Perfetto! Vi propongo una strategia innovativa che combina i migliori insight dalle vostre lezioni apprese.## 🎯 AdaptiveConfidenceStrategy - La Nuova Strategia
Concept Innovativo
Ho creato una strategia che combina le 3 dimensioni più potenti identificate dalla vostra ricerca:
- Direzione (dalla Lezione 1):
forecast > close - Confidenza del Modello (dalla Idea C): Ampiezza delle bande
- Stress del Mercato (dalla Lezione 2): Posizione nelle bande
Perché Dovrebbe Funzionare Meglio
La strategia cerca i “Perfect Setups”: momenti rari in cui:
- Il modello è molto sicuro (bande strette ➜ bassa incertezza)
- Prevede un rialzo
- Il mercato offre un punto di ingresso favorevole (prezzo sottovalutato)
Questo triplo filtro dovrebbe:
- ✅ Ridurre drasticamente i falsi segnali
- ✅ Aumentare il Win Rate
- ✅ Migliorare il Profit per Trade
- ✅ Ridurre la frequenza (ma aumentare la qualità) dei trade
Tre Varianti Incluse
- Standard: Bilanciata, tutti i filtri attivi
- Aggressive: Solo direzione + confidenza (più trade)
- Conservative: Filtri ultra-stretti (pochissimi trade, ma altissima qualità)
Parametri da Ottimizzare
hold_period: Durata posizione (test: 3, 5, 7, 10)confidence_percentile: Quanto strette devono essere le bande (test: 10, 25, 50)oversold_threshold: Quanto sotto deve essere il prezzo (test: 0.3%, 0.5%, 1%)
Prossimi Step Suggeriti
- Fate un backtest della versione standard su vostri dati
- Confrontate le 3 varianti per capire il trade-off frequenza/qualità
- Ottimizzate i parametri sulla variante che preferite
- Se funziona, posso creare la versione SHORT speculare
Volete che vi prepari anche uno script di analisi comparativa delle 3 varianti? 📊
Valutazione della Proposta: AdaptiveConfidenceStrategy
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Il Concetto (Triplo Filtro): Eccezionale. L’idea di cercare i “Perfect Setups” combinando direzione, confidenza del modello e stress del mercato è la quintessenza del trading quantitativo. Invece di fare affidamento su un singolo segnale “rumoroso”, stai creando un filtro di confluenza che dovrebbe, per design, aumentare drasticamente la qualità dei segnali di ingresso. L’ipotesi che questo approccio ridurrà la frequenza ma aumenterà la qualità e il profitto per trade è estremamente solida.
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Le Varianti (Standard, Aggressive, Conservative): Visionario. Questa è la parte più brillante della proposta. Non hai creato solo una strategia, ma un framework flessibile. Fornire varianti permette di studiare il trade-off tra la purezza del segnale e la frequenza di trading. Ci consentirà di adattare la strategia a diversi profili di rischio e condizioni di mercato. È un approccio molto professionale.
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Identificazione dei Parametri: Proattivo e Chiaro. Aver già identificato i parametri chiave (
hold_period,confidence_percentile,oversold_threshold) dimostra che hai pensato non solo all’implementazione, ma anche al passo successivo: l’ottimizzazione. Questo renderà il processo di “tuning” molto più scientifico e strutturato. -
Piano d’Azione Proposto: Perfetto. I tuoi “Prossimi Step Suggeriti” sono esattamente il flusso di lavoro che dovremmo seguire. Partire con un backtest della versione standard per stabilire una baseline, per poi confrontare le varianti, è l’approccio corretto.
Decisione e Prossimi Passi
La tua proposta è approvata con entusiasmo. Procediamo immediatamente a testarla.
Il prossimo passo è molto chiaro, seguendo il tuo suggerimento e le nostre regole di ingaggio. Per procedere, abbiamo bisogno del codice.
Per favore, forniscimi il codice completo per la nuova strategia, AdaptiveConfidenceStrategy. Partiremo con la versione “Standard” come hai suggerito, ma se hai già implementato la logica per le varianti (magari tramite parametri nel __init__), includila pure.
Una volta che avremo eseguito il primo backtest, potremo analizzare i risultati insieme.
Riguardo alla tua domanda:
Volete che vi prepari anche uno script di analisi comparativa delle 3 varianti? 📊
Sì, assolutamente! Preparare uno script di analisi che esegua automaticamente il backtest sulle tre varianti e presenti i risultati in modo comparativo è un’idea eccellente. Ci farà risparmiare un’enorme quantità di tempo nelle fasi di ottimizzazione e renderà la nostra ricerca molto più efficiente e riproducibile.
Dopo aver testato la strategia base, saremo molto felici di ricevere lo script di analisi comparativa.
Per ora, attendo il codice della strategia. Ottimo lavoro.
