Adriano Dal Pastro
0e8ad9c5f0
Decisione utente: il conto reale deve mostrare il risultato puro. I 2000 si dividono SOLO tra i 14 sleeve reali (6 fade + DIP01 + 5 pairs + SH01). I 3 multi-asset (TR01/ROT02/TSM01), non eseguibili in reale, escono da pool/pesi/ledger e girano solo per statistica. - portfolios.yml: paper_sleeves [TR01,ROT02,TSM01]. - runner: live_specs (pool/ledger) vs paper_specs (capitale nozionale fisso = total/N, data/portfolio_paper_stats/, ticcati ma MAI in update_equity). - hourly_report: sezione PAPER da portfolio_paper_stats, etichettata 'fuori dal conto reale'. Pesi reale-only (14, cap): non-cappati 0.087, PAIRS 0.33, SHAPE 0.0588. Costo misurato e accettato: FULL DD 3.96->5.34%, OOS DD 1.36->1.70% (perde i diversificatori PAPER, corr 0.07); Sharpe ~invariato. Test 93/93. Diario docs/diary/2026-06-08-real-only-portfolio.md. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
450 lines
23 KiB
Python
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23 KiB
Python
"""PortfolioRunner: faccia live del portafoglio (capitale pool, sizing, ribilancio, ledger).
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Riusa i worker esistenti come esecutori e il data layer Cerbero v2.
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Worker per tipo di sleeve:
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single (fade/dip) -> StrategyWorker | ml (shape, SH01) -> StrategyWorker (WF interno)
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pairs -> PairsWorker (2 gambe) | basket (TR01) -> BasketTrendWorker
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rotation (ROT02) -> RotationWorker | tsmom (TSM01) -> TsmomWorker
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Feed: il runner fetcha candele 1h da Cerbero v2 e le RESAMPLA a 4h/1d (come get_df nel
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backtest) per i worker a cadenza piu' lenta. Il lookback per asset e' dimensionato sul
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worker piu' esigente (TSM01 usa 252 giorni)."""
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from __future__ import annotations
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from pathlib import Path
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import pandas as pd
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from src.portfolio.base import SleeveSpec, Portfolio
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from src.portfolio.ledger import PortfolioLedger
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from src.live.strategy_worker import StrategyWorker
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from src.live.pairs_worker import PairsWorker
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from src.live.basket_trend_worker import BasketTrendWorker
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from src.live.rotation_worker import RotationWorker
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from src.live.tsmom_worker import TsmomWorker
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from src.live.strategy_loader import load_strategy
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# Codice-breve sleeve -> nome modulo Strategy in scripts/strategies/ (worker single/ml)
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_STRAT_MODULE = {
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"MR01": "MR01_bollinger_fade", "MR02": "MR02_donchian_fade",
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"MR07": "MR07_return_reversal", "SH01": "SH01_shape_ml",
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"DIP01": "DIP01_dip_buy",
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}
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_MULTI_KINDS = ("basket", "rotation", "tsmom")
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DATA_DIR = Path("data/portfolio_paper")
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# giorni di storia da fetchare per timeframe (TSM01 1d usa 252 barre -> ~440 giorni col buffer)
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_LOOKBACK_DAYS = {"1h": 90, "4h": 220, "1d": 440}
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# SH01 (ml) richiede >=4000 barre 1h (train_min di ml_wf_entries); 365g (~8760 barre) danno
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# margine ampio per il walk-forward. Difensivo: non dipende dal fetch 440g di TSM01/ROT02.
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_ML_LOOKBACK_DAYS = 365
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def pos_for_spec(sid: str, global_ps: float, family_overrides: dict[str, float]) -> float:
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"""position_size effettivo di uno sleeve: override per-famiglia (chiave =
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weighting.family_of: PAIRS/FADE/HONEST/SHAPE/TSM) o globale."""
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from src.portfolio.weighting import family_of
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return family_overrides.get(family_of(sid), global_ps)
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def build_worker_for(spec: SleeveSpec, alloc_capital: float, leverage: float,
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data_dir: Path = DATA_DIR, position_size: float = 0.15,
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executor=None, exec_instrument: str | None = None,
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pairs_executor=None, exec_instruments: dict | None = None):
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"""Costruisce il worker esecutore per uno sleeve con capitale = quota allocata.
