de83909db9
MISURATO oggi durante la revisione: `trades_db.py --help` non stampava l'uso, cadeva in sync() e riscriveva meta.ultimo_sync. Nessuno dei 18 script di scripts/live/ usava argparse: un flag sbagliato era il ramo else. Su journal.py avrebbe scritto pagina e riga di DB, su analista.py avrebbe speso una chiamata al modello e mandato un Telegram. - src/live/cli.valida: prima istruzione di ogni __main__, prima di connect()/sync/rete. --help -> 0 con l'uso; flag ignoto, valore mancante o posizionale -> 2 con l'elenco dei previsti (P4). NIENTE argparse: cambierebbe messaggi, codici d'uscita e --help di script che il cron gia' chiama. - 18 script cablati (i 3 che scrivono + 14 + cc01), flag invariati. - tests/test_cli_flag.py (30): elenco DERIVATO dalla cartella (P1), valida come prima istruzione, uso che documenta i flag, e i flag che il CRON usa davvero restano accettati (P15/P16); end-to-end su --help e flag ignoto con trades.db non toccato (M15). Verificato a mano: monitor_health --quiet, trades_db --sync --quiet, book_execute dry-run. Debito §5.15, primo passo: balance_watch (orario) registra `usde_usdc` a ogni campione — None con la ragione se illeggibile, mai 1,0. Il cablaggio nel bound quando la serie ha storia. Pulizia dalla revisione: tests/helpers.carica_script al posto della 15a copia del loader importlib (5 file del libro live); il fill di prova via upsert_fills invece di un INSERT che lasciava verified NULL; asserzioni non ancorate al padding; movimenti_capitale accetta le righe gia' lette (una SELECT invece di due ai due lati di una scrittura del cron). Test 910 verdi (+52). Diario 2026-09-02c. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01XDJsH3iDSaBns3ccpPBwiu
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"""Test del BOOK DERIBIT-ONLY live (TP01+SKH01 nettati in software, un solo conto).
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Coprono: la formula di netting (sizing 75/25 + cap, long/short/flat/flip), la PARITA' coi pesi del
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backtest (deribit_book_sleeves), la sicurezza del gate (disarmato -> nessun ordine), e il reconcile
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CON SEGNO (close+open sui flip, reduce reduce_only) — senza toccare la rete (trader fittizio).
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"""
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import sys
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from pathlib import Path
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PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
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# Data FRESCA per i report finti: dal 2026-07-25 book_execute ha uno staleness-gate bloccante
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# (feed piu' vecchio di 2 giorni -> non esegue). Questi test riguardano skh_error / pos_error /
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# eq_fallback, NON la staleness: con una data fissa marcirebbero appena supera la soglia.
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# Lo staleness-gate ha i suoi test dedicati in tests/test_book_staleness_gate.py.
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def _fresh_bar() -> str:
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import pandas as _pd
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return str(_pd.Timestamp.now(tz="UTC").normalize().date())
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sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
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from src.live.book import W_SKH, W_TP01, book_net_target, build_book_order
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from src.live.execution import Fill
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# BUDGET DI ARROTONDAMENTO del report (2026-08-21).
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def _budget_arrotondamento(equity: float) -> float:
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"""Tolleranza per confrontare il `net_target` PUBBLICATO con la formula pura.
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`book_report` pubblica valori arrotondati — `net_target` a 2 decimali e `tp_frac` a 4 —
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mentre l'ordine viene costruito sul valore NON arrotondato (`build_book_order(inst, net, ...)`).
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Un test che ricalcola la formula dal `tp_frac` pubblicato eredita quindi DUE arrotondamenti e
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non puo' confrontare a 1e-6:
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- `round(net, 2)` -> fino a 0.005 di scarto;
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- `round(tp_frac, 4)` -> fino a 0.00005 di scarto sulla frazione, che la formula
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amplifica per WEIGHT * equity * W_TP01.
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⚠️ Questo NON e' un allentamento del test: i modi in cui la formula puo' rompersi davvero
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(peso sbagliato, cap non applicato, segno invertito, W_TP01/W_SKH scambiati) valgono decine
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di dollari su target da $114, tre ordini di grandezza sopra questo budget.
