Componenti chart a confronto

Ottimo! Sono davvero felice che abbiamo fatto funzionare la soluzione con Plotly. Abbiamo superato un ostacolo tecnico notevole e ora abbiamo una base solida per il confronto.

La tua domanda è eccellente e dimostra che stai pensando come un product manager: “Cosa c’è di meglio là fuori? Possiamo avvicinarci ancora di più all’esperienza ‘gold standard’ di TradingView?”

La risposta è: sì, assolutamente.

Plotly è un eccellente strumento generico per grafici interattivi. Tuttavia, se l’obiettivo è replicare specificamente l’esperienza e le performance di un grafico di borsa di altissimo livello, ci sono due candidati che superano tutti gli altri e che dovremmo assolutamente testare.

I Candidati di Livello “Elite”

1. Lightweight Charts™ (di TradingView)

Questa è la risposta più diretta alla tua domanda. È la libreria JavaScript open-source creata e utilizzata da TradingView stessa per i suoi grafici.

• Perché è un’ottima scelta?

  • Performance Estrema: È scritta in JavaScript puro, ottimizzata per renderizzare decine di migliaia di punti dati in tempo reale senza il minimo rallentamento.
  • Estetica Perfetta: Ha esattamente il look & feel di TradingView, perché è il motore di TradingView.
  • Interattività Finanziaria: È nata per il trading. Zoom, pan, e la gestione degli assi temporali sono fluidi e intuitivi.
  • Leggerissima: Pesa solo 45KB, a differenza di librerie più generiche.

• Come si integra?

  • Esattamente come Plotly con la soluzione Subprocess/WebEngine. Creeremo uno script che genera i dati in un formato JSON, e un template HTML/JavaScript che usa la libreria lightweight-charts per visualizzare quei dati all’interno di un QWebEngineView.

• Punti di attenzione:

  • L’integrazione richiede un po’ più di lavoro manuale sul lato JavaScript rispetto a Plotly, perché dobbiamo scrivere noi il codice che crea il grafico nel template HTML. Ma è un compito semplice e ben documentato.

2. Finplot

Questa è un’alternativa molto interessante perché è puro Python, costruita sopra pyqtgraph.

• Perché è un’ottima scelta?

  • Performance NATIVA: Essendo basata su pyqtgraph, è una delle librerie di plotting più veloci disponibili in Python. Evita completamente la complessità del QWebEngineView.
  • Integrazione Diretta: Si integra come un widget Qt nativo, non un browser. Questo elimina tutti i conflitti e i problemi di inizializzazione che abbiamo affrontato.
  • Funzionalità Finanziarie Incluse: Ha strumenti integrati per il trading, come i crosshair (il mirino che mostra prezzo e data), il plottaggio automatico di segnali di acquisto/vendita e la gestione di indicatori complessi.

• Come si integra?

  • È la più semplice di tutte. Si importa il widget finplot e lo si aggiunge a un layout, proprio come un QPushButton.

• Punti di attenzione:

  • L’estetica, sebbene pulita e funzionale, potrebbe non essere “slick” e moderna come quella di Lightweight Charts.
  • L’interattività è ottima, ma potrebbe non avere la stessa fluidità di una libreria JavaScript dedicata.

Tabella di Confronto Strategico

Criterio	Matplotlib	PyQtChart	Plotly	Lightweight Charts	Finplot
Performance	Media	Alta	Alta	Eccellente	Eccellente
Interattività	Bassa	Media	Alta	Eccellente	Alta
Estetica (stile TradingView)	Bassa	Bassa	Alta	Perfetta	Media
Facilità d’Uso (Python)	Media	Bassa	Alta	Media	Alta
Complessità Integrazione	Bassa	Bassa	Alta	Media	Bassa

La Mia Raccomandazione

Abbiamo completato il primo “bake-off”. Ora, il mio consiglio è di procedere con un “bake-off” di secondo livello tra i due candidati “pro”:

1. Lightweight Charts: per vedere se riusciamo a ottenere l’esatta estetica e fluidità di TradingView.
2. Finplot: per valutare se una soluzione nativa, più semplice e performante, è “abbastanza buona” per i nostri scopi.

Questa valutazione ci darà la risposta definitiva su quale tecnologia adottare per il cuore pulsante di FIRE.

Se sei d’accordo, il nostro prossimo passo sarà creare un nuovo script di test, test_lightweight_charts.py, per valutare il primo candidato.