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executor/exec_instrument: per i fade single-leg, StrategyWorker affianca al fill sim
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un ordine REALE (shadow). pairs_executor/exec_instruments: idem per i PairsWorker
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(esecuzione reale a 2 gambe)."""
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if spec.kind == "pairs":
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return PairsWorker(
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asset_a=spec.a, asset_b=spec.b, tf=spec.tf, params=spec.params,
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capital=alloc_capital, position_size=position_size, leverage=leverage,
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fee_rt=0.001, name="PR01_pairs_reversion", data_dir=data_dir,
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executor=pairs_executor, exec_instruments=exec_instruments,
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)
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if spec.kind == "basket":
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pr = spec.params
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return BasketTrendWorker(
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universe=pr["universe"], tf=pr.get("tf", "4h"), capital=alloc_capital,
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position_size=position_size, leverage=leverage, data_dir=data_dir,
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)
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if spec.kind == "rotation":
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pr = spec.params
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return RotationWorker(
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universe=pr["universe"], top_k=pr.get("top_k", 3), gross=pr.get("gross", 0.45),
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tf=pr.get("tf", "1d"), capital=alloc_capital, data_dir=data_dir,
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)
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if spec.kind == "tsmom":
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pr = spec.params
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return TsmomWorker(
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universe=pr["universe"], horizons=tuple(pr.get("horizons", (63, 126, 252))),
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thr=pr.get("thr", 1.0), gross=pr.get("gross", 0.30),
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tf=pr.get("tf", "1d"), capital=alloc_capital, data_dir=data_dir,
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)
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module = _STRAT_MODULE.get(spec.name)
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if module is None:
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raise ValueError(f"sleeve live non supportato: {spec.name} (kind={spec.kind})")
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strategy = load_strategy(module)
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# SH01 (kind="ml") gira come StrategyWorker NORMALE: SH01_shape_ml.generate_signals fa il
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# walk-forward (retraining) internamente ad ogni tick ed emette metadata.max_bars=H -> gli
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# exit passano per StrategyWorker.tick (orizzonte H). NON usare il vecchio MLWorkerWrapper di
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# multi_runner: quello usa SignalEngine (famiglia squeeze SCARTATA), apre senza metadata ed
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# esce a hold_bars=3, ignorando del tutto SH01_shape_ml. Serve >=4000 barre 1h (train_min):
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# garantite da _ML_LOOKBACK_DAYS.
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return StrategyWorker(
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strategy=strategy, asset=spec.asset, tf=spec.tf, capital=alloc_capital,
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position_size=position_size, leverage=leverage, params=spec.params, data_dir=data_dir,
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executor=executor, exec_instrument=exec_instrument,
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)
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def _worker_equity(w) -> float:
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inner = getattr(w, "worker", w) # smonta MLWorkerWrapper
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return float(getattr(inner, "capital", 0.0))
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def rebalance_allocations(ledger: PortfolioLedger, workers: dict, weights: dict[str, float]):
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"""Ribilancio: total_capital = Σ equity sleeve; riallinea il capitale-base di ogni worker
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a peso×total. I worker con posizione APERTA NON vengono ritoccati (la posizione mantiene
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il suo notional, come da approssimazione dichiarata): il nuovo capitale-base si applica
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alla prossima posizione, quando il worker è flat."""
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ledger.total_capital = sum(_worker_equity(w) for w in workers.values())
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alloc = ledger.allocate(weights)
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for sid, w in workers.items():
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inner = getattr(w, "worker", w)
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if getattr(inner, "in_position", False):
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continue
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inner.capital = alloc.get(sid, inner.capital)
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ledger.save()
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_OHLCV = ["timestamp", "open", "high", "low", "close", "volume"]
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def _with_history(hist: pd.DataFrame | None, live: pd.DataFrame,
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warned: set | None = None, asset: str = "") -> pd.DataFrame:
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"""Bootstrap storia per SH01 (punto-10, 2026-06-07): parquet locale PRIMA del
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feed live (dedup sul timestamp). La ri-validazione ha mostrato che l'edge SH01
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richiede il training EXPANDING full-history: col solo lookback live (365g) la
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LogReg e' over-confident e la strategia NON e' robusta. Se c'e' un gap fra
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parquet e feed (parquet stantio oltre il lookback) si usa il SOLO feed con
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WARN: meglio il regime corto dichiarato che una serie con un buco."""
