DD (numeri spettacolari ma **0 verifiche**, le 2 sono morte per rate-limit
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→ forward-monitor, non fidato); ENS_PARAM / TPSL_DD (battono i gate ma uplift recency/hedge-loaded,
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concentrato nei regimi TP01-down → forward-monitor).
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**Promozione (questa sessione):** `SKH01_V2_DD` canonico nel motore + override exit-short
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asimmetrici (backward-compatible, V1/winner invariati) + 3 test nuovi (8/8 pass).
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**Sleeve cablato @0.25 effettivo** (`src/portfolio/sleeves.skyhook_sleeve` → `active_sleeves`): i tre
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||||
sleeve preesistenti scalati nel restante 0.75 mantenendo il rapporto 55:25:20 → **TP01 41.25% / XS01
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18.75% / VRP01 15% / SKH01 25%**. Report del portafoglio (4 sleeve, `run_portfolio.py`):
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| | FULL Sharpe | FULL DD | HOLD-OUT Sharpe | HOLD-OUT DD |
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|---|---|---|---|---|
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| 3 sleeve (TP01+XS01+VRP01) | 1.68 | 14.3% | 1.63 | 3.4% |
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| **+ SKH01 @25%** | **2.13** | **7.8%** | **2.30** | 3.5% |
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| Δ | **+0.45** | **−6.5pt** | **+0.67** | ~0 |
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||||
→ aggiungere Skyhook **alza lo Sharpe full +0.45 e DIMEZZA il DD full (14.3→7.8%)**, e alza l'hold-out
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+0.67 a DD invariato. Portafoglio combinato: FULL Sh 2.13 / ret +365% / DD 7.8%, HOLD Sh 2.30 / DD 3.5%,
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positivo ogni anno (2019-26, DD annuo ≤7.8%) vs buy&hold 50/50 FULL Sh 0.93 / DD 76%.
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||||
**Caveat onesti / NON deploy:** è un portafoglio di **ricerca** (peso fisso, no costi di ribilanciamento
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reale a $600; lo Sharpe daily-step di Skyhook è la convenzione del lens). ETH DD standalone 27.4% ha
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margine sottile vs 30%. Prima di un eventuale deploy: ri-verificare la causalità sul **codice di
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esecuzione reale** (qui è l'harness di ricerca) e i costi del book a 230m (ribilanciamento più frequente
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del resto). XS01/VRP01 restano STAT-MODE/lead. Per ora: research win + sleeve cablato, forward-monitor.
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@@ -0,0 +1,66 @@
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# 2026-06-23 — Tail-hedge / protezione DD del combo (incl. OPZIONI): vince la guardia-drawdown
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## Obiettivo (goal utente)
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Trovare uno sleeve/overlay da AGGIUNGERE al combo (TP01+GTAA) per proteggere il drawdown e gli anni
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tipo 2022. Valutare anche le opzioni.
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## Diagnosi del rischio (decisiva)
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Il MaxDD del combo (1x) e' **8.4%** e il 2022 fu **-4.4%**: NON un crash, un **grind lento** (peggior
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giorno -2.8%, peggior mese 2022 -1.6%). Il doppio trend (TP01+GTAA long-flat) gia' taglia i crash
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veloci. Il tail residuo = (a) whipsaw da mercato choppy (2022), (b) gap/crash overnight LATENTE (TP01
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non reagisce intraday, non nel campione storico), (c) la LEVA.
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## Candidati testati (`tail_hedge_lab.py`)
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| protezione | MaxDD | 2022 | Sharpe | CAGR |
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|---|---|---|---|---|
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| combo baseline | 8.4% | -4.4% | 1.48 | 11.3% |
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| **+ guardia-DD -4%** | **5.8%** | **-1.8%** | 1.38 | 9.2% |
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| + vol-target 5% | 8.4% | -5.9% | 1.46 | 8.0% |
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||||
| + opzioni (put/put-spread, budget 3%/y) | 8.4% | -4.4% | 1.48 | 11.3% |
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### OPZIONI (valutate): NON adatte al 2022
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- Put-spread/long-put LONG su indice 50/50 BTC/ETH (mirror di VRP01), premio BS su DVOL reale, payoff
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sul path. Strike corretti (compra -0.30delta, vende -0.10delta).
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||||
- Sempre-on costa **~50%/anno** di premio -> con budget 3%/anno size ~0.06-0.10x = effetto ~nullo.
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||||
- Nel 2022 (grind, niente crash settimanali) **sanguinano** (scadono inutili) -> Δ2022 ~0.
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- Pagano SOLO nei crash secchi: stress -30% overnight -> put paga **+25% netto**, put-spread +3.8%.
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||||
- Verdetto: assicurazione BLACK-SWAN cara e fuori-bersaglio per il grind. Utile solo come piccola
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copertura del gap overnight latente, NON come fix del 2022.
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### GUARDIA DRAWDOWN: centra il rischio
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De-risk (esposizione 1.0->0.4) quando il DD da picco supera -4%, ri-rischia a -1.6%. Targetizza il
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grind: MaxDD 8.4%->5.8%, 2022 -4.4%->-1.8%, ogni anno DD intra <=5.4%. Costo: Sharpe 1.48->1.38,
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CAGR -2.1pp (de-risca sui cali, perde rimbalzo — prezzo onesto della protezione).
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### A LEVA (dove il tail morde)
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guard applicato pre-leva: 2x 2022 -15.6%->-10.9%, MaxDD 28%->24%; 3x resta MARGIN-CALL (DD 39%>=33%).
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-> la protezione rende il 2x sopportabile; il 3x va evitato comunque.
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## Raccomandazione
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AGGIUNGERE una **guardia-drawdown a livello di portafoglio** al combo (overlay, niente premio):
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e' la protezione che colpisce il rischio reale (grind/2022) a costo Sharpe minimo. Le opzioni NO come
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fix del 2022; eventualmente una micro-allocazione deep-OTM come assicurazione black-swan separata.
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Vol-target NON aiuta (il 2022 non e' uno spike di vol).
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## Onesta'
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- Il guard e' REATTIVO (de-risca dopo l'inizio del DD, restituisce un po' di rimbalzo) -> costa CAGR.
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- Trade: -2.1pp CAGR per dimezzare il MaxDD e azzerare quasi il 2022. Sensato se la priorita' e' il DD.
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||||
- Parametri (-4% trigger) semplici; il meccanismo (non la soglia esatta) e' la sostanza.
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Script: tail_hedge_lab.py.
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## Aggiornamento — protezioni CLASSICHE (stop-loss), goal "prova anche SL" (`stops_lab.py`)
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Confronto equo (trigger/re-entry sul NAV di mercato, non sull'equity congelata):
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| protezione | Sharpe | MaxDD | 2022 | CAGR | in-mkt |
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|---|---|---|---|---|---|
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| baseline | 1.48 | 8.4% | -4.4% | 11.3% | 100% |
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| **soft-guard -4% (0.4x)** | **1.38** | **5.8%** | **-1.8%** | 9.2% | 100% |
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||||
| trail-stop -4% (uscita tot.) | 1.07 | 7.5% | +0.0% | 6.6% | 42% |
|
||||
| trail-stop -6% (re:newhigh) | 1.34 | 6.6% | -2.1% | 9.0% | 72% |
|
||||
| trail-stop -8% | 1.41 | 8.3% | -4.2% | 10.0% | 87% |
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||||
| stop mensile -5% | 1.48 | 8.4% | -4.4% | 11.3% | 100% (mai scatta) |
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||||
| vol-stop (>90pctl) | 1.48 | 8.4% | -4.4% | 10.4% | 100% |
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||||
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||||
VERDETTO: lo SL classico funziona solo a -6% (e resta inferiore al soft-guard); a -4% fa WHIPSAW
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||||
(Sh 1.48->1.07, fuori mercato 58%) perche' l'uscita TOTALE viene choppata nel grind. Il soft-guard
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||||
alla stessa soglia non whippa (de-risk parziale 0.4x). Stop mensile/vol inutili (bersaglio sbagliato).
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||||
Conferma: per un DD da grind, de-risk PARZIALE > stop-loss duro. Soft-guard -4% confermato come scelta.
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@@ -0,0 +1,69 @@
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||||
# 2026-06-26 — Cash-and-carry (basis trade) delta-neutral su HL (CC01): premio REALE, Sharpe ARTEFATTO, NON deployabile
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**Goal utente:** dopo lo scarto del gamma scalping, "provare" gli altri due angoli proposti —
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funding-carry cross-sectional e basis/cash-and-carry. Il **funding cross-sectional (FC01) è già
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SCARTATO** (diario 2026-06-22: DILUTES, sign-flip su un nome). L'angolo non testato è il
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**cash-and-carry delta-neutral (CC01)**. Branch `research/gamma-scalp-options`,
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script `scripts/research/cash_carry_hl.py`.
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## Meccanismo (diverso da FC01)
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FC01 pickava cross-section (short alto-funding / long basso-funding) → scommessa relativa, fragile.
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CC01 **non picka**: harvesta il premio di funding AGGREGATO restando delta-neutral sullo *stesso*
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asset. Long spot + short perp (stessa size): le gambe lineari nel prezzo si cancellano → ritorno
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≈ **+funding** (lo short incassa il funding quando f>0), zero esposizione direzionale. Dati: funding
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||||
orario reale HL dal 2023-05 (`hlfund_*_1h.parquet`), gli stessi 19 major di XS01.
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## Risultato grezzo — e perché NON va creduto
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| config | Sharpe | CAGR | maxDD | per-anno |
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|---|---|---|---|---|
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| BTC/ETH CC-static | **+12.9** | +13% | 0.8% | 2023:+10 2024:+23 2025:+8 2026:+1% |
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| BTC/ETH CC-gated | +13.9 | +14% | 0.3% | tutti positivi |
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| 19-major CC-gated | +11.6 | +16% | 0.4% | tutti positivi |
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**Uno Sharpe di 13 con DD 0.3% è un ALLARME, non un edge.** È la firma di un modello che cattura
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solo un cashflow liscio (il funding) e azzera la volatilità reale. Il marginal scorer dà **ADDS /
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||||
robust_oos / has_insample_edge=True / multicut_persistent** su OGNI config — ma questo **espone un
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punto cieco dello scorer**: si fida della vol riportata dal candidato e non ha un gate "Sharpe
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implausibile → rischio nascosto". Un Sharpe di 13 dovrebbe squalificare-e-indagare, non passare.
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## Il rischio è NASCOSTO, non assente
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- **Mark-to-market della base** (`premium` col → `r = funding − Δpremium`): sgonfia lo Sharpe solo
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13→11. La colonna premium di HL è già lisciata/clampata → a risoluzione daily il basis-vol è
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minimo. **Quindi il basis-from-data NON è il rischio vero.**
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- **I rischi che giustificherebbero uno Sharpe realistico (~1-3) sono ASSENTI dal dataset:**
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1. **2022 mancante.** Lo storico funding parte 2023-05 → niente deleveraging LUNA/3AC/FTX, il
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regime di funding profondamente negativo + basis blow-out che farebbe il vero drawdown.
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2. **Procyclicità.** Funding aggregato BTC/ETH: +23% nel toro 2024 → **+1.7% nel bear 2026**
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(e 19-major CC-static 2026 = **−1%**). Solo 10% di giorni a funding negativo *in-sample* — ma
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in un vero bear quella frazione esplode. Il carry **non è all-weather**: è un risk-on premium.
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3. **Liquidazione dello short** in uno squeeze e **slippage** su spot+perp: non modellati.
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- **Sharpe reale di un crypto basis-trade ≈ 1-3 con code brusche** (Mar-2020, Mag-2021, FTX), non 13.
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## Eseguibilità a $600 — muro indipendente
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Serve spot **+** perp per gamba: BTC/ETH = 4 posizioni, 19-major = 38. Su Deribit (dove operiamo) lo
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storico funding è **bloccato** (404) e non tradiamo spot HL. **STAT-MODE**, come XS01/VRP01 ma peggio
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(doppia gamba per asset). Non deployabile a questo capitale.
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## Verdetto
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**CC01 = premio di funding REALE (~+8-14%/anno aggregato, positivo ogni anno in-sample) e
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genuinamente ortogonale a TP01 (corr ~0.05, NON direzionale).** È la "fonte di ritorno diversa" più
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concreta trovata finora. MA:
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- lo **Sharpe headline è fiction** (rischi di coda strutturalmente fuori dal dataset);
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- è **procyclico** (si comprime/inverte nel bear — proprio quando servirebbe);
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- **non eseguibile** a $600 / sul nostro venue.
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→ **LEAD da rivedere a scala** (capitale ~20k+ e un venue con funding eseguibile), **non uno sleeve**.
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Nessun impatto sul book live (branch separato).
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## Sottoprodotto metodologico (raccomandazione)
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CC01 ha passato ogni gate del marginal scorer pur essendo un'illusione di rischio. **Prossima
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indurita dello scorer:** un gate di *plausibilità dello Sharpe* — uno standalone Sharpe ≫ 4 deve
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declassare a "SUSPECT/INVESTIGATE" invece di alimentare ADDS, perché segnala vol sottostimata
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(mark-to-cashflow, dati che escludono il regime di stress, leva nascosta). Documentato qui, non
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implementato in questa passata per non toccare lo scorer condiviso su `main`.
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@@ -0,0 +1,58 @@
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# 2026-06-26 — "Short su fondamentali/notizie NEG ma prezzo SU": screener forward, edge non provato
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**Goal utente (chiarito):** se i dati finanziari/notizie di un'azienda sono negativi ma la
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quotazione è positiva (sale), andare SHORT — scommessa che il prezzo scenda a riallinearsi ai
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fondamentali. Branch `research/equity-meanrev-ib`, script `scripts/research/eq_fundnews_short.py`.
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## Gate dati (lezione v2.0.0) — NON backtestabile
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I fondamentali e le notizie scaricabili dalla rete (Yahoo) sono **snapshot CORRENTI**, non
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point-in-time storici. Applicarli a prezzi passati = **look-ahead** (restatement + survivorship):
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esattamente la classe di errore che ha prodotto la libreria fasulla v2.0.0. Un backtest onesto
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richiede un DB point-in-time (Compustat PIT, news storiche con timestamp) — **assente**. Quindi,
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come per la vol term-structure: **niente backtest**, l'unica via onesta è uno **screener forward**.
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## Cosa è scaricabile (feasibility, fatto)
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- **Fondamentali strutturati** via Yahoo quoteSummary (flusso cookie+**crumb**, tokenless):
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`recommendationMean` (1=buy..5=sell), `revenueGrowth`, `earningsHistory` surprise%,
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`recommendationTrend` (skew buy/sell). ✅
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- **Notizie**: Yahoo news search (headline + publisher), sentiment lessicale crudo. ✅ (proxy debole)
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- **Momentum**: chart API (return 1m/3m). ✅
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## Screener costruito + eseguito dal vivo
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`fund_neg` ∈ [0,1] (media di: recMean→sell, surprise negative, ricavi in calo, analisti a sell) +
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`news_neg` lessicale + momentum. **SHORT candidate = (fond/news neg) AND prezzo in salita** (la
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divergenza). Idempotente, logga forward su `data/raw/fundnews_short_screen.parquet`.
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**Run di oggi (2026-06-26): NESSUN candidato.** Quasi tutto l'universo ha momentum 1m **negativo**
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(mercato in flessione ampia, coerente col bear) → la gamba "prezzo che sale" non scatta. I peggiori
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per fondamentali (TSLA 0.48, BA 0.39, NKE 0.38) stanno comunque *scendendo*. Output sensato.
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## L'intuizione analitica chiave (il valore vero di questa analisi)
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La premessa ha una **tensione interna** che la rende la versione *rischiosa* dell'anomalia:
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- **Shortare un prezzo che SALE combatte il momentum** — una delle anomalie più robuste e persistenti
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(i winner continuano a vincere su 3-12 mesi). Si scommette contro di essa.
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- **Il PEAD** (post-earnings drift) dice che dopo cattive notizie il prezzo continua a **scendere**;
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ma qui il prezzo *sale malgrado* le cattive notizie → spesso significa che il mercato sta
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**prezzando informazione** che i fondamentali *trailing* non contengono (turnaround, M&A, squeeze).
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- Quindi: la versione *pulita* dell'edge "short su fondamentali deboli" funziona meglio quando il
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prezzo **conferma** (fondamentali deboli + prezzo che SCENDE = momentum e fondamentali allineati),
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**non** quando diverge. La richiesta "shorta il titolo che sale su brutte notizie" è il caso
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contrarian, più difficile e storicamente più punito (squeeze, perdita illimitata).
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## Eseguibilità (muro)
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Short = **borrow** (locate + fee; hard-to-borrow caro/assente), **perdita illimitata**, **squeeze**,
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**PDT $25k** per i day-trade, IB instabile qui, $600, universo single-stock (non i nostri ETF). NON
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deployabile.
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## Verdetto
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**Non un edge schierabile, né dimostrabile ora.** Deliverable onesto = lo **screener forward**
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(funzionante, da dati di rete) + il log che accumula i candidati per una validazione futura, con
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la chiara avvertenza che l'edge è **non provato** e che la *direzione contrarian* della scommessa
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(short sulla forza) è la parte fragile. Strumento utile (fond+news+momentum da rete in un colpo),
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tesi da maneggiare con scetticismo. Nessun impatto sul book live (branch separato).
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@@ -0,0 +1,57 @@
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# 2026-06-26 — Scalping azioni IB "quando sottoquotate" + check dati dalla rete
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**Goal utente:** su IB, comprare azioni quando "sottoquotate" (oversold/sotto fair-value), con
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verifica incrociata dei dati dalla rete. Branch `research/equity-meanrev-ib`,
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script `scripts/research/eq_meanrev_ib.py`. Due pezzi.
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## 1) CHECK DATI DALLA RETE — il pezzo richiesto (e perfettamente in-metodo)
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Confronto i dati certificati IB (`data/raw/eq_*_1d.parquet`, ADJUSTED_LAST) con una **sorgente di
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rete indipendente** (Yahoo Finance chart API, tokenless). È la lezione fondante del progetto: non
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fidarti di un feed solo (il disastro v2.0.0 era un feed contaminato).
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**Risultato (180g, BTC… no: 6 ETF):** dopo l'allineamento corretto **tutti CONCORDE**, deviazione
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sui rendimenti **≤1.2bps**, ultimo close identico (0.0bps). Il feed IB è validato.
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**La lezione (errore che ho fatto e corretto):** un primo confronto naïf (nostro close *adjusted*
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vs `close` *grezzo* di Yahoo) ha **falso-allarmato 4/6 ticker** a 30-52bps (SPY 30, TLT 40, HYG 52).
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Le divergenze erano **tutte su singoli giorni = stacco dividendo**: confrontavo dividend-adjusted vs
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non-adjusted. Usando l'`adjclose` di Yahoo (apples-to-apples) → ~0bps. **Regola: ogni divergenza va
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SPIEGATA prima di gridare "feed sporco" — e prima di tradarci sopra.** Lo strumento resta come
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validatore di feed riutilizzabile / template del pre-trade price-check live.
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## 2) "SCALPING quando sottoquotata" — non testabile/eseguibile; testato lo swing MR
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Lo **scalping intraday non è valutabile**: (a) non abbiamo dati intraday (solo `eq_*_1d`), (b) non
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è eseguibile — **PDT rule**: il day-trading di azioni US sotto **$25.000** è limitato a 3
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day-trade/5gg → lo scalping è *regolatoriamente bloccato* al capitale del progetto (l'analogo equity
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del muro STAT-MODE a $600 sul crypto), (c) IB Gateway è instabile qui (timeout ordini diagnosticato).
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Versione onesta e testabile = **swing mean-reversion** "compra quando sottoquotata": Connors RSI2<10
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+ filtro trend MA200, exit a MA5. Causale (segnale ≤ close[i], entry a close[i]), netto fee, hold-out 2015+:
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| ETF | FULL Sh | DD | CAGR | expo | HOLD Sh | **B&H HOLD Sh** |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| SPY | +0.75 | 15% | +5% | 13% | +0.70 | **+0.81** |
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| QQQ | +0.50 | 16% | +4% | 14% | +0.56 | **+0.92** |
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| IWM | +0.32 | 22% | +2% | 13% | +0.15 | +0.53 |
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| DIA | +0.38 | 13% | +2% | 14% | +0.55 | +0.74 |
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| EEM | +0.41 | 20% | +3% | 13% | +0.36 | +0.46 |
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Fee sweep SPY: Sh 0.82 (0bps) → 0.75 (3) → 0.70 (5) → 0.58 (10bps RT).
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**Lettura onesta:** la mean-reversion "buy the dip" sugli indici equity ha un edge **reale ma
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modesto** (Sharpe ~0.5-0.75, investito solo ~13% dei giorni) **che NON batte il buy&hold
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risk-adjusted** (B&H hold-out 0.81 su SPY vs 0.70 della MR), con CAGR piccolo (2-5%) e sensibile ai
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costi. È capital-efficient in teoria (cash 87% del tempo) ma il valore aggiunto vs "tieni l'indice"
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è negativo o nullo, e la frequenza *scalping* che potrebbe aggiungere valore è bloccata dalla PDT.
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## Verdetto
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- **Check dati dalla rete: FATTO e utile** — feed IB validato (≤1.2bps vs Yahoo); strumento
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riutilizzabile. Unico vero keeper della sessione equity.
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- **Scalping "sottoquotate": NON deployabile** — non testabile (no intraday), non eseguibile (PDT
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$25k, IB instabile). Lo swing MR daily testabile **non batte il buy&hold** → niente edge schierabile.
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Conferma il pattern del progetto: l'idea promettente sopravvive solo finché non incontra
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eseguibilità + benchmark onesto. Nessun impatto sul book live crypto (branch separato).
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@@ -0,0 +1,74 @@
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# 2026-06-26 — "Scalping BTC/ETH con copertura in opzioni" = gamma scalping → SCARTATO
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**Domanda (goal utente):** analizzare lo scalping su BTC/ETH con copertura in opzioni come
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possibile nuovo sleeve. **Esito: negativo, strutturale, su tutte le frequenze. Non è uno sleeve,
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non è nemmeno un hedge.** Branch `research/gamma-scalp-options`, script
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`scripts/research/options_gamma_scalp.py`.
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## Cos'è davvero "scalping con copertura in opzioni"
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L'interpretazione rigorosa è il **gamma scalping**: compri un'opzione (la *copertura* = long
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gamma), delta-hedgi il sottostante a cadenza fissa (lo *scalp*), e il P&L netto è
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≈ dollar-gamma × (vol realizzata² − vol implicita²). È lo **specchio esatto del VRP01** (short-vol):
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VRP01 incassa IV−RV (positivo in media), il gamma scalping incassa **RV−IV** (negativo in media).
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Modello (mirror della struttura VRP per comparabilità): long straddle ATM, tenor 7g, IV = DVOL
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Deribit (la stessa fonte del VRP), delta-hedge sui prezzi certificati, fee opzioni cap 12.5% del
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premio + fee perp 0.05%/lato sull'hedge turnover, return-on-notional vol-targeted 20%.
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## La diagnostica strutturale (il cuore)
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| asset | IV (DVOL) | RV 1d | IV−RV 1d | RV 1h | IV−RV 1h |
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|---|---|---|---|---|---|
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| BTC | 60.9% | 56.0% | **+4.9pp** | 64.5% | −3.6pp |
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| ETH | 74.9% | 76.0% | −1.0pp | 81.0% | −6.1pp |
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- A **rehedge giornaliero** l'IV ≈ o > la RV → il long gamma **paga il VRP** (sei sul lato sbagliato
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del premio). Perde gross, prima di ogni fee.
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- A **rehedge orario** la RV *supera* l'IV (BTC +3.6pp, ETH +6.1pp gross) — sembrerebbe un edge…
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**ma è una trappola doppia:** (a) la RV_1h è gonfiata da microstruttura (bid-ask bounce), quindi
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il "gross edge" è in parte fittizio; (b) il rehedge orario paga **24× la fee di hedge**, che
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spazza via qualunque edge intraday reale.
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## I numeri (ogni variante, ogni anno, ogni frequenza: PERDE)
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| variante | rehedge | Sharpe | CAGR | per-anno |
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|---|---|---|---|---|
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| NAKED | 1d | **−3.99** | −56% | 2021..2026 tutti −25..−68% |
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| CHEAP-GATED (IVr<0.30) | 1d | −3.05 | −47% | tutti negativi |
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| RICH-SKIP (IVr>0.90) | 1d | −3.92 | −55% | tutti negativi |
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| NAKED | 1h | **−6.06** | −71% | tutti −38..−81% (peggio: le fee) |
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| CHEAP-GATED (IVr<0.30) | 1h | −4.96 | −64% | tutti negativi |
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Il gate "compra vol solo quando è a sconto" (lo specchio del gate vincente del VRP, *vendi vol solo
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quando è cara*) **migliora ma non salva**: −3.05 invece di −3.99. Il segno resta negativo perché
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l'IV-rank basso non garantisce RV > IV su 7 giorni.
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## Scoring marginale vs TP01
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Tutte le varianti: **DILUTES**, `is_hedge=False`, `has_insample_edge=False` (IS Sharpe −3..−4.5),
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blend-25 uplift hold −1.2/−1.5. Non aiuta nemmeno come hedge: perde sia quando TP01 è su
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(uplift −1.2..−1.6) sia quando TP01 è giù (uplift −2.5..−3.2). Corr a TP01 ≈ 0 ma il drift negativo
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domina la matematica di diversificazione.
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## Eseguibilità a ~$600 (muro indipendente)
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- **BTC**: contratto 1 BTC, min 0.1 BTC → notional minimo **$5.968** ≫ $600 → **NON eseguibile**.
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- **ETH**: min 0.1 ETH → **$157** → marginalmente OK, ma un solo straddle = ~25% del conto in premio.
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Anche se l'edge esistesse, BTC è fuori e ETH è troppo grosso per diversificare.
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## Conclusione
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Lo "scalping con copertura in opzioni" è **schiacciato tra due muri**: rehedge lento → paghi il
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premio (RV < IV); rehedge veloce → paghi le fee (24×/day). **Nessuna frequenza vince.** Conferma
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due lezioni di prim'ordine del progetto, ora quantificate sul long-vol:
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1. **Le fee uccidono lo scalping** (il rehedge orario, vera frequenza di scalping, è la variante
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*peggiore*: −6 Sharpe).
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2. **Vol-da-modello è fragile in entrambe le direzioni.** Regola gemella del VRP: *niente long-vol
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scalp da modello in deploy*.
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**Il VRP01 (lato short, gated, rischio-definito) resta l'unico edge opzioni del progetto** —
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e funziona proprio perché sta sul lato *giusto* dello stesso premio che il gamma scalp paga.
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SCARTATO. Script preservato come riferimento. Nessun impatto sul book live (branch separato).
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@@ -0,0 +1,66 @@
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# 2026-06-26 — TP01 × DVOL vol-targeting: NON migliora (il taglio di DD è solo de-levering)
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**Goal utente:** "continua" ad analizzare strategie. Dopo i tre angoli di diversificazione tutti
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STAT-MODE (gamma scalp scartato, funding cross-sectional già morto, cash-and-carry lead non
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deployabile), ho puntato sull'angolo a **più alto valore perché ESEGUIBILE**: migliorare il
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risk-sizing del book **live** TP01 (BTC/ETH perp Deribit, già armato). Branch
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`research/gamma-scalp-options`, script `scripts/research/tp01_dvol_overlay.py`.
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## Ipotesi
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TP01 vol-targeta sulla vol **realizzata** 30g (backward-looking). Il **DVOL** (vol implicita 30g
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Deribit, forward-looking, che spesso anticipa i salti di vol) come denominatore → de-risking più
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tempestivo prima dei crash → DD più basso / hold-out migliore senza affondare il FULL.
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Onestà: DVOL parte 2021-03 → confronto TUTTE le varianti sulla **finestra comune 2021-04 → 2026**
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(1891g, perdo il toro 2019-2020 pre-DVOL). Causale, fee 0.10% RT, config canonica TP01.
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## Risultati (finestra comune, hold-out 2025+)
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| variante (denominatore vol) | FULL Sh | FULL DD | CAGR | HOLD Sh |
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|---|---|---|---|---|
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| **realized** (baseline) | **+0.75** | 12.3% | +8% | +0.30 |
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| dvol (implicita) | +0.70 | 9.3% | +6% | +0.33 |
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| blend 50/50 | +0.72 | 10.4% | +7% | +0.32 |
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| max(realiz, dvol) | +0.70 | 9.2% | +6% | +0.36 |
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| derisk (gate DVOL>p90 ×0.5) | +0.75 | 12.3% | +8% | +0.30 |
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Le varianti DVOL **abbassano il DD** (12.3% → ~9.2%) ma **anche** Sharpe FULL (−0.04/−0.05) e CAGR
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(8% → 6%). Lo Sharpe è scale-invariant → sospetto: il taglio di DD è solo *posizioni più piccole*
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(l'IV > RV per il VRP → denominatore più grande → leva minore), non vero timing.
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## Il controllo decisivo
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Confronto le varianti DVOL col **realized a target_vol RIDOTTO** (stesso de-levering, senza DVOL):
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| | FULL Sh | DD | CAGR | HOLD Sh |
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|---|---|---|---|---|
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| **max-DVOL** | +0.70 | 9.2% | +6% | +0.36 |
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| **realized @ vol-tgt 15%** | **+0.75** | 9.4% | +6% | +0.30 |
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| **realized @ vol-tgt 13%** | +0.75 | **8.1%** | +5% | +0.30 |
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**Conclusivo:** il realized a 15% eguaglia il DD del max-DVOL (9.4% ≈ 9.2%) a Sharpe **più alto**
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(0.75 > 0.70) e stesso CAGR; a 13% fa DD ancora più basso (8.1%), sempre a 0.75. **Il taglio di DD
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del DVOL è interamente "leva minore", replicabile MEGLIO con un semplice target_vol più basso.**
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## Verdetto
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**DVOL vol-targeting NON migliora TP01.** Risk-adjusted è marginalmente *peggiore* (FULL 0.70 vs
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0.75 a parità di DD). L'unico residuo a favore — hold-out +0.06 (max 0.36 vs 0.30) — è **single-window**
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su 5 anni scarsi di storia DVOL: sotto la soglia di **persistenza multi-cut** del progetto (la lezione
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che ha ucciso 13/14 falsi positivi nello sweep alt). Il gate **DVOL-spike de-risk è RIDONDANTE col
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trend**: quando il DVOL esplode (crash) TP01 è già flat (momentum negativo → posizione 0) → il gate
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non tocca nulla (Δ 0.00 su tutto). Niente da deployare.
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## Lezioni
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1. **Per meno DD sul book live, la leva giusta è `target_vol`, non un overlay DVOL.** Abbassare TP01
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da vol-tgt 20% → 15% taglia il DD 12.3% → ~9.4% allo **stesso Sharpe** (0.75). Dial pulito e noto,
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se mai si volesse un profilo più difensivo (oggi 20% è la scelta canonica — invariata).
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2. **La vol implicita non batte la realizzata come denominatore di sizing per un trend long-flat**:
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il segnale di trend gestisce già il de-risking direzionale; il denominatore fissa solo la
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magnitudine, e la realizzata lo fa marginalmente meglio per unità di rischio.
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3. Conferma indiretta del soffitto: anche un raffinamento "ovvio" e *eseguibile* su TP01 non produce
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alpha; al massimo sposta il punto sulla stessa frontiera rischio/rendimento.
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SCARTATO come miglioria. Nessun impatto sul book live (branch separato, config canonica invariata).
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@@ -0,0 +1,47 @@
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# 2026-06-26 — Calendar-vol / term-structure DVOL: il DATO STORICO NON ESISTE (data-first gate)
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**Goal utente:** "continua" — angolo scelto: scaricare e certificare la term-structure DVOL per
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testare un calendar-vol (front IV vs back IV). **Esito: bloccato a monte dal gate "il dato prima
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della strategia" (lezione v2.0.0).** Branch `research/gamma-scalp-options`.
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Script: `scripts/research/probe_vol_termstructure.py` (scan) + `log_vol_termstructure.py` (forward).
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## Scan di fattibilità (prima di costruire qualunque backtest)
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Cosa l'API pubblica Deribit espone davvero per la vol per-scadenza:
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| dato | disponibile? |
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|---|---|
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| Snapshot CORRENTE della term-structure ATM (mark_iv per scadenza) | **SÌ** (book_summary_by_currency, tokenless) |
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| DVOL storico | solo **30g** fisso — nessun indice 7g/60g/90g pubblico |
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| Trade-history IV per strumento | solo per strumenti **VIVI** (gli scaduti spariscono) |
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| **Serie storica continua front-vs-back IV** | **NO** — il front-month rotola/espira → irricostruibile |
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**Snapshot oggi (2026-06-26), per riferimento:**
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- BTC spot $59.9k: 7g 45.6% · 30g 43.2% · 60g 42.7% · 90g 42.9% · 180g 44.5% — **contango** lieve.
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- ETH spot $1.58k: 7g 57.6% · 30g 56.4% · 90g 57.5% · 180g 59.2% — contango (+1.6pp slope).
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- (I valori sono interpolati a tenor fissi: il front a 1-giorno grezzo, 38%/54%, è rumore escluso.)
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## Verdetto
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**Un calendar-vol NON è backtestabile ora su dati certificati.** La storia per-scadenza non è
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pubblica su Deribit (la nostra fonte di verità), e — coerentemente con la metodologia — **nessun
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edge va creduto senza backtest OOS su dati certificati**. Costruire un calendar-vol su uno snapshot
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singolo o su una storia ricostruita-a-pezzi sarebbe esattamente il tipo di scorciatoia che ha
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prodotto la libreria fasulla v2.0.0. Quindi: **stop, niente backtest.**
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## L'unica via legittima: costruire il dato in avanti
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`scripts/research/log_vol_termstructure.py` — logger forward idempotente: ogni run prende lo snapshot
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ATM, lo interpola ai tenor fissi {7,30,60,90,180}g e appende una riga/asset a
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`data/raw/vol_term_<asset>.parquet`. Seminate le prime righe BTC/ETH oggi. Test offline
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`tests/test_vol_termstructure.py` (interpolazione pura).
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**Non auto-cablato in cron** (è ricerca forward, e non tocco il cron live senza ok). Per accumulare:
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aggiungere una riga giornaliera al crontab. Dopo **~6-12 mesi** → certificare (monotonia, spike,
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cross-venue) e SOLO ALLORA testare front-vs-back. Prima, nulla.
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## Lezione
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Il data-first gate ha funzionato: ha fermato un backtest su un dato che non esiste, invece di
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produrre un numero non falsificabile. La term-structure è in **contango** oggi (regime calmo) —
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osservazione da forward-monitor, non un edge. Nessun impatto sul book live (branch separato).
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@@ -0,0 +1,118 @@
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# 2026-06-29 — DVOL come segnale DIREZIONALE/REGIME su BTC/ETH: l'unico edge è un HEDGE, non alpha
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**Filone A — "DVOL-direzionale".** Tesi: usare la vol IMPLICITA Deribit (DVOL, `data/raw/dvol_*.parquet`,
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2021-03→oggi) come **segnale direzionale o di regime** sul perp BTC/ETH (long-flat o L/S sul LIVELLO di
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mercato), non come denominatore del vol-target. Script `scripts/research/dvol_directional.py`, test
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`tests/test_dvol_directional.py`. Branch `research/equity-meanrev-ib` (separato, nessun impatto live).
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## Cosa è diverso dal lavoro DVOL precedente
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- `tp01_dvol_overlay.py` (2026-06-26): DVOL come **denominatore** del vol-target → solo de-levering, SCARTATO.
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- VOL03/04/10/11 (sweep alt 100-agent): DVOL che **gata/scala un TSMOM** → eredita lo Sharpe di trend di
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TP01 (il marginal scorer li boccia NEUTRAL/REDUNDANT).
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- `agent_14_dvol_spread` (onda ortho): IV **relativa BTC-vs-ETH**, market-NEUTRAL 2-leg (l'unico LEAD vivo).
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Qui invece: DVOL/IV-RV come segnale **direzionale STANDALONE sul livello di mercato**, per vedere se porta
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alpha direzionale **ortogonale** a TP01 (non un overlay sul trend). Tutto causale (decisione ≤ `close[i]`,
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tenuta in `i+1` dallo shift di `eval_weights`), fee 0.10% RT, vol-target 20%, leva cap 2x, harness onesto
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condiviso `altlib`. Allineamento DVOL: `al.dvol` (merge_asof backward) → DVOL close del giorno *t* (≈
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contemporaneo a `close[i]`), noto a decisione; verificato leak-free (`causality_ok` max_tail_diff 0.0).
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DVOL parte 2021-03 → pre-DVOL il segnale è flat. Valuto sia **FULL** (col flat pre-2021, deflaziona lo
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Sharpe) sia **ERA-only** (da 2021-10, equo per la tesi).
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## 1) Probe direzionale (corr segnale[i] vs ritorno[i+1], pooled BTC+ETH, era DVOL)
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| segnale | corr | long bps | flat bps | **edge bps** | frac_long |
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|---|---|---|---|---|---|
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| VRP-Z+ (long VRP ricco, IV-RV alto) | +0.010 | +7.8 | −0.9 | **+8.6** | 0.52 |
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| VRP-Z− (flip) | −0.017 | −0.9 | +7.8 | −8.6 | 0.48 |
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| **DVOL-LV fear (rank>0.5 → long)** | **+0.024** | +20.4 | +0.9 | **+19.5** | 0.14 |
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| DVOL-LV calm (rank<0.5 → long) | −0.013 | +0.8 | +21.2 | −20.4 | 0.86 |
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| DVOL-MOM (DVOL in calo → long) | −0.041 | −10.0 | +22.9 | **−32.9** | 0.59 |
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| VRP>0 (quasi buy&hold) | +0.003 | +5.3 | −0.7 | +5.9 | 0.72 |
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Lettura: l'unico contenuto direzionale reale è **"buy-the-fear"** (long quando il DVOL è alto nel suo
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percentile espandente: edge +19.5 bps il giorno dopo). Il VRP-ricco→long è coerente ma debolissimo (+8.6).
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Il "DVOL in calo → long" è **negativo** (−33 bps): comprare quando la paura scende è perdente (regola
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falsificata). Nota: il percentile espandente è dominato dai picchi 2021-22 → "fear" scatta solo nel 14%
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delle barre (gli spike veri), non metà del tempo.
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## 2) Robustezza assoluta (study_weights 1d, fee sweep 0.00-0.20% RT) — ERA-only il giudizio equo
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| segnale | abs | minFull Sh | minHold Sh | feeOK | **ERA Sh** | ERA DD | ERA CAGR |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| **DVOL-fear q0.4 LF** | WEAK | +0.39 | +0.14 | sì | **+0.59** | **8%** | +5% |
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| VRP-Z60 LF | FAIL | +0.42 | −0.39 | sì | +0.46 | 23% | +7% |
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| DVOL-fear q0.5 LF | FAIL | +0.31 | −0.17 | sì | +0.40 | 10% | +3% |
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||||
| VRP-Z90 LF | FAIL | +0.32 | −0.26 | sì | +0.32 | 29% | +4% |
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||||
| VRP-Z90 L/S | FAIL | +0.25 | +0.32 | sì | +0.31 | 28% | +3% |
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||||
| DVOL-calm q0.5 LF | FAIL | +0.00 | −1.05 | no | +0.09 | 37% | −0% |
|
||||
| DVOL-MOM k10/k20 LF | FAIL | −0.6/−0.7 | <−1 | no | −0.6/−0.7 | ~40% | ~−10% |
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||||
| DVOL-MOM k10 L/S | FAIL | −1.16 | −1.29 | no | −1.23 | 72% | −23% |
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Nessun segnale supera lo Sharpe assoluto in **valore** (tutti < 0.6, soffitto direzionale BTC/ETH ~1.3
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confermato). Unico con profilo decente: **DVOL-fear q0.4 long-flat** (ERA Sh +0.59, DD **8%**) — il DD
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||||
bassissimo perché è long solo nei picchi di paura (poche barre, mean-reversion). Le famiglie momentum e
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||||
"buy-the-calm" sono nettamente negative e non sopravvivono nemmeno alle fee.
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||||
## 3) Marginal vs TP01 (il gate vero) — DVOL-fear q0.4 long-flat
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| | corr→TP01 | in-sample Sh | uplift_full w25 | uplift_hold w25 | multi-cut persistente | is_hedge | verdetto |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| **ERA-only** (2021-10+) | 0.37 | 0.54 (has_edge) | +0.06 | +0.17 | sì | **No** | **ADDS** (earns_slot=True) |
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||||
| **FULL** (gate ufficiale) | 0.28 | 0.64 (has_edge) | +0.03 | +0.17 | sì | **Sì** | **HEDGE** (earns_slot=**False**) |
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||||
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||||
Il candidato ha tutto ciò che serve a un nuovo sleeve **tranne una cosa**: il gate canonico full-history
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||||
lo classifica **HEDGE**, non alpha. `hedge_yearly_corr(TP01-Sh, uplift) = −0.76`, `uplift TP01-up −0.003`
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||||
/ `uplift TP01-down +0.194` → **paga SOLO quando TP01 è debole**. Ha perfettamente senso: il DVOL esplode
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||||
durante i crash, proprio quando il trend di TP01 è flat/in-drawdown; comprare la paura cattura il rimbalzo
|
||||
e smorza il DD del portafoglio, ma **non è un premio permanente**. Il blend 0.75·TP01 + 0.25·cand alza
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||||
l'hold-out 0.30→**0.47** (w50 → 0.62) e taglia il DD a ~11%/8% — un effetto **drawdown-dampener** reale,
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||||
ma classificato (giustamente) come hedge.
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||||
Perché ERA dice ADDS e FULL dice HEDGE: il rivelatore di hedge richiede ≥3 anni; sulla finestra ERA
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||||
(2021-10+) la `corr(TP01-Sh annuale, uplift)` è meno netta e non scatta. **Il gate full-history è quello
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||||
giusto** (più dati per il test di hedge) → mi attengo a quello: **HEDGE, non alpha.**
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||||
Gli altri tre candidati (VRP-Z60/90, DVOL-fear q0.5): **NEUTRAL o HEDGE**, mai ADDS. I VRP-Z hanno beta a
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||||
TP01 alto (0.88-0.90) → sono trend-correlati travestiti (resid Sharpe ~0), uplift hold-out negativo.
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## 4) Causalità, alignment, eseguibilità, sign-falsification
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- **Causale**: `causality_ok` ok=True, max_tail_diff **0.0** su tutti i candidati (rank espandente +
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z-score ricalcolati su prefisso = identici → nessun future-peeking). Test dedicato `test_expanding_rank_is_causal`.
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||||
- **Alignment DVOL**: laggando il segnale di +1 giorno (extra-conservativo, usa solo DVOL di ieri) l'ERA
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Sharpe del leader scende +0.59 → **+0.45**. L'edge sopravvive ma è **sensibile all'allineamento**
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(parte del vantaggio è nel reagire allo spike DVOL del giorno stesso) → cautela in esecuzione.
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||||
- **Eseguibile a $600**: `eval_weights_smallcap` (min_order $5, cap $300/asset): haircut Sharpe **≈ 0.00**
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||||
su BTC ed ETH (segnale long-flat a basso turnover, ~210-270 trade su tutta la storia) → lo Sharpe netto
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||||
onesto a $600 = quello modellato. È l'unico aspetto pienamente promosso.
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- **Sign-falsification**: tesi buy-the-fear ERA Sh +0.40 vs flip buy-the-calm +0.09; VRP-Z+ +0.32 vs
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VRP-Z− (flip) −0.14. Il segno della tesi è quello giusto (l'edge è reale, non rumore simmetrico).
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## Verdetto onesto: **LEAD (hedge / drawdown-dampener), NON sleeve.** SCARTATO come alpha direzionale.
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- Nessun segnale DVOL-direzionale ha Sharpe assoluto sopra ~0.6 → **conferma il soffitto BTC/ETH
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direzionale ~1.3** (la via per superarlo resta il cross-sectional XS01, non un nuovo segnale a 2 asset).
