Assolutamente sì. Integrare Nasdaq Data Link (precedentemente noto come Quandl) è una mossa strategica che potrebbe trasformare FIRE da un’ottima piattaforma di analisi tecnica a una piattaforma di ricerca finanziaria completa.

Analizziamo criticamente l’idea.

Analisi Strategica: Nasdaq Data Link in FIRE

Aspetto	Vantaggio (Pro)	Svantaggio (Contro) / Criticità
Qualità dei Dati	Professionale. Dati curati, puliti e storicamente aggiustati per split e dividendi. Risolve alla radice i problemi di integrità che affliggono provider gratuiti.	Complessità API. Ogni dataset ha un suo “codice” (es. `WIKI/AAPL` per i prezzi, `SHARADAR/SEP` per i fondamentali). Non è un semplice ticker.
Varietà dei Dati	Game Changer. Non solo prezzi, ma anche dati fondamentali (EPS, P/E, ricavi), dati macroeconomici (PIL, tassi di interesse), futures, opzioni e dati alternativi.	Modello Freemium. I dataset più preziosi sono a pagamento. L’utente dovrebbe gestire la propria sottoscrizione e API key.
Affidabilità	Altissima. API stabile, documentata e pensata per uso programmatico. Molto meno soggetta a “scraping breaks” rispetto a Yahoo Finance.	Gestione API Key. L’utente deve registrarsi su Nasdaq Data Link, ottenere una chiave e inserirla in FIRE. Aggiunge un passo di configurazione.
Allineamento con FIRE	Perfetto. Si sposa con la missione di “democratizzare strumenti professionali”. Offre agli utenti l’accesso a dati che altrimenti sarebbero difficili da ottenere e aggregare.	Impatto sulla UI. Come fa l’utente a chiedere “il PIL degli USA” invece di un ticker? Richiede una UI di selezione dati più avanzata.

Verdetto Strategico

È un’idea eccellente, un salto di qualità per il progetto. Il passaggio da un singolo tipo di dato (prezzi) a un universo di dati (fondamentali, economici) apre le porte a funzionalità che oggi non possiamo nemmeno immaginare:

Scanner Fondamentale: “Trova tutte le aziende con P/E < 15 e crescita ricavi > 20%“.
Analisi Macro: “Mostra il grafico dell’S&P 500 con i tassi di interesse della FED sovrapposti”.
Valutazione Aziendale: Un pannello “Insights” che mostra i dati di bilancio storici di un’azienda.

La criticità principale non è tecnica, ma di UX e modello di business: come gestiamo il fatto che l’utente debba avere una sua API key (potenzialmente a pagamento)? La risposta è semplice: FIRE fornisce il motore, l’utente fornisce la “benzina” (la chiave API). È un modello standard per le piattaforme professionali.

Piano d’Azione Proposto

Propongo un’implementazione in due fasi per gestire la complessità.

Fase 1: Integrazione “Core” (MVP)

L’obiettivo è abilitare il download di time series azionarie (il sostituto di Yahoo Finance) tramite Nasdaq Data Link.

Dipendenza: Aggiungere nasdaq-data-link a requirements.in e aggiornare il lockfile.
Configurazione:
- Aggiungere nasdaq_api_key a SettingsManager.
- Aggiungere un campo di input per la chiave nel SettingsDialog.
Nuovo Connettore: Creare fire/connectors/nasdaq_connector.py che eredita da AbstractDataConnector.
- Implementerà fetch_data, traducendo un ticker semplice (es. AAPL) nel codice corretto per Nasdaq (es. WIKI/AAPL). Dovremo avere una logica per gestire i diversi “database codes” (WIKI è un dataset gratuito ma obsoleto, ne useremo uno più moderno).
Integrazione: Aggiungere il nuovo connettore al DataManager.

Risultato Fase 1: L’utente può usare FIRE con dati di qualità superiore, ma solo per i prezzi.

Fase 2: Espansione Funzionale

L’obiettivo è sfruttare la varietà dei dati.

