L17 — The two coordinates of a move, and volume put to the test

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from cvbook.ciclica import (
    decomposizione,
    effetto_scadenza,
    movimenti,
    r_quadro,
    tavolo,
)
from cvbook.dati import carica

SERIE = "btcusdt"   # ← PROVA / TRY: una delle 8 preparate nel setup qui sopra
                    # (btcusdt · ethusdt · solusdt · ftsemib · eni · enel · intesa · generali)
SOGLIA = 0.05       # ← quanto deve rientrare il prezzo perché un estremo sia definitivo
                    # PROVA / TRY: 0,02 · 0,05 · 0,15 (vedi esercizio 1)
CRIPTO = SERIE.endswith("usdt")

df = carica(SERIE).sort("data")
prezzi = df["chiusura"].to_numpy()
volumi = df["volume"].to_numpy()

tratti = movimenti(prezzi, SOGLIA)
estremi = sorted({i for coppia in tratti for i in coppia})
print(f"{len(tratti)} movimenti su {len(prezzi)} barre")

with avvio.figura():
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 4))
    fetta = slice(estremi[-14], len(prezzi))
    ax.plot(df["data"].to_numpy()[fetta], prezzi[fetta], linewidth=0.9)
    dentro = [i for i in estremi if i >= estremi[-14]]
    ax.plot(df["data"].to_numpy()[dentro], prezzi[dentro], marker="o", linewidth=1.4)
    ax.set_title(f"{SERIE}: gli ultimi movimenti riconosciuti a soglia {SOGLIA:.0%}")
    plt.show()

t = tavolo(prezzi, volumi, SOGLIA)
d = decomposizione(t)

print(f"movimenti misurati       {d['movimenti']:.0f}")
print(f"velocità (quota Shapley) {d['velocita']:.1%}")
print(f"tempo  (quota Shapley)   {d['tempo']:.1%}")
print(f"volume (quota Shapley)   {d['volume']:.1%}")
print(f"tutte e tre insieme      {d['totale']:.1%}")
print(f"solo velocità e tempo    {d['velocita_e_tempo']:.1%}")
print(f"il volume aggiunge       {d['guadagno_volume']:+.1%} di R quadro")

print(f"{'soglia':>7s} {'movimenti':>10s} {'velocità':>8s} {'tempo':>8s} {'volume':>8s}")
for s in (0.02, 0.03, 0.05, 0.08, 0.10, 0.15):
    ts = tavolo(prezzi, volumi, s)
    if len(ts) < 40:
        print(f"{s:7.0%} {len(ts):10d}  (troppo pochi movimenti)")
        continue
    ds = decomposizione(ts)
    quota = ds["velocita"] + ds["tempo"] + ds["volume"]
    print(f"{s:7.0%} {ds['movimenti']:10.0f} {ds['velocita'] / quota:8.1%} "
          f"{ds['tempo'] / quota:8.1%} {ds['volume'] / quota:8.1%}")

rng = np.random.default_rng(0)
y = np.log(t.ampiezza)
velocita, tempo = np.log(t.velocita), np.log(t.durata)
volume = np.log(t.volume)

vero = r_quadro(y, [velocita, tempo, volume]) - r_quadro(y, [velocita, tempo])
finti = [
    r_quadro(y, [velocita, tempo, rng.permutation(volume)]) - r_quadro(y, [velocita, tempo])
    for _ in range(500)
]
print(f"il volume vero aggiunge      {vero:+.2%}")
print(f"un volume rimescolato        {np.mean(finti):+.2%} in media, "
      f"{np.percentile(finti, 95):+.2%} nel 5% dei casi migliori")

e = effetto_scadenza(df["data"].to_list(), volumi, cripto=CRIPTO)
quale = "ultimo venerdì" if CRIPTO else "terzo venerdì"
print(f"{SERIE}: {e['scadenze']} giorni di scadenza ({quale})")
print(f"volume mediano in scadenza   {e['mediana_scadenza']:.3f}")
print(f"volume mediano negli altri   {e['mediana_normale']:.3f}")
print(f"eccesso                      {e['eccesso']:+.1%}")

import datetime as dt

date = df["data"].to_list()
for spostamento in (-14, -7, 0, 7, 14):  # PROVA / TRY: aggiungi altri spostamenti (esercizio 3)
    finte = [g + dt.timedelta(days=spostamento) for g in date]
    e2 = effetto_scadenza(finte, volumi, cripto=CRIPTO)
    etichetta = "vera" if spostamento == 0 else f"{spostamento:+d} giorni"
    print(f"scadenza {etichetta:>10s}: eccesso {e2['eccesso']:+7.1%}")