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FIRE 75.0053 Composable Architecture Brainstorming

13 min read

L’idea proposta dal tuo collaboratore è estremamente valida e riflette una tendenza attuale nello sviluppo software chiamata Composable Architecture (Architettura Componibile) unita al concetto di Generative UI/App.

In pratica, state immaginando non solo un software, ma una piattaforma-ecosistema. Ecco un’analisi dettagliata.

1. Analisi Critica: Vantaggi e Svantaggi

Vantaggi

  • Scalabilità Verticale e Orizzontale: Non devi prevedere ogni possibile caso d’uso. La piattaforma cresce organicamente in base alle necessità degli utenti (commodities, crypto, ecc.).
  • Riduzione del “Bloatware”: L’interfaccia rimane pulita. L’utente carica solo i moduli che gli servono, evitando dashboard sovraccariche di funzioni inutilizzate.
  • Time-to-Market per Nuove Funzioni: Con l’integrazione di un LLM, la creazione di un nuovo connettore o di un grafico specifico passa da “settimane di sviluppo” a “pochi minuti di prompt engineering”.
  • Fidelizzazione (Lock-in): Se un utente si costruisce il proprio workflow personalizzato con moduli su misura, difficilmente passerà a un concorrente “chiuso”.
  • Standardizzazione: Fornire funzioni core (export, gestione memoria, logging) garantisce che, nonostante la varietà, i moduli parlino la stessa lingua.

Svantaggi e Rischi

  • Complessità Architetturale: Gestire il ciclo di vita dei moduli (caricamento, isolamento, comunicazione tra loro) è molto più difficile che scrivere un programma monolitico.
  • Sicurezza (Il rischio maggiore): Se un LLM genera codice che viene eseguito dall’applicativo, c’è il rischio di “code injection” o di errori critici che potrebbero esporre dati finanziari sensibili o causare perdite economiche.
  • Consistenza della UX: Se ogni modulo è scritto in modo diverso, l’app può diventare un “Frankenstein” visivo. Serve un Design System rigido che i moduli devono seguire.
  • Allucinazioni dell’LLM: In ambito finanziario, un errore di calcolo in un modulo generato dall’AI può essere disastroso. Serve un sistema di validazione/sandboxing del codice generato.

2. Esistono già architetture di questo tipo?

Sì, l’idea si colloca all’intersezione di tre mondi:

  1. Piattaforme di Trading Algoritmico:

    • QuantConnect / LEAN: Un framework open-source dove puoi caricare moduli di dati, strategie e indicatori.
    • MetaTrader (MQL4/5): Un classico esempio di core con moduli (Expert Advisors) esterni.
    • TradingView (PineScript): Permette agli utenti di creare e condividere moduli (indicatori/strategie) sopra un motore grafico standard.

  2. Sistemi Operativi per la Finanza:

    • OpenFin: Viene definito “l’OS per la finanza”. Permette di far girare micro-app (moduli) indipendenti ma interoperabili, usatissimo nelle banche d’affari per evitare dashboard ingovernabili.
    • Bloomberg Terminal: Sebbene sembri vecchio, la sua forza è proprio la modularità (le varie “funzioni” sono moduli richiamabili).

  3. Moderni Tool di Sviluppo AI-driven:

    • Replit Agent / Cursor: Questi strumenti stanno iniziando a permettere la creazione di “mini-app” partendo da linguaggio naturale.
    • Sistemi di “Plugin” (ChatGPT, Claude Artifacts): L’idea di un core che “chiama” strumenti esterni per compiti specifici.

