Sintesi non tecnica
- Che cosa risolve
- Le crisi energetiche si annunciano su fronti diversi — prezzi, trasporti, finanza — che di solito si guardano separatamente.
- A chi può servire
- Chi deve valutare il rischio energetico complessivo senza seguire una decina di indicatori.
- Che cosa produce
- Un indice da 0 a 100, i fattori che lo muovono e il loro andamento nel tempo.
Separare il segnale macro dalla narrazione: non un singolo prezzo, ma un quadro composito, riproducibile e verificabile.
3 · Cosa produce
Gauge corrente e storico coordinato dei driver.
La barra distingue Calmo, Monitoraggio, Stress e Crisi. I pannelli storici mostrano se Brent, TTF, VSTOXX, spread BTP-Bund, Supply Shock e costo del debito italiano stanno aumentando o rientrando.
4 · Come funziona
Dalle serie pubbliche all’indice e alla pubblicazione.
1Fonti
2Qualità
3Fattori
4Indice 0–100
5Forecast e stato
6Pubblicazione
5 · Dati utilizzati
| Fonte / serie | Variabile | Uso | Limite gestito |
|---|---|---|---|
| Yahoo, Stooq, FRED, BCE | Brent, TTF, VSTOXX, BTP-Bund, Italy 10Y, oro | stress energetico e finanziario | fallback tra provider, cache e freshness |
| World Bank Pink Sheet | fertilizzanti e urea | pressione fisica sull’offerta | frequenza mensile e forward-fill dichiarato |
| BDI, Cass Freight o dati vessel | shipping e arrivi | stress logistico | se assenti: volatilità Brent 20 giorni, confidenza ridotta |
Normalizzazione robusta e ML leggero
Z-score mobili, riscalatura robusta/sigmoide, media pesata con rinormalizzazione sui dati disponibili ed EWM span 10. Il forecast a tre mesi usa regressione ridge su lag 1, 5 e 20 giorni e variabili esogene ritardate.
State machine opportunistica
OFF → BUILD_UP → CRISIS → EXIT → RECOVERY → BACK_TO_OFF. Soglie, direzione dell’indice, conferme dei driver e forecast regolano l’esposizione simulata senza confonderla con la card divulgativa.
Walk-forward e confronto
Metriche fuori campione del forecast, backtest Dynamic vs Static, analisi per sottoperiodo e finestre di stress, drawdown, VaR/CVaR, Sortino, Calmar e concentrazione HHI.
Proxy, non termometro fisico
Le serie di mercato non misurano direttamente transiti nello Stretto o disponibilità reale. La gamba shipping può essere un proxy; forecast e allocazione restano sperimentali e non costituiscono consulenza.
Possibili applicazioni del pattern
Indici compositi di stress con qualità e stato operativo.
Il pattern è trasferibile a supply chain, energia, rischio paese o continuità operativa quando componenti, pesi, fallback e confidenza sono espliciti.
Componenti trasferibili
- adapter multi-provider e cache SQLite
- normalizzazione robusta e pesi disponibili
- state machine e alert di regime
- paper trading e report automatici
Domande di ricerca
- qualità dei proxy shipping
- stabilità OOS dei pesi
- Dynamic vs Static
- robustezza della recovery
Dossier tecnico del workflow
IMPLEMENTATODescrive componenti presenti nel repository.SPERIMENTALEIndica modelli o scelte ancora sottoposti a validazione.
AI, ML, RPA e ingegneria quantitativa.
Il workflow integra acquisizione automatica, feature engineering, modelli statistici, controllo del rischio, rendering e pubblicazione bilingue.
Architettura e automazione
- Moduli separati per data source, cache, qualità, feature, segnali, allocazione, backtest, paper trade e reporting.
- GitHub Actions, cron, artifact, email e AT Protocol; post IT/EN indipendenti con duplicate guard.
- SQLite per cache e simulazione persistente; CSV/HTML/PDF/XLSX per audit.
Feature e indice
- Supply Shock da energia e fertilizzanti; Financial Stress da volatilità, spread e oro.
- Shipping Stress da serie reali o volatilità Brent con contributo ridotto al 30%.
- Pesi adattati alla disponibilità, clipping 0–100 ed exponential smoothing.
ML, rischio e ricerca
- Ridge regression, walk-forward OOS, feature laggate e forecast trimestrale.
- ATR, volatility targeting, drawdown governor, stop loss, scenari e attribution.
- Ricerca di universo e confronto tra portafoglio dinamico e benchmark statico.
Stack
- pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, statsmodels e yfinance.
- requests, pandas-datareader, Beautiful Soup e lxml.
- Matplotlib, Pillow, Jinja2, ReportLab, openpyxl e PyYAML.
10 · Esecuzione
Cadenza automatica e output bilingui.
- Stato: attivo · sperimentale
- Frequenza: più run settimanali con controllo orario italiano
- Output: gauge, storico driver, report e paper-trade
11 · Dettaglio tecnico
Formula sintetica dell’indice
Ogni serie viene trasformata in uno z-score mobile: zₜ = (xₜ − media mobile) / deviazione standard mobile. I sotto-indici sono poi riscalati tra 0 e 100. L’indice finale è Hₜ = Σ(wᵢ · Sᵢ,ₜ) / Σwᵢ sui soli componenti disponibili, limitato a 0–100 e smussato con EWM span 10. Con shipping reale i pesi sono 0,42 supply, 0,28 shipping e 0,30 finanza; con proxy Brent diventano 0,46, 0,14 e 0,40, con confidenza shipping 0,30.
Principale failure mode
Confondere prezzi e proxy con disponibilità fisica o con un segnale di investimento.
Governance di pubblicazione
Watermark, tag #LIwf6, alt text, stato anti-duplicazione e due post principali indipendenti.
Vedi entrambe le immagini dell’ultimo output.
La pagina Pubblicazioni permette di passare dal gauge allo storico dei driver nello stesso post.
Possibile trasferibilità
Hai un problema che assomiglia a Termometro della crisi energetica?
Il primo confronto può partire da obiettivo, dati disponibili e criterio di successo, senza inviare informazioni riservate. Un risultato osservato qui non viene assunto automaticamente valido in un altro contesto.