PythagorasGoal/scripts/research/r0727_orizzonte10.py

#!/usr/bin/env python
"""r0727_orizzonte10.py — €50/giorno entro 10 anni: cosa serve, e cosa si ottiene se non c'e'.

IL VINCOLO NUOVO. L'operatore ha 49 anni e non vuole arrivare al capitale-rendita in piu' di
**10 anni**. Le tabelle del 26/07 avevano l'orizzonte come variabile libera e il versamento come
incognita, ma partivano da `START = 600` senza versamento iniziale; quelle del 27/07 hanno il
versamento iniziale ma orizzonte 20 anni. Questa e' l'intersezione: **lump + 10 anni**.

Il fatto gia' misurato che governa tutto (26/07): comprimere l'orizzonte da 20 a 10 anni costa
**2.5× al mese E 2.5× in totale**, perche' a orizzonte corto il rendimento fa il 43% del lavoro
invece del 77%. **A orizzonti corti non si fa lavorare la strategia: si COMPRA il capitale coi
bonifici.** Questo script mette il prezzo su quella frase.

TRE DOMANDE, IN ORDINE DI UTILITA'
  (1) Con il piano attuale (€5.000 + €500/mese), che probabilita' c'e' di farcela in 10 anni?
  (2) Quanto servirebbe al mese per farcela in 10 anni, a diversi livelli di confidenza?
  (3) Se quel numero non e' disponibile: **che rendita si compra in 10 anni con cio' che c'e'?**
      (la "domanda inversa" gia' codificata il 26/07: quando l'obiettivo dichiarato non e'
      raggiungibile, la tabella utile e' l'altra)

    uv run python scripts/research/r0727_orizzonte10.py
"""
from __future__ import annotations

import sys
from pathlib import Path

import numpy as np

ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
sys.path.insert(0, str(ROOT))
sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research"))

import r0725_capcurve as CC              # noqa: E402
import r0726_capwall_refresh as WR       # noqa: E402
import r0726_venue_risk as VR            # noqa: E402
import r0727_lumpsum_split as LS         # noqa: E402

ETA = 49
ORIZZONTE = 10
LUMPS = (3_000.0, 5_000.0, 6_043.0, 10_000.0)   # 10k = oltre XEON: tocca VWCE/SPYM/PPFB
DEPS = (500.0, 800.0, 1_000.0, 1_500.0, 2_000.0)
CONFIDENZE = (0.50, 0.75, 0.90)
CONC = {"Deribit": 1.0}


def p_entro(series: dict, lump_eur: float, dep_eur: float, years: int = ORIZZONTE,
            target: float | None = None) -> dict:
    old = LS.TARGET
    if target is not None:
        LS.TARGET = target
    try:
        return LS.simulate(CONC, series, 0.0, lump_usd=lump_eur * CC.EURUSD,
                           dep_eur=dep_eur, years=years)
    finally:
        LS.TARGET = old


def dep_per_confidenza(series: dict, lump_eur: float, p_target: float,
                       target: float | None = None) -> float:
    """Versamento mensile minimo perche' P(traguardo entro l'orizzonte) >= p_target."""
    lo, hi = 0.0, 12_000.0
    for _ in range(16):
        mid = 0.5 * (lo + hi)
        if p_entro(series, lump_eur, mid, target=target)["p_reach"] >= p_target:
            hi = mid
        else:
            lo = mid
    return 0.5 * (lo + hi)


def main() -> None:
    series = VR.venue_series()
    r = series["Deribit"].values.astype(float)
    gross = CC.TARGET_EUR_DAY * 365 * CC.EURUSD / (1 - CC.TAX_RATE)
    _, perp_loc, muro_loc = WR.perp_and_wall(r, 1.0, gross)
    # ⚠️ Si usa il muro PUBBLICATO ($272.061), non quello ricalcolato qui ($254.524): le due
    # costruzioni del "book live" (CC.book_series in r0726_capwall_refresh vs le repliche
    # ancorate combinate 75/25 di venue_series) danno rendite perpetue 10.91% e 11.67%. La
    # differenza e' del 6%; usare la piu' generosa renderebbe il piano piu' facile di quanto
    # ogni altra tabella data all'operatore dica. Si tiene la conservativa e si dichiara.
    muro = LS.TARGET
    perp = gross / muro

    print("=" * 100)
    print(f"  r0727 — €{CC.TARGET_EUR_DAY:.0f}/GIORNO ENTRO {ORIZZONTE} ANNI "
          f"(da {ETA} a {ETA + ORIZZONTE} anni)")
    print("=" * 100)
    print(f"  bersaglio ${muro:,.0f} · rendita perpetua {perp:.2%} · book live de-luckato "
          f"×{LS.DELUCK} · tutto su Deribit")
    print(f"  (ricalcolando il muro dalle serie di QUESTO script uscirebbe ${muro_loc:,.0f} / "
          f"{perp_loc:.2%}: si tiene il valore")
    print("   pubblicato, che e' il piu' conservativo e il solo confrontabile con le altre tabelle)")

