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FIRE 75.10 PAD Metriche di Performance Avanzate

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Sì, abbiamo concluso l’implementazione del framework di debug. Ottimo lavoro.

La tua proposta di passare ora al potenziamento del report di backtest è assolutamente perfetta. È il passo successivo più logico e di maggior valore che possiamo fare. Abbiamo appena aggiunto strumenti potentissimi per capire il comportamento di una strategia; ora aggiungeremo gli strumenti per misurare quel comportamento con metriche professionali.

Conferma della Comprensione (Regola 7): L’obiettivo è chiaro. Dobbiamo potenziare il nostro BacktestWorker per calcolare una serie di metriche di performance standard del settore a partire dai risultati di un backtest (in particolare, dalla curva di equity che già calcoliamo). Le metriche chiave da implementare sono:

  1. Max Drawdown (sia in valore assoluto che percentuale).
  2. Sharpe Ratio.
  3. Sortino Ratio.
  4. Calmar Ratio. Queste nuove metriche verranno poi visualizzate nel pannello “Backtest Report” dell’interfaccia.

Analisi e Piano d’Azione Dettagliato

L’analisi che hai fornito è già perfetta. La complessità è media, e il lavoro è concentrato principalmente nel backend, con piccole modifiche all’interfaccia.

Ecco un piano d’azione dettagliato per implementare questa feature in modo strutturato.

Titolo dell’Implementazione: Sinapsi “Backtest Pro” - Milestone 2: Metriche di Performance Avanzate

Fase 1: La Logica di Calcolo (Backend)

  • Obiettivo: Creare le funzioni per calcolare ciascuna delle nuove metriche.
  • Task 1.1: Implementazione delle Funzioni di Calcolo
    • File da modificare: fire/synapses/backtest/backtest_worker.py
    • Azione: Aggiungeremo una serie di nuovi metodi privati alla classe BacktestWorker. Ognuno sarà responsabile di una metrica:
      1. _calculate_max_drawdown(equity_curve): Prenderà la serie dell’equity, calcolerà il drawdown in ogni punto e troverà il massimo. Restituirà il valore massimo del drawdown e la sua percentuale.
      2. _calculate_sharpe_ratio(returns): Prenderà la serie dei rendimenti giornalieri/orari e calcolerà lo Sharpe Ratio (assumendo un risk-free rate dello 0% per semplicità iniziale).
      3. _calculate_sortino_ratio(returns): Simile allo Sharpe, ma userà solo la deviazione standard dei rendimenti negativi.
      4. _calculate_calmar_ratio(annual_return, max_drawdown_pct): Calcolerà il rapporto.
  • Task 1.2: Integrazione nel Flusso del Worker
    • File da modificare: fire/synapses/backtest/backtest_worker.py
    • Azione: Nel metodo run(), dopo aver calcolato la equity_curve, calcoleremo anche i rendimenti giornalieri da essa. Chiameremo i nuovi metodi di calcolo e aggiungeremo i risultati al dizionario stats che viene già inviato all’interfaccia.

Risultato Fase 1: Il worker calcolerà tutte le nuove metriche e le renderà disponibili ai risultati del backtest.

Fase 2: Visualizzazione (Frontend)

  • Obiettivo: Mostrare le nuove metriche all’utente.
  • Task 2.1: Aggiornamento del Modello della Tabella
    • File da modificare: fire/ui_components/models/backtest_stats_model.py
    • Azione: Il nostro BacktestStatsModel attuale è molto semplice. Lo modificheremo per accettare il dizionario stats e visualizzare dinamicamente tutte le coppie chiave-valore che contiene, invece di avere un elenco fisso di righe. Questo lo renderà automaticamente compatibile con le nuove metriche e con quelle future.
  • Task 2.2 (Opzionale ma consigliato): Migliorare la Visualizzazione
    • File da modificare: fire/synapses/backtest/backtest_tab_widget.py
    • Azione: Potremmo voler aggiustare leggermente l’aspetto della QTableView per dare più spazio alle nuove metriche, magari impostando una larghezza minima per la prima colonna.

Risultato Fase 2: L’utente vedrà le nuove metriche (Max Drawdown, Sharpe Ratio, ecc.) apparire nel pannello “Backtest Report” dopo aver eseguito un backtest.

Prossimo Passo

Se questo piano ti convince, il nostro prossimo passo concreto sarà il Task 1.1: iniziare a implementare le funzioni di calcolo nel BacktestWorker.

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