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PythagorasGoal/tests/test_cb_chain_vrp.py
T
Adriano Dal Pastro 8c18e82f1a research(vrp): il f del credito netto e' 0.73 sulle quote reali, non 1.0
Prima integrazione della catena opzioni Deribit mainnet accumulata da
cerbero-bite (/opt/docker/cerbero-bite, dal 2026-06-09: entrambe le ali,
1g-3mesi, oraria, con book_depth). E' l'unica fonte di prezzi opzioni VERI
del progetto, e non e' ricostruibile a posteriori: Deribit non serve book
storici, un'ora non raccolta e' persa.

VRP01 prezza entrambe le gambe con BS su DVOL ATM (VRP_CFG f=1.0 sul credito
NETTO). Misurato agli STESSI strike su 8/8 scadenze settimanali con entrambe
le gambe quotate (delta -0.270/-0.099 contro target -0.280/-0.100):

  f gamba corta   1.02   <- replica la calibrazione del 20/06
  f gamba lunga   2.30   <- l'ala che si COMPRA
  f credito NETTO 0.73   IC95% [0.698, 0.780], 0/15 osservazioni >= 1.0

Meccanismo, non rumore: IV(corta)-DVOL +0.8pp ma IV(lunga)-DVOL +7.5pp -> il
modello prezza a vol ATM anche l'ala comprata. Il difetto non e' nel premio
incassato ma nella protezione comprata, cioe' proprio il "defined-risk" per
cui v2 fu promosso.

Conseguenza standalone (solo f): 1.00 -> FULL 1.08 / HOLD +0.58; 0.80 -> 0.51
/ -0.02; 0.73 -> 0.31 / -0.23. Book 5-sleeve: FULL -0.069, HOLD -0.103, DD
invariato = dentro la banda d'ancora, ma ~meta' del contributo LOO di VRP01
era il prezzo che il modello si faceva da solo.

VRP_CFG["f"] NON cambiato: 15 osservazioni, 7 settimane, e 0/8 passano il
gate IV-rank>0.30 -> il f e' misurato nel regime in cui il sleeve sta FLAT.
Caveat quantificato, non nuovo parametro. Il criterio del 19/06 (rivalutare
quando cerbero-bite cattura un crash) e' intatto.

Book, pesi, cron, config INVARIATI.

Regole nuove congelate nei test:
- il f di una struttura multi-gamba non e' il f di una sua gamba (misurare la
  sola gamba venduta da' la risposta sbagliata con segno rassicurante);
- un guasto IN CORSO si misura al GIORNO PEGGIORE, non in media (la prima
  stesura della certificazione diluiva un guasto di 2 giorni da 51.7% a 13.5%);
- una riga presente non e' un dato presente.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-07-30 19:51:52 +00:00