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- L'unico con edge in-sample reale + eseguibile + leak-free è **DVOL-fear "buy-the-fear" long-flat**, ma il
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gate canonico lo bolla **HEDGE** (`is_hedge=True`, paga solo quando TP01 è in difficoltà). Per la regola
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del progetto un hedge **non si arma come slot di alpha** → **earns_slot=False**.
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- È comunque un **LEAD utile in forward-monitor** come **smorzatore di drawdown** del portafoglio: il blend
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porta l'hold-out 0.30→0.47/0.62 e abbassa il DD. Se in futuro si vorrà esplicitamente un tail/DD-hedge
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||||
*eseguibile* (a differenza del tail-hedge in opzioni, non eseguibile a $600), questo è il candidato più
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pulito visto finora — ma da prezzare **come hedge**, non come ritorno atteso permanente.
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## Caveat
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1. **Storia DVOL <5 anni** (2021-03→oggi, ~4.7 anni; era valutata 2021-10+) → multiple-testing e
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finestra corta. Il multi-cut 2026 è un assurdo +1.944 (manciata di giorni, picco DVOL recente):
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l'uplift hold-out è trascinato dal regime 2025-26 ad alta-paura, non da un edge stazionario.
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2. **È un hedge, non alpha**: il valore è condizionato ai drawdown di TP01 (2022, ed eventuali futuri).
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In un toro lungo a bassa vol il segnale resta **flat l'86% del tempo** e non contribuisce nulla.
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3. **Sensibile all'allineamento** DVOL (haircut −0.14 Sharpe col lag +1g): l'esecuzione reale dovrebbe
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usare il DVOL già stampato a decisione, non assumere il close contemporaneo.
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4. Long-flat → cattura il rimbalzo post-paura ma **non protegge** durante la discesa (non è uno short):
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è "buy-the-dip gated by fear", con tutti i rischi del comprare coltelli che cadono se il regime peggiora.
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Nessun impatto sul book live (branch separato, nessuno sleeve registrato, config canonica invariata).
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@@ -0,0 +1,145 @@
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# 2026-06-29 — Filone B: INTRADAY REGIME BTC/ETH — ERM (efficiency-ratio) è un LEAD reale, forward-monitor
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**Tesi.** Cercare un meccanismo **sub-daily** sui dati certificati 1h→12h BTC/ETH che sia ortogonale
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**sia** a TP01 (TSMOM trend daily, long-flat) **sia** a SKH01 (regime BuzVola/BuzVolume + Donchian a
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||||
230m). SKH01 prova che il sub-daily PUÒ funzionare ed essere quasi-ortogonale: qui un MECCANISMO DIVERSO,
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basato sulla **qualità del moto intraday** (efficiency-ratio / vol-expansion / thrust) come **regime** che
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condiziona una posizione direzionale tenuta ~1 giorno. Script `scripts/research/intraday_regime.py`, test
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||||
`tests/test_intraday_regime.py`. Branch `research/equity-meanrev-ib` (separato, nessun impatto live).
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Killer ricorrente del progetto sotto le 12h = **muro-fee 0.10% RT + overfitting**. Ricetta SKH01:
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||||
decisione sub-daily ma **hold ~1 giorno** → pochi trade → la fee non uccide. Ogni meccanismo qui è
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||||
costruito a basso turnover e giudicato col **fee-sweep alla sua frequenza reale**.
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## Meccanismi provati (tutti come posizione CONTINUA decisa ≤ `close[i]`, causali)
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| | meccanismo |
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|---|---|
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| **ERM** | **Efficiency-Ratio regime momentum** (Kaufman): ER = \|moto netto su L barre\| / \|percorso\|. Prendi la direzione del moto netto **solo quando ER ≥ soglia** (regime intraday "pulito"/trendy), altrimenti flat |
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| VEM | Vol-Expansion Momentum: direzione = segno del moto, attiva solo quando vol-corta > vol-lunga |
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| VBR | Volatility/thrust breakout (Larry-Williams ROLLING, no calendario): segui i moti > k·ATR |
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||||
| TOD | Time-of-day seasonality — **CONTROLLO calendario**, incluso APPOSTA per `day_boundary_robust` |
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## Selezione + fee-sweep a frequenza reale (vincitori per famiglia, min-asset)
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```
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ERM: 8h L=2.0 thr=0.35 L/S minFull +0.88 minHold +0.99 f@.20 +0.55 feeOK=True turn/y 125
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||||
VEM: 12h Lmom=3 Ls=2 Ll=10 minFull +0.72 minHold -0.29 f@.20 +0.51 feeOK=True (hold<0 → out)
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||||
VBR: 12h k=1.0 atr=14 L/S minFull +0.33 minHold +1.20 f@.20 +0.25 feeOK=True
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||||
TOD: 1h minFull -3.99 minHold -4.49 feeOK=False (controllo → FAIL atteso)
|
||||
```
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||||
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||||
Solo **ERM** e **VBR** sopravvivono al gate fee+OOS. VEM ha hold-out negativo. TOD esplode (vedi sotto).
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||||
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||||
## Il candidato: ERM 8h L=2.0 thr=0.35 (L/S) — `earns_slot=True`
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||||
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||||
```
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||||
abs=PASS marginal=ADDS EARNS_SLOT=True
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||||
standalone: cand FULL 0.919 / HOLD 1.105 (TP01 ref FULL 1.297 / HOLD 0.303)
|
||||
corr->TP01 full 0.146 hold 0.057 beta 0.197 resid Sharpe 0.738 alpha/yr 0.121
|
||||
robust_oos=True (clean-year +0.103, drop-best-month +0.283)
|
||||
multi-cut persistence: 2020 .166 / 2021 .167 / 2022 .298 / 2023 .337 / 2024 .418 / 2025 .497 / 2026 2.861 persistent=True
|
||||
has_insample_edge=True (standalone PRE-holdout Sharpe 0.874, > null-pctl 0.317)
|
||||
is_hedge=False (yearly corr(TP01-Sh, uplift) -0.762; paga sia TP01-up 0.139 sia TP01-down 0.384)
|
||||
blend w25: FULL 1.481 (+0.184) HOLD 0.80 (+0.497) DD 11.0%
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||||
corr con SKH01: full 0.278 hold 0.291
|
||||
day_boundary=INVARIANT (spread 0.0) haircut $600 ≈ 0.00 su BTC/ETH
|
||||
```
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||||
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||||
È il **primo sub-daily da SKH01** a passare TUTTI i gate del marginal scorer indurito: edge in-sample
|
||||
reale (non diversification-math), persistenza multi-cut, robust_oos, NON hedge, scorrelato a TP01 (0.15).
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||||
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||||
### ERM aggiunge OLTRE SKH01? (gate #5 — il book esistente ne ha già uno sub-daily)
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| blend | FULL Sh | FULL DD | HOLD Sh | HOLD DD |
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|---|---|---|---|---|
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| TP01 | +1.30 | 14.3% | +0.30 | 7.5% |
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||||
| TP01+SKH 75/25 | +1.78 | 9.4% | +1.17 | 6.2% |
|
||||
| **TP01+SKH+ERM 60/25/15** | **+1.88** | 8.9% | **+1.46** | 5.3% |
|
||||
| TP01+SKH+ERM 55/20/25 | +1.84 | 8.8% | +1.48 | 5.1% |
|
||||
|
||||
Sì: corr con SKH01 solo 0.28 → ERM **aggiunge oltre SKH** (FULL +0.10, HOLD +0.29 a peso 15%, DD ancora
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||||
giù). Non è SKH01 travestito.
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||||
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||||
## Il controllo TOD (calendario) — fa esattamente ciò che doveva
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||||
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||||
`TOD` (direzione per ora-del-giorno, media espandente causale) è incluso come **trappola**: è il tipo di
|
||||
effetto che uccise `open_drive` (artefatto di etichettatura UTC). Esito: **FAIL** (FULL −3.99, 31.811
|
||||
trade, fee-killed), marginal=DILUTES. `day_boundary_robust=INVARIANT` → l'effetto è **robustamente
|
||||
negativo** a ogni offset (non un artefatto di confine giorno: è proprio che la time-of-day-direzionale non
|
||||
ha edge e sanguina fee). Il controllo conferma che l'harness non si fa ingannare e che il segno
|
||||
dei segnali di prezzo (ERM/VBR) è reale, non rumore di calendario.
|
||||
|
||||
## Causalità / eseguibilità
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||||
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||||
- **Leak-free**: `causality_ok=True`, max_tail_diff **0.0** su tutti i candidati (ER, rank espandente,
|
||||
medie su prefisso = identiche → nessun future-peeking). Test dedicato in `test_intraday_regime.py`.
|
||||
- **day_boundary_robust=INVARIANT** (spread 0.0) per ERM/VBR/TOD: segnali di prezzo, non di calendario.
|
||||
- **Eseguibile a $600**: `eval_weights_smallcap` haircut **≈ 0.00** su BTC ed ETH. **MA** ERM a 8h fa
|
||||
~3.158 trade BTC / ~2.823 ETH su tutta la storia (turnover 125/anno): haircut nullo nel modello, ma
|
||||
l'esecuzione reale sub-daily sul book è operativamente più pesante di un segnale 1d (slippage/spread
|
||||
intraday non interamente catturati dalla fee proporzionale).
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||||
|
||||
## Caveat (perché LEAD, non sleeve)
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||||
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||||
1. **Plateau hold-out a UNA SOLA RIGA.** Il FULL è robusto su tutta la griglia L∈[2.0,3.0] (+0.6..+1.0),
|
||||
ma l'**hold-out è positivo SOLO a L=2.0** (a L=2.5/3.0 crolla a −0.5..−0.8). Il plateau sul full è
|
||||
ampio, quello che conta — l'hold-out — è single-row. Da rinforzare prima di credere alla stazionarietà.
|
||||
2. **Standalone FULL 0.92 < soffitto ~1.3.** Coerente col soffitto direzionale BTC/ETH: il valore di ERM
|
||||
è **marginale/diversificante** (corr 0.15 a TP01, 0.28 a SKH01), non assoluto. Non rompe il soffitto.
|
||||
3. **Multiple-testing non deflazionato.** 102 celle testate (60 ERM + 16 VEM + 24 VBR + 2 TOD) senza
|
||||
deflated-Sharpe (a differenza del filone C). Il multi-cut 2026 = +2.861 è una manciata di giorni che
|
||||
gonfia. Storia sub-daily certificata utile ~quanto SKH01 → finestra non lunghissima.
|
||||
4. **Esecuzione 8h** = complessità operativa reale (vedi sopra), oltre il modello a haircut nullo.
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||||
|
||||
## Analisi di robustezza / de-bias (`intraday_regime_analysis.py`) — il lead NON regge
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||||
|
||||
I caveat #1 (plateau hold-out single-row) e #3 (multiple-testing) erano i sospetti giusti. Tre test di
|
||||
de-bias li trasformano da sospetto in **bocciatura** dello slot:
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||||
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||||
| test | esito |
|
||||
|---|---|
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| **A) Deflated-Sharpe** (Bailey & Lopez de Prado) su 122 trial cercati | **FAIL.** DSR 0.000 (tutti) / **0.163 (escludendo i trap TOD)** / 0.241 (solo-ERM) — tutti ≪ 0.95. Lo Sharpe winner (0.92) è sotto lo Sharpe-max-atteso-null (1.16–2.51): il search ha trovato celle a 1.6 full / 1.7 in-sample, il winner 0.92 **non è eccezionale**. |
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||||
| **B) Selezione IN-SAMPLE-only** (scelgo la cella ERM col solo Sharpe < 2025) | **earns_slot=False.** La cella migliore pre-hold-out è un'**ALTRA** (8h L=2.0 thr=0.4 **long-flat**), con corr→TP01 **0.53** (è trend-beta travestito) → marginal=**NEUTRAL**. Il winner max-hold **non si seleziona senza guardare l'hold-out** → il suo `earns_slot=True` era **selezione-sull'hold-out**. |
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||||
| **C) Ensemble del plateau** (media 20 celle L×thr, niente cherry-pick) | **earns_slot=False.** marginal=ADDS, in-sample Sh 1.01, corr→TP01 0.18 — ma **`robust_oos=False`** (clean-year + jackknife): l'uplift hold-out è trascinato dal **2026 (+2.09 multicut)**, manciata di giorni. |
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**Dove vive l'(eventuale) edge** (per-anno, blend 3-way 60/25/15 vs 2-way 75/25): uplift FULL solo **+0.10**,
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**negativo nel 2021 (−0.23) e 2022 (−0.15)**, positivo altrove; l'uplift HOLD **+0.30 è concentrato nel
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2026 (+0.46)**. corr(ERM,SKH) 0.28 full (fino a 0.42 in alcuni anni) → **parziale sovrapposizione con SKH**,
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non ortogonalità piena.
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**Lettura.** Il segnale efficiency-ratio non è rumore puro (l'ensemble ha in-sample Sh ~1.0, positivo nella
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maggior parte degli anni), ma come **slot** fallisce ogni de-bias: il `earns_slot=True` della scoperta era
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prodotto da **(1) selezione della cella sull'hold-out** + **(2) coda 2026** + **(3) multiple-testing non
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corretto**. È lo stesso falso-positivo che l'alt-sweep 100-agent imparò a uccidere — qui ucciso dai gate.
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## Caveat originari (ora risolti dall'analisi sopra)
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1. ~~Plateau hold-out single-row~~ → **confermato fatale**: l'edge hold-out a L=2.0 è cell-selection.
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2. ~~Multiple-testing non deflazionato~~ → **deflazionato: DSR FAIL** anche senza i trap.
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3. Esecuzione 8h: irrilevante ormai (lo slot non c'è).
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## Verdetto onesto: **NON è uno slot. Falso positivo da selezione-hold-out + coda 2026.** SCARTATO come sleeve.
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Lo "earns_slot=True" della scoperta **non sopravvive** alla de-selezione: deflated-Sharpe FAIL (anche
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escludendo i controlli), selezione in-sample-only → NEUTRAL su un'altra cella (trend-beta corr 0.53),
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ensemble del plateau → robust_oos FAIL. **Conferma ennesima del soffitto direzionale BTC/ETH ~1.3**: un
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segnale a 2 asset non lo supera; la via resta il cross-sectional (XS01). Resta al più una **curiosità in
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forward-monitor** (l'efficiency-ratio ha un debole edge in-sample reale), ma da non armare come alpha.
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Gli altri tre meccanismi: VBR=NOISE, VEM hold-out<0, TOD=controllo FAIL come atteso.
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**Lezione harness (CODIFICATA).** Lo script di scoperta selezionava il vincitore per `min_hold` massimo
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sulla griglia = **selezione-sull'hold-out**, il punto cieco che ha generato il falso PASS. Il marginal
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scorer da solo non basta se la *cella* è scelta guardando l'hold-out: serve **(a)** scegliere la cella
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in-sample-only (o walk-forward) **prima** di valutare il marginal, e **(b)** deflazionare per il numero di
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celle/famiglie testate. Stesso buco segnalato per CC01 ("Sharpe implausibile") e per l'alt-sweep
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(hold-out-fitting): qui in forma "selection-on-holdout". Ora è **codice** in `altlib` (LESSON 4): tre
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funzioni nuove — `deflated_sharpe()` (Bailey & Lopez de Prado), `select_cell_insample()` (scelta cella
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col solo Sharpe pre-HOLDOUT), e il gate combinato **`study_family_honest()`** (`earns_slot_honest =
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earns_slot[cella in-sample] AND deflated-Sharpe≥0.95`). Verificato: su ERM il gate ritorna
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`earns_slot_honest=False` (cella in-sample = trend-beta NEUTRAL, DSR 0.74). Analisi completa in
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`scripts/research/intraday_regime_analysis.py`; test in `tests/test_harness_realism.py`.
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**Regola nuova: una strategia direzionale grid-searched si giudica con `study_family_honest`, non
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chiamando `study_marginal` sulla cella a max hold-out.**
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Nessun impatto sul book live (branch separato, config canonica invariata).
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@@ -0,0 +1,71 @@
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# 2026-06-29 — Filone D: MACRO regime-gate sul book crypto — RIDONDANTE col trend, SCARTATO
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**Tesi.** Usare segnali macro/cross-market — equity (SPY/QQQ/IWM), credito (HYG/LQD), oro (GLD/SLV),
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tassi (TLT/IEF) — come **gate risk-on/risk-off** sul book BTC/ETH, per migliorare il *timing* del
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drawdown di TP01: regime risk-off (credito che cede, equity sotto trend, fuga sui bond) → riduci/azzera
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l'esposizione crypto; risk-on → lascia agire TP01. **È eseguibile** (gata solo BTC/ETH perp, non aggiunge
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gambe). Script `scripts/research/macro_regime_gate.py`, test `tests/test_macro_regime_gate.py`. Branch
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`research/equity-meanrev-ib` (separato, nessun impatto live). Dati: `data/raw/eq_*_1d.parquet` (ETF daily,
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allineati causale `merge_asof backward` sul calendario SPY).
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**NON è un lead-lag direzionale** (già morto: diari 2026-06-22/-23). L'angolo nuovo = un overlay
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binario/continuo di **de-risk** sul book esistente.
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## Il rischio noto in partenza (CLAUDE.md)
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La lezione DVOL-spike (2026-06-26): un gate di de-risk rischia di essere **ridondante col trend** — TP01
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è già long-flat e va a 0 nei crash (Δ 0.00). Questo script DOVEVA dimostrare che il gate aggiunge **oltre**
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quel che TP01 fa da solo. **Non ci riesce.**
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## Gate provati (tutti causali: SMA/ratio/z-score rolling, merge_asof backward)
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`SPY>MA{50,100,150,200,250}`, `HYG>MA`, ratio di credito `HYG/LQD`, `HYG/IEF`, combo a maggioranza
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(SPY+HYG+HYG/LQD, binario e continuo), flight-to-quality (`TLTup&SPYdn`, `GLDup&SPYdn`), regime di vol
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equity `SPYvol_z1` (proxy "VIX-spike" senza VIX). g_off ∈ {0.0, 0.5}.
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## Esiti
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I gate di trend equity alzano lo Sharpe FULL della combo (SPY>MA150/200/250 → FULL ~1.22-1.25 vs TP01-solo
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1.30) ma **non l'hold-out** (HOLD ~0.17-0.19) → è **de-levering**, non timing: tagliano DD spegnendo il
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book in mercati equity laterali, non anticipando i crash crypto. Il miglior profilo DD è `SPYvol_z1`.
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### Deep-dive `SPYvol_z1` — il controllo decisivo (ridondanza col trend)
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| | exposure TP01 risk-off | exposure risk-on | giorni risk-off | **giorni in cui il gate LAVORA** | corr(1-gate, 1-expo) |
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|---|---|---|---|---|---|
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| BTC | 0.023 | 0.093 | 18% | **3%** | 0.278 |
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| ETH | 0.013 | 0.068 | 16% | **2%** | 0.296 |
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"Il gate lavora" = giorno risk-off **E** posizione TP01 non già flat. Accade nel **2-3% dei giorni**: nel
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resto, quando il gate vorrebbe de-riskare, TP01 è **già flat da solo**. Il gate spegne un motore già spento.
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### Marginal scorer vs TP01 (gate come candidato-sleeve)
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```
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abs=FAIL marginal=REDUNDANT EARNS_SLOT=False
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corr->TP01 full 0.989 hold 0.984 beta 0.978 resid Sharpe 0.739
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multi-cut persistent=True has_insample_edge=True (standalone 1.634) is_hedge=False
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||||
blend w25: full 1.323 (+0.026) hold 0.257 (-0.046) blend w50: full 1.348 (+0.051) hold 0.21 (-0.093)
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```
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corr→TP01 **0.989**, beta 0.98: lo stream gated **È** TP01. L'uplift hold-out è **negativo** (de-levering
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che toglie ritorno fuori dai crash). overlay-delta (gated−solo) come stream a sé: `verdict=NEUTRAL`.
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## Causalità / eseguibilità (gli unici aspetti promossi)
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- **Leak-free**: `causality_ok=True` (max_tail_diff 0.0); STRICT align (1 barra equity extra di lag) →
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FULL invariato; `day_boundary_robust=INVARIANT` (spread 0.0). Allineamento macro→crypto backward-only.
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||||
- **Eseguibile a $600**: haircut `eval_weights_smallcap` ≈ **0.00** su BTC ed ETH. Fee-survivente
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(0.00→0.30% RT: 1.42→1.33). Tecnicamente impeccabile — semplicemente **non aggiunge alpha**.
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## Verdetto: **SCARTATO (ridondante col trend).** earns_slot=False.
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Conferma esatta della lezione in CLAUDE.md: un overlay di de-risk su un book che è **già** long-flat e
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già a 0 nei crash non ha quasi nulla da fare (lavora il 2-3% dei giorni, corr→TP01 0.99). Il taglio di DD
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che mostra è **de-levering**, replicabile meglio con un `target_vol` più basso (stessa lezione del
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TP01×DVOL overlay del 2026-06-26). Il macro-regime **non anticipa** i drawdown crypto meglio del prezzo
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crypto stesso. Nessuno sleeve registrato; nessun impatto sul book live.
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**Sottoprodotto utile:** il gate `redundancy_diag` (exposure risk-off vs risk-on + "quota giorni in cui il
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gate lavora") è il test pulito da riusare ogni volta che si propone un overlay di de-risk — se "il gate
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lavora" è basso e corr→TP01 ~1, è ridondante, a prescindere dallo Sharpe FULL che mostra.
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@@ -0,0 +1,106 @@
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# 2026-06-29 — Ricerca strategie a 5 thread paralleli: 0 nuovi sleeve, 1 LEAD che rompe 2 muri su 3
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**Mandato.** "Cerca altre strategie" (+ "senza correlazioni, a segnale" + "a 1 gamba in/out a segnale").
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Cinque ricerche parallele su aree genuinamente inesplorate, tutte sull'harness onesto condiviso
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(`altlib` + `xsec_v2_nonmom`) con TUTTI i gate: causalità (prefix-check), netto fee 0.10% RT + sweep,
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OOS hold-out 2025+, **deflated-Sharpe** (multiple-testing), **gate anti-selection-on-holdout**
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(`study_family_honest`: cella scelta IN-SAMPLE-only), marginal vs TP01/XS01, corr vs book, haircut $600.
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Branch `main`, **nessun impatto live** (solo file nuovi, nessuno sleeve registrato).
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Premessa onesta (base-rate): il soffitto direzionale BTC/ETH ~1.3 è già confermato e lo sweep di 104
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ipotesi (2026-06-20) non produsse nulla di nuovo che reggesse. L'attesa era "quasi tutto SCARTATO".
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## Esiti per thread
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| # | Thread | File | Verdetto |
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|---|--------|------|----------|
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| 1 | **XSEC low-risk cousins** (MAX/lottery, idio-vol, Amihud) | `xsec_v3_lowrisk.py` | 1 LEAD (IVOL), 0 sleeve |
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| 2 | **XSEC momentum-structure** (risk-adj/accel/frog-in-pan/vol-managed vs XS01) | `xsec_v3_momstruct.py` | tutto REDUNDANT/SCARTATO |
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||||
| 3 | **Meta-allocazione** (allocazione dinamica tra i 4 sleeve) | `meta_allocation.py` | pesi fissi vincono |
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| 4 | **Segnali ortogonali ETH/BTC** (relative-value dollar-neutral) | `orthogonal_signals.py` | 2 LEAD (STATARB, DVOLSPREAD) |
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| 5 | **1-gamba a segnale** (MACD/RSI/Supertrend/Donchian/BBands/EMA) | `signal_inout_1leg.py` | 0/12 earns_slot |
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**Netto: 0 nuovi sleeve.** Il soffitto regge. Test 143/143.
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### Thread 1 — Low-risk cross-sectional (51 alt HL)
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Tre fattori mai provati (il filone C aveva fatto total-vol e BAB, non questi). **IVOL** (idiosyncratic-vol
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basso, 19-major B30 H5 k8): FULL 1.06 / HOLD **1.22** / corr ~0 a XS01 e TP01 / positivo ogni anno /
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uplift portafoglio HOLD +0.42/+0.50 — l'unico LEAD di valore. **MAX** e **AMIHUD-liquido** sono lo stesso
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tema "evita speculativo/illiquido/volatile" in altre vesti (corr fra loro 0.33-0.59). **AMIHUD
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||||
long-illiquido SCARTATO** (premio illiquidità invertito in crypto: vincono i major liquidi). Bocciatura
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||||
del claim forte: **deflated-Sharpe 0.30-0.37 ≪ 0.95** (96 trial), storia ~2.5 anni, book 10-16 gambe →
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||||
**STAT-MODE**. Nota di rigore: il naive best-HOLD atterrava su celle in-sample-negative (holdout-fitting) →
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||||
l'agente ha auto-aggiunto il gate has_insample_edge. → **forward-monitor IVOL**.
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### Thread 2 — Momentum-structure vs XS01
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4 varianti (risk-adjusted, acceleration, frog-in-pan, vol-managed). **Nessuna batte né diversifica XS01**
|
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(standalone 1.42). Sostituire XS01 con una variante **distrugge l'hold-out** del portafoglio (−0.58…−1.38)
|
||||
— prova diretta che l'edge di XS01 sta nella sua struttura SPECIFICA (blend z-score [30,90] + gate
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||||
dispersione), non in varianti generiche. Deflated-Sharpe max 0.49. Tutte REDUNDANT/SCARTATO.
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### Thread 3 — Meta-allocazione dinamica
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Vol-parity / momentum-of-sleeves / dispersion-regime / drawdown-control vs pesi fissi, con costo di
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ribilancio realistico. **Nessuno batte i pesi fissi OOS.** Vol-parity = trappola da manuale (+0.09…+0.44
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||||
sui tagli in-sample 2022-24, **−0.11 sull'hold-out 2025** → intercettato dal multi-cut). Drawdown-control
|
||||
RIDONDANTE (TP01 va già flat nei crash, il gate non si attiva mai). I 4 sleeve sono già quasi-scorrelati
|
||||
(corr ~0.12 max) → i pesi fissi sono già vicini al risk-parity ottimo statico. **Mantenere i pesi fissi.**
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### Thread 4 — Segnali ortogonali ETH/BTC (il risultato più notevole)
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Relative-value dollar-neutral sul ratio log(ETH/BTC): 6 segnali, evaluator a 2 gambe (fee × 2), cella
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||||
scelta in-sample-only.
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| segnale | FULL/HOLD | corr→book | β-mkt | marginal | DSR (grid/same-sign) | exec $600 | verdetto |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| **STATARB-RESID** (residual relative-mom ETH−β·BTC, W45 **sgn+1**) | 0.84/0.56 | **0.027** | 0.013 | **ADDS** | 0.056 / 0.929 | haircut ~0 | **LEAD** |
|
||||
| DVOLSPREAD (IV relativa, W60) | 0.74/0.77 | 0.017 | 0.012 | ADDS | 0.082 / 0.907 | haircut ~0 | LEAD |
|
||||
| RATIO-MOM/REV/ACCEL | 0.25-0.68 / ≤0 | ~0 | ~0 | NEUTRAL | <0.23 | ok | NEUTRAL (diversification-math) |
|
||||
| VOLSPREAD | −0.24/−1.47 | ~0 | 0.013 | DILUTES | — | — | SCARTATO |
|
||||
|
||||
**STATARB-RESID rompe 2 dei 3 muri storici:** è **ortogonale per costruzione** (corr→book 0.027, beta di
|
||||
mercato 0.013 — meglio di SKH ~0.09) **ED eseguibile a $600** (book a 2 gambe BTC+ETH perp Deribit,
|
||||
haircut ≈ 0, fee-survive fino a 0.30%/gamba → **NON STAT-MODE**, a differenza di XS01 e delle opzioni). Il
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||||
muro che **resta** è l'**edge**: Sharpe 0.84 / DSR 0.929 same-sign (ottimistico) ma comunque <0.95.
|
||||
Verificato indipendentemente dal coordinatore: residuo causale (β OLS rolling backward, decisione a
|
||||
close[i], return in i+1), fee a 2 gambe corretta. **⚠ Correzione di etichetta:** la cella vincente è
|
||||
**sgn=+1**, NON sgn=−1 → NON è mean-reversion ma **momentum relativo sul residuo** (long lo spread quando
|
||||
ETH è ricco vs il suo fit su BTC: le dislocazioni ETH-vs-BTC *continuano* a 1d; la MR pura sgn=−1 perde
|
||||
−1.4 in-sample). L'ortogonalità (β~0) viene dalla struttura dollar-neutral, non dal verso. → **LEAD
|
||||
forward-monitor** (monitorabile a costo reale ~0), NON deploy. **CABLATO:** `scripts/live/paper_statarb.py`
|
||||
(config CONGELATA W=45/sgn=+1, doppio libro MODELED/REAL-$600, riusa il segnale esatto di
|
||||
`orthogonal_signals.py`), aggiunto al cron giornaliero accanto a `paper_prevday`; test `tests/test_paper_statarb.py`.
|
||||
**DVOLSPREAD** ri-valida l'ex-lead `dvol_spread`: ADDS ma storia DVOL corta (2021+) → resta forward-monitor
|
||||
come già noto. Secondario crypto-vs-macro = "TSMOM travestito" (corr→book 0.17-0.20), non ortogonale.
|
||||
|
||||
### Thread 5 — 1-gamba a segnale (eseguibile)
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||||
12 famiglie (MACD/RSI/Supertrend/Donchian/BBands/EMA, ±ADX) su 1d/12h/8h. **0/12 earns_slot_honest.**
|
||||
**Eseguibilità validata** (haircut $600 = 0 ovunque; RSI-MR ~2.5 trade/anno) — ma è l'unica cosa che
|
||||
regge. I trend-follower sono **TP01 travestito** (corr 0.44-0.79, full ~1.2-1.3 = il soffitto) e le celle
|
||||
sub-daily scelte in-sample **collassano OOS** (dimostrazione da manuale del gate selection-on-holdout). La
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||||
mean-reversion è morta (BBands-MR has_insample_edge=False). I "low-corr interessanti" (RSI-MR, MACD-LS,
|
||||
Donchian-LS) sono **HEDGE non alpha** (`is_hedge=True`, pagano solo quando TP01 è debole), e con
|
||||
deflated-Sharpe <0.95 (RSI-MR 0.861; Donchian-LS passa DSR ma is_hedge). **A $600 un 1-gamba a segnale è
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||||
eseguibile ma non aggiunge nulla a TP01.**
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||||
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## Sintesi / cosa ho imparato
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1. **0 nuovi sleeve, soffitto ~1.3 riconfermato** dal lato direzionale e dal lato struttura-momentum. La
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ricerca è onesta: ogni candidato è stato ucciso dal gate giusto (deflated-Sharpe, is_hedge,
|
||||
selection-on-holdout, sostituzione-XS01, multi-cut), non da un giudizio a occhio.
|
||||
2. **Il LEAD di valore è STATARB-RESID** (ETH/BTC residual mean-reversion). È il primo stream visto che è
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||||
**insieme ortogonale (β~0) ED eseguibile a 2 gambe** — cadono i due muri che bloccano XS01 (STAT-MODE)
|
||||
e le opzioni. Manca solo l'edge sopra-soglia. È il candidato n.1 per il **forward-monitor**, e l'unico
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||||
che — se la finestra forward confermasse l'edge — sarebbe *deployabile* a $600 (non statistico).
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||||
3. **Forward-monitor (STAT-MODE / sub-soglia):** IVOL (idio-vol XS, 19-major), DVOLSPREAD (storia corta),
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||||
STATARB-RESID (eseguibile — il più promettente). Nessuno armato come sleeve.
|
||||
4. **I gate nuovi funzionano:** `study_family_honest` (selection-on-holdout) ha intercettato i collassi
|
||||
OOS dei trend 1-gamba e dei low-risk XS; il deflated-Sharpe ha tenuto sotto la soglia ogni Sharpe ~1
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||||
su storia corta. La lezione del filone B (de-bias prima di credere) è ora applicata di default.
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||||
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## Caveat
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- Universi/finestre: HL ~2.5 anni, DVOL dal 2021 → multiple-testing reale; tutti i LEAD sono sotto la
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||||
soglia deflazionata. Niente di questo va creduto come alpha finché una finestra forward non lo conferma.
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||||
- Nessuno sleeve registrato, config canonica invariata (TP01+XS01+VRP01+SKH01 a pesi fissi). Book live
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||||
intatto. Tutto il lavoro è statistico/forward, su `main` come ricerca.
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Script: `scripts/research/{xsec_v3_lowrisk,xsec_v3_momstruct,meta_allocation,orthogonal_signals,signal_inout_1leg}.py`.
|
||||
Test: i rispettivi `tests/test_*.py` (143/143 verdi).
|
||||
@@ -0,0 +1,65 @@
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||||
# 2026-06-29 — Filone C: cross-sectional NON-momentum su Hyperliquid — DEBOLE / forward-monitor
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||||
**Tesi.** XS01 (sleeve attivo) è momentum cross-sectional sui 19 major HL. Lezione del progetto
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||||
(2026-06-19/20): **espandere il numero di asset NON aiuta il momentum** (gli small-cap diluiscono/
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||||
invertono il segnale). Quindi qui NON si ri-prova l'espansione-universo: si cerca un **meccanismo
|
||||
DIVERSO dal momentum** che, market-neutral e scorrelato, possa diversificare il portafoglio. Script
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||||
`scripts/research/xsec_v2_nonmom.py`, test `tests/test_xsec_v2.py`. Branch `research/equity-meanrev-ib`.
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||||
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||||
## Meccanismi provati (tutti L/S dollar-neutral, vol-target ~20%, ribilancio periodico, CAUSALI)
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||||
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| | meccanismo |
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|---|---|
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| REV | short-term reversal grezzo (long loser / short winner di breve) |
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| IREV | reversal **idiosincratico** (sul residuo dopo aver tolto il mercato, beta-adjusted) |
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| LOWVOL | factor **low-vol** (long bassa vol realizzata / short alta vol) |
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| IMOM | momentum **idiosincratico** (sul residuo, ≠ raw mom) — *riferimento* |
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| BAB | betting-against-beta (long basso beta / short alto beta) |
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| MOM | momentum grezzo — *riferimento* |
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Universi: **19 major** e **51 all** (i parquet certificati). Gate canonico di selezione: FULL>0.5,
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HOLD>0, |corr→XS01|<0.6 (escluse le famiglie momentum MOM/IMOM, che sono riferimento, non candidati).
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## Esiti — un solo candidato non-momentum supera il gate standalone
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```
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[OK] LOWVOL 19-major B30 H10 k5 FULL +1.07 HOLD +1.07 DD 19% corrXS +0.16 corrTP -0.28
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[--] BAB 19-major B60 H10 k8 FULL +0.47 HOLD +1.15 DD 28% corrXS +0.20 corrTP -0.27
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[--] REV/IREV (19 e 51) FULL ~0 o NEGATIVO (reversal cross-sectional non paga)
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[--] LOWVOL 51-all FULL +0.42 (il long-tail diluisce, come per il momentum)
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```
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- **REV / IREV negativi** (FULL −0.10..−0.70): il reversal cross-sectional grezzo o idiosincratico **non
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è un edge** su questo universo/finestra — coerente con la morte storica del mean-reversion del progetto.
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- **BAB** ha un buon hold-out ma FULL solo +0.47 (sotto soglia) e DD 28%.
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- **LOWVOL 19-major** (betting-against-vol) è l'unico idoneo: FULL **1.07** / HOLD **1.07** / DD 19%,
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causale (max_tail_diff 0), corr→XS01 +0.16 (scorrelato), corr→TP01 −0.28.
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- Espandere a **51 asset peggiora** anche il low-vol (FULL 1.07→0.42): riconferma che i margini
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cross-sectional sono nella **struttura del segnale**, non nel numero di asset.
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### Uplift portafoglio (4 → 5 sleeve, LOWVOL come 5° sleeve)
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```
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BASE (TP01+XS01+VRP01+SKH01) FULL 2.12 DD 8% | HOLD 2.25 DD 3%
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+LOWVOL @10% FULL 2.17 (+0.05) | HOLD 2.57 (+0.32)
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+LOWVOL @15% FULL 2.19 (+0.06) | HOLD 2.62 (+0.37)
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```
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## Il muro (perché NON è uno sleeve)
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1. **Deflated Sharpe 0.130 ≪ 0.95** (N=216 trial globali; soglia Sharpe-max-null annualizz. 1.79). Con il
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numero di celle/famiglie/universi testati, lo Sharpe 1.07 **non è significativo** dopo la correzione
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per multiple-testing. Per-anno: 2024 +0.23 / 2025 +0.50 / **2026 −0.09** (il 2026 è già negativo).
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2. **Storia ~2.5 anni** (HL nativo 2024-2026): finestra troppo corta per un fattore cross-sectional.
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3. **Non eseguibile a $600**: book L/S a molte gambe (10+ per lato) → **STAT-MODE**, mai deploy. Stesso
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vincolo strutturale di XS01 (serve ~20k di capitale).
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## Verdetto: **DEBOLE / forward-monitor (STAT-MODE).** Nessuno sleeve registrato.
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Il **low-vol cross-sectional** (betting-against-vol sui 19 major) è l'unico meccanismo non-momentum con un
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profilo decente e scorrelato sia a XS01 sia a TP01, e migliorerebbe l'hold-out del portafoglio (+0.32/+0.37).
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**MA** non supera il deflated-Sharpe (multiple-testing), ha storia cortissima ed è non-eseguibile a questo
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capitale. → lavoro **puramente statistico**, da tenere in forward-monitor come *secondo* segnale
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cross-sectional a fianco di XS01, da rivalutare solo a scala (capitale ~20k+) e con più storia HL.
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Reversal cross-sectional (REV/IREV) **confermato non-edge** su HL. Nessun impatto sul book live.
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@@ -0,0 +1,91 @@
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# 2026-07-01 — Breadth / market-internals del mercato ALT come segnale su BTC/ETH — SCARTATO
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**Tesi.** Gli "internals" del mercato crypto — la partecipazione degli alt — come segnale
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direzionale o gate di de-risk su BTC/ETH perp (2 gambe, eseguibile a ~$600): % di alt sopra la
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propria SMA(N), advance/decline, % di alt che battono BTC (risk-appetite relativo), breadth-thrust.
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Script `scripts/research/r0701_breadth_internals.py` (non committato per policy del filone; harness
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`altlib`). Dati: i 51 parquet certificati `data/raw/hl_*_1d.parquet` → panel di **49 alt**
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(esclusi hl_btc/hl_eth dalla breadth; hl_btc solo come riferimento per la famiglia RS), barre a
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volume 0 mascherate (lezione backfill 2026-06-20; il fetch le aveva già ripulite: vol0=0 su tutti
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i file, gate comunque attivo).
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**Limite strutturale dichiarato in partenza:** l'universo HL parte dal 2024-01 → dopo il warmup
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(max 120g) la finestra comune è **2024-05-05 → 2026-07-01 (~2.2 anni)** e l'in-sample pre-HOLDOUT
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è **~8 mesi del toro 2024**. Qualunque esito poteva essere al massimo un lead.
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## Famiglie e griglia (108 celle, tutte contate nel deflated Sharpe)
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4 famiglie × N∈{20,50,100} × soglia∈{0.3,0.5,0.7} × forma∈{LS, long-flat, gate-su-TP01}:
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- **FAM-MA**: % di alt validi con close > SMA(N) (breadth classica).
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- **FAM-AD**: frazione di advancers (ret 1g>0), SMA(N).
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- **FAM-RS**: % di alt che battono BTC sul ritorno a N giorni (≈ market-neutral, l'angolo più ortogonale).
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- **FAM-TH**: breadth-thrust = Δ a N giorni della breadth MA20 (thrust/collapse), score 0.5+Δ.
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Tutte causali (rolling/shift soltanto), MIN_VALID=20 asset per data (osservato: 42-49). LS/LF
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vol-target 20% cap 2x (sizing TP01-style); GATE = posizione TP01 × gate binario. Fee 0.10% RT +
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sweep 0-0.30%. Procedura onesta = mirror di `study_family_honest` sulla finestra comune (il
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padding pre-2024 avrebbe contaminato il ranking full-history: le celle GATE con gate=1 pre-storia
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erediterebbero lo Sharpe 2019-2024 di TP01): **cella scelta col SOLO Sharpe in-sample**, DSR su
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tutti i trial, `marginal_vs_tp01` di altlib sulla cella scelta.
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## ⚠️ Bug trovato e corretto: allineamento merge_asof su indice non-ns
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La prima versione di `_align` usava `b.index.view("int64")//10**6` per i timestamp della breadth:
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su un DatetimeIndex tz-aware **a risoluzione non-ns** (pandas 2.x) la scala esce sbagliata →
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`merge_asof backward` matchava OGNI barra BTC/ETH all'**ultimo** valore della breadth = **il futuro
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broadcast su tutta la storia**. Sintomo: decine di celle con lo stesso identico Sharpe (il segnale
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era una costante). **`causality_ok` NON lo vede** — la serie breadth è un input esterno *fisso*,
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||||
quindi il target sul prefisso troncato coincide col target full per costruzione. Fix: epoca
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esplicita `(idx - Timestamp(1970, tz=UTC)) // Timedelta(1ms)` (come `resample_tf`). **Lezione
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harness:** ogni allineamento di un panel esterno via merge_asof va fatto con epoch-ms esplicita, e
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||||
il sintomo "molte celle con Sharpe identico" è un red-flag di allineamento rotto (gemella
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dell'osservazione merge_asof del 2026-06-20).
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## Esito (procedura onesta, finestra comune 2024-05+)
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104/108 celle valutabili (4 degeneri flat), 47 con FULL>0. **Cella scelta in-sample** (IS 2.11,
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la selezione non tocca mai l'hold-out): **TH N=100 thr=0.7 long-flat** — long solo dopo un
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breadth-thrust (+0.2 di breadth MA20 in 100g), attiva il 32% dei giorni.
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| metrica | valore |
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|---|---|
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| standalone finestra comune | IS **+2.11** → FULL **+0.99**, HOLD **+0.41** |
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| assoluto (per-asset, trimmed) | **PASS** — minFull +0.68, minHold +0.38, fee-survive 0.30%RT, DD 7-11% |
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| marginale vs TP01 | **ADDS** — corr full **0.401**/hold 0.358, resid Sharpe 0.87, multicut {2025:+0.076, 2026:+0.366} persistente, is_hedge=False |
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||||
| **robust_oos** | **False** — jackknife drop-best-month **−0.068** (l'uplift hold-out sta in piedi su UN mese) |
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||||
| **deflated Sharpe** | **0.433** su 104 trial (null-max atteso 1.10) — lontanissimo dal PASS ≥0.95 |
|
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| earns_slot / earns_slot_honest | **False / False** |
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||||
| causality_ok | True (post-fix) |
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| smallcap $600 | haircut ≈ **0.00** (BTC −0.01, ETH +0.00; 137-152 trade) — eseguibile |
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||||
**Ridondanza col trend (il rischio n.1, lezione macro-gate):** qui NON è la modalità di morte.
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corr(pos, TP01pos) 0.15-0.30 e il segnale "lavora" (off mentre TP01 non è flat) nel **24-32% dei
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||||
giorni** (il macro-gate lavorava nel 2-3%). Le forme direzionali LS/LF sono genuinamente diverse
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||||
da TP01 (corr→TP01 0.1-0.4). La forma **gate-su-TP01** invece sì: best gate = NEUTRAL a corr
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||||
0.803, e i gate a soglia bassa = REDUNDANT corr 1.0 (gate mai off → TP01 identico). **La breadth
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||||
come gate di de-risk non aggiunge nulla; come segnale direzionale è diversa dal trend ma l'edge
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||||
non è dimostrabile.**
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**Il gemello in hindsight (trasparenza, NON selezionabile).** TH N=100 thr=0.7 **LS** fa FULL 1.13
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/ HOLD 1.06, corr→TP01 **−0.26**, marginal ADDS con robust_oos=True e jackknife +0.46. MA il suo
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in-sample (1.30) è sotto quello della cella lf (2.11): sceglierlo = **selezione-sull'hold-out**
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(esattamente il falso positivo ERM del 2026-06-29). E comunque **DSR 0.518 < 0.95**: anche la
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lettura più caritatevole muore sulla deflazione multiple-testing.
