# 📋 Verbale Riunione - Validazione Empirica Algoritmo Warren AI

**Data**: 3 Dicembre 2024  
**Partecipanti**: Mauro Gagliardi, Claude (AI Assistant)  
**Oggetto**: Framework validazione parametri algoritmo e strategia calibration empirica

---

## 🎯 Tema Centrale Discusso

**Domanda iniziale di Mauro**: "Come faremo a capire se dovremo adeguare l'algoritmo? Se inseguiamo il mercato saremo sempre dietro a fare fine tuning..."

**Risposta sintetica**: Non inseguiamo il mercato. Misuriamo se i nostri PRINCIPI funzionano tramite validazione empirica su 2 livelli.

---

## 📊 FRAMEWORK VALIDAZIONE DEFINITO

### Principio Guida
Warren AI non cerca di "battere" o "predire" il mercato. Cerca business quality con margin of safety. Se questi principi smettono di funzionare → problema strutturale (bubble), non algoritmo.

### Due Livelli di Validazione

#### LIVELLO 1: Quality Metrics Validation (ogni 3 mesi)
**Domanda**: "I business che scorano alto sono davvero quality?"

**Test Empirici**:
```sql
-- High scorers davvero hanno FCF sostenibile?
SELECT ticker, score, fcf_3yr_avg, fcf_yield
FROM opportunity_detailed 
WHERE score >= 80 AND scan_date >= date('now', '-3 months')
ORDER BY fcf_yield DESC;

-- High scorers davvero hanno ROE stabile?
SELECT ticker, score, roe_3yr_avg, roe_stability
FROM opportunity_detailed
WHERE score >= 80 
ORDER BY roe_stability DESC;
```

**Criteri Accettazione**:
- ✅ TOP 10% scores → TOP 20% ROE 3yr avg
- ✅ Score ≥80 → FCF yield medio ≥4%
- ✅ Score ≥80 → Debt coverage ratio <3x (eccetto utilities)

**Se fallisce** → Problema nell'algoritmo (es. quality weight troppo basso)

---

#### LIVELLO 2: Margin of Safety Validation (ogni 6 mesi)
**Domanda**: "Comprare con margin 20%+ ha dato upside?"

**Test Empirico**:
```python
# Analisi performance acquisti
for stock in buys_6_months_ago:
    if stock.margin_at_buy >= 20%:
        price_change_6m = (current_price - buy_price) / buy_price
        mean_return = avg(price_change_6m)
```

**Criteri Accettazione**:
- ✅ Cluster "margin 20-30%" → Return medio ≥0% a 6 mesi
- ✅ Cluster "margin 30%+" → Return medio ≥+5% a 6 mesi
- ❌ Se entrambi cluster negativi → Fair value calculation broken

**Se fallisce** → Problema nella fair value (es. country penalty troppo aggressiva, growth cap troppo conservativo)

---

## 🔍 PARAMETRI: OGGETTIVO vs SOGGETTIVO

### ✅ Parametri Oggettivi (70%) - NON TOCCARE

Questi sono **time-tested principles** (80+ anni Buffett/Graham):

| Parametro | Threshold | Rationale | Difendibile? |
|-----------|-----------|-----------|--------------|
| **ROE** | ≥15% | Capital efficiency (moat) | ✅ 80 anni dati |
| **D/E** | <1.0 | Financial stability | ✅ Debt math |
| **P/E** | <15x | Warren's sweet spot | ✅ DCF math |
| **Margin of Safety** | ≥20% | Buy below intrinsic value | ✅ Valuation theory |
| **FCF Yield** | ≥4% | Cash generation reality | ✅ Cash is king |

**Filosofia**: Se questi parametri falliscono → STOP algorithm (structural market break)

---

### ⚙️ Parametri Soggettivi (30%) - CALIBRABILI

Questi richiedono **validazione empirica** (6-12 mesi dati):

| Parametro | Current Setting | Validation Method | Tunable? |
|-----------|-----------------|-------------------|----------|
| **Country Penalty** | IT: -20%, FR/DE: -10%, USA: 0% | Backtest 3yr return per country | ✅ Sì |
| **Growth Cap** | Mature: 4%, Others: 5% | Miss rate analysis (ignoriamo winners?) | ✅ Sì |
| **Graham Multiplier** | Banks: 15x, Luxury: 30x, Others: 22.5x | Sector return comparison | ✅ Sì |

**Filosofia**: Calibra con dati empirici ogni 6-12 mesi, modifiche incrementali (±5-10%)

---

## 🚫 COSA NON MISURIAMO

### 1. Correlazione Score vs Price Movement Breve Termine
**Perché**: Deep Value ≠ momentum. Score alto oggi può restare flat 12 mesi, poi +30% anno 2.