UI Avanzata:
- Creare un “Data Explorer” che permetta all’utente di cercare e selezionare dataset non azionari (es. FRED/GDP).
Nuove Sinapsi:
- Creare un pannello “Fundamental Analysis” che usa i dati di bilancio.
- Creare un pannello “Macro Dashboard”.
Plotting: Aggiornare il motore di charting per supportare grafici con assi Y multipli (es. Prezzo vs Tasso di Interesse).

1. Quali Dati Gratuiti ci sono su Nasdaq Data Link?

La piattaforma offre una vasta gamma di dataset gratuiti, anche se i più “premium” (dati real-time, alternativi, etc.) sono a pagamento.

Principali Categorie Gratuite:

Dati Azionari End-of-Day (EOD):
- Fonte: Spesso da borse valori stesse o da aggregatori.
- Contenuto: Prezzi Open, High, Low, Close, Volume, e dati aggiustati per split e dividendi.
- Esempio (storico ma rilevante): Il database WIKI Prices (sebbene non più aggiornato) era il gold standard per dati azionari USA gratuiti e puliti. Oggi ci sono alternative simili.
Dati Fondamentali Aziendali (Quarterly/Annual):
- Fonte: Report SEC (10-K, 10-Q).
- Contenuto: Ricavi, Utile Netto, EPS, P/E Ratio, Debito, etc. Sono dati fondamentali per l’analisi del valore di un’azienda, non solo del prezzo.
Dati Macroeconomici:
- Fonte: Banche Centrali (FED, BCE), Uffici di Statistica (BLS), Organizzazioni Internazionali (FMI, Banca Mondiale).
- Contenuto: PIL, tassi di disoccupazione, tassi di interesse, inflazione (CPI), produzione industriale.
- Esempio: Il database FRED (Federal Reserve Economic Data) è quasi interamente disponibile tramite Nasdaq Data Link ed è una miniera d’oro per l’analisi macro.
Futures e Commodity:
- Fonte: Borse come CME.
- Contenuto: Dati End-of-Day per i contratti futures su petrolio, oro, indici, etc.

In sintesi: I dati gratuiti sono principalmente End-of-Day e coprono una gamma di asset molto più ampia rispetto a Yahoo Finance, con una qualità generalmente superiore e, soprattutto, l’aggiunta cruciale dei dati fondamentali e macro.

2. Come vengono usati dalle Piattaforme?

Le piattaforme professionali (e semi-pro) usano Nasdaq Data Link in modi diversi:

Piattaforme di Analisi Quantitativa (es. QuantConnect, Quantopian):
- Lo usano come backend dati principale per i backtest. Offrono accesso integrato a decine di dataset (prezzi, fondamentali, etc.) così l’utente può scrivere strategie complesse come: "Compra le 10 azioni con il P/E più basso e il ROE più alto".
Piattaforme di Visualizzazione (es. Bloomberg Terminal - in parte):
- Usano API come questa per popolare i grafici e le schede informative. Quando un utente su un terminale Bloomberg chiede il grafico del PIL USA, i dati vengono da una fonte come FRED, accessibile tramite API.
Screener di Mercato (es. Finviz - concettualmente):
- Usano database di dati fondamentali (spesso proprietari, ma concettualmente identici a quelli di Nasdaq Data Link) per permettere agli utenti di filtrare il mercato: "Mostrami tutte le tech-stocks con market cap > $10B e debito/equity < 0.5".

3. Esperienza Utente Correlata ai Dati

L’esperienza utente cambia radicalmente in base alla varietà di dati disponibili.

Con solo Dati di Prezzo (Yahoo Finance - Stato attuale di FIRE):
- UX: L’utente è un “Chartist”. Pensa in termini di indicatori tecnici, trendline, pattern. Tutte le sue domande sono “Cosa ha fatto il prezzo?“.
- Piattaforma: È un “Chart Viewer” avanzato.
Con Dati Multi-Asset (Nasdaq Data Link - Futuro di FIRE):
- UX: L’utente diventa un “Analista” o “Ricercatore”. Le sue domande diventano più profonde:
  - “Questa azienda sta crescendo?” (guarda i ricavi).
  - “Il mercato è sopravvalutato?” (confronta S&P 500 P/E con la media storica).
  - “L’aumento dei tassi di interesse sta danneggiando il settore immobiliare?” (plotta tassi FED vs un ETF immobiliare).
- Piattaforma: Diventa un “Financial Research Workstation”.

