Adriano Dal Pastro
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Reset del progetto su fondamenta verificate dopo la scoperta che l'intera libreria "validata OOS" era artefatto di feed contaminato (print fantasma del feed Cerbero TESTNET + storico Binance/USDT). - Storico ricostruito da Deribit MAINNET (ccxt pubblico, tokenless) e CERTIFICATO (certify_feed.py): BTC/ETH puliti su TUTTA la storia (mediana 2-6 bps vs Coinbase USD), integrita' OHLC + coerenza resample (maxΔ 0.00) + cross-venue OK. Alt esclusi (illiquidi/divergenti: LTC/DOGE 50-82% barre flat; XRP/BNB non certificabili). - Verdetto sul feed pulito: FADE / PAIRS / XS01 / TSM01 morti (ogni portafoglio Sharpe -2.3..-3.0, DD ~40%); solo SH01 e frammenti HONEST con segnale residuo, da ri-validare in isolamento. - Cleanup "restart pulito": strategie, stack live (src/live, src/portfolio, runner/executor, yml, docker), ~100 script ricerca/gate, waste/games/ portfolios, dati non certificati + cache e 60+ diari -> archiviati in Old/ (preservati, non cancellati). Diario consolidato in un unico documento. - Skeleton ricerca tenuto: Strategy ABC + indicatori + src/fractal + src/backtest/engine + load_data; tool dati certificati (rebuild_history, certify_feed, audit_feed, multi_source_check). - Universo dati ATTIVO: solo BTC/ETH (5m/15m/1h); guardrail fisico (load_data su alt -> FileNotFoundError). Esecuzione DISABILITATA, conto flat. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2.7 KiB
Python
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"""EXIT-13 — hurst_exit: TP condizionato al REGIME (rolling-Hurst causale).
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IDEA. Le fade puntano alla MEDIA: in regime ANTI-PERSISTENTE (Hurst basso) la
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reversione tende a completarsi -> ha senso tenere il TP pieno tp0. In regime
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PERSISTENTE/trending (Hurst alto) la reversione spesso NON arriva fino in fondo
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(il movimento continua, lo stop-loss si concentra li': vedi loss-guard Hurst) ->
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conviene "prendere quel che c'e'": TP anticipato a meta' strada (entry+tp0)/2.
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- H[j-1] < h_lo (anti-persistente): tp(j) = tp0 (reversione completa)
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- H[j-1] >= h_lo (persistente): tp(j) = (entry+tp0)/2 (TP a meta')
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SL FISSO (sl0) e horizon (max_bars) invariati.
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ANTI-LOOK-AHEAD. prepare() precalcola H = rolling_hurst(close, window=100, step=6)
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una volta sullo sleeve. rolling_hurst e' causale: H[k] usa returns[k-window:k] e
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returns[m]=diff(log(close))[m] dipende da close[m+1], quindi H[k] dipende solo da
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close <= k. In levels(j) leggo H[j-1] -> solo dati <= j-1. SL/horizon invariati.
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La decisione del regime e' fissata col bar precedente, il bar j tocca i livelli.
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NB sul TP a meta'. Lo "step=6" significa che H e' costante a tratti di 6 barre; il
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regime e' ri-letto ogni bar (j-1) ma cambia valore ogni 6. Il TP a meta' strada
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e' SEMPRE >= breakeven per costruzione (e' fra entry e tp0, e tp0 e' gia' oltre il
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margine fee per come la fade lo fissa), quindi non maschera uscite in perdita.
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GRID: h_lo in {0.45, 0.50, 0.55} (3 celle).
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"""
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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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sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
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from exit_lab import ExitPolicy, evaluate # noqa: E402
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sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[3]))
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from src.fractal.indicators import rolling_hurst # noqa: E402
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class HurstExit(ExitPolicy):
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name = "hurst_exit"
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@classmethod
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def prepare(cls, ctx, **params):
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if "hurst100" not in ctx:
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c = ctx["close"]
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ctx["hurst100"] = rolling_hurst(c, window=100, step=6)
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def __init__(self, ctx, i, d, entry, tp0, sl0, mb, **params):
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super().__init__(ctx, i, d, entry, tp0, sl0, mb, **params)
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self.h = ctx["hurst100"]
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self.h_lo = float(params.get("h_lo", 0.50))
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self.tp_half = (entry + tp0) / 2.0 # TP a meta' strada (persistente)
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def levels(self, j: int):
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# SOLO dati <= j-1
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hv = self.h[j - 1]
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if not np.isfinite(hv):
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return self.tp0, self.sl0, 1.0
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if hv < self.h_lo:
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tp = self.tp0 # anti-persistente: reversione completa
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else:
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tp = self.tp_half # persistente: prendi la meta'
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return tp, self.sl0, 1.0
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GRID = [
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{"h_lo": 0.45},
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{"h_lo": 0.50},
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{"h_lo": 0.55},
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]
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if __name__ == "__main__":
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evaluate(HurstExit, GRID)
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