**Errore da evitare**: "Ferrari score 72 ma -5% YTD → algoritmo sbagliato"  
**Realtà**: Ferrari overvalued (margin -15%), score dice "great business wrong price" → aspetta correzione

### 2. "Hit Rate" Buy Recommendations (con sample size <20)
**Perché**: Con 20k satellite → max 3-5 BUY/anno. Sample troppo piccolo per significanza statistica.

### 3. Benchmark S&P/MSCI World Anno-su-Anno
**Perché**: Deep Value può underperform 2 anni, outperform 3-5. Non cerchiamo tracking index.

---

## 🔧 TRIGGER MODIFICHE ALGORITMO

### Decision Tree

```
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Osservazione anomala (es. 0 BUY da 6 mesi) │
└─────────────────┬───────────────────────────┘
                  │
                  ▼
     ┌────────────────────────────┐
     │ STEP 1: Quality Check      │
     │ High scorers = high ROE?   │
     └────────┬───────────────────┘
              │
        ┌─────┴─────┐
        │ YES       │ NO → FIX algorithm (quality weights)
        ▼           │
     ┌────────────────────────────┐
     │ STEP 2: Margin Check       │
     │ Margin 20%+ → upside 6m?   │
     └────────┬───────────────────┘
              │
        ┌─────┴─────┐
        │ YES       │ NO → FIX fair value (country penalty? growth cap?)
        ▼           │
     ┌────────────────────────────┐
     │ STEP 3: Market Context     │
     │ Siamo in bubble generale?  │
     └────────┬───────────────────┘
              │
        ┌─────┴─────┐
        │ YES       │ NO → UNKNOWN (serve più tempo/dati)
        │           │
        ▼           ▼
   Algoritmo OK   Possibile falso negativo
   (conservativo   (wait & see)
   by design)
```

### Red Flags Sistemici (trigger immediato review)

| Red Flag | Significato | Action |
|----------|-------------|--------|
| **Quality Inversion** | Score 85 MA ROE 3yr avg = 8% | FIX quality weights |
| **Fair Value Drift** | 40/40 stocks margin >30% (tutti) | FIX country penalty o Graham multiplier |
| **Sector Blind Spot** | Settore performa MA 0 BUY mai | FIX growth cap o P/E threshold |

---

## 📅 PIANO OPERATIVO CONFERMATO

### FASE 1: Accumulo Dati (Gen-Giu 2026)
**Obiettivo**: Popolare database con 6 mesi tracking post-Schema v4

**Action items**:
- ✅ Scan settimanali automatici (domenica 19:00)
- ✅ Enhanced tracking (78 colonne) attivo
- ✅ JSON reports mantengono trasparenza algoritmo
- ❌ **NO modifiche algoritmo** → Osservazione pura

---

### FASE 2: First Review (Marzo 2026)
**Checkpoint 3 mesi** - Quality Validation

**Query da eseguire**:
```sql
SELECT 
    AVG(roe_3yr_avg) as avg_roe,
    AVG(fcf_yield) as avg_fcf_yield,
    AVG(debt_coverage_ratio) as avg_debt_coverage
FROM opportunity_detailed
WHERE score >= 80 
  AND scan_date >= date('now', '-3 months');
```

**Target atteso**:
- avg_roe ≥18% (sopra threshold 15%)
- avg_fcf_yield ≥4%
- avg_debt_coverage <3x

**Decision tree**:
- ✅ Tutti target OK → Continue osservazione
- ⚠️ 1 target miss → Investigate (anomaly o trend?)
- ❌ 2+ target miss → RED FLAG (quality inversion)

---

### FASE 3: Mid Review (Giugno 2026)
**Checkpoint 6 mesi** - Margin Validation

**Condizione trigger**: Se abbiamo fatto ≥3 acquisti con margin ≥20%

**Analisi**:
```python
for buy in purchases_6m_ago:
    price_change = (current - buy_price) / buy_price
    
# Target: mean(price_change) >= 0%
```

**Se NON abbiamo acquisti** (scenario probabile con mercati alti):
- Query alternativa: Quanti stocks con margin ≥20% sono saliti comunque?
- Rationale: Se ignoriamo opportunità che salgono → country penalty troppo alta

---

### FASE 4: Annual Review (Dicembre 2026)
**Checkpoint 12 mesi** - Full Calibration

**3 Domande Chiave**:

1. **Quality check passed?** (ROE, FCF, Debt)
   - ✅ Yes → Principles solidi, mantieni
   - ❌ No → **STOP algorithm** (structural break)

