Elenco delle Librerie di Charting Finanziario da Sperimentare

Elenco delle Librerie di Charting Finanziario da Sperimentare

1. Plotly

È probabilmente il leader indiscusso per grafici web interattivi e di alta qualità. La sua integrazione in un’app desktop richiede un approccio ibrido.

• Qualità Visiva: Eccellente. Produce grafici bellissimi, moderni e pronti per la pubblicazione.
• Interattività: Eccellente. Zoom, pan, selezione di range, hover con informazioni dettagliate, pulsanti custom, tutto “out-of-the-box”.
• Integrazione in FIRE: Richiede un QWebEngineView. Il grafico viene generato come HTML/JavaScript e visualizzato nel widget browser. La comunicazione tra Python e il grafico avviene tramite un “bridge” (simile al nostro vecchio WebChartWidget, ma usando una libreria più matura).
• Pro:
  • Estetica e interattività insuperabili.
  • API molto potente e ben documentata.
  • Vasta community e tantissimi esempi.
• Contro:
  • Complessità di integrazione: Il bridge Python ←> JS è un punto di fragilità.
  • Performance: Meno performante di soluzioni native per dataset molto grandi.
  • Consumo di Risorse: QWebEngineView è pesante (è un intero browser).
• Da Sperimentare Perché: È lo standard de-facto per i grafici finanziari interattivi moderni. Se riusciamo a gestire l’integrazione, il risultato finale sarebbe di altissimo livello.

2. Bokeh

Molto simile a Plotly, è un’altra libreria di altissimo livello per la visualizzazione interattiva nel browser.

• Qualità Visiva: Molto Alta. Stile pulito e professionale.
• Interattività: Eccellente. Simile a Plotly, con un forte focus su applicazioni dati interattive e streaming di dati in tempo reale.
• Integrazione in FIRE: Anch’essa richiede un QWebEngineView.
• Pro:
  • Ottime performance per lo streaming di dati (potenzialmente utile se in futuro volessimo grafici in tempo reale).
  • Grande flessibilità nella creazione di dashboard interattive complesse.
• Contro:
  • Stessi contro di Plotly: complessità del bridge e consumo di risorse.
  • Forse una community leggermente più piccola di Plotly nel dominio puramente finanziario.
• Da Sperimentare Perché: È l’alternativa principale a Plotly. Testarla ci darebbe un quadro completo delle soluzioni basate su web.

3. FinTA (Financial Technical Analysis)

Questa non è una libreria di charting, ma una libreria di calcolo di indicatori tecnici costruita su pandas. È estremamente veloce e completa.

• Qualità Visiva: N/A (non disegna grafici).
• Interattività: N/A.
• Integrazione in FIRE: Si integra a livello di dati. La useremmo nei nostri worker (BacktestWorker, ecc.) per calcolare medie mobili, RSI, MACD, Bande di Bollinger, ecc., e poi passeremmo i risultati a una delle nostre librerie di charting per la visualizzazione.
• Pro:
  • Completa: Supporta oltre 80 indicatori tecnici.
  • Veloce: Scritta in modo ottimizzato per pandas.
  • Semplice: L’API è pulita e facile da usare.
• Contro:
  • Nessuno, per il suo scopo.
• Da Sperimentare Perché: Potrebbe sostituire o affiancare vectorbt o pandas-ta per il calcolo degli indicatori, rendendo il nostro backend ancora più potente e standardizzato. È un esperimento a basso rischio e alto potenziale.

4. ECharts (tramite pyecharts)

ECharts è una libreria di charting JavaScript estremamente potente e popolare, sviluppata da Apache. pyecharts è un wrapper Python che permette di generarla.

• Qualità Visiva: Eccellente. Molto flessibile e con un look & feel professionale.
• Interattività: Eccellente. Simile a Plotly e Bokeh.
• Integrazione in FIRE: Richiede QWebEngineView.
• Pro:
  • Enorme varietà di tipi di grafici disponibili.
  • Ottime performance nel rendering di grandi quantità di dati (per essere una libreria JS).
• Contro:
  • Stessi contro delle altre soluzioni web.
  • La documentazione di pyecharts a volte può essere meno chiara di quella di Plotly.
• Da Sperimentare Perché: È un concorrente molto forte nel mondo JS e testarlo ci darebbe un’altra prospettiva sulle tecnologie web-based.

Tabella Riassuntiva per i Prossimi Esperimenti

Libreria	Tipo	Pro Principale per FIRE	Sfida Principale per FIRE	Priorità di Test
Plotly	Ibrida (Web)	Qualità visiva e interattività al top del settore	Complessità/stabilità del bridge Python←>JS	Alta
Bokeh	Ibrida (Web)	Ottima per streaming e dashboard complesse	Complessità/stabilità del bridge Python←>JS	Media
FinTA	Dati (Calcolo)	Vasta gamma di indicatori, veloce e facile da integrare	Nessuna (si integra nel backend)	Alta (basso rischio)
ECharts	Ibrida (Web)	Potenza e flessibilità del motore Apache ECharts	Complessità/stabilità del bridge Python←>JS	Bassa/Media

La mia raccomandazione sarebbe di procedere in questo ordine:

1. Integrare FinTA: È un esperimento semplice a livello di backend che può potenziare subito le nostre capacità di analisi.
2. Affrontare Plotly: È la sfida più grande, ma anche quella con il potenziale più alto per la UI. Creare una scheda “Experimental (Plotly)” sarebbe il nostro prossimo grande obiettivo per il laboratorio di charting.

Cosa ne pensi di questo elenco e di questa roadmap?