Adriano Dal Pastro
1c0b5f1869
Branch dedicato. Disciplina v2.0.0: prima il dato certificato, poi la strategia. IB paper (gnzsnz/ib-gateway) da' storia daily ADJUSTED_LAST (div+split) profonda. - ib_equities_probe.py: sonda fattibilita' dati (profondita', adjusted, subscription). - fetch_ib_equities.py: FETCH+CERTIFY universo -> data/raw/eq_<sym>_1d.parquet (ms epoch, namespace dedicato). RIPARTIBILE (salta i parquet gia' scritti) -> niente refetch da IB. Certifica: integrita', gap lunghi, sanita' ritorni, sanita' adjustment. - eqlib.py: harness ricerca equity. Legge la CACHE su disco (lru_cache) MAI da IB; universi (11 settori SPDR + 9 classici 1998+ + broad), panel allineato, riusa lo scorer indurito altlib. UNIVERSO CERTIFICATO (17, data/raw/eq_* gitignored = cache locale): 9 settori classici dal 1998-12-22 (27.5y) + XLRE(2015)/XLC(2018) + SPY(1996,30y)/QQQ/IWM/ GLD(2004)/HYG(2007)/TLT(2016). Tutti integri (monotoni, no dup, no spike>50%, gap-lunghi 0). Start comune: 9 classici 1998, 11 settori 2018. Prossimo passo: prima ricerca = momentum cross-sectional settoriale, gauntlet onesto. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2.9 KiB
Python
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"""EQLIB — harness di ricerca EQUITY/ETF (branch research/equities-ib).
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Legge la CACHE su disco (data/raw/eq_*.parquet, ADJUSTED_LAST, scritta una volta da
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fetch_ib_equities.py) — MAI da IB. `lru_cache` -> ogni parquet si legge una sola volta per processo.
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"Memorizza i dati per non rileggerli ogni volta": la persistenza e' il parquet su disco + questa cache.
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Espone: universi (SECTORS/BROAD), load_eq(sym), panel(universe) allineato, e riusa lo scorer
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indurito di altlib (_sh, _dd_ret, _to_daily, marginal_vs_tp01) per giudicare i candidati con la
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stessa disciplina del lato crypto.
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from functools import lru_cache
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from pathlib import Path
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import numpy as np, pandas as pd
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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
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RAW = ROOT / "data" / "raw"
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# 11 SPDR settoriali. I 9 "classici" (sotto SECTORS_CLASSIC) partono 1998; XLRE 2015, XLC 2018.
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SECTORS = ["XLK", "XLF", "XLE", "XLV", "XLI", "XLP", "XLY", "XLU", "XLB", "XLRE", "XLC"]
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SECTORS_CLASSIC = ["XLK", "XLF", "XLE", "XLV", "XLI", "XLP", "XLY", "XLU", "XLB"] # storia lunga (1998+)
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BROAD = ["SPY", "QQQ", "IWM", "TLT", "GLD", "HYG"]
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@lru_cache(maxsize=64)
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def load_eq(sym: str) -> pd.DataFrame:
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"""OHLCV aggiustato (dividendi+split) per `sym`, indicizzato datetime UTC. Cache su disco -> RAM."""
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p = RAW / f"eq_{sym.lower()}_1d.parquet"
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if not p.exists():
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raise FileNotFoundError(f"{p} assente — gira: uv run --with ib_async python scripts/research/fetch_ib_equities.py")
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d = pd.read_parquet(p).copy()
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d.index = pd.to_datetime(d["timestamp"], unit="ms", utc=True)
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return d[["open", "high", "low", "close", "volume"]]
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@lru_cache(maxsize=16)
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def _close_panel(universe: tuple) -> pd.DataFrame:
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cols = {s: load_eq(s)["close"].astype(float) for s in universe}
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return pd.concat(cols, axis=1).sort_index()
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def panel(universe=tuple(SECTORS), how: str = "inner") -> pd.DataFrame:
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"""Prezzi close aggiustati [date x asset]. how='inner' = date comuni a TUTTI (start = ETF piu' giovane);
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'outer' = unione (NaN dove un ETF non esiste ancora)."""
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P = _close_panel(tuple(universe))
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return P.dropna(how="any") if how == "inner" else P
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def describe(universe=None):
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universe = universe or (SECTORS + BROAD)
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print(f" {'sym':6} {'barre':>6} {'da':>11} {'a':>11} {'anni':>5}")
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for s in universe:
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try:
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d = load_eq(s)
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print(f" {s:6} {len(d):>6} {str(d.index[0].date()):>11} {str(d.index[-1].date()):>11} "
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f"{(d.index[-1]-d.index[0]).days/365.25:>5.1f}")
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except FileNotFoundError:
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print(f" {s:6} (assente)")
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Pc = panel(SECTORS_CLASSIC); Pa = panel(SECTORS)
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print(f"\n panel 9 settori CLASSICI: {Pc.shape[1]}x{len(Pc)} start comune {Pc.index[0].date()}")
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print(f" panel 11 settori : {Pa.shape[1]}x{len(Pa)} start comune {Pa.index[0].date()}")
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if __name__ == "__main__":
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print("=" * 70); print(" EQLIB — cache equity su disco (nessun IB)"); print("=" * 70)
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describe()
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