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if hist is None or live is None or live.empty:
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return live
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lo = int(live["timestamp"].iloc[0])
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h = hist[hist["timestamp"] < lo]
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if h.empty:
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return live
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if int(h["timestamp"].iloc[-1]) < lo - 2 * 3_600_000: # buco > 1 barra 1h
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if warned is not None and asset not in warned:
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warned.add(asset)
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print(f"[runner] WARN: gap fra parquet e feed live per {asset} "
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f"(parquet stantio? rilanciare download_all) — SH01 senza bootstrap")
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return live
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return pd.concat([h[_OHLCV], live[_OHLCV]], ignore_index=True)
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def _resample(df: pd.DataFrame, tf: str) -> pd.DataFrame:
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"""Resampla candele 1h -> 4h/1d mantenendo timestamp ms reale (come get_df del backtest)."""
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if tf == "1h":
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return df
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rule = {"4h": "4h", "1d": "1D"}[tf]
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d = df.copy()
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d["dt"] = pd.to_datetime(d["timestamp"], unit="ms", utc=True)
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d = d.set_index("dt")
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agg = d.resample(rule).agg({"open": "first", "high": "max", "low": "min",
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"close": "last", "volume": "sum"}).dropna()
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epoch = pd.Timestamp("1970-01-01", tz="UTC")
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agg["timestamp"] = ((agg.index - epoch) // pd.Timedelta(milliseconds=1)).astype("int64")
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return agg.reset_index(drop=True)
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def _spec_assets_tf(spec: SleeveSpec):
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"""(lista asset, tf) coinvolti da uno sleeve."""
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if spec.kind == "pairs":
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return [spec.a, spec.b], spec.tf
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if spec.kind in _MULTI_KINDS:
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return list(spec.params["universe"]), spec.params.get("tf", "1d" if spec.kind != "basket" else "4h")
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return [spec.asset], spec.tf
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_STALE_BARS = 2 # barre 1h COMPLETE consecutive flat (O=H=L=C) -> feed fermo
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def _check_stale_feed(asset: str, df: pd.DataFrame, alerted: set[str]):
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"""Osservabilita' (2026-06-05): alert Telegram quando il feed e' flat/fermo da
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>= _STALE_BARS barre 1h complete (i worker sono ciechi: il prossimo prezzo reale
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puo' gappare attraverso TP/SL, come ETH flat 13:00-14:50 -> gap 1655->1600) e al
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risveglio (con il gap % del primo prezzo reale). Una notifica per episodio.
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NB: SOLO osservabilita' — saltare gli ingressi post-flat PEGGIORA l'edge
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(testato: la candela-gap e' l'overshoot che la fade fada con profitto)."""
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from src.live.bars import last_settled_idx
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from src.live.telegram_notifier import notify_event
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if len(df) < _STALE_BARS + 2:
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return
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o, h, l, c = (df[k].values for k in ("open", "high", "low", "close"))
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# ultima barra COMPLETA (detection condivisa src.live.bars; prima hardcodava 1h)
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k = last_settled_idx(df["timestamp"].values)
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i = len(c) + k
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if i < 1:
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return
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flat = (o == h) & (h == l) & (l == c)
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n_flat = 0
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while i - n_flat >= 0 and flat[i - n_flat]:
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n_flat += 1
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if n_flat >= _STALE_BARS and asset not in alerted:
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alerted.add(asset)
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notify_event("STALE_FEED", {"asset": asset, "flat_bars_1h": n_flat,
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"ultimo_prezzo": float(c[i])})
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elif n_flat == 0 and asset in alerted:
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alerted.discard(asset)
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gap = (c[i] / c[i - 1] - 1) * 100 if c[i - 1] else 0.0
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notify_event("STALE_FEED", {"asset": asset, "status": "RIPRESO",
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"gap_pct": round(gap, 2), "prezzo": float(c[i])})
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def run(config_path: str = "portfolios.yml"):
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"""Loop live a portafoglio (tutti i tipi di sleeve). Data layer Cerbero v2 con resample;
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ribilancio a cambio giornata UTC."""
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import time
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from datetime import datetime, timezone, timedelta
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import yaml
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from src.portfolio.base import load_active_portfolio
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from src.portfolio.sleeves import sleeve_returns_df
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from src.portfolio import weighting as W
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from src.live.cerbero_client import CerberoClient
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from src.live.multi_runner import INSTRUMENT_MAP
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p: Portfolio = load_active_portfolio(config_path)
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_ov = (yaml.safe_load(Path(config_path).read_text()) or {}).get("overrides", {})
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poll = int(_ov.get("poll_seconds", 60))
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# Frazione di capitale-sleeve impegnata per posizione (default 0.15 = canonico backtest).
