WF-6 · Termometro della crisi energetica

Termometro della crisi energetica

Indice composito 0–100 su stress energetico, supply chain e mercati, con driver, storico, forecast e state machine dichiarati.

Attivo · sperimentalePiù run settimanaliEnergia · macro · automazione
Gauge dell’indice Hormuz con i driver chiave e la variazione recente.
1 · In una frase

Un indice 0–100 sintetizza tensione energetica, colli di bottiglia e stress finanziario, mantenendo visibili driver, qualità del dato e direzione recente.

2 · Perché esiste

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.

Livelli e direzione recente dei fattori sottostanti.

4 · Come funziona

Dalle serie pubbliche all’indice e alla pubblicazione.

Diagramma della pipeline del termometro della crisi energetica
Acquisizione, normalizzazione robusta, indice composito, forecast, state machine e card bilingui.
1Fonti
2Qualità
3Fattori
4Indice 0–100
5Forecast e stato
6Pubblicazione

5 · Dati utilizzati

Fonti e ruolo nel calcolo
Fonte / serieVariabileUsoLimite gestito
Yahoo, Stooq, FRED, BCEBrent, TTF, VSTOXX, BTP-Bund, Italy 10Y, orostress energetico e finanziariofallback tra provider, cache e freshness
World Bank Pink Sheetfertilizzanti e ureapressione fisica sull’offertafrequenza mensile e forward-fill dichiarato
BDI, Cass Freight o dati vesselshipping e arrivistress logisticose assenti: volatilità Brent 20 giorni, confidenza ridotta
6 · Modelli e calcoli

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.

7 · Logica decisionale

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.

8 · Validazione

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.

9 · Limiti

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.

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