Adriano Dal Pastro
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Delle sei misure prodotte oggi solo UNA apriva una decisione: il peso 75/25 fu confermato il 24/07 con la lente HOURLY, e il 26/07 quella lente e' risultata pessimistica su ENTRAMBI i lati di SKH01 (uscite +0.081, ingressi +0.048 di Sharpe di book). Se SKH01 vale piu' di come e' stato pesato, 0.25 poteva non essere piu' l'ottimo. Contro tirava il LOO de-luckato dello stesso giorno (SKH01 = il meno affidabile dei cinque). Due correzioni in versi opposti: si misura, non si deduce. MISURA (path live intra_entry=True, 8 offset, mediana delle differenze APPAIATE): argmax a w=0.35, e 0.30-0.40 batte 0.25 nell'88% degli offset -> il segnale c'e' ed e' nel verso previsto dalla correzione di lente. Ma il plateau entro 0.05 di Sharpe e' [0.25 ... 0.50] e il peso live e' DENTRO, e `weights_tilt_null` FALLISCE (delta_insample -0.0026, gate_pass False). IL MOTIVO VERO sta in cio' che la mediana nasconde: il guadagno e' tutto nella coda ALTA. p10 per peso 1.463 / 1.465 / 1.455 / 1.435 / 1.374 mentre il p90 sale monotono 1.915 -> 2.064. Alzare SKH01 non compra Sharpe, compra dipendenza da quale ancora ti e' capitata (banda da 0.45 a 0.69). Coerente con altre due misure indipendenti dello stesso giorno: SKH01 ha la frazione d'ancora piu' grande da restituire (LOO) ed e' 4x piu' fee-sensibile. Tre misure indipendenti dicono che SKH01 e' la gamba fragile del book e che 0.25 sta all'estremo prudente della regione robusta. LA RIVALUTAZIONE CHE CONTA NON E' SULLA STRATEGIA. Ordini di grandezza a confronto: ottimizzare il peso = +0.030 Sharpe (gate fallito); versare EUR 250/mese invece di EUR 0 = da MAI a 16.2 anni (P entro 20a = 92%); perdere il conto Deribit a p=1% = -18% di probabilita' di arrivare, ripartendo da zero. Il book e' dentro il suo plateau su ogni asse misurato: la ricerca ha smesso di essere il vincolo binding. I vincoli binding oggi sono capitale che entra e conto che non sparisce. Book, pesi, cron, config INVARIATI. Gate pre-registrati alle loro date (anticiparli sarebbe selezione sull'hold-out). 365 test verdi (+6). Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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3.1 KiB
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"""Test della rivalutazione del peso live (scripts/research/r0726_reeval_live_weight.py).
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Il punto del file non e' il numero: e' che il peso live resti **dentro il plateau** e che ogni
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proposta di cambio passi da `weights_tilt_null`. Se un domani qualcuno alza SKH01 senza il gate,
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questi test lo dicono.
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"""
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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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import pytest
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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
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sys.path.insert(0, str(ROOT))
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sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research"))
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import r0726_reeval_live_weight as RW # noqa: E402
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def test_il_peso_live_e_nella_griglia_valutata():
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"""Una griglia che non contiene il peso corrente non puo' dire se cambiarlo."""
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assert RW.W_LIVE in RW.W_GRID
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def test_la_griglia_copre_entrambi_i_lati_del_peso_live():
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"""Se la griglia fosse solo verso l'alto, l'argmax sarebbe garantito >= live per costruzione."""
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assert min(RW.W_GRID) < RW.W_LIVE < max(RW.W_GRID)
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def test_il_peso_della_griglia_coincide_col_book_di_produzione():
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"""W_LIVE deve essere il peso VERO del book Deribit, non una costante scollegata."""
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from src.live.book import W_SKH, W_TP01
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assert RW.W_LIVE == pytest.approx(W_SKH)
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assert W_TP01 + W_SKH == pytest.approx(1.0)
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def test_la_statistica_e_la_mediana_delle_differenze_appaiate():
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"""Lezione 26/07: fra offset si usa la mediana delle DIFFERENZE, non la differenza delle
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mediane (che confronta offset diversi). Su dati costruiti le due risposte divergono."""
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# Serve che l'ORDINAMENTO differisca fra le due serie, altrimenti le due statistiche
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# coincidono per caso (prima stesura di questo test: coincidevano, e non provava niente).
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a = np.array([1.0, 5.0, 6.0])
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b = np.array([4.0, 2.0, 3.0])
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appaiata = float(np.median(a - b)) # [-3, +3, +3] -> +3
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delle_mediane = float(np.median(a) - np.median(b)) # 5 - 3 -> +2
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assert appaiata == pytest.approx(3.0)
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assert delle_mediane == pytest.approx(2.0)
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assert appaiata != pytest.approx(delle_mediane)
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def test_gate_tilt_null_rifiuta_un_cambio_che_perde_in_sample():
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"""Controllo POSITIVO sul gate: un tilt costruito per perdere pre-holdout deve fallire.
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Un gate che approva tutto e' inutile quanto uno che rifiuta tutto."""
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from src.portfolio.portfolio import weights_tilt_null
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idx = pd.date_range("2019-01-01", periods=1500, freq="D", tz="UTC")
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rng = np.random.default_rng(7)
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buona = pd.Series(rng.normal(0.0008, 0.01, len(idx)), index=idx)
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cattiva = pd.Series(rng.normal(-0.0008, 0.02, len(idx)), index=idx)
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res = weights_tilt_null({"BUONA": buona, "CATTIVA": cattiva},
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{"BUONA": 0.75, "CATTIVA": 0.25},
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{"BUONA": 0.35, "CATTIVA": 0.65}, k_seen=9)
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assert res["gate_pass"] is False
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def test_promemoria_fee_coerente_con_la_regola_gia_decisa():
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"""La soglia d'azione sulla fee vive in un solo posto: se cambia li', questo test la segue."""
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src = (ROOT / "scripts" / "research" / "r0726_reeval_live_weight.py").read_text()
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assert "taker <=5bps" in src and ">10bps" in src
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