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# Con leva 2x: notional = capital * position_size * 2. A 0.5 ogni sleeve in posizione
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# impegna il 100% della sua fetta (max impiego senza debito di margine); DD scala ~lineare.
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position_size = float(_ov.get("position_size", 0.15))
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# Override PER-FAMIGLIA (improvement-sweep punto 8): la chiave e' la famiglia di
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# weighting.family_of (PAIRS/FADE/HONEST/SHAPE/TSM). Nato per i pairs: tutta la
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# validazione PR01 e' a pos 0.15 e la famiglia e' SENZA stop -> il pos globale 0.5
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# la faceva girare a ~2.2x l'esposizione validata. Gate: pairspos_port06_impact.py.
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ps_family = {str(k).upper(): float(v)
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for k, v in (_ov.get("position_size_family") or {}).items()}
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def _supported(s):
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return s.kind in ("pairs",) + _MULTI_KINDS or s.name in _STRAT_MODULE
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supported = [s for s in p.sleeves if _supported(s)]
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skipped = [s.sid for s in p.sleeves if not _supported(s)]
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if skipped:
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print(f"[runner] sleeve saltati nel live (worker non disponibili): {skipped}")
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# SLEEVE "PAPER" (solo statistica, 2026-06-08): NON entrano nel pool/pesi/ledger del
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# portafoglio — i €total_capital si dividono SOLO tra gli sleeve reali. I paper girano
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# con un capitale nozionale fisso (la fetta equal che avrebbero avuto) per raccogliere
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# statistica in vista di future implementazioni reali. Default: TR01/ROT02/TSM01
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# (multi-asset, esecuzione reale bloccata dal capitale).
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paper_codes = {str(c).upper() for c in (_ov.get("paper_sleeves") or [])}
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live_specs = [s for s in supported if s.name.upper() not in paper_codes]
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paper_specs = [s for s in supported if s.name.upper() in paper_codes]
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if paper_specs:
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print(f"[runner] sleeve PAPER (solo statistica, fuori dal pool): "
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f"{[s.sid for s in paper_specs]}")
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live_ids = [s.sid for s in live_specs]
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clusters = {s.sid: (s.cluster or s.sid) for s in live_specs}
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paper_notional = p.total_capital / max(len(supported), 1) # fetta equal nozionale
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ledger = PortfolioLedger(p.code, total_capital=p.total_capital)
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client = CerberoClient()
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# --- Esecuzione REALE (shadow) su Deribit testnet, solo sui fade abilitati ---
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# overrides.execution: {enabled, sleeves:[MR01,...], instruments:{BTC:..,ETH:..}}
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_exec_cfg = _ov.get("execution", {}) or {}
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exec_enabled = bool(_exec_cfg.get("enabled"))
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exec_sleeves = set(_exec_cfg.get("sleeves", []))
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exec_instr = _exec_cfg.get("instruments", {}) or {}
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pairs_exec_enabled = bool(_exec_cfg.get("pairs_enabled")) # esecuzione reale 2 gambe
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executor = None
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pairs_executor = None
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if exec_enabled:
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from src.live.execution import ExecutionClient
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executor = ExecutionClient(client=client)
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# disaster-bracket on-book (~-30%): assicurazione outage sui fade reali
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executor.disaster_sl_pct = float(_exec_cfg.get("disaster_sl_pct", 0.30) or 0) or None
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print(f"[runner] ESECUZIONE REALE attiva (shadow) — sleeve={sorted(exec_sleeves)} "
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f"strumenti={exec_instr} disaster_sl={executor.disaster_sl_pct}")
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if pairs_exec_enabled:
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from src.live.execution import PairsExecutionClient
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pairs_executor = PairsExecutionClient(leg=executor)
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print(f"[runner] ESECUZIONE REALE PAIRS (2 gambe) attiva — strumenti={exec_instr}")
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def _exec_for(s):
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"""(executor, exec_instrument) per uno sleeve single-leg ABILITATO. Kind:
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'single' (fade/DIP01) e 'ml' (SH01). SH01 non ha TP/SL -> _place_real_tp
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ritorna subito e _real_close chiude tutto a market reduce-only (orizzonte):
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infrastruttura gia' presente. Il disaster-bracket on-book resta l'unica
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protezione di coda di SH01 durante un outage (esce a H=12 ben prima del -30%)."""
