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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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