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"""
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from src.live.book import WEIGHT
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return 0.005 + WEIGHT * equity * W_TP01 * 0.00005
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# Formula di netting: 75/25, cap, combinazioni long/short/flat.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def test_net_target_sizing():
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E, cap = 600.0, 300.0
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assert book_net_target(0.0, 0, E, cap) == 0.0 # tutto flat
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assert book_net_target(0.0, 1, E, cap) == 75.0 # solo SKH long = 0.25*0.5*600
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assert book_net_target(0.0, -1, E, cap) == -75.0 # solo SKH short
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assert book_net_target(1.0, 0, E, cap) == 225.0 # solo TP01 pieno = 0.75*0.5*600
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assert book_net_target(1.0, -1, E, cap) == 150.0 # TP long + SKH short (hedge parziale)
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assert book_net_target(1.0, 1, E, cap) == 300.0 # capped
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assert book_net_target(2.0, 1, E, cap) == 300.0 # cap superiore
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assert book_net_target(2.0, -1, E, cap) == 300.0 # 0.5*600*(1.5-0.25)=375 -> cap 300
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def test_net_target_clamps_negative():
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# TP flat e SKH short forte non sfora il cap negativo
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assert book_net_target(0.0, -1, 4000.0, 300.0) == -300.0
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# tp_frac negativo trattato come 0 (TP01 e' long-flat)
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assert book_net_target(-5.0, 1, 600.0, 300.0) == 75.0
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# CAP DINAMICO (frontiera 2026-07-03): con max_notional_per_asset_frac in config il
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# cap = equity*frac (cresce col capitale). GUARDRAIL: dinamico SOLO con equity reale
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# fidata; su fallback/offline/no-frac -> cap FISSO (protezione downside).
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# ---------------------------------------------------------------------------
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import json as _json
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def _write_cfg(monkeypatch, tmp_path, watermark: float | None = None, **keys):
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"""⚠️ Isola SIA la config SIA il watermark dell'equity. Senza la seconda riga di
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monkeypatch questi test leggono `data/live/equity_seen.json` REALE e il loro esito dipende
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da quanto c'e' sul conto — difetto trovato il 2026-07-26, quando l'aggiunta del watermark
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fece fallire un test che non lo menzionava nemmeno."""
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import src.live.book as book
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p = tmp_path / "live.json"
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p.write_text(_json.dumps(keys))
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monkeypatch.setattr(book, "CONFIG", p)
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wm = tmp_path / "equity_seen.json"
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monkeypatch.setattr(book, "EQUITY_WATERMARK", wm)
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if watermark is not None:
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wm.write_text(_json.dumps({"real_equity": float(watermark)}))
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return book
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def test_cap_dynamic_scales_with_trusted_equity(monkeypatch, tmp_path):
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book = _write_cfg(monkeypatch, tmp_path, max_notional_per_asset_usd=300, max_notional_per_asset_frac=0.5)
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# equity reale fidata -> cap = equity/2 (cresce col capitale)
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assert book._cap(equity=5000.0, real_equity=5000.0, eq_fallback=None) == 2500.0
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assert book._cap(equity=598.0, real_equity=598.0, eq_fallback=None) == 299.0 # ~inerte a $600
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def test_cap_falls_back_to_fixed_on_eq_fallback(monkeypatch, tmp_path):
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"""Senza watermark (conto mai visto) il fallback e' la taglia sicura, MAI equity/2 del paper
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($1.000 su un conto ignoto = pericoloso). Comportamento storico, invariato."""
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book = _write_cfg(monkeypatch, tmp_path, max_notional_per_asset_usd=300, max_notional_per_asset_frac=0.5)
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assert book._cap(equity=2000.0, real_equity=None, eq_fallback="paper_cap") == 300.0
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assert book._cap(equity=2000.0, real_equity=None, eq_fallback=None) == 300.0 # real None -> fisso
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assert book._cap(equity=0.0, real_equity=0.0, eq_fallback=None) == 300.0 # equity 0 -> fisso
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def test_cap_di_fallback_non_supera_il_conto_osservato(monkeypatch, tmp_path):
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"""2026-07-26: col cap di config alzato a $3.000 in previsione di un deposito, il fallback
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deve restare legato all'ULTIMA EQUITY VISTA, altrimenti su un conto da $597 permetterebbe
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$2.000 di nozionale lordo = 3.35x di leva proprio quando l'equity non e' leggibile."""