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## Verdetto: SCARTATO (niente sleeve, niente forward-monitor cablato)
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1. La cella scelta onestamente è ADDS ma **robust_oos=False** (uplift a un mese) e **DSR 0.433**
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su 104 trial: su ~8 mesi di in-sample (toro 2024) un IS di 2.1 è indistinguibile dal massimo
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atteso per caso (1.10) e non regge.
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2. Il candidato migliore col senno di poi (TH-LS) sarebbe selezione-sull'hold-out e fallisce
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comunque il DSR (0.518) — il gate `study_family_honest` fa esattamente il suo lavoro.
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3. Il limite è la **storia**: 2.2 anni totali, 8 mesi di in-sample. Non c'è modo onesto di
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dimostrare l'edge oggi.
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**Cosa resta.** (a) La famiglia **breadth-thrust (TH)** è l'unico angolo con celle OOS-positive e
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bassa/negativa corr a TP01 — **rivisitabile quando il panel HL avrà ≥1-2 anni di storia nativa in
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più** (in-sample multi-regime, DSR ricalcolabile); nessun cablaggio forward oggi, il costo
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dell'attesa è zero. (b) Il breadth-**gate** su TP01 va in bacino con macro-gate e DVOL-gate: terza
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conferma che TP01 non ha bisogno di de-risk esterno (long-flat, già flat nei crash). (c) Il fix
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||||
`_align` (epoch esplicita) è la lezione riusabile per ogni futuro panel esterno.
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@@ -0,0 +1,58 @@
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# 2026-07-01 — Book live: verifica gate SKH01 + emersione errori silenziosi
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## Contesto
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Il BOOK DERIBIT armato (TP01 0.75 + SKH01 0.25 nettati) è **flat da quando è stato armato
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(2026-06-23)**: 193 run orari, tutte HOLD, zero ordini reali. Domanda: il flat è legittimo o il
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gate di SKH01 è muto per un bug?
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## Verifica del gate SKH01 — SANO
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- **Logica viva:** `skyhook_entries` produce 335 entry (BTC, 222 long/113 short) e 341 (ETH,
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226/115) su tutta la storia. Non è degenere.
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||||
- **Shorta davvero i crash:** ha aperto SHORT sulla gamba di crollo di fine maggio/inizio giugno —
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BTC 05-28→06-04 ($73k→$64k), ETH 06-02→06-06 ($1865→$1555).
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- **Flat da 06-23 = legittimo:** ultimo entry 06-06, `max_bars=16 × 230m ≈ 2,5g` → chiuso ~06-08/09,
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||||
**prima** dell'arming (06-23). Dal grind post-crash nessun setup breakout+regime valido → flat
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||||
corretto per design ("NON trend-follower"). Contesto prezzo al 01-07: BTC −53% dal picco, ETH
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||||
−67,5%, momentum negativo su 1/3/6/12 mesi → anche TP01 (long-flat TSMOM) è a 0x.
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- **Entrambi i feed valutano senza crash:** certificato e live `fresh_5m` → `skh_error=None`.
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## Bug scoperto e corretto — pattern "eccezione ingoiata → stato safe silenzioso"
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`src/live/` aveva più `try/except` che, in errore, producono uno stato safe (flat/fallback) **senza
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farlo emergere**. Rischio: quando l'errore è transitorio ma reale, l'esecutore opera su dati sbagliati
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credendoli legittimi.
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### (1) `skh_error` — CORRETTO
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`book_report` scriveva `skh_error` in un dict locale **mai incluso nel return** → `r.get("skh_error")`
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sempre `None`; e `book_execute` non lo leggeva comunque. Un feed SKH rotto avrebbe forzato SKH→flat in
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||||
silenzio (entry mancato, nessun alert). Fix: `skh_error` esposto nel return + `book_execute` emette
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||||
log `⚠️ SKH FEED ERRORE` + alert Telegram. (commit 31369b3)
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### (2) Gate fail-safe posizione (Opzione A) — CORRETTO
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`src/live/shadow.py::_positions`: se la read della posizione reale Deribit lancia, assume flat (0.0)
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con una `note`, MAI propagata (`pos_src`) a `book_report`/`book_execute`. Severità mitigata a valle
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da `rebalance_signed` che **rilegge la posizione fresca** (no doppia-posizione), ma resta il caso
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"target≈0 + posizione aperta + read fallita → close saltato quel run" (transitorio, backstoppato dal
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||||
disaster-SL −30%). **Scelta A = gate fail-safe:** `_positions` ritorna un `pos_error` esplicito →
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propagato `shadow_report → book_report → book_execute`; se presente (ONLINE ma posizione IGNOTA)
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l'esecutore **NON opera a cieco** (return + alert), come già fa per `online`.
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### (3) Diagnostica equity (Opzione B) — CORRETTO
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`src/live/shadow.py::_equity`: se `account_summary('USDC')` e tutte le per-asset falliscono,
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`real_eq=None` e `shadow_report` ripiega su `paper_cap` (~$2000 dallo state paper) mentre il conto
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reale è ~$598 → il book dimensionerebbe su $2000 invece di $598 (**sovradimensiona ~33%**). Il danno
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è limitato dall'**hard-cap $300/asset** in `book_net_target`. **Scelta B = SOLO DIAGNOSTICA** (niente
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gate/halt, l'hard-cap già protegge il downside): `shadow_report` calcola `eq_fallback` (ONLINE +
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equity reale non leggibile + no override), propagato `→ book_report → book_execute`, che stampa
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`⚠️ EQUITY FALLBACK` + alert Telegram **ma prosegue** (a differenza del gate posizione, che blocca).
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## Test
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Suite completa **156/156** (era 148; +4 gate A + 4 diagnostica B). Dry-run reale di `book_execute`
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invariato (nessuna riga d'errore, nessun ordine, conto $598.06 al target). Path live: `pos_error=None`,
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||||
`skh_error=None`, `eq_fallback=None`.
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## Sintesi finale — i 3 pattern "errore silenzioso" del path live sono ora tutti tracciati
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| # | Punto | Comportamento | Emersione |
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|---|-------|---------------|-----------|
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| 1 | `book_report` feed SKH | SKH → flat | log `⚠️ SKH FEED ERRORE` + alert |
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| 2 | `_positions` read fallita | posizione → flat | **HALT** (non esegue) + alert (gate A) |
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| 3 | `_equity` non leggibile | sizing → paper_cap | log `⚠️ EQUITY FALLBACK` + alert (diagnostica B) |
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@@ -0,0 +1,114 @@
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# 2026-07-01 — Funding rate come segnale TIME-SERIES direzionale su BTC/ETH (R0701): SCARTATO
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## Contesto
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Filone: il **funding orario Hyperliquid come proxy di POSIZIONAMENTO/sentiment** con valenza
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direzionale a orizzonte giornaliero su BTC/ETH — NON carry. Angolo diverso dal prior art già
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chiuso: **FC01** (carry cross-sectional delta-neutral 19 alt → LEAD fragile SCARTATO,
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`2026-06-22-funding-carry-hl.md`) e **funding price-clock** intraday (drift attorno agli stamp →
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||||
FAIL, onda intraday). Qui l'ipotesi è: funding estremo = affollamento long → fade; funding in
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||||
espansione = domanda persistente → follow; funding affollato = de-risk del trend (gate).
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Attrattiva a priori: 2 gambe BTC/ETH perp = **eseguibile al capitale reale ~$600** (non STAT-MODE
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||||
come XS01/opzioni) — se avesse retto sarebbe stato deployabile.
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Script: `scripts/research/r0701_funding_ts.py`.
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## Dati e causalità (data-first)
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- `data/raw/hlfund_{btc,eth}_1h.parquet`: **2023-05-12 → 2026-06-22, 1138/1138 giorni validi,
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||||
0 gap** dopo il 2023-06 (primi ~27 giorni a cadenza 8h — la somma giornaliera degli stamp li
|
||||
gestisce indifferentemente). Funding medio **+14.4%/anno BTC, +14.6% ETH**; std del funding
|
||||
giornaliero ~5.5 bps.
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||||
- **Join causale** (il punto delicato): le barre 1d di `altlib.get` sono **open-labeled**
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(datetime = 00:00 UTC del giorno D; il close della barra D è noto alle 00:00 di D+1). Il
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||||
feature-day D aggrega i SOLI stamp in **[D 00:00, D+24h)** — l'ultimo alle 23:00 — quindi tutto
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||||
è noto PRIMA della decisione al close della barra D; `eval_weights` shifta la posizione al
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||||
giorno D+1. Prefix-consistency check esplicito: **max diff 0.0** (nessun leak).
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||||
- **Valutazione su finestra TRONCATA** alla copertura funding, non sul frame prezzi 2018+: fuori
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copertura il target sarebbe zero per costruzione e i giorni-zero (a) **gonfiano il T del
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||||
deflated-Sharpe** (anti-conservativo) e (b) diluiscono `cand_insample_sharpe` (il gate
|
||||
`has_insample_edge` scatterebbe a vuoto). La logica di `study_family_honest` è replicata
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||||
ESATTAMENTE sui frame troncati coi primitivi altlib (selezione IN-SAMPLE-ONLY → gates
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||||
study_marginal → DSR sull'intera griglia). Cross-check `study_marginal` non-troncato in coda:
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||||
stessi verdetti (abs WEAK / marginal NEUTRAL / earns_slot False).
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- ⚠️ **STORIA CORTA**: ~3.1 anni totali → in-sample pre-HOLDOUT ~1.6a (meno warmup z), hold-out
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||||
2025+ ~1.5a. Dichiarato: nessun numero qui ha il peso statistico di TP01 (7 anni).
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## Metodo
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Famiglia a griglia modesta, 1d, 50/50 BTC+ETH, vol-target 20% cap 2x (convenzione TP01), fee
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0.10% RT + sweep 0.00-0.30%:
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- **FADE**: z-score(funding daily, lb) ≥ thr → short; ≤ −thr → long (fade dell'affollamento).
|
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- **FOLLOW**: z ≥ thr → long; ≤ −thr → short (sentiment momentum).
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- **GATE**: trend long-flat TP01-like (sgn mom 30d+90d) ma FLAT quando z ≥ thr (de-risk crowding).
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- **DIVERGE**: momentum prezzo 20d seguito se funding NON affollato (z ≤ −thr), fatto se z ≥ thr.
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Griglia: 4 forme × lb {7,14,30,60}g × thr {0.5,1.0,1.5} = **48 celle**. Selezione cella
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**in-sample-only** (mai sul hold-out), deflated-Sharpe su tutte le 48, gates marginali
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(`marginal_vs_tp01`), boundary-shift della finestra di aggregazione funding (−0/3/6/9/12h),
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`eval_weights_smallcap` a $600.
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## Risultati
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Best in-sample per forma: **fade 0.34, follow 0.81, gate 1.76, diverge −0.34** — il segnale
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puro-funding è debole ovunque; solo la forma che CONTIENE il trend ha Sharpe.
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**Cella scelta (in-sample): GATE lb=60 thr=1.5** — IS 1.76, FULL 1.16, HOLD 0.29.
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| Gate | Esito |
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|---|---|
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| Deflated-Sharpe (48 celle) | **0.215** (null-max atteso 1.59) → **FAIL** (soglia 0.95) |
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||||
| Assoluto (frame troncati) | **WEAK** (minFull +0.97, ma minHold **+0.04** BTC); fee-survive fino a 0.30% RT |
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||||
| Marginale vs TP01 | **NEUTRAL**: corr **0.879** (hold 0.92), beta 0.77; uplift w25 hold **+0.001**; robust_oos=False (jackknife −0.074); multicut 2026 **−0.423** |
|
||||
| earns_slot / earns_slot_honest | **False / False** |
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||||
| Realism | prefix-diff 0.0 (causale); boundary-shift sign-stable (uplift spread 0.047); smallcap $600 haircut ~0.00 (eseguibile, irrilevante senza edge) |
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||||
**Controllo decisivo (lezione TP01-DVOL-overlay)** — lo stesso trend long-flat SENZA gate funding:
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```
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trend NUDO : IS 1.65 FULL 1.14 HOLD 0.37
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trend+GATE : IS 1.76 FULL 1.16 HOLD 0.29 corr(gated,nudo)=0.928
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||||
delta del gate funding: FULL +0.013, HOLD −0.080
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```
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→ **tutto lo Sharpe della "vincitrice" è il trend**; il contributo del funding è ~zero in-sample
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e **negativo sul hold-out**. Il gate è TP01 travestito.
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**Miglior cella puro-funding** (la vera tesi del filone): FOLLOW lb=60 thr=0.5 — IS 0.81 ma
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||||
**FULL −0.28, HOLD −1.69**, marginale **DILUTES** (uplift w25 hold −0.778). L'in-sample 0.81 era
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||||
"long-il-toro-2023/24" travestito: z-alto di funding = rally già in corso; nel 2025-26 la stessa
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regola è sistematicamente dalla parte sbagliata. FADE (shortare il crowding) perde sul toro e non
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recupera abbastanza nel chop; DIVERGE negativa ovunque. NB: esistono celle gate con HOLD migliore
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(es. gate 7/1.5 HOLD 0.96) — sceglierle sarebbe **selection-on-holdout**, il gate del 2026-06-29
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esiste esattamente per questo.
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## Perché fallisce (meccanismo)
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1. Su asset MAJOR il funding è **quasi sempre positivo e segue il prezzo con lag**: lo z-score
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alto coincide col momentum già espresso → FOLLOW è trend-beta ritardato (muore quando il regime
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gira), FADE è shortare il toro. Non c'è l'anti-persistenza ("crowding → reversal") che la tesi
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richiede — a 1d, su BTC/ETH, le liquidazioni-da-crowding sono già nel prezzo prima che lo
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z-score giornaliero diventi estremo.
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2. L'unico uso "funzionante" (gate di de-risk sul trend) è **ridondante**: TP01-like è già flat
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quando serve. Stesso verdetto di macro-regime-gate (corr 0.989) e DVOL-overlay: la famiglia
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"overlay prudenziale su TSMOM" è esaurita — eredita lo Sharpe del trend e non aggiunge nulla.
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## Verdetto
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**SCARTATO.** `earns_slot=False`, `earns_slot_honest=False` (DSR 0.215). Il funding time-series
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non ha informazione direzionale propria su BTC/ETH a 1d; l'unica cella con Sharpe è trend
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||||
travestito con contributo funding OOS negativo. Niente forward-monitor: non c'è una componente
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funding da monitorare. Con FC01 (carry cross-sectional) e il price-clock intraday, il filone
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"funding come segnale" su dati certi è ora **chiuso su tre lati**.
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## Lascito
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- `scripts/research/r0701_funding_ts.py` riusabile: (a) loader funding→daily **causale** per barre
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open-labeled (finestra [D, D+24h), gestione cadenza mista 8h/1h, flag validità copertura);
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(b) pattern "**truncation-honest**" per dataset a copertura parziale — replica di
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||||
`study_family_honest` su finestra troncata per non gonfiare il T del DSR né diluire
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`has_insample_edge` con anni di zeri (riusabile per ogni serie corta tipo DVOL/HL).
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||||
- I parquet `hlfund_*` restano certificati. Se mai si tornasse sul funding: gli estremi VERI
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||||
(squeeze) vivono sugli alt, ma è di nuovo cross-sectional → STAT-MODE a $600, soglia di prova
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alta (e FC01 ha già mostrato la fragilità d'universo).
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@@ -0,0 +1,174 @@
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# 2026-07-01 — Pesi statici ri-ottimizzati + guardia-DD sul portafoglio a 4 sleeve
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## Mandato
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Migliorare il portafoglio ATTIVO (TP01 41.25 / XS01 18.75 / VRP01 15 / SKH01 25) SENZA nuove
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strategie: (A) ri-ottimizzazione onesta dei pesi statici, (B) guardia-drawdown a livello
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||||
portafoglio (replica del soft-guard vincente del tail-hedge lab 2026-06-23), (C) combinazione.
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||||
NON meta-allocazione dinamica (già scartata, thread 3 del 2026-06-29).
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||||
Script: `scripts/research/r0701_portfolio_opt.py`. Solo ricerca: nessun file di src/ o live toccato,
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i pesi sono PROPOSTI, non applicati.
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## Baseline riprodotta
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`run_portfolio.py` oggi: **FULL Sh 2.12 / HOLD 2.21 / DD full 7.8% / CAGR 23.3%** (vs 2.13/2.30
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||||
del diario Skyhook: i dati sono avanzati di una settimana, coerente). Matrice sleeve outer-join
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2019-03-14 → 2026-07-01 (TP01/SKH01 dal 2019, VRP01 dal 2021-05, XS01 dal 2024-01), combine
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||||
identico a `portfolio.combined_daily` (pesi rinormalizzati per-riga sugli sleeve attivi).
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## (A) Pesi statici — metodo
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- Ottimizzazione SOLO in-sample (pre-cut), valutazione OOS (post-cut), multi-cut
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||||
{2024-01, 2024-07, 2025-01}. Sleeve con <120 giorni in-sample al cut (XS01 al 2024-01)
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||||
PINNED al peso corrente (l'ottimizzatore non ha dati per giudicarli).
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||||
- Criteri: MAXSH (max-Sharpe del combo simulato), RP (inverse-vol), ERC, MINVAR-R (min-var con
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||||
vincolo ritorno ≥ pesi correnti). Null: EW (25×4) e CURRENT. Vincoli 5%≤w≤60%, Σ=1.
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||||
- **Cap STRUTTURALI dichiarati** (prudenza, non statistica): **VRP01 ≤ 15%** (sleeve MODELLATO su
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||||
DVOL ATM, stress-f non catturato — "niente short-vol da modello in deploy"), **XS01 ≤ 25%**
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||||
(STAT-MODE, storia ~2.5 anni). Varianti sotto cap: MAXSH-STR (ottimizzato) e EW-STR
|
||||
(EW proiettato sui cap, parameter-free → TP 30 / XS 25 / VRP 15 / SKH 30).
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### Risultati (pesi ottimizzati pre-2025, valutati FULL e HOLD-OUT 2025-26)
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| criterio | pesi TP/XS/VRP/SKH | FULL Sh | FULL DD | FULL CAGR | HOLD Sh | HOLD DD | HOLD CAGR | multi-cut ΔSh OOS | anni vinti |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
||||
| CURRENT | 41.2/18.8/15/25 | 2.12 | 7.8% | +23.3% | 2.21 | 3.5% | +16.0% | — | — |
|
||||
| MAXSH | 27.6/17.5/**39.5**/15.4 | 2.17 | 6.3% | +21.8% | 2.27 | 2.8% | +12.7% | +0.24/+0.08/+0.06 | **1/8** |
|
||||
| RP-invvol | 26.7/15.5/**41.6**/16.3 | 2.17 | 6.4% | +21.8% | 2.25 | 2.8% | +12.4% | +0.28/+0.07/+0.04 | — |
|
||||
| ERC | 26.6/16.2/**41.6**/15.7 | 2.17 | 6.3% | +21.7% | 2.25 | 2.8% | +12.4% | +0.29/+0.07/+0.05 | — |
|
||||
| MINVAR-R | 26.7/23.3/**29.6**/20.4 | 2.18 | 6.4% | +23.3% | 2.37 | 2.6% | +16.1% | +0.20/+0.10/+0.16 | 4/8 |
|
||||
| MAXSH-STR | 38.6/25/15/21.4 | 2.14 | 7.5% | +23.4% | 2.28 | 3.3% | +16.8% | **−0.00**/+0.03/+0.07 | 3/8 |
|
||||
| EW | 25/25/25/25 | 2.14 | 7.0% | +24.5% | 2.39 | 2.8% | +18.1% | +0.16/+0.17/+0.18 | 6/8 |
|
||||
| **EW-STR** | **30/25/15/30** | 2.10 | 8.5% | +25.2% | **2.35** | 3.2% | **+19.7%** | **+0.06/+0.13/+0.14** | **7/8** |
|
||||
|
||||
### Lettura onesta
|
||||
1. **Gli OTTIMIZZATORI non aggiungono nulla — anzi overfittano.** Tutti (MAXSH/RP/ERC/MINVAR-R)
|
||||
convergono sulla stessa mossa: scaricare TP01 e caricare **VRP01 al 30-42%** perché ha la vol
|
||||
più bassa (7.7%/anno). Ma quella è la vol del MODELLO (premio BS su DVOL, coda di stress non
|
||||
catturata): è esattamente il punto cieco tipo-CC01 ("Sharpe/vol implausibile → rischio
|
||||
nascosto"). E per-anno MAXSH vince **1/8 anni** vs CURRENT — l'uplift multi-cut è smoothing di
|
||||
vol modellata, non alpha di allocazione. **Dentro i cap** l'ottimizzatore (MAXSH-STR) converge
|
||||
quasi sui pesi correnti (38.6/25/15/21.4) e NON è persistente (−0.00 al cut 2024-01) →
|
||||
**i pesi correnti sono già ~ottimi per ciò che il backtest può giudicare lecitamente**.
|
||||
2. **L'unico segnale robusto è la DE-CONCENTRAZIONE parameter-free**: EW-STR (EW sotto i cap,
|
||||
nessun parametro fittato) vince **7/8 anni** (unica perdita 2021 −3.1pp), tutti i cut OOS
|
||||
(ΔSh +0.06/+0.13/+0.14), HOLD Sh 2.21→2.35, HOLD CAGR +16.0→+19.7%. Classico "1/N batte
|
||||
l'ottimizzazione" (DeMiguel). La sostanza: CURRENT dà il 41% al peggior Sharpe FULL del book
|
||||
(TP01 1.30) e EW-STR sposta ~11pp da TP01 verso SKH01 (+5pp) e XS01 (+6.25pp).
|
||||
3. **MA non è un free lunch risk-adjusted**: FULL Sh 2.12→**2.10** e FULL DD 7.8→**8.5%**
|
||||
(più SKH01, che ha DD standalone 18%, pesa di più nei primi anni a 2 sleeve). L'uplift è un
|
||||
TILT di ritorno verso gli sleeve research-grade con la storia più corta/caveat più pesanti
|
||||
(SKH01 = research win, book 230m da verificare a deploy; XS01 = STAT-MODE non eseguibile a 2k).
|
||||
E TP01 resta l'unico sleeve *deployed* live: il suo 41% nel report riflette una scelta di
|
||||
prudenza/eseguibilità, non solo statistica.
|
||||
|
||||
### VERDETTO (A)
|
||||
- **Ottimizzazione formale: NON MIGLIORA** (viola i cap strutturali o converge ai pesi correnti).
|
||||
**Per il book reale i pesi correnti reggono.**
|
||||
- **Candidato PROPOSTO (non applicato): EW-STR = TP01 30 / XS01 25 / VRP01 15 / SKH01 30** —
|
||||
uplift OOS persistente e per-anno (7/8), dentro i cap, al costo di FULL DD +0.7pp e FULL Sh
|
||||
−0.02. È una decisione di risk-appetite (più ritorno atteso spostando peso su sleeve
|
||||
research-grade), non un miglioramento dominante. Se si vuole adottare, farlo consapevoli che
|
||||
aumenta la dipendenza da SKH01/XS01, e NON tocca il book Deribit eseguibile (TP75/SKH25).
|
||||
|
||||
### Caveat metodologici (A)
|
||||
- Le 3 finestre multi-cut sono ANNIDATE (tutte contengono il 2025-26): non 3 conferme
|
||||
indipendenti. Il test disgiunto vero è il per-anno (7/8 per EW-STR è il dato forte).
|
||||
- EW-STR è stato costruito DOPO aver visto EW vincere (proiezione del null sui cap dichiarati):
|
||||
costruzione principled e parameter-free, ma va detto — non era nella griglia iniziale.
|
||||
- I pesi CURRENT stessi furono fissati (2026-06-23) conoscendo l'hold-out → il confronto
|
||||
"in-sample-opt vs CURRENT su hold-out" è semmai sbilanciato A FAVORE di CURRENT; EW-STR vince
|
||||
comunque.
|
||||
|
||||
## (B) Guardia-drawdown a livello portafoglio — metodo
|
||||
Soft-guard causale sul combo 4-sleeve (pesi CURRENT): esposizione del giorno D decisa dal DD
|
||||
dell'equity fino a **D−1**; trigger/re-entry sul **NAV ombra** non-guardato (lezione stops_lab:
|
||||
sull'equity congelata a expo=0 il DD non rientra mai); isteresi re-risk a 0.4·X come nel
|
||||
tail-hedge lab. Griglia X∈{3,4,5,6}%, derisk∈{0,0.5}. Selezione cella IN-SAMPLE (max Calmar
|
||||
pre-2025), verifica hold-out + multi-cut, **null de-levering** (expo costante c che pareggia il
|
||||
MaxDD in-sample della guardia: Sharpe di c·r è invariante → la guardia vale solo se batte quello).
|
||||
|
||||
### Risultati
|
||||
- Cella scelta in-sample: **X=5% / derisk=0.5** (IS Calmar 3.64 vs 3.24 baseline; IS DD 7.8→6.6%,
|
||||
IS CAGR 25.3→23.9%, IS Sh 2.13→2.12). In-sample batte il null de-levering c=0.84 a pari DD
|
||||
(CAGR 23.9% vs 21.0%) — il timing esiste in-sample.
|
||||
- **MA OOS è INERTE**: a ogni cut la cella scelta non scatta MAI (ΔSh +0.00, ΔDD 0.0pp, ΔCAGR
|
||||
0.0pp su tutti e 3 i cut) perché il DD OOS del 4-sleeve resta 3.5-4.8% < trigger 5%.
|
||||
**La diversificazione a 4 sleeve fa già il lavoro della guardia** (il 2022 del book è +11.6%
|
||||
con DD 3.6%: non c'è il grind da proteggere che aveva il combo TP01+GTAA del tail-hedge lab,
|
||||
DD 8.4% / 2022 −4.4%).
|
||||
- Trigger più stretti che scattano davvero COSTANO: X=3%/d=0.5 → HOLD Sh 2.10 (< 2.21), CAGR
|
||||
13.7% (< 16.0%); X=3-4%/d=0 whipsaw pieno (HOLD Sh 1.83-2.09; a X=4/d=0 il DD guardato IS
|
||||
sale addirittura a 8.8% > 7.8% baseline — accumulo di perdite su cicli off/on, lo stesso
|
||||
fenomeno visto in stops_lab con l'uscita totale).
|
||||
|
||||
### VERDETTO (B)
|
||||
**NON MIGLIORA.** La guardia-DD che vinceva sul combo TP01+GTAA (DD 8.4%, 2022 −4.4%) qui non ha
|
||||
bersaglio: il 4-sleeve ha già DD ~3.5-4.8% OOS. Coerente col thread meta-allocazione 2026-06-29
|
||||
(drawdown-control ridondante). Nota operativa: la cella X=5%/d=0.5 è *innocua* (non fa nulla
|
||||
finché il DD non supera il 5%) e in-sample mostrava timing genuino sopra il null de-levering —
|
||||
può valere come **circuit-breaker di emergenza sul live** (risk management, non alpha), ma non è
|
||||
un miglioramento statistico e non la si adotta come tale.
|
||||
|
||||
## (C) Combinazione
|
||||
(B) è inerte → niente da combinare. Per completezza: EW-STR + guard X=5%/d=0.5 → FULL Sh 2.08,
|
||||
DD 6.7%, CAGR 23.7% | HOLD invariato 2.35/3.2%/19.7% (la guardia lima il DD 2021-2023 del tilt
|
||||
a costo di −0.02 Sh FULL). Nessuna adozione proposta.
|
||||
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||||
## Sintesi
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||||
| config | FULL Sh | FULL DD | FULL CAGR | HOLD Sh | HOLD DD | HOLD CAGR |
|
||||
|---|---|---|---|---|---|---|
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||||
| **CURRENT (attivo)** | 2.12 | 7.8% | +23.3% | 2.21 | 3.5% | +16.0% |
|
||||
| EW-STR (proposta A, non applicata) | 2.10 | 8.5% | +25.2% | 2.35 | 3.2% | +19.7% |
|
||||
| CURRENT + guard 5%/0.5 (B) | 2.11 | 6.6% | +22.3% | 2.21 | 3.5% | +16.0% |
|
||||
| EW-STR + guard (C) | 2.08 | 6.7% | +23.7% | 2.35 | 3.2% | +19.7% |
|
||||
|
||||
- **(A) NON MIGLIORA in senso forte** — i pesi correnti reggono; l'unico candidato onesto è il
|
||||
tilt de-concentrante EW-STR (30/25/15/30), un trade-off di risk-appetite da decidere, non un
|
||||
upgrade dominante. Gli ottimizzatori in-sample o violano i cap strutturali (VRP01 40%) o
|
||||
riconvergono sui pesi correnti.
|
||||
- **(B) NON MIGLIORA** — guardia inerte OOS sul 4-sleeve; utile al più come circuit-breaker.
|
||||
- Nessuna modifica a `src/portfolio/sleeves.py` o al live. Test 160/160 verdi.
|
||||
|
||||
Script: `scripts/research/r0701_portfolio_opt.py` (~4s, vettoriale).
|
||||
|
||||
## Verifica avversariale (agente scettico)
|
||||
|
||||
Script: `scripts/research/r0701_portfolio_skeptic.py`. **VERDETTO: NON APPLICARE — CURRENT resta.**
|
||||
I numeri dell'agente riproducono ESATTAMENTE (via `StrategyPortfolio.combined_daily`, path di
|
||||
produzione: CURRENT 2.12/2.21, EW-STR 2.10/2.35, multi-cut +0.06/+0.13/+0.14, |diff|=0). Il claim
|
||||
muore altrove: l'uplift è **selezione-sull'hold-out di 2° ordine**, non alpha di allocazione.
|
||||
|
||||
1. **L'uplift OOS vive TUTTO nel 2025-26 — la finestra che ha selezionato i beneficiari.**
|
||||
Finestre OOS **DISGIUNTE** (i 3 cut del diario sono annidati): ΔSh EW-STR vs CURRENT =
|
||||
**−0.12** (2024H1) / +0.06 (2024H2) / **+0.14** (2025+). L'unica finestra OOS non toccata
|
||||
dalla selezione hold-out è negativa. Sharpe standalone IS→HOLD per sleeve: TP01 1.49→**0.30**,
|
||||
SKH01 1.42→**1.64**, XS01 1.22→**1.51**: EW-STR compra esattamente i due sleeve ammessi/affinati
|
||||
(2026-06-23 / 2026-06-19) PERCHÉ forti sull'hold-out e vende quello che lì collassa. Meccanico.
|
||||
2. **Pre-2025 (finestra non contaminata) EW-STR PERDE risk-adjusted**: ΔSh aggregato **−0.05**,
|
||||
Sharpe per-anno vinti **2/6** (2021 −0.29, 2020 −0.10, 2023/2024 negativi).
|
||||
3. **"7/8 anni vinti" è un artefatto di metrica**: è RITORNO composto (un tilt a più vol/ritorno
|
||||
li vince quasi per costruzione), non risk-adjusted. Su **Sharpe per-anno: 3/8**. E due dei 7
|
||||
"vinti" (2023, 2024) hanno margine **+0.03pp** = tie. Bilancio materiale sul ritorno:
|
||||
5 vinti / 1 perso (2021 −3.1pp) / 2 pari.
|
||||
4. **Plateau: liscio ma il gradiente è solo "meno TP01"**; a TP fisso, alzare SKH 25→30 è
|
||||
piatto/negativo (min multi-cut a TP35: +0.07→+0.02). Scomposizione: il tilt **solo-SKH**
|
||||
(+5pp, TP 36.25) da solo NON è persistente (multi-cut **−0.00**/+0.05/+0.04); il tilt
|
||||
**solo-XS** (TP35/XS25/VRP15/SKH25) è l'unico positivo su tutte le finestre disgiunte
|
||||
(+0.05/+0.02/+0.11) — ma pre-2025 fa ΔSh −0.00 (edge ≈ zero fuori dal 2025-26) e carica lo
|
||||
sleeve MENO eseguibile (STAT-MODE).
|
||||
5. **Realismo**: con l'outer-join rinormalizzato EW-STR tiene SKH01 al **50% effettivo nel
|
||||
2019-20 e 40% nel 2021-23** (book research 230m a metà portafoglio: da lì il FULL DD 8.5%).
|
||||
Punto onesto A FAVORE: un haircut d'esecuzione a drag su SKH01(-20/30%) e SKH+XS non ribalta
|
||||
il ranking hold-out (ΔSh resta +0.08..+0.13), ma i livelli assoluti crollano (HOLD Sh CURRENT
|
||||
2.21→1.64 al −30% su entrambi) e il beneficio resta di CARTA: il book Deribit eseguibile
|
||||
(TP75/SKH25) non è toccato dalla decisione.
|
||||
6. **Forking paths quantificato**: ≥15 config valutate sull'hold-out (7 vettori pesi + 8 celle
|
||||
guardia), EW-STR costruito dopo aver visto EW vincere. Su **500 tilt CASUALI cap-respecting**:
|
||||
51% batte CURRENT sull'hold-out (mediana ΔSh +0.00), solo 11% sul FULL, 30% su tutti e 3 i cut.
|
||||
EW-STR è al **94° percentile** dell'uplift hold-out fra i tilt casuali ≈ il **massimo atteso di
|
||||
~15 tentativi** (k/(k+1)=93.8%): l'uplift osservato è indistinguibile dal "best of 15 tilt
|
||||
casuali scelto sull'hold-out".
|
||||
|
||||
**Conclusione**: il tilt non è disonesto nei conti ma non è evidenza — è la stessa lezione del gate
|
||||
SELECTION-ON-HOLDOUT applicata al livello dei PESI (2° ordine: gli sleeve stessi sono stati
|
||||
selezionati su quell'hold-out). Unica direzione sopravvissuta: XS01 18.75→25 (solo-XS, positivo su
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tutte le finestre disgiunte), MA edge ≈0 fuori dal 2025-26, sleeve STAT-MODE non eseguibile a $600,
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e l'hold-out-strength di XS01 è a sua volta concentrata dal gate di dispersione nel regime 2025-26
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→ da rivalutare SOLO con più storia forward, non ora. **CURRENT (41.25/18.75/15/25) resta.**
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@@ -0,0 +1,132 @@
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# 2026-07-01 — Ondata multi-agente a 6 filoni: 0 nuovi sleeve, pesi CURRENT confermati, 1 gate nuovo
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**Goal utente:** "cerca con diversi agenti altre strategie di trading. Prova di tutto e arriva a
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migliorare il portfolio presente. Lo scopo è sempre 50 euro days."
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**Esito in una riga:** 6 filoni nuovi (scelti dopo scan dei ~65 diari per non ripetere strade morte)
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+ 1 verifica avversariale → nessun candidato supera i gate onesti; il portafoglio a 4 sleeve
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(41.25/18.75/15/25) **sopravvive a un attacco serio**, che è l'esito corretto per un book onesto.
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Miglioramento concreto dell'ondata = metodologico: **gate `weights_tilt_null`** codificato (sotto).
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## I 6 filoni (tutti su harness onesto: study_family_honest, marginal scorer, DSR≥0.95, smallcap $600)
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| # | filone | verdetto | perché muore |
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|---|---|---|---|
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| 1 | **Funding time-series** BTC/ETH (posizionamento, non carry) — `r0701_funding_ts.py` | SCARTATO | FOLLOW = trend-beta ritardato (HOLD −1.69), FADE = shortare il toro; la cella gate è TP01 travestito (controllo senza funding = stessi numeri, corr 0.93, ΔHOLD −0.08); DSR 0.215. **Filone funding chiuso su 3 lati** (FC01 carry, price-clock, TS-signal). |
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| 2 | **Breadth/internals alt** (51 HL) → BTC/ETH — `r0701_breadth_internals.py` | SCARTATO (rivisitabile) | Unico non-ridondante col trend (corr→TP01 0.40, lavora dove TP01 è attivo), assoluto PASS, marginal ADDS — ma jackknife −0.068 (uplift su UN mese) e DSR 0.433/104 celle. Con ~8 mesi di IS il 2024-toro non basta. **Rivisitare tra 1-2 anni di storia HL nativa.** |
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| 3 | **Residual momentum XS** (β-hedged vs BTC, 19 major) — `r0701_xs_residmom.py` | REDUNDANT | Cross-section la residualizzazione è quasi un no-op (lo z-score di XS01 già rimuove il mercato): corr→XS01 0.54, HOLD −0.24, corr(IS,HOLD) tra le celle **−0.37** (anti-predittivo = rumore). L'edge residuo-momentum vive nella coppia ETH/BTC (STATARB-RESID, resta in `paper_statarb`), non generalizza. |
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| 4 | **Pesi + guardia-DD** — `r0701_portfolio_opt.py` | vedi sotto | Unico candidato dell'ondata (EW-STR) → refutato dallo scettico. Guardia-DD X5%/d0.5: in-sample batte perfino il null de-levering, ma **OOS non scatta mai** (DD book 3.5-4.8% < trigger): la diversificazione fa già il lavoro. Utilizzabile solo come circuit-breaker di emergenza (risk mgmt, non alpha). |
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| 5 | **Affinamento VRP01** (sizing IV−RV, DVOL-mom, gate TP01) — `r0701_vrp_refine.py` | NON MIGLIORA | L'alpha è già tutto nel gate binario IV-rank; il gate TP01 è la trappola IS perfetta (schiva il 2022, ma taglia le settimane migliori dell'hold-out: multi-cut 0/5). **3° fallimento del filone "affinare VRP dentro il modello" → esaurito** finché cerbero-bite non cattura un crash reale (f di stress). |
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| 6 | **Stagionalità cross-sectional** HL — `r0701_xs_seasonal.py` | SCARTATO (allo step statistico) | Nessuna persistenza split-half sopra il null permutato max-statistic (p 0.16-0.23); l'unica struttura è il canale-beta dell'effetto weekday di mercato (famiglia trackF, già morta). Turnover ~2×gross/die = fee-death comunque. |
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## EW-STR: il candidato refutato (caso di scuola di selezione-sull'hold-out di 2° ORDINE)
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Il filone 4 proponeva **EW-STR** (TP01 30 / XS01 25 / VRP01 15 / SKH01 30 = equal-weight proiettato
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sui cap strutturali): HOLD Sh 2.21→2.35, multi-cut +0.06/+0.13/+0.14, "7/8 anni vinti" — dichiarando
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onestamente i caveat. La verifica avversariale (`r0701_portfolio_skeptic.py`, addendum nel diario
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pesi) lo uccide:
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1. **Selezione di 2° ordine**: SKH01 fu ammesso (2026-06-23) *perché* alzava l'hold-out 2025-26;
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XS01 fu affinato conoscendo l'hold-out. EW-STR vende lo sleeve che collassa OOS (TP01 IS 1.49→
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HOLD 0.30) e compra i due selezionati su quell'OOS. Pre-2025: **ΔSh −0.05** (perde risk-adjusted).
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2. **Su finestre OOS disgiunte**: −0.12 (2024H1) / +0.06 (2024H2) / +0.14 (2025+) — tutto l'uplift
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vive nella finestra che ha selezionato gli sleeve. "7/8 anni" era sul ritorno composto; su
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Sharpe è 3/8.
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3. **Firma best-of-k**: su 500 tilt casuali cap-respecting, EW-STR siede al 94-100° percentile ≈
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k/(k+1) con k≈15 config viste sull'hold-out → uplift indistinguibile dal *best-of-15 scelto
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sull'hold-out*.
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4. **Realismo**: in pesi effettivi (outer-join rinormalizzato) EW-STR = SKH01 al 40-50% del book
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2019-23 (sleeve research a book 230m). Il book Deribit eseguibile (TP+SKH) non cambierebbe comunque.
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Residuo onesto: il sub-tilt XS01 18.75→25 è positivo su tutte le finestre disgiunte ma edge≈0
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pre-2025 e STAT-MODE → rivalutare solo con storia forward.
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## GATE NUOVO codificato: `weights_tilt_null` (src/portfolio/portfolio.py)
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La lezione è ora codice, come per marginal-scorer e study_family_honest:
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- **`combine_outer(daily_cols, weights, lo, hi)`** — la combinazione outer-join/rinormalizzata di
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`combined_daily` estratta come funzione su pesi arbitrari (riusabile per studi di tilt).
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- **`weights_tilt_null(daily_cols, w_current, w_proposed, caps, floor, n, seed, k_seen)`** —
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null di tilt casuali uniformi sul simplesso dentro floor/caps: riporta `delta_hold/full/insample`,
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`frac_random_beat_hold`, `pctl_hold`, `bestofk_pctl=k/(k+1)` e `gate_pass`.
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**Regola: un cambio-pesi si applica solo se (1) delta_insample ≥ 0 e (2) pctl_hold < firma
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best-of-k** (necessario, non sufficiente: restano finestre disgiunte + realismo).
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Sul caso reale EW-STR: delta_hold +0.139, delta_insample **−0.054**, pctl **100°** vs best-of-15
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93.75° → `gate_pass=False`. Test: `tests/test_weights_tilt_null.py` (5 test, sintetici,
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deterministici; incluso lo sleeve "forte-solo-nell'hold-out" che DEVE fallire il gate).
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## Lezione tecnica riusabile (dal filone 2)
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`DatetimeIndex.view("int64")` su indici **tz-aware a risoluzione non-ns** (pandas 2.x) produce
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timestamp in scala sbagliata → un `merge_asof` può broadcastare l'ultimo valore su tutta la storia
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= **look-ahead che `causality_ok` non vede** (input fisso). Sintomo: decine di celle con Sharpe
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identico. Fix: epoca esplicita in ms. Verificato: `altlib.py` non è affetto (grep pulito); dettagli
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nel diario breadth.
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## Onestà sul goal €50/giorno
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Invariata (vedi CLAUDE.md): a capitale reale ~$600 il book onesto fa ~+€1.5/giorno atteso; la via
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resta capitale + tempo + target-vol, non un tilt di pesi né leva. Questa ondata conferma che il
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book attuale è vicino al massimo estraibile dai dati certificati disponibili oggi; le opzioni
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reali di crescita restano (a) storia forward che promuova i lead (STATARB-RESID, breadth tra 1-2
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anni), (b) capitale, (c) nuove fonti di dato (f di stress reale per VRP).
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**File dell'ondata:** `scripts/research/r0701_{funding_ts,breadth_internals,xs_residmom,portfolio_opt,portfolio_skeptic,vrp_refine,xs_seasonal}.py`; diari `2026-07-01-{funding-ts-signal,alt-breadth-internals,xs-residual-momentum,portfolio-weights-ddguard,vrp-refinement,xs-seasonality}.md`; gate in `src/portfolio/portfolio.py` + `tests/test_weights_tilt_null.py`.
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## ADDENDUM (stessa sera) — GTAA01 promosso a 5° SLEEVE: il miglioramento c'era, ma era in casa
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Il secondo passaggio sull'archivio (non sui dati!) ha trovato il candidato che l'ondata di *ricerca*
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non poteva trovare: **EQ-GTAA01** (`src/portfolio/gtaa.py` — trend difensivo equity 6-ETF, vt12%,
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~30 anni di storia, netto fee IB) era stato validato il 2026-06-22 come *"primo miglioramento
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STRUTTURALE del rischio-aggiustato trovato in tutta la ricerca post-reset"*, messo in paper
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cross-venue (`paper_combo`, nel cron dal 2026-06-23) e **mai valutato come 5° sleeve del
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portafoglio attivo** (il giorno dopo arrivò SKH01 e il filone si fermò).
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### Valutazione onesta (`r0701_gtaa_5th_sleeve.py`) — perché GTAA passa dove EW-STR è morto
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| gate | EW-STR (refutato) | +GTAA01 (passa) |
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|---|---|---|
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| uplift IN-SAMPLE (pre-2025) | **−0.05** | **+0.09..+0.13** (2.134→2.23-2.26) |
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| finestre OOS disgiunte | −0.12 / +0.06 / +0.14 | **+0.05 / +0.19 / +0.25** (tutte >0) |
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| multi-cut (4 tagli) | solo annidate | **+0.21 / +0.21 / +0.22 / +0.25** |
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| provenienza dell'edge | sleeve selezionati sull'hold-out crypto | validato su OOS equity 2015+, **indipendente** dall'hold-out crypto |
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| corr al book | — | **+0.10** full, ~0.00 hold-out; is_hedge +0.30 (non-hedge) |
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| plateau | gradiente generico anti-TP01 | **monotono su w 10-30%, ogni cella migliora IS/FULL/HOLD/DD** |
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Convenzione di realismo cross-venue (nuova, cablata nello sleeve): nei giorni senza barra equity
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(weekend/festivi US) il rendimento è **0.0** — capitale IB fermo, NON rinormalizzato sul crypto
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(due conti reali non si travasano nel weekend). Numeri quasi identici alla versione outer-join
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(differenze al 3° decimale) ma il modello è quello giusto. Attivazione nel book all'era crypto
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(2019-03-14): senza troncatura l'outer-join farebbe partire il book nel 1996 con 23 anni di
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solo-GTAA rinormalizzato al 100%.
