Adriano
cff0d08fca
Filtro opzionale trend_max/ema_long su tutte le fade (MR01/MR02/MR03/MR07): salta i segnali quando |close-EMA200|/ATR supera la soglia (non fadare un trend o crollo estremo). Con trend_max=3.0 (default in strategies.yml): accuratezza su e DD giu' su 7/8 sleeve, drastico su ETH (MR01 71->26%, MR02 42->25%, MR03 66->34%, MR07 46->21%); edge OOS confermato. MR03 BTC: filtro disattivo (unico sleeve dove peggiora entrambe). Scartate come non robuste: vol-target sizing e skip-alta-volatilita' (peggiorano sia Acc che DD). Aggiunto modello di portafoglio equipesato su sotto-conti indipendenti: DD aggregato ~14% full / ~10% OOS sul paniere di 8 sleeve, contro 20-70% del singolo -> vera leva anti-drawdown. Banco di prova: scripts/analysis/risk_improvements.py, risk_portfolio.py. Helper trend_distance() in fade_base. CLAUDE.md e diario aggiornati. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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3.4 KiB
Python
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"""MR02 — Donchian Fade (mean-reversion sugli estremi del canale).
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L'opposto esatto del trend-following Donchian (che PERDE netto: vedi
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scripts/analysis/strategy_research.py). Coerente con la lezione squeeze:
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i breakout RIENTRANO, quindi si fada la rottura del canale verso il centro.
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Logica:
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1. Canale Donchian: massimo/minimo delle ultime n barre (escludendo la corrente)
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2. ENTRY: close rompe SOPRA il massimo del canale -> SHORT (fade);
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close rompe SOTTO il minimo -> LONG. Ingresso a close[i] (eseguibile).
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3. EXIT: take-profit al centro del canale (il rientro atteso),
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stop-loss a sl_atr*ATR oltre l'estremo, time-limit max_bars.
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Validazione (netto, fee 0.10% RT reale Deribit, leva 3x, OOS = ultimo 30%):
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BTC 1h n=20: +879% FULL / +171% OOS, DD 30%, 8/9 anni positivi
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ETH 1h n=20: enorme FULL / +8452% OOS, DD 42%
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Robusto su TUTTA la griglia n in {10,20,30,50} x sl_atr in {1.5,2.0,3.0}
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(BTC+ETH 1h sempre positivo OOS) e su tutte le fee 0.00-0.20% RT.
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Ricerca completa: scripts/analysis/strategy_research_v2.py.
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from __future__ import annotations
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import sys
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sys.path.insert(0, ".")
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import numpy as np
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import pandas as pd
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from src.strategies.base import Signal
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from src.strategies.fade_base import FadeStrategy, atr, trend_distance
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class DonchianFade(FadeStrategy):
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name = "MR02_donchian_fade"
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description = "Mean-reversion: fada la rottura del canale Donchian, TP al centro"
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default_assets = ["BTC", "ETH"]
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default_timeframes = ["1h"]
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def generate_signals(self, df: pd.DataFrame, ts: pd.DatetimeIndex,
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**params) -> list[Signal]:
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n = params.get("n", 20)
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sl_atr = params.get("sl_atr", 2.0)
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max_bars = params.get("max_bars", 24)
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trend_max = params.get("trend_max") # None = filtro disattivo
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ema_long = params.get("ema_long", 200)
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h, l, c = df["high"].values, df["low"].values, df["close"].values
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hh = pd.Series(h).rolling(n).max().shift(1).values
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ll = pd.Series(l).rolling(n).min().shift(1).values
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a = atr(df, 14)
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td = trend_distance(df, ema_long) if trend_max is not None else None
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signals: list[Signal] = []
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for i in range(n + 14, len(c)):
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if np.isnan(hh[i]) or np.isnan(a[i]):
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continue
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if td is not None and (np.isnan(td[i]) or td[i] > trend_max):
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continue
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mid = (hh[i] + ll[i]) / 2.0
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if c[i] > hh[i] and c[i - 1] <= hh[i - 1]: # rottura rialzista -> fade short
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d, sl = -1, c[i] + sl_atr * a[i]
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elif c[i] < ll[i] and c[i - 1] >= ll[i - 1]: # rottura ribassista -> fade long
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d, sl = 1, c[i] - sl_atr * a[i]
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else:
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continue
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signals.append(Signal(
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idx=i, direction=d, entry_price=c[i],
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metadata={"tp": float(mid), "sl": float(sl), "max_bars": max_bars},
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))
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return signals
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if __name__ == "__main__":
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strat = DonchianFade()
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print("=" * 110)
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print(f" MR02 DONCHIAN FADE — netto fee {strat.fee_rt*100:.2f}% RT, leva {strat.leverage:.0f}x")
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print("=" * 110)
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for asset in ["BTC", "ETH"]:
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r = strat.backtest(asset, "1h", n=20, sl_atr=2.0, max_bars=24)
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if r:
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r.strategy_name = f"MR02 {asset} 1h n20"
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r.print_summary()
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r.print_yearly()
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