Adriano Dal Pastro
67850b0dd8
Combo onesto/eseguibile a basso capitale: TP01 (Deribit, gia' armato) + GTAA vt12 (IB), senza XS01/VRP01 STAT-MODE. Finestra 2019-2026, TP01 compoundato sui giorni di borsa. RISULTATO: corr TP01<->GTAA +0.21; blend 50/50 Sharpe 1.48 (40/60 e risk-parity 1.52) > best solo 1.25, maxDD 14%->8%. DIVERSIFICA anche da deployable. CAVEAT: 2022 negativo (-2.64, trend whipsaw su entrambe), anni boom gonfiano l'assoluto (recenti ~0.95) -> il dato robusto e' il +0.27 di diversificazione, non il livello. Costo deployability: crypto-pieno+GTAA 1.81 vs 1.48 (i ~0.33 persi = XS01/VRP01 non eseguibili). Cross-venue Deribit+IB. Migliore config rischio-aggiustata EFFETTIVAMENTE eseguibile trovata post-reset. Non risolve EUR50/g (capitale). Prossimo: paper-trade GTAA su IB (forward-only) per validare l'esecuzione cross-venue. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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4.5 KiB
Python
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"""COMBO DEPLOYABLE — TP01 (Deribit) + GTAA (IB): le DUE gambe realmente eseguibili a basso capitale.
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Il combo crypto-pieno (TP01+XS01+VRP01)+GTAA diversificava (Sharpe 1.6->1.8), ma XS01/VRP01 sono
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STAT-MODE (non eseguibili a $600). Qui il combo ONESTO/deployable: solo le gambe eseguibili —
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* TP01: TSMOM difensivo BTC/ETH, long-flat, gia' ARMATO live su Deribit;
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* GTAA: trend difensivo multi-asset su ETF, eseguibile su IB (frazioni, switch mensile).
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Domanda: due trend difensivi su mercati diversi, scorrelati, danno un blend migliore di ciascuno?
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ALLINEAMENTO: TP01 e' calendario-giornaliero (crypto 7gg), GTAA giorni di borsa -> compoundo TP01 sul
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grid dei giorni di borsa (cattura i weekend). Finestra = era TP01 (BTC/ETH dal 2019).
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Confronto anche col combo crypto-pieno per quantificare il COSTO della deployability.
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import sys
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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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sys.path.insert(0, str(ROOT)); sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research"))
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from eq_sector_momentum import _sh, _cagr, _dd, EQ_HOLDOUT
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from eq_gtaa_trend import gtaa
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from eq_crypto_combo import compound_to_grid, _ann_vol
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from src.portfolio.sleeves import _tp01_returns, active_sleeves
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from src.portfolio.portfolio import StrategyPortfolio
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ANN = np.sqrt(252.0)
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def _stat(nm, r):
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print(f" {nm:26} Sh {_sh(r):>5.2f} CAGR {_cagr(r.values,r.index)*100:>5.1f}% "
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f"volAnn {_ann_vol(r)*100:>4.1f}% maxDD {_dd(r.values)*100:>4.0f}%")
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def main():
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print("=" * 96)
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print(" COMBO DEPLOYABLE — TP01 (Deribit) + GTAA (IB)")
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print("=" * 96)
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tp01 = _tp01_returns()
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if tp01.index.tz is None:
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tp01.index = tp01.index.tz_localize("UTC")
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eq = gtaa(target_vol=0.12).dropna()
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grid = eq.index[eq.index >= tp01.index[0]]
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tp = compound_to_grid(tp01, grid)
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J = pd.concat({"tp01": tp, "gtaa": eq.reindex(tp.index)}, axis=1).dropna()
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print(f" finestra comune {J.index[0].date()}..{J.index[-1].date()} ({len(J)} giorni di borsa, ~{len(J)//252}y)\n")
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t, g = J["tp01"], J["gtaa"]
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print(" --- STANDALONE (finestra comune) ---")
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_stat("TP01 (crypto, Deribit)", t)
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_stat("GTAA vt12 (equity, IB)", g)
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c = t.corr(g)
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print(f"\n --- CORRELAZIONE TP01 <-> GTAA = {c:+.3f} ---")
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print("\n --- BLEND (capitale) ---")
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print(f" {'mix':20} {'Sharpe':>7} {'CAGR%':>6} {'volAnn%':>7} {'maxDD%':>6}")
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best = (-9, None)
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for wt in (1.0, 0.75, 0.6, 0.5, 0.4, 0.25, 0.0):
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b = wt * t + (1 - wt) * g
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if _sh(b) > best[0]:
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best = (_sh(b), wt)
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print(f" TP01 {int(wt*100):>3}/{int((1-wt)*100):<3} GTAA {_sh(b):>7.2f} {_cagr(b.values,b.index)*100:>6.1f} {_ann_vol(b)*100:>7.1f} {_dd(b.values)*100:>6.0f}")
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vt, vg = _ann_vol(t), _ann_vol(g)
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wt_rp = (1/vt) / (1/vt + 1/vg)
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b_rp = wt_rp * t + (1 - wt_rp) * g
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print(f"\n --- RISK-PARITY (inv-vol: TP01 {wt_rp*100:.0f}% / GTAA {(1-wt_rp)*100:.0f}%) ---")
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_stat("risk-parity blend", b_rp)
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# OOS (post-2023, per dare un taglio fuori dai primi anni TP01)
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cut = pd.Timestamp("2023-01-01", tz="UTC")
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print(f"\n --- robustezza: blend 50/50 per taglio ---")
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b50 = 0.5 * t + 0.5 * g
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for lbl, sub in (("full", b50), (">=2023", b50[b50.index >= cut])):
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print(f" {lbl:10} Sh {_sh(sub):.2f} maxDD {_dd(sub.values)*100:.0f}%")
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print(" Sharpe 50/50 per anno:", {y: round(_sh(b50[b50.index.year == y]), 2) for y in sorted(set(b50.index.year))})
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# VERDETTO + costo della deployability
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best_solo = max(_sh(t), _sh(g))
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print(f"\n --- VERDETTO ---")
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print(f" miglior standalone {best_solo:.2f} | blend 50/50 {_sh(b50):.2f} | risk-parity {_sh(b_rp):.2f} | "
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f"miglior cap-mix {best[0]:.2f} (TP01 {int(best[1]*100)}%)")
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print(f" -> {'DIVERSIFICA (blend > solo)' if max(_sh(b50),_sh(b_rp)) > best_solo + 0.03 else 'nessun guadagno netto'}")
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# costo vs combo crypto-pieno
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full = StrategyPortfolio(active_sleeves()).combined_daily()
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if full.index.tz is None: full.index = full.index.tz_localize("UTC")
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fc = compound_to_grid(full, J.index)
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Jf = pd.concat({"f": fc, "g": g.reindex(fc.index)}, axis=1).dropna()
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print(f" costo deployability: blend 50/50 con crypto-PIENO Sh {_sh(0.5*Jf['f']+0.5*Jf['g']):.2f} "
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f"vs deployable {_sh(b50):.2f} (la differenza = cio' che lasciano XS01/VRP01 STAT-MODE)")
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print(f" (cross-venue Deribit+IB; entrambe switch mensile/basso turnover; frazionabili a $0.5-2k)")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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