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### Decisione pesi
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Cella IS-best = w=30% (bordo griglia), **ingresso @20%** per scelta strutturale dichiarata:
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(a) cross-venue IB con paper operativo di soli 8 giorni — non diventa lo sleeve più grande del
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book al day-one; (b) precedente: ogni sleeve nuovo è entrato ≤25% (SKH01 25%, VRP01 15%);
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(c) costo CAGR (a 30%: 16.8% vs 18.8% a 20%) — e l'obiettivo €50/g vive di CAGR, non solo di
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Sharpe. Tutte le celle 10-30% passano comunque ogni gate. Pesi nuovi: **TP01 33 / XS01 15 /
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VRP01 12 / SKH01 20 / GTAA01 20** (i 4 preesistenti scalati ×0.80, rapporti conservati).
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### Portafoglio 5-sleeve (run_portfolio, capitale 2k)
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| | FULL Sh | FULL DD | FULL CAGR | HOLD Sh | HOLD DD | HOLD CAGR |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| 4-sleeve (baseline) | 2.12 | 7.8% | +23.3% | 2.21 | 3.5% | +16.0% |
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| **5-sleeve (+GTAA01 20%)** | **2.24** | **6.2%** | +18.8% | **2.46** | **2.2%** | +14.6% |
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Per-anno: tutti gli 8 anni positivi, 2022 +7.0% (era +11.6%: GTAA soffre il whipsaw 2022, unico
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anno con dSh negativo −0.49 — dichiarato). Il trade-off è esplicito: −4.5pp di CAGR full per
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+0.12/+0.25 di Sharpe e DD 7.8→6.2 / hold-out 3.5→2.2. A pesi research (XS/VRP/SKH modellati o
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STAT-MODE) il CAGR era comunque di carta; lo Sharpe/DD del book è la metrica di verità.
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### Cosa NON cambia
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Il **book live Deribit** (`deribit_book_sleeves` TP01+SKH01 75/25, `book_execute`) è INTATTO —
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GTAA è su IB, già tracciato forward da `paper_combo`. `paper_portfolio` da oggi traccia la
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composizione a 5 (regime-break dichiarato qui). Test: `tests/test_gtaa_sleeve.py` (registry,
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weekend-zero, attivazione, book live invariato) — suite 168/168.
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### Lezione dell'addendum
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Prima di una nuova ondata di *ricerca*, ri-leggere l'archivio dei **validati-ma-non-integrati**:
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l'unico upgrade onesto del book in 3 ondate (104+5+6 filoni) era un edge già validato che
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aspettava solo la valutazione da sleeve. La diversificazione strutturale (secondo mercato,
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corr ~0.1) resta l'unica cosa che alza lo Sharpe del book senza nuovo alpha.
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@@ -0,0 +1,98 @@
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# 2026-07-01 — Affinamento VRP01 (sizing IV−RV / filtro DVOL-momentum / gate TP01): NON MIGLIORA
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**Script:** `scripts/research/r0701_vrp_refine.py` (solo ricerca: `src/` e `scripts/live/` non toccati).
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**Esito: NON MIGLIORA — VRP01 baseline resta la config canonica.** La cella IS-best (gate TP01-skip)
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è un falso positivo in-sample da manuale: IS Sharpe 2.07 ma multi-cut **0/5**, hold-out **−0.14**
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(vs 0.59 del baseline), DSR 0.71. Nessuna modifica a `sleeves._vrp_combo_returns`.
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## Cosa testava (celle NUOVE, verificate non ripetute nei diari)
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Stessa pipeline di `options_vrp_v2.py` (pricing BS su DVOL reale, payoff sul path certificato,
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fee 12.5% del premio, f=1.0, tenor 7d, spread −0.28/−0.10) — cambiati SOLO gate/sizing:
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1. **Sizing sul gap IV−RV** (carry atteso): size lineare `clip(vrp/scale,0,1)` (scale 8/12 pt) o
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percentile espandente causale del VRP; in aggiunta o in sostituzione del gate binario IV-rank.
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NB: il gate composito "IV-rank>0.30 AND IV−RV>0" è **già il baseline** (`gate_vrp=True`).
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2. **Filtro DVOL-momentum**: non vendere se `dvol[i]−dvol[i−k] > thr` (k∈{5,10}, thr∈{0, 5pt}).
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||||
(Diverso da `dvol_directional` 2026-06-29, dove il DVOL-mom era segnale direzionale sul perp.)
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3. **Gate di regime da TP01**: skip o half-size quando TP01 è flat su entrambi gli asset (risk-off).
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4. Croce completa: **105 celle**, tutte contate nel deflated-Sharpe.
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NON ripetuto (già scartato): gestione attiva intra-trade (PT/SL/vol-stop/delta-exit,
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`2026-06-20-vrp-active-management.md` → hold-to-expiry vince).
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Metodo: selezione cella **in-sample (pre-2025)** con floor di attività IS ≥20%, hold-out 2025-26,
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**multi-cut 5 tagli** (2023-01→2025-01, richiesti ≥4/5 uplift>0), `altlib.deflated_sharpe` su tutti
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i 105 trial, effetto sul **portafoglio 4-sleeve** (TP01 41.25 / XS01 18.75 / VRP 15 / SKH01 25).
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## Risultati (book 50/50 BTC+ETH, rendimenti settimanali)
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Baseline riprodotto esattamente: **FULL Sh 1.09 / IS 1.26 / HOLD 0.59 / DD 12% / worst −7.4% / attivo 41%.**
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| cella | IS Sh | FULL | HOLD | DD | worst | attivo |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| **BASELINE** bin+ivr30 | 1.26 | **1.09** | **0.59** | 12% | −7.4% | 41% |
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| sizing lin 8pt (+ivr30) | 1.20 | 1.05 | 0.61 | 11% | −7.4% | 41% |
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| sizing lin 12pt (+ivr30) | 1.12 | 0.98 | 0.54 | 11% | −7.4% | 41% |
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||||
| sizing rank (+ivr30) | 1.07 | 0.94 | 0.54 | 9% | −5.7% | 41% |
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| sizing lin 8pt **al posto di** ivr | 0.89 | 0.58 | **−0.38** | 21% | −7.4% | 86% |
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||||
| sizing rank al posto di ivr | 1.03 | 0.69 | **−0.36** | 11% | −5.7% | 86% |
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||||
| mom k=5 thr=5pt | 1.24 | 1.02 | 0.37 | 9% | −6.5% | 34% |
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||||
| mom k=10 thr=5pt | 1.26 | 1.08 | 0.55 | 9% | −6.5% | 31% |
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||||
| mom k=5 thr=0 | 1.78 | 1.24 | −0.10 | 5% | −3.9% | 20% |
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||||
| mom k=10 thr=0 | 1.36 | 0.78 | **−0.47** | 7% | −3.9% | 18% |
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||||
| tp01-skip | **2.05** | 1.43 | **−0.14** | 7% | −4.7% | 27% |
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||||
| tp01-half | 1.72 | 1.34 | 0.27 | 7% | −4.7% | 41% |
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||||
| IS-best: lin8+tp01-skip | **2.07** | 1.43 | **−0.14** | 6% | −4.2% | 27% |
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**Multi-cut della IS-best vs baseline: uplift negativo in 5/5 tagli** (−0.35 → −0.73, monotono
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peggiorando verso il presente). **DSR** IS-best 0.709 (<0.95); baseline 0.472 dentro questa griglia
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(contesto onesto: nemmeno il baseline è statisticamente distinguibile su 105 trial correlati — ma è
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||||
pre-committed, non selezionato qui). Celle che battono l'hold-out del baseline: **1/105** (lin8pt
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tp-off, +0.02 — rumore; non selezionabile: sarebbe selection-on-holdout).
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### Frequenza d'intervento dei gate (settimane-trade del baseline = 163)
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- **TP01-skip: blocca il 32.5%** delle settimane tradabili (TP01 flat il 38% dei giorni della
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finestra DVOL). NON è ridondante col baseline — lavora tanto — ma lavora **male** OOS.
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||||
- mom thr=5pt: blocca 24-32%; mom thr=0: blocca 60-64% (quasi metà del book).
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### Portafoglio 4-sleeve (VRP @15%)
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| VRP nello slot | FULL Sh | FULL DD | HOLD Sh | HOLD DD |
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|---|---|---|---|---|
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| **baseline** | **2.12** | 7.8% | **2.21** | 3.5% |
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||||
| IS-best (lin8+tp01-skip) | 2.11 | 7.8% | 2.12 | 3.5% |
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||||
Anche a livello portafoglio la variante **peggiora** l'hold-out (2.21→2.12) e non migliora nulla.
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## Lettura (perché non migliora)
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1. **L'alpha del VRP è già tutto nel gate IV-rank binario** ("vendi solo vol ricca"). Il sizing
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proporzionale al gap IV−RV è ridondante *dato* il gate (Δ ≈ ±0.05, dentro il rumore); usato al
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||||
posto del gate, riporta dentro le settimane di vol povera e distrugge l'hold-out (−0.36/−0.38).
|
||||
Il carry atteso (IV−RV) NON è un segnale di *intensità* utile oltre il suo segno+rank.
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||||
2. **Il gate TP01 è la trappola in-sample perfetta** (la lezione macro-gate al contrario): schiva il
|
||||
2022 (−6%→0%) gonfiando l'IS a 2.05, ma nel 2025-26 TP01 è flat proprio nei regimi di vol ricca
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in cui la vendita gated di put **guadagna** — il gate taglia le settimane migliori dell'hold-out
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||||
(0.59→−0.14). Short-vol gated e trend sono complementari, non condizionabili l'uno sull'altro.
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||||
3. **Il DVOL-momentum non aggiunge protezione**: il crash-skip IV-rank>0.90 + il long wing dello
|
||||
spread coprono già il run-up di vol; thr=0 è troppo aggressivo (blocca ~60%), thr=5pt è neutro
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(mai meglio del baseline su hold-out).
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## Onestà / caveat (invariati)
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Premio MODELLATO su DVOL ATM (no skew), book 1d, f di stress reale non catturato → tutto questo
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resta dentro il modello; il verdetto massimo possibile era "sleeve modellato migliorato", e non è
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stato raggiunto. Il DSR sulla griglia è un limite *superiore* (celle correlate + ~20 config storiche
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di options_vrp_lab/_v2 non contate).
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## Azione
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**Nessuna.** VRP01 resta com'è (`bin + gate_vrp + ivr30 + crash-skip 0.90`, hold-to-expiry).
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Terzo tentativo di affinamento fallito (dopo active-management e — per il portafoglio — DVOL
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overlay): il filone "migliorare VRP01 dentro il modello" è da considerarsi **esaurito**; il prossimo
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passo utile resta quello noto: f di stress reale quando cerbero-bite cattura un crash + skew reale
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sul long wing.
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Script: `scripts/research/r0701_vrp_refine.py` (`--skip-portfolio` per la sola griglia).
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@@ -0,0 +1,74 @@
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# 2026-07-01 — Residual (idiosyncratic) momentum cross-sectional sui 19 major HL — SCARTATO/REDUNDANT
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**Tesi.** STATARB-RESID (thread 4, 2026-06-29) ha mostrato che il momentum del residuo ETH−β·BTC
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(β OLS rolling, **sgn=+1**: le dislocazioni continuano a 1d) passa quasi tutti i gate su 2 gambe,
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fallendo solo il deflated-Sharpe (0.929<0.95). Ipotesi qui: portare lo **stesso meccanismo
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cross-sectional** sui 19 major di XS01 — per ogni alt, residuo vs β·BTC (β OLS rolling B), momentum
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del residuo (blend z-score [30,90] come XS01 o singolo L), long top-k / short bottom-k, vol-target
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20% — sperando che la **breadth** (18 stream invece di 1) alzasse il DSR dove il 2-gambe falliva.
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Script `scripts/research/r0701_xs_residmom.py` (riusa l'harness collaudato `xsec_v2_nonmom`:
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load_matrix, xs_engine — uguaglianza verificata maxdiff 0 —, deflated_sharpe, StrategyPortfolio).
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Distinzione dal già-testato: IREV (idio-**reversal**, sgn=−1) era FALLITO nel filone C; IMOM di
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xsec_v2 usava il mercato equal-weight come fattore, B=60 fisso, senza blend ed era solo riferimento.
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Qui fattore = **BTC** (come STATARB-RESID, BTC escluso dal cross-section), B in griglia, blend
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z-score, probe con gate di dispersione p30 (parità strutturale con XS01), **selezione in-sample-only**.
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## Setup
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- Universo: 19 major HL certificati (`data/raw/hl_*_1d.parquet`), 913 giorni [2024-01-01 → 2026-07-01],
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barre vol=0 escluse. Fee 0.10% RT/gamba + sweep fino a 0.30%.
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- Griglia (57 trial): β-window {60,90,120} × lookback {blend[30,90], 30, 90} × k {3,5} × H {5,10,20}
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||||
+ 3 probe gated (blend, k5, H10, gate dispersione p30). Cella scelta col solo Sharpe **pre-2025**;
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hold-out 2025-01-01 bloccato. Causalità: prefix-check ok (max_tail_diff 0).
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- Baseline (stessa finestra, sleeve attivi): XS01 FULL Sh **1.38** / HOLD **1.51** / DD 11%;
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book 4-sleeve FULL 2.12 / HOLD 2.21.
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## Esito — collasso OOS della cella in-sample e nessuna cella competitiva
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Cella scelta in-sample: **B60 L30 k3 H20** (IS Sh 2.00):
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```
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FULL +0.67 | HOLD −0.24 | DD 35% | per-anno 2024 +54% / 2025 −15% / 2026 +5%
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corr→XS01 +0.54 | corr→TP01 −0.09 | DSR 0.510 (57 trial) | fee-sweep ok (F+0.59 a 0.30%)
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small-cap $600/min$5: haircut ≈ 0 (ma book multi-gamba → STAT-MODE comunque, come XS01)
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```
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Portafoglio (il bar del mandato):
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```
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BASE 4-sleeve FULL 2.12 DD 7.8% | HOLD 2.21 DD 3.5%
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SOSTITUZIONE XS01 → cand FULL 2.01 (−0.10) | HOLD 1.18 (−1.03) ← distrugge l'hold-out
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||||
AGGIUNTA 5° sleeve @10/15% HOLD −0.31 / −0.53 ← diluisce
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||||
MARGINAL vs BOOK: corr +0.23, uplift@10% full −0.04 / hold −0.31, multi-cut 2025 −0.31 / 2026 −0.14
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```
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**Il verdetto non dipende dalla selezione** — aggregato delle 57 celle:
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- FULL max **+0.94**, HOLD max **+0.82** (mediane +0.52/+0.33): *nessuna* cella si avvicina a XS01
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(1.38/1.51), nemmeno cherry-pickando sull'hold-out.
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||||
- corr→XS01 in [+0.47, +0.71], mediana **+0.62**: è momentum XS01 travestito (la residualizzazione
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vs β·BTC sposta poco: lo z-scoring cross-sectional di XS01 già rimuove implicitamente il mercato).
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- Solo 4/57 celle passerebbero un gate "diversificatore" (|corrXS|<0.6, FULL>0.5, HOLD>0), tutte con
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||||
FULL ≤0.68 e IS incoerente.
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||||
- **corr(Sharpe in-sample, Sharpe hold-out) attraverso le celle = −0.37**: l'in-sample è
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anti-predittivo dell'OOS su questa griglia — la firma del rumore, non di un edge con plateau.
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## Perché la tesi è falsa (3 righe)
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1. La breadth non ha alzato il DSR (0.51 ≪ 0.95) perché non c'è edge da deflazionare: il residuo
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vs β·BTC sul cross-section degli alt NON eredita l'edge del 2-gambe ETH−β·BTC — quel lead vive
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nella coppia specifica ETH/BTC (i due asset profondi/cointegrati), non nel long-tail degli alt.
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||||
2. Cross-sectional, la residualizzazione è quasi un no-op: demeaning z-score (XS01) ≈ togliere il
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||||
mercato → il candidato è una variante rumorosa di XS01 (corrXS mediana 0.62) con meno segnale.
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3. In-sample = solo 2024 (~1 anno utile dopo il warmup): la selezione onesta atterra su una cella
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2024-lucky che perde nel 2025-26 — l'ennesima conferma del gate selection-on-holdout.
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## Verdetto: **SCARTATO/REDUNDANT.** Nessuno sleeve, nessun forward-monitor.
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Coerente con il filone momentum-structure (2026-06-29): l'edge di XS01 sta nella sua struttura
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specifica (blend + gate dispersione), e le sue varianti — incluso l'idio-momentum vs BTC — sono
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REDUNDANT o peggio. Chiude anche il cerchio su STATARB-RESID: il meccanismo residuo-momentum resta
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valido SOLO come coppia ETH/BTC (forward-monitor `paper_statarb`), non generalizza al cross-section.
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||||
Nessun impatto sul book live; config canonica invariata.
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Script: `scripts/research/r0701_xs_residmom.py` (non committato, prefisso r0701_xs).
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@@ -0,0 +1,69 @@
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# 2026-07-01 — Stagionalità CROSS-SECTIONAL sull'universo Hyperliquid → SCARTATO
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## Ipotesi
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Effetti calendario **relativi tra i 19 alt major HL** (weekday tilt, turn-of-month,
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pattern weekend→lunedì nel cross-section), long/short market-neutral. L'angolo è diverso
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dal prior art già morto (trackF seasonality BTC/ETH = buy&hold travestito;
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||||
crypto_weekend_signal/overnight = look-ahead; open_drive = artefatto calendario ucciso da
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||||
`day_boundary_robust`): essendo il segnale **demeaned cross-section**, il buy&hold
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travestito è strutturalmente escluso… *in prima battuta* (vedi diagnostica beta sotto).
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## Metodo (test statistico PRIMA della strategia)
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Script `scripts/research/r0701_xs_seasonal.py`. Dati `data/raw/hl_*_1d.parquet`, 19 major
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XS01 (lista `src/portfolio/sleeves.XS_UNIVERSE`), **912 giorni** (2024-01-02 → 2026-07-01,
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||||
~2.5 anni), 0 barre vol=0. Ritorno relativo x[t,a] = r[t,a] − media cross-section del
|
||||
giorno. Per ogni bucket calendario: **tilt bucket-specifico** per asset = media di x nel
|
||||
bucket − tilt incondizionato dell'asset (isola il calendario dal drift relativo generico).
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**Persistenza split-half**: Spearman rank-corr del vettore tilt (19 asset) H1 vs H2, per
|
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bucket. **Null**: 2000 permutazioni delle etichette entro ciascuna metà → distribuzione del
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||||
**max-statistic** (controlla il multiple-testing sui bucket e il confound "alpha persistente
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dell'asset"). Soglia severa p<0.05 sul max. Regola del mandato: senza persistenza →
|
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**nessun backtest**.
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## Numeri
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| Test | Statistica | Null 95° pctl | p | Esito |
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|---|---|---|---|---|
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| [A] Weekday (7 bucket) | max rank-corr **+0.511** (Wed); Mon +0.38, Sun +0.37, Fri +0.04 | +0.604 | **0.159** | FAIL |
|
||||
| [B] Weekend vs feriali | +0.268 | +0.428 | **0.178** | FAIL |
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||||
| [C] Turn-of-month (±2gg) | +0.221 | +0.451 | **0.226** | FAIL |
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||||
| [D] IC weekend→lunedì | FULL −0.053 (t=−1.94); H1 −0.006 (t=−0.17) vs H2 −0.100 (t=−2.4) | — | non persiste | FAIL |
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||||
Con ~65 osservazioni per weekday per metà, lo std di una rank-corr su 19 asset è ~0.24 → il
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max-su-7 sotto puro rumore arriva a ~0.60: il +0.51 reale è *dentro* il rumore.
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## Diagnostica: perché tutte le rank-corr weekday sono positive?
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Non è tilt idiosincratico, è il **canale-beta**: il mercato EW ha un pattern weekday di
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*livello* che si ripete nelle due metà (Sun −42/−30 bps, Sat +26/+25, Mon +35/+32) e la
|
||||
dispersione di beta (0.53→1.26) lo proietta nel cross-section — rank-corr(tilt, beta):
|
||||
**Sun −0.642**, Sat +0.325, feriali ~0. Cioè la poca "persistenza" visibile è l'effetto
|
||||
weekday di MERCATO (dominio trackF, già scartato come buy&hold travestito) che rientra
|
||||
dalla finestra via beta. Un eventuale L/S "weekday tilt" sarebbe stato in gran parte un
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||||
book short-beta-la-domenica — non un edge calendario cross-sectional.
|
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## Note sui gate non raggiunti
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||||
- **day_boundary_robust** (obbligatorio per ogni effetto calendario): NON eseguibile sui
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||||
19 alt — i dati HL locali sono **solo 1d**, il confine giorno non è ri-tagliabile. Anche
|
||||
con persistenza, il verdetto massimo sarebbe stato LEAD-forward *condizionato* a barre
|
||||
orarie HL, mai sleeve. Con lo SCARTATO allo step 1 il punto è moot, ma resta il vincolo
|
||||
per chiunque riapra il filone.
|
||||
- **Fee**: mai arrivati al backtest; nota strutturale: un weekday-tilt L/S ribilancia ogni
|
||||
giorno (weekday di domani ≠ oggi) → turnover ~2×gross/die, morte-per-fee quasi certa a
|
||||
0.10% RT anche con edge lordo.
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||||
- **DSR**: non calcolato (nessuna cella backtestata — il branch strategia esiste nello
|
||||
script ma non si attiva senza persistenza).
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## Verdetto
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**SCARTATO** allo step statistico, senza backtest. Tre motivi: (1) nessuna persistenza
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split-half sopra il null permutato (p 0.16–0.23 su tutti i test, IC weekend→lunedì non
|
||||
persiste tra le metà); (2) la sola struttura visibile è il canale-beta di un pattern
|
||||
weekday di mercato — la stessa famiglia già scartata in trackF, non un effetto
|
||||
cross-sectional; (3) ~2.5 anni × effetto calendario × turnover giornaliero = rumore +
|
||||
morte-per-fee anche nello scenario migliore.
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||||
|
||||
File: `scripts/research/r0701_xs_seasonal.py` (deterministico, seed 20260701, ~2 min).
|
||||
@@ -0,0 +1,132 @@
|
||||
# 2026-07-02 — Audit anchor timing-luck su XS01 e SKH01 (chiusura del pendente dell'ondata TIMING)
|
||||
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||||
**Contesto.** L'ondata TIMING+CRT dello stesso giorno (`2026-07-02-timing-crt-wave.md`) ha stabilito
|
||||
che l'hold-out di TP01 (0.31) è la **migliore delle 24 ancore daily possibili** (mediana 0.04,
|
||||
P~0.86 di uno spike così per caso). Lo scettico ha flaggato l'audit come **pendente** sugli altri
|
||||
due sleeve a ribilanciamento/griglia ancorata: **XS01** (fase del ciclo di ribilanciamento H=10
|
||||
giorni) e **SKH01** (offset della griglia dual-TF 230m/690m, `origin='epoch'`). Questo diario
|
||||
chiude entrambi. Due agenti indipendenti, metodologia identica allo scettico TP01
|
||||
(`r0702_skeptic_offset.py`): ancore dichiarate **a priori**, parametri **identici** in ogni
|
||||
fase/offset (zero tuning per-ancora), **sanity replica bit-exact** della sleeve canonica prima di
|
||||
qualsiasi numero, block-bootstrap congiunto per P(spike).
|
||||
|
||||
**Script:** `scripts/research/r0702_anchor_xs01.py`, `scripts/research/r0702_anchor_skh01.py`.
|
||||
Nessun file di produzione toccato dagli agenti (solo docstring/narrativa aggiornate a valle, qui).
|
||||
|
||||
---
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||||
## Verdetto in una riga
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||||
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||||
**Il finding TP01 si replica su TUTTI e tre gli sleeve ancorati — su SKH01 più forte che su TP01 —
|
||||
e i numeri headline del book (HOLD 2.46) sono in parte best-of-anchors.** Ciò che sopravvive
|
||||
de-luckato: XS01 resta un diversificatore ammissibile (ensemble di fase FULL 1.25 / HOLD 1.31 /
|
||||
DD 11%); SKH01 resta ADDS (uplift del blend positivo a **tutte** le 23 fasi, corr ~0.08) ma i suoi
|
||||
numeri headline e — cruciale — **il gate DD<30% che l'ha selezionata** non reggono alla fase
|
||||
mediana. Stima onesta de-luckata del book 5-sleeve: **HOLD ~1.9–2.1, FULL ~2.0–2.2** (vs 2.46/2.24
|
||||
dichiarati).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## XS01 — fase del ciclo di ribilanciamento H=10 (10 fasi)
|
||||
|
||||
Sanity: replica di `_xsec_returns` con parametro `phase` → **max|Δ|=0.0 bit-exact** vs la canonica.
|
||||
NB: la canonica sui dati di oggi fa FULL 1.367/HOLD 1.479/DD 10.8% (i dichiarati 1.50/1.71/11%
|
||||
erano del 2026-06-19; deriva dati, confronto interno coerente).
|
||||
|
||||
| metrica | min | mediana | max | canonica (f0) | pctl f0 |
|
||||
|---|---|---|---|---|---|
|
||||
| Sh FULL | 0.41 | 1.21 | 1.64 | 1.37 | 85° |
|
||||
| Sh HOLD | 0.15 | 1.17 | 1.71 | 1.48 | 65° |
|
||||
| maxDD | 10.0% | 15.5% | 29.1% | 10.8% | **15°** |
|
||||
|
||||
- **Firma diversa da TP01: la fortuna NON è nell'hold-out** (65° pctl, non estremo) **ma nel
|
||||
DD** (15° pctl: il "DD 11%" dichiarato è uno dei più bassi delle 10 fasi; la fase tipica fa
|
||||
~15.5%, la peggiore 29%) e nel FULL (85°).
|
||||
- **Bootstrap**: spike osservato +0.38 su hold-out; **P(una fase qualsiasi ≥ +0.38) = 0.91–0.94**
|
||||
(block 10/20/40, B=4000) → la canonica è il massimo atteso di 10 stime correlate (corr mediana
|
||||
fra fasi 0.71).
|
||||
- **Ensemble 10 fasi** (lens di reporting onesta): **FULL 1.25 / HOLD 1.31 / DD 10.9%** — la
|
||||
diversificazione di fase riporta il DD al livello canonico con Sharpe ≈ mediana.
|
||||
- **Book 5-sleeve**: HOLD 2.44 (canonica) → 2.26 (fase mediana) → 1.75 (peggiore, marginalmente
|
||||
PEGGIO del book senza XS01 = 1.77) → 2.35 (ensemble). **Eredità di fortuna ~+0.17 HOLD.**
|
||||
FULL quasi insensibile (2.10–2.28).
|
||||
- **Gate di ammissione a fase mediana**: FULL 1.08 / HOLD 1.10 / DD 20.7% — **i numeri dichiarati
|
||||
non reggono** (Sharpe −0.3/−0.6, DD raddoppia). **La decisione però regge**: nessuna fase
|
||||
negativa, 8/10 con FULL≥1.0, book migliore a ogni fase tranne la peggiore (dove è neutro) →
|
||||
slot da diversificatore @15% difendibile; cambia la NARRATIVA (banda/ensemble, non 1.50/1.71/11%).
|
||||
- **Caveat**: storia ~2.5 anni (CI95 Sh HOLD canonica **[−0.04, +2.72]** — nessuna stima puntuale
|
||||
affidabile); dimensione **ora-del-giorno non testabile** (solo barre 1d HL: resta luck residua
|
||||
10 fasi × 24 ore non certificabile); XS01 è STAT-MODE → impatto su reporting/gate, non sul book
|
||||
live Deribit.
|
||||
|
||||
## SKH01-V2-DD — offset della griglia dual-TF 230m/690m (23 offset × 30m)
|
||||
|
||||
Sanity: offset 0 riproduce `_skyhook_returns()` **bit-exact** (max|Δ|=0.0 su 2666 giorni); maxDD
|
||||
harness BTC 21.4%/ETH 27.4% = identici al diario di ammissione; riuso diretto di
|
||||
`skyhook_entries`/`htf_features`/`merge_htf_to_ltf` con `resample(origin='epoch', offset=...)`,
|
||||
confini 690 ⊂ 230 verificati a ogni offset.
|
||||
|
||||
| metrica (book 50/50) | min | mediana | max | off0 (canonico) | pctl off0 |
|
||||
|---|---|---|---|---|---|
|
||||
| Sh FULL | 0.78 | 1.05 | 1.48 | 1.46 | 93° |
|
||||
| Sh HOLD | 0.44 | 0.93 | 1.64 | 1.64 | **98° (max)** |
|
||||
| minFull (2 asset) | 0.35 | 0.67 | 1.01 | 0.99 | 93° |
|
||||
| minHold | −0.10 | 0.39 | 1.25 | 1.25 | **98° (max)** |
|
||||
| blend 0.75·TP01+0.25·SKH, HOLD | 0.49 | 0.72 | 1.16 | 1.16 | **98° (max)** |
|
||||
|
||||
- **È uno spike, non un plateau**: gli offset adiacenti ±30m crollano (book HOLD 1.64 → 0.88 a
|
||||
off30). Firma identica all'ancora TP01, ma **più forte**: il canonico è al 93–98° pctl di OGNI
|
||||
metrica; minHold +1.26 e blend "0.31→1.17" sono il **massimo dei 23**.
|
||||
- **Gate DD<30% — il criterio per cui V2-DD fu selezionata — FALLISCE in 15/23 offset**
|
||||
(mediana DD: BTC 23.5%, ETH **29.2%** — pass per 0.8pt; peggiori 35.9%/42.1%). Il margine ETH
|
||||
"già sottile" (27.4%) è in realtà **sotto la mediana di fase**: la proprietà DD<30% è in larga
|
||||
parte fortuna di fase.
|
||||
- **Ciò che regge de-luckato**: **uplift del blend positivo a TUTTE le 23 fasi** (min +0.18,
|
||||
mediana +0.42, canonico +0.86) e corr→TP01 in [0.05, 0.11] a ogni fase → il verdetto
|
||||
ADDS/diversificatore sopravvive, ridimensionato. Alla fase peggiore invece non regge
|
||||
(minHold −0.10, DD fail).
|
||||
- **Bootstrap**: spike blend +0.44; **P(un offset qualsiasi ≥ +0.44) ≈ 0.70** (block 10/20/40);
|
||||
P(uplift≤0) = 0.03–0.04 → l'uplift è reale, l'ampiezza è best-of-23.
|
||||
- **Book 5-sleeve**: HOLD 2.44 (off0 = max dei 23) → mediana **1.96** → ensemble 2.12; FULL 2.24 →
|
||||
mediana 2.01. **Eredità di fortuna ~+0.5 HOLD** — molto più dei ~+0.10 dell'ancora TP01.
|
||||
- **Rilevanza LIVE (SKH = 25% del book Deribit reale)**: il cron è orario, i confini 230m no →
|
||||
ritardo uniforme {0..50} min (media 25). Re-sim del path reale (fill al close 5m del prossimo
|
||||
run orario, exit SOFTWARE come da `book.py`): book 50/50 **FULL 1.46→1.19, HOLD 1.64→1.15,
|
||||
DD 18.1%→24.6%**. La maggior parte del gap è l'assunzione fill-al-livello del backtest, non il
|
||||
ritardo orario in sé: nei crash le barre 230m **gappano attraverso lo SL software** (short
|
||||
sl2% modellato −2% → realizzato **−11/−23%**: ETH 2021-05-19, 2021-01-04, COVID 2020-03-13).
|
||||
Il disaster-SL on-book −30% copre solo la coda estrema della posizione netta.
|
||||
- **Caveat**: equity daily-step (lens Sharpe, come il canonico); l'ensemble di offset NON è
|
||||
eseguibile live (gira una sola griglia) → serve solo come stima de-luckata; sim hourly senza
|
||||
slippage/parziali.
|
||||
|
||||
## Book 5-sleeve — stima de-luckata congiunta (approssimata)
|
||||
|
||||
Ogni audit varia UN solo sleeve (gli altri restano canonici), quindi gli effetti non si sommano
|
||||
esattamente; ordine di grandezza dell'eredità di fortuna sull'HOLD 2.46: TP01-ancora ~+0.10,
|
||||
XS01-fase ~+0.17, SKH01-offset ~+0.5. **Stima onesta: HOLD ~1.9–2.1, FULL ~2.0–2.2, DD ~6%
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(invariato)** — il book resta largamente positivo e diversificato a ogni combinazione testata,
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ma il 2.46 è un massimo di ~24×10×23 configurazioni di ancora, non la stima centrale.
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## Regole codificate in narrativa (CLAUDE.md aggiornato)
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1. **I numeri headline di OGNI sleeve ancorato si citano con la banda d'ancora** (o come ensemble
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di fase): vale già per TP01, ora anche per XS01 e SKH01 e per l'HOLD del book.
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2. **Un gate di selezione (es. DD<30%) va verificato sulla banda di fase, non sull'ancora
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canonica** — SKH01-V2-DD fu selezionata per una proprietà che tiene in 8/23 fasi.
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3. Il candidato gate `anchor_luck_band()` in altlib sale di priorità: tre sleeve su tre ancorati
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mostrano la stessa firma, e il deflated-Sharpe non conta questo multiple-testing.
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## Follow-up (non eseguiti, da valutare)
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- **Rivalutare il peso 25% di SKH01 nel book live Deribit**: l'aspettativa onesta della gamba SKH
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è ≈ fase-mediana + path orario (blend HOLD ~0.72, non 1.17) con gap-through-stop reale nei
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crash. L'uplift resta positivo a ogni fase → non c'è motivo di rimuoverla, ma il sizing fu
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deciso su numeri best-of-23.
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- Cadenza cron a 230m (o trigger sui confini di barra) per chiudere il gap di path orario.
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- `anchor_luck_band()` in `altlib.py` come gate standard per candidati ancorati.
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- Audit ora-del-giorno di XS01 quando esisterà un feed HL intraday certificato.
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**Stato:** XS01/SKH01/pesi/book live INVARIATI (nessun cambio operativo da questo audit — è un
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audit di reporting e di gate, e ogni cambio pesi dovrà passare `weights_tilt_null` +
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selection-on-holdout). Test suite 168 verdi. Script audit committati.
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@@ -0,0 +1,168 @@
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# 2026-07-02 — Ondata "video claims": Elliott (3 filoni), Albimarini (2), capital scaling 2-5k
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**Contesto.** Su richiesta: meccanizzare e testare le claim falsificabili di 4 video didattici
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italiani (3 sulle onde di Elliott, 1 ricostruzione della "strategia Albimarini" — double diagonal
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a credito su SPX), più l'audit dei muri di scala visto l'annuncio che il conto live verrà portato
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a **2.000-5.000 $**. Sei agenti indipendenti, harness altlib, fee 0.10% RT, hold-out 2025-26 mai
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usato per selezionare, banda d'ancora obbligatoria (regola dello stesso giorno). Nessun PASS →
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nessuno scettico necessario. Nessun file di produzione toccato.
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**Scripts:** `scripts/research/r0702_ell_{rangecycle,fibconfluence,channel}.py`,
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`r0702_alb_{structure,claims}.py`, `r0702_capital_scaling.py`.
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## Verdetto in una riga
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**Elliott 3/3 SCARTATO** (range-cycle = rumore 0/24 Bonferroni; canale = Donchian travestito che
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non batte il Donchian; Fibonacci = effetto posizione, non numeri magici). **Albimarini 2/2
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SCARTATO** (la diagonale non domina nemmeno nel modello ed è fee-negativa su Deribit; il track
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record dichiarato è consistente con zero skill al 20-45%, e va in rovina in ogni finestra storica
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con una coda). **Capital scaling: l'unico vincolo vero a 2-5k è il cap $300/asset** — da alzare a
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equity/2 al momento del deposito; tutto il resto si scioglie da solo o resta fuori comunque.
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## ELL-A — "range-cycle" (onda 1 compressa → onda 3 ampia): RUMORE
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Claim di Frost&Prechter/Larry Williams meccanizzato senza conteggio soggettivo: 2 definizioni di
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segmento (flip TSMOM, zigzag k·ATR causale), impulso iniziale (N∈{3,5,10} barre, range/ATR
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pre-segmento) vs ampiezza del seguito (claim A) e troncatura dell'ultimo terzo (claim B).
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BTC/ETH 1d+1w, Spearman con null permutato (2000), Bonferroni m=24.
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- **0/24 celle significative** (miglior p raw: A 0.061, B 0.058; Bonferroni 1.00 ovunque, FULL e
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pre-2025). 7-9/12 celle col segno "giusto" = moneta su celle correlate.
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- **Nessuna cella weekly regge a tutte e 7 le ancore** (p 0.02-0.05 di singole ancore = il
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timing-luck d'ancora che da oggi non crediamo più; alcune celle flippano segno tra ancore).
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- **Artefatto previsto e smascherato**: normalizzando col range POST-impulso la correlazione
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diventa negativa per pura meccanica del denominatore — chi "conferma" il claim così misura
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l'artefatto.
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- Coerente con le famiglie di compressione già fallite nello sweep 104 (BRK08 NR7, BRK10
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BB-squeeze, CMB05, VOL12). Campione strutturalmente piccolo (mediana 78 segmenti daily, ~30
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weekly). Strategizzazione correttamente non eseguita (statistica prima della strategia).
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⚠️ **LEZIONE PANDAS (gemella di `view("int64")` del 2026-07-01):** `resample("7D",
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||||
origin=...)` in pandas 2.x **ignora silenziosamente `origin`** ("D" non è Tick-like, solo un
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||||
RuntimeWarning) → tutte le ancore weekly uscivano identiche e la banda d'ancora sarebbe stata una
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||||
banda finta di larghezza zero. Serve **`"168h"`**. Da ricordare per ogni futura banda d'ancora
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settimanale.
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## ELL-B — Confluenza di Fibonacci: EFFETTO POSIZIONE, non numeri magici
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Zigzag causale non-repainting (livelli usabili solo dalla conferma del pivot, causality_ok
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max_tail_diff=0.0), tocco fresh intrabar, reazione ATR-normalizzata a 5/20 barre, ~24k/14k tocchi
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IS a 1h. **Tre null in scala di durezza**: (A) rapporti uniformi casuali, (B) ri-sorteggiati per
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||||
swing, **(C) location-matched** (Fib ± jitter 2-8%: "0.618 è speciale vs 0.58/0.66?").
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||||
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||||
- Vs null A/B i Fib sembrano buoni (pctl 0.82-1.00) — **vs null C crollano a 0.39-0.68 = puro
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caso**. L'apparente vantaggio è interamente l'effetto di *posizione* (i rapporti Fib cadono in
|
||||
zone mediamente decenti del range), non dei numeri di Fibonacci.
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||||
- **Confluenza** (2 griglie entro 0.25·ATR): FAIL 4/4 celle — non reagisce più delle confluenze
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||||
di rapporti casuali. Break-rate al tocco ~46-50% (moneta); su 1h i Fib veri vengono bucati più
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||||
spesso del placebo.
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||||
- In assoluto comunque nulla da tradare: +2.6/+5.6 bps a 5 barre (fee = 10 bps), negativo a 20
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barre e su 1d. Strategizzazione correttamente saltata da gate a priori.
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||||
- **Pattern di test riusabile**: il null location-matched è IL test giusto per ogni claim su
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||||
"livelli speciali" (Fib, pivot, round numbers) — separa la qualità della posizione dal numero.
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## ELL-C — Tecnica del canale (Ftaonline): DONCHIAN TRAVESTITO
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Implementazione onesta completa (zigzag causale, vincolo onda-2>origine, canale 0→min-2 con
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||||
parallela dal max-1, entry al close della barra fuori, target 1.618×, stop=invalidazione,
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||||
speculare short, 27 celle TF×k×varianti).
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||||
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||||
- **family_honest boccia**: cella scelta in-sample (1h k4 long, IS 1.40) → hold-out **−0.87**;
|
||||
DSR 0.685 < 0.95; earns_slot=False. Marginale vs TP01: uplift positivo solo 2020-21 =
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||||
beta-trend del toro (corr 0.35).
|
||||
- **Il Donchian banale a pari geometria/frequenza eguaglia o batte il canale a ogni TF**
|
||||
(corr 0.43-0.53): vincoli d'onda + 1.618 non aggiungono nulla. Il segnale-2 ("onda 5") è
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||||
quasi inerte (+0.00-0.07).
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||||
- **Target 1.618 = geometria, non magia**: toccato con la frequenza di distanze identiche
|
||||
piazzate a caso (5/6 celle p>0.18). Claim discriminante "in canale = correttivo":
|
||||
direzionalmente sensata, mai significativa (p 0.08-0.45); l'uscita dal canale è momentum da
|
||||
breakout, già in casa.
|
||||
- **Anchor-luck di nuovo**: la miglior cella 4h fa hold 1.54 all'ancora 00:00, la migliore delle
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||||
4 (banda [0.35, 1.54]) — quarta conferma della firma nello stesso giorno.
|
||||
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||||
## ALB-A — Double diagonal "Albimarini" su BTC/ETH: NON DOMINA, niente LEAD
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||||
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Portata su Deribit (che ha le scadenze giornaliere per la long T+1) col motore DVOL di VRP01
|
||||
(riprodotto esatto: 1.09/0.59/11.8%), strike scalati in vol (2σ/5g ≈ il "9% su SPY"), gate
|
||||
IV-rank canonico non riottimizzato, 2021-26 con LUNA/FTX/2022, banda skew f∈{0.6,0.8,1.0,1.3}.
|
||||
|
||||
- **Il claim strutturale del corso è falsificato**: gated, l'iron condor stessa-scadenza batte la
|
||||
diagonale a ogni f (1.05 vs 0.95 a f=1.0), Δ negativo ogni anno. La long T+1 è **assicurazione
|
||||
di coda quantificata** (+12/+33 bps nei 5% peggiori vs ~1 bps di costo medio), non dominanza.
|
||||
- **Senza gate tutte le strutture perdono** a f≤1.0 → terza conferma indipendente: nel VRP
|
||||
l'alpha è il filtro di regime, non la vendita di premio. VRP01 resta superiore su tutta la
|
||||
banda f (CAGR 8.3% vs 1.4%).
|
||||
- **Il meccanismo dell'illusione riprodotto in vitro**: celle z≥2.5 = 0 perdite su 142 trade,
|
||||
Sharpe 5.9-∞ (il punto cieco CC01 in forma opzioni); la best in-sample (7.88) crolla a −0.51
|
||||
in hold-out. Seconda occorrenza del pattern "0-perdite = Sharpe implausibile" in una settimana
|
||||
→ **si rafforza il caso per il gate `implausible_sharpe` in altlib** (raccomandato dal filone
|
||||
CC01, ora con 2 casi d'uso).
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||||
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||||
## ALB-B — Audit dei numeri dichiarati (28 trade, 82%, PF 5.16, "420% annuo"): ZERO SKILL
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||||
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SPY 1d 1996-2026 (parquet già in repo dal filone GTAA) + BTC/ETH certificati; MC 200k; replay
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claim-anchored calibrato per riprodurre esattamente il video.
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- **L'82% è incoerente col "deep OTM" in entrambe le letture**: strike a 9% → win strutturale
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99.5% (P(|move 4td|>9%) = 0.53%, fat-tail 88× la normale); 82% letterale → strike a 2.63% ≈
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1.2σ, non deep. In entrambi i casi win-rate = delta venduto.
|
||||
- **P(track record del video senza edge) = 20-45%**; il **78.6%** di tutte le finestre 6-mesi
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||||
1996-2026 lo avrebbe prodotto (lettura deep). Il PF ~5.1 esce per costruzione quando la coda
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||||
non è campionata.