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book = _write_cfg(monkeypatch, tmp_path, watermark=596.92,
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max_notional_per_asset_usd=3000, max_notional_per_asset_frac=0.5)
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cap = book._cap(equity=2000.0, real_equity=None, eq_fallback="paper_cap")
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assert cap == 596.92 * 0.5
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assert 2 * cap <= 596.92, "leva > 1x in fallback"
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def test_cap_di_fallback_cresce_col_conto_dopo_un_deposito(monkeypatch, tmp_path):
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book = _write_cfg(monkeypatch, tmp_path, watermark=6047.0,
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max_notional_per_asset_usd=3000, max_notional_per_asset_frac=0.5)
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assert book._cap(equity=2000.0, real_equity=None, eq_fallback="paper_cap") == 3000.0
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def test_cap_fixed_when_no_frac_in_config(monkeypatch, tmp_path):
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book = _write_cfg(monkeypatch, tmp_path, max_notional_per_asset_usd=300) # niente frac
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assert book._cap(equity=5000.0, real_equity=5000.0, eq_fallback=None) == 300.0
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def test_book_report_dynamic_cap_online(monkeypatch, tmp_path):
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"""Integrazione: online con equity reale -> cap_per_asset = equity/2 e la formula lo rispetta."""
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book = _write_cfg(monkeypatch, tmp_path, max_notional_per_asset_usd=300, max_notional_per_asset_frac=0.5)
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base = book.shadow_report(offline=True, equity_override=5000.0)
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monkeypatch.setattr(book, "shadow_report",
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lambda **k: {**base, "real_equity": 5000.0, "equity": 5000.0, "eq_fallback": None})
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r = book.book_report()
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assert r["cap_per_asset"] == 2500.0
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for a in r["assets"]:
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expect = book_net_target(a["tp_frac"], a["skh_sign"], 5000.0, 2500.0)
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assert abs(a["net_target"] - expect) < _budget_arrotondamento(5000.0)
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def test_weights_match_backtest_sleeves():
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"""I pesi del book live DEVONO coincidere con quelli del backtest (deribit_book_sleeves)."""
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from src.portfolio.sleeves import deribit_book_sleeves
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w = {s.name.split("_")[0]: s.weight for s in deribit_book_sleeves()}
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assert abs(w["TP01"] - W_TP01) < 1e-12 and abs(w["SKH01"] - W_SKH) < 1e-12
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assert abs((W_TP01 + W_SKH) - 1.0) < 1e-12
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# Costruzione ordine: side, reduce_only, flip, close, soglia minima.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def test_build_order_open_long():
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o = build_book_order("BTC_USDC-PERPETUAL", 75.0, 0.0, 60000.0, min_usd=5.0)
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assert o["side"] == "buy" and not o["reduce_only"] and not o["needs_flip"] and not o["is_close"]
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def test_build_order_reduce_same_sign():
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o = build_book_order("BTC_USDC-PERPETUAL", 75.0, 150.0, 60000.0)
|
|
assert o["side"] == "sell" and o["reduce_only"] and not o["needs_flip"]
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def test_build_order_flip():
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o = build_book_order("BTC_USDC-PERPETUAL", -75.0, 75.0, 60000.0)
|
|
assert o["needs_flip"] and o["side"] == "sell"
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def test_build_order_close_to_flat():
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o = build_book_order("BTC_USDC-PERPETUAL", 0.0, 75.0, 60000.0)
|
|
assert o["is_close"] and o["reduce_only"] and o["side"] == "sell"
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def test_build_order_below_min_is_none():
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assert build_book_order("BTC_USDC-PERPETUAL", 75.0, 73.0, 60000.0, min_usd=5.0) is None
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|
assert build_book_order("BTC_USDC-PERPETUAL", 0.0, 0.0, 60000.0) is None
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# Sicurezza del GATE: disarmato (execution_enabled=false) -> do_execute False.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def test_gate_requires_both_switches():
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def do_execute(enabled, want_execute):
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return bool(want_execute) and bool(enabled)
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assert not do_execute(False, False)
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assert not do_execute(True, False) # armato ma senza --execute
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assert not do_execute(False, True) # --execute ma disarmato
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assert do_execute(True, True) # solo con entrambi
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def test_config_default_disarmed(tmp_path, monkeypatch):
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"""load_config di book_execute mette execution_enabled=False di default (fail-safe)."""
