PythagorasGoal/Old/scripts/analysis/daily_equity_bfill_impact.py

"""ANALISI DI IMPATTO (sola lettura, da docs/TODO.md): bug bfill di `_daily_equity`.

IL BUG (scripts/analysis/honest_improve2.py:30):
    daily = s.resample("1D").last().reindex(idx).ffill().bfill()
La serie `s` e' a PUNTI-TRADE (un valore di capitale per ogni exit). Il `reindex(idx)`
taglia PRIMA di forward-fillare: i giorni di IDX precedenti al primo trade DENTRO la
finestra restano NaN (il ffill non ha un valore precedente in-finestra da propagare) e
il `.bfill()` finale li riempie col capitale DOPO il primo trade in-finestra. Effetti:
  1. l'ancora a idx[0] e' il capitale post-primo-trade-in-finestra, NON il capitale
     portato avanti dall'ultimo trade PRIMA della finestra;
  2. il rendimento del primo trade in-finestra viene CANCELLATO dalla serie daily
     (la testa e' piatta al valore post-trade -> pct_change = 0 anche il giorno del trade).

CORREZIONE (qui, solo per confronto): ffill PRIMA del reindex (carry-forward su tutta la
storia trade) + testa pre-primo-trade-assoluto = capitale iniziale 1000. MAI valori dal futuro.

Sleeve canonici interessati (serie a punti-trade -> testa di IDX scoperta):
  DIP01_BTC, PR_ETHBTC, PR_ETHBTC_15M, PR_LTCETH, PR_ADAETH, PR_BTCLTC, PR_ETHSOL,
  TSM01, XS01 (questi due quasi-densi: punti daily/12h -> impatto atteso ~0).
TR01_basket / ROT02_rot passano da _daily_equity ma con punti PER-BARRA (densi dal
2018) -> verificati comunque qui via monkeypatch runtime (nessun file canonico toccato).
I fade (combine_portfolio.py:52) e SH01 (shape_ml_validate.py:124) usano lo stesso
pattern reindex+bfill ma su equity PER-BARRA con dati che iniziano prima di IDX[0]
-> il bfill e' un no-op (verificato: nessun NaN in testa).

NB: le metriche OOS canoniche affettano la STESSA serie daily a SPLIT (metrics(dr,
lo=SPLIT)); la distorsione sta solo in testa (2021) -> l'OOS e' invariato per
costruzione se il primo trade in-finestra precede lo SPLIT. Questo script lo misura.

Uso:  uv run python scripts/analysis/daily_equity_bfill_impact.py
"""
from __future__ import annotations

import sys
from pathlib import Path

import numpy as np
import pandas as pd

PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))

import scripts.analysis.honest_improve2 as hi2
from scripts.analysis.honest_improve2 import _norm, dip_market_gated
from scripts.analysis.combine_portfolio import IDX, SPLIT, OOS_DATE, metrics, port_returns
from scripts.analysis.pairs_research import pairs_sim, pairs_sim_flat
from scripts.analysis.tsmom_research import tsmom_sim
from scripts.strategies.PR01_pairs_reversion import PAIRS as PAIR_DEFS
from scripts.strategies.XS01_cross_sectional import xsec_sim
from scripts.portfolios._defs import PORTFOLIOS
from src.portfolio import weighting as W

INIT = 1000.0


# ---------------- le due convenzioni ----------------
def daily_equity_buggy(ts_list, cap_list, idx):
    """Replica ESATTA di honest_improve2._daily_equity (per parity-check)."""
    s = pd.Series(cap_list, index=pd.to_datetime(ts_list, utc=True))
    s = s[~s.index.duplicated(keep="last")].sort_index()
    return s.resample("1D").last().reindex(idx).ffill().bfill()


def daily_equity_fixed(ts_list, cap_list, idx, init=INIT):
    """CORRETTA: ancora = capitale portato avanti dall'ultimo trade PRIMA della
    finestra (ffill prima del reindex); pre-primo-trade assoluto = capitale iniziale."""
    s = pd.Series(cap_list, index=pd.to_datetime(ts_list, utc=True))
    s = s[~s.index.duplicated(keep="last")].sort_index()
    daily = s.resample("1D").last().ffill()      # carry-forward su TUTTA la storia
    daily = daily.reindex(idx).ffill()           # coda oltre l'ultimo trade
    return daily.fillna(init)                    # testa pre-primo-trade: capitale iniziale


