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Adriano Dal Pastro 14522262e6 chore(reset): v2.0.0 — storico certificato Deribit mainnet, ripartenza pulita
Reset del progetto su fondamenta verificate dopo la scoperta che l'intera
libreria "validata OOS" era artefatto di feed contaminato (print fantasma del
feed Cerbero TESTNET + storico Binance/USDT).

- Storico ricostruito da Deribit MAINNET (ccxt pubblico, tokenless) e
  CERTIFICATO (certify_feed.py): BTC/ETH puliti su TUTTA la storia
  (mediana 2-6 bps vs Coinbase USD), integrita' OHLC + coerenza resample
  (maxΔ 0.00) + cross-venue OK. Alt esclusi (illiquidi/divergenti: LTC/DOGE
  50-82% barre flat; XRP/BNB non certificabili).
- Verdetto sul feed pulito: FADE / PAIRS / XS01 / TSM01 morti (ogni
  portafoglio Sharpe -2.3..-3.0, DD ~40%); solo SH01 e frammenti HONEST
  con segnale residuo, da ri-validare in isolamento.
- Cleanup "restart pulito": strategie, stack live (src/live, src/portfolio,
  runner/executor, yml, docker), ~100 script ricerca/gate, waste/games/
  portfolios, dati non certificati + cache e 60+ diari -> archiviati in Old/
  (preservati, non cancellati). Diario consolidato in un unico documento.
- Skeleton ricerca tenuto: Strategy ABC + indicatori + src/fractal +
  src/backtest/engine + load_data; tool dati certificati (rebuild_history,
  certify_feed, audit_feed, multi_source_check).
- Universo dati ATTIVO: solo BTC/ETH (5m/15m/1h); guardrail fisico
  (load_data su alt -> FileNotFoundError). Esecuzione DISABILITATA, conto flat.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-19 15:20:59 +00:00

66 lines
2.8 KiB
Python

"""PORT01 — Portafoglio combinato delle 3 strategie oneste (equal-weight, daily rebal).
Sleeve (meccanismi anti-correlati):
DIP01 dip-buy reversion su BTC (1h) regime: reversione
TR01 EMA 20/100 trend su paniere (4h) regime: momentum singolo
ROT02 dual-momentum rotation (1d) regime: forza relativa + risk-off
La diversificazione e' il vero motore di risk-reduction: il DD del portafoglio
scende SOTTO quello della sleeve meno rischiosa, mantenendo una CAGR alta e
azzerando quasi gli anni negativi (il 2022 bear passa da -30% di ROT a -1%).
Risultato (netto, 2021-2026, leva 3x pos 15% per sleeve; ROT02 ora top_k=3):
DIP01_BTC +322% DD 15% CAGR 31%
TR01_basket +591% DD 27% CAGR 43%
ROT02_dualmom +984% DD 26% CAGR 56% (top_k=3: DD 40->26, PnL su)
PORTAFOGLIO +676% DD 13% CAGR 46% <-- DD piu' basso di ogni sleeve
Per-anno: 2021 +224 · 2022 +1 · 2023 +48 · 2024 +48 · 2025 +10 · 2026 -2
Logica e ricostruzione: scripts/analysis/honest_improve2.py.
"""
from __future__ import annotations
import sys
from pathlib import Path
import pandas as pd
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
from scripts.analysis.honest_improve import _dd # noqa: E402
from scripts.analysis.honest_improve2 import ( # noqa: E402
dip_market_gated, _daily_equity, _norm, _tr_basket_daily, _rot_daily_equity,
)
def run():
idx = pd.date_range("2021-01-01", "2026-05-26", freq="1D", tz="UTC")
d = dip_market_gated("BTC", market_n=0, return_equity=True)
members = {
"DIP01_BTC": _norm(_daily_equity(d["eq_ts"], d["eq_v"], idx)),
"TR01_basket": _norm(_tr_basket_daily(["BNB", "BTC", "DOGE", "SOL", "XRP"], idx)),
"ROT02_dualmom": _norm(_rot_daily_equity(idx)),
}
drets = pd.DataFrame({k: v.pct_change().fillna(0) for k, v in members.items()})
port_ret = drets.mean(axis=1)
combo = (1 + port_ret).cumprod()
yrs = (idx[-1] - idx[0]).days / 365.25
print("=" * 80)
print(f" PORT01 — portafoglio equal-weight (daily rebal) | {idx[0].date()} -> {idx[-1].date()}")
print("=" * 80)
print(f" {'sleeve':<16s}{'ret%':>9s}{'DD%':>7s}{'CAGR%':>8s}")
for name, s in members.items():
r = (s.iloc[-1] / s.iloc[0] - 1) * 100
cagr = ((s.iloc[-1] / s.iloc[0]) ** (1 / yrs) - 1) * 100
print(f" {name:<16s}{r:>+9.0f}{_dd(s.values):>7.0f}{cagr:>8.0f}")
r = (combo.iloc[-1] / combo.iloc[0] - 1) * 100
cagr = ((combo.iloc[-1] / combo.iloc[0]) ** (1 / yrs) - 1) * 100
print(f" {'PORTAFOGLIO':<16s}{r:>+9.0f}{_dd(combo.values):>7.0f}{cagr:>8.0f}")
pa = port_ret.groupby(port_ret.index.year).apply(lambda x: ((1 + x).prod() - 1) * 100)
print(" Per-anno: " + " ".join(f"{y}:{v:+.0f}%" for y, v in pa.items()))
if __name__ == "__main__":
run()