3. Come si chiamano queste architetture?

Se devi fare ricerca o spiegare il progetto a degli investitori/tecnici, usa questi termini:

  • Microkernel Architecture (o Plug-in Architecture): È il nome tecnico del pattern software dove un core minimale offre servizi di base e tutto il resto è un plug-in (es. il browser Chrome o VS Code).
  • Composable UI / Micro-frontends: L’approccio di comporre l’interfaccia utente assemblando pezzi indipendenti invece di avere una pagina fissa.
  • Headless Financial Framework: Un motore finanziario senza una UI predefinita, che viene costruita dinamicamente.
  • Generative App Framework: Il termine più moderno per descrivere software che usano LLM per generare le proprie funzionalità o componenti dell’interfaccia al volo.
  • Low-Code/No-Code Platform for Finance: Se il target è l’utente finale che “costruisce” la sua dashboard senza scrivere codice manualmente.

Il consiglio “Bonus”

L’idea dell’LLM interno che scrive i moduli è il vero punto di svolta. Per realizzarlo, non dovresti far scrivere all’LLM codice grezzo (come Python o C#), ma fargli generare dei file di configurazione (es. JSON) o usare un linguaggio DSL (Domain Specific Language) semplificato e sicuro, che il tuo “core” interpreta. Questo riduce i rischi di sicurezza e gli errori di sintassi.

In sintesi: l’idea è estremamente attuale. Il mercato si sta spostando dal “software come prodotto finito” al “software come toolkit per costruire la propria soluzione”.

1. IL COSA (Product & UX Vision)

Vogliamo trasformare il tuo POC (poc_statistical_stop_visualizer.py) in una feature integrata.

Dove vive questa feature? Abbiamo diverse opzioni, analizziamole:

  • Opzione A (Tab Esistente): Un pannello dentro “Research → Market Insights”.
    • Pro: È contestuale.
    • Contro: Rischia di affollare una tab già piena.
  • Opzione B (Nuova Tab): Una nuova tab “Research → Volatility Lab”.
    • Pro: Spazio dedicato, pulizia.
    • Contro: Un’altra tab da gestire nel layout.
  • Opzione C (Popup on Demand - Stile Arena Dashboard): Un pulsante “Analyze Risk/Volatility” nella toolbar principale (o in Market Insights) che apre la Dashboard in una finestra separata.
    • Pro: Massima flessibilità, massimo spazio per i grafici (come abbiamo visto nell’Arena).

La mia proposta: Voto per l’Opzione C (Popup/Dashboard dedicata) ma attivabile da un punto logico (es. Toolbar o Market Insights). L’analisi statistica richiede spazio grafico (Scatter plot, Istogrammi) per essere letta bene.

Cosa vede l’utente?

  1. Seleziona un Ticker (es. NVDA).
  2. Clicca su “Volatility Analyzer”.
  3. Si apre la Dashboard (esattamente come nel POC ma in Qt/WebEngine) con:
    • Header: Prezzo corrente, Stop Loss suggeriti (95%, 99%).
    • Grafico 1: Distribuzione del Drawdown (Istogramma).
    • Grafico 2: Scatter Plot “Pain vs Time”.
    • Controlli: Un selettore “Lookback Period” (1 anno, 2 anni, 5 anni) per ricalcolare al volo.

2. IL COME (Composable Architecture)

Per rispettare il principio Composable, dobbiamo evitare di scrivere logica di calcolo dentro la UI. Dobbiamo separare nettamente le responsabilità.

Immagino 3 blocchi “componibili”:

A. The Logic (Il “Reducer” / Servizio Puro)

Un modulo Python puro che non sa nulla di Qt.

  • Input: DataFrame (OHLCV).
  • Funzione: calculate_volatility_stats(df) -> VolatilityState.
  • Output (State): Una dataclass o dizionario con: {p95, p99, histogram_data, scatter_data}.
  • Vantaggio: Testabile al 100% con unit test (come abbiamo fatto per il MetricsCalculator).

B. The View (Il Componente UI)

Un widget “stupido” che sa solo visualizzare lo stato.

  • Nome: VolatilityDashboardWidget.
  • Funzione: Riceve VolatilityState e disegna i grafici Plotly.
  • Non fa calcoli, non chiama API.