def head_info(ts_list, cap_list, idx):
    """(primo giorno con trade dentro IDX, rendimento di testa perso dal bfill %)."""
    s = pd.Series(cap_list, index=pd.to_datetime(ts_list, utc=True))
    s = s[~s.index.duplicated(keep="last")].sort_index()
    raw = s.resample("1D").last().reindex(idx)   # senza fill: NaN = nessun trade quel giorno
    first = raw.first_valid_index()
    if first is None:
        return None, 0.0
    fixed = daily_equity_fixed(ts_list, cap_list, idx)
    lost = (fixed.loc[first] / fixed.iloc[0] - 1) * 100   # ritorno idx[0]->primo trade-day
    return first.date(), float(lost)


def m2(eq: pd.Series):
    dr = eq.pct_change().fillna(0.0)
    return metrics(dr), metrics(dr, lo=SPLIT)


def fmt_pair(label, b, f):
    d_sh = f["sharpe"] - b["sharpe"]
    d_dd = f["dd"] - b["dd"]
    d_rt = f["ret"] - b["ret"]
    return (f"  {label:<22s}"
            f"Sh {b['sharpe']:6.2f}->{f['sharpe']:6.2f} ({d_sh:+.3f})  "
            f"DD {b['dd']:6.2f}->{f['dd']:6.2f} ({d_dd:+.3f}pp)  "
            f"ret {b['ret']:+9.1f}->{f['ret']:+9.1f} ({d_rt:+8.2f}pp)")


def main():
    print("=" * 110)
    print("  IMPATTO bug bfill _daily_equity (honest_improve2.py:30) — attuale vs corretto")
    print(f"  IDX {IDX[0].date()} -> {IDX[-1].date()} | OOS da {OOS_DATE} (slice a SPLIT={SPLIT} sui rendimenti daily)")
    print("=" * 110)

    # ---------------- [1] baseline canonica (bfill cosi' com'e') ----------------
    print("\n[1] build_everything() canonico (2-3 min)...")
    from scripts.analysis.report_families import build_everything
    S, pairs, tsm, shape = build_everything()
    base = {**S, **pairs, **tsm, **shape}

    # ---------------- [2] ri-simula gli sleeve a punti-trade ----------------
    print("[2] ri-simulazione sleeve a punti-trade (parity-check + versione corretta)...")
    raw: dict[str, tuple] = {}
    d = dip_market_gated("BTC", market_n=0, return_equity=True)
    raw["DIP01_BTC"] = (d["eq_ts"], d["eq_v"])
    for a, b_, p in PAIR_DEFS:
        r = pairs_sim(a, b_, **p)
        raw[f"PR_{a}{b_}"] = (r["eq_ts"], r["eq_v"])
    r15 = pairs_sim_flat("ETH", "BTC", tf="15m", n=66, z_in=1.674, z_exit=1.0,
                         max_bars=35, flat_skip=True, pos=0.075)
    raw["PR_ETHBTC_15M"] = (r15["eq_ts"], r15["eq_v"])
    t = tsmom_sim()
    raw["TSM01"] = (t["eq_ts"], t["eq_v"])
    x = xsec_sim()
    raw["XS01"] = (x["eq_ts"], x["eq_v"])

    fixed: dict[str, pd.Series] = {}
    print(f"\n  {'sleeve':<16s}{'parity(max|diff|)':>18s}{'1o trade in IDX':>17s}{'ret testa perso%':>18s}")
    for k, (ts, v) in raw.items():
        bug = _norm(daily_equity_buggy(ts, v, IDX))
        par = float((bug - base[k]).abs().max())
        fixed[k] = _norm(daily_equity_fixed(ts, v, IDX))
        first, lost = head_info(ts, v, IDX)
        flag = "" if par < 1e-9 else "  <-- PARITY FAIL"
        print(f"  {k:<16s}{par:>18.2e}{str(first):>17s}{lost:>+18.3f}{flag}")

