Pietro GiacobazziandDevin AI <158243242+devin-ai-integration[bot]@users.noreply.github.com>
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Co-Authored-By: Devin AI <158243242+devin-ai-integration[bot]@users.noreply.github.com>
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# PaPP v2 — Analisi dei pattern di incrocio
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Questa cartella contiene l'analisi statistica di **cosa succede dopo che due linee
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si incrociano** (le 9 linee del sistema: prezzo, Mediana, 7 MA), gli script per
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riprodurla e i risultati.
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Risultati di riferimento: **EURUSD D1, dal 1999** (l'euro reale esiste dal 1999;
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i dati pre-1999 forniti dal broker sono sintetici e vengono esclusi).
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## 1. Da dove vengono i dati
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I dati sono generati in MetaTrader dallo script `PaPP v2/PaPP_CrossExport.mq5`,
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ancorato a **D1** esattamente come l'indicatore. Produce due file:
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| file | contenuto |
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| `PaPP_crosses_<SYM>_D1.csv` | un record per **ogni incrocio** tra le 9 linee |
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| `PaPP_bars_<SYM>_D1.csv` | un record per **ogni giorno D1** (la *baseline*) |
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Per ogni record sono salvati:
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- **contesto** al momento dell'evento: distanza dalla Mediana, ampiezza del
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cluster, trend (sopra/sotto MA365), e le metriche **velocita' / accelerazione /
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volatilita'** calcolate come **mediana delle 7 scale** (no ATR di MetaTrader);
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- **esiti futuri** a 1/3/5/10/20 giorni: rendimento, max favorevole/avverso,
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ritorno alla Mediana, e la **traiettoria completa** `cret_1 … cret_20`
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(rendimento cumulato giorno per giorno, **in percentuale**).
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Le 36 coppie sono tutte le combinazioni delle 9 linee; ogni coppia ha 2 direzioni
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(`dir=+1` la 1a linea passa sopra la 2a, `dir=-1` sotto) → 72 casi.
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## 2. Le 3 correzioni metodologiche (perche' l'analisi e' "onesta")
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Una media grezza dei rendimenti dopo un incrocio e' fuorviante. Abbiamo corretto
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i tre problemi tipici:
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### 2.1 Bias di periodo → confronto con una baseline nello stesso regime
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Non confrontiamo il rendimento post-incrocio con **zero**, ma con quello di un
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**giorno qualunque nello stesso regime di mercato**. Il regime e' definito da:
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`trend (sopra/sotto MA365) × tercile del cluster × tercile della velocita'`.
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`extra-rendimento = rendimento dopo l'incrocio − rendimento medio della baseline
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nello stesso regime`
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Se l'extra e' ~0, l'incrocio non aggiunge nulla oltre al contesto.
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(Su EURUSD il drift di fondo della baseline e' risultato ~0, quindi non c'era un
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bias rialzista che gonfiava i numeri.)
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### 2.2 "Movimenti piccoli" → effetto in unita' di volatilita'
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L'extra-rendimento e' espresso anche come **frazione della deviazione standard**
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del movimento tipico a quell'orizzonte (`eff = extra / sd_baseline_h`), cosi' un
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+0.3% pesa diversamente a 5 o a 20 giorni.
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### 2.3 Finestre sovrapposte + tanti test → bootstrap a blocchi + multi-test
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- Gli eventi vicini condividono il futuro (autocorrelazione) → la significativita'
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e' calcolata con **block bootstrap** (blocchi temporali di 20 giorni), non con il
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t-test classico.
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- Testiamo 72 casi × 5 orizzonti → alcuni "vincono" per fortuna. Applichiamo la
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correzione **Benjamini-Hochberg** (`q-value`): consideriamo robusti solo i casi
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con `q < 0.10`.
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## 3. Verifiche di correttezza
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Lo script `full_table.py` esegue 4 controlli automatici:
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- **V1** la direzione registrata coincide col segno di (A−B) all'incrocio (~99.9%);
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- **V2** `cret_1` coincide esattamente con `ret_1` (differenza 0);
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- **V3** ricalcolo indipendente della media di un pattern (combacia col summary);
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- **V4** la baseline ha drift ~0 (atteso su FX).
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## 4. Come riprodurre
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```bash
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# 1) genera i due CSV da MetaTrader (PaPP_CrossExport.mq5) e copiali in ./data
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# 2) dalla cartella scripts:
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cd scripts
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python excess_analysis.py EURUSD 1999 # summary + top per orizzonte
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python full_table.py EURUSD 1999 # verifiche + tabella 72 casi
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python plot_trajectories.py EURUSD 1999 # grafico traiettorie extra-rendimento
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```
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Dipendenze: `pandas`, `numpy`, `matplotlib`. I risultati finiscono in `./results`.
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## 5. Risultati principali (EURUSD, 1999+)
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**A) Mean-reversion (il segnale piu' robusto, vale per quasi tutte le coppie):**
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dopo un incrocio il prezzo torna a toccare la Mediana entro 20 giorni nel
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**77–94%** dei casi, in **2–4 giorni** mediani.
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**B) Edge direzionali significativi (q<0.10), legati alle scale lunghe:**
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- SALGONO: `MA365xMA7 +`, `MA365xMA182 ±`, `MA365xMA121 −`, `MA121xMA7 +`,
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`MA121xMA3 +`, `PRICExMA121 −`;
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- SCENDONO: `MA182xMA30 +`, `MA365xMA121 +` (forte a 20g);
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- gli incroci tra MA cortissime e prezzo↔MA brevi sono **neutri** (rumore).
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**Lettura onesta:** gli edge direzionali sono **reali ma modesti** (~0.1–0.3 sigma,
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+0.2–0.5% di extra, 55–59% di probabilita' di battere la baseline). Il tema
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ricorrente e' la **MA121 (semestrale)**. I casi con pochi campioni (n<40) vanno
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trattati con cautela anche se "significativi".
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Vedi `results/tabella_incroci_EURUSD_1999.md` per la tabella completa dei 72 casi.
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## 6. Contenuto della cartella
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Analisi/
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├── README.md questo documento
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├── scripts/
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│ ├── _common.py utility (load, regime, bootstrap, BH)
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│ ├── excess_analysis.py extra-rendimento + significativita'
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│ ├── full_table.py verifiche + tabella 72 casi
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│ └── plot_trajectories.py grafico traiettorie
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├── results/
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│ ├── summary_EURUSD_1999.csv
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│ ├── tabella_incroci_EURUSD_1999.csv
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│ ├── tabella_incroci_EURUSD_1999.md
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│ └── trajectories_EURUSD_1999.png
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└── data/
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└── README.md dove mettere i CSV di input (non versionati)
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