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# `scripts/` non e' un package importabile per nome: si carica via percorso
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from helpers import carica_script
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mod = carica_script("scripts/live/book_execute.py")
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monkeypatch.setattr(mod, "CONFIG", tmp_path / "nope.json") # config assente
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assert mod.load_config()["execution_enabled"] is False
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# Reconcile CON SEGNO (long/short/flip) senza rete: trader fittizio.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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class FakeTrader:
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"""Replica la logica di DeribitTrader.rebalance_signed registrando le chiamate, senza rete."""
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def __init__(self, pos):
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self.pos = float(pos)
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self.calls = []
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def position_usd(self, instrument):
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return self.pos
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def _mk(self, side, amount, reduce_only, label):
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self.calls.append((label, side, round(amount, 6), reduce_only))
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return Fill(instrument="X", side=side, amount=amount, filled=amount, price=60000.0,
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fee_usdc=0.0, order_id="1", state="filled", verified=True)
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def close(self, instrument, label="x"):
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if abs(self.pos) < 1.0:
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return None
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f = self._mk("sell" if self.pos > 0 else "buy", abs(self.pos) / 60000.0, True, label)
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self.pos = 0.0
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return f
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def open(self, instrument, side, amount, label="x"):
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f = self._mk(side, amount, False, label)
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self.pos += (amount * 60000.0) * (1 if side == "buy" else -1)
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return f
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def _submit(self, instrument, side, amount, *, reduce_only, label, **k):
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f = self._mk(side, amount, reduce_only, label)
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|
self.pos += (amount * 60000.0) * (1 if side == "buy" else -1)
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return f
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# importa il metodo reale da DeribitTrader (testiamo proprio quella logica)
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from src.live.execution import DeribitTrader as _DT
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rebalance_signed = _DT.rebalance_signed
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def test_reconcile_open_from_flat():
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t = FakeTrader(0.0)
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t.rebalance_signed("BTC_USDC-PERPETUAL", 75.0, 60000.0, min_usd=5.0)
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labels = [c[0] for c in t.calls]
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assert labels == ["book-open"] and t.calls[0][1] == "buy"
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def test_reconcile_flip_closes_then_opens():
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t = FakeTrader(75.0) # long, target short -> flip
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t.rebalance_signed("BTC_USDC-PERPETUAL", -75.0, 60000.0, min_usd=5.0)
|
|
labels = [c[0] for c in t.calls]
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assert labels == ["book-flip-close", "book-open"]
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assert t.calls[1][1] == "sell" # apre short dopo il close
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def test_reconcile_reduce_same_sign_is_reduce_only():
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t = FakeTrader(150.0)
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t.rebalance_signed("BTC_USDC-PERPETUAL", 75.0, 60000.0, min_usd=5.0)
|
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assert [c[0] for c in t.calls] == ["book-reduce"]
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assert t.calls[0][3] is True # reduce_only
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def test_reconcile_target_flat_closes():
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|
t = FakeTrader(75.0)
|
|
t.rebalance_signed("BTC_USDC-PERPETUAL", 0.0, 60000.0, min_usd=5.0)
|
|
assert [c[0] for c in t.calls] == ["book-exit"]
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def test_reconcile_below_min_noop():
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t = FakeTrader(73.0)
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|
t.rebalance_signed("BTC_USDC-PERPETUAL", 75.0, 60000.0, min_usd=5.0)
|
|
assert t.calls == []
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# PARITA' d'integrazione: il report reale (offline, niente rete) applica ESATTAMENTE
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# la formula pura per ogni asset -> wiring corretto e riproducibile.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# Feed live effimero (src/live/livefeed): merge/dedup, fallback, loader onorato.
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# Nessuna rete (la coda fresca è iniettata / il fetch è stubbato a errore).