    # ------------------------------------------------------------ (1) il piano attuale
    print("\n" + "=" * 100)
    print("  (1) IL PIANO ATTUALE REGGE IL VINCOLO?")
    print("=" * 100)
    print(f"\n  {'lump':>9}{'dep/mese':>11}{'P(entro 10a)':>15}{'mediana SE ce la fa':>22}"
          f"{'rendita a 10a':>17}")
    for lump in LUMPS:
        for dep in (500.0,):
            x = p_entro(series, lump, dep)
            rend = x["median_end"] * perp * (1 - CC.TAX_RATE) / 365.0 / CC.EURUSD
            yrs = f"{x['median_yrs']:.1f}a" if not np.isnan(x["median_yrs"]) else "n.d."
            print(f"  €{lump:>8,.0f}{dep:>11,.0f}{x['p_reach']:>15.1%}{yrs:>22}"
                  f"{rend:>14.2f} €/g")
    print("\n    ⚠️ La colonna 'mediana SE ce la fa' e' CONDIZIONATA ai percorsi che arrivano:")
    print("       con P(entro 10a) del 15-23% quei 9.2-9.4 anni sono la mediana di una minoranza")
    print("       fortunata, NON il tempo atteso. La mediana incondizionata e' ~11.3-11.7 anni")
    print("       (misura del 27/07), cioe' FUORI dal vincolo.")

    # ------------------------------------------------------------ (2) quanto serve
    print("\n" + "=" * 100)
    print(f"  (2) QUANTO SERVE AL MESE PER FARCELA IN {ORIZZONTE} ANNI")
    print("=" * 100)
    print(f"\n  {'lump':>9}" + "".join(f"{f'P={c:.0%}':>13}" for c in CONFIDENZE)
          + f"{'totale versato @P=75%':>25}")
    for lump in LUMPS:
        row = [dep_per_confidenza(series, lump, c) for c in CONFIDENZE]
        tot = lump * CC.EURUSD + row[1] * CC.EURUSD * 12 * ORIZZONTE
        print(f"  €{lump:>8,.0f}" + "".join(f"{d:>12,.0f}€" for d in row) + f"{tot:>24,.0f}$")
    print(f"\n    ⚠️ Confronto col bersaglio (${muro:,.0f}): a P=75% si VERSA la maggior parte di")
    print("       cio' che si vuole avere. E' la frase del 26/07 col prezzo attaccato:")
    print("       a orizzonte corto non fai lavorare la strategia, COMPRI il capitale coi bonifici.")

    # ------------------------------------------------------------ (3) la domanda inversa
    print("\n" + "=" * 100)
    print(f"  (3) SE QUEL NUMERO NON C'E': CHE RENDITA SI COMPRA IN {ORIZZONTE} ANNI")
    print("=" * 100)
    print(f"\n  (lump €10.000; rendita NETTA mediana a {ORIZZONTE} anni, e in quanti anni")
    print("   si arriverebbe invece ai €50/g)")
    print(f"\n  {'dep/mese':>10}{'cap. mediano a 10a':>21}{'rendita a 10a':>16}"
          f"{'anni per €50/g':>17}{'eta a quel punto':>19}")
    for dep in DEPS:
        a = p_entro(series, 10_000.0, dep, years=ORIZZONTE)
        b = LS.simulate(CONC, series, 0.0, lump_usd=10_000.0 * CC.EURUSD, dep_eur=dep, years=25)
        rend = a["median_end"] * perp * (1 - CC.TAX_RATE) / 365.0 / CC.EURUSD
        yrs = b["median_yrs"]
        print(f"  {dep:>9,.0f}€{a['median_end']:>20,.0f}${rend:>13.2f} €/g"
              f"{yrs:>16.1f}a{ETA + yrs:>18.0f}")

    # ------------------------------------------------------------ le altre leve
    print("\n" + "=" * 100)
    print("  LE ALTRE DUE LEVE, PER COMPLETEZZA (misurate altrove, non qui)")
    print("=" * 100)
    # ⚠️ Le righe di leva si confrontano fra loro (stessa serie, stesso stimatore), NON col
    # muro pubblicato: mescolare i due stimatori attribuirebbe alla leva un −6% che e' solo
    # differenza di costruzione della serie.
    for k in (1.0, 1.25, 1.5):
        _, pk, mk = WR.perp_and_wall(r, k, gross)
        print(f"    leva {k:.2f}x -> rendita perpetua {pk:.2%}, bersaglio ${mk:,.0f} "
              f"({mk / muro_loc - 1:+.0%} vs la stessa serie a leva 1)")
    print("      ⚠️ La leva abbassa il muro perche' alza il drift, ma alza il drawdown nella")
    print("         stessa proporzione, e `config/live.json` e' oggi cappato a leva lorda <=1x")
    print("         (con un test che si rompe se qualcuno lo alza). E' una decisione di RISCHIO,")
    print("         non una scorciatoia: il 25/07 ha misurato che la curva Sharpe del book e'")
    print("         PIATTA da $600 a $200k, quindi la leva non compra qualita', compra varianza.")
    print("\n    Canale PROP (25/07): €600 come BIGLIETTO invece che come capitale —")
    print("      P(≥€50/g entro 3 anni) ≈ 6%, P(perdere tutto) 52-65%. E' l'unico percorso")
    print("      misurato che arriva a €50/g in meno di 10 anni senza capitale, ed e' una")
    print("      lotteria con probabilita' note, non un piano.")


if __name__ == "__main__":
    main()