Adriano
33e3e2a603
Esplorazione onesta con agenti paralleli su harness condiviso (explore_lab.py): ingresso close[i], netto fee, OOS, DD basso, attenzione fee. 7 famiglie su 9 sono rumore (stagionalita' oraria/mensile, cross-sectional reversal, opening-range, lead-lag BTC->alt, continuation intraday) e l'harness le rifiuta senza falsi positivi. Due edge reali verificati indipendentemente: - PR01 Pairs: spread reversion market-neutral su log-ratio z-score (ETH/BTC, LTC/ETH, ADA/ETH). ETH/BTC CAGR 144% Sharpe 4.04 OOS DD 17% 8/9 anni, corr mercato ~0.02, no-look-ahead verificato, regge fee 0.40%/coppia. Fee su 2 gambe (worker da estendere). - TSM01: TSMOM multi-orizzonte 3/6/12m + risk-off, distinto da ROT02 (corr 0.53), DD 22%/12% OOS, mai un anno negativo, regge fee 0.40%. Payoff: aggiungere i pairs (quasi scorrelati ~0.05) al MASTER -> CAGR 47->66%, DD 5.2->3.8% full / 4.7->3.3% OOS, Sharpe OOS 4.33->6.86 (combine_v2.py). Fix: explore_lab.get_df ora produce timestamp ms reale per 1d/4h (era placeholder). Diario 2026-05-29-exploration.md + nota CLAUDE.md. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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3.3 KiB
Python
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"""Combina i NUOVI edge (pairs + TSM01) col MASTER esistente: migliora il portafoglio?
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Aggiunge al MASTER a 9 sleeve (6 fade + 3 honest) due nuove fonti scoperte
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nell'esplorazione, poco correlate:
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- PAIRS market-neutral (ETH/BTC, LTC/ETH, ADA/ETH) -> corr ~0 col mercato
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- TSM01 (TSMOM multi-orizzonte + risk-off) -> corr ~0.53 con ROT02
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Misura correlazione delle nuove sleeve vs esistenti e confronta MASTER-9 vs
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MASTER-esteso su Ret/CAGR/DD/Sharpe, FULL e OOS (finestra comune 2021-2026).
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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 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.combine_portfolio import (
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build_all_sleeves, port_returns, metrics, yearly_returns, SPLIT, OOS_DATE, IDX,
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)
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from scripts.analysis.honest_improve2 import _daily_equity, _norm
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from scripts.analysis.pairs_research import pairs_sim
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from scripts.analysis.tsmom_research import tsmom_sim
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def daily_from(eq_ts, eq_v):
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return _norm(_daily_equity(eq_ts, eq_v, IDX))
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def main():
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print("Costruzione equity (puo' richiedere ~1-2 min)...\n")
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S = build_all_sleeves() # 9 sleeve esistenti
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# nuove sleeve
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new = {}
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for a, b in [("ETH", "BTC"), ("LTC", "ETH"), ("ADA", "ETH")]:
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r = pairs_sim(a, b, n=50, z_in=2.0, z_exit=0.5, max_bars=72)
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new[f"PR_{a}{b}"] = daily_from(r["eq_ts"], r["eq_v"])
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t = tsmom_sim()
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new["TSM01"] = daily_from(t["eq_ts"], t["eq_v"])
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allS = {**S, **new}
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# --- correlazione nuove vs esistenti ---
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dr = pd.DataFrame({k: v.pct_change().fillna(0.0) for k, v in allS.items()})
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corr = dr.corr()
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old_k = list(S); new_k = list(new)
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print("=" * 88)
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print(" CORRELAZIONE rendimenti giornalieri — NUOVE (righe) vs media esistenti")
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print("=" * 88)
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for nk in new_k:
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avg = corr.loc[nk, old_k].mean()
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mx = corr.loc[nk, old_k].abs().max()
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print(f" {nk:<12s} corr media col MASTER-9 = {avg:+.2f} |max| = {mx:.2f}")
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# --- confronto portafogli ---
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def line(label, members):
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pr = port_returns(members)
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f, o = metrics(pr), metrics(pr, lo=SPLIT)
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print(f" {label:<26s}{f['ret']:>+9.0f}{f['cagr']:>7.0f}{f['dd']:>7.1f}{f['sharpe']:>7.2f}"
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f" | {o['ret']:>+9.0f}{o['dd']:>7.1f}{o['sharpe']:>7.2f}")
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return pr
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print("\n" + "=" * 96)
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print(f" MASTER-9 vs MASTER-ESTESO (con pairs+TSM01) | OOS da {OOS_DATE} | equal-weight daily")
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print("=" * 96)
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print(f" {'portafoglio':<26s}{'Ret%':>9s}{'CAGR':>7s}{'DD%':>7s}{'Shrp':>7s}"
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f" | {'oRet%':>9s}{'oDD%':>7s}{'oShrp':>7s}")
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print(" " + "-" * 92)
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line("MASTER-9 (base)", S)
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line("MASTER +pairs (12)", {**S, **{k: v for k, v in new.items() if k.startswith('PR_')}})
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line("MASTER +TSM01 (10)", {**S, "TSM01": new["TSM01"]})
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pr_all = line("MASTER-esteso (13)", allS)
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print(" " + "-" * 92)
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pa = yearly_returns(pr_all)
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print(" MASTER-esteso per-anno: " + " ".join(f"{y}:{v:+.0f}%" for y, v in pa.items()))
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print("\n Se il MASTER-esteso ha DD piu' basso e/o Sharpe piu' alto del MASTER-9, le nuove")
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print(" famiglie aggiungono valore (diversificazione da fonti scorrelate).")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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