Impatto sulla UI di FIRE: L’integrazione di Nasdaq Data Link non è solo un “nuovo connettore”. È un cambio di paradigma che richiederà una UI più sofisticata per la selezione dei dati. Non si digita più solo AAPL, ma si potrebbe dover selezionare SHARADAR/SEP/AAPL_REVENUE_QT (Ricavi trimestrali di Apple dal database Sharadar). La Fase 2 del nostro piano (Data Explorer) sarà fondamentale per rendere questa esperienza gestibile.

È un’ottima domanda che tocca il cuore dell’architettura di un sistema di trading professionale: la Gestione delle Fonti Dati Multiple (Multi-Vendor Data Management).

Sì, ricordo perfettamente la nostra gestione Adjusted/Raw. Quella logica rimane valida e fondamentale. L’integrazione di Nasdaq Data Link (ex Quandl) aggiunge un livello di complessità: “Chi è la fonte di verità per AAPL?“.

Se scarichiamo AAPL da Yahoo e poi da Nasdaq, e li salviamo entrambi come AAPL_1d.csv, l’ultimo sovrascrive il primo. Questo è inaccettabile. Inoltre, i due provider potrebbero avere metadati diversi (es. Nasdaq potrebbe darci dati RAW migliori, o dati aggiuntivi come “Short Interest”).

Ecco la proposta architetturale per gestire questa complessità in modo Robusto e Scalabile.

1. Il Concetto: Namespacing dei Dati (Provider-Aware Storage)

Non possiamo più salvare i dati solo come Ticker_Timeframe. Dobbiamo introdurre il concetto di Provider nella chiave univoca del dato.

Attuale (Conflittuale):

market_data_cache/AAPL_1d.csv (Chi l’ha creato? Yahoo? Nasdaq?)

Nuova Architettura (Namespaced):

market_data_cache/AAPL_1d_YahooFinance.csv + .meta.json
market_data_cache/AAPL_1d_NasdaqDataLink.csv + .meta.json

In questo modo, possiamo avere versioni parallele dello stesso asset provenienti da fonti diverse senza conflitti.

2. La Logica di Selezione: “The Waterfall Priority”

Se l’utente chiede “Dammi il grafico di AAPL”, il DataManager deve decidere quale file caricare. Non vogliamo costringere l’utente a specificare sempre il provider manualmente.

Introdurremo una Lista di Priorità (Priority Chain) nei Settings.

Esempio Configurazione Utente:

Priorità 1: Nasdaq Data Link (Dati più affidabili/professionali).
Priorità 2: Yahoo Finance (Fallback gratuito se Nasdaq non ha il ticker).

Flusso del DataManager:

L’utente chiede AAPL.
Cerco AAPL_..._NasdaqDataLink.csv. Esiste?
- Sì: Restituisco questo.
- No: Cerco AAPL_..._YahooFinance.csv. Esiste?
  - Sì: Restituisco questo.
  - No: Provo a scaricare dai connettori seguendo lo stesso ordine di priorità.

3. Integrazione con “Smart Data” (Raw/Adj)

La bellezza della nostra architettura “Smart Data” è che è agnostica rispetto al provider, purché abbiamo i metadati giusti.

Yahoo: Ci dà dati Adjusted + Metadata Split. → Noi facciamo Reverse Adjustment e salviamo RAW.
Nasdaq Data Link: Spesso fornisce dati EOD (End of Day) che sono già RAW o fornisce colonne esplicite Adj_Close vs Close.
- Nel connettore Nasdaq, popoleremo il .meta.json correttamente (data_nature: RAW).
- Il DataManager leggerà questo metadato e, se l’utente vuole “Adjusted”, applicherà la matematica (se il provider fornisce i fattori di split) o userà la colonna adjusted fornita (se presente).

4. Roadmap Tecnica (Il Piano)

Per implementare Nasdaq Data Link senza rompere Yahoo, dobbiamo procedere così:

Fase A: Refactoring Storage (Cache Namespacing)

Dobbiamo aggiornare DataManager per includere il nome del provider nel nome del file di cache.