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def test_merge_tail_dedups_and_tail_wins():
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import pandas as pd
|
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from src.live.livefeed import merge_tail
|
|
base = pd.DataFrame({"timestamp": [0, 300000, 600000], "open": [1, 2, 3], "high": [1, 2, 3],
|
|
"low": [1, 2, 3], "close": [1, 2, 3], "volume": [1, 1, 1],
|
|
"datetime": pd.to_datetime([0, 300000, 600000], unit="ms", utc=True)})
|
|
tail = pd.DataFrame({"timestamp": [600000, 900000], "open": [9, 4], "high": [9, 4],
|
|
"low": [9, 4], "close": [9, 4], "volume": [2, 2]})
|
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m = merge_tail(base, tail)
|
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assert list(m["timestamp"]) == [0, 300000, 600000, 900000] # esteso + ordinato
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|
assert m.loc[m["timestamp"] == 600000, "close"].iloc[0] == 9 # la coda VINCE sul duplicato
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|
assert "datetime" in m.columns and m["datetime"].is_monotonic_increasing
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def test_merge_tail_empty_returns_base():
|
|
import pandas as pd
|
|
from src.live.livefeed import merge_tail
|
|
base = pd.DataFrame({"timestamp": [0], "open": [1], "high": [1], "low": [1], "close": [1], "volume": [1]})
|
|
assert merge_tail(base, pd.DataFrame()).equals(base)
|
|
|
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|
|
def test_fresh_5m_falls_back_to_certified_on_error(monkeypatch):
|
|
import src.live.livefeed as lf
|
|
from src.data.downloader import load_data
|
|
monkeypatch.setattr(lf, "_fetch_recent_5m", lambda *a, **k: (_ for _ in ()).throw(RuntimeError("net")))
|
|
got = lf.fresh_5m("BTC")
|
|
base = load_data("BTC", "5m")
|
|
assert len(got) == len(base) and got["timestamp"].iloc[-1] == base["timestamp"].iloc[-1]
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|
|
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|
def test_skyhook_positions_honors_custom_loader():
|
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from src.portfolio import sleeves
|
|
calls = []
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def spy(a):
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|
calls.append(a)
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|
return sleeves.load_data(a, "5m")
|
|
pos = sleeves._skyhook_positions(load5m=spy)
|
|
assert set(pos.keys()) == {"BTC", "ETH"} and calls == ["BTC", "ETH"]
|
|
|
|
|
|
def test_book_report_uses_pure_formula_offline():
|
|
from src.live.book import book_report
|
|
r = book_report(offline=True, equity_override=600.0)
|
|
assert r["equity"] == 600.0 and r["cap_per_asset"] > 0
|
|
for a in r["assets"]:
|
|
expect = book_net_target(a["tp_frac"], a["skh_sign"], 600.0, r["cap_per_asset"])
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assert abs(a["net_target"] - expect) < _budget_arrotondamento(600.0), \
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f"{a['asset']}: net incoerente con la formula"
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assert a["skh_sign"] in (-1, 0, 1)
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# offline -> conto assunto flat -> nessuna posizione reale, report deterministico
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assert all(a["position_usd"] == 0.0 for a in r["assets"])
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def test_la_formula_del_report_ha_potenza_anche_a_libro_flat(monkeypatch):
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"""⚠️ I due test qui sopra leggono il segnale REALE del giorno: quando il libro e' flat
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(`tp_frac=0`, `skh_sign=0`) il target e' esattamente `0.0`, i due arrotondamenti del report
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sono esatti e l'invariante passa **senza essere mai esercitata**.
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E' successo davvero: dal 2026-06-23 al 2026-08-18 il book e' stato flat quasi ininterrottamente
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e questi test hanno avuto potenza ZERO su una formula di produzione; il difetto di tolleranza
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e' emerso solo il 2026-08-21, quando TP01 e SKH01 sono andati long insieme.
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E' la lezione gia' codificata il 26/07 (`test_skh_partial_entry`): **un self-check su eventi
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rari si campiona sugli EVENTI, non sulla popolazione.**
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Qui il segnale e' FORZATO su frazioni scomode, cosi' la copertura non dipende dal mercato.
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"""
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import src.live.book as book
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# frazioni scelte per NON essere clean a 4 decimali e per coprire i rami della formula:
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# long parziale + SKH long, long parziale + SKH short (hedge), flat + SKH short, cap.