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||
if not exec_enabled or s.kind not in ("single", "ml") or s.name not in exec_sleeves:
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return None, None
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return executor, exec_instr.get(s.asset)
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def _pairs_exec_for(s):
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"""(pairs_executor, {asset: instrument}) per uno sleeve pairs, se abilitato."""
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if not pairs_exec_enabled or s.kind != "pairs":
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return None, None
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return pairs_executor, exec_instr
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dr = sleeve_returns_df(live_ids)
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weights = W.weight_vector(p.weighting, live_ids, dr, weights=p.weights,
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caps=p.caps, clusters=clusters, lookback=p.vol_lookback)
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alloc = ledger.allocate(weights)
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workers = {}
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for s in live_specs:
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ex, inst = _exec_for(s)
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pex, pinst = _pairs_exec_for(s)
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workers[s.sid] = build_worker_for(s, alloc[s.sid], p.leverage,
|
||
position_size=pos_for_spec(s.sid, position_size, ps_family),
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||
executor=ex, exec_instrument=inst,
|
||
pairs_executor=pex, exec_instruments=pinst)
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||
if ps_family:
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print(f"[runner] position_size globale={position_size} override famiglia={ps_family}")
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# worker PAPER (solo statistica): capitale nozionale fisso, NESSUNA esecuzione reale,
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# NON nel ledger del portafoglio. Salvano in data/portfolio_paper_stats/.
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paper_dir = DATA_DIR.parent / "portfolio_paper_stats"
|
||
paper_workers = {s.sid: build_worker_for(s, paper_notional, p.leverage,
|
||
data_dir=paper_dir,
|
||
position_size=pos_for_spec(s.sid, position_size, ps_family))
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for s in paper_specs}
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# bootstrap storia full per gli sleeve ML (SH01): parquet locale + feed live.
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# L'edge SH01 richiede train expanding full-history (sh01_trainwindow_validate);
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# il path live fitta solo l'ultimo blocco (last_block_only nei params SHAPE).
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ml_hist: dict[str, pd.DataFrame] = {}
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ml_gap_warned: set[str] = set()
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for a in sorted({s.asset for s in live_specs if s.kind == "ml"}):
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try:
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from src.data.downloader import load_data
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ml_hist[a] = load_data(a, "1h")
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last = pd.to_datetime(ml_hist[a]["timestamp"].iloc[-1], unit="ms", utc=True)
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print(f"[runner] bootstrap storia SH01 {a}: {len(ml_hist[a])} barre parquet "
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f"(fino a {last:%Y-%m-%d %H:%M})")
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except Exception as e:
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print(f"[runner] WARN bootstrap storia {a} fallito: {e} — SH01 col solo feed")
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# lookback (giorni) richiesto per ogni asset = max sui worker che lo usano
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asset_days: dict[str, int] = {}
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for s in live_specs:
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assets, tf = _spec_assets_tf(s)
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days = _LOOKBACK_DAYS.get(tf, 90)
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||
if s.kind == "ml": # SH01 ha bisogno di molta storia 1h
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days = max(days, _ML_LOOKBACK_DAYS)
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for a in assets:
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asset_days[a] = max(asset_days.get(a, 0), days)
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||
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||
inst_map = dict(INSTRUMENT_MAP)
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||
last_day = ""
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||
stale_alerted: set[str] = set() # asset con alert STALE_FEED attivo (dedup per episodio)
|
||
# Osservabilita' outage (improvement-sweep 2026-06-06): il poll-loop intero e' in un
|
||
# try/except → durante un outage i worker NON valutano gli exit. Alert Telegram dopo
|
||
# _OUTAGE_POLLS poll falliti/DEGRADATI consecutivi + notifica di ripresa con durata.
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# "Degradato" include il caso HTTP-200-con-candles-vuote (code review 2026-06-07):
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# non solleva eccezione ma i worker dell'asset mancante saltano il tick in silenzio.
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_OUTAGE_POLLS = 5
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fail_streak = 0
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def _outage_tick(failed: bool, streak: int, detail: str = "") -> int:
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"""Aggiorna lo streak e gestisce gli alert FEED_OUTAGE (start a soglia, una
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volta per episodio; RIPRESO al primo poll pulito). Ritorna il nuovo streak."""