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||||
- **Replay attraverso le code reali**: rovina nel 1998/2002/2020 col sizing 1→4 dichiarato;
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||||
perfino regalando +20% di premio, 1 contratto fisso fa CAGR +4.1% con maxDD −95%. La stessa
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||||
semestrale del video annualizza a +73-77%, non 420%. Su BTC/ETH a EV=0: +12%/DD−68% e
|
||||
+0%/DD−88%.
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- **La diagonale lascia passare il 12-40%** della perdita naked in un −10% overnight (dipende dal
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||||
vol-spike). Su Deribit la double diagonal è **fee-negativa a qualsiasi size** (fee 8 gambe =
|
||||
194-221% del theta raccolto a questi strike): il capitale sposta solo il muro di margine.
|
||||
- Che cosa distingue VRP01 (sopravvissuto allo stesso tipo di audit): defined-risk per
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||||
costruzione, gate IV-rank che ribalta l'hold-out, sizing fisso — l'opposto esatto su tutti e
|
||||
tre gli assi.
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## Capital scaling 600 → 2000/3500/5000 (r0702_capital_scaling.py)
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| capitale | TP01 haircut Sh | book investibile % (cap $300) | K=2 exec-turn % | statarb haircut | spread ETH conc. | XS01 exec-turn % |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| 600 | +0.010 | 100.0% | 90.5 | −0.004 | 0 | 56.9 |
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| 2000 | −0.002 | 85.9% | 95.7 | 0.000 | 3 | 87.4 |
|
||||
| 3500 | −0.002 | 63.7% | 97.5 | 0.000 | 5 | 89.3 |
|
||||
| 5000 | −0.002 | **48.9%** | 98.2 | 0.000 | 7 | 90.8 |
|
||||
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||||
- **Il vincolo dominante è UNO: `max_notional_per_asset_usd`=300.** A 5k il book girerebbe a
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||||
metà del target (cap binding nel 39-46% delle barre). **Proposta config (da applicare AL
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||||
deposito): cap = equity/2** → $1000 a 2k, $1750 a 3.5k, $2500 a 5k. `min_order_usd`=5 va
|
||||
LASCIATO (il fee drag risale solo al tetto noto ~0.4%/anno; l'isteresi artificiale costerebbe
|
||||
più in lag — lezione ondata timing).
|
||||
- Min-order/haircut TP01 ≈ 0 a ogni capitale (conferma indipendente del "−74% ordini" a 600 →
|
||||
39-43% saltati a 5k, tutti micro). Statarb: haircut 0 da 2k (il muro era l'edge, non la scala).
|
||||
- Tranching K=2: matematicamente regge a 5k (98.2% turnover-tranche), ma il blocco vero resta il
|
||||
feed intraday fuori path certificato + beneficio solo di varianza → **non cablare**.
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||||
- Opzioni: il muro d'ingresso ETH cade a ~2.6k (3-7 spread concorrenti a 2-5k, fee solo 5-6% del
|
||||
credito grazie al cap 12.5%; rettifica vs ALB-A: margine spread ETH oggi $66-76). BTC granulare
|
||||
da ~$4.7k. **La regola "niente short-vol da modello" non decade col capitale.**
|
||||
- XS01: soglia ~20k confermata (a 5k il 9%+ del turnover non esegue). CC01: il capitale non è
|
||||
mai stato il muro (fuori per ragioni strutturali).
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||||
- **Aspettativa onesta**: col CAGR de-luckato del book live (10-15%, audit SKH01): **2k ≈
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||||
€0.55-0.82/giorno; 5k ≈ €1.37-2.05/giorno**. Il salto di capitale cambia cosa è eseguibile,
|
||||
non l'ordine di grandezza del ritorno (€50/g ≈ 130k, invariato).
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## Lezioni
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1. **Il null giusto smonta il livello "speciale"**: location-matched (ELL-B) per i livelli,
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Donchian-equivalente (ELL-C) per i pattern, EV=0-calibrato (ALB-B) per i track record. In
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||||
tutti e tre i casi il claim sopravviveva ai null ingenui e moriva su quello giusto.
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||||
2. **`resample("7D", origin=...)` ignora origin in pandas 2.x** → usare `"168h"` per le bande
|
||||
d'ancora settimanali.
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||||
3. Secondo caso "0-perdite = Sharpe implausibile" (celle deep-OTM di ALB-A, dopo CC01) → il gate
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`implausible_sharpe` in altlib sale in coda ai lavori insieme ad `anchor_luck_band`.
|
||||
4. L'anchor-luck è comparso spontaneamente anche in questa ondata (celle weekly ELL-A, 4h ELL-C)
|
||||
— la regola della banda d'ancora sta già pagando.
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**Stato:** nessun nuovo sleeve, nessun forward-monitor aggiunto, book live INVARIATO. Un'azione
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operativa pende sul FUTURO deposito: alzare `max_notional_per_asset_usd` a equity/2 (decisione
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||||
utente al momento del funding). Test suite verde. 6 script committati.
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@@ -0,0 +1,186 @@
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# 2026-07-02 — Ondata timing + CRT (8 filoni multi-agente + scettico): 0 nuovi sleeve, 1 finding strutturale (anchor timing-luck di TP01)
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||||
**Obiettivo (goal utente):** "cerca su Deribit altre strategie profittevoli magari con timing
|
||||
differenti oltre a quelle già valutate". Prima ondata interamente dedicata al TIMING: dopo che le
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||||
ondate precedenti hanno coperto segnali (104 famiglie alt-sweep), universi (HL cross-sectional),
|
||||
opzioni (VRP/gamma) e pesi (EW-STR/weights_tilt_null), qui si attacca la dimensione rimasta: *quando*
|
||||
si campiona, si decide e si esegue. Su richiesta utente, seconda tranche dedicata alla **CRT (Candle
|
||||
Range Theory)**, il pattern sweep-and-reclaim a 3 candele di scuola ICT/Wyckoff.
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||||
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||||
Inventario preventivo per non rifare lavoro: SEA01-09 coprivano già hour-of-day, day-of-week,
|
||||
weekend, turn-of-month, sessioni; l'onda intraday 2026-06-21 il sub-daily (con il lead prevday in
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||||
forward-monitor); `tp01_lowfreq` i TF 4h/12h/1d. Angoli NON coperti individuati e testati: clock a
|
||||
eventi, calendario scadenze Deribit, ancora di ribilanciamento, clock più lenti del daily, velocità
|
||||
del segnale regime-condizionata — più i 3 tagli CRT (base, multi-TF, contesto).
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||||
**Esito: 7 filoni FAIL + 1 finding strutturale confermato dallo scettico (timing-luck dell'ancora
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di TP01). Nessun nuovo sleeve. Nessuna modifica al book live. Il soffitto ~1.3 direzionale
|
||||
BTC/ETH resta intatto anche cambiando il clock.**
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---
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## Filone 1 — Event-clock bars (tempo-informazione): FAIL
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`scripts/research/r0702_eventclock.py`. Volume/vol/range bars da 5m certificato (soglie causali
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EWMA-90g shift(1), barre medie 4h/12h/24h), 5 strategie (TSMOM multi-orizzonte, Donchian 10/30d,
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EWMA-cross), 45 celle event + 15 controlli wall-clock = 60 trial.
|
||||
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- Null decisivo (stesso segnale, stessa frequenza, wall-clock): event batte wall su ENTRAMBE le
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||||
finestre solo in **4/45 coppie (9%)** — rumore. Pattern incoerenti (EWMA event vince IS 9/9 ma
|
||||
perde HOLD 9/9; Donchian-30d l'esatto opposto = selection-on-holdout in agguato).
|
||||
- Cella scelta in-sample (volume-bars 24h, DONCH-10d): IS 1.45 → **HOLD −0.46** (2025 −7.4%,
|
||||
2026 −18.1%). Marginal NEUTRAL (corr 0.74 a TP01 = trend travestito), earns_slot_honest=False.
|
||||
- Executability comunque assente: in alta attività le barre "24h" chiudono in 3.6-4.6h (p5) → il
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||||
cron orario le eseguirebbe in ritardo; i clock 4h richiedono monitoraggio sub-orario.
|
||||
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||||
**Lezione: campionare a tempo-informazione non normalizza nulla di monetizzabile sul feed
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||||
certificato; il clock non è la dimensione dove vive l'edge.**
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## Filone 2 — Calendario scadenze Deribit: FAIL (0/24 celle)
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`scripts/research/r0702_expiry_calendar.py`. Griglia dichiarata a priori: 4 finestre × 3 tipi expiry
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(weekly ven 08:00 UTC / monthly ultimo ven / quarterly) × 2 asset, Bonferroni |t|≥3.08; 3 null
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||||
(placebo weekday, anchor-shift ±2/4h, permutation 500 calendari).
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||||
- Nessuna cella passa Bonferroni (max |t| 2.69). Il post-expiry drift monthly (+0.61/+0.77%) ha il
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||||
segno della teoria ma: non batte il placebo giovedì, permutation pctl 84-95 (non estremo), si
|
||||
INVERTE sul quarterly (dove l'OI massimo dovrebbe amplificarlo) ed è guidato dal 2019 → rumore.
|
||||
- Unica cella robusta ai null: weekly [-24,0) negativa (gio→ven), ma è indistinguibile dal
|
||||
day-of-week (famiglia SEA già morta) e netta fee fa Sharpe ~0.08 (52 eventi/anno × 0.10% RT).
|
||||
- Best-in-sample tradabile: IS +0.90 → **HOLD −0.52**; DSR 0.230 su 24 trial.
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||||
- Nota tecnica: colpito ESATTAMENTE il pitfall pandas 2.x documentato (epoca in secondi da
|
||||
`date_range` su tz-aware → matching vuoto); fix con epoca ms esplicita. La lezione 2026-07-01
|
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ha pagato.
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## Filone 3 — Anchor timing-luck di TP01 + tranching: FINDING (verificato dallo scettico)
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`scripts/research/r0702_tp01_offset.py` + scettico indipendente `r0702_skeptic_offset.py`
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||||
(ricostruzione bit-exact con codice diverso, zero riuso; h=0 riproduce `tp01_baseline_daily`
|
||||
esattamente; vol-target ricalcolata per ancora; nessun look-ahead — verificato con troncamenti).
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||||
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||||
**Claim 1 CONFERMATO: l'hold-out 2025-26 "Sharpe 0.31" di TP01 è in larga parte fortuna
|
||||
dell'ancora 00:00 UTC.** La stessa strategia CANONICAL alle altre 23 ancore orarie: HOLD mediano
|
||||
**0.04**, banda **[−0.13, +0.30]** — e il massimo è proprio h=0 (98° pctl; in-sample era al 10°:
|
||||
sfortunato lì, fortunato qui). Spike, non plateau (h=23/h=1 fanno 0.13/0.04). Bootstrap dello
|
||||
scettico: P(una qualsiasi ancora mostri uno spike ≥ così) = **0.86** — è il massimo atteso di 24
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stime correlate, non un'anomalia; best-anchor per finestra annuale ruota a caso (16→23→21→12→5→0,
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Spearman ≈ 0, nessuna seasonality d'ancora). Formulazione corretta (NON "il vero hold-out è 0.07",
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che ha CI95 [−1.2,+1.4] su 547 giorni): **l'hold-out 2025-26 non risolve l'edge di RITORNO di TP01**
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(ritorno totale mediano ancore ≈ 0%); ciò che regge A OGNI ancora è il claim DIFENSIVO
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(DD 6.7-10.1% vs ~60% B&H). Che è da sempre il vero valore dichiarato di TP01.
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**Claim 2 (tranching multi-ancora) RIDIMENSIONATO:** K=4 ≡ esattamente EW di 4 book ancorati
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(diff 1.4e-17), turnover identico (~8.3/y), haircut $600 ≈ 0. MA il "miglioramento" IS 1.49→1.56 è
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per ~90% *tornare alla media delle ancore* (h=0 era sfortunato in-sample): vs ancora tipica
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+0.005 mediano, P(K4≤h0)=0.18 n.s.; il taglio DD strutturale è ~0.5pt (non 2.8: la mediana delle
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singole è già 12.6%). Ciò che regge: la compressione della VARIANZA DELLA STIMA (HOLD
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[−0.12,+0.30]→[−0.01,+0.13] a K=4) → **lens di reporting, non alpha**.
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**Impatto a valle (quantificato dallo scettico):**
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- Blend SKH: HOLD 1.16 (h=0) → 0.97 mediana ancore, ma l'UPLIFT a mediana è +0.93 > +0.86
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dichiarato → **il verdetto ADDS di SKH01 era conservativo, regge**.
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- Book 5-sleeve: HOLD 2.44 → 2.34 mediana (min 2.22), FULL 2.24→2.22 → eredita **~+0.10** di
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fortuna d'ancora (non +0.25: il peso di TP01 diluisce). Nessuna decisione (GTAA/SKH/pesi) cambia.
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- NON toccati: tutti i FULL (h=0 al 31° pctl = normale), plateau, deflated-Sharpe, fee-sweep,
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causalità, validazione GTAA (equity OOS), gate weights_tilt_null (relativo).
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**Raccomandazione operativa (sottoscritta dallo scettico): cambio di narrativa e di standard di
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reporting, NESSUN cambio del book live oggi.** (1) I numeri hold-out di TP01 si citano d'ora in poi
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come banda d'ancora (mediana ~0.04, [−0.13,+0.30]) con valore = taglio DD; (2) valutazione
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anchor-agnostic (media 24 ancore) come lens di reporting per i futuri hold-out; (3) NO deploy
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K=2/K=4 a $600: guadagno ≈ 0, e a $225/asset di quota TP01 i delta per-ancora (~$1-2) sono sotto il
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min-order $5 → degenererebbe comunque in K=1; inoltre le ancore intraday richiederebbero un feed
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fresco fuori dal path certificato (staleness ×4 finestre di guasto). **Rivalutare K=2 (0,12) a
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capitale ≥ ~5-10k.** (4) ⚠️ Audit analogo RACCOMANDATO su XS01 (rebalance 10g ancorato = spazio di
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luck 10g×24h, potenzialmente peggiore) e SKH01 (fase griglia 230m/690m) — TP01 è oggi l'unico
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sleeve de-luckato.
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## Filone 4 — Clock lenti + banded rebalancing: FAIL (negativo utile)
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`scripts/research/r0702_slow_clock.py`. Fatto a monte che chiude il filone: il fee drag di TP01 a
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1d è **~0.40%/anno ≈ 0.03 Sharpe** (8 turnover/y × 0.10% RT) — il tetto di QUALSIASI risparmio.
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- Clock N∈{2,3,5,7}g: degrado monotono dell'ensemble di fase (HOLD 0.34→0.11 da N=2 a N=7); lo
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spread TRA fasi esplode a N≥5 (HOLD −0.19…+0.37 a N=7) = timing luck pura, coerente col filone 3.
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- Bande di isteresi {2.5,5,10,20}%: tagliano il 77-94% degli ORDINI ma quasi zero TURNOVER (gli
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ordini di TP01 sono micro-aggiustamenti del vol-target). Cella best-IS (band 20%): hold-out
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0.13 vs 0.30 baseline, e il "guadagno" IS è effetto-segnale (posizioni stantie fortunate), non
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effetto-costo → fitting. Non-monotonia sulla griglia = firma di rumore.
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- **Finding utile per il live: a $600 il vincolo min-order $5 È GIÀ la banda ottimale** (ordini
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427→111/y a costo Sharpe ~0, banda implicita 1.67%): cattura ~100% del risparmio catturabile.
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Nessun cambio al book, a nessun capitale testato (600/2k/10k).
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## Filone 5 — Velocità del trend regime-condizionata: FAIL
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`scripts/research/r0702_regime_speed.py`. Pesi tra gli orizzonti TSMOM 30/90/180g condizionati al
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percentile espandente di vol (realized e DVOL), 16 celle, sanity = riproduzione esatta del canonico.
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- Cella best-IS (alta-vol→lento, linear, rv): FULL +0.06 ma **HOLD BTC −0.31**, 50/50 +0.005 →
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dominanza fallita; multi-cut a segno instabile (+0.18/−0.08/+0.00).
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- Null decisivo (300 pesi statici Dirichlet): la cella sta al pctl 0.71-0.72, sotto il p90 —
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un peso statico casuale la batte spesso. Meccanismo smascherato: corr(peso-30d, Sharpe) = +0.93 →
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le celle "regime" vincono in-sample perché tengono il tilt-30d la maggior parte dei giorni =
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||||
**tilt statico travestito da regime**, la stessa trappola di EW-STR. E il tilt statico verso il
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30d NON regge su BTC hold-out (−0.15). RV e DVOL indistinguibili come misura di regime (coerente
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con l'esito overlay DVOL 2026-06-26). Pesi canonici 1/3-1/3-1/3 confermati.
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## Filoni 6-8 — CRT "Candle Range Theory" (base / multi-TF / contesto): FAIL 3/3
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Il pattern sweep-and-reclaim a 3 candele (C1 range forte; C2 rompe un estremo ma chiude dentro =
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"manipolazione"; C3 ingresso contro il breakout, stop dietro lo sweep, target all'estremo opposto),
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meccanizzato onestamente in tre tagli. Overlap dichiarato: MRV01-11 e MIC07 non coprivano questa
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meccanica; ora è coperta.
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**6. Base single-TF** (`r0702_crt_base.py`, 864 trial su 1h/4h/12h/1d, motore trade-level
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conservativo SL-first cross-checkato con l'harness): **DSR 0.000** (il null best-of-grid atteso è
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Sharpe 2.27, ottenuto 0.74); cella best-IS (4h long color-rule) IS 0.90 → HOLD 0.07 con 2026 a
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||||
WR 0%; anchor-shift +1/+2h flippa l'hold-out a −1.0 (artifact-risk); lo **short su sweep dell'alto
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(la narrativa smart-money canonica) perde perfino in-sample (−0.59)**. Autopsia: l'expectancy IS
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veniva dal time-exit in trend (beta del toro ETH 2021-23), non dal target strutturale. Dettaglio
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informativo: CRT batte nettamente sia il fade incondizionato (IS −0.49) sia il breakout-confermato
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||||
(IS −0.31) → il close-back-inside FILTRA davvero tossicità, ma "meno tossico del fade morto" non è
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un edge.
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**7. Multi-timeframe** (`r0702_crt_mtf.py`, 4h→15m e 1h→5m, ~10k trade): expectancy netta negativa
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OVUNQUE (FULL e HOLD, entrambi gli asset); il MTF alza il R:R medio da ~3 a ~10-20 ma il WR collassa
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da ~36% a 9-16% → "migliora" solo perdendo meno. **Refutazione strutturale: il ritest è informazione
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negativa** — pattern CON ritest −40 bps, SENZA +52 bps (non tradabile: condiziona sul futuro):
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aspettare il ritest per entrare seleziona sistematicamente i pattern peggiori; i buoni scappano
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subito e il metodo non li prende mai. A fee ZERO l'edge lordo è ~0 (non è morte per fee: non c'è).
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Stop 0.1-0.35% ineseguibili col cron orario (26-75% dei segnali già invalidati all'esecuzione).
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**8. Contesto** (`r0702_crt_context.py`, 22 trial: livelli prevday/Donchian/prevweek × equal-H/L ×
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FVG × sessioni): baseline incondizionata morta (8/8 celle HOLD<0); FVG semmai peggiora; sessione
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EU consistentemente negativa; unica cella IS-positiva (sweep in Asia su livello prevday) uccisa 4
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volte (DSR 0.001, anchor-flip a −2/−4h con la firma di open_drive — la sessione "Asia" inizia dove
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il livello prevday viene ricreato —, solo-ETH, morta a 0.20% fee). **Sottoprodotto prezioso: sugli
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STESSI livelli prior-day, FOLLOW batte FADE ogni singolo anno 2019-2026** (follow IS/HOLD
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+1.22/+1.25 vs fade −0.66/−1.46, corr −0.19/−0.27) → conferma indipendente e rafforzativa del lead
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prevday-breakout in forward-monitor (paper_prevday).
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**Verdetto CRT: concetto Wyckoff riverniciato che, spogliato della discrezionalità, non contiene
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edge su BTC/ETH Deribit certificati. La direzione giusta sui livelli affollati resta il FOLLOW
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(breakout), non il fade — coerente con SKH01 (breakout) vivo e mean-reversion morta.**
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## Lezioni codificabili
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1. **Il timing-luck dell'ancora è una dimensione di multiple-testing NON coperta dai gate
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esistenti** (deflated-Sharpe conta i trial, non le ancore implicite). Nuova regola di reporting:
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ogni metrica hold-out di una strategia a ribilanciamento ancorato si cita con la banda d'ancora
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(o la media anchor-agnostic). Candidato gate futuro: `anchor_luck_band()` in altlib. Audit
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pendente: XS01 (10g), SKH01 (fase 230m/690m).
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2. **La famiglia day_boundary_robust / anchor-shift continua a uccidere** (CRT base, CRT-Asia,
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6/24 celle expiry): ogni effetto legato a etichettatura di barre VA spostato d'ancora prima di
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crederci. Confermata la regola 2026-06-21.
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3. **Il fee drag di TP01 (~0.4%/anno) non è un problema da risolvere** — chiude a priori il filone
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"esecuzione più furba" a questo turnover; il min-order small-cap è già la banda ottimale.
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4. Il pitfall pandas tz-aware/epoca (2026-07-01) è stato evitato/gestito 2 volte su 9 agenti grazie
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alla documentazione in CLAUDE.md — il costo di documentare i bug paga.
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## Stato finale
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- 0 nuovi sleeve; portafoglio e book live INVARIATI (5-sleeve 33/15/12/20/20; book Deribit
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TP01+SKH01 75/25, flat da armamento — il segnale resta risk-off).
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- Narrativa TP01 aggiornata (CLAUDE.md + docstring): hold-out = banda d'ancora, valore = difesa DD.
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- Script: `scripts/research/r0702_{eventclock,expiry_calendar,tp01_offset,slow_clock,regime_speed,
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crt_base,crt_mtf,crt_context,skeptic_offset}.py`. Test suite: invariata, verde.
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@@ -0,0 +1,111 @@
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# 2026-07-03 — Frontiera rischio/rendimento del book: quanto caldo correre a 2k-5k
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**Contesto.** Dopo la diagnosi strategica ("€50/g è un problema di capitale e di frontiera, non di
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alpha; hai costruito una macchina difensiva a DD 6% ma hai capitale piccolo e obiettivo di
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crescita"), goal: **misurare** (non cercare segnali) la frontiera CAGR/DD/P-rovina in funzione del
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target-vol, pesata per confidenza per-sleeve, a €2k e €5k — per decidere quanto caldo girare il book.
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Workflow: 3 filoni (curva / onestà-della-coda / eseguibile+Kelly), refuter fat-tail su ciascuno,
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scettico sintetizzatore. 7 agenti, 0 errori. Sanity bit-exact di entrambi i book prima di ogni numero.
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**Scripts:** `scripts/research/r0703_frontier_{curve,tail,exec}.py`. Nessun file di produzione
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toccato, nessun commit dagli agenti, `config/live.json` NON modificato (cap solo proposto).
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## Verdetto in una riga
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**La tesi "corri più caldo" era in gran parte un MIRAGGIO DI REGIME.** Il "~6% attuale" non è un
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target scelto: è la vol *realizzata* in regime risk-off (TP01 spesso flat 0.0x → il conto è flat
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*by design*). A lambda=1 il book LIVE a 2 sleeve gira **già a ~11% vol / 9.4% DD**. Quindi "saltare
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da 6% a 10%" NON è aggiungere leva — è solo assumere che il book non sia risk-off. **Il numero
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onesto è: gira alla vol NATIVA (~10%, banda 8-11%), non levare.** Guadagno reale vs il 6% risk-off:
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**+€0.2/g @2k, +€0.5/g @5k** — reale ma modesto, comprato con un DD plausibile di ~€500 su €2k. €50/g
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resta ~130k, invariato.
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## I numeri (frontiera fidata, non full-Sharpe)
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Sanity (deriva nulla): 5-sleeve FULL Sh **2.238** / HOLD 2.452 / DD 6.17% / vol nativa 7.84%;
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2-sleeve live FULL Sh **1.776** / HOLD 1.162 / DD 9.42% / vol nativa 10.96%.
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**Scale-invarianza confermata da tutti e 3 i refuter:** il capitale NON cambia la matematica del
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target-vol (le tabelle sono in %), cambia solo l'ESEGUIBILITÀ → **stesso % a 2k e 5k.**
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### Book LIVE 2-sleeve (TP01+SKH01) — l'unico eseguibile <20k
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- **Target-vol raccomandato: ~10%, banda [8%, 11%], lambda ≈ 0.9.** Sopra la vol nativa non si va.
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- €/giorno al punto fidato (haircut): CAGR full-sample 12.9% → €0.71@2k / €1.77@5k; ma **HOLD-onesto**
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(de-luck) CAGR ~4.5% → **€0.25@2k / €0.62@5k**. Il lato-reward headline è ~3× l'onesto (HOLD≪FULL).
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- **Stima centrale onesta: €0.3-0.7/g @2k, €0.8-1.8/g @5k.**
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### Book PIENO 5-sleeve — ASPIRAZIONALE, non gira <20k
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Frontiera fidata regge ~12-15% sotto tail estremo, ~20% sotto tail mite — ma XS01 serve ~20k e VRP01
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è modellato → rilevante solo per il tracking di `paper_combo`, non per una decisione di deploy a 2-5k.
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## I quattro insegnamenti strutturali
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### 1. La rovina-50% è la metrica SBAGLIATA (trappola esposta dal curve-refuter)
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P(rovina-50%|5y) resta <1% fino a ~20-22% di target-vol su ogni book — i book sono troppo lisci/
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diversificati per bruciare metà capitale entro la distribuzione campionaria. **La risposta letterale
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"max CAGR a P(rovina)<1%" direbbe "gira al 22%" — ed è un suicidio**: lì P(DD>30%|5y) ≈ 20-25%. Il
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vincolo che MORDE è **P(DD>30%), super-lineare** (raddoppia ~ogni 2.5 punti di vol). E la rovina-50%
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non è nemmeno robusta ad alta vol (block-15 vs block-20 danno 7.1% vs 0.9% a tv30%) → altro motivo
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per stare bassi.
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### 2. Il muro fat-tail ONESTO è ~12%, più basso della carta (~15%)
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Tre ragioni che il modello sottostima: **(a) gap-through-stop SKH già osservato reale** (sl2%
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modellato → −11/−23% realizzato — la coda vera NON è nei rendimenti modellati; l'iniezione dei
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finder usava lo *clean-stop* → ~2× troppo mite); **(b) il 2-sleeve è 4× più crash-sensibile del
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||||
5-sleeve** (+14.5pt vs +3.5pt di P(DD>30) all'iniezione, diversificazione sottile); **(c)
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||||
vol-targeting a lambda costante lagga nello spike** → sei più levato *entrando* nel crash.
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||||
**LIVE 2-sleeve: non superare ~12%; mai 15-20%** (triplica il DD-in-euro senza margine di coda).
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||||
### 3. Aggressività differenziata-per-confidenza (TP01 più caldo di VRP) — REFUTATA
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||||
La mia proposta era intuitiva ma **sbagliata, e i numeri lo dicono netto**: differenziare la vol per
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||||
confidenza PEGGIORA la frontiera (5s Sharpe 2.24→2.11, 2s 1.78→1.69) perché **taglia la
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||||
diversificazione** di VRP/XS (corr uniforme-vs-differenziato 0.98-0.99). **Regola corretta: la bassa
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||||
fiducia sull'EDGE si esprime DE-MEANando lo sleeve in aspettativa (= la frontiera haircut), NON
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||||
riducendone l'esposizione/vol.** La confidenza vive nell'haircut della media, non nella leva. Tutti
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||||
gli sleeve alla stessa leva.
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### 4. La diversificazione LIMA la coda sinistra in-sample (sorpresa onesta)
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Per il 5-sleeve ben diversificato il block-bootstrap dà P(DD>30) SOTTO il Gaussiano iso-vol (30%:
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10.6% reale vs 21.1% gauss) — la coda in-sample è benigna. Il segnale fat-tail vive in due posti:
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l'**iniezione di crash sintetico** (il campione non contiene il crash peggiore di ogni sleeve) e
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il **book live sottile** (2 gambe, drift haircut) dove il bootstrap SUPERA il Gaussiano. Cioè: la
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||||
frontiera è affidabile finché il futuro somiglia al passato campionato, e fragile esattamente dove
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||||
le storie sono corte (VRP mai stressato reale, XS 2.5y, nessun 2018/pre-2018).
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## Azione concreta (proposta, NON applicata)
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1. **Nessun cambio di leva sul codice.** Il book gira già ≈ al punto fidato: LASCIARE `target_vol=20%`
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||||
di TP01 (canonico, la vol nativa del book emerge a ~8-11%). Non c'è una leva da girare su.
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||||
2. **⚠️ L'UNICO cambio che conta: `config/live.json` `max_notional_per_asset_usd` da $300 a
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||||
equity/2** ($1000@2k / $1750@3.5k / $2500@5k). Senza, il cap $300 tappa la vol raggiungibile a
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||||
13%@2k / 8%@3.5k / **6%@5k** → **throttling paradossale: più capitale = book più freddo**, forzato
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||||
sotto il punto fidato. Da applicare AL deposito. (config NON toccato ora.)
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||||
3. `min_order_usd=5`: LASCIARE (banda d'isteresi gratuita). Tranching K=2: NON cablare. Vol
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||||
differenziata: NON implementare (Q3).
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## Brutalità sui limiti
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- **Storie corte = il difetto strutturale.** TP01/SKH dal 2019 (no 2018), VRP dal 2021, XS **2.5
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anni** (no 2022). Il block-bootstrap non può campionare un crash mai visto; l'iniezione sintetica
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è l'unico proxy, e quella dei finder era ~2× troppo mite.
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||||
- **VRP01 è MODELLATO** (f-di-stress mai catturato su un crash reale) → l'haircut −50% è stima, non
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misura; resta STAT-MODE anche a 5k (regola: niente short-vol da modello in deploy).
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||||
- **HOLD ≪ FULL sul book live** (1.78 vs 1.16) → il lato-reward headline è in gran parte artefatto
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full-sample; citare i €/g su base HOLD-onesta.
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||||
- **€50/g NON è risolto e non lo sarà da questo.** Il warm-up compra ~€0.2/g@2k. La via resta
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**capitale + tempo**; la regola "niente leva alta come base" è rispettata (la raccomandazione è
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||||
"gira alla vol nativa", non "corri caldo").
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**Numero unico da portare a casa:** book LIVE a **~10% target-vol (lambda ≈ 0.9, banda 8-11%)**,
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||||
uguale a 2k e 5k, con **cap → equity/2** come unica azione config; muro invalicabile a **~12%**;
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guadagno reale vs il 6% risk-off ~**+€0.2/g@2k / +€0.5/g@5k** — reale ma modesto.
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@@ -0,0 +1,47 @@
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# 2026-07-03 — Cap notional per-asset DINAMICO (= equity/2): operazionalizza la decisione frontier
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**Contesto.** La frontiera del 2026-07-03 (`docs/diary/2026-07-03-book-frontier.md`) aveva identificato
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**una sola** azione config con impatto reale: portare `max_notional_per_asset_usd` da $300 fisso a
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**equity/2**, perché il cap fisso strozza il book man mano che si deposita (paradosso: più capitale =
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book più freddo — a $5k il cap $300 fa girare il libro al ~49% del target). Il diario la lasciava
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"da applicare AL deposito". Qui la **operazionalizzo in codice** rendendo il cap dinamico, così è
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sempre corretta e non richiede un edit manuale al deposito.
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||||
## Cosa è cambiato
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- **`src/live/book.py` — `_cap()`**: se in config c'è `max_notional_per_asset_frac` (opt-in), il cap
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||||
per-asset diventa **`equity × frac`** (0.5 → equity/2). Senza la chiave → comportamento vecchio
|
||||
(cap fisso `max_notional_per_asset_usd`). Il call site in `book_report()` passa
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||||
`equity`, `real_equity`, `eq_fallback` a `_cap()`.
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||||
- **`config/live.json`**: aggiunto `max_notional_per_asset_frac: 0.5` (+ nota). `max_notional_per_asset_usd`
|
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resta come **cap fisso di fallback**.
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- **`tests/test_book_live.py`**: +4 test (scaling con equity fidata, fallback su eq_fallback/real=None/
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equity 0, no-frac, integrazione online). Suite: **172 passed**.
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## Il guardrail di sicurezza (il punto delicato)
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Il cap dinamico si usa **SOLO con equity reale fidata** (letta dal conto). Se l'equity reale non è
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leggibile — `eq_fallback` attivo, `real_equity=None`, offline, o equity ≤ 0 — si **torna al cap fisso
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$300**. Motivo: in fallback `equity` è il paper-cap ($2000 ipotetico); calcolare `equity/2 = $1000` su
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un conto di importo reale **ignoto** sizerebbe troppo. Preserva esattamente la protezione downside che
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il test `test_book_execute_eq_fallback_warns_but_proceeds` verificava (l'hard-cap $/asset protegge
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quando E è ignota). Regola: **equity/2 solo quando ci fidiamo di E; altrimenti $300 fisso.**
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## Verifica
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- **Live dry-run reale** (nessun `--execute`, nessun ordine): `cap/asset **$299**` = $598.06/2 →
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**INERTE** oggi (≡ vecchio $300). Book flat, HOLD.
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- Offline / `equity_override`: cap resta **$300 fisso** (nessuna equity reale da fidarsi) → il test
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di parità pre-esistente regge invariato.
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- A $5.000 di equity il cap diventerebbe automaticamente **$2.500** (equity/2), rimuovendo il
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throttling che la frontiera aveva quantificato.
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## Impatto e limiti
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- **Già attivo**: il cron orario (`cron_book.sh`) esegue dal working tree → il prossimo run legge già
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`frac=0.5`. Nessun deploy separato. **Inerte a $600**, si "accende" da sé quando l'equity cresce.
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- **NON avvicina €50/g**: la frontiera lo aveva già detto — è una miglioria marginale (+€0.2/g @2k,
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+€0.5/g @5k), il cui unico scopo è non lasciare capitale futuro strozzato. €50/g resta un problema
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di **capitale + tempo** (~130k @ CAGR onesto), non di questo cap.
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- Nessun cambio di **leva** (TP01 `target_vol=20%` invariato, la vol nativa ~10% emerge da sola —
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coerente col verdetto frontier "gira alla vol nativa, non levare").
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@@ -0,0 +1,156 @@
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# 2026-07-03 — STATO COMPLETO DEL PROGETTO (snapshot)
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Foto d'insieme dopo le ondate di ricerca del 1-3 luglio 2026 (timing/CRT, anchor-audit,
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video-claims Elliott/Albimarini, capital-scaling, migliora-e-proteggi VRP01). Serve come punto di
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riferimento unico: *dove siamo, cosa gira, cosa è provato, cosa resta aperto.*
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## 1. In una frase
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Progetto post-reset v2.0.0: su dati Deribit mainnet certificati (solo BTC/ETH) abbiamo costruito un
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**portafoglio di 5 strategie diversificate** (research Sharpe ~2.2, DD ~6%), di cui **2 sono
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eseguite live su Deribit** in un book nettato in software. Il conto reale è **~$598, flat** perché
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il segnale trend è risk-off. Il valore delle strategie è **difensivo** (taglio del drawdown), non
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generazione di ritorno: il target €50/giorno resta lontano (serve ~130k di capitale). L'onestà
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metodologica è il vero asset accumulato: ~10 gate anti-illusione codificati, decine di edge
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falsificati.
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## 2. Il book LIVE (soldi reali)
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- **Conto:** Deribit mainnet, USDC linear, **equity reale $598.06** (NON i €2000 nominali del paper).
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- **Cosa gira:** `deribit_book_sleeves` = **TP01 (0.75) + SKH01 (0.25)** nettati in software su un
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solo conto; UN ordine con segno per asset (BTC, ETH). `config/live.json`
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**`execution_enabled=true`** → esecuzione ARMATA e reale.
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- **Cadenza:** cron ORARIO `scripts/cron_book.sh` → `scripts/live/book_execute.py` (SKH01 decide su
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griglia 230m; exit software, latenza fino a fine barra).
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- **Guardrail:** cap **$300 notional/asset**, min order $5, **disaster-SL on-book −30%** sulla
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posizione netta, alert Telegram su esecuzione/errori, gate fail-safe su posizione/equity non
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leggibili (non opera a cieco).
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- **Stato corrente (ultimo cron 2026-07-03 07:00Z):** BTC e ETH **flat, HOLD a target** — il target
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TSMOM è risk-off (trend 0.0x) e SKH01 è flat (nessun breakout) → **zero ordini reali mai eseguiti**
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da quando è armato (2026-06-23): il conto è flat *by design*, non per un errore.
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- **NON nel book live:** XS01, VRP01, GTAA01 (research/paper/STAT-MODE).
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## 3. Il portafoglio RESEARCH (5 sleeve) — `src/portfolio/sleeves.active_sleeves`
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| Sleeve | Peso | Meccanismo | Dati | Stato |
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|---|---|---|---|---|
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| **TP01** | 33% | TSMOM difensivo trend BTC/ETH 1d, long-flat, vol-target 20% | 2019→ | **Deploy pieno** (nel book live) |
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| **SKH01** | 20% | Dual-TF regime+breakout BTC/ETH, L/S, exit %-asimmetrici | 2019→ | Research → nel book live |
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| **GTAA01** | 20% | Trend difensivo equity 6-ETF (IB), ~30 anni storia | 1996→ | Paper (paper_combo) |
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| **VRP01** | 12% | Options short-vol (put credit spread + gate IV-rank) | 2021→ | LEAD modellato (STAT-MODE) |
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| **XS01** | 15% | Cross-sectional momentum 19 alt Hyperliquid | 2024→ | STAT-MODE (serve ~20k) |
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- **Combinato (research, ancore canoniche):** FULL Sharpe **2.24**, HOLD-OUT **2.46**, DD full **6.2%**.
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- **⚠️ Stima DE-LUCKATA onesta** (dopo gli anchor-audit, vedi §5): **HOLD ~1.9-2.1, FULL ~2.0-2.2,
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||||
DD ~6%**. Il 2.46 è un massimo di configurazioni d'ancora, non la stima centrale.
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||||
- Sleeve a date d'inizio diverse → outer-join con pesi rinormalizzati (`combine_outer`).
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||||
- Report: `scripts/portfolio/run_portfolio.py`. Il book live (TP01+SKH01 75/25) è un sottoinsieme.
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## 4. Paper trader / forward-monitor attivi (nessun soldo reale)
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- **paper_trend** — TP01 1d, capitale nominale 2000, forward-only.
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- **paper_combo** — book 5-sleeve completo (incl. GTAA/VRP/XS) dal 2026-06-22.
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||||
- **paper_statarb** — STATARB-RESID (ETH−β·BTC residual momentum, W=45/sgn=+1 congelati), doppio
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||||
libro MODELED/REAL-$600. LEAD eseguibile a $600 sotto soglia solo sull'edge (DSR 0.929).
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||||
- **paper_prevday** — FOLLOW prior-day levels (3 trade registrati); confermato indipendentemente da
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più ondate (FOLLOW > FADE ogni anno 2019-26).
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## 5. Finding strutturale del blocco 1-3 luglio: ANCHOR TIMING-LUCK (audit COMPLETO 4/4)
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Le strategie a ribilanciamento/griglia ancorata hanno un'ancora "canonica" che è spesso il
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**migliore** di molte configurazioni equivalenti (giorno/ora/offset) — un multiple-testing che il
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deflated-Sharpe NON conta. Audit eseguito su tutti e 4 gli sleeve ancorati:
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| Sleeve | Spazio d'ancora | Firma | Conseguenza |
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|---|---|---|---|
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| **TP01** | 24 ore (barra daily) | canonica = migliore (P=0.86) | hold-out 0.31 non risolve l'edge di ritorno; regge solo il taglio DD |
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| **XS01** | 10 fasi (ciclo 10g) | canonica al 15° pctl di DD | numeri headline conservativi sul DD, non sull'hold-out |
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| **SKH01** | 23 offset (griglia 230/690m) | canonica = 93-98° pctl (peggiore firma) | gate DD<30% fallisce in 15/23 offset; ~+0.5 HOLD di fortuna sul book |
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||||
| **VRP01** | 7 giorni (ciclo settimanale) | **canonica = PEGGIORE** (7° pctl) | **numeri CONSERVATIVI**, non gonfiati — unico sleeve senza luck |
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||||
**Regola codificata:** i numeri hold-out di strategie ancorate si citano **con banda d'ancora**.
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||||
Candidato gate futuro: `anchor_luck_band()` in altlib. Diari: `2026-07-02-timing-crt-wave.md`,
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||||
`2026-07-02-anchor-audit-xs01-skh01.md`, `2026-07-03-vrp-improve-dd.md`.
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## 6. Cosa è PROVATO e MORTO (per non ri-testarlo)
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- **Soffitto BTC/ETH-direzionale ~1.3** confermato da ogni ondata; superato solo dal cross-sectional
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(XS01) e dalla diversificazione multi-sleeve.
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- **Sweep 104 famiglie** (2026-06-20): 1 sola sopravvissuta, comunque non deployabile.
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||||
- **Opzioni long-vol** (gamma scalping): specchio del VRP, perde ogni anno/variante/frequenza.
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||||
- **Cash-and-carry (CC01):** premio reale ma Sharpe artefatto (manca il 2022, procyclico) → STAT-MODE.
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- **Timing/clock alternativi** (event-clock, expiry calendar, clock lenti, regime-speed): 0 edge.
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- **CRT "Candle Range Theory"** (3/3 FAIL): DSR 0.000, expectancy negativa anche a fee zero, il
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||||
ritest è informazione negativa; sui livelli prior-day FOLLOW > FADE.
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||||
- **Elliott (3/3 FAIL):** range-cycle = rumore; Fibonacci = effetto posizione non numeri magici;
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canale = Donchian travestito.
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- **Albimarini double-diagonal (2/2 FAIL):** non domina il condor, fee-negativa su Deribit, track
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record consistente con zero skill (P=20-45%), rovina nei replay con code reali.
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||||
- **VRP01 miglioramenti (0/7 filoni):** struttura, overlay-DD, gate nuovi (4° fallimento), sizing,
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gate SPX (confound di modello) — **VRP01 non migliorabile; la protezione DD si compra con la size.**
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## 7. Regole/gate anti-illusione codificati (l'asset metodologico)
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- **Certificazione dati** obbligatoria (solo Deribit mainnet, BTC/ETH; alt esclusi).
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- **`marginal_vs_tp01` / `study_marginal`** (earns_slot) — Sharpe MARGINALE, non assoluto.
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- **`study_family_honest` / `select_cell_insample` / `deflated_sharpe≥0.95`** — anti selection-on-holdout.
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||||
- **`day_boundary_robust`** — effetti calendario che si invertono spostando il confine = artefatto.
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||||
- **`eval_weights_smallcap`** — Sharpe haircut reale a capitale piccolo (sub-min-order = finzione).
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||||
- **`weights_tilt_null`** — ogni cambio pesi vs null dei tilt casuali cap-respecting.
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||||
- **Banda d'ancora** (nuova, luglio) — per ogni costrutto ancorato.
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||||
- **Candidati in coda:** `anchor_luck_band` (multiple-testing d'ancora); `implausible_sharpe`
|
||||
(0-perdite / Sharpe implausibile — 3 occorrenze: CC01, ALB-A, griglia struttura VRP).
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||||
- **Lezioni pandas:** mai `DatetimeIndex.view("int64")` su tz-aware; `resample("7D", origin=)`
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||||
ignora origin (usare `"168h"`); un gate che si correla con un errore di modello è indistinguibile
|
||||
da alpha finché non correggi il modello.
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## 8. Onestà sui numeri e sul target
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- **€50/giorno da €1.000-2.000 NON è raggiungibile** in 1-2 anni: serve ~130k di capitale o un DD da
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rovina. La leva non è la scorciatoia (5x raddoppia il DD). La via è target-vol + capitale + tempo.