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casi = [
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(0.17578123, 1),
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(0.29149997, -1),
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(0.0, -1),
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(1.0, 1), # -> clampato al cap
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]
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equity, cap = 5000.0, 2500.0
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# ⚠️ `base` va preso PRIMA del loop: dalla seconda iterazione `book.shadow_report` e' gia'
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# sostituito dal monkeypatch e si leggerebbe il finto della iterazione precedente.
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base = book.shadow_report(offline=True, equity_override=equity)
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non_banali = 0
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for tp_vero, sign in casi:
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finto = {**base, "real_equity": equity, "equity": equity, "eq_fallback": None,
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"assets": [{**a, "target": tp_vero, "position_usd": 0.0} for a in base["assets"]]}
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monkeypatch.setattr(book, "shadow_report", lambda *a, _f=finto, **k: _f)
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monkeypatch.setattr(book, "_skyhook_positions",
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lambda load5m=None, _s=sign: {a: ("flat" if _s == 0 else
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{"dir": "LONG" if _s > 0 else "SHORT"})
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for a in book.ASSETS})
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r = book.book_report()
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atteso_vero = book_net_target(tp_vero, sign, equity, cap)
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non_banali += (atteso_vero != 0.0)
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for a in r["assets"]:
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assert a["skh_sign"] == sign
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# (a) il valore pubblicato e' la formula sul tp_frac VERO, a meno del solo round(.,2)
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assert abs(a["net_target"] - atteso_vero) <= 0.005, \
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f"tp={tp_vero} sign={sign}: net pubblicato incoerente con la formula"
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# (b) e ricalcolandola dal tp_frac PUBBLICATO resta dentro il budget dichiarato
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da_pubblicato = book_net_target(a["tp_frac"], a["skh_sign"], equity, cap)
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assert abs(a["net_target"] - da_pubblicato) < _budget_arrotondamento(equity)
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# controllo di POTENZA: ogni caso deve produrre un target != 0, altrimenti il test
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# passerebbe per lo stesso motivo per cui passava a libro flat (0.0 arrotondato e' 0.0).
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assert non_banali == len(casi), f"solo {non_banali}/{len(casi)} casi esercitano l'invariante"
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def test_il_budget_di_arrotondamento_non_copre_un_errore_di_formula():
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"""Controllo POSITIVO del budget: deve restare molto piu' stretto dei modi in cui la
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formula puo' rompersi davvero, o sarebbe una tolleranza che assolve tutto."""
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E, cap = 5000.0, 2500.0
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giusto = book_net_target(0.5, 1, E, cap)
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budget = _budget_arrotondamento(E)
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pesi_scambiati = 0.5 * E * (W_SKH * 0.5 + W_TP01 * 1) # W_TP01/W_SKH invertiti
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senza_cap = 0.5 * E * (W_TP01 * 5.0 + W_SKH * 1) # cap non applicato
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for sbagliato, nome in ((pesi_scambiati, "pesi scambiati"), (senza_cap, "cap non applicato"),
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(-giusto, "segno invertito")):
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assert abs(giusto - sbagliato) > 100 * budget, f"{nome}: il budget lo assolverebbe"
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# SKH feed fallito: book_report NON crasha (forza flat + flagga skh_error) e
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# book_execute DEVE farlo emergere (log + alert), non ingoiarlo silenziosamente.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def test_book_report_flags_skh_feed_error(monkeypatch):
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import src.live.book as book
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monkeypatch.setattr(book, "_skyhook_positions",
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lambda *a, **k: (_ for _ in ()).throw(RuntimeError("feed 5m giu")))
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r = book.book_report(offline=True, equity_override=600.0)
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assert "skh_error" in r and "feed 5m giu" in r["skh_error"] # errore catturato + esposto
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assert all(a["skh_sign"] == 0 for a in r["assets"]) # SKH forzato flat (fail-safe)
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def test_book_execute_surfaces_skh_error(monkeypatch, capsys):
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"""Se il report porta skh_error, _run() lo stampa E chiama notify (niente flat silenzioso)."""