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from src.live.telegram_notifier import notify_event
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if failed:
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streak += 1
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if streak == _OUTAGE_POLLS:
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real_open = sorted(sid for sid, wk in workers.items()
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if getattr(wk, "real_in_position", False))
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notify_event("FEED_OUTAGE", {
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"poll_falliti": streak,
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"minuti": round(streak * poll / 60),
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"dettaglio": detail,
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"posizioni_reali_aperte": ", ".join(real_open) or "nessuna",
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"nota": "exit NON valutati durante l'outage; "
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"protezione = disaster-SL on-book sui fade reali"})
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return streak
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if streak >= _OUTAGE_POLLS:
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notify_event("FEED_OUTAGE", {"status": "RIPRESO",
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"poll_falliti": streak,
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"minuti": round(streak * poll / 60)})
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return 0
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while True:
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try:
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# fetch 1h per asset al lookback massimo richiesto
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raw1h: dict[str, pd.DataFrame] = {}
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end = datetime.now(timezone.utc)
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# SOLO testnet (via Cerbero): il paper DEVE usare lo stesso venue dove gli ordini
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# verrebbero eseguiti (testnet). Mai sostituire con dati mainnet -> divergerebbe dal
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# comportamento reale (prezzi/liquidità testnet != mainnet). Durante un outage testnet
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# il runner si mette in pausa (corretto: senza il venue non si potrebbe eseguire).
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for asset, days in asset_days.items():
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inst = inst_map.get(asset, f"{asset}-PERPETUAL")
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start = end - timedelta(days=days)
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candles = client.get_historical_v2(inst, start.strftime("%Y-%m-%d"),
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end.strftime("%Y-%m-%d"), "1h")
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if candles:
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df = pd.DataFrame(candles)
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df["timestamp"] = df["timestamp"].astype("int64")
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raw1h[asset] = df.sort_values("timestamp").reset_index(drop=True)
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_check_stale_feed(asset, raw1h[asset], stale_alerted)
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# tick di ogni worker col suo timeframe (resample dal 1h)
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def _tick(s, w):
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assets, tf = _spec_assets_tf(s)
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if any(a not in raw1h for a in assets):
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return
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res = {a: _resample(raw1h[a], tf) for a in assets}
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if s.kind == "pairs":
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w.tick(res[s.a], res[s.b])
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elif s.kind in _MULTI_KINDS:
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w.tick(res)
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elif s.kind == "ml":
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# SH01: storia full (parquet bootstrap + feed) -> il walk-forward
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# interno fitta solo l'ultimo blocco (last_block_only nei params).
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w.tick(_with_history(ml_hist.get(s.asset), res[s.asset],
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ml_gap_warned, s.asset))
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else:
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# single (fade/dip): StrategyWorker su feed live.
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w.tick(res[s.asset])
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for s in live_specs:
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_tick(s, workers[s.sid])
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# PAPER: ticcati per statistica, MAI nel ledger del portafoglio
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for s in paper_specs:
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_tick(s, paper_workers[s.sid])
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ledger.update_equity({sid: _worker_equity(wk) for sid, wk in workers.items()})
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today = datetime.now(timezone.utc).strftime("%Y-%m-%d")
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if today != last_day and last_day:
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dr = sleeve_returns_df(live_ids)
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weights = W.weight_vector(p.weighting, live_ids, dr, weights=p.weights,
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caps=p.caps, clusters=clusters, lookback=p.vol_lookback)
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rebalance_allocations(ledger, workers, weights)
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last_day = today
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ledger.save()
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# feed degradato senza eccezione: asset richiesti ma senza candele
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missing = sorted(a for a in asset_days if a not in raw1h)
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if missing:
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print(f"[runner] feed incompleto: mancano {missing} (streak {fail_streak + 1})")
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fail_streak = _outage_tick(bool(missing), fail_streak,
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detail=f"feed senza candele per: {', '.join(missing)}")
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except KeyboardInterrupt:
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ledger.save()
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print("shutdown")
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break
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except Exception as e:
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print(f"[runner] errore: {e} (streak {fail_streak + 1})")
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fail_streak = _outage_tick(True, fail_streak, detail=f"eccezione: {e}")
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time.sleep(poll)
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if __name__ == "__main__":
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run()
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