199 lines
8.5 KiB
Python

"""Test della catena opzioni reale (cerbero-bite) e della misura di f per VRP01.
Due famiglie:
A. RILEVATORI di difetto del dato (quote vuote / book incrociato / non monotonia). Ognuno ha il
suo CONTROLLO POSITIVO: un rilevatore che non segnala mai e' indistinguibile da uno rotto.
B. MISURA di f. Il punto non e' "calcola un rapporto" ma che il rapporto sia quello GIUSTO:
f dello spread, non della gamba corta — e' la distinzione che ha ribaltato la conclusione
del 30/07 rispetto alla calibrazione del 20/06.
Nessun test tocca il DB o la rete: tutte le fixture sono sintetiche.
"""
from __future__ import annotations
import sys
from pathlib import Path
import numpy as np
import pandas as pd
import pytest
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
sys.path.insert(0, str(ROOT))
sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research"))
sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "analysis"))
from cblib import bs_put, f_factors, pick_legs # noqa: E402
from fetch_cb_chain import ( # noqa: E402
crossed_rate, hollow_rate, monotonicity_violations, worst_day_hollow,
)
TS = pd.Timestamp("2026-07-24T08:00:00Z")
EXP = pd.Timestamp("2026-07-31T08:00:00Z")
def _riga(strike, bid, ask, delta, mid=None, iv=50.0, ts=TS, tipo="P"):
return {
"ts": ts, "asset": "ETH", "instrument_name": f"ETH-31JUL26-{int(strike)}-{tipo}",
"strike": float(strike), "exp": EXP, "option_type": tipo,
"bid": bid, "ask": ask, "mid": (bid + ask) / 2 if mid is None and bid is not None else mid,
"iv": iv, "delta": delta, "book_depth_top3": 100, "source": "research",
}
def _catena() -> pd.DataFrame:
"""Catena put plausibile: premio crescente nello strike, delta piu' negativo vicino allo spot."""
return pd.DataFrame([
_riga(1500, 0.0020, 0.0025, -0.05),
_riga(1600, 0.0050, 0.0055, -0.10),
_riga(1700, 0.0110, 0.0120, -0.20),
_riga(1750, 0.0160, 0.0175, -0.28),
_riga(1800, 0.0240, 0.0260, -0.40),
])
# --------------------------------------------------------------- A. rilevatori
def test_quote_vuote_contate_e_non_confuse_con_righe_mancanti():
df = _catena()
df.loc[[0, 1], ["bid", "ask", "mid", "iv", "delta"]] = np.nan # ticker fallito: la riga RESTA
assert len(df) == 5, "una quota vuota non riduce il numero di righe — e' il punto del difetto"
assert hollow_rate(df) == pytest.approx(2 / 5)
def test_controllo_positivo_catena_sana_non_segnala():
df = _catena()
assert hollow_rate(df) == 0.0
assert crossed_rate(df) == 0.0
assert monotonicity_violations(df) == 0.0
def test_book_incrociato_segnalato():
df = _catena()
df.loc[2, "bid"] = df.loc[2, "ask"] + 0.01
assert crossed_rate(df) == pytest.approx(1 / 5)
def test_premio_non_monotono_nello_strike_segnalato():
"""Il premio di una put e' non-decrescente nello strike: e' il payoff, non un modello."""
df = _catena()
df.loc[3, "mid"] = 0.0001 # quota stantia/corrotta
v = monotonicity_violations(df)
assert v > 0, "una put che costa MENO di una piu' OTM e' un difetto, va segnalato"
def test_giorno_peggiore_non_si_lascia_diluire_dalla_media():
"""Il guasto del 29/07 mediato su 7 giorni si legge 13%: la statistica giusta e' il giorno."""
righe = []
for g in range(7):
ts = TS + pd.Timedelta(days=g)
vuote = 8 if g == 6 else 0 # guasto solo nell'ultimo giorno
for i in range(10):
r = _riga(1500 + 50 * i, 0.01, 0.011, -0.2, ts=ts)
if i < vuote:
r["bid"] = r["ask"] = r["mid"] = None
righe.append(r)
df = pd.DataFrame(righe)
media = hollow_rate(df)
peggiore, giorno = worst_day_hollow(df, days=7)
assert media == pytest.approx(8 / 70) # ~11%: il guasto sembra piccolo
assert peggiore == pytest.approx(0.8) # 80%: il guasto com'e' davvero
assert giorno == (TS + pd.Timedelta(days=6)).date()
# --------------------------------------------------------------- B. struttura e f
def test_pick_legs_prende_le_gambe_piu_vicine_ai_delta_bersaglio():
legs = pick_legs(_catena())
assert legs is not None
assert legs["k_short"] == 1750 and legs["d_short"] == pytest.approx(-0.28)
assert legs["k_long"] == 1600 and legs["d_long"] == pytest.approx(-0.10)