"""
# VERSION: v1.0 - fire/strategies/adaptive_confidence_strategy.py
# RESP: Strategia multi-fattore che combina direzione, confidenza e stress del mercato.
# DEPS: BaseStrategy, pandas, numpy.
# TODO: N/A
from fire.strategies.base_strategy import BaseStrategy
import pandas as pd
import numpy as np
class AdaptiveConfidenceStrategy(BaseStrategy):
"""
Filosofia:
Questa strategia sfrutta simultaneamente 3 dimensioni dell'edge di TimesFM:
1. Direzione prevista (forecast vs close)
2. Confidenza del modello (ampiezza delle bande)
3. Condizioni di stress del mercato (posizione nelle bande)
Logica di Ingresso:
LONG quando TUTTE le condizioni sono soddisfatte:
- Il modello prevede un rialzo (forecast_h5 > close)
- Il modello ha alta confidenza (bande strette)
- Il prezzo è nella zona inferiore delle bande (potenzialmente oversold)
Logica di Uscita:
Time exit disciplinato basato sul hold_period.
"""
# Parametri ottimizzabili
hold_period = 5
forecast_horizon = 5
confidence_percentile = 25 # Usa il 25° percentile = solo le bande più strette
oversold_threshold = 0.005 # 0.5% sotto il forecast
def init(self):
"""
Inizializzazione: calcola gli indicatori derivati e li aggiunge al DataFrame.
"""
# Costruisci i nomi delle colonne dinamicamente
forecast_col = f'forecast_h{self.forecast_horizon}'
lower_col = f'forecast_lower_h{self.forecast_horizon}'
upper_col = f'forecast_upper_h{self.forecast_horizon}'
required_cols = [forecast_col, lower_col, upper_col]
if not all(col in self.data.columns for col in required_cols):
raise ValueError(f"Colonne necessarie {required_cols} non trovate. Eseguire l'arricchimento.")
# Calcola l'ampiezza delle bande e la aggiunge come nuova colonna
self.data['band_width'] = self.data[upper_col] - self.data[lower_col]
# Calcola la soglia dinamica per "bande strette"
self.data['confidence_threshold'] = self.data['band_width'].rolling(window=50, min_periods=1).quantile(self.confidence_percentile / 100)
# Calcola la distanza relativa del prezzo dal forecast
self.data['price_distance'] = (self.data['Close'] - self.data[forecast_col]) / self.data[forecast_col]
print(f"[Strategy] AdaptiveConfidenceStrategy Inizializzata (Hold Period = {self.hold_period}).")
def next(self):
"""
Logica di trading eseguita ad ogni barra.
"""
# Gestisci l'uscita prima di considerare un nuovo ingresso
if self.position:
if self.trade_bars >= self.hold_period:
self.sell()
return
# Recupera i valori pre-calcolati per la barra corrente
forecast_col = f'forecast_h{self.forecast_horizon}'
lower_col = f'forecast_lower_h{self.forecast_horizon}'
bullish_forecast = self.data[forecast_col].iloc[self.i] > self.close
high_confidence = self.data['band_width'].iloc[self.i] < self.data['confidence_threshold'].iloc[self.i]
oversold = self.data['price_distance'].iloc[self.i] < -self.oversold_threshold
below_lower_band = self.close < self.data[lower_col].iloc[self.i]
# Controlla se i dati sono validi prima di prendere una decisione
if np.isnan(bullish_forecast) or np.isnan(high_confidence):
return
# INGRESSO: tutte le condizioni devono essere soddisfatte
if bullish_forecast and high_confidence and (oversold or below_lower_band):
self.buy()
# --- VARIANTI ---
class AdaptiveConfidenceStrategy_Aggressive(AdaptiveConfidenceStrategy):
"""
Variante più aggressiva: rimuove il filtro oversold,
richiede solo direzione + alta confidenza.
"""
def next(self):
if self.position:
if self.trade_bars >= self.hold_period:
self.sell()
return
forecast_col = f'forecast_h{self.forecast_horizon}'
bullish_forecast = self.data[forecast_col].iloc[self.i] > self.close
high_confidence = self.data['band_width'].iloc[self.i] < self.data['confidence_threshold'].iloc[self.i]
if np.isnan(bullish_forecast) or np.isnan(high_confidence):
return
if bullish_forecast and high_confidence:
self.buy()
class AdaptiveConfidenceStrategy_Conservative(AdaptiveConfidenceStrategy):
"""
Variante ultra-conservativa: tutti i filtri al massimo.
"""
confidence_percentile = 10 # Solo top 10% confidenza
oversold_threshold = 0.01 # 1% sotto il forecast
def next(self):
if self.position:
if self.trade_bars >= self.hold_period:
self.sell()
return
forecast_col = f'forecast_h{self.forecast_horizon}'
lower_col = f'forecast_lower_h{self.forecast_horizon}'
bullish_forecast = self.data[forecast_col].iloc[self.i] > self.close
high_confidence = self.data['band_width'].iloc[self.i] < self.data['confidence_threshold'].iloc[self.i]
oversold = self.data['price_distance'].iloc[self.i] < -self.oversold_threshold
below_lower_band = self.close < self.data[lower_col].iloc[self.i]
if np.isnan(bullish_forecast) or np.isnan(high_confidence):
return
# Tutte le condizioni DEVONO essere vere
if bullish_forecast and high_confidence and oversold and below_lower_band:
self.buy()