Adriano Dal Pastro
14522262e6
Reset del progetto su fondamenta verificate dopo la scoperta che l'intera libreria "validata OOS" era artefatto di feed contaminato (print fantasma del feed Cerbero TESTNET + storico Binance/USDT). - Storico ricostruito da Deribit MAINNET (ccxt pubblico, tokenless) e CERTIFICATO (certify_feed.py): BTC/ETH puliti su TUTTA la storia (mediana 2-6 bps vs Coinbase USD), integrita' OHLC + coerenza resample (maxΔ 0.00) + cross-venue OK. Alt esclusi (illiquidi/divergenti: LTC/DOGE 50-82% barre flat; XRP/BNB non certificabili). - Verdetto sul feed pulito: FADE / PAIRS / XS01 / TSM01 morti (ogni portafoglio Sharpe -2.3..-3.0, DD ~40%); solo SH01 e frammenti HONEST con segnale residuo, da ri-validare in isolamento. - Cleanup "restart pulito": strategie, stack live (src/live, src/portfolio, runner/executor, yml, docker), ~100 script ricerca/gate, waste/games/ portfolios, dati non certificati + cache e 60+ diari -> archiviati in Old/ (preservati, non cancellati). Diario consolidato in un unico documento. - Skeleton ricerca tenuto: Strategy ABC + indicatori + src/fractal + src/backtest/engine + load_data; tool dati certificati (rebuild_history, certify_feed, audit_feed, multi_source_check). - Universo dati ATTIVO: solo BTC/ETH (5m/15m/1h); guardrail fisico (load_data su alt -> FileNotFoundError). Esecuzione DISABILITATA, conto flat. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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3.5 KiB
Python
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"""PORT03 — Portafoglio MASTER: accorpa TUTTE le strategie (fade + honest).
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Unisce le due famiglie del progetto, quasi scorrelate (correlazione cross-famiglia
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~0.05), in un unico portafoglio diversificato:
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FADE (reversione intraday 1h, long/short, BTC/ETH, col filtro trend):
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MR01 Bollinger · MR02 Donchian · MR07 Return-reversal -> 6 sleeve
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HONEST (long-only multi-regime multi-crypto):
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DIP01 dip-buy (1h) · TR01 EMA-trend (4h basket) · ROT02 dual-momentum (1d) -> 3 sleeve
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Combinare le due famiglie migliora il rischio/rendimento rispetto a ciascuna da
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sola: il DD scende e lo Sharpe sale (la honest, da sola piu' lumpy, viene
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stabilizzata dalle fade ad alta frequenza). Vedi scripts/analysis/combine_portfolio.py.
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Risultato (netto, equal-weight daily, finestra comune 2021-2026, OOS = ultimo 30%;
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ROT02 ora top_k=3 -> DD piu' basso):
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FADE only (6) DD 8.2% Sharpe 3.95 (OOS DD 5.9 / Shrp 4.09)
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HONEST only (3) DD 12.6% Sharpe 2.20 (OOS DD 7.8 / Shrp 2.02)
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MASTER eq (9) DD 5.2% Sharpe 4.23 (OOS DD 4.7 / Shrp 4.33) <- miglior Sharpe
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MASTER 50/50 DD 5.0% Sharpe 3.69 (OOS DD 4.5) <- miglior DD
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CAGR ~47% mantenuta in entrambe le varianti combinate.
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Due varianti operative selezionabili:
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weighting="equal" -> equal-weight sui 9 sleeve (massimo Sharpe)
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weighting="5050" -> 50% famiglia fade + 50% famiglia honest (minimo DD)
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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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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 ( # noqa: E402
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build_all_sleeves, port_returns, metrics, yearly_returns, SPLIT, OOS_DATE, IDX,
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)
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def master_returns(sleeves: dict, weighting: str = "equal"):
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"""Rendimenti giornalieri del portafoglio master.
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equal = equal-weight su tutti gli 11 sleeve; 5050 = media fra le due famiglie."""
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fade = {k: v for k, v in sleeves.items() if k.startswith("MR")}
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honest = {k: v for k, v in sleeves.items() if not k.startswith("MR")}
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if weighting == "5050":
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return (port_returns(fade) + port_returns(honest)) / 2
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return port_returns(sleeves)
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def run():
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sleeves = build_all_sleeves()
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fade = {k: v for k, v in sleeves.items() if k.startswith("MR")}
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honest = {k: v for k, v in sleeves.items() if not k.startswith("MR")}
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print("=" * 90)
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print(f" PORT03 — MASTER (fade + honest) | {IDX[0].date()} -> {IDX[-1].date()} | OOS da {OOS_DATE}")
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print("=" * 90)
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print(f" {'portafoglio':<22s}{'Ret%':>9s}{'CAGR':>7s}{'DD%':>7s}{'Shrp':>7s}"
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f" | {'oRet%':>9s}{'oDD%':>7s}{'oShrp':>7s}")
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print(" " + "-" * 86)
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def line(label, pr):
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f, o = metrics(pr), metrics(pr, lo=SPLIT)
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print(f" {label:<22s}{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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line(f"FADE only ({len(fade)})", port_returns(fade))
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line(f"HONEST only ({len(honest)})", port_returns(honest))
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line(f"MASTER equal ({len(sleeves)})", master_returns(sleeves, "equal"))
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line("MASTER 50/50 fam", master_returns(sleeves, "5050"))
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print(" " + "-" * 86)
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pa = yearly_returns(master_returns(sleeves, "equal"))
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print(" MASTER equal per-anno: " + " ".join(f"{y}:{v:+.0f}%" for y, v in pa.items()))
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print(" -> combinare le due famiglie scorrelate (~0.05) abbassa il DD e alza lo Sharpe.")
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if __name__ == "__main__":
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run()
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