def test_una_gamba_sola_quotata_non_e_meta_struttura():
"""Con una gamba sola non esiste un credit spread: va scartato, non prezzato a meta'."""
df = _catena()
df.loc[df["strike"] != 1750, ["bid", "ask"]] = np.nan
assert pick_legs(df) is None
def test_gambe_incrociate_rifiutate():
"""Se la 'corta' ha strike sotto la 'lunga' la struttura e' invertita: None, non un credito."""
df = _catena().copy()
df["delta"] = [-0.28, -0.20, -0.10, -0.05, -0.02] # delta bersaglio sugli strike sbagliati
assert pick_legs(df) is None
def test_f_uguale_a_uno_quando_il_mercato_quota_esattamente_il_modello():
"""Controllo di round-trip: quote costruite DAL modello devono dare f = 1 su tutto."""
spot, dvol, dte = 1800.0, 0.50, 7.0
T = dte / 365.25
ks, kl = 1750.0, 1600.0
ps, pl = bs_put(spot, ks, T, dvol), bs_put(spot, kl, T, dvol)
legs = {"k_short": ks, "k_long": kl,
"bid_short": ps / spot, "ask_short": ps / spot,
"bid_long": pl / spot, "ask_long": pl / spot,
"mid_short": ps / spot, "mid_long": pl / spot}
f = f_factors(legs, spot, dvol, dte)
assert f["f_short"] == pytest.approx(1.0, rel=1e-9)
assert f["f_long"] == pytest.approx(1.0, rel=1e-9)
assert f["f_net"] == pytest.approx(1.0, rel=1e-9)
@pytest.mark.parametrize("k_long", [1700.0, 1650.0, 1600.0])
def test_il_f_della_gamba_corta_non_e_il_f_dello_spread(k_long):
"""IL test che vale il filone: con la sola ala comprata piu' cara del modello (skew), la gamba
corta resta a f~1 e il CREDITO NETTO si comprime. Misurare una gamba sola da' la risposta
sbagliata con segno rassicurante — e' cio' che era successo con la calibrazione del 20/06.
La compressione segue l'identita' f_net = (1 - f_long*k) / (1 - k), k = premio_lungo/premio_corto:
quanto piu' l'ala comprata pesa nel credito, tanto piu' il credito netto crolla a parita' di
f_long. Per questo il test gira su tre ali: una soglia sola sarebbe stata una fixture fortunata.
"""
spot, dvol, dte, f_long = 1800.0, 0.50, 7.0, 2.3
T = dte / 365.25
ks = 1750.0
ps, pl = bs_put(spot, ks, T, dvol), bs_put(spot, k_long, T, dvol)
legs = {"k_short": ks, "k_long": k_long,
"bid_short": ps / spot, "ask_short": ps / spot,
"bid_long": f_long * pl / spot, "ask_long": f_long * pl / spot,
"mid_short": ps / spot, "mid_long": f_long * pl / spot}
f = f_factors(legs, spot, dvol, dte)
k = pl / ps
assert f["f_short"] == pytest.approx(1.0, rel=1e-9), "la gamba venduta e' prezzata bene"
assert f["f_long"] == pytest.approx(f_long, rel=1e-9)
assert f["f_net"] == pytest.approx((1 - f_long * k) / (1 - k), rel=1e-9)
assert f["f_net"] < f["f_short"], "il f dello spread e' SEMPRE sotto quello della gamba corta"
assert f["f_net"] < 1.0
def test_fill_conservativo_non_e_mai_migliore_del_mid():
"""Attraversare lo spread non puo' aumentare il credito: guardia di verso, non di valore."""
legs = pick_legs(_catena())
f = f_factors(legs, spot=1800.0, dvol_frac=0.50, dte_days=7.0)
assert f["cred_real"] <= f["cred_mid"] + 1e-12
assert f["f_net"] <= f["f_net_mid"] + 1e-12
# --------------------------------------------------------------- C. guardia sulla convenzione
def test_nel_sleeve_f_moltiplica_il_credito_NETTO():
"""Tutta l'aritmetica del 30/07 poggia su questa convenzione: `f` scala il credito NETTO
(`net_prem = (bs(Ks) - bs(Kl)) * f`). Se qualcuno cambia dove entra `f`, il f misurato sulle
quote reali non e' piu' il parametro giusto da sostituire e le conclusioni del diario
2026-07-30 vanno rifatte. Questo test deve rompersi PRIMA che questo accada."""
import inspect
from src.portfolio import sleeves as SL
src = inspect.getsource(SL._vrp_weekly_asset)
righe = [r.strip() for r in src.splitlines() if "net_prem" in r and "cfg[\"f\"]" in r]
assert righe, "non trovo piu' `net_prem = (...) * cfg['f']` in _vrp_weekly_asset"
r = righe[0]
assert r.count("_bs_put") == 2 and r.index("cfg[\"f\"]") > r.rindex("_bs_put"), (
"`f` deve moltiplicare la DIFFERENZA dei due premi, non una gamba sola"
)
assert SL.VRP_CFG["f"] == 1.0, (
"il sleeve gira ancora a f=1.0: se cambia, aggiornare il diario 2026-07-30 e CLAUDE.md"
)