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PythagorasGoal/Old/scripts/analysis/partial_tp_ladder.py
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

165 lines
6.8 KiB
Python

"""Exit 'ladder' per le fade: al tocco di una frazione f del TP esce la quota q,
il runner (1-q) corre con STOP DINAMICO bloccato alla soglia (profitto lockato).
Proposta 2026-06-04 ("e se all'80% del TP usciamo con 80% e mettiamo un SL
dinamico su quella soglia e lo lasciamo correre?"). Confronto ONESTO con l'exit
canonico (TP pieno al livello) sugli STESSI segnali, stesso engine intrabar di
fade_base (ingresso a close[i], SL prioritario nello stesso bar, fee 0.10% RT
x leva su tutto il notional — il ladder NON paga fee extra: due uscite ma
stesso notional totale).
Convenzioni intrabar del ladder (oneste/conservative):
- SL pieno prioritario sulla soglia nello stesso bar;
- se il bar che tocca la soglia CHIUDE oltre la soglia (rientro), il runner
si considera stoppato subito alla soglia (non gli si regala il bar);
- il runner non ha TP (corre), esce su ri-tocco della soglia o a max_bars.
Gate (metodologia repo): il ladder deve migliorare ret E DD (o chiaramente il
rischio/rendimento) su ENTRAMBI gli asset, full E OOS, per tutte e 3 le fade.
uv run python scripts/analysis/partial_tp_ladder.py
"""
from __future__ import annotations
import sys
from pathlib import Path
import numpy as np
import pandas as pd
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
from src.data.downloader import load_data # noqa: E402
from src.live.strategy_loader import load_strategy # noqa: E402
LIVE_PARAMS = dict(trend_max=3.0, ema_long=200, hurst_max=0.55, min_tp_frac=0.0015)
OOS_START = pd.Timestamp("2023-11-01", tz="UTC")
LEV, POS, FEE_RT = 3.0, 0.15, 0.001
CODES = ["MR01_bollinger_fade", "MR02_donchian_fade", "MR07_return_reversal"]
def simulate(signals, df, ts, policy: str, f: float = 0.8, q: float = 0.8,
start=None) -> dict:
"""Replay intrabar degli stessi segnali con exit 'base' o 'ladder'."""
h, l, c = df["high"].values, df["low"].values, df["close"].values
n = len(c)
fee = FEE_RT * LEV
capital = peak = 1000.0
max_dd = 0.0
last_exit = -1
trades = wins = 0
runner_beyond_tp = runner_stopped = 0
rets = []
for sig in signals:
i, d = sig.idx, sig.direction
if start is not None and ts.iloc[i] < start:
continue
if i <= last_exit or i + 1 >= n:
continue
entry = c[i]
tp, sl, mb = sig.metadata["tp"], sig.metadata["sl"], sig.metadata["max_bars"]
j = i
if policy == "base":
exit_p = c[min(i + mb, n - 1)]
for step in range(1, mb + 1):
j = i + step
if j >= n:
j = n - 1; exit_p = c[j]; break
hit_sl = (d == 1 and l[j] <= sl) or (d == -1 and h[j] >= sl)
hit_tp = (d == 1 and h[j] >= tp) or (d == -1 and l[j] <= tp)
if hit_sl:
exit_p = sl; break
if hit_tp:
exit_p = tp; break
if step == mb:
exit_p = c[j]
ret = (exit_p - entry) / entry * d * LEV - fee
else: # ladder
th = entry + f * (tp - entry) # soglia f del percorso verso il TP
p1 = p2 = None # fill quota q / runner (1-q)
state = "full"
for step in range(1, mb + 1):
j = i + step
if j >= n:
j = n - 1
if p1 is None:
p1 = c[j]
p2 = c[j]
break
if state == "full":
hit_sl = (d == 1 and l[j] <= sl) or (d == -1 and h[j] >= sl)
hit_th = (d == 1 and h[j] >= th) or (d == -1 and l[j] <= th)
if hit_sl: # SL pieno prioritario (conservativo)
p1 = p2 = sl; break
if hit_th:
p1 = th; state = "runner"
# il bar chiude oltre la soglia -> runner stoppato subito
if (d == 1 and c[j] < th) or (d == -1 and c[j] > th):
p2 = th; runner_stopped += 1; break
if step == mb:
p2 = c[j]; break
continue
if step == mb:
p1 = p2 = c[j]; break
else: # runner: stop dinamico = soglia
hit_stop = (d == 1 and l[j] <= th) or (d == -1 and h[j] >= th)
if hit_stop:
p2 = th; runner_stopped += 1; break
if step == mb:
p2 = c[j]; break
if p2 is not None and (p2 - tp) * d > 0:
runner_beyond_tp += 1
ret = (q * (p1 - entry) + (1 - q) * (p2 - entry)) / entry * d * LEV - fee
capital = max(capital + capital * POS * ret, 10.0)
peak = max(peak, capital)
max_dd = max(max_dd, (peak - capital) / peak)
last_exit = j
trades += 1
wins += ret > 0
rets.append(ret)
if trades == 0:
return {}
rets = np.array(rets)
return {
"ret_pct": (capital / 1000.0 - 1) * 100,
"dd_pct": max_dd * 100,
"trades": trades,
"win_pct": wins / trades * 100,
"avg_ret_bps": rets.mean() * 1e4,
"sharpe_t": rets.mean() / rets.std() * np.sqrt(len(rets)) if rets.std() else 0,
"runner_beyond_tp": runner_beyond_tp,
"runner_stopped": runner_stopped,
}
def main() -> None:
variants = [("base", None, None), ("ladder", 0.8, 0.8),
("ladder", 0.8, 0.5), ("ladder", 0.5, 0.5)]
for code in CODES:
strat = load_strategy(code)
for asset in ("BTC", "ETH"):
df = load_data(asset, "1h")
ts = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)
signals = strat.generate_signals(df, ts, **LIVE_PARAMS)
print(f"\n=== {code} {asset} 1h — {len(signals)} segnali (params live) ===")
print(f"{'policy':<16}{'periodo':<6}{'ret%':>10}{'DD%':>8}{'win%':>7}"
f"{'avg bps':>9}{'Sh(t)':>7}{'n':>6}{'run>TP':>8}{'run-stop':>9}")
for policy, f, q in variants:
tag = "base" if policy == "base" else f"ladder f{f} q{q}"
for label, start in (("FULL", None), ("OOS", OOS_START)):
r = simulate(signals, df, ts, policy, f or 0.8, q or 0.8, start)
if not r:
continue
print(f"{tag:<16}{label:<6}{r['ret_pct']:>10.0f}{r['dd_pct']:>8.1f}"
f"{r['win_pct']:>7.1f}{r['avg_ret_bps']:>9.1f}{r['sharpe_t']:>7.2f}"
f"{r['trades']:>6}{r['runner_beyond_tp']:>8}{r['runner_stopped']:>9}")
if __name__ == "__main__":
main()