    # TR01/ROT02: passano da _daily_equity ma con punti per-barra (densi) ->
    # ricalcolo con monkeypatch RUNTIME della funzione (nessun file toccato).
    orig_de = hi2._daily_equity
    try:
        hi2._daily_equity = daily_equity_fixed
        tr_f = _norm(hi2._tr_basket_daily(["BNB", "BTC", "DOGE", "SOL", "XRP"], IDX))
        rot_f = _norm(hi2._rot_daily_equity(IDX))
    finally:
        hi2._daily_equity = orig_de
    for k, sf in (("TR01_basket", tr_f), ("ROT02_rot", rot_f)):
        diff = float((sf - base[k]).abs().max())
        print(f"  {k:<16s}{'(denso)':>18s}{'—':>17s}{diff:>18.2e}  (diff fixed-vs-base: atteso ~0)")
        fixed[k] = sf

    # ---------------- [3] metriche per sleeve: attuale vs corretto ----------------
    print("\n" + "=" * 110)
    print("  (3) SLEEVE a punti-trade — FULL e OOS, attuale(bfill) -> corretto(carry-forward)")
    print("=" * 110)
    rows_oos_delta = {}
    for k in fixed:
        bf, bo = m2(base[k])
        ff, fo = m2(fixed[k])
        print(fmt_pair(f"{k} FULL", bf, ff))
        print(fmt_pair(f"{k} OOS ", bo, fo))
        rows_oos_delta[k] = (ff["sharpe"] - bf["sharpe"], ff["dd"] - bf["dd"],
                             fo["sharpe"] - bo["sharpe"], fo["dd"] - bo["dd"])

    # ---------------- [4] PORT06: attuale vs corretto ----------------
    print("\n" + "=" * 110)
    print("  (4) PORT06 (cap PAIRS 0.33 + SHAPE 0.0588) — attuale vs corretto")
    print("=" * 110)
    p = PORTFOLIOS["PORT06"]

    def port_m(members):
        ids = p.sleeve_ids
        dr = pd.DataFrame({i: members[i].pct_change().fillna(0.0) for i in ids})
        w = W.weight_vector(p.weighting, ids, dr, weights=p.weights,
                            caps=p.caps, clusters=p.clusters, lookback=p.vol_lookback)
        drp = port_returns({i: members[i] for i in ids}, w)
        return metrics(drp), metrics(drp, lo=SPLIT)

    members_fix = {**base, **fixed}
    bf, bo = port_m(base)
    ff, fo = port_m(members_fix)
    print(fmt_pair("PORT06 FULL", bf, ff))
    print(fmt_pair("PORT06 OOS ", bo, fo))

    # ---------------- [5] verdetto ----------------
    print("\n" + "=" * 110)
    print("  (5) VERDETTO (soglie materialita': >0.1 Sharpe o >0.5pp DD su PORT06 OOS)")
    print("=" * 110)
    d_sh_oos = abs(fo["sharpe"] - bo["sharpe"])
    d_dd_oos = abs(fo["dd"] - bo["dd"])
    d_sh_full = abs(ff["sharpe"] - bf["sharpe"])
    d_dd_full = abs(ff["dd"] - bf["dd"])
    materiale = d_sh_oos > 0.1 or d_dd_oos > 0.5
    print(f"  PORT06 OOS : dSharpe {fo['sharpe']-bo['sharpe']:+.4f}  dDD {fo['dd']-bo['dd']:+.4f}pp"
          f"  -> {'MATERIALE' if materiale else 'NON materiale'}")
    print(f"  PORT06 FULL: dSharpe {ff['sharpe']-bf['sharpe']:+.4f}  dDD {ff['dd']-bf['dd']:+.4f}pp")
    worst = sorted(rows_oos_delta.items(), key=lambda kv: -abs(kv[1][0]) - abs(kv[1][1]) / 10)
    print("  Sleeve piu' toccati (dSharpe FULL, dDD FULL, dSharpe OOS, dDD OOS):")
    for k, (ds, dd_, dso, ddo) in worst[:5]:
        print(f"    {k:<16s} FULL {ds:+.3f} / {dd_:+.3f}pp   OOS {dso:+.3f} / {ddo:+.3f}pp")
    print("\n  Nota strutturale: l'OOS canonico e' uno slice a SPLIT della stessa serie daily;")
    print("  la distorsione bfill vive solo in testa (prima del primo trade in IDX) -> se il")
    print("  primo trade in-finestra precede lo SPLIT, l'OOS e' INVARIATO per costruzione.")


if __name__ == "__main__":
    main()