C. The Environment (Il “Connector”)

Il pezzo che collega il tutto al sistema FIRE.

  • Nome: VolatilityFeature (o Controller).
  • Responsabilità:
    1. Ascolta AppState (cambio ticker).
    2. Chiama DataManager per i dati.
    3. Passa i dati a (A).
    4. Passa il risultato a (B).

Schema Architetturale Proposto

graph TD
    User[Utente] -->|Clicca Analyze| Controller[Volatility Feature]
    
    subgraph "Composable Boundary"
        Controller -->|1. Get Data| DataMgr[DataManager]
        DataMgr -->|DF| Controller
        
        Controller -->|2. Compute| Logic[Volatility Service (Pure)]
        Logic -->|Stats State| Controller
        
        Controller -->|3. Render| View[Volatility Dashboard UI]
    end

Domande per te:

  1. Posizionamento: Ti piace l’idea del Popup dedicato (come l’Arena Dashboard) o preferisci integrarlo in una Tab fissa?
  2. Interattività: Vuoi poter cambiare il periodo di analisi (es. “Ultimi 6 mesi” vs “Ultimi 5 anni”) direttamente dalla dashboard? (Questo richiederebbe che la Dashboard emetta un’azione verso il Controller).
  3. Naming: Ti piace il nome “Volatility Lab” o preferisci qualcosa come “Risk Analyzer”?

Refining User Interactions

I’m currently focused on the user’s core need: a button that triggers a specified module, like poc_statistical_stop_visualizer.py. My thinking’s now shifted to customizable user experiences, allowing users to define the module and parameters. Flexibility is key to this architecture.

Developing Extensible Architecture

I’m now thinking about how to extend this further. These modules need to be modifiable, or new ones can be built. They should integrate with FIRE’s services (Plotly, DataManager, Export), but define custom logic too. I’m especially interested in the metadata-driven UI approach, like using YAML headers for categorization. The goal is a composable architecture.

Formalizing the Interface

I’ve been thinking about the service layer. Exposing a “context” object to the FIRE scripts seems like the right approach, avoiding manual instantiation of SettingsManager and DataManager, which was a major pain point. This means custom analysis scripts, instead of dealing with FIRE’s internals, just need to understand how to interact with the provided context. I’m imagining a run(context) entry point with a YAML docstring for metadata.

Envisioning Script Execution

I’m now focusing on how custom scripts should execute within FIRE. A ScriptRunner seems essential, managing dynamic module loading, injecting the FIREContext, and gracefully handling any errors. I’m also thinking about a dynamic UI menu, “Tools” → “User Scripts”, populated based on YAML metadata, moving away from static buttons.

Clarifying Script Anatomy

I’m solidifying the “FIRE Script” definition, emphasizing the YAML structure. This includes essential context parameters like the data_manager and current_ticker. My focus is now on script discovery and addressing user-specific points about code modification and custom export logic. The script’s role in file writing is being clearly established, and the power of YAML tagging is being embraced.

Visualizing Script Example

I’m working on demonstrating how poc_statistical_stop_visualizer.py would fit within the new framework. Initially, I considered giving full GUI access, but I’ve decided against it due to threading concerns. Instead, the scripts should focus on generating data or HTML that FIRE can then render, ensuring a safer and more manageable interaction. This approach aligns well with the user’s proof-of-concept example.

Questa è un’intuizione di Architettura Software molto potente.

L’idea di usare i Metadati (YAML Frontmatter) per catalogare ed eseguire codice dinamico è esattamente il principio su cui si basano i moderni sistemi di plugin “Headless” e CMS avanzati (e sì, Obsidian è l’esempio perfetto).