2. **Margin check passed?** (o sufficient data?)
   - ✅ Yes → Fair value accuracy OK
   - ❌ No → Calibra parametri soggettivi

3. **Buy opportunity rate reasonable?**
   - 0 BUY da 12 mesi MA quality+margin OK → Market overvalued (atteso)
   - 10+ BUY ma tutti AVOID dopo 3 mesi → Threshold troppo laschi

---

## 🔧 PARAMETRI SOGGETTIVI - CALIBRATION TABLE

Se serve tuning (Dicembre 2026):

| Osservazione Empirica | Parametro | Direction | New Value | Rationale |
|----------------------|-----------|-----------|-----------|-----------|
| Italian stocks margin 20%+ battono market | **Country Penalty IT** | ⬇️ Riduci | -20% → -10% | Penalty troppo severa |
| Ignoriamo luxury (Ferrari, Moncler) che salgono | **Growth Cap** | ⬆️ Aumenta | 5% → 7% | Cap troppo conservativo |
| Banks P/B <1.2 battono market | **Graham Multiplier Banks** | ⬆️ Aumenta | 15x → 18x | Sector undervalued sistematicamente |
| Italian stocks margin 20%+ underperform | **Country Penalty IT** | ⬆️ Aumenta | -20% → -30% | Rischio Italia sottostimato |
| Growth stocks overvalued MA salgono | **Forward Bonuses** | ⬆️ Aumenta | PEG +5 → +8 | Compensare P/E alto growth quality |

**Filosofia modifiche**: Incrementali (±5-10%), mai stravolgimenti (±50%)

---

## 📊 METRICHE SUCCESSO SATELLITE (2025-2026)

**Anno 1 = R&D Phase** (non performance chase)

| Metrica | Target Anno 1 | Rationale |
|---------|---------------|-----------|
| **Capital preservation** | ≥0% return | Priority #1 in R&D |
| **Quality accuracy** | Top 20% scores → Top 30% ROE | Algorithm identifica quality |
| **Thesis breaker rate** | ≤20% holdings | Pochi errori gravi |
| **Portfolio concentration** | ≤5 holdings | Deep conviction only |
| **Avg holding period** | ≥12 mesi | Long-term, non trading |

**NON misuriamo** (troppo presto):
- ❌ Sharpe ratio vs S&P 500
- ❌ Alpha/Beta
- ❌ Win rate % (sample 3-5 stock non significativo)

---

## 🎯 CASO STUDIO: Schema v3 → v4 (Nov-Dic 2025)

### Problema Osservato
Schema v3 aveva **0 BUY** su 126 stocks (4 mercati).

### Decision Tree Applicato

**1. Quality Check**: ✅ PASS
- Top scorers (70-90) avevano ROE >15%, margins >20%
- Nessuna quality inversion

**2. Margin Check**: ❓ INCONCLUSIVO
- 0 BUY → 0 purchases → no 6-month test possibile
- MA: Tutti titoli margin ≥20% avevano score 60-75 (HOLD, non BUY)
- Ipotesi: Growth cap 4-5% troppo severo → penalizza score

**3. Market Context**: ✅ Mercati a massimi storici
- DAX 20k, S&P 6k, FTSE MIB 36k
- Fair value conservativo = atteso in bull market

### Conclusione
Algoritmo v3 funzionante MA troppo conservativo.

### Fix Implementato (Schema v4)
- ✅ Aggiunte metriche forward-looking (PEG, EV/EBITDA, Piotroski F-Score)
- ✅ Score normalization 130→100 (evita penalizzare growth)
- ✅ Mantenuto conservativismo su fair value (NO touching country penalty)

