Adriano Dal Pastro
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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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1.0 KiB
Python
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"""Unico builder delle equity GIORNALIERE per sleeve (fonte di verità del backtest).
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Delega a scripts/analysis/report_families.build_everything (che a sua volta usa
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combine_portfolio + pairs_research + tsmom_research + shape_ml_validate), così le
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metriche del Portfolio coincidono per costruzione con report_families."""
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from __future__ import annotations
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import pandas as pd
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_CACHE: dict[str, pd.Series] | None = None
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def all_sleeve_equities() -> dict[str, pd.Series]:
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"""{sleeve_id: equity giornaliera normalizzata su IDX comune}. Cache di processo."""
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global _CACHE
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if _CACHE is None:
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from scripts.analysis.report_families import build_everything
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S, pairs, tsm, shape = build_everything()
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_CACHE = {**S, **pairs, **tsm, **shape}
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return _CACHE
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def sleeve_returns_df(ids: list[str]) -> pd.DataFrame:
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"""Rendimenti giornalieri allineati per gli sleeve richiesti."""
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eq = all_sleeve_equities()
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return pd.DataFrame({i: eq[i].pct_change().fillna(0.0) for i in ids})
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