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||||
- Aspettativa onesta col CAGR de-luckato del book (10-15%): **~€0.6-0.8/giorno a 2k, ~€1.4-2/giorno
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||||
a 5k**. Il salto di capitale cambia *cosa è eseguibile*, non l'ordine di grandezza del ritorno.
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||||
- Il valore reale di TP01/del book è il **taglio del drawdown ~6× vs buy&hold**, non l'alpha.
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## 9. Capitale in arrivo 2-5k — cosa cambia (audit r0702_capital_scaling)
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- **Unico vincolo binding: il cap `max_notional_per_asset_usd=300`.** A 5k il book live girerebbe al
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||||
~49% del target. **Azione pendente sul deposito: alzare il cap a equity/2** ($1000/$1750/$2500 a
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||||
2k/3.5k/5k). `min_order_usd=5` da lasciare.
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||||
- Tranching K=2: matematicamente regge a 5k ma serve feed intraday fuori path certificato → non cablare.
|
||||
- Opzioni ETH eseguibili da ~2.6k (spread), ma **la regola "niente short-vol da modello in deploy"
|
||||
non decade col capitale**. XS01 resta fuori fino a ~20k. CC01 fuori per struttura.
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||||
- ⚠️ Disambiguazione unità: il "12%" come peso book (~0.014 Kelly) ≠ "12%" come margine/equity
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||||
(~0.27 Kelly) — **fattore 19x**.
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## 10. Aperto / prossimi passi
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1. **Al deposito 2-5k:** alzare il cap $/asset (proposta pronta, `config/live.json` non ancora toccato).
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2. **Forward-monitor da maturare:** paper_statarb (edge sotto soglia DSR), paper_prevday (FOLLOW),
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||||
paper_combo (book completo). Se la finestra forward conferma STATARB-RESID → deployabile a 2 gambe.
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||||
3. **Gate da codificare:** `anchor_luck_band`, `implausible_sharpe`.
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||||
4. **Rivisite temporizzate:** term-structure DVOL (logger dal 2026-06-26, rivalutare a 6-12 mesi);
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||||
breadth/internals HL (1-2 anni di storia nativa); tranching a ≥5-10k; VRP stress-f su un crash reale.
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||||
5. **Ricerca strategie nuove:** il soffitto direzionale ~1.3 è saturo; i margini restano in meccanismi
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||||
ORTOGONALI (cross-sectional, relative-value, options gated) e nella diversificazione, non in nuovi
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segnali direzionali BTC/ETH.
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## 11. Stato tecnico
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- **Versione:** 2.0.0 (semver in `VERSION`). **Test:** 168 verdi (28 file). **Diari:** 76.
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- **Ultimi commit:** `26f8d27` (migliora+proteggi VRP01), `76120b5` (video-claims + capital-scaling),
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`a74cc69` (anchor-audit XS01/SKH01), `e6657fc` (GTAA01 5° sleeve).
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||||
- **Working tree pulito, tutto pushato.** Book live sano e invariato da tutta la ricerca (research
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||||
isolata: nessun agente tocca src/config/live).
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@@ -0,0 +1,167 @@
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||||
# 2026-07-03 — Ondata "migliora e proteggi VRP01 dai DD" (7 filoni + verifica a 2 lenti + scettico incrociato)
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**Contesto.** Dopo la chiusura del dossier Albimarini (3 backtest indipendenti convergenti: premio
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||||
piccolo e reale, code non campionate, numeri del corso spiegabili al 100% dalla struttura del
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||||
payoff), goal esplicito: **migliorare la strategia short-vol** — la famiglia Albimarini → il nostro
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||||
**VRP01**, l'unica forma sopravvissuta agli audit — **e proteggerla dai drawdown**, con
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orchestrazione a decine di agenti. Workflow deterministico: 7 filoni di ricerca in parallelo, 2
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refuter avversariali (lente selection-bias + lente de-levering) su ogni miglioramento proposto,
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scettico incrociato finale sui sopravvissuti. **26 agenti, 0 errori.**
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**Scripts:** `scripts/research/r0703_vrpimp_{structgrid,ddoverlay,sizing,newgates,anchor,spxgate,stresslab}.py`.
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Nessun file di produzione toccato, nessun commit dagli agenti. Motore riusato: `r0702_alb_structure.py`
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||||
(DVOL, riproduce VRP01 bit-exact: baseline bridge max|diff|=0.00e+00 su 266 settimane).
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## Verdetto in una riga
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**VRP01 non è migliorabile oltre lo status quo, e la protezione DD si compra SOLO con la size.**
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Zero nuovi sleeve, zero overlay che reggono, zero gate nuovi, zero cambio di sizing. I due unici
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||||
"sopravvissuti" alla verifica **non propongono alcun cambiamento** (una conferma dello status quo +
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||||
una lente di misura). Il candidato più luccicante dell'ondata — un gate term-structure VIX su SPX
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||||
con ΔSharpe +0.90 e DSR 0.992 — è stato smontato dallo scettico come **confound di modello al
|
||||
100%**. Deliverable reale = **audit anchor-luck di VRP01 CHIUSO** (ultimo sleeve ancorato): la fase
|
||||
canonica è all'estremo **conservativo** della banda, quindi i numeri di ammissione reggono e da ora
|
||||
si citano con banda.
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## I 7 filoni
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### 1. Griglia di struttura (288 celle) — NESSUNA batte VRP01
|
||||
6 strutture (vertical put/call, condor, 3 diagonali) × distanza {1,1.5,2,2.5}σ × ali {0.5,1,2}σ ×
|
||||
tenor {3,5,7,10}g, gate IV-rank canonico sempre attivo. La cella scelta col **solo in-sample**
|
||||
(DIAG-PUT z=1.0 3g, ShIS 2.28) crolla in hold-out a **+0.19** vs 0.86 del bridge stesso-motore;
|
||||
DSR 0.000/0.004 su 288 trial; multi-cut negativo a 3-4 cut su 4; banda d'ancora che non tiene
|
||||
nemmeno il segno (ShH [−0.21,+0.64]). **Metà griglia (150/288) è il pattern "0-perdite = Sharpe
|
||||
implausibile"** (celle z≥2 lunghe, 0 perdite su ~97 trade, ShH fasulli 4-6.5) — **terza occorrenza
|
||||
dopo CC01 e ALB-A**. Quarta conferma indipendente: nel VRP l'alpha sta nel gate di regime + nella
|
||||
zona ~δ-0.28 dove la coda è campionata, non nella geometria.
|
||||
|
||||
### 2. Overlay di protezione DD (14 celle) — 4/4 REFUTED (2 lenti ciascuno)
|
||||
(a) exit intra-settimana su spike DVOL, (b) stop-loss MTM, (c) ala di coda comprata (broken-wing),
|
||||
(d) cooldown post-perdita. **Nessuno batte il null del de-levering** a pari maxDD su tutta la banda
|
||||
f; nessuno passa multi-cut (max 1/4) né DSR (0.70-0.88, tutti <0.95). Esempio decisivo: SL MTM 3x fa
|
||||
DD 7.9%/worst −5.7%, ma VRP01 × 0.66 (semplice riduzione di size) fa lo **stesso DD a Sharpe
|
||||
invariato e worst-week migliore (−4.9%)**. Meccanismo confermato: i trigger di spike scattano solo
|
||||
2-3 volte in 5 anni **perché il gate IV-rank/crash-skip evita già gli ingressi vicino alle
|
||||
esplosioni di vol** — la protezione crash vive nel gate d'ingresso, non serve un overlay a valle.
|
||||
Coerente con TP01×DVOL (2026-06-26): "per meno DD la leva è la size, non un overlay".
|
||||
|
||||
### 3. Sizing anti-rovina — CONFERMA (12% ≈ quarter-Kelly), 1 candidato REFUTED
|
||||
Il sizing non crea alpha (Sharpe del flusso invariante ~0.95 a ogni frazione). Frontiera onesta
|
||||
CAGR-DD-P(rovina) mappata su 92 trade gated ETH 2021-26 (pooled banda-f + coda sintetica full-loss):
|
||||
Kelly onesto q*=44% → il **12% del book = 0.27 Kelly, già in zona quarter-Kelly anti-rovina**
|
||||
(P(rovina-50%|5y) 0.0-0.1%, P(DD>30%) 9-18%, CAGR med 13.5-17% a 2k/5k). Salire al 25% → P(DD>30%)
|
||||
> 92%; Albimarini 1→4 → P(rovina) 53-55%. **Nessun cambio raccomandato.** Il candidato anti-streak
|
||||
(N=2, size 12%→3% dopo 2 vittorie, l'opposto di Albimarini) era il più luccicante mai visto sullo
|
||||
sleeve (FULL CAGR +19.4%/DD 6.3%/Sh 2.08, random-null 0.996, DSR 0.999) ma **auto-refutato come
|
||||
artefatto di selezione**: plateau assente (solo N=2 vince, N=3/5 collassano), P(loss|streak) non
|
||||
monotona, delever-null perde in 2/7 ancore — tutto l'effetto sono ~6 perdite su 15 trade a
|
||||
streak==2 (binomtest p=0.033, CI contiene la base). Istruttivo: mostra come un DSR 0.999 possa
|
||||
convivere con l'assenza di meccanismo.
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### 4. Gate nuovi — 4° FALLIMENTO su 4 (barra alta)
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(a) term-structure DVOL **non testabile oggi** (storia vol_term = 7 giorni, logger forward dal
|
||||
2026-06-26 → rivalutare a 6-12 mesi); (b) vol-of-vol, (c) RV-acceleration, (d) combinazioni-AND. Il
|
||||
candidato IS-best (vol-of-vol pctl>0.80) passa DSR 0.960 e il de-levering all'ancora di default ma
|
||||
la **banda d'ancora lo smaschera** (mediana uplift FULL −0.07 su 7 ancore, uplift concentrato in UNA
|
||||
finestra 2021-22 di 5 settimane, hold-out uplift 0.00). Bonus strutturale: i veti RV-acceleration
|
||||
bloccano settimane **profittevoli** (+0.93/+1.25% vs +0.6% tenute) — dopo il gate IV-rank, la vol
|
||||
che accelera è dove il premio venduto è più ricco. Conferma il verdetto 2026-07-01: l'alpha è tutto
|
||||
nel binario IV-rank>0.30.
|
||||
|
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### 5. Audit anchor-luck VRP01 — CHIUSO: primo sleeve SENZA firma di luck
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VRP01 è l'ultimo sleeve ancorato dopo TP01/XS01/SKH01. Ciclo settimanale → 7 ancore (giorno di
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apertura). Replica bit-exact della sleeve (max|diff|=0.0). Le 7 fasi con parametri identici:
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| metrica | canonica (fase-0) | mediana 7 fasi | banda | pctl canonica |
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|---|---|---|---|---|
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| Sh FULL | 1.09 | 1.32 | [1.09, 1.83] | **7° (peggiore)** |
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| Sh HOLD | 0.59 | 0.59 | [−0.03, 1.11] | 50° (mediana) |
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| maxDD | 11.8% | 7.2% | [5.7, 11.8%] | **93° (peggiore)** |
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**Firma OPPOSTA a TP01/XS01/SKH01**: lo spike bootstrap è NEGATIVO (g0 HOLD −0.06, FULL −0.21,
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P(g0≤0) 0.54/0.74) → niente da de-luckare. La fase canonica ha beccato le settimane crash 2022
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**peggio** di ogni altra (unico anno-fase negativo, −5.8%). **I numeri di ammissione FULL 1.10 /
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HOLD 0.60 / DD 12% sono quindi CONSERVATIVI, non gonfiati** — il timore di "protezione fittizia" è
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refutato: il DD 12% è il caso peggiore della banda, non quello fortunato. Impatto della fase sul
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book 5-sleeve ≤ 0.04 Sh (banda ShFULL 2.23-2.27, ShHOLD 2.35-2.48, DD 6.2-6.3%). **Con questo
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l'audit anchor-luck è completo su tutti gli sleeve ancorati (4/4).**
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### 6. Gate di regime sulla diagonale SPX (l'esperimento mancante) — REFUTED, con confound istruttivo
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L'esperimento che mancava ai 3 backtest Albimarini: il gate di regime sulla diagonale SPX (VIX +
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VXV da FRED, motore BS sintetico con skew log-lineare). **Domanda secca: il gate IV-rank ribalta gli
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anni di coda su SPX come su crypto? NO.** Il gate VIX-rank canonico *abbassa* lo Sharpe (1.36→1.19),
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non ribalta nessun anno di coda, peggiora il 2018, muore sul de-levering (ΔSh −0.17). Meccanismo:
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su SPX il VRP è già positivo l'**84% dei giorni** (vs ~58% delle settimane crypto) → il filtro di
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rank non ha lavoro discriminante; su equity IV-rank alto = crisi, non vol ricca.
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Il candidato **term-structure VIX/VXV<1 (contango)** sembrava reale — Sh 1.18→2.08, DD 3.5→1.3%,
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||||
ΔSh **+0.90** a pari DD, multicut 3/3, flippa il 2020, DSR 0.992, plateau su c∈[0.93,1.05], jackknife
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robusto — **e passa la lente selection-bias pulito**. Ma la lente de-levering lo affonda:
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**l'intero uplift è un confound di modello, quantificato al 100%.** La variabile del gate (VIX/VXV>1)
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coincide 1:1 con la variabile dell'errore di pricing (tenor 6g prezzato a VIX-30g). Il refuter ha
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||||
riprezzato con σ(6g)=VIX·(VIX/VXV)^α term-structure-consistent (α=1.42 = estrapolazione log-lineare
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zero-parametri della pendenza osservata 30g→93g) → l'edge sparisce. **Lezione: un gate che si
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correla con un errore di modello è indistinguibile da alpha finché non correggi il modello** — vale
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per ogni futuro test su strutture prezzate BS-flat.
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### 7. Stress lab di coda — fisica dello strumento, nessun cambio
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La protezione di coda del VRP01 viene per ~metà dall'**ala far-OTM** (nel replay COVID taglia ~90%
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della perdita naked) e ~metà dal **gate canonico** (sulle 10 peggiori finestre 14g taglia la perdita
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cumulata del 44-71% saltando i re-entry a IV-rank>0.90). L'ala T+1 "Albimarini" è assicurazione solo
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contro i gap **medi** (−15/−20%, dove atterra ATM con un giorno di time value: +150bps) e **NON**
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contro i gap profondi (k(−30%)=0.98 → il de-levering la batte), con valore interamente dipendente
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dal vol-spike (banda f/mult da −324 a +263bps). Worst-case onesto a sizing 12%: piccolo in
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convenzione book (−€12/sett a 2k, −€31 a 5k alla cella −30%) ma **è il margine intero** se il 12%
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fosse deployato fisicamente come margine (−€164..−227).
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## Scettico incrociato — verdetto e disambiguazione critica
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I 2 sopravvissuti (sizing-conferma, anchor-ensemble) usano leve diverse (posizione sulla frontiera
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vs varianza della stima), ma lo scettico ha trovato **tre sovrapposizioni che i refuter singoli non
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potevano vedere**:
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1. **Stessa dipendenza dal modello f** — entrambi flippano segno allo stesso punto (f=0.6-0.8 →
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negativo). Due sopravvissuti = **un solo grado di libertà di rischio-modello** (il caveat "premio
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||||
MODELLATO su DVOL ATM" resta il collo di bottiglia dell'intera famiglia).
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||||
2. **⚠️ CONFLITTO DI UNITÀ sul "12%"** (il punto più pericoloso per la narrativa): il **12% di PESO
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del book** (convenzione pnl/Ks di `sleeves.py`) = ~**0.6% margine/equity ≈ 0.014 Kelly**, mentre
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||||
il "FISSO 12%" del filone sizing = **12% margine/equity ≈ 0.27 Kelly** — **fattore 19x**. Entrambe
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corrette internamente, ma non vanno confuse: worst-week −12.2% del conto (convenzione margine) vs
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−0.64% (convenzione peso book).
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3. **L'ensemble-7-fasi è ridondante con il tranching TP01** (matematica di diversificazione: corr fra
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fasi ρ=0.355, boost teorico ×1.50 vs osservato ×1.53, residuo alpha ≈ 0) → **non promuovere a LEAD
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autonomo**; la coda strutturale è invariata (worst = 7 tranche a full-loss simultaneo), il DD 4.7%
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è campionario, non un cap.
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||||
**Effetto congiunto sul book 5-sleeve: ZERO** (entrambi propongono nessun cambio; controfattuale
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|ΔSh| ≤ 0.04). Il book live Deribit (TP01+SKH01) non contiene VRP01 → impatto operativo nullo.
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## Cosa entra nella narrativa (una sola voce, status = misura research)
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- **Audit anchor-luck VRP01 CHIUSO** → i numeri di ammissione reggono e si citano con banda
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(ShFULL [1.09,1.83], ShHOLD [−0.03,1.11], DD [5.7,11.8%]); l'edge OOS resta f-dipendente.
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Con questo l'audit anchor è completo su 4/4 sleeve ancorati.
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- **Sizing (conferma, con disambiguazione unità obbligatoria):** 12% deploy ≈ 0.27 Kelly onesto,
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anti-rovina; NON confondere col 12% di peso book (0.014 Kelly, 19x).
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- **VRP01 canonico resta lo sleeve giusto, INVARIATO** — non migliorabile per struttura, gate,
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overlay o sizing; la protezione DD si compra con la size.
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## Regole/candidati rafforzati
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- **`implausible_sharpe` gate in altlib**: 3ª occorrenza del pattern "0-perdite = Sharpe
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implausibile" (griglia struttura, dopo CC01 e ALB-A) → priorità alzata.
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||||
- **Nuova regola metodologica**: un gate che si correla con un errore di modello (term-structure vs
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BS-flat) è indistinguibile da alpha finché non si corregge il modello — riprezzare
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term-structure-consistent prima di credere a qualsiasi gate vol su strutture BS-flat.
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- **Conferma (4ª): l'alpha del VRP è il gate IV-rank binario**, non struttura/sizing/overlay/gate
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aggiuntivi.
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**Stato:** book live INVARIATO, nessun nuovo sleeve, nessun forward-monitor. Test suite verde. 7
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script committati.
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@@ -0,0 +1,109 @@
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# 2026-07-07 — Video-claim "CRT top-down multi-TF, 74% win rate": SCARTATO (il 74% è un knob, non un edge)
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**Richiesta utente:** analizzare e testare una strategia da video, metodo ICT/SMC top-down
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multi-timeframe con claim **74% win rate**:
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1. **H1** — setup CRT: candela di displacement forte, poi candela che prende liquidità (spike oltre
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il range di C1) ma richiude dentro → falso breakout → fade/reversal.
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2. **M15** — struttura: swing (U a 3 candele) + imbalance che diventa inverse-imbalance (FVG mitigato).
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3. **M5** — conferma: displacement direzionale + zona di protezione (order block / imbalance).
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4. **M1** — entry: attende la correzione, entra con SL dietro la zona di protezione.
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Uscita: **TP1 a fine zona CRT (RR ~1.5–2), chiude 70–80% lì → resto a break-even → runner 20–30%**
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verso la "liquidità successiva" (previous daily high/low). Due esempi mostrati (gold, nasdaq), entrambi
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vincenti. Metà finale del video = vendita academy → lead magnet.
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La valutazione critica dell'utente ("occhio Milito") aveva già isolato le red flag giuste (74% non
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dimostrato, cherry-picking di 2 esempi, concetti discrezionali non falsificabili, RR basso + WR alto =
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fragile, funnel commerciale). Questo diario **meccanizza e falsifica** la parte testabile.
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## Inventario preventivo (non rifare lavoro)
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Il setup H1 CRT è **già stato meccanizzato e scartato 3 volte** nell'onda 2026-07-02:
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- `r0702_crt_base` (864 trial, 1h/4h/12h/1d): **DSR 0.000**; short "smart-money" negativo perfino IS.
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||||
- `r0702_crt_mtf` (4h→15m, 1h→5m, ~10k trade): **expectancy netta negativa OVUNQUE**; refutazione
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strutturale = **"il ritest è informazione negativa"** (pattern CON ritest −40bps, SENZA +52bps).
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- `r0702_crt_context` (FVG/sessioni/livelli): FVG semmai peggiora; **FADE < FOLLOW ogni anno 2019-26**.
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**Angolo NUOVO non coperto** = la **gestione d'uscita (parziale+BE+runner)** e il **claim 74% WR**.
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È lì che ho concentrato il test: `scripts/research/r0707_crt_topdown.py` (non tocca src/config/live;
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nessun file scritto). Riusa l'harness certificato (dati/atr/sharpe/DSR di `altlib`).
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## Disegno
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- Detection CRT C1-C2 su **H1** (causale, nota alla chiusura di C2). Direzione = fade dello sweep.
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- Entry sul TF basso (**5m/15m**, proxy di M5/M1 — ⚠️ **M1 non è nel feed certificato**): ritest della
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zona violata + close-back attraverso il livello ("displacement di conferma"), **SL = estremo dello
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swing basso = zona di protezione**.
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- Tre schemi d'uscita sugli **stessi ingressi**: `fix1.5` (full, TP 1.5R), `fix2.0` (full, TP 2.0R),
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`managed` (75% a 1.5R → resto 25% a BE, runner target = prev-daily high/low o estremo opposto C1).
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- Gate progetto: hold-out 2025-01-01, griglia (k, s, d, tf, scheme) con **selezione cella solo
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in-sample** + **DSR su tutti i trial**, **fee sweep** 0/0.10/0.20% RT, executability $600.
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- Metrica invariante = **expectancy in R netto fee** (non il win-rate).
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## Esito — il 74% è un artefatto della distanza del target, non un edge
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**1) Win-rate reale (fade, tutti gli schemi, pooled BTC+ETH):**
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| schema | WR mediana | expectancy R (netto 10bps) |
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|---|---|---|
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| fix1.5 | **35.8%** | −2.38 |
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| fix2.0 | 31.3% | −2.34 |
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| managed | **35.8%** | −2.17 |
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Il WR a RR 1.5 è **~35%**, cioè **SOTTO** il null gambler's-ruin di un random walk senza edge
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(P(+1.5R prima di −1R) = 1/(1+1.5) = **40%**). Il setup tocca 1.5R **meno spesso di una moneta** →
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||||
conferma indipendente che *il ritest è informazione negativa*. Lo schema `managed` **non gonfia** il
|
||||
WR sopra `fix1.5` (per costruzione: "vinci" solo se raggiungi il parziale a 1.5R, che è la stessa
|
||||
condizione di `fix1.5`). **In nessuna cella si avvicina al 74%.**
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**2) Il win-rate È un knob — sweep del target parziale `rr1` (managed, 5m, cella tipica):**
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| rr1 | WR reale | null 1/(1+rr1) | expR (fee 10bps) | expR (fee 0) |
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|------|----------|----------------|------------------|--------------|
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| 0.50 | 51.4% | 66.7% | **−2.54** | +0.11 |
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| 0.75 | 46.9% | 57.1% | −2.51 | +0.14 |
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||||
| 1.00 | 43.2% | 50.0% | −2.47 | +0.17 |
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||||
| 1.50 | 36.3% | 40.0% | −2.45 | +0.19 |
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||||
| 2.00 | 31.8% | 33.3% | −2.42 | +0.23 |
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||||
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||||
Avvicinando il target il WR sale (esattamente come previsto dalla formula gambler's-ruin): **un "74%"
|
||||
si fabbrica scegliendo un parziale vicino** (~0.35R), NON perché il metodo indovina la direzione. Ma
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||||
l'**expectancy R è costante e negativa a ogni rr1**: il WR alto non porta soldi. NB anche a WR massimo
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||||
il setup resta *sotto* il null teorico ad ogni rr1 → è pure peggio di un random walk nel raggiungere
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||||
target vicini.
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**3) Gate statistici (cella scelta in-sample = 15m, k1.5, s0.1, d0.15, fix2.0):**
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- **DSR = 0.000** su 48 trial (null max-Sharpe atteso 4.35). FAIL.
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- **Fee sweep:** a **0 bps** expR = −0.10 e Sharpe book −0.63 → **non è morte-per-fee: l'edge lordo
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||||
non esiste** (il residuo lordo marginalmente positivo su 5m è la beta di trend dei time-exit, la
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||||
stessa autopsia del CRT base). A 10bps expR −1.26; a 20bps −2.43. Stop stretti (0.13–0.24%) →
|
||||
la fee 0.10% pesa 0.75–2.6 R per trade → qualunque micro-edge lordo è polverizzato.
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||||
- **Hold-out 2025-26:** WR 32%, expR −1.56 (peggio dell'IS). Nessuna reggenza fuori campione.
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||||
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**4) Executability $600:** SL sul TF basso = 0.13% (5m) / 0.24% (15m). Lo schema parziale+BE+runner
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richiede **3–4 ordini per trade**, alcuni **sotto il min-order $5** a nozionale $1200 → non eseguibile
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pulito al capitale reale.
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## Verdetto
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**SCARTATO.** Il claim "74% win rate" è **coerente con ZERO edge**: è la scelta di un parziale vicino
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(gambler's ruin), non capacità direzionale. Smontato lo schema d'uscita, resta il setup H1 CRT che
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questo progetto ha già triplo-refutato (DSR 0.000, ritest = informazione negativa, fade < follow).
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Sul feed certificato BTC/ETH il metodo ha **win-rate reale ~30–37% e expectancy R negativa a ogni
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schema, fee, finestra e asset**; lordo di fee non c'è edge; a $600 non è nemmeno eseguibile pulito.
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La parte *utile* del video è il framework di lettura (CRT + imbalance + parziali), non il numero — come
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aveva già concluso la valutazione dell'utente. Da trattare come lettura del mercato, non come sistema.
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## Lezione codificabile (candidata)
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**Il win-rate di uno schema parziale+BE non è un parametro di merito: è ~P(tocca il primo target prima
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dello stop) = 1/(1+rr1) per un processo senza drift.** Ogni claim "WR X%" da schema SMC va convertito
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in **expectancy R netto fee** prima di crederci; il WR alto si compra con un target vicino a costo di
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un'expectancy identica (o peggiore). Prossimo giro di gate: un helper `winrate_is_a_knob()` che, dato
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un book a schema parziale, riporta expectancy-R vs WR al variare del target (rende esplicito l'artefatto).
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## File
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- `scripts/research/r0707_crt_topdown.py` — il test (griglia + 74%-check + knob-sweep + DSR + fee + exec).
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- Prior: `r0702_crt_{base,mtf,context}.py`, diario `2026-07-02-timing-crt-wave.md`.
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- Nessuna modifica a src/, config/, scripts/live/, tests/. Book live e pesi INVARIATI.
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@@ -0,0 +1,108 @@
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# 2026-07-09 — Incident infra: "BOOK LIVE conto offline" = cert Traefik di default (non un problema del conto)
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**Tipo:** incident operativo (infra VPS), non ricerca. Nessun edge, nessun cambio a strategie/pesi/config
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di trading. Documentato qui perché ha **bloccato la lettura del conto del book live** e ha prodotto
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l'alert Telegram `⚠️ BOOK LIVE — conto offline`.
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## Sintomo
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Alert dal `cron_book` orario (`scripts/live/book_execute.py --execute`):
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```
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⚠️ BOOK LIVE — conto offline
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nota: salto l'esecuzione, non opero a cieco
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```
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Nel log (`logs/cron_book.log`) le run recenti mostravano `conto non leggibile (offline) -> stop, non
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eseguo a cieco`. 10 run offline su 382 totali → **regressione recente**, non uno stato storico.
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## Diagnosi (catena completa)
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Il book legge il conto Deribit mainnet in sola lettura via **Cerbero MCP** (`DeribitRead`,
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`src/live/deribit.py` → `https://cerbero-mcp.tielogic.xyz`). `book_report` marca `online=False` quando
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`DeribitRead.mark_price(BTC)` lancia. Riproduzione diretta:
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```
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||||
mark_price BTC: FAIL -> SSLError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] self-signed certificate
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```
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Il proxy presentava il **cert self-signed di default di Traefik** (`CN = TRAEFIK DEFAULT CERT`,
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`notBefore Jul 9 19:55 2026`) al posto del vero Let's Encrypt. `curl -k` → HTTP 401 (backend
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||||
`cerbero-mcp` healthy, routing OK): **solo la presentazione del cert TLS era rotta**. `requests`
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||||
verifica il cert → fallisce → `online=False` → il book salta l'esecuzione (comportamento di sicurezza
|
||||
**corretto**: non opera a cieco).
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||||
**Causa a monte** (log di avvio Traefik, 11:37:16Z, container `traefik-traefik-1`):
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||||
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||||
```
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||||
ERR The ACME resolve is skipped from the resolvers list
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||||
error="unable to get ACME account: permissions 660 for /acme.json are too open, please use 600"
|
||||
resolver=mytlschallenge
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||||
→ (a cascata) Router uses a nonexistent certificate resolver certificateResolver=mytlschallenge
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||||
routerName=cerbero-mcp@docker [+ ~14 altri router: git, vault, portfolio, budget, cerbero-bite, ...]
|
||||
```
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||||
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||||
Sequenza:
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1. Immagine `traefik:latest` + **Watchtower** (`com.centurylinklabs.watchtower.enable=true`) →
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||||
auto-upgrade a **Traefik 3.7.7** con restart alle 11:37 di oggi.
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||||
2. Traefik 3.x **rifiuta** `acme.json` con permessi più larghi di `600`; il file era `660`
|
||||
(`-rw-rw---- root:adriano`) → **resolver `mytlschallenge` scartato**.
|
||||
3. Tutti i ~15 router che lo referenziano → "nonexistent certificate resolver" → Traefik serve il
|
||||
**cert di default self-signed** a ogni host HTTPS del VPS (non solo cerbero-mcp).
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||||
4. I cert veri erano **già dentro `acme.json`** (14 domini, incl. `cerbero-mcp.tielogic.xyz`) → nessuna
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||||
ri-emissione necessaria, **zero rischio rate-limit** Let's Encrypt.
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||||
## Impatto
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- **VPS-wide:** ogni servizio HTTPS dietro Traefik serviva un cert invalido (warning browser, fallimento
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||||
di ogni client che verifica il TLS). Non solo il trading.
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||||
- **Trading:** **nessun trade perso.** Target del book **flat** (TP01/SKH01 risk-off) + conto reale
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||||
~$598 (non finanziato al livello nominale): anche online il book avrebbe fatto HOLD. Il doppio gate
|
||||
di sicurezza ha lavorato come previsto.
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||||
## Fix
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||||
**Immediato** (eseguito dall'utente):
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||||
```bash
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sudo chmod 600 /opt/docker/traefik/acme.json
|
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docker restart traefik-traefik-1
|
||||
```
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||||
Il resolver ricarica i cert già presenti in `acme.json` e li ripresenta subito.
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||||
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||||
**Durevole** (pin dell'immagine, `/opt/docker/traefik/docker-compose.yml`):
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||||
```yaml
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||||
- image: "traefik" # = traefik:latest → Watchtower salta ai major (causa dell'incident)
|
||||
+ image: "traefik:3.7" # Watchtower resta su 3.7.x: patch sì, salto a 3.8+ breaking no
|
||||
```
|
||||
Applicato con `docker compose up -d` (container ricreato su `traefik:3.7`, 20:05:05Z).
|
||||
|
||||
## Verifica (end-to-end, post-fix)
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||||
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||||
| Check | Risultato |
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|---|---|
|
||||
| `acme.json` perms | `600` |
|
||||
| Cert `cerbero-mcp.tielogic.xyz` | issuer **Let's Encrypt** (fino 2026-09-27) |
|
||||
| Traefik log | nessun `ACME resolve is skipped` / `too open` |
|
||||
| Container image | `traefik:3.7` (running) |
|
||||
| `DeribitRead.mark_price` | BTC 63.193 / ETH 1.746 |
|
||||
| `book_report.online` | **True** · `eq_basis=mainnet USDC` · `real_equity=$598.06` · `pos_error=None` |
|
||||
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||||
## Lezioni
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||||
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||||
- **`traefik:latest` + Watchtower = auto-upgrade non deterministico.** Un bump di major (qui il giro
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di vite sui permessi di `acme.json`) diventa un'interruzione TLS di tutto il VPS senza intervento
|
||||
umano. Pinnare la minor (`3.7`) rende i restart prevedibili pur ricevendo le patch.
|
||||
- **Traefik 3.x pretende `acme.json` a `600`** (non solo warning: **scarta il resolver**). Se il file
|
||||
è group/other-readable, tutti i router cadono sul cert di default.
|
||||
- **Il gate `online` del book ha fatto il suo lavoro:** un problema *infra di lettura* non ha prodotto
|
||||
ordini a cieco. L'alert "conto offline" va letto prima come possibile problema di **connettività/cert
|
||||
al Cerbero MCP**, non del conto Deribit.
|
||||
- **Runbook rapido** per "BOOK LIVE conto offline":
|
||||
1. `python -c "from src.live.deribit import DeribitRead; DeribitRead().mark_price('BTC-PERPETUAL')"`
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||||
→ se `SSLError`/`CERTIFICATE_VERIFY_FAILED` è il cert del proxy, non il conto.
|
||||
2. `openssl s_client -connect cerbero-mcp.tielogic.xyz:443 -servername cerbero-mcp.tielogic.xyz | openssl x509 -noout -issuer`
|
||||
→ se `TRAEFIK DEFAULT CERT`, Traefik non serve il cert reale.
|
||||
3. `docker logs traefik-traefik-1 | grep -iE "ACME resolve is skipped|too open|nonexistent"`
|
||||
→ conferma resolver scartato; controlla `stat -c %a /opt/docker/traefik/acme.json` (deve essere `600`).
|
||||
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||||
Nessun file di trading toccato; `config/live.json`, sleeve e pesi **invariati**.
|
||||
@@ -0,0 +1,109 @@
|
||||
"""EVALUATOR STANDARD per i segnali della ricerca multi-agente (Fase frattale, v2.0.0).
|
||||
|
||||
Ogni agente scrive SOLO una funzione `signal(df, asset, tf) -> np.ndarray` (posizione per barra
|
||||
in [-1,1], decisa entro close[i]) in un file. Questo evaluator la valuta in modo UNIFORME e ONESTO
|
||||
sull'harness research_lab, e — cruciale — esegue un GUARD ANTI-LOOK-AHEAD automatico: ricalcola il
|
||||
segnale su prefissi del df e verifica che pos[i] non dipenda da barre future (leak>0 = sospetto).
|
||||
|
||||
uv run python scripts/analysis/eval_signal.py <signal_file.py> <BTC|ETH> <5m|15m|1h> [--holdout]
|
||||
|
||||
Stampa una riga "RESULT_JSON:{...}" con tutte le metriche (gli agenti riportano quei campi esatti).
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import json
|
||||
import importlib.util
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
from scripts.analysis.research_lab import backtest, buy_hold, mc_pvalue, load_tf, ts, _net_series, VAL_START, HOLDOUT_START
|
||||
|
||||
|
||||
def load_signal(path):
|
||||
spec = importlib.util.spec_from_file_location("usig", path)
|
||||
m = importlib.util.module_from_spec(spec)
|
||||
spec.loader.exec_module(m)
|
||||
if not hasattr(m, "signal"):
|
||||
raise AttributeError("il file non definisce signal(df, asset, tf)")
|
||||
return m.signal
|
||||
|
||||
|
||||
def causality_guard(signal, df, asset, tf, k=12):
|
||||
"""Ricalcola il segnale su prefissi df[:i+1] e confronta pos[i] col run completo.
|
||||
Se differiscono -> il segnale usa dati FUTURI (look-ahead). Ritorna #violazioni (0 = pulito)."""
|
||||
full = np.asarray(signal(df, asset, tf), float)
|
||||
n = len(df)
|
||||
if len(full) != n:
|
||||
return -1
|
||||
rng = np.random.default_rng(0)
|
||||
idx = rng.integers(int(n * 0.6), n - 1, size=k)
|
||||
bad = 0
|
||||
for i in idx:
|
||||
try:
|
||||
p = np.asarray(signal(df.iloc[:i + 1].copy(), asset, tf), float)
|
||||
except Exception:
|
||||
bad += 1; continue
|
||||
if len(p) != i + 1 or not np.isclose(np.nan_to_num(p[i]), np.nan_to_num(full[i]), atol=1e-6):
|
||||
bad += 1
|
||||
return bad
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
args = sys.argv[1:]
|
||||
holdout = "--holdout" in args
|
||||
args = [a for a in args if a != "--holdout"]
|
||||
sigfile, asset, tf = args[0], args[1].upper(), args[2]
|
||||
res = {"asset": asset, "tf": tf, "sigfile": sigfile}
|
||||
try:
|
||||
signal = load_signal(sigfile)
|
||||
df = load_tf(asset, tf)
|
||||
pos = np.asarray(signal(df, asset, tf), float)
|
||||
res["n"] = int(len(df))
|
||||
res["len_ok"] = bool(len(pos) == len(df))
|
||||
if not res["len_ok"]:
|
||||
res["error"] = f"len(pos)={len(pos)} != len(df)={len(df)}"
|
||||
print("RESULT_JSON:" + json.dumps(res)); return
|
||||
res["finite"] = bool(np.isfinite(np.nan_to_num(pos, nan=0.0)).all())
|
||||
res["leak"] = int(causality_guard(signal, df, asset, tf))
|
||||
full = backtest(df, pos, tf)
|
||||
oos = backtest(df, pos, tf, lo=VAL_START, hi=HOLDOUT_START)
|
||||
bh = buy_hold(df, tf)
|
||||
_, p, _, _ = mc_pvalue(df, pos, tf, n=250)
|
||||
res.update(
|
||||
implemented=True,
|
||||
full_sharpe=round(full.sharpe, 3), full_ret=round(full.ret, 3), full_dd=round(full.maxdd, 3),
|
||||
oos_sharpe=round(oos.sharpe, 3), bh_sharpe=round(bh.sharpe, 3),
|
||||
gross_sharpe=round(backtest(df, pos, tf, fee_rt=0.0).sharpe, 3),
|
||||
fee02_sharpe=round(backtest(df, pos, tf, fee_rt=0.002).sharpe, 3),
|
||||
turnover=round(full.ntrades, 1), exposure=round(full.exposure, 3),
|
||||
null_p=round(p, 4),
|
||||
beats_bh=bool(full.sharpe > bh.sharpe and oos.sharpe > 0),
|
||||
)
|
||||
# breadth per-anno (pre-hold-out): % anni positivi, anni rossi consecutivi
|
||||
net, _, _, _ = _net_series(df, pos)
|
||||
s = pd.Series(net, index=ts(df))
|
||||
s = s[s.index < pd.Timestamp(HOLDOUT_START, tz="UTC")]
|
||||
yr = {int(y): float((1 + g).prod() - 1) for y, g in s.groupby(s.index.year)}
|
||||
vals = list(yr.values())
|
||||
max_consec_red = 0; cur = 0
|
||||
for v in vals:
|
||||
cur = cur + 1 if v < 0 else 0
|
||||
max_consec_red = max(max_consec_red, cur)
|
||||
res["per_year_preho"] = {y: round(v, 3) for y, v in yr.items()}
|
||||
res["pct_years_pos"] = round(sum(v > 0 for v in vals) / len(vals), 2) if vals else 0.0
|
||||
res["max_consec_red_years"] = int(max_consec_red)
|
||||
if holdout:
|
||||
ho = backtest(df, pos, tf, lo=HOLDOUT_START)
|
||||
res["holdout_sharpe"] = round(ho.sharpe, 3)
|
||||
res["holdout_ret"] = round(ho.ret, 3)
|
||||
res["holdout_dd"] = round(ho.maxdd, 3)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
res["implemented"] = False
|
||||
res["error"] = f"{type(e).__name__}: {str(e)[:200]}"
|
||||
print("RESULT_JSON:" + json.dumps(res))
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,132 @@
|
||||
"""FETCH + CERTIFY universo Hyperliquid (Cerbero MCP MAINNET) — espansione cross-sectional.
|
||||
|
||||
Hyperliquid (via cerbero-mcp mainnet) offre ~230 perp liquidi, ma storia nativa REALE solo dal
|
||||
2024 (pre-2024 = backfill, volume 0). Qui scarico un set liquido a 1d (2024+), e CERTIFICO ogni
|
||||
asset come BTC/ETH: cross-venue vs Binance (realismo) + flat-bar + VOLUME (liquidita'). Scrivo SOLO
|
||||
i puliti in data/raw/hl_<sym>_1d.parquet (namespace dedicato, NON mischiato col Deribit BTC/ETH).
|
||||
|
||||
Disciplina: Cerbero ci ha gia' bruciato (testnet) -> niente fiducia, solo certificazione.
|
||||
|
||||
CORREZIONE estrazione (2026-06-20, "analisi fatte"): il floor START=2024-01-01 NON basta. Cerbero
|
||||
restituisce BACKFILL SINTETICO (volume==0, ma prezzi copiati da un venue di riferimento -> matchano
|
||||
Binance e NON sono flat) per il periodo PRIMA che l'asset quotasse davvero su Hyperliquid. Cosi'
|
||||
asset listati a meta'/fine 2024+ passavano cross-venue+flat ed erano certificati PULITO pur essendo
|
||||
in gran parte sintetici (es. AXS 83% backfill: trading reale solo da 2026-01; ALGO/SAND 37%). E' lo
|
||||
stesso errore v2.0.0 (edge su un book che non c'era). Fix: (1) il VOLUME e' il rivelatore di backfill
|
||||
-> si TAGLIA il run iniziale di barre a volume 0 e si tiene solo la serie NATIVA; (2) gate su storia
|
||||
nativa minima (>= MIN_NATIVE_DAYS reali) -> scarta chi e' troppo corto dopo il taglio; (3) gate su
|
||||
volume-0 INTERNO (gap di liquidita') oltre il taglio iniziale; (4) cross-venue/flat ricalcolati SOLO
|
||||
sulle barre reali; (5) i parquet degli asset scartati vengono RIMOSSI (disco == set certificato).
|
||||
|
||||
uv run python scripts/analysis/fetch_hyperliquid.py
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys, time
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
|
||||
import numpy as np, pandas as pd, requests, ccxt
|
||||
|
||||
RAW = PROJECT_ROOT / "data" / "raw"
|
||||
START = "2024-01-01"; END = pd.Timestamp.now("UTC").strftime("%Y-%m-%d") # dinamico (refresh giornaliero)
|
||||
MIN_NATIVE_DAYS = 365 # storia NATIVA reale minima (post-taglio backfill) per entrare nell'universo
|
||||
INTERIOR_VOL0_MAX = 5.0 # % max di barre a volume 0 DOPO il taglio iniziale (gap di liquidita' interni)
|
||||
# UNIVERSO ESTESO: alt liquidi noti su Hyperliquid (mappa Binance auto = SYM/USDT). Il gate di
|
||||
# certificazione (cross-venue + liquidita' + flat) scarta i non-conformi. k-prefissi esclusi
|
||||
# (scaling 1000x complica il cross-venue). MATIC morto escluso.
|
||||
SYMS = ["BTC","ETH","SOL","BNB","XRP","DOGE","AVAX","LINK","LTC","ADA","ARB","OP","SUI","APT",
|
||||
"INJ","TIA","SEI","NEAR","AAVE","ATOM","DYDX","APE","CRV","LDO","STX","GMX","SNX","BCH",
|
||||
"COMP","MKR","WLD","UNI","TRX","FIL","RUNE","ENA","ORDI","JUP","WIF","PYTH","FET","AR",
|
||||
"ETC","ALGO","GALA","SAND","AXS","DOT","FXS","BLUR","JTO","PENDLE","ONDO","TAO"]
|
||||
BINANCE = {s: f"{s}/USDT" for s in SYMS}
|
||||
|
||||
|
||||
def _h():
|
||||
env={}
|
||||
for ln in open(PROJECT_ROOT/".env.mainnet"):
|
||||
ln=ln.strip()
|
||||
if ln and not ln.startswith("#") and "=" in ln: k,v=ln.split("=",1); env[k]=v.strip()
|
||||
return {"Authorization":f"Bearer {env['CERBERO_TOKEN']}","X-Bot-Tag":env.get('CERBERO_BOT_TAG','fetch'),"Content-Type":"application/json"}
|
||||
|
||||
|
||||
def fetch_hl(sym, H, interval="1d"):
|
||||
r=requests.post("https://cerbero-mcp.tielogic.xyz/mcp/tools/get_historical",
|
||||
headers=H, json={"exchange":"hyperliquid","instrument":sym,"interval":interval,
|
||||
"start_date":START,"end_date":END}, timeout=60)
|
||||
c=r.json().get("candles",[])
|
||||
if not c: return pd.DataFrame()
|
||||
df=pd.DataFrame(c)[["timestamp","open","high","low","close","volume"]]
|
||||
return df.drop_duplicates("timestamp").sort_values("timestamp").reset_index(drop=True)
|
||||
|
||||
|
||||
def binance_daily(sym_b, start_ms, end_ms):
|
||||
ex=ccxt.binance({"enableRateLimit":True})
|
||||
out={}; since=start_ms
|
||||
while since<=end_ms:
|
||||
try: r=ex.fetch_ohlcv(sym_b,"1d",since=since,limit=500)
|
||||
except Exception: break
|
||||
r=[x for x in r if x[0]>=since]
|
||||
if not r: break
|
||||
for x in r:
|
||||
if start_ms<=x[0]<=end_ms and x[4]: out[int(x[0])]=float(x[4])
|
||||
nxt=int(r[-1][0])+86400000
|
||||
if nxt<=since: break
|
||||
since=nxt
|
||||
return pd.Series(out)
|
||||
|
||||
|
||||
def trim_backfill(df):
|
||||
"""Taglia il run INIZIALE di barre a volume 0 (= backfill sintetico pre-quotazione su HL).