Azione: Aggiornare _get_cache_paths(ticker, interval, provider_name).
Migrazione: Uno script per rinominare le cache esistenti (aggiungendo _YahooFinance).

Fase B: Implementazione Nasdaq Connector

Creare fire/connectors/nasdaq_connector.py.

Sfida: Nasdaq usa codici diversi (es. WIKI/AAPL o EOD/AAPL). Dobbiamo gestire un mapping o permettere all’utente di inserire il codice Nasdaq.
Output: Deve restituire la tupla (DataFrame, Metadata) conforme al nostro standard.

Fase C: Gestione Priorità

Aggiornare SettingsManager per salvare l’ordine dei provider preferiti. Aggiornare DataManager.fetch_data per iterare su questa lista ordinata.

Fase D (Futura): Data Merging (Dati Collegati)

Hai menzionato “altri dati collegati a AAPL”. Se Nasdaq ci fornisce, ad esempio, il “Sentiment Istituzionale”, questo sarà un dataset separato (es. AAPL_sentiment_Nasdaq.csv). Il DataManager potrà avere un metodo fetch_auxiliary_data(ticker, type='sentiment') che cerca specificamente quel tipo di dato, indipendentemente dalla fonte del prezzo.

Certamente. Spieghiamolo con un concetto molto pratico, uscendo per un attimo dal codice.

L’Analogia dell’Etichettatura

Immagina di avere uno scaffale (la tua cartella market_data_cache) dove archivi i prezzi delle azioni.

Situazione Attuale (Senza Namespacing): Tu chiedi a Yahoo: “Dammi i prezzi di Apple”. Yahoo ti dà un foglio. Tu ci scrivi sopra col pennarello grosso: “APPLE” e lo metti sullo scaffale.

Il giorno dopo, chiedi al Nasdaq: “Dammi i prezzi di Apple”. Nasdaq ti dà un foglio (magari leggermente diverso, più preciso). Tu prendi il pennarello, scrivi “APPLE”… e per metterlo sullo scaffale butti via quello di Yahoo perché c’è posto per un solo foglio chiamato “APPLE”.

Il problema: Hai perso i dati precedenti. Se il Nasdaq quel giorno ha un buco nei dati, non puoi più tornare a vedere cosa diceva Yahoo.

Situazione Futura (Con Cache Namespacing): Tu chiedi a Yahoo. Ti dà il foglio. Tu scrivi sull’etichetta: “APPLE (Fonte: Yahoo)“. Lo metti sullo scaffale.

Il giorno dopo chiedi al Nasdaq. Ti dà il foglio. Tu scrivi sull’etichetta: “APPLE (Fonte: Nasdaq)“. Lo metti sullo scaffale.

Il risultato: Ora sullo scaffale hai due fascicoli per Apple. Coesistono pacificamente. Non si sovrascrivono.

in cosa consiste il Cache Namespacing?

Come si traduce nel File System

Tecnicamente, il “Cache Namespacing” significa semplicemente includere il nome del fornitore (Provider) nel nome del file fisico.

Prima (Attuale)

Il nome del file è composto solo da TICKER + TIMEFRAME.

/market_data_cache
    ├── AAPL_1d.csv        <-- Chi l'ha scaricato? Non si sa.
    └── AAPL_1d.meta.json

Dopo (Con Namespacing)

Il nome del file diventa TICKER + TIMEFRAME + PROVIDER.

