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FIRE 75.02 PAD Track record

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penso che sia un’idea eccellente e un passo avanti cruciale per trasformare fire da semplice strumento di analisi a una piattaforma di trading completa.

conferma della comprensione (regola 7): l’idea è di aggiungere una nuova tab, che chiameremo “trader log” o “eseguiti”, posizionata nello stesso pannello (il dock di destra) in cui si trova attualmente “ticker preferiti”. questa nuova tab mostrerebbe un elenco dettagliato di tutte le singole operazioni (acquisti e vendite) generate da un backtest, fornendo un vero e proprio track record della strategia.

mia analisi e opinione

sono assolutamente d’accordo con questa proposta. ecco perché la ritengo un’aggiunta di altissimo valore:

  1. allineamento con il manifesto di prodotto:

    • “da strumento di analisi a piattaforma di trading sovrana”: questa funzionalità è l’incarnazione di questa frase. usciamo dall’analisi macro (le statistiche finali del backtest) ed entriamo nel vivo dell’operatività.
    • “le strategie sono spesso ‘scatole nere’”: mostrando ogni singola operazione, apriamo completamente la scatola nera. l’utente può vedere esattamente dove e perché la sua strategia ha comprato o venduto, identificando pattern di successo o fallimento. questo aumenta la fiducia e la comprensione.

  2. valore per l’utente (ux e analisi):

    • diagnostica della strategia: è uno strumento di debug fondamentale. perché il drawdown è stato così alto in quel periodo? l’utente può ora scorrere il log delle operazioni e vedere, per esempio, che la strategia ha aperto 5 posizioni in perdita consecutivamente durante un crollo di mercato.
    • trasparenza e fiducia: vedere il “dietro le quinte” del report di performance aumenta la fiducia nei risultati del backtest.
    • completezza dell’analisi: completa il ciclo di analisi: le statistiche generali ti dicono cosa è successo, il grafico ti fa vedere dove è successo, e il trade log ti dice come è successo, operazione per operazione.

  3. fattibilità tecnica: l’implementazione è perfettamente fattibile e si integra bene con la nostra architettura.

    • dati già disponibili: il nostro backtestengine calcola già la lista delle operazioni. attualmente, la passa al backtestworker, ma non la stiamo visualizzando. si tratta solo di “esporre” questi dati all’interfaccia.
    • modularità: possiamo creare un nuovo componente ui dedicato (tradelogwidget) e un modello qt (qtableview + qabstracttablemodel) per visualizzare i dati in modo efficiente, rispettando la nostra filosofia di codice pulito.

piano di implementazione proposto

se sei d’accordo, ecco come potremmo strutturare il lavoro:

  1. esposizione dei dati dal back-end:

    • file da modificare: synapses/backtest/backtest_worker.py. dobbiamo assicurarci che la lista dei trade (probabilmente un dataframe pandas) sia inclusa nel dizionario results che viene emesso alla fine del backtest.
    • file da modificare: synapses/backtest/backtest_tab_widget.py. modificheremo il metodo on_backtest_finished per “catturare” questa lista di trade e passarla avanti tramite un nuovo segnale.

  2. creazione del componente ui (il “corpo”):

    • nuovo file: fire/ui_components/trade_log_widget.py. creeremo un nuovo widget che contiene principalmente una qtableview.
    • nuovo file: fire/ui_components/models/trade_log_model.py. creeremo un qabstracttablemodel personalizzato per visualizzare in modo efficiente il dataframe dei trade nella tabella. questo è il modo migliore per gestire grandi quantità di dati in qt.

  3. integrazione nella mainwindow (lo “scheletro”):

    • file da modificare: main_window.py.
    • importeremo e creeremo un’istanza del nostro nuovo tradelogwidget.
    • creeremo un qtabwidget per il pannello di destra.
    • aggiungeremo “ticker preferiti” e il nuovo “trade log” a questo qtabwidget.
    • metteremo questo qtabwidget nel qdockwidget di destra.

  4. comunicazione tra componenti (il “sistema nervoso”):

    • file da modificare: main_window.py. dovremo collegare il nuovo segnale emesso dal backtesttabwidget (con la lista dei trade) a uno slot pubblico nel nuovo tradelogwidget che si occuperà di aggiornare il modello della tabella.

questo approccio è modulare, scalabile e riutilizza l’infrastruttura esistente. è un’aggiunta fantastica.

se sei d’accordo con questo piano, possiamo iniziare con il primo passo: assicurarci che i dati dei trade vengano correttamente passati dal worker all’interfaccia.

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