Adriano
4dc0e77ee5
src/live/pairs_worker.py: PairsWorker market-neutral (long A / short B sullo z-score del log-ratio, exit |z|<=z_exit o max_bars, FEE SU 2 GAMBE = 2*fee_rt*lev, stato persistente come StrategyWorker). multi_runner: sezione `pairs:` nello YAML, fetch di entrambe le gambe, tick/status/shutdown; INSTRUMENT_MAP esteso agli alt. strategies.yml: 5 coppie PR01 (config universale n50 z2 zx0.75 mb72). Validazione (scripts/analysis/validate_worker_pairs.py): replay live bar-per-bar == backtest pairs_sim ESATTAMENTE -> ETH/BTC capitale 2.870.429 = 2.870.429, 1754 trade, win 74.1% identici. Caveat: shortabilita'/liquidita' del perp B sugli alt da verificare in trading reale. CLAUDE.md / docstring PR01 aggiornati. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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4.2 KiB
Python
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"""PR01 — Pairs / Spread Mean-Reversion fra cripto (market-neutral). FAMIGLIA NUOVA.
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Distinta da tutto l'esistente (single-asset direzionale): scommette sul RIENTRO del
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log-ratio di due cripto verso la sua media. Market-neutral (long A / short B) ->
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correlazione ~0.02 col mercato -> diversificatore prezioso.
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Logica (engine onesto verificato in scripts/analysis/pairs_research.py):
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r[i] = log(closeA[i]/closeB[i]); z[i] = (r[i]-SMA_n(r)[i]) / STD_n(r)[i] (causale)
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z <= -z_in -> LONG ratio (long A / short B)
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z >= +z_in -> SHORT ratio (short A / long B)
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EXIT: |z| <= z_exit (rientro) o time-limit max_bars. Ingresso/uscita a close.
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Fee su 2 GAMBE = 2*fee_rt*lev (0.20% RT/coppia). Filtro candele sporche (salto>8%).
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Validazione anti-overfit (netto, fee 0.20% RT/coppia a 2 gambe, leva 3x, OOS = ultimo
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30%, CONFIG UNIVERSALE n=50 z_in=2.0 z_exit=0.75 max_bars=72, 1h):
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ETH/BTC : CAGR 158% / Sharpe 4.36 / 8/9 anni+ (regge fee 6x)
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LTC/ETH : CAGR 92% / Sharpe 3.08 / 8/8 anni+
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ADA/ETH : CAGR 91% / Sharpe 2.69 / 7/8 anni+
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BTC/LTC : CAGR 60% / Sharpe 2.36 / 7/8 anni+ (robusta anche a 4h)
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ETH/SOL : CAGR 74% / Sharpe 1.96 / 5/7 anni+ (la piu' debole, DD ~63%)
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- No look-ahead verificato (z[i] invariato perturbando il futuro).
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- PLATEAU non picco: heatmap n x z_in -> 20/20 celle Sharpe>1 (ETH/BTC, BTC/LTC).
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- WALK-FORWARD (rolling train 2y / test 6m): ETH/BTC 11/12 finestre positive,
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BTC/LTC 9/10 -> edge distribuito su tutta la storia, non un regime singolo.
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- Stress costi: 5/6 reggono fee+slippage realistici; solo ETH/BTC regge fee 6x.
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- Correlazione con BTC daily ~0.02-0.08 -> market-neutral.
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- SCARTATA BNB/ETH: robusta solo coi suoi parametri (overfit), crolla con la universale.
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WORKER LIVE: implementato `src/live/pairs_worker.py` (2 gambe, fee doppie, stato
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persistente) e wired in `multi_runner` (sezione `pairs:` in strategies.yml). Validato
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da `scripts/analysis/validate_worker_pairs.py`: il replay live combacia ESATTAMENTE col
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backtest pairs_sim (ETH/BTC: capitale, n.trade e win% identici). Resta da verificare in
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trading reale la shortabilita'/liquidita' del perp B sugli alt (LTC/SOL/ADA).
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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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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.pairs_research import pairs_sim, OOS_FRAC # noqa: E402
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# CONFIG UNIVERSALE (anti-overfit): un'unica terna per TUTTE le coppie, niente
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# cherry-picking per-coppia. Validata come ALTOPIANO (heatmap n x z_in: 20/20 celle
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# Sharpe>1 su ETH/BTC e BTC/LTC) e walk-forward (ETH/BTC 11/12 finestre+, BTC/LTC 9/10).
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UNIV = dict(n=50, z_in=2.0, z_exit=0.75, max_bars=72)
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# Coppie robuste con la config universale. Sempre alt-liquido vs major (mai alt/alt).
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# BNB/ETH SCARTATA: era robusta solo coi suoi parametri (n=30, z_exit=1.0) -> overfit;
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# con la config universale crolla (Sharpe 1.5, DD 71%) ed e' la prima a morire allo stress costi.
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PAIRS = [
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("ETH", "BTC", UNIV), # la migliore (Sharpe 4.4 univ), regge fee 6x
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("LTC", "ETH", UNIV),
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("ADA", "ETH", UNIV),
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("BTC", "LTC", UNIV), # robusta anche a 4h
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("ETH", "SOL", UNIV), # piu' debole (DD ~63%, storia SOL corta) -> peso ridotto
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]
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def run():
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print("=" * 92)
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print(" PR01 — PAIRS spread reversion (market-neutral) | netto fee 0.20% RT/coppia, leva 3x")
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print("=" * 92)
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print(f" {'coppia':<10s}{'trd':>5s}{'win%':>6s}{'CAGR%':>7s}{'OOS DD%':>8s}{'DD%':>6s}{'Shrp':>6s}{'anni+':>7s}")
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for a, b, p in PAIRS:
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f = pairs_sim(a, b, **p)
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o = pairs_sim(a, b, **p, split_frac=1 - OOS_FRAC)
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yrs = f["yearly"]; pos_y = sum(1 for v in yrs.values() if v > 0)
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print(f" {a+'/'+b:<10s}{f['trades']:>5d}{f['win']:>6.1f}{f['cagr']:>7.0f}{o['dd']:>8.0f}"
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f"{f['dd']:>6.0f}{f['sharpe']:>6.2f}{f'{pos_y}/{len(yrs)}':>7s}")
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print("\n Market-neutral (corr ~0.02-0.08 col mercato) -> ottimo diversificatore di portafoglio.")
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print(" Pattern: solo alt-liquido vs major (BTC/ETH); alt-vs-alt e' rumore.")
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print(" NB: 2 gambe (long A / short B), fee doppie. Worker live da estendere prima del live.")
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if __name__ == "__main__":
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run()
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