### Risultato Atteso
Vedremo nei prossimi 3 mesi se schema v4 genera BUY candidate senza abbassare quality bar.

---

## 💾 AUTOMATION SUPPORT

### File da Creare: `audit_queries.sql`

```sql
-- QUERY 1: Quality Check (run ogni 3 mesi)
CREATE VIEW quality_validation AS
SELECT 
    score_bucket,
    COUNT(*) as num_stocks,
    ROUND(AVG(roe_3yr_avg), 2) as avg_roe,
    ROUND(AVG(fcf_yield), 2) as avg_fcf_yield,
    ROUND(AVG(debt_coverage_ratio), 2) as avg_debt_coverage
FROM (
    SELECT 
        CASE 
            WHEN score >= 80 THEN '80-100'
            WHEN score >= 60 THEN '60-79'
            WHEN score >= 40 THEN '40-59'
            ELSE '0-39'
        END as score_bucket,
        roe_3yr_avg,
        fcf_yield,
        debt_coverage_ratio
    FROM opportunity_detailed
    WHERE scan_date >= date('now', '-3 months')
)
GROUP BY score_bucket
ORDER BY score_bucket DESC;

-- Expected: Gap evidente tra clusters
-- 80-100: avg_roe ~20%, fcf_yield ~5%
-- 60-79:  avg_roe ~12%, fcf_yield ~3%


-- QUERY 2: Country Penalty Check (run annuale)
CREATE VIEW country_performance AS
SELECT 
    CASE 
        WHEN ticker LIKE '%.MI' THEN 'Italy'
        WHEN ticker LIKE '%.PA' THEN 'France'
        WHEN ticker LIKE '%.DE' THEN 'Germany'
        ELSE 'USA'
    END as country,
    COUNT(*) as num_high_margin,
    ROUND(AVG(margin_of_safety), 2) as avg_margin,
    ROUND(AVG(score), 2) as avg_score
FROM opportunity_detailed
WHERE margin_of_safety >= 20
  AND scan_date >= date('now', '-12 months')
GROUP BY country;

-- Se Italy avg_margin ~25% ma score basso → penalty troppo severa
-- Se Italy avg_margin ~25% e score alto → penalty corretta
```

---

## ✅ ACCORDI FINALI

### Framework Validazione Confermato
- **70% Oggettivo**: Principles (ROE, D/E, P/E, Margin, FCF) → NON TOCCARE
- **30% Soggettivo**: Assumptions (Country risk, Growth cap, Graham multiplier) → CALIBRARE empiricamente

### Approccio Operativo
**Observe 6-12 mesi → Validate → Calibrate se necessario → Expand se successo**

### Filosofia
> "Difendiamo i principles (ROE, FCF, P/E). Calibriamo le assumptions (country risk, growth cap). Se i principles falliscono → stop. Se le assumptions falliscono → adjust."

### Parametri "Frozen" (non toccare mai)
- ROE threshold (15%)
- D/E threshold (1.0)
- P/E preference (<15x)
- Margin of safety (20%+)
- FCF yield (4%+)

### Parametri "Tunable" (review annuale)
- Country penalty (Italia -20%?)
- Growth cap (4-5%?)
- Graham multiplier per sector (banks 15x?)
- Forward bonuses (PEG +5, EV/EBITDA +5?)

---

## 📋 PROSSIMI STEP

### Immediati (Dicembre 2025)
- [x] Framework validazione definito ✅
- [x] Schema v4 in production ✅
- [x] Enhanced tracking attivo ✅
- [ ] Acquisition freeze fino Gen 2026 (confermato)

### Short-term (Gen-Mar 2026)
- [ ] Gennaio: Riprendi valutazioni acquisti
- [ ] Marzo: First checkpoint (quality validation)
- [ ] Crea file `audit_queries.sql`

### Mid-term (Giu 2026)
- [ ] Mid checkpoint (margin validation se acquisti)
- [ ] Considera espansione satellite a 30k se performance +

### Long-term (Dic 2026)
- [ ] Annual review completo
- [ ] Decision: Continue v4, Calibrate parametri soggettivi, o Expand satellite 60-70k

---

## 🎬 CITAZIONI CHIAVE

> "Non inseguiamo il mercato. Misuriamo se i nostri PRINCIPI funzionano." - Framework filosofico

> "70% oggettivo (principles) + 30% soggettivo (assumptions). Avere 70% di oggettivo è già molto buono." - Mauro (approvazione framework)

> "Misuriamo la robustezza dei principles (ROE, FCF, P/E), non la velocità dei risultati. Se i principles tengono, il resto si aggiusta. Se i principles falliscono, l'algoritmo va fermato." - Filosofia validazione

> "Modifiche incrementali (±5-10%), mai stravolgimenti (±50%)." - Approccio calibration

---

**Fine Verbale** - 3 Dicembre 2024  
**Status**: ✅ Framework confermato, sistema production-ready, R&D phase attivo  
**Next Checkpoint**: Marzo 2026 (Quality Validation)

---

## 📎 DOCUMENTI DI RIFERIMENTO

- `DIARIO_DI_BORDO.md`: Architettura completa Warren AI
- `SCORING_ENGINE.md`: Formula scoring completa (proprietaria)
- `reports/latest/json/warren_scan_XX_latest.json`: Ultimi scan per mercato
- `audit_queries.sql`: Query validazione (da creare)