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PythagorasGoal/scripts/analysis/exit_policies/09_tp_extend_momentum.py
T
Adriano Dal Pastro ad65a0b344 research(exit-lab): 34 agenti su exit dinamiche → EXIT-16 close-confirm SL PROMOSSO a livello PORT06
23 famiglie esplorate (harness condiviso exit_lab, train/OOS embargo nov-2023,
tutto lo storico 1h 2018-2026) + 10 verifiche avversariali + test PORT06.
'Cavalcare il prezzo' non esiste (4a conferma: oltre il TP=media non c'e' coda).
Scoperta: lo SL intrabar fisso e' il distruttore di valore n.1 delle fade
(stop da wick = falsi negativi). Forma robusta: SL solo su CHIUSURA oltre
sl0±0.5·ATR14 — PORT06 FULL Sharpe 6.47→7.84 DD 4.10→2.60, OOS 8.82→10.06.
Collaterali: bias gap-through dell'engine sugli stop stretti; ramo -2% del
worker morto con sl=0. Diario: docs/diary/2026-06-04-exit-lab.md

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 21:16:58 +00:00

115 lines
5.1 KiB
Python

"""EXIT-09 — tp_extend_momentum: cavalca il momentum OLTRE il TP.
Idea: le fade escono al TP fisso (alla media). Ma quando il movimento NON e'
esaurito e sfonda il TP in chiusura, vogliamo provare a cavalcarlo invece di
prendere solo il TP. State machine a 2 fasi:
FASE A (default, TP intatto): tp = tp0, sl = sl0. Exit standard alla media.
Finche' close[j-1] NON ha superato tp0 in chiusura, ci si comporta come base.
FASE B (armata quando close[j-1] supera tp0 a favore):
- TP RIMOSSO (None): non si esce piu' al livello fisso;
- attiva un trail "chandelier" a k*ATR ancorato all'ESTREMO favorevole visto
DAL bar di superamento in poi (high per long, low per short);
- FLOOR a tp0: lo stop trailing non scende mai sotto tp0 (long) / non sale mai
sopra tp0 (short), cosi' NON si esce MAI peggio del TP originale. Lo stop e'
inoltre solo-stringente (cricchetto): puo' solo avvicinarsi al prezzo.
Trigger di arma (su close[j-1], a favore):
long : close[j-1] > tp0 -> arma
short: close[j-1] < tp0 -> arma
Trail attivo (FASE B), con floor a tp0:
long : stop = max( tp0, fav_high_post - k*atr14[j-1] ) (cricchetto: solo sale)
short: stop = min( tp0, fav_low_post + k*atr14[j-1] ) (cricchetto: solo scende)
Orizzonte esteso a 3*mb (cap HARD_CAP=240) per dare spazio al runner post-TP.
ANTI-LOOK-AHEAD: levels(j) usa SOLO dati <= j-1:
- il trigger di arma legge close[j-1] (gia' chiuso al poll del bar j);
- l'estremo favorevole post-superamento e' sullo slice [arm_idx .. j-1]
(mantenuto incrementalmente, incorporando i bar fino a j-1);
- atr14[j-1] (indice causale).
Nessun fill parziale (tp_frac sempre 1.0). after_bar non usato.
GRID: k in {1.0, 2.0, 3.0} (3 celle).
"""
import sys
from pathlib import Path
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
from exit_lab import ExitPolicy, evaluate, HARD_CAP # noqa: E402
class TpExtendMomentum(ExitPolicy):
name = "tp_extend_momentum"
def __init__(self, ctx, i, d, entry, tp0, sl0, mb, k=2.0, **params):
super().__init__(ctx, i, d, entry, tp0, sl0, mb, **params)
self.k = float(k)
self.horizon = min(3 * mb, HARD_CAP)
self.close = ctx["close"]
self.high = ctx["high"]
self.low = ctx["low"]
self.atr = ctx["atr14"]
# FASE A finche' armed=False. Si arma quando close[j-1] supera tp0 a favore.
self.armed = False
self.arm_idx = None # bar dal quale si ancora l'estremo favorevole
self.fav_high = None # estremo favorevole post-superamento (long)
self.fav_low = None # estremo favorevole post-superamento (short)
self._last_seen = i # ultimo close gia' esaminato per il trigger
self._fav_seen = None # ultimo bar gia' incorporato nell'estremo
# stop trailing monotono in FASE B: parte dal floor tp0, solo si stringe
self.cur_stop = None
def levels(self, j: int):
c = self.close
d = self.d
# ---- FASE A -> controlla l'arma sui close fino a j-1 (causali) -----------
if not self.armed:
while self._last_seen < j - 1:
self._last_seen += 1
cv = c[self._last_seen]
crossed = (cv > self.tp0) if d == 1 else (cv < self.tp0)
if crossed:
# arma: ancora l'estremo favorevole DAL bar di superamento
self.armed = True
self.arm_idx = self._last_seen
self.fav_high = self.high[self.arm_idx]
self.fav_low = self.low[self.arm_idx]
self._fav_seen = self.arm_idx
self.cur_stop = self.tp0 # floor di partenza = tp0
break
if not self.armed:
return self.tp0, self.sl0, 1.0 # ancora FASE A: TP/SL fissi
# ---- FASE B -> TP rimosso, trail chandelier ancorato post-superamento -----
# incorpora i bar [arm_idx .. j-1] nell'estremo favorevole (dati causali)
while self._fav_seen < j - 1:
self._fav_seen += 1
if self.high[self._fav_seen] > self.fav_high:
self.fav_high = self.high[self._fav_seen]
if self.low[self._fav_seen] < self.fav_low:
self.fav_low = self.low[self._fav_seen]
a = self.atr[j - 1]
if a == a: # non-NaN
if d == 1:
cand = self.fav_high - self.k * a
cand = max(cand, self.tp0) # floor: mai sotto il TP
if cand > self.cur_stop: # cricchetto: solo sale
self.cur_stop = cand
else:
cand = self.fav_low + self.k * a
cand = min(cand, self.tp0) # floor: mai sopra il TP
if cand < self.cur_stop: # cricchetto: solo scende
self.cur_stop = cand
return None, self.cur_stop, 1.0 # TP rimosso in FASE B
GRID = [{"k": k} for k in (1.0, 2.0, 3.0)]
if __name__ == "__main__":
evaluate(TpExtendMomentum, GRID)