Adriano Dal Pastro
ab4f706057
Due correzioni emerse da close live con win=True ma pnl<0. 1) Metrica win lorda -> netta. _close_position contava is_win=trade_return>0 (lordo), gonfiando l'accuracy: un take-profit colpito con mossa < fee RT risultava "win" pur perdendo. 51 close live: 39 win (76,5%) -> 13 falsi win -> accuracy netta reale 52,9%. Fix: is_win = net > 0. Capitale/PnL erano già corretti (netti). Contatori persistiti riconciliati a parte (MR01/DIP01 BTC 7->1). 2) Filtro edge-minimo min_tp_frac. I 13 falsi win erano tutti MR01/DIP01 BTC in regime piatto: TP (la media) entro il costo round-trip -> perdenti garantiti. Aggiunto param min_tp_frac (default 0.0=off) a tutte e 4 le fade (MR01 banda, MR02 midpoint, MR07 ATR, DIP01): salta i segnali col TP entro la soglia. Non si "allarga" il TP (rischierebbe di perdere di piu'): si evita la trade. Cablato live a 0.0015 (1,5x fee) in _defs.py. Validazione backtest BTC+ETH 1h: neutro su tutte le fade (0-1 trade rimossi, pnl invariato o +leggero su DIP01). I micro-scalp sotto-fee non esistono nello storico -> artefatto del regime attuale. Filtro puro-upside. Test: test_win_net_of_fees.py, test_min_tp_frac.py (monotonia + gap > soglia + default-off invariato). Suite: 50 passed. NB deploy: il sorgente e' COPY nell'immagine, non montato -> serve `docker compose up -d --build`, non un semplice restart (vale anche per il fix SH01 horizon-exit, andato live solo con questo rebuild). Volume ./data persiste, 14 worker in RESUME puliti. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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1.9 KiB
Python
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"""Fix metrica `win`: una trade è win solo se il PnL è positivo NETTO delle fee, non sul
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lordo. Prima del fix `is_win = trade_return > 0` (lordo): un take-profit colpito con un
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movimento più piccolo del round-trip fee veniva contato come win pur perdendo denaro,
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gonfiando l'accuracy (es. MR01/DIP01 BTC in regime piatto: TP entro le fee)."""
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import pandas as pd
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from src.live.strategy_worker import StrategyWorker
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from src.live.strategy_loader import load_strategy
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def _worker(tmp, fee_rt=0.001):
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w = StrategyWorker(strategy=load_strategy("MR01_bollinger_fade"), asset="BTC", tf="1h",
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capital=1000.0, data_dir=tmp)
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w._notify = lambda *a, **k: None
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w.fee_rt = fee_rt
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w.in_position = True
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w.direction = 1
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w.entry_price = 100.0
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return w
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def _last_close(w):
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import json
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rows = [json.loads(l) for l in w.trades_path.read_text().strip().splitlines()]
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return [r for r in rows if r.get("event") == "CLOSE"][-1]
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def test_tiny_favorable_move_is_loss_after_fees(tmp_path):
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"""Mossa lorda +0,05% < fee RT 0,10%: prezzo salito, ma netto negativo -> NON è win."""
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w = _worker(tmp_path, fee_rt=0.001)
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w._close_position(100.05, "take_profit") # +0.05% lordo, sotto le fee
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c = _last_close(w)
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assert c["net_return"] < 0
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assert c["win"] is False # prima del fix era True
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assert w.total_wins == 0
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def test_move_beyond_fees_is_win(tmp_path):
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"""Mossa lorda +0,30% > fee 0,10%: netto positivo -> win."""
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w = _worker(tmp_path, fee_rt=0.001)
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w._close_position(100.30, "take_profit")
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c = _last_close(w)
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assert c["net_return"] > 0
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assert c["win"] is True
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assert w.total_wins == 1
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def test_loss_is_not_win(tmp_path):
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"""Prezzo sceso su long: perdita netta -> non win."""
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w = _worker(tmp_path, fee_rt=0.001)
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w._close_position(99.0, "stop_loss")
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c = _last_close(w)
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assert c["win"] is False
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assert w.total_wins == 0
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