Adriano
7226946911
Giro di validazione scettica (walk-forward, plateau, stress, scomposizione): - PAIRS: config PER-COPPIA -> config UNIVERSALE (n50 z2 zx0.75 mb72), niente cherry-picking. Plateau confermato (heatmap 20/20 Sharpe>1) + walk-forward (ETH/BTC 11/12 finestre+, BTC/LTC 9/10). Scartata BNB/ETH (overfit). 5 coppie robuste. - TSM01: gross 0.45->0.30 (stesso Sharpe, DD 22->15%); corr reale con ROT02 = 0.62 (non 0.53); diversificatore, non motore. Robusto (36/36 config OOS+). - Confluenza multi-TF SCARTATA: overfit (taglia 97% trade, ~40 in 8 anni, Sharpe crolla). - MASTER: numeri sobri onesti -> OOS Sharpe 7.7/DD 2.3% e' regime calmo 2024-25 (ottimistico ~50%); worst-DD 90g ~6%, Sharpe atteso ~5, regge leva 2x+slippage. Config robusta: equal-weight, leva 2x, cap pairs ~30-35% (sono ~57% del rischio). Quanto trovato regge l'esame anti-overfit; numeri comunicati sobri. Doc/CLAUDE/memoria aggiornati. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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4.6 KiB
Python
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"""Verifica indipendente + ricerca TSM01 — Time-Series Momentum multi-orizzonte.
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Long-only, multi-crypto, bassa frequenza. Per ogni asset il segnale è il CONSENSO
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dei segni del momentum su più orizzonti lunghi (3/6/12 mesi); si tengono equal-weight
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gli asset con consenso pieno positivo. Overlay risk-off: cash se BTC < SMA100.
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Distinta da ROT02 (cross-sectional ranking): qui conta la PERSISTENZA assoluta lenta
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di ogni asset, non la classifica relativa. Correlazione con ROT02 ~0.62 -> fattore
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parzialmente indipendente, utile come diversificatore (NON come motore di ritorno:
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rende meno di ROT02 a parita' di OOS). DD basso.
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Anti-overfit: edge su ALTOPIANO (36/36 config orizzonti x thr x regime_n restano OOS+),
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walk-forward stabile (4 anni up, 2 piatti per risk-off, mai un anno negativo), regge
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fee 0.40% RT. Gran parte del DD basso viene dall'overlay risk-off SMA100 (condiviso),
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la struttura multi-orizzonte aggiunge ~+38pp OOS e alza lo Sharpe 0.58->1.07.
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Default gross=0.30 (era 0.45): stesso Sharpe ma DD 22%->15% (scelta robusta, non la piu' redditizia).
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Engine onesto: pesi a close[i] da soli rendimenti passati, realizzo i->i+1, fee
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one-way fee_rt/2 sul turnover. NETTO, leva implicita gross. OOS = ultimo 30%.
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from __future__ import annotations
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import sys
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from pathlib import Path
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import numpy as np
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import pandas as pd
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PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
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sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
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from scripts.analysis.honest_lab import available_assets, FEE_RT
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from scripts.analysis.honest_rotation import build_panel
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GROSS, OOS_FRAC = 0.30, 0.30 # gross 0.30 (anti-overfit): stesso Sharpe di 0.45, DD piu' basso
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def tsmom_sim(horizons=(63, 126, 252), thr=1.0, regime_n=100, gross=GROSS,
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fee_rt=FEE_RT, oos_frac=0.0, cheat=False):
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"""horizons in giorni. thr=1.0 -> consenso pieno (tutti i segni positivi)."""
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panel = build_panel(available_assets(), "1d")
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cols = list(panel.columns); P = panel.values; T, N = P.shape
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rets = np.zeros_like(P); rets[1:] = P[1:] / P[:-1] - 1
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years = panel.index.year.values
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btc = P[:, cols.index("BTC")]
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bma = pd.Series(btc).rolling(regime_n).mean().values
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start = max(max(horizons) + 1, regime_n + 1, int(T * (1 - oos_frac)) if oos_frac else 0)
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cap = 1000.0; w = np.zeros(N); eq = [cap]; yearly = {}
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eq_ts: list = []; eq_v: list = []
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for i in range(start, T - 1):
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risk_on = btc[i] > bma[i] if not np.isnan(bma[i]) else False
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wi = i + 1 if cheat else i # cheat: usa il futuro (test no-look-ahead)
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score = np.zeros(N)
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for h in horizons:
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score += np.sign(P[wi] / P[wi - h] - 1)
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score /= len(horizons)
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chosen = [j for j in range(N) if score[j] >= thr] if risk_on else []
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nw = np.zeros(N)
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for j in chosen:
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nw[j] = gross / len(chosen)
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cap -= cap * np.abs(nw - w).sum() * (fee_rt / 2); w = nw
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cap = max(cap * (1 + float(np.dot(w, rets[i + 1]))), 10.0)
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eq.append(cap)
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eq_ts.append(panel.index[i + 1]); eq_v.append(cap)
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y = int(years[i]); yearly[y] = yearly.get(y, 0.0) + float(np.dot(w, rets[i + 1])) * 100
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eq = np.array(eq); peak = np.maximum.accumulate(eq)
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dd = float(np.max((peak - eq) / peak) * 100)
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yrs = (panel.index[-1] - panel.index[start]).days / 365.25 or 1
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rets_d = np.diff(eq) / eq[:-1]
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sharpe = float(np.mean(rets_d) / np.std(rets_d) * np.sqrt(365)) if np.std(rets_d) > 0 else 0.0
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return dict(ret=(cap / 1000 - 1) * 100, cagr=((cap / 1000) ** (1 / yrs) - 1) * 100,
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dd=dd, sharpe=sharpe, yearly=yearly, eq_ts=eq_ts, eq_v=eq_v,
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pos_years=sum(1 for v in yearly.values() if v > 0), n_years=len(yearly))
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def main():
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print("=" * 90)
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print(" TSM01 — TSMOM multi-orizzonte (3/6/12m consenso pieno) + risk-off SMA100")
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print("=" * 90)
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# no-look-ahead: cheat deve esplodere
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base = tsmom_sim()
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ch = tsmom_sim(cheat=True)
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print(f" no-look-ahead: onesto FULL={base['ret']:+.0f}% vs cheat(futuro)={ch['ret']:+.0f}% -> "
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f"{'OK (il cheat esplode -> niente leak)' if ch['ret'] > base['ret'] * 2 else 'CONTROLLARE'}")
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o = tsmom_sim(oos_frac=1 - OOS_FRAC)
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hi = tsmom_sim(fee_rt=0.002)
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print(f"\n FULL {base['ret']:+.0f}% CAGR {base['cagr']:.0f}% DD {base['dd']:.0f}% "
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f"Sharpe {base['sharpe']:.2f} anni+ {base['pos_years']}/{base['n_years']}")
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print(f" OOS {o['ret']:+.0f}% DD {o['dd']:.0f}% | fee 0.40% RT: FULL {hi['ret']:+.0f}%")
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print(" Per-anno: " + " ".join(f"{y}:{v:+.0f}%" for y, v in sorted(base["yearly"].items())))
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if __name__ == "__main__":
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main()
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