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from helpers import carica_script
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mod = carica_script("scripts/live/book_execute.py")
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canned = dict(
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last_data=_fresh_bar(), online=True, real_equity=600.0, equity=600.0, eq_basis="test",
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|
cap_per_asset=300.0, skh_error="RuntimeError: feed 5m giu",
|
|
assets=[dict(asset="BTC", instrument="BTC_USDC-PERPETUAL", tp_frac=0.0, skh_sign=0,
|
|
skh_state="flat", net_target=0.0, position_usd=0.0, mark=60000.0, order=None)],
|
|
orders=[],
|
|
)
|
|
alerts = []
|
|
monkeypatch.setattr(mod, "book_report", lambda **k: canned)
|
|
monkeypatch.setattr(mod, "notify", lambda title, det=None: alerts.append((title, det)))
|
|
monkeypatch.setattr(mod, "load_config",
|
|
lambda: dict(execution_enabled=False, min_order_usd=5.0, disaster_sl_pct=0.30))
|
|
monkeypatch.setattr(sys, "argv", ["book_execute.py"]) # niente --execute -> dry-run
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mod._run()
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|
|
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out = capsys.readouterr().out
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assert "SKH FEED ERRORE" in out # stampato nel log
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assert any("SKH feed fallito" in title for title, _ in alerts) # alert inviato
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# GATE FAIL-SAFE posizione: se la read della posizione reale fallisce (ONLINE ma
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# posizione IGNOTA -> assunta flat), l'esecutore NON deve operare a cieco.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def test_positions_flags_read_failure():
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from src.live.shadow import ASSETS, _positions
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class BadClient:
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def position_usd(self, inst):
|
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raise RuntimeError("api 500")
|
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pos, note, err = _positions(BadClient())
|
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assert all(pos[a] == 0.0 for a in ASSETS) # assunta flat (fail-safe)
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assert err is not None and "non leggibile" in err # ma SEGNALATA (non silenziosa)
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def test_positions_ok_and_offline_have_no_error():
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|
from src.live.shadow import ASSETS, _positions
|
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|
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class GoodClient:
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|
def position_usd(self, inst):
|
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return 123.0
|
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_, _, err_ok = _positions(GoodClient())
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_, _, err_off = _positions(None) # offline -> gestito dal gate 'online'
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assert err_ok is None and err_off is None
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|
|
|
|
|
def test_book_report_propagates_pos_error(monkeypatch):
|
|
import src.live.book as book
|
|
base = book.shadow_report(offline=True, equity_override=600.0)
|
|
monkeypatch.setattr(book, "shadow_report", lambda **k: {**base, "pos_error": "IGNOTA"})
|
|
r = book.book_report(offline=True, equity_override=600.0)
|
|
assert r.get("pos_error") == "IGNOTA" # propagato fino al book
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|
|
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|
|
def test_book_execute_halts_on_unreadable_position(monkeypatch, capsys):
|
|
"""ARMATO + --execute + ordine presente: il gate DEVE fermarsi PRIMA di costruire il trader."""
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|
from helpers import carica_script
|
|
mod = carica_script("scripts/live/book_execute.py")
|
|
|
|
canned = dict(
|
|
last_data=_fresh_bar(), online=True, real_equity=598.0, equity=598.0, eq_basis="mainnet USDC",
|
|
cap_per_asset=300.0, skh_error=None,
|
|
pos_error="posizione non leggibile, assunta FLAT: BTC (RuntimeError: api 500)",
|
|
assets=[dict(asset="BTC", instrument="BTC_USDC-PERPETUAL", tp_frac=1.0, skh_sign=1,
|
|
skh_state="flat", net_target=225.0, position_usd=0.0, mark=60000.0,