Analisi Critica: I Tuoi Dubbi sono Fondati

  1. “Un utente potrebbe modificare a piacere…”: Esatto. Se hardcodiamo il pulsante “Volatility Analyzer” che punta a class VolatilityWidget, impediamo all’utente di clonare quel file, chiamarlo Volatility_v2.py e usarlo senza ricompilare FIRE.
  2. “Nuove logiche di esportazione…”: Se un utente vuole esportare in PDF invece che HTML, non dovrebbe dover modificare il core di FIRE. Dovrebbe poter scrivere uno script ExportToPDF.py e FIRE dovrebbe riconoscerlo ed eseguirlo.
  3. “YAML come Obsidian…”: Questa è la chiave di volta. Invece di cartelle rigide (/strategies, /exporters), usiamo Tag Semantici.

La Proposta Architetturale: “FIRE Script Engine”

Abbandoniamo l’idea di integrare il POC “a martellate” dentro la UI. Costruiamo invece un Sistema Componibile basato su 3 pilastri:

1. Il Protocollo (Standardizzazione)

Ogni “Modulo Utente” (chiamiamolo FIRE Script) è un semplice file Python che deve rispettare due regole:

  1. Avere un Header YAML (commentato) all’inizio.
  2. Avere una funzione run(context) come punto di ingresso.

Esempio di Header:

"""
---
title: Statistical Stop Loss Analyzer
author: Mario Rossi
version: 1.2
type: analyzer  # oppure: exporter, utility, strategy-helper
input: ticker   # cosa serve allo script?
output: html-report
tags: [risk, volatility, stop-loss]
---
"""
def run(context):
    # Logica...

2. Il “Context Injection” (Il Framework)

FIRE non si limita a lanciare lo script. Gli inietta un oggetto context che contiene i “Superpoteri” di FIRE già inizializzati (Singleton/Shared):

  • context.data_manager: Per scaricare dati (già con cache e API key configurate).
  • context.settings: Per leggere le preferenze.
  • context.current_ticker: Il ticker selezionato nella UI.
  • context.logger: Per scrivere nel log di FIRE.

In questo modo, lo script utente è:

  • Potente: Ha accesso a tutto il motore.
  • Semplice: Non deve configurare nulla (Database, API, Logging).

3. Il “Dynamic Discovery” (Il Menu Intelligente)

Non decidiamo noi dove mettere il bottone. Creiamo un ScriptRegistry che all’avvio:

  1. Scansiona una cartella fire_scripts/ (utente).
  2. Legge gli Header YAML.
  3. Costruisce dinamicamente i menu nella Toolbar o nel pannello laterale.
  • Se type: analyzer → Lo mette nel menu “Analysis Tools”.
  • Se type: exporter → Lo mette nel menu “Export”.

Perché questa è la soluzione “Composable” definitiva?

  1. Disaccoppiamento Totale: FIRE Core non conosce i dettagli dello script. Lo script non conosce la complessità della UI di FIRE.
  2. Estendibilità Infinita: Vuoi fare un calcolatore di “Golden Ratio”? Scrivi lo script, metti il tag, e appare nel menu.
  3. Community Ready: Gli utenti possono scambiarsi i file .py come fossero “Mod” di un videogioco.

Cosa ne pensi?

Se questa visione ti convince, il piano operativo cambia radicalmente rispetto a “fare un widget per la volatilità”. Il piano diventa:

  1. Definire la classe ScriptContext (Il ponte).
  2. Creare il ScriptLoader (Il lettore YAML).
  3. Trasformare il tuo POC poc_statistical_stop_visualizer.py nel Primo Script Ufficiale compatibile con questo standard.

Ti piace l’idea di trasformare FIRE in una piattaforma di esecuzione script?

Ecco la mia Analisi Critica sulla tua proposta di gestione dell’interfaccia per i “FIRE Scripts”.

Critica: Il rischio dell‘“Anarchia della UI”

Hai ragione al 100% sul rischio di avere centinaia di file. Se il “Dynamic Discovery” creasse automaticamente un bottone o una voce di menu per ogni script trovato, l’interfaccia di FIRE diventerebbe spazzatura inutilizzabile in pochi giorni.