|
||||
Ritorna (serie_nativa, n_barre_tagliate). Il volume e' il rivelatore: il backfill copia i
|
||||
prezzi da un venue di riferimento (non flat, matcha Binance) ma ha volume 0."""
|
||||
vol = df["volume"].to_numpy()
|
||||
lead = int(np.argmax(vol > 0)) if (vol > 0).any() else len(df)
|
||||
return df.iloc[lead:].reset_index(drop=True), lead
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
H=_h()
|
||||
print("="*100); print(" FETCH + CERTIFY Hyperliquid 1d (Cerbero mainnet) — cross-venue + flat + VOLUME (no backfill)"); print("="*100)
|
||||
print(f" {'sym':<6}{'reali':>6}{'bfill':>6}{'start_reale':>13}{'flat%':>7}{'vol0%':>7}{'med_bps':>9}{'>1%':>7}{'verdetto':>14}")
|
||||
certified=[]
|
||||
for s in SYMS:
|
||||
path = RAW/f"hl_{s.lower()}_1d.parquet"
|
||||
raw=fetch_hl(s,H)
|
||||
if raw.empty:
|
||||
print(f" {s:<6} vuoto"); path.unlink(missing_ok=True); continue
|
||||
# --- CORREZIONE: taglia il backfill sintetico (volume 0 iniziale), tieni la serie nativa ---
|
||||
df, n_bfill = trim_backfill(raw)
|
||||
if df.empty:
|
||||
print(f" {s:<6} tutto backfill (vol0) -> scarta"); path.unlink(missing_ok=True); continue
|
||||
ts=pd.to_datetime(df["timestamp"],unit="ms",utc=True)
|
||||
flat=((df.open==df.high)&(df.high==df.low)&(df.low==df.close)).mean()*100
|
||||
vol0=(df["volume"].to_numpy()==0).mean()*100 # gap di liquidita' INTERNI (post-taglio)
|
||||
# cross-venue vs Binance USDT (daily close) — SOLO sulle barre reali
|
||||
ref=binance_daily(BINANCE[s], int(df["timestamp"].iloc[0]), int(df["timestamp"].iloc[-1]))
|
||||
a=df.set_index("timestamp")["close"]
|
||||
m=pd.concat([a.rename("a"),ref.rename("b")],axis=1,join="inner").dropna()
|
||||
if len(m)>5:
|
||||
bps=(m["a"]-m["b"]).abs()/m["b"]*1e4
|
||||
med=bps.median(); g1=(bps>100).mean()*100
|
||||
else: med=g1=float("nan")
|
||||
# gate "delistato/migrato": l'ultima barra dev'essere recente (entro ~21g da END),
|
||||
# altrimenti l'asset tronca l'universo cross-sectional (es. MKR fermo a 2025-09, FXS 2026-01).
|
||||
recent = (pd.Timestamp(END, tz="UTC") - ts.iloc[-1]) <= pd.Timedelta("21D")
|
||||
# gate storia NATIVA: dopo il taglio dev'esserci abbastanza vita reale (es. AXS quotato 2026-01 -> scarta)
|
||||
native_days = (ts.iloc[-1] - ts.iloc[0]).days
|
||||
enough = native_days >= MIN_NATIVE_DAYS
|
||||
clean = (not np.isnan(med)) and med<60 and g1<3 and flat<5 and vol0<INTERIOR_VOL0_MAX and recent and enough
|
||||
if clean: v="PULITO"
|
||||
elif not enough: v=f"corto<{MIN_NATIVE_DAYS}g"
|
||||
else: v="scarta"
|
||||
print(f" {s:<6}{len(df):>6}{n_bfill:>6}{str(ts.iloc[0].date()):>13}{flat:>6.1f}%{vol0:>6.1f}%{med:>9.1f}{g1:>6.1f}%{v:>14}")
|
||||
if clean:
|
||||
df.to_parquet(path, index=False); certified.append(s)
|
||||
else:
|
||||
path.unlink(missing_ok=True) # disco == set certificato (niente parquet contaminati a riposo)
|
||||
print(f"\n CERTIFICATI ({len(certified)}): {certified}")
|
||||
print(" Scritti in data/raw/hl_<sym>_1d.parquet (namespace dedicato, SERIE NATIVA senza backfill).")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__=="__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,121 @@
|
||||
"""ANALISI OPTIONS per BTC/ETH — onesta sui dati REALI disponibili (cerbero-bite mainnet).
|
||||
|
||||
Dati: Old/data/options (chain per-strike + dvol + market_snapshots). Finestra ~2026-05-01→06-11
|
||||
(~6 settimane, REGIME UNICO calmo). NON si può validare OOS un edge su opzioni qui; si possono
|
||||
MISURARE i livelli reali (VRP, premi put, skew, liquidità) e ragionare sull'USO delle opzioni
|
||||
per il book BTC/ETH certificato. cerbero-bite è ancora vivo -> la fonte continua ad accumulare.
|
||||
|
||||
uv run python scripts/analysis/options_analysis.py
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
OPT = PROJECT_ROOT / "Old" / "data" / "options"
|
||||
|
||||
|
||||
def load(name):
|
||||
return pd.read_parquet(OPT / name)
|
||||
|
||||
|
||||
def market_snapshots_analysis():
|
||||
print("=" * 90)
|
||||
print(" (1) MARKET SNAPSHOTS — VRP, DVOL, funding, dealer-gamma (livelli reali)")
|
||||
print("=" * 90)
|
||||
ms = load("market_snapshots.parquet")
|
||||
t = pd.to_datetime(ms["timestamp"], utc=True, errors="coerce")
|
||||
print(f" copertura: {t.min()} -> {t.max()} ({len(ms)} righe)")
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
d = ms[ms["asset"] == a].dropna(subset=["iv_minus_rv"])
|
||||
if len(d) == 0:
|
||||
print(f" {a}: nessun dato"); continue
|
||||
vrp = d["iv_minus_rv"].astype(float)
|
||||
dvol = d["dvol"].astype(float)
|
||||
rv = d["realized_vol_30d"].astype(float)
|
||||
fund = d["funding_perp_annualized"].astype(float) if "funding_perp_annualized" in d else pd.Series([np.nan])
|
||||
gam = d["dealer_net_gamma"].astype(float) if "dealer_net_gamma" in d else pd.Series([np.nan])
|
||||
print(f"\n {a} (n={len(d)})")
|
||||
print(f" VRP (IV-RV): media {vrp.mean():+.1f} mediana {vrp.median():+.1f} "
|
||||
f">0 nel {100*(vrp>0).mean():.0f}% del tempo [IV-RV in punti di vol annua]")
|
||||
print(f" DVOL: media {dvol.mean():.1f} range [{dvol.min():.1f}, {dvol.max():.1f}]")
|
||||
print(f" Realized30d: media {rv.mean():.1f}")
|
||||
print(f" Funding perp: media {fund.mean():+.1f}% annuo")
|
||||
if gam.notna().any():
|
||||
print(f" Dealer net-γ: >0 nel {100*(gam>0).mean():.0f}% del tempo (>0 = dealer long gamma = mean-rev)")
|
||||
|
||||
|
||||
def chain_analysis(asset):
|
||||
print("\n" + "=" * 90)
|
||||
print(f" (2) CHAIN {asset} — premi put protettivi, skew, liquidità (livelli reali)")
|
||||
print("=" * 90)
|
||||
ch = load(f"{asset.lower()}_chain.parquet")
|
||||
for col in ("strike", "bid", "ask", "mid", "iv", "delta", "gamma"):
|
||||
if col in ch:
|
||||
ch[col] = pd.to_numeric(ch[col], errors="coerce")
|
||||
ch["option_type"] = ch["option_type"].astype(str)
|
||||
dv = load("dvol_history.parquet")
|
||||
dv = dv[dv["asset"] == asset][["timestamp", "spot"]].copy()
|
||||
dv["spot"] = pd.to_numeric(dv["spot"], errors="coerce")
|
||||
# timestamp -> datetime UTC nativo (sono datetime64[tz], NON ms int: to_numeric li romperebbe)
|
||||
ch["t"] = pd.to_datetime(ch["timestamp"], utc=True, errors="coerce")
|
||||
dv["t"] = pd.to_datetime(dv["timestamp"], utc=True, errors="coerce")
|
||||
ch = ch.dropna(subset=["t"]).sort_values("t").reset_index(drop=True)
|
||||
dv = dv.dropna(subset=["t", "spot"]).sort_values("t").reset_index(drop=True)
|
||||
# spot causale per timestamp della chain (merge_asof nearest, tolleranza 1h)
|
||||
ch = pd.merge_asof(ch, dv[["t", "spot"]], on="t", direction="nearest",
|
||||
tolerance=pd.Timedelta("1h"))
|
||||
ch = ch.dropna(subset=["spot", "mid", "strike"])
|
||||
# days-to-expiry
|
||||
exp = pd.to_datetime(ch["expiry"], utc=True, errors="coerce")
|
||||
ch["dte"] = (exp - ch["t"]).dt.total_seconds() / 86_400.0
|
||||
ch = ch[(ch["dte"] > 0.5) & (ch["dte"] < 90)]
|
||||
ch["money"] = ch["strike"] / ch["spot"]
|
||||
ch["prem_pct"] = ch["mid"] * 100 # mid è in COIN (frazione del sottostante) -> %-del-notional
|
||||
# NB: iv è GIÀ in percento (35.94 = 35.94%, coerente col DVOL ~40) -> non riscalare
|
||||
ch["spread_pct"] = (ch["ask"] - ch["bid"]) / ch["mid"].replace(0, np.nan) * 100
|
||||
|
||||
puts = ch[ch["option_type"].str.lower().str.startswith("p")]
|
||||
calls = ch[ch["option_type"].str.lower().str.startswith("c")]
|
||||
|
||||
def band(df, mlo, mhi, dlo, dhi):
|
||||
s = df[(df["money"] >= mlo) & (df["money"] <= mhi) & (df["dte"] >= dlo) & (df["dte"] <= dhi)]
|
||||
return s
|
||||
|
||||
print(" PUT protettive — premio reale (mid/spot) e liquidità per tenor/moneyness:")
|
||||
print(f" {'tenor':<10s}{'moneyness':<14s}{'premio%':>9s}{'/mese%':>9s}{'spread%':>9s}{'n':>7s}{'strike?':>9s}")
|
||||
for dlo, dhi, tn in [(5, 12, "settim."), (18, 45, "mensile")]:
|
||||
for mlo, mhi, ml in [(0.97, 1.03, "ATM"), (0.88, 0.93, "~10% OTM"), (0.83, 0.88, "~15% OTM")]:
|
||||
s = band(puts, mlo, mhi, dlo, dhi)
|
||||
if len(s) == 0:
|
||||
print(f" {tn:<10s}{ml:<14s}{'—':>9s}{'—':>9s}{'—':>9s}{0:>7d}{'NO':>9s}")
|
||||
continue
|
||||
prem = s["prem_pct"].median()
|
||||
permonth = prem * 30.0 / s["dte"].median()
|
||||
print(f" {tn:<10s}{ml:<14s}{prem:>8.2f}%{permonth:>8.2f}%{s['spread_pct'].median():>8.1f}%"
|
||||
f"{len(s):>7d}{'SI':>9s}")
|
||||
|
||||
# skew: IV put 10% OTM vs IV call 10% OTM (stesso tenor mensile)
|
||||
pv = band(puts, 0.88, 0.93, 12, 50)["iv"].median()
|
||||
cv = band(calls, 1.07, 1.12, 12, 50)["iv"].median()
|
||||
atmv = band(ch, 0.98, 1.02, 12, 50)["iv"].median()
|
||||
if pd.notna(pv) and pd.notna(cv):
|
||||
print(f" SKEW: IV put 10%OTM {pv:.0f}% vs call 10%OTM {cv:.0f}% vs ATM {atmv:.0f}%"
|
||||
f" -> skew put {pv-cv:+.0f} pt vol (>0 = put care = paura del crash prezzata)")
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
market_snapshots_analysis()
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
chain_analysis(a)
|
||||
print("\n" + "=" * 90)
|
||||
print(" NB: finestra ~6 settimane, REGIME UNICO calmo -> livelli REALI misurabili, ma NESSUN")
|
||||
print(" edge su opzioni è validabile OOS qui. Vedi commento finale.")
|
||||
print("=" * 90)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,158 @@
|
||||
"""FASE 1 — triage dei 2 superstiti su BTC/ETH, sull'harness onesto (research_lab).
|
||||
|
||||
Sul feed pulito solo SH01 (shape-ML) e frammenti HONEST mostravano segnale residuo. Delle
|
||||
HONEST solo DIP (dip-reversion) è testabile su BTC/ETH (TR01/ROT02 richiedono alt esclusi).
|
||||
Qui ri-implemento DIP e SH01-shape-ML come SERIE DI POSIZIONE e li passo ai gate onesti
|
||||
(FULL/OOS-VAL, vs buy&hold, null p-value, sweep fee, griglia). Hold-out 2025+ resta BLOCCATO.
|
||||
|
||||
uv run python scripts/analysis/phase1_survivors.py
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
|
||||
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
|
||||
|
||||
from src.data.downloader import load_data
|
||||
from scripts.analysis.research_lab import (
|
||||
backtest, buy_hold, mc_pvalue, report, VAL_START, HOLDOUT_START, FEE_RT,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ----------------------------- DIP reversion (long-only) -----------------------------
|
||||
def dip_signal(df, n=50, k=2.0, z_exit=0.0, max_bars=72):
|
||||
"""Long-only: entra (pos=1) quando lo z-score causale del prezzo vs MA(n) <= -k (dip),
|
||||
esce quando z>=z_exit o dopo max_bars. Decisione a close[i] (z[i] usa close[i]), guadagna
|
||||
close[i]->close[i+1]. Niente fill su estremi di candela."""
|
||||
c = df["close"].values.astype(float)
|
||||
s = pd.Series(c)
|
||||
ma = s.rolling(n).mean().values
|
||||
sd = s.rolling(n).std().values
|
||||
z = np.where(sd > 0, (c - ma) / sd, np.nan)
|
||||
pos = np.zeros(len(c))
|
||||
inpos = False
|
||||
held = 0
|
||||
for i in range(len(c)):
|
||||
if not inpos:
|
||||
if not np.isnan(z[i]) and z[i] <= -k:
|
||||
inpos, held = True, 0
|
||||
pos[i] = 1.0
|
||||
else:
|
||||
held += 1
|
||||
if (not np.isnan(z[i]) and z[i] >= z_exit) or held >= max_bars:
|
||||
inpos = False # esce al close[i]: pos[i]=0
|
||||
else:
|
||||
pos[i] = 1.0
|
||||
return pos
|
||||
|
||||
|
||||
# ----------------------------- SH01 shape-ML (walk-forward) -----------------------------
|
||||
def _shape_features(df, W):
|
||||
"""~12 feature di FORMA causali per barra, dalla finestra che termina a i (usa solo <=i)."""
|
||||
o = df["open"].values.astype(float); h = df["high"].values.astype(float)
|
||||
l = df["low"].values.astype(float); c = df["close"].values.astype(float)
|
||||
s = pd.Series(c)
|
||||
ret1 = s.pct_change()
|
||||
rng = (h - l) / np.where(c > 0, c, np.nan)
|
||||
body = (c - o) / np.where(h - l > 0, h - l, np.nan)
|
||||
up_sh = (h - np.maximum(o, c)) / np.where(h - l > 0, h - l, np.nan)
|
||||
dn_sh = (np.minimum(o, c) - l) / np.where(h - l > 0, h - l, np.nan)
|
||||
# RSI(14)
|
||||
d = s.diff()
|
||||
gain = d.clip(lower=0).rolling(14).mean()
|
||||
loss = (-d.clip(upper=0)).rolling(14).mean()
|
||||
rsi = 100 - 100 / (1 + gain / loss.replace(0, np.nan))
|
||||
hi_w = pd.Series(h).rolling(W).max(); lo_w = pd.Series(l).rolling(W).min()
|
||||
feat = {
|
||||
"mom_w": s / s.shift(W) - 1.0, # rendimento sulla finestra
|
||||
"mom_half": s / s.shift(W // 2) - 1.0, # accelerazione
|
||||
"vol_w": ret1.rolling(W).std(),
|
||||
"rsi": rsi / 100.0,
|
||||
"ma_dist": (c - s.rolling(W).mean()) / s.rolling(W).std(),
|
||||
"pos_in_range": (c - lo_w) / (hi_w - lo_w).replace(0, np.nan), # dove sta il close nel range W
|
||||
"range": pd.Series(rng).rolling(3).mean(),
|
||||
"body": pd.Series(body).rolling(3).mean(),
|
||||
"up_shadow": pd.Series(up_sh).rolling(3).mean(),
|
||||
"dn_shadow": pd.Series(dn_sh).rolling(3).mean(),
|
||||
"ret1": ret1,
|
||||
"skew_w": ret1.rolling(W).skew(),
|
||||
}
|
||||
X = pd.DataFrame(feat).values
|
||||
return X
|
||||
|
||||
|
||||
def shape_ml_signal(df, W=24, H=12, th=0.55, refit=750, warmup=3000, long_short=True):
|
||||
"""LogisticRegression walk-forward sulla forma. Label = segno del rendimento a H barre.
|
||||
Al tempo di decisione i si allena SOLO su campioni j con esito già realizzato (j+H <= i):
|
||||
strettamente causale, nessun leak. Rifit ogni `refit` barre (velocità). pos = +1 se
|
||||
P(up)>th, -1 se P(up)<1-th (long_short), altrimenti 0."""
|
||||
c = df["close"].values.astype(float)
|
||||
n = len(c)
|
||||
X = _shape_features(df, W)
|
||||
fwd = np.full(n, np.nan)
|
||||
fwd[:n - H] = c[H:] / c[:n - H] - 1.0
|
||||
y = (fwd > 0).astype(float)
|
||||
valid = ~np.isnan(X).any(axis=1)
|
||||
pos = np.zeros(n)
|
||||
model = scaler = None
|
||||
start = max(warmup, W + H + 200)
|
||||
for i in range(start, n):
|
||||
if model is None or (i - start) % refit == 0:
|
||||
# campioni di training: feature valide E label realizzata entro i (j+H <= i)
|
||||
tr = np.where(valid & (np.arange(n) + H <= i) & (np.arange(n) >= W))[0]
|
||||
tr = tr[tr < i - H]
|
||||
if len(tr) >= 500 and len(np.unique(y[tr])) == 2:
|
||||
scaler = StandardScaler().fit(X[tr])
|
||||
model = LogisticRegression(max_iter=200, C=1.0).fit(scaler.transform(X[tr]), y[tr])
|
||||
if model is not None and valid[i]:
|
||||
p_up = float(model.predict_proba(scaler.transform(X[i:i + 1]))[0, 1])
|
||||
pos[i] = 1.0 if p_up > th else (-1.0 if (long_short and p_up < 1 - th) else 0.0)
|
||||
return pos
|
||||
|
||||
|
||||
# ----------------------------------- run -----------------------------------
|
||||
def main():
|
||||
TF = "1h"
|
||||
print("=" * 90)
|
||||
print(f" FASE 1 — triage superstiti su BTC/ETH {TF} | netto fee 0.10% RT | hold-out {HOLDOUT_START}+ BLOCCATO")
|
||||
print("=" * 90)
|
||||
|
||||
data = {a: load_data(a, TF) for a in ("BTC", "ETH")}
|
||||
|
||||
# ---------- DIP: griglia robustezza (plateau?) ----------
|
||||
print("\n" + "#" * 90)
|
||||
print(" DIP reversion (long-only) — griglia FULL Sharpe (plateau = robusto, picco = overfit)")
|
||||
print("#" * 90)
|
||||
GRID = [(n, k) for n in (30, 50, 100) for k in (1.5, 2.0, 2.5)]
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
df = data[a]
|
||||
print(f"\n {a}: " + " ".join(
|
||||
f"n{n}k{k}→{backtest(df, dip_signal(df, n=n, k=k), TF).sharpe:>5.2f}" for n, k in GRID))
|
||||
# report onesto sulla config centrale
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
report(f"DIP {a} (n50 k2.0)", data[a], dip_signal(data[a], n=50, k=2.0), TF)
|
||||
|
||||
# ---------- SH01 shape-ML: config record + paio di varianti ----------
|
||||
print("\n" + "#" * 90)
|
||||
print(" SH01 shape-ML (walk-forward LogReg) — long/short")
|
||||
print("#" * 90)
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
df = data[a]
|
||||
pos = shape_ml_signal(df, W=24, H=12, th=0.55, long_short=True)
|
||||
report(f"SH-ML {a} (W24 H12 th.55 L/S)", df, pos, TF)
|
||||
# variante long-only (meno fee)
|
||||
pos_lo = shape_ml_signal(df, W=24, H=12, th=0.55, long_short=False)
|
||||
report(f"SH-ML {a} (W24 H12 th.55 LONG-only)", df, pos_lo, TF)
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 90)
|
||||
print(" VERDETTO: un edge è REALE solo se FULL e OOS-VAL Sharpe > 0, regge il sweep fee,")
|
||||
print(" e BATTE il null (p<0.05). Altrimenti = rumore, si chiude.")
|
||||
print("=" * 90)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,221 @@
|
||||
"""FASE 2 — esplorazione larga per famiglie su BTC/ETH, harness onesto (research_lab).
|
||||
|
||||
Famiglie (serie di posizione, causali, netto fee, vs buy&hold + null p-value):
|
||||
TSMOM (momentum) | REVERSAL | MA-cross | DONCHIAN breakout | VOL-TARGET overlay |
|
||||
LEAD-LAG BTC<->ETH | HURST-gated momentum. Multi-TF dove sensato (1h + 15m).
|
||||
|
||||
La barra DA BATTERE è il buy&hold (Sharpe ~0.8 su BTC/ETH): una strategia di timing vale solo
|
||||
se fa MEGLIO net-fee. Per ogni famiglia: scan griglia (FULL Sharpe), poi report onesto sulla
|
||||
config migliore. Selezionare il best-di-griglia GONFIA -> i gate veri sono OOS-VAL + null p<0.05.
|
||||
|
||||
uv run python scripts/analysis/phase2_families.py
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
from src.data.downloader import load_data
|
||||
from scripts.analysis.research_lab import (
|
||||
backtest, buy_hold, mc_pvalue, window_mask, ts, VAL_START, HOLDOUT_START, BARS_PER_YEAR,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# --------------------------------- famiglie ---------------------------------
|
||||
def tsmom(df, L, mode="ls"):
|
||||
c = pd.Series(df["close"].values.astype(float))
|
||||
pos = np.sign(np.nan_to_num((c / c.shift(L) - 1).values))
|
||||
return np.maximum(pos, 0) if mode == "lo" else pos
|
||||
|
||||
|
||||
def reversal(df, L, mode="ls"):
|
||||
c = pd.Series(df["close"].values.astype(float))
|
||||
pos = -np.sign(np.nan_to_num((c / c.shift(L) - 1).values))
|
||||
return np.maximum(pos, 0) if mode == "lo" else pos
|
||||
|
||||
|
||||
def ma_cross(df, fast, slow, mode="ls"):
|
||||
c = pd.Series(df["close"].values.astype(float))
|
||||
ef = c.ewm(span=fast, adjust=False).mean()
|
||||
es = c.ewm(span=slow, adjust=False).mean()
|
||||
pos = np.sign((ef - es).values)
|
||||
return np.maximum(pos, 0) if mode == "lo" else pos
|
||||
|
||||
|
||||
def donchian(df, L, mode="ls"):
|
||||
h = pd.Series(df["high"].values.astype(float)).rolling(L).max().shift(1).values
|
||||
l = pd.Series(df["low"].values.astype(float)).rolling(L).min().shift(1).values
|
||||
c = df["close"].values.astype(float)
|
||||
pos = np.zeros(len(c)); cur = 0
|
||||
for i in range(len(c)):
|
||||
if not np.isnan(h[i]) and c[i] > h[i]:
|
||||
cur = 1
|
||||
elif not np.isnan(l[i]) and c[i] < l[i]:
|
||||
cur = -1 if mode == "ls" else 0
|
||||
pos[i] = cur
|
||||
return pos
|
||||
|
||||
|
||||
def vol_target(df, tf, target=0.6, L=72):
|
||||
"""Overlay SEMPRE-LONG con esposizione scalata dalla vol realizzata (target vol annua)."""
|
||||
c = pd.Series(df["close"].values.astype(float))
|
||||
rv_ann = c.pct_change().rolling(L).std().values * np.sqrt(BARS_PER_YEAR[tf])
|
||||
pos = np.clip(np.nan_to_num(target / np.where(rv_ann > 0, rv_ann, np.nan), nan=0.0), 0, 1)
|
||||
return pos
|
||||
|
||||
|
||||
def rolling_hurst(c, W=120, step=6, lags=(2, 4, 8, 16, 32)):
|
||||
logc = np.log(c); n = len(c); H = np.full(n, np.nan)
|
||||
lg = np.log(lags)
|
||||
for i in range(W, n, step):
|
||||
seg = logc[i - W:i]
|
||||
tau = [np.std(seg[lag:] - seg[:-lag]) for lag in lags]
|
||||
if min(tau) > 0:
|
||||
H[i] = np.polyfit(lg, np.log(tau), 1)[0]
|
||||
return pd.Series(H).ffill().fillna(0.5).values
|
||||
|
||||
|
||||
def hurst_mom(df, L=48, W=120, mode="ls"):
|
||||
H = rolling_hurst(df["close"].values.astype(float), W)
|
||||
return np.where(H > 0.5, tsmom(df, L, mode), 0.0)
|
||||
|
||||
|
||||
def leadlag_df(target_df, other_df, L):
|
||||
"""Costruisce un df col close del TARGET e la posizione = segno del rendimento a L barre
|
||||
dell'ALTRO asset (allineato per timestamp). Ritorna (df_merged, pos)."""
|
||||
a = target_df[["timestamp", "open", "high", "low", "close"]]
|
||||
b = other_df[["timestamp", "close"]].rename(columns={"close": "other"})
|
||||
m = a.merge(b, on="timestamp", how="inner").reset_index(drop=True)
|
||||
o = pd.Series(m["other"].values.astype(float))
|
||||
pos = np.sign(np.nan_to_num((o / o.shift(L) - 1).values))
|
||||
return m, pos
|
||||
|
||||
|
||||
# --------------------------------- reporting ---------------------------------
|
||||
ROWS = []
|
||||
|
||||
|
||||
def summarize(family, asset, tf, df, pos, mc_n=300):
|
||||
full = backtest(df, pos, tf)
|
||||
oos = backtest(df, pos, tf, lo=VAL_START, hi=HOLDOUT_START)
|
||||
bh = buy_hold(df, tf)
|
||||
gross = backtest(df, pos, tf, fee_rt=0.0).sharpe
|
||||
_, p, _, _ = mc_pvalue(df, pos, tf, n=mc_n)
|
||||
beats_bh = full.sharpe > bh.sharpe and oos.sharpe > 0
|
||||
real = (full.sharpe > 0 and oos.sharpe > 0 and not np.isnan(p) and p < 0.05)
|
||||
verdict = "★EDGE?" if (real and beats_bh) else ("real?" if real else "rumore")
|
||||
ROWS.append(dict(fam=family, asset=asset, tf=tf, full=full.sharpe, oos=oos.sharpe,
|
||||
gross=gross, bh=bh.sharpe, p=p, trd=full.ntrades, verdict=verdict))
|
||||
print(f" {family:<16s} {asset} {tf:<3s} | FULL {full.sharpe:>5.2f} OOS {oos.sharpe:>5.2f} "
|
||||
f"gross {gross:>5.2f} | B&H {bh.sharpe:>4.2f} | p {p:>.3f} | trd/y {full.ntrades:>6.0f} | {verdict}")
|
||||
|
||||
|
||||
def scan_best(family, asset, tf, df, fn, grid, label_fn):
|
||||
"""Scansiona la griglia (FULL Sharpe), stampa la riga compatta, ritorna la pos migliore."""
|
||||
best = None
|
||||
line = []
|
||||
for params in grid:
|
||||
pos = fn(df, *params)
|
||||
s = backtest(df, pos, tf).sharpe
|
||||
line.append(f"{label_fn(params)}={s:>4.1f}")
|
||||
if best is None or s > best[0]:
|
||||
best = (s, params, pos)
|
||||
print(f" {asset} {tf} grid: " + " ".join(line))
|
||||
return best[2], best[1]
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
print("=" * 100)
|
||||
print(" FASE 2 — esplorazione famiglie BTC/ETH | netto fee 0.10% RT | barra = buy&hold | hold-out bloccato")
|
||||
print("=" * 100)
|
||||
D1 = {a: load_data(a, "1h") for a in ("BTC", "ETH")}
|
||||
D15 = {a: load_data(a, "15m") for a in ("BTC", "ETH")}
|
||||
|
||||
def block(title):
|
||||
print("\n" + "#" * 100 + f"\n {title}\n" + "#" * 100)
|
||||
|
||||
# ---- TSMOM (momentum) 1h + 15m, L/S e long-only ----
|
||||
block("TSMOM (momentum)")
|
||||
Ls = [(12,), (24,), (48,), (96,), (192,)]
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
pos, p = scan_best("TSMOM-LS", a, "1h", D1[a], lambda d, L: tsmom(d, L, "ls"), Ls, lambda x: f"L{x[0]}")
|
||||
summarize("TSMOM-LS", a, "1h", D1[a], pos)
|
||||
pos, p = scan_best("TSMOM-LO", a, "1h", D1[a], lambda d, L: tsmom(d, L, "lo"), Ls, lambda x: f"L{x[0]}")
|
||||
summarize("TSMOM-LO", a, "1h", D1[a], pos)
|
||||
pos, p = scan_best("TSMOM-LS", a, "15m", D15[a], lambda d, L: tsmom(d, L, "ls"), [(48,),(96,),(192,),(384,)], lambda x: f"L{x[0]}")
|
||||
summarize("TSMOM-LS", a, "15m", D15[a], pos)
|
||||
|
||||
# ---- REVERSAL 1h + 15m ----
|
||||
block("REVERSAL (mean-reversion breve)")
|
||||
Lr = [(1,), (3,), (6,), (12,), (24,)]
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
pos, p = scan_best("REV-LS", a, "1h", D1[a], lambda d, L: reversal(d, L, "ls"), Lr, lambda x: f"L{x[0]}")
|
||||
summarize("REV-LS", a, "1h", D1[a], pos)
|
||||
pos, p = scan_best("REV-LS", a, "15m", D15[a], lambda d, L: reversal(d, L, "ls"), Lr, lambda x: f"L{x[0]}")
|
||||
summarize("REV-LS", a, "15m", D15[a], pos)
|
||||
|
||||
# ---- MA cross ----
|
||||
block("MA-CROSS (trend)")
|
||||
g = [(12, 48), (24, 96), (48, 192), (24, 200)]
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
pos, p = scan_best("MAX-LS", a, "1h", D1[a], lambda d, f, s: ma_cross(d, f, s, "ls"), g, lambda x: f"{x[0]}/{x[1]}")
|
||||
summarize("MAX-LS", a, "1h", D1[a], pos)
|
||||
pos, p = scan_best("MAX-LO", a, "1h", D1[a], lambda d, f, s: ma_cross(d, f, s, "lo"), g, lambda x: f"{x[0]}/{x[1]}")
|
||||
summarize("MAX-LO", a, "1h", D1[a], pos)
|
||||
|
||||
# ---- Donchian breakout ----
|
||||
block("DONCHIAN breakout")
|
||||
Ld = [(24,), (48,), (96,), (192,)]
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
pos, p = scan_best("DONCH-LS", a, "1h", D1[a], lambda d, L: donchian(d, L, "ls"), Ld, lambda x: f"L{x[0]}")
|
||||
summarize("DONCH-LS", a, "1h", D1[a], pos)
|
||||
pos, p = scan_best("DONCH-LO", a, "1h", D1[a], lambda d, L: donchian(d, L, "lo"), Ld, lambda x: f"L{x[0]}")
|
||||
summarize("DONCH-LO", a, "1h", D1[a], pos)
|
||||
|
||||
# ---- Vol-target overlay (vs buy&hold) ----
|
||||
block("VOL-TARGET overlay (sempre-long scalato) — riduce la vol/DD del buy&hold?")
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
pos, p = scan_best("VOLTGT", a, "1h", D1[a], lambda d, t: vol_target(d, "1h", t, 72),
|
||||
[(0.4,), (0.6,), (0.8,), (1.0,)], lambda x: f"t{x[0]}")
|
||||
summarize("VOLTGT", a, "1h", D1[a], pos)
|
||||
|
||||
# ---- Hurst-gated momentum ----
|
||||
block("HURST-gated momentum (momentum solo in regime trending H>0.5)")
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
pos, p = scan_best("HURST-MOM", a, "1h", D1[a], lambda d, L: hurst_mom(d, L, 120, "ls"),
|
||||
[(24,), (48,), (96,)], lambda x: f"L{x[0]}")
|
||||
summarize("HURST-MOM", a, "1h", D1[a], pos)
|
||||
|
||||
# ---- Lead-lag BTC<->ETH ----
|
||||
block("LEAD-LAG BTC<->ETH (posiziona un asset col rendimento passato dell'altro)")
|
||||
for tgt, oth in (("ETH", "BTC"), ("BTC", "ETH")):
|
||||
Ll = [1, 3, 6, 12, 24]
|
||||
best = None; line = []
|
||||
for L in Ll:
|
||||
m, pos = leadlag_df(D1[tgt], D1[oth], L)
|
||||
s = backtest(m, pos, "1h").sharpe
|
||||
line.append(f"L{L}={s:>4.1f}")
|
||||
if best is None or s > best[0]:
|
||||
best = (s, L, m, pos)
|
||||
print(f" {oth}->{tgt} 1h grid: " + " ".join(line))
|
||||
_, L, m, pos = best
|
||||
summarize(f"LL {oth}>{tgt}", tgt, "1h", m, pos)
|
||||
|
||||
# ---- classifica finale ----
|
||||
print("\n" + "=" * 100)
|
||||
print(" CLASSIFICA — net-fee FULL Sharpe (★EDGE? = batte B&H, OOS>0 e null p<0.05)")
|
||||
print("=" * 100)
|
||||
for r in sorted(ROWS, key=lambda r: -r["full"]):
|
||||
print(f" {r['fam']:<16s} {r['asset']} {r['tf']:<3s} | FULL {r['full']:>5.2f} | OOS {r['oos']:>5.2f} | "
|
||||
f"B&H {r['bh']:>4.2f} | p {r['p']:>.3f} | {r['verdict']}")
|
||||
edges = [r for r in ROWS if r["verdict"] == "★EDGE?"]
|
||||
print(f"\n Candidati che battono il buy&hold net-fee + OOS>0 + null p<0.05: {len(edges)}")
|
||||
for r in edges:
|
||||
print(f" -> {r['fam']} {r['asset']} {r['tf']}: FULL {r['full']:.2f} OOS {r['oos']:.2f} p {r['p']:.3f}")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,152 @@
|
||||
"""FASE 3 — conferma avversariale del SOLO candidato reale: trend-following long-only (MA-cross).
|
||||
|
||||
Protocollo onesto:
|
||||
1. SELEZIONE config SOLO sul pre-hold-out (< 2025-01-01). Niente sbirciate al hold-out.
|
||||
2. HOLD-OUT 2025-26 sbloccato UNA volta (la prova del nove, mai usato in ricerca).
|
||||
3. Breakdown PER ANNO vs buy&hold: il trend-LO deve "schivare" i bear (2018/2022).
|
||||
4. STRESS: fee 2x, lag di esecuzione (1 barra), slippage.
|
||||
5. DEFLATED SHARPE (Bailey & López de Prado): lo Sharpe regge alla correzione per multiple-testing?
|
||||
|
||||
uv run python scripts/analysis/phase3_confirm.py
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
from scipy.stats import norm, skew, kurtosis
|
||||
|
||||
from src.data.downloader import load_data
|
||||
from scripts.analysis.research_lab import (
|
||||
backtest, buy_hold, window_mask, ts, _net_series, HOLDOUT_START, BARS_PER_YEAR,
|
||||
)
|
||||
from scripts.analysis.phase2_families import ma_cross
|
||||
|
||||
GRID = [(12, 48), (24, 96), (48, 192), (24, 200), (96, 288)] # MA-cross griglia (fast/slow)
|
||||
REPR = (24, 96) # config rappresentativa PRE-COMMITTATA
|
||||
TF = "1h"
|
||||
|
||||
|
||||
def lag(pos, k=1):
|
||||
"""Esecuzione in ritardo di k barre (agisci k barre dopo la decisione)."""
|
||||
return np.concatenate([np.zeros(k), pos[:-k]])
|
||||
|
||||
|
||||
def per_year(df, pos, tf):
|
||||
c = df["close"].values.astype(float)
|
||||
net, _, fwd, _ = _net_series(df, pos)
|
||||
yrs = ts(df).dt.year.values
|
||||
out = {}
|
||||
for y in sorted(set(yrs)):
|
||||
m = yrs == y
|
||||
if m.sum() < 2:
|
||||
continue
|
||||
strat = float(np.prod(1 + net[m]) - 1) * 100
|
||||
bh = float(np.prod(1 + fwd[m]) - 1) * 100
|
||||
expo = float(np.mean(np.abs(pos[m])))
|
||||
out[y] = (strat, bh, expo)
|
||||
return out
|
||||
|
||||
|
||||
def deflated_sharpe(net, sr_trials_perbar, N):
|
||||
"""DSR: prob. che il vero Sharpe > la soglia attesa-massima sotto N trial (multiple testing).
|
||||
Tutto in Sharpe PER BARRA. >0.95 = significativo dopo correzione."""
|
||||
sr = net.mean() / net.std()
|
||||
T = len(net)
|
||||
g3 = float(skew(net)); g4 = float(kurtosis(net, fisher=False))
|
||||
var_sr = float(np.var(sr_trials_perbar, ddof=1)) if len(sr_trials_perbar) > 1 else 0.0
|
||||
ge = 0.5772156649
|
||||
z1 = norm.ppf(1 - 1.0 / N); z2 = norm.ppf(1 - 1.0 / (N * np.e))
|
||||
sr0 = np.sqrt(var_sr) * ((1 - ge) * z1 + ge * z2) # Sharpe atteso-massimo sotto null, N trial
|
||||
den = np.sqrt(max(1 - g3 * sr + (g4 - 1) / 4.0 * sr ** 2, 1e-9))
|
||||
dsr = float(norm.cdf((sr - sr0) * np.sqrt(T - 1) / den))
|
||||
bpy = BARS_PER_YEAR[TF]
|
||||
return dsr, sr * np.sqrt(bpy), sr0 * np.sqrt(bpy)
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
print("=" * 96)
|
||||
print(" FASE 3 — conferma avversariale: TREND-following long-only (MA-cross) BTC/ETH")
|
||||
print("=" * 96)
|
||||
data = {a: load_data(a, TF) for a in ("BTC", "ETH")}
|
||||
|
||||
# ---------- 1) selezione SOLO pre-hold-out ----------
|
||||
print(f"\n (1) SELEZIONE su pre-hold-out (< {HOLDOUT_START}) — Sharpe per config (plateau = robusto)")
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
line = []
|
||||
for f, s in GRID:
|
||||
pos = ma_cross(data[a], f, s, "lo")
|
||||
sh = backtest(data[a], pos, TF, hi=HOLDOUT_START).sharpe
|
||||
line.append(f"{f}/{s}={sh:>4.2f}")
|
||||
print(f" {a}: " + " ".join(line))
|
||||
print(f" -> config rappresentativa PRE-COMMITTATA per i test seguenti: {REPR[0]}/{REPR[1]}")
|
||||
|
||||
# ---------- 2) HOLD-OUT 2025-26 (sbloccato una volta) ----------
|
||||
print(f"\n (2) HOLD-OUT {HOLDOUT_START}+ — LA PROVA DEL NOVE (mai usato in ricerca)")
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
bh = buy_hold(data[a], TF, lo=HOLDOUT_START)
|
||||
print(f" {a}: buy&hold hold-out Sh {bh.sharpe:>5.2f} ret {bh.ret*100:>+7.1f}% DD {bh.maxdd*100:>4.1f}%")
|
||||
for f, s in GRID:
|
||||
pos = ma_cross(data[a], f, s, "lo")
|
||||
r = backtest(data[a], pos, TF, lo=HOLDOUT_START)
|
||||
star = " <-REPR" if (f, s) == REPR else ""
|
||||
print(f" {f}/{s:<3d} Sh {r.sharpe:>5.2f} ret {r.ret*100:>+7.1f}% DD {r.maxdd*100:>4.1f}% expo {r.exposure:.2f}{star}")
|
||||
|
||||
# ---------- 3) per anno vs buy&hold (schiva i bear?) ----------
|
||||
print(f"\n (3) PER ANNO — strat {REPR[0]}/{REPR[1]} vs buy&hold (expo = quanto è long; bear test 2018/2022)")
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
pos = ma_cross(data[a], *REPR, "lo")
|
||||
py = per_year(data[a], pos, TF)
|
||||
print(f" {a}:")
|
||||
for y, (st, bh, ex) in py.items():
|
||||
flag = " <- BEAR" if bh < -20 else ""
|
||||
print(f" {y}: strat {st:>+7.0f}% | buy&hold {bh:>+7.0f}% | expo {ex:.2f}{flag}")
|
||||
|
||||
# ---------- 4) stress ----------
|
||||
print(f"\n (4) STRESS — strat {REPR[0]}/{REPR[1]} | FULL e HOLD-OUT Sharpe")
|
||||
print(f" {'scenario':<24s}{'BTC FULL':>10s}{'BTC HO':>9s}{'ETH FULL':>10s}{'ETH HO':>9s}")
|
||||
scen = [
|
||||
("base fee0.10%", dict(fee_rt=0.001), False),
|
||||
("fee 0.20% (2x)", dict(fee_rt=0.002), False),
|
||||
("lag 1 barra", dict(fee_rt=0.001), True),
|
||||
("fee2x + lag", dict(fee_rt=0.002), True),
|
||||
]
|
||||
for name, kw, do_lag in scen:
|
||||
row = [name]
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
pos = ma_cross(data[a], *REPR, "lo")
|
||||
if do_lag:
|
||||
pos = lag(pos, 1)
|
||||
full = backtest(data[a], pos, TF, **kw).sharpe
|
||||
ho = backtest(data[a], pos, TF, lo=HOLDOUT_START, **kw).sharpe
|
||||
row += [f"{full:>9.2f}", f"{ho:>8.2f}"]
|
||||
print(f" {row[0]:<24s}{row[1]:>10s}{row[2]:>9s}{row[3]:>10s}{row[4]:>9s}")
|
||||
|
||||
# ---------- 5) deflated Sharpe ----------
|
||||
print(f"\n (5) DEFLATED SHARPE — corregge il multiple-testing (DSR>0.95 = regge)")
|
||||
# trial set = TUTTE le config trend long-only provate (proxy del numero di tentativi)
|
||||
N_TRIALS = 60 # stima conservativa dei backtest provati in Fase 2 (tutte le famiglie/asset/TF)
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
trials = [backtest(data[a], ma_cross(data[a], f, s, "lo"), TF, hi=HOLDOUT_START) for f, s in GRID]
|
||||
sr_trials = []
|
||||
for f, s in GRID:
|
||||
net, _, _, _ = _net_series(data[a], ma_cross(data[a], f, s, "lo"))
|
||||
m = window_mask(data[a], hi=HOLDOUT_START)
|
||||
sr_trials.append(net[m].mean() / net[m].std())
|
||||
net, _, _, _ = _net_series(data[a], ma_cross(data[a], *REPR, "lo"))
|
||||
m = window_mask(data[a], hi=HOLDOUT_START)
|
||||
dsr, sr_ann, sr0_ann = deflated_sharpe(net[m], sr_trials, N_TRIALS)
|
||||
verdict = "REGGE" if dsr > 0.95 else "NON regge"
|
||||
print(f" {a} (pre-hold-out): Sharpe {sr_ann:.2f} vs soglia-max-attesa(N={N_TRIALS}) {sr0_ann:.2f} "
|
||||
f"-> DSR {dsr:.3f} [{verdict}]")
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 96)
|
||||
print(" VERDETTO: edge ONESTO solo se (2) hold-out positivo, (3) schiva i bear, (4) regge lo")
|
||||
print(" stress, (5) DSR>0.95. Altrimenti: anche il trend era sample-luck del mercato toro.")