|
|
order=dict(side="buy"))], # ordine presente: senza gate proverebbe a eseguire
|
|
orders=[dict(side="buy")],
|
|
)
|
|
alerts = []
|
|
monkeypatch.setattr(mod, "book_report", lambda **k: canned)
|
|
monkeypatch.setattr(mod, "notify", lambda title, det=None: alerts.append((title, det)))
|
|
monkeypatch.setattr(mod, "load_config",
|
|
lambda: dict(execution_enabled=True, min_order_usd=5.0, disaster_sl_pct=0.30))
|
|
monkeypatch.setattr(sys, "argv", ["book_execute.py", "--execute"]) # ARMATO + execute
|
|
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def boom(*a, **k):
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raise AssertionError("DeribitTrader NON deve essere costruito: il gate deve fermarsi prima")
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|
monkeypatch.setattr(mod, "DeribitTrader", boom)
|
|
|
|
mod._run()
|
|
out = capsys.readouterr().out
|
|
assert "POSIZIONE NON LEGGIBILE" in out # stampato
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|
assert any("posizione non leggibile" in t for t, _ in alerts) # alert inviato
|
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# DIAGNOSTICA equity (Opzione B): ONLINE ma equity reale non leggibile -> sizing su
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# paper_cap. NON blocca (l'hard-cap $/asset protegge), ma DEVE essere segnalato.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def test_shadow_flags_eq_fallback_when_online_but_equity_unreadable(monkeypatch):
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|
import src.live.shadow as sh
|
|
monkeypatch.setattr(sh, "_safe_client", lambda: object()) # online
|
|
monkeypatch.setattr(sh, "_marks", lambda c, d: ({a: 60000.0 for a in sh.ASSETS},
|
|
{a: "mainnet" for a in sh.ASSETS}))
|
|
monkeypatch.setattr(sh, "_positions", lambda c: ({a: 0.0 for a in sh.ASSETS}, "mainnet", None))
|
|
monkeypatch.setattr(sh, "_equity", lambda c, m: (None, "conto flat / non finanziato")) # equity IGNOTA
|
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r = sh.shadow_report() # online, no override
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assert r["online"] is True and r["real_equity"] is None
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assert r.get("eq_fallback") and "paper_cap" in r["eq_fallback"] # fallback SEGNALATO
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|
def test_shadow_no_eq_fallback_offline_or_override():
|
|
from src.live.shadow import shadow_report
|
|
assert shadow_report(offline=True, equity_override=600.0).get("eq_fallback") is None # override
|
|
assert shadow_report(offline=True).get("eq_fallback") is None # offline != fallback-online
|
|
|
|
|
|
def test_book_report_propagates_eq_fallback(monkeypatch):
|
|
import src.live.book as book
|
|
base = book.shadow_report(offline=True, equity_override=600.0)
|
|
monkeypatch.setattr(book, "shadow_report", lambda **k: {**base, "eq_fallback": "PAPER_CAP"})
|
|
assert book.book_report(offline=True, equity_override=600.0).get("eq_fallback") == "PAPER_CAP"
|
|
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|
|
def test_book_execute_eq_fallback_warns_but_proceeds(monkeypatch, capsys):
|
|
"""eq_fallback: avvisa + notify MA PROSEGUE (non e' un halt, a differenza di pos_error)."""
|
|
from helpers import carica_script
|
|
mod = carica_script("scripts/live/book_execute.py")
|
|
|
|
canned = dict(
|
|
last_data=_fresh_bar(), online=True, real_equity=None, equity=2000.0,
|
|
eq_basis="paper capital (ipotetico)", cap_per_asset=300.0, skh_error=None, pos_error=None,
|
|
eq_fallback="equity reale non leggibile (conto flat) -> sizing su paper_cap $2,000",
|
|
assets=[dict(asset="BTC", instrument="BTC_USDC-PERPETUAL", tp_frac=0.0, skh_sign=0,
|
|
skh_state="flat", net_target=0.0, position_usd=0.0, mark=60000.0, order=None)],
|
|
orders=[],
|
|
)
|
|
alerts = []
|
|
|
|
class FakeDT:
|
|
def ensure_disaster_sl(self, inst, sl_pct): return {"state": "flat"}
|
|
def position_usd(self, inst): return 0.0
|
|
|
|
monkeypatch.setattr(mod, "book_report", lambda **k: canned)
|
|
monkeypatch.setattr(mod, "notify", lambda title, det=None: alerts.append((title, det)))
|
|
monkeypatch.setattr(mod, "DeribitTrader", lambda: FakeDT())
|
|
monkeypatch.setattr(mod, "load_config",
|
|
lambda: dict(execution_enabled=True, min_order_usd=5.0, disaster_sl_pct=0.30))
|
|
monkeypatch.setattr(sys, "argv", ["book_execute.py", "--execute"])
|
|
|
|
mod._run()
|
|
out = capsys.readouterr().out
|
|
assert "EQUITY FALLBACK" in out # avvisato
|
|
assert any("equity fallback" in t for t, _ in alerts) # alert inviato
|
|
assert "Nessuna azione" in out # HA PROSEGUITO (non halt)
|