/market_data_cache
    ├── AAPL_1d_YahooFinance.csv       <-- Versione di Yahoo
    ├── AAPL_1d_YahooFinance.meta.json
    │
    ├── AAPL_1d_NasdaqDataLink.csv     <-- Versione del Nasdaq
    └── AAPL_1d_NasdaqDataLink.meta.json

I 3 Vantaggi Strategici per un Software Finanziario

Nessun Conflitto di Dati: I provider sono diversi. Yahoo potrebbe darti il prezzo “Adjusted” per i dividendi, mentre Nasdaq ti dà il prezzo “Raw” ufficiale di chiusura. Se li mischi o li sovrascrivi, corrompi il database. Separandoli, mantieni l’integrità di entrambi.
Fallback (Piano B): Mettiamo che tu preferisca i dati del Nasdaq (perché più precisi). Imposti la priorità su “Nasdaq”. Ma se un giorno il server Nasdaq è giù o non ha il ticker di una piccola azienda italiana? Il sistema guarda nello scaffale: “Non c’è il file Nasdaq… ah, ma c’è quello Yahoo! Uso quello come riserva.”
Comparazione (Data Quality Check): In futuro potrai creare uno strumento che apre entrambi i file e ti dice: “Attenzione! Yahoo dice che il prezzo era 100, Nasdaq dice 102. C’è un’anomalia nei dati.” Questo è impossibile se sovrascrivi sempre il file.

In Sintesi

Il Cache Namespacing è semplicemente l’atto di “firmare” ogni file con il nome di chi ce l’ha fornito, permettendo al software di gestire più verità contemporaneamente invece di averne una sola che cambia continuamente.

Ti è più chiaro così? Se sì, possiamo procedere a modificare il DataManager per insegnargli a leggere e scrivere queste nuove etichette.

Domanda:

/market_data_cache è una cartella fisica?

Risposta:

Sì, assolutamente. È una directory reale e persistente presente sul disco fisso del tuo computer, non è solo una memoria temporanea (RAM).

Ecco i dettagli tecnici su dove si trova e come viene gestita:

1. Dove si trova fisicamente? Nel codice di DataManager (riga 36 circa), utilizziamo QStandardPaths.writableLocation per determinare il percorso. Questo significa che la posizione cambia a seconda del Sistema Operativo, seguendo gli standard corretti per non “sporcare” la cartella del codice sorgente:

Windows: C:\Users\TuoNomeUtente\AppData\Local\market_data_cache
macOS: ~/Library/Application Support/market_data_cache (o simile)
Linux: ~/.local/share/market_data_cache

2. Perché è fisica? Essendo fisica, i dati sopravvivono quando chiudi e riapri FIRE. È questo che ci permette di fare il controllo “Smart”:

Apri FIRE → Il DataManager guarda in quella cartella.
Trova AAPL_1d.csv fisico.
Legge i dati dal disco invece di scaricarli da Internet (risparmio tempo e banda).

3. Cosa contiene oggi? Se andassi a cercare quella cartella ora nel tuo File Explorer, troveresti esattamente i file che abbiamo generato:

NVDA_1d.csv (Il file Excel/Testuale con i numeri).
NVDA_1d.meta.json (Il file di testo con i dettagli su splits e provider).

Se vuoi procedere con il Refactoring per il Namespacing, modificheremo il modo in cui i file vengono nominati all’interno di questa cartella fisica (es. da NVDA_1d.csv a NVDA_1d_YahooFinance.csv).

Domanda:

questo funzionerebbe anche per gli altri connettori attualmente in uso?

AlphaVantage YahooFinance LocalCSV Binance

Risposta:

Sì, assolutamente. Il sistema di Cache Namespacing è progettato per essere universale e porta vantaggi immediati a tutti i connettori che hai elencato, non solo a quelli futuri.

Ecco come migliora la gestione per ciascuno di essi:

AlphaVantage (API a pagamento/limitate)
- Il Problema Oggi: AlphaVantage ha limiti di chiamate API. Se scarichi AAPL da AlphaVantage e poi per sbaglio aggiorni i dati con Yahoo, il file viene sovrascritto. Se vuoi tornare ai dati di AlphaVantage, devi “sprecare” un’altra chiamata API.
- Con Namespacing: Il file AAPL_1d_AlphaVantage.csv rimane al sicuro sul disco. Puoi passare da Yahoo a AlphaVantage senza consumare nemmeno una chiamata API, perché i dati sono salvati separatamente.
Binance (Crypto)
- Il Problema Oggi: I dati Crypto sono strutturalmente diversi (24/7, niente split azionari). Mischiare nella stessa logica di cache dati azionari e crypto rischiando sovrascritture in caso di simboli omonimi (raro ma possibile su alcuni ticker sintetici) è pericoloso.
- Con Namespacing: Avrai BTCUSDT_1d_Binance.csv. È chiaro, pulito e isolato dalle logiche azionarie.
LocalCSV (Dati Manuali Utente)
- Il Problema Oggi (Critico): Se importi un tuo CSV personalizzato per “AAPL” per fare un test specifico, e poi clicchi “Run Backtest” con il connettore Yahoo attivo, il sistema rischia di sovrascrivere il tuo CSV manuale con i dati scaricati da Yahoo.
- Con Namespacing: Il tuo file diventa AAPL_1d_LocalCSV.csv. Nessun download automatico potrà mai toccarlo. È la protezione definitiva per il lavoro manuale dell’utente.
YahooFinance (Il nostro “Smart” Connector)
- Vantaggio: Continua a funzionare come ora, ma salvando come AAPL_1d_YahooFinance.csv. Questo ci permette di certificare che quel file contiene i dati “Raw + Reverse Adjustment” specifici della logica Yahoo, che potrebbero essere matematicamente diversi dai dati “Raw” nativi di Nasdaq.

Come funziona tecnicamente?

Ogni connettore in FIRE ha già una proprietà obbligatoria:

@property
def name(self) -> str:
    return "YahooFinance" # oppure "Binance", "AlphaVantage"

Il DataManager userà semplicemente questa stringa per generare il nome del file. Non serve modificare i connettori, basta modificare il DataManager per leggere quella proprietà al momento del salvataggio.

Sei pronto per procedere con l’aggiornamento di fire/core/data/data_manager.py per implementare questa logica?

Domanda:

una ultima domanda: cosa ne pensi di dare l’opportunità all’utente utilizzare gli lo standard attuale di cartella/percorso oppure di poter selezionare una cartella di suo desiderio? questa opzione andrebbe inserita nella finestra FIRE settings ?

Risposta:

Penso che sia una feature indispensabile per un software finanziario di livello “Pro”.

Hai toccato un punto cruciale di usabilità e gestione delle risorse. Ecco perché appoggio totalmente questa idea e perché dovremmo implementarla subito, prima di procedere con il refactoring del Namespacing.

I 3 Vantaggi Chiave:

Gestione dello Spazio su Disco: I dati finanziari (specialmente se un domani scaricheremo dati intraday a 1 minuto o Tick-by-Tick) possono diventare enormi (GigaByte). La cartella di default (AppData su Windows) risiede spesso sul disco di sistema (C:). Un utente esperto vorrà quasi sicuramente spostare questa cache su un disco secondario (D: o E:) per non intasare il sistema operativo.
Portabilità e Backup: Permettere di scegliere una cartella personalizzata (es. in Dropbox o su un NAS di rete) consente all’utente di avere il suo database storico sincronizzato tra più computer (es. Desktop e Laptop) o di farne il backup facilmente.
Trasparenza: Le cartelle di sistema come AppData sono spesso nascoste all’utente medio. Dare la possibilità di scegliere una cartella visibile (es. Documents/FIRE_Data) rende l’utente più consapevole e “sovrano” dei propri dati.

Come Implementarlo (Strategia Tecnica)

L’implementazione tocca tre punti, perfettamente allineati con la nostra architettura:

SettingsManager (Backend):
- Aggiungiamo una chiave market_data_cache_dir.
- Creiamo un metodo get_market_data_cache_dir() intelligente:
  - Se il setting è vuoto → Restituisce il path di default (QStandardPaths).
  - Se il setting è popolato → Restituisce il path personalizzato.
DataManager (Consumer):
- Nel suo __init__, invece di calcolare il percorso con QStandardPaths, chiamerà semplicemente self.settings.get_market_data_cache_dir().
- Nota: Questo rende il DataManager agnostico: non gli importa dove siano i dati, basta che il path sia valido.
SettingsDialog (UI):
- Aggiungiamo una riga “Data Cache Folder” con un campo di testo e un bottone “Browse…” (icona cartella).

https://github.com/Nasdaq/data-link-python

Sì, questo documento è estremamente utile e conferma che la strada che abbiamo preso nel codice del NasdaqConnector è corretta.