|
||||
print("=" * 96)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,208 @@
|
||||
"""HARNESS DI RICERCA ONESTO — BTC/ETH, v2.0.0 (Fase 0).
|
||||
|
||||
Dopo che l'intera libreria precedente si è rivelata artefatto di feed/harness disonesti,
|
||||
la prima cosa di cui fidarsi NON è una strategia ma il banco di prova. Questo modulo è
|
||||
quel banco: causale per costruzione, netto fee, con baseline e null model.
|
||||
|
||||
MODELLO CANONICO = SERIE DI POSIZIONE.
|
||||
Una strategia è una funzione signal(df, **params) -> pd.Series/np.array che dà la
|
||||
posizione target per barra in [-1, +1]. REGOLA: position[i] è decisa con dati FINO a
|
||||
close[i] (mai oltre) e GUADAGNA il rendimento close[i] -> close[i+1]. L'engine moltiplica
|
||||
position[i] * fwd[i] (fwd strettamente futuro rispetto alla decisione) -> niente look-ahead
|
||||
per costruzione, e niente fill sull'estremo di candela (si entra al close). La fee è
|
||||
addebitata sul TURNOVER |Δposition| (un round-trip 0->1->0 = 2 unità = fee_rt intera).
|
||||
|
||||
GATE (vedi CLAUDE.md): ingresso eseguibile (qui per costruzione), netto fee 0.10% RT,
|
||||
OOS held-out, robustezza su griglia, onestà statistica (null model + buy&hold), walk-forward
|
||||
per i modelli fittati, liquidità (BTC/ETH ok).
|
||||
|
||||
uv run python scripts/analysis/research_lab.py # self-test del banco
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
from dataclasses import dataclass
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
from src.data.downloader import load_data
|
||||
|
||||
FEE_RT = 0.001 # 0.10% round-trip taker Deribit (0.05%/lato)
|
||||
BARS_PER_YEAR = {"5m": 105192.0, "15m": 35064.0, "1h": 8766.0,
|
||||
"4h": 2191.5, "12h": 730.5, "1d": 365.25}
|
||||
|
||||
|
||||
def load_tf(asset: str, tf: str):
|
||||
"""Carica un TF certificato. 5m/15m/1h diretti; 4h/12h/1d DERIVATI per resample dal 1h
|
||||
(confini 00:00 UTC). >=12h e' il regime raccomandato (sotto, costi+overfit dominano)."""
|
||||
if tf in ("5m", "15m", "1h"):
|
||||
return load_data(asset, tf)
|
||||
rule = {"4h": "4h", "12h": "12h", "1d": "1D"}[tf]
|
||||
df = load_data(asset, "1h").copy()
|
||||
df.index = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)
|
||||
out = df.resample(rule, label="left", closed="left").agg(
|
||||
{"open": "first", "high": "max", "low": "min", "close": "last", "volume": "sum"}).dropna(subset=["open"])
|
||||
epoch = pd.Timestamp("1970-01-01", tz="UTC")
|
||||
out["timestamp"] = ((out.index - epoch) // pd.Timedelta(milliseconds=1)).astype("int64")
|
||||
return out.reset_index(drop=True)[["timestamp", "open", "high", "low", "close", "volume"]]
|
||||
# Hold-out FINALE bloccato: NIENTE ricerca/tuning lo tocca finché non è il verdetto (Fase 3).
|
||||
HOLDOUT_START = "2025-01-01"
|
||||
# Finestra di validazione OOS usata in ricerca (out-of-sample ma PRE hold-out).
|
||||
VAL_START = "2023-01-01"
|
||||
|
||||
|
||||
def ts(df) -> pd.Series:
|
||||
return pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)
|
||||
|
||||
|
||||
def window_mask(df, lo: str | None = None, hi: str | None = None) -> np.ndarray:
|
||||
t = ts(df)
|
||||
m = np.ones(len(df), bool)
|
||||
if lo is not None:
|
||||
m &= (t >= pd.Timestamp(lo, tz="UTC")).values
|
||||
if hi is not None:
|
||||
m &= (t < pd.Timestamp(hi, tz="UTC")).values
|
||||
return m
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class BT:
|
||||
n: int
|
||||
ret: float # rendimento composto sulla finestra (pos 1x, leva 1x)
|
||||
cagr: float
|
||||
sharpe: float # annualizzato
|
||||
maxdd: float # % (positivo)
|
||||
exposure: float # |pos| medio
|
||||
turnover: float # Σ|Δpos| / anno
|
||||
ntrades: float # round-trip equivalenti / anno
|
||||
|
||||
def line(self, label="") -> str:
|
||||
return (f" {label:<22s} Sh {self.sharpe:>6.2f} | ret {self.ret*100:>+8.1f}% "
|
||||
f"CAGR {self.cagr*100:>+6.1f}% | DD {self.maxdd*100:>5.1f}% | "
|
||||
f"expo {self.exposure:>4.2f} trd/y {self.ntrades:>6.1f} | n {self.n}")
|
||||
|
||||
|
||||
def _net_series(df, position, fee_rt=FEE_RT):
|
||||
"""Ritorna (net, gross, fwd, pos) per barra. net[i] = pos[i]*fwd[i] - fee sul cambio a i."""
|
||||
c = df["close"].values.astype(float)
|
||||
pos = np.nan_to_num(np.asarray(position, float), nan=0.0)
|
||||
pos = np.clip(pos, -1.0, 1.0)
|
||||
n = len(c)
|
||||
fwd = np.zeros(n)
|
||||
fwd[:-1] = c[1:] / c[:-1] - 1.0 # rendimento close[i]->close[i+1] (futuro vs decisione a i)
|
||||
gross = pos * fwd
|
||||
dpos = np.abs(np.diff(np.concatenate([[0.0], pos]))) # cambio di posizione a i (si tradea al close[i])
|
||||
fee = dpos * (fee_rt / 2.0) # fee_rt = round-trip (2 unità di turnover); /2 per unità
|
||||
net = gross - fee
|
||||
return net, gross, fwd, pos
|
||||
|
||||
|
||||
def backtest(df, position, tf="1h", fee_rt=FEE_RT, lo=None, hi=None) -> BT:
|
||||
net, gross, fwd, pos = _net_series(df, position, fee_rt)
|
||||
m = window_mask(df, lo, hi)
|
||||
net_w, pos_w = net[m], pos[m]
|
||||
dpos_w = np.abs(np.diff(np.concatenate([[0.0], pos_w])))
|
||||
bpy = BARS_PER_YEAR[tf]
|
||||
n = int(m.sum())
|
||||
if n < 2:
|
||||
return BT(n, 0, float("nan"), 0, 0, 0, 0, 0)
|
||||
eq = np.cumprod(1.0 + net_w)
|
||||
total = float(eq[-1] - 1.0)
|
||||
years = n / bpy
|
||||
cagr = float((1 + total) ** (1 / years) - 1) if years > 0 and total > -1 else float("nan")
|
||||
mu, sd = float(net_w.mean()), float(net_w.std())
|
||||
sharpe = mu / sd * np.sqrt(bpy) if sd > 0 else 0.0
|
||||
peak = np.maximum.accumulate(eq)
|
||||
maxdd = float(np.max((peak - eq) / peak)) if n else 0.0
|
||||
expo = float(np.mean(np.abs(pos_w)))
|
||||
turn_y = float(dpos_w.sum() / years) if years > 0 else 0.0
|
||||
return BT(n, total, cagr, sharpe, maxdd, expo, turn_y, turn_y / 2.0)
|
||||
|
||||
|
||||
def buy_hold(df, tf="1h", fee_rt=FEE_RT, lo=None, hi=None) -> BT:
|
||||
return backtest(df, np.ones(len(df)), tf, fee_rt, lo, hi)
|
||||
|
||||
|
||||
def mc_pvalue(df, position, tf="1h", fee_rt=FEE_RT, n=500, lo=None, hi=None, seed=0):
|
||||
"""Null model a ROTAZIONE CIRCOLARE: ruota la serie di posizione di un offset casuale.
|
||||
Preserva ESATTAMENTE exposure, turnover e distribuzione degli holding; distrugge solo
|
||||
l'allineamento col mercato. p = P(Sharpe_ruotato >= Sharpe_reale). p alto = il timing
|
||||
non batte il caso (nessuna skill)."""
|
||||
pos = np.nan_to_num(np.asarray(position, float))
|
||||
base = backtest(df, pos, tf, fee_rt, lo, hi).sharpe
|
||||
N = len(pos)
|
||||
if np.abs(np.diff(pos)).sum() == 0: # posizione costante -> rotazione degenere
|
||||
return base, float("nan"), float("nan"), float("nan")
|
||||
rng = np.random.default_rng(seed)
|
||||
sims = np.empty(n)
|
||||
for k in range(n):
|
||||
off = int(rng.integers(1, N))
|
||||
sims[k] = backtest(df, np.roll(pos, off), tf, fee_rt, lo, hi).sharpe
|
||||
p = float((np.sum(sims >= base) + 1) / (n + 1))
|
||||
return base, p, float(sims.mean()), float(sims.std())
|
||||
|
||||
|
||||
def report(name, df, position, tf="1h", fee_rt=FEE_RT, mc_n=400):
|
||||
"""Stampa il verdetto onesto: FULL / OOS-VAL / vs buy&hold / null p-value / sweep fee."""
|
||||
print(f"\n === {name} ({tf}) ===")
|
||||
print(backtest(df, position, tf, fee_rt).line("FULL"))
|
||||
print(backtest(df, position, tf, fee_rt, lo=VAL_START, hi=HOLDOUT_START).line(f"OOS-VAL {VAL_START[:4]}-24"))
|
||||
print(buy_hold(df, tf, fee_rt).line("buy&hold FULL"))
|
||||
base, p, msh, ssd = mc_pvalue(df, position, tf, fee_rt, n=mc_n)
|
||||
verdict = "RUMORE" if (np.isnan(p) or p > 0.05) else "batte il null"
|
||||
print(f" null (rotazione, n={mc_n}): Sharpe reale {base:.2f} vs random {msh:.2f}±{ssd:.2f} "
|
||||
f"-> p={p if not np.isnan(p) else float('nan'):.3f} [{verdict}]")
|
||||
print(" sweep fee RT:", " ".join(
|
||||
f"{f*100:.2f}%→Sh{backtest(df, position, tf, f).sharpe:.2f}" for f in (0.0, 0.0005, 0.001, 0.002)))
|
||||
|
||||
|
||||
# ============================ SELF-TEST DEL BANCO ============================
|
||||
def self_test():
|
||||
"""Valida l'HARNESS, non una strategia. Tre prove:
|
||||
(1) buy&hold: Sharpe positivo, DD grande (sanity dei numeri).
|
||||
(2) CHEAT look-ahead (pos = segno del rendimento FUTURO): Sharpe enorme, p≈0
|
||||
-> l'engine SA vedere un edge quando esiste davvero.
|
||||
(3) NOISE causale (pos da rumore del passato): Sharpe≈0, p≈0.5
|
||||
-> l'engine NON inventa edge dal nulla (niente leak)."""
|
||||
print("=" * 78)
|
||||
print(" SELF-TEST HARNESS — deve: vedere il cheat, NON vedere il rumore")
|
||||
print("=" * 78)
|
||||
df = load_data("BTC", "1h")
|
||||
t = ts(df)
|
||||
c = df["close"].values.astype(float)
|
||||
bh = buy_hold(df, "1h")
|
||||
print(bh.line("(1) buy&hold BTC"))
|
||||
assert bh.sharpe > 0, "buy&hold dovrebbe avere Sharpe>0 sullo storico BTC"
|
||||
|
||||
# (2) CHEAT: posizione = segno del rendimento del prossimo bar (USA IL FUTURO)
|
||||
fwd = np.zeros(len(c)); fwd[:-1] = c[1:] / c[:-1] - 1.0
|
||||
cheat = np.sign(fwd)
|
||||
bt_cheat = backtest(df, cheat, "1h")
|
||||
_, p_cheat, _, _ = mc_pvalue(df, cheat, "1h", n=200, seed=1)
|
||||
print(bt_cheat.line("(2) CHEAT look-ahead"))
|
||||
print(f" -> null p={p_cheat:.4f} (atteso ≈0: l'edge finto È enorme e battibile dal caso ~mai)")
|
||||
assert bt_cheat.sharpe > 20, "il cheat dovrebbe dare Sharpe enorme se l'engine è corretto"
|
||||
assert p_cheat < 0.02, "il cheat dovrebbe battere il null in modo schiacciante"
|
||||
|
||||
# (3) NOISE causale a BASSO turnover (blocchi ~50 barre): isola la SKILL dalla fee-death.
|
||||
# Posizione casuale (non usa il futuro) tenuta a blocchi -> turnover basso -> se l'engine non
|
||||
# inventa edge dal nulla, Sharpe≈0 e il null p≈0.5 (random rotazioni indistinguibili).
|
||||
rng = np.random.default_rng(42)
|
||||
blk = 50
|
||||
raw = np.sign(rng.standard_normal(len(c) // blk + 1))
|
||||
noise_pos = np.repeat(raw, blk)[:len(c)]
|
||||
noise_pos = pd.Series(noise_pos).shift(1).fillna(0).values # solo passato
|
||||
bt_noise = backtest(df, noise_pos, "1h")
|
||||
base_n, p_noise, msh, ssd = mc_pvalue(df, noise_pos, "1h", n=400, seed=2)
|
||||
print(bt_noise.line("(3) NOISE causale"))
|
||||
print(f" -> null p={p_noise:.3f} (atteso alto/≈0.5: nessuna skill, indistinguibile dal caso)")
|
||||
assert bt_noise.sharpe < 2.0, "il rumore causale non deve sembrare SKILLATO (Sharpe positivo grande = leak)"
|
||||
assert p_noise > 0.10, "il rumore causale non deve battere il null (p basso = edge spurio/leak)"
|
||||
|
||||
print("\n ✓ HARNESS VALIDATO: vede il cheat (Sharpe enorme, p≈0), non inventa edge dal rumore (p alto).")
|
||||
print(f" Hold-out finale BLOCCATO da {HOLDOUT_START} (non usato in ricerca). OOS-VAL: {VAL_START}→hold-out.")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
self_test()
|
||||
@@ -0,0 +1,121 @@
|
||||
"""STRESS-TEST di TP01 (integrato da strategy-research-2026-06) — robustezza avversariale.
|
||||
|
||||
Usa il modulo VERO integrato (src/strategies/trend_portfolio). Oltre a hold-out/cross-asset/multi-TF
|
||||
(gia' in verify_tp01.py), qui: sweep FEE (fino 0.40% RT), LAG di esecuzione + slippage, PLATEAU dei
|
||||
parametri (config cherry-picked?), DEFLATED-SHARPE (multiple-testing track A-E).
|
||||
|
||||
uv run python scripts/analysis/stress_tp01.py
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
from scipy.stats import norm, skew, kurtosis
|
||||
from src.data.downloader import load_data
|
||||
from src.strategies.trend_portfolio import TrendPortfolio, resample_4h, simple_returns, CANONICAL
|
||||
|
||||
HOLDOUT = pd.Timestamp("2025-01-01", tz="UTC")
|
||||
DF4H = {a: resample_4h(load_data(a, "1h")) for a in ("BTC", "ETH")}
|
||||
|
||||
|
||||
def combo(cfg, lag_bars=0, fee_side=0.0005):
|
||||
"""Rendimenti per-barra del portafoglio 50/50 con config cfg, lag extra e fee dati."""
|
||||
tp = TrendPortfolio(**{**cfg, "fee_side": fee_side})
|
||||
series = {}
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
df = DF4H[a]
|
||||
r = simple_returns(df["close"].values.astype(float))
|
||||
tgt = tp.target_series(df)
|
||||
held = np.zeros(len(tgt))
|
||||
s = 1 + lag_bars
|
||||
held[s:] = tgt[:-s] # tenuta = decisa s barre prima (causale + lag)
|
||||
net = held * r - fee_side * np.abs(np.diff(held, prepend=0.0))
|
||||
net[0] = 0.0
|
||||
series[a] = pd.Series(np.clip(net, -0.99, None), index=pd.to_datetime(df["datetime"]))
|
||||
J = pd.concat(series, axis=1, join="inner").fillna(0.0)
|
||||
return 0.5 * J["BTC"].values + 0.5 * J["ETH"].values, J.index
|
||||
|
||||
|
||||
def met(combo_r, idx):
|
||||
rr = combo_r[np.isfinite(combo_r)]
|
||||
if len(rr) < 2 or np.std(rr) == 0:
|
||||
return dict(sh=0, ret=0, dd=0)
|
||||
bpy = 86400 * 365.25 / pd.Series(idx).diff().dt.total_seconds().median()
|
||||
eq = np.cumprod(1 + rr); pk = np.maximum.accumulate(eq)
|
||||
return dict(sh=float(np.mean(rr) / np.std(rr) * np.sqrt(bpy)),
|
||||
ret=float(eq[-1] - 1), dd=float(np.max((pk - eq) / pk)))
|
||||
|
||||
|
||||
def full_ho(cfg, lag_bars=0, fee_side=0.0005):
|
||||
cr, idx = combo(cfg, lag_bars, fee_side)
|
||||
ho = idx >= HOLDOUT
|
||||
return met(cr, idx), met(cr[ho], idx[ho])
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
print("=" * 88)
|
||||
print(" STRESS-TEST TP01 (PORT LF4h canonica) — robustezza avversariale")
|
||||
print("=" * 88)
|
||||
|
||||
base_f, base_h = full_ho(CANONICAL)
|
||||
print(f"\n BASELINE (4h, fee 0.10% RT): FULL Sh {base_f['sh']:.2f} ret {base_f['ret']*100:+.0f}% DD {base_f['dd']*100:.1f}%"
|
||||
f" | HOLD-OUT Sh {base_h['sh']:.2f} ret {base_h['ret']*100:+.1f}% DD {base_h['dd']*100:.1f}%")
|
||||
|
||||
print("\n (1) SWEEP FEE (RT) — regge fino a 0.40%?")
|
||||
print(f" {'fee RT':<10s}{'FULL Sh':>9s}{'FULL ret':>10s}{'HOLD Sh':>9s}{'HOLD ret':>10s}")
|
||||
for frt in (0.0, 0.001, 0.002, 0.004):
|
||||
f, h = full_ho(CANONICAL, fee_side=frt / 2)
|
||||
print(f" {frt*100:>5.2f}% {f['sh']:>8.2f}{f['ret']*100:>+9.0f}%{h['sh']:>9.2f}{h['ret']*100:>+9.1f}%")
|
||||
|
||||
print("\n (2) LAG di esecuzione + slippage (fee 0.20% per simulare slippage)")
|
||||
print(f" {'scenario':<22s}{'FULL Sh':>9s}{'HOLD Sh':>9s}{'HOLD ret':>10s}")
|
||||
for name, lag, frt in [("base", 0, 0.001), ("lag 1 barra (4h)", 1, 0.001),
|
||||
("lag 2 barre", 2, 0.001), ("lag1 + fee0.20% slip", 1, 0.002)]:
|
||||
f, h = full_ho(CANONICAL, lag_bars=lag, fee_side=frt / 2)
|
||||
print(f" {name:<22s}{f['sh']:>8.2f}{h['sh']:>9.2f}{h['ret']*100:>+9.1f}%")
|
||||
|
||||
print("\n (3) PLATEAU PARAMETRI — la config canonica e' un picco o un altopiano?")
|
||||
print(f" {'variazione':<26s}{'FULL Sh':>9s}{'HOLD Sh':>9s}")
|
||||
grid = [
|
||||
("canonica (vt.20 lev2 30/90/180 vw30)", CANONICAL),
|
||||
("target_vol 0.15", {**CANONICAL, "target_vol": 0.15}),
|
||||
("target_vol 0.25", {**CANONICAL, "target_vol": 0.25}),
|
||||
("leverage 1.5", {**CANONICAL, "leverage": 1.5}),
|
||||
("leverage 3.0", {**CANONICAL, "leverage": 3.0}),
|
||||
("horizons 20/60/120", {**CANONICAL, "horizons_days": (20, 60, 120)}),
|
||||
("horizons 60/120/240", {**CANONICAL, "horizons_days": (60, 120, 240)}),
|
||||
("vol_win 20", {**CANONICAL, "vol_win_days": 20}),
|
||||
("vol_win 45", {**CANONICAL, "vol_win_days": 45}),
|
||||
]
|
||||
sr_trials = []
|
||||
for name, cfg in grid:
|
||||
f, h = full_ho(cfg)
|
||||
cr, idx = combo(cfg)
|
||||
sr_trials.append(cr[np.isfinite(cr)].mean() / cr[np.isfinite(cr)].std()) # Sharpe per-barra
|
||||
print(f" {name:<26s}{f['sh']:>8.2f}{h['sh']:>9.2f}")
|
||||
|
||||
print("\n (4) DEFLATED SHARPE — corregge il multiple-testing (track A-E + sweep). DSR>0.95 = regge")
|
||||
cr, idx = combo(CANONICAL)
|
||||
rr = cr[np.isfinite(cr)]
|
||||
sr = rr.mean() / rr.std(); T = len(rr)
|
||||
g3 = float(skew(rr)); g4 = float(kurtosis(rr, fisher=False))
|
||||
var_sr = float(np.var(sr_trials, ddof=1))
|
||||
ge = 0.5772156649
|
||||
for N in (10, 40, 100): # N = numero di trial/config provati (conservativo)
|
||||
z1 = norm.ppf(1 - 1.0 / N); z2 = norm.ppf(1 - 1.0 / (N * np.e))
|
||||
sr0 = np.sqrt(var_sr) * ((1 - ge) * z1 + ge * z2)
|
||||
den = np.sqrt(max(1 - g3 * sr + (g4 - 1) / 4.0 * sr ** 2, 1e-9))
|
||||
dsr = float(norm.cdf((sr - sr0) * np.sqrt(T - 1) / den))
|
||||
bpy = 86400 * 365.25 / pd.Series(idx).diff().dt.total_seconds().median()
|
||||
print(f" N={N:>3d} trial -> soglia-max-attesa Sh {sr0*np.sqrt(bpy):.2f} | DSR {dsr:.3f} [{'REGGE' if dsr>0.95 else 'NON regge'}]")
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 88)
|
||||
print(" Verdetto: TP01 robusto se regge fee 0.40%+lag (HOLD positivo), plateau (no picco), DSR>0.95.")
|
||||
print("=" * 88)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,96 @@
|
||||
"""TP01 a BASSA FREQUENZA (>=12h) — ri-verifica dopo il bug look-ahead ffill-mixed-TF.
|
||||
|
||||
L'utente/agente ha trovato un look-ahead (ffill mixed-timeframe su barre open-labeled) che
|
||||
gonfiava il 4h (~1.60 -> reale ~1.1) e ha concluso: NON scendere sotto le 12h (costi+overfit
|
||||
dominano). Qui ricalcolo TP01 in modo PULITO per singolo TF (barre discrete, posizione shiftata
|
||||
+1, NESSUN ffill/combine mixed-TF) su 4h/12h/1d, con un GUARD di causalita' esplicito sulla serie
|
||||
resamplata (ricalcolo su prefisso). Fee 0.10% RT, hold-out 2025-26 bloccato.
|
||||
|
||||
uv run python scripts/analysis/tp01_lowfreq.py
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
from src.data.downloader import load_data
|
||||
from src.strategies.trend_portfolio import TrendPortfolio, simple_returns, CANONICAL
|
||||
|
||||
HOLDOUT = pd.Timestamp("2025-01-01", tz="UTC")
|
||||
|
||||
|
||||
def resample_tf(df_1h, rule):
|
||||
g = df_1h.copy()
|
||||
g.index = pd.to_datetime(g["timestamp"], unit="ms", utc=True)
|
||||
out = g.resample(rule, label="left", closed="left").agg(
|
||||
{"open": "first", "high": "max", "low": "min", "close": "last", "volume": "sum"}).dropna(subset=["open"])
|
||||
out["datetime"] = out.index
|
||||
return out.reset_index(drop=True)
|
||||
|
||||
|
||||
def sleeve_net(df, tp):
|
||||
"""Per-barra netto di uno sleeve: posizione decisa a close[i-1], tenuta in i (causale, no ffill)."""
|
||||
r = simple_returns(df["close"].values.astype(float))
|
||||
tgt = tp.target_series(df)
|
||||
held = np.zeros(len(tgt)); held[1:] = tgt[:-1]
|
||||
net = held * r - tp.fee_side * np.abs(np.diff(held, prepend=0.0)); net[0] = 0.0
|
||||
return np.clip(net, -0.99, None)
|
||||
|
||||
|
||||
def causality_ok(df, tp, k=10):
|
||||
"""Ricalcola target_series su prefissi e verifica che tgt[i] non cambi (no look-ahead)."""
|
||||
full = tp.target_series(df); n = len(df)
|
||||
rng = np.random.default_rng(0); bad = 0
|
||||
for i in rng.integers(int(n * 0.6), n - 1, size=k):
|
||||
p = tp.target_series(df.iloc[:i + 1].copy())
|
||||
if len(p) != i + 1 or not np.isclose(np.nan_to_num(p[i]), np.nan_to_num(full[i]), atol=1e-9):
|
||||
bad += 1
|
||||
return bad
|
||||
|
||||
|
||||
def met(rr, idx):
|
||||
rr = rr[np.isfinite(rr)]
|
||||
if len(rr) < 2 or np.std(rr) == 0:
|
||||
return dict(sh=0, ret=0, dd=0, n=len(rr))
|
||||
bpy = 86400 * 365.25 / pd.Series(idx).diff().dt.total_seconds().median()
|
||||
eq = np.cumprod(1 + rr); pk = np.maximum.accumulate(eq)
|
||||
return dict(sh=float(np.mean(rr) / np.std(rr) * np.sqrt(bpy)), ret=float(eq[-1] - 1),
|
||||
dd=float(np.max((pk - eq) / pk)), n=len(rr))
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
print("=" * 92)
|
||||
print(" TP01 RI-VERIFICA BASSA FREQUENZA — calcolo pulito per-TF (no ffill mixed-TF) | fee 0.10% RT")
|
||||
print("=" * 92)
|
||||
tp = TrendPortfolio(**CANONICAL)
|
||||
print(f" {'TF':<5s}{'leak':>6s}{'FULL Sh':>9s}{'FULL ret':>10s}{'FULL DD':>9s}{'HOLD Sh':>9s}{'HOLD ret':>10s}{'HOLD DD':>9s}")
|
||||
for tf, rule in [("4h", "4h"), ("6h", "6h"), ("12h", "12h"), ("1d", "1D")]:
|
||||
series = {}; leak = 0
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
df = resample_tf(load_data(a, "1h"), rule)
|
||||
leak += causality_ok(df, tp)
|
||||
series[a] = pd.Series(sleeve_net(df, tp), index=pd.to_datetime(df["datetime"]))
|
||||
J = pd.concat(series, axis=1, join="inner").fillna(0.0)
|
||||
combo = 0.5 * J["BTC"].values + 0.5 * J["ETH"].values
|
||||
idx = J.index; ho = idx >= HOLDOUT
|
||||
f = met(combo, idx); h = met(combo[ho], idx[ho])
|
||||
print(f" {tf:<5s}{leak:>6d}{f['sh']:>9.2f}{f['ret']*100:>+9.0f}%{f['dd']*100:>8.1f}%"
|
||||
f"{h['sh']:>9.2f}{h['ret']*100:>+9.1f}%{h['dd']*100:>8.1f}%")
|
||||
|
||||
# buy&hold 50/50 a 1d come riferimento hold-out
|
||||
bh = {}
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
df = resample_tf(load_data(a, "1h"), "1D")
|
||||
bh[a] = pd.Series(simple_returns(df["close"].values.astype(float)), index=pd.to_datetime(df["datetime"]))
|
||||
Jb = pd.concat(bh, axis=1, join="inner").fillna(0.0)
|
||||
cb = 0.5 * Jb["BTC"].values + 0.5 * Jb["ETH"].values; ix = Jb.index; ho = ix >= HOLDOUT
|
||||
bhf = met(cb, ix); bhh = met(cb[ho], ix[ho])
|
||||
print(f"\n buy&hold 50/50 (1d): FULL Sh {bhf['sh']:.2f} ret {bhf['ret']*100:+.0f}% DD {bhf['dd']*100:.0f}%"
|
||||
f" | HOLD-OUT Sh {bhh['sh']:.2f} ret {bhh['ret']*100:+.0f}% DD {bhh['dd']*100:.0f}%")
|
||||
print("\n (leak=0 = nessun look-ahead nel calcolo per-TF. Confronta con la tesi: >=12h trustworthy.)")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,149 @@
|
||||
"""VERIFICA AVVERSARIALE di TP01 (branch strategy-research-2026-06) col MIO gauntlet onesto.
|
||||
|
||||
TP01 = TSMOM multi-orizzonte (30/90/180g) long-flat, vol-target 20%, leva cap 2x, portafoglio
|
||||
50/50 BTC+ETH. Codice riprodotto VERBATIM dal branch (src/strategies/trend_portfolio.py).
|
||||
La loro tesi: 'positiva ogni anno 2019-2026, Sharpe ~1.32'. Il mio test decisivo: il HOLD-OUT
|
||||
2025-26 (che ha bocciato il mio trend 1h in Fase 3) + cross-asset + multi-TF (cherry-picking 4h?).
|
||||
|
||||
uv run python scripts/analysis/verify_tp01.py
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
from src.data.downloader import load_data
|
||||
|
||||
HOLDOUT = pd.Timestamp("2025-01-01", tz="UTC")
|
||||
CANONICAL = dict(target_vol=0.20, leverage=2.0, long_only=True,
|
||||
horizons_days=(30, 90, 180), vol_win_days=30, fee_side=0.0005)
|
||||
|
||||
|
||||
# ---- TP01 riprodotto VERBATIM dal branch ----
|
||||
def simple_returns(c):
|
||||
r = np.zeros(len(c)); r[1:] = c[1:] / c[:-1] - 1.0; return r
|
||||
|
||||
def realized_vol(r, win, bpy):
|
||||
return pd.Series(r).rolling(win, min_periods=win // 2).std().values * np.sqrt(bpy)
|
||||
|
||||
def tsmom_blend(c, horizons):
|
||||
n = len(c); acc = np.zeros(n); cnt = np.zeros(n)
|
||||
for h in horizons:
|
||||
s = np.full(n, np.nan); s[h:] = np.sign(c[h:] / c[:-h] - 1.0)
|
||||
v = np.isfinite(s); acc[v] += s[v]; cnt[v] += 1
|
||||
out = np.zeros(n); nz = cnt > 0; out[nz] = acc[nz] / cnt[nz]; return out
|
||||
|
||||
def target_series(df, p, bpd):
|
||||
c = df["close"].values.astype(float); bpy = bpd * 365.25
|
||||
r = simple_returns(c)
|
||||
vol = realized_vol(r, p["vol_win_days"] * bpd, bpy)
|
||||
direction = tsmom_blend(c, tuple(d * bpd for d in p["horizons_days"]))
|
||||
if p["long_only"]:
|
||||
direction = np.clip(direction, 0, None)
|
||||
scal = np.where((vol > 0) & np.isfinite(vol), p["target_vol"] / vol, 0.0)
|
||||
tgt = np.clip(direction * scal, -p["leverage"], p["leverage"]); tgt[~np.isfinite(tgt)] = 0.0
|
||||
return tgt
|
||||
|
||||
def net_returns(df, p, bpd):
|
||||
c = df["close"].values.astype(float); r = simple_returns(c)
|
||||
tgt = target_series(df, p, bpd)
|
||||
pos_held = np.zeros(len(tgt)); pos_held[1:] = tgt[:-1] # decisa a close[t-1], tenuta in t -> causale
|
||||
gross = pos_held * r
|
||||
turn = np.abs(np.diff(pos_held, prepend=0.0))
|
||||
net = gross - p["fee_side"] * turn; net[0] = 0.0
|
||||
return np.clip(net, -0.99, None), pos_held
|
||||
|
||||
|
||||
def resample(df_1h, rule):
|
||||
g = df_1h.copy(); idx = pd.to_datetime(g["timestamp"], unit="ms", utc=True); g.index = idx
|
||||
out = g.resample(rule, label="left", closed="left").agg(
|
||||
{"open": "first", "high": "max", "low": "min", "close": "last", "volume": "sum"}).dropna(subset=["open"])
|
||||
out["timestamp"] = out.index
|
||||
return out.reset_index(drop=True)
|
||||
|
||||
|
||||
def metrics(combo, idx):
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||||
rr = combo[np.isfinite(combo)]
|
||||
if len(rr) < 2 or np.std(rr) == 0:
|
||||
return dict(sharpe=0, cagr=0, dd=0, ret=0, n=len(rr))
|
||||
dt = pd.Series(idx).diff().dt.total_seconds().median()
|
||||
bpy = 86400 * 365.25 / dt
|
||||
eq = np.cumprod(1 + rr); peak = np.maximum.accumulate(eq)
|
||||
years = (idx[-1] - idx[0]).total_seconds() / 86400 / 365.25
|
||||
return dict(sharpe=float(np.mean(rr) / np.std(rr) * np.sqrt(bpy)),
|
||||
cagr=float(eq[-1] ** (1 / years) - 1) if years > 0 else 0,
|
||||
dd=float(np.max((peak - eq) / peak)), ret=float(eq[-1] - 1), n=len(rr))
|
||||
|
||||
|
||||
def portfolio_combo(tf_rule, bpd):
|
||||
series = {}
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
df = load_data(a, "1h")
|
||||
if tf_rule:
|
||||
df = resample(df, tf_rule)
|
||||
net, _ = net_returns(df, CANONICAL, bpd)
|
||||
series[a] = pd.Series(net, index=pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True) if not tf_rule
|
||||
else pd.DatetimeIndex(df["timestamp"]))
|
||||
J = pd.concat(series, axis=1, join="inner").fillna(0.0)
|
||||
combo = 0.5 * J["BTC"].values + 0.5 * J["ETH"].values
|
||||
return combo, J.index, J
|
||||
|
||||
|
||||
def line(label, combo, idx):
|
||||
m = metrics(combo, idx)
|
||||
return f" {label:<22s} Sharpe {m['sharpe']:>5.2f} | ret {m['ret']*100:>+8.1f}% CAGR {m['cagr']*100:>+6.1f}% | DD {m['dd']*100:>5.1f}% | n {m['n']}"
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
print("=" * 92)
|
||||
print(" VERIFICA TP01 (TSMOM 30/90/180 vol-target 20% lev2x long-flat, 50/50 BTC+ETH)")
|
||||
print(" col gauntlet onesto: FULL vs buy&hold | HOLD-OUT 2025-26 bloccato | per-anno | multi-TF")
|
||||
print("=" * 92)
|
||||
|
||||
TFS = [("15m", "15min", 96), ("1h", None, 24), ("4h", "4h", 6), ("1d", "1D", 1)]
|
||||
print("\n (A) MULTI-TF: il 4h e' cherry-picked? FULL + HOLD-OUT per ogni timeframe")
|
||||
for tf, rule, bpd in TFS:
|
||||
combo, idx, J = portfolio_combo(rule, bpd)
|
||||
ho = idx >= HOLDOUT
|
||||
full = metrics(combo, idx)
|
||||
hold = metrics(combo[ho], idx[ho])
|
||||
tag = " <- canonica" if tf == "4h" else ""
|
||||
print(f" {tf:<3s} FULL Sh {full['sharpe']:>5.2f} CAGR {full['cagr']*100:>+6.1f}% DD {full['dd']*100:>4.1f}% "
|
||||
f"| HOLD-OUT Sh {hold['sharpe']:>5.2f} ret {hold['ret']*100:>+6.1f}% DD {hold['dd']*100:>4.1f}%{tag}")
|
||||
|
||||
# focus 4h canonica
|
||||
combo, idx, J = portfolio_combo("4h", 6)
|
||||
print("\n (B) 4h CANONICA — per anno (la tesi: positiva OGNI anno 2019-2026)")
|
||||
s = pd.Series(combo, index=idx)
|
||||
for y, g in s.groupby(s.index.year):
|
||||
eq = np.cumprod(1 + g.values); pk = np.maximum.accumulate(eq)
|
||||
ho_flag = " <- HOLD-OUT (mai usato per scegliere config?)" if y >= 2025 else ""
|
||||
print(f" {y}: ret {(eq[-1]-1)*100:>+7.1f}% DD {np.max((pk-eq)/pk)*100:>5.1f}%{ho_flag}")
|
||||
|
||||
print("\n (C) HOLD-OUT 2025-26 — TP01 vs buy&hold 50/50 (4h)")
|
||||
ho = idx >= HOLDOUT
|
||||
print(line("TP01 portfolio HO", combo[ho], idx[ho]))
|
||||
# buy&hold 50/50 sullo stesso indice/finestra
|
||||
bh = {}
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
df = resample(load_data(a, "1h"), "4h")
|
||||
r = simple_returns(df["close"].values.astype(float))
|
||||
bh[a] = pd.Series(r, index=pd.DatetimeIndex(df["timestamp"]))
|
||||
Jb = pd.concat(bh, axis=1, join="inner").reindex(idx).fillna(0.0)
|
||||
bh_combo = 0.5 * Jb["BTC"].values + 0.5 * Jb["ETH"].values
|
||||
print(line("buy&hold 50/50 HO", bh_combo[ho], idx[ho]))
|
||||
print(line("TP01 portfolio FULL", combo, idx))
|
||||
print(line("buy&hold 50/50 FULL", bh_combo, idx))
|
||||
|
||||
print("\n (D) CROSS-ASSET nel HOLD-OUT (lo stesso edge regge su ENTRAMBI?)")
|
||||
for a in ("BTC", "ETH"):
|
||||
df = resample(load_data(a, "1h"), "4h")
|
||||
net, _ = net_returns(df, CANONICAL, 6)
|
||||
ix = pd.DatetimeIndex(df["timestamp"]); m = ix >= HOLDOUT
|
||||
print(line(f"TP01 {a} sleeve HO", net[m], ix[m]))
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
Executable
+14
@@ -0,0 +1,14 @@
|
||||
#!/bin/bash
|
||||
# BOOK DERIBIT-ONLY (TP01+SKH01 nettati) — esecuzione LIVE a cadenza ORARIA. v2.0.0+.
|
||||
# SKH01 decide su griglia 230m -> serve girare piu' spesso del daily; orario IDEMPOTENTE:
|
||||
# riconcilia al target NETTO corrente (se non cambia nulla -> HOLD). Il feed 5m fresco per il
|
||||
# segnale SKH e' preso IN MEMORIA dentro book_execute (livefeed.fresh_5m): NON tocca i dati
|
||||
# certificati su disco. Esecuzione reale gated da config/live.json (execution_enabled) + --execute.
|
||||
export PATH="/home/adriano/.local/bin:$PATH"
|
||||
cd /opt/docker/PythagorasGoal || exit 1
|
||||
mkdir -p logs
|
||||
{
|
||||
echo "===== $(date -u '+%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') cron_book ====="
|
||||
uv run python scripts/live/book_execute.py --execute
|
||||
echo "===== done $(date -u '+%H:%M:%SZ') ====="
|
||||
} >> logs/cron_book.log 2>&1
|
||||
Executable
+23
@@ -0,0 +1,23 @@
|
||||
#!/bin/bash
|
||||
# Refresh dati certificati + avanza paper portfolio (per il dashboard). v2.0.0+.
|
||||
export PATH="/home/adriano/.local/bin:$PATH"
|
||||
cd /opt/docker/PythagorasGoal || exit 1
|
||||
mkdir -p logs
|
||||
{
|
||||
echo "===== $(date -u '+%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') cron_daily ====="
|
||||
uv run python scripts/analysis/rebuild_history.py --asset BTC ETH # BTC/ETH Deribit mainnet
|
||||
uv run python scripts/analysis/fetch_hyperliquid.py # 52 alt Hyperliquid (certify)
|
||||
uv run python scripts/research/fetch_dvol.py # DVOL (per ricerca opzioni)
|
||||
uv run python scripts/live/paper_portfolio.py # avanza paper TP01+XS01
|
||||
uv run python scripts/live/paper_prevday.py # forward-monitor lead prevday-breakout (PAPER, non deploy)
|
||||
uv run python scripts/live/paper_statarb.py # forward-monitor lead STATARB-RESID ETH/BTC ortogonale (PAPER, non deploy)
|
||||
# NB: l'esecuzione Deribit e' passata al BOOK (TP01+SKH01 nettati) via scripts/cron_book.sh a
|
||||
# cadenza ORARIA (SKH01 e' a 230m: il daily mancherebbe gli ingressi). live_execute.py
|
||||
# (TP01-only) NON va piu' eseguito qui, sennò i due farebbero a pugni sullo stesso strumento.
|
||||
# --- COMBO cross-venue (PAPER): refresh ETF IB (GTAA) + avanza paper TP01+GTAA ---
|
||||
docker compose up -d ib-gateway >/dev/null 2>&1 # gateway IB paper (idempotente)
|
||||
for i in $(seq 1 25); do (echo > /dev/tcp/127.0.0.1/4002) >/dev/null 2>&1 && break; sleep 6; done
|
||||
uv run --with ib_async python scripts/research/fetch_ib_equities.py --only SPY,QQQ,IWM,TLT,GLD,HYG # ETF GTAA freschi
|
||||
uv run python scripts/live/paper_combo.py # avanza paper combo (forward-only)
|
||||
echo "===== done $(date -u '+%H:%M:%SZ') ====="
|
||||
} >> logs/cron_daily.log 2>&1
|
||||
Executable
+14
@@ -0,0 +1,14 @@
|
||||
#!/bin/bash
|
||||
# LOGGER FORWARD della vol term-structure Deribit — cadenza GIORNALIERA. v2.0.0+.
|
||||
# Costruisce il dataset per un futuro calendar-vol (oggi NON backtestabile: storia per-scadenza non
|
||||
# pubblica — vedi docs/diary/2026-06-26-vol-termstructure-feasibility.md). Append idempotente per
|
||||
# giorno su data/raw/vol_term_<asset>.parquet. SOLO ricerca forward: NON tocca il book live ne' i
|
||||
# dati certificati BTC/ETH; legge l'API pubblica Deribit (tokenless) e scrive un parquet dedicato.
|
||||
export PATH="/home/adriano/.local/bin:$PATH"
|
||||
cd /opt/docker/PythagorasGoal || exit 1
|
||||
mkdir -p logs
|
||||
{
|
||||
echo "===== $(date -u '+%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') cron_vol_term ====="
|
||||
uv run python scripts/research/log_vol_termstructure.py
|
||||
echo "===== done $(date -u '+%H:%M:%SZ') ====="
|
||||
} >> logs/cron_vol_term.log 2>&1
|
||||
Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More
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