Tuttavia, non sono d’accordo sul far decidere allo scritp stesso (tramite proprietà nel YAML) se “vuole essere un bottone”. Perché? Perché ogni autore di script pensa che il suo script sia il più importante del mondo. Se scarichi 10 script dalla community e tutti hanno trigger: button, ti ritrovi la toolbar intasata senza averlo scelto.

Principio di Design: Il codice definisce la Funzione, l’Utente definisce la Priorità.

La Contro-Proposta: “Script Hub” & “Favorites”

Per gestire la scalabilità (da 1 a 1000 script) e mantenere il controllo, ti propongo questa architettura UI a due livelli:

1. Il “Magazzino” (Script Hub / Library)

Invece di spargere script nei menu, creiamo una Tab dedicata (o un Dialogo avanzato simile a quello di VS Code “Command Palette”) chiamata “Script Hub”.

  • Cosa fa: Elenca tutti gli script trovati nella cartella.
  • Organizzazione: Usa i tag YAML (#risk, #export, #charting) per filtrare e raggruppare automaticamente.
  • Azione: Da qui puoi cercare, leggere la descrizione e lanciare qualsiasi script “una tantum”.
  • Questo soddisfa la tua richiesta di “selezione da una lista”.

2. I “Preferiti” (Quick Actions / Bottoni)

Solo gli script che l’utente usa ogni giorno meritano di stare nella UI principale.

  • Come funziona: Nel “Script Hub”, l’utente clicca una stellina (★) o fa tasto destro → “Pin to Toolbar”.
  • Risultato: Solo gli script “Pinnati” diventano pulsanti nella Toolbar principale o nel menu contestuale del grafico.
  • Questo soddisfa la tua richiesta di “pressione del bottone”, ma decisa dall’utente.

3. Esecuzione Contestuale (Context Aware)

Questa è la parte potente. Nel YAML dello script definiamo il target (dove ha senso eseguirlo), non il “come”.

Esempio YAML:

title: Volatility Deep Dive
type: analyzer
target: chart_context  # Significa: "Ha senso eseguirmi quando l'utente guarda un grafico"

Comportamento in FIRE: Quando l’utente fa Tasto Destro su un Grafico, FIRE guarda nel registro degli script. Se trova script con target: chart_context, li aggiunge al menu contestuale (“Run Volatility Deep Dive…”). Se lo script è un exporter, appare solo quando c’è qualcosa da esportare.

Sintesi della Strategia UI

  1. Non intasare: Di default, uno script nuovo è visibile solo nella lista “Script Hub”.
  2. Contestualizza: Usa i metadati per far apparire lo script nel posto giusto (menu del grafico, menu della watchlist, menu principale) solo quando serve.
  3. Promuovi: Lascia all’utente la libertà di creare scorciatoie (bottoni) per ciò che usa spesso.

Ti convince questo approccio? Bilancia la potenza di avere infiniti script con la pulizia di una UI professionale. Se sì, il primo passo è definire l’architettura del Motore di Esecuzione (ScriptEngine), ovvero come FIRE passa i dati allo script.

Sono assolutamente d’accordo. Prima di scrivere un’altra riga di codice, dobbiamo “fissare” la visione. Abbiamo evoluto l’architettura in corsa (passando dalla DI Pura al Singleton Ibrido, dal Batch integrato all’Arena separata, fino all’idea rivoluzionaria dello Script Engine).

Serve un Testo Sacro che definisca il FIRE 2.0. Questo documento non è solo un riassunto, è la Costituzione tecnica del progetto.

Ecco la bozza del Manifesto di Rinnovamento Architetturale. Leggilo con spirito critico. Se lo approvi, diventerà il file docs/FIRE-RENOVATION-MANIFESTO.md e guiderà ogni sviluppo futuro.

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