Ecco le conferme chiave che traggo dal testo che hai condiviso:

Libreria: Conferma che il pacchetto è nasdaq-data-link.
Autenticazione: Conferma che il metodo per impostare la chiave è nasdaqdatalink.ApiConfig.api_key = ... (o tramite variabile d’ambiente, ma noi usiamo la configurazione esplicita per l’app desktop).
Metodo di Fetch: Conferma che nasdaqdatalink.get('DATABASE/TICKER') restituisce un DataFrame pandas, esattamente come abbiamo implementato.

Come ottenere la API Key (Gratuita)

Per testare il connettore, hai bisogno di una chiave reale. Ecco come ottenerla rapidamente:

Vai su data.nasdaq.com.
Clicca su “Sign Up” (in alto a destra). È gratuito.
Una volta registrato e loggato, clicca sul tuo Avatar in alto a destra → Account Settings.
Nel menu a sinistra, troverai API Key. Copia quella stringa.

Il Piano di Collaudo (Test Drive)

Una volta che hai la chiave, segui questi passaggi per verificare che tutto il lavoro fatto (Namespacing, Custom Folder, Connettore) funzioni insieme:

Installazione Libreria: Assicurati di aver installato il pacchetto nel tuo ambiente virtuale:
```
pip install nasdaq-data-link
```
Configurazione in FIRE:
- Avvia FIRE.
- Vai su Tools → Settings.
- Vai nel tab Data Sources.
- Incolla la tua chiave nel campo “Nasdaq Data Link API Key”.
- (Opzionale) Nella lista “Provider Priority”, sposta “NasdaqDataLink” in cima (sopra Yahoo).
- Clicca OK. (Questo salverà la config e ricaricherà i connettori).
Il Test “WIKI”: Il database WIKI è gratuito e aperto (anche se i dati si fermano al 2018, è perfetto per testare il connettore).
- Nella Watchlist (o nella barra di ricerca), digita: WIKI/AAPL.
- Clicca per caricare il grafico.

Cosa dovrebbe succedere:

Il Log dovrebbe dire: Attempting to fetch data using 'NasdaqDataLink'....
Dovrebbe apparire il messaggio: Dati Nasdaq (RAW) scaricati....
Il grafico dovrebbe apparire (fino al 2018).
Se vai nella tua cartella cache, dovresti vedere un file chiamato WIKI_AAPL_1d_NasdaqDataLink.csv.

Se questo funziona, abbiamo integrato con successo un secondo provider professionale! Fammi sapere se riesci a ottenere la chiave e a fare il test.

Quartz 4

Explorer

FIRE 75.0051 Nasdaq Data Link in FIRE

Analisi Strategica: Nasdaq Data Link in FIRE

Verdetto Strategico

Piano d’Azione Proposto

Fase 1: Integrazione “Core” (MVP)

Fase 2: Espansione Funzionale

1. Quali Dati Gratuiti ci sono su Nasdaq Data Link?

2. Come vengono usati dalle Piattaforme?

3. Esperienza Utente Correlata ai Dati

1. Il Concetto: Namespacing dei Dati (Provider-Aware Storage)

2. La Logica di Selezione: “The Waterfall Priority”

3. Integrazione con “Smart Data” (Raw/Adj)

4. Roadmap Tecnica (Il Piano)

Fase A: Refactoring Storage (Cache Namespacing)

Fase B: Implementazione Nasdaq Connector

Fase C: Gestione Priorità

Fase D (Futura): Data Merging (Dati Collegati)

L’Analogia dell’Etichettatura

in cosa consiste il Cache Namespacing?

Come si traduce nel File System

Prima (Attuale)

Dopo (Con Namespacing)

I 3 Vantaggi Strategici per un Software Finanziario

In Sintesi

Domanda:

Risposta:

Domanda:

Risposta:

Come funziona tecnicamente?

Domanda:

Risposta:

I 3 Vantaggi Chiave:

Come Implementarlo (Strategia Tecnica)

Come ottenere la API Key (Gratuita)

Il Piano di Collaudo (Test Drive)

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