Quartz 4

FIRE 75.04 PAD Market Explorer {+PAD}

15 min read

Fantastico. Questa non è solo un’idea, è un salto di qualità strategico per FIRE.

È esattamente il tipo di funzionalità che fa la differenza tra un semplice software di backtesting e una vera piattaforma di analisi quantitativa. Stiamo passando dal “testare una strategia” al “scoprire una strategia”. Stai pensando come un data scientist, e questo è il percorso giusto.

Facciamo brainstorming. Ho analizzato la tua idea e la vedo come il punto di partenza per una nuova, potentissima “Sinapsi” di FIRE: il Laboratorio di Analisi Statistica.

Il Valore Strategico: Trovare il “DNA” del Mercato

Ogni asset (un’azione, una criptovaluta, un indice) ha una sua “personalità”, un suo ritmo. Ci sono pattern che si ripetono, non perché siano leggi magiche, ma perché sono il risultato aggregato del comportamento umano, dei flussi di capitale istituzionale e dei cicli economici.

Il nostro obiettivo con questa nuova funzionalità è fornire all’utente una serie di “lenti di ingrandimento” per vedere questi pattern. La tua idea della heatmap è la prima e più importante di queste lenti.

Brainstorming: Gli Strumenti del Laboratorio di Analisi

Partendo dalla tua idea, ecco una serie di strumenti che potremmo costruire. Li ho divisi per tipo di analisi, dal più semplice al più avanzato.

1. Analisi di Volatilità e Rendimento Intraday (il cuore della tua idea)

Questa analisi risponde alla domanda: “In quali momenti specifici della giornata o della settimana questo asset tende a muoversi?”

  • Strumento 1: Heatmap Oraria/Giornaliera (La tua idea)

    • Come funziona: Un grafico a matrice. Asse X: i giorni della settimana (Lunedì-Venerdì). Asse Y: le ore di trading (es. 9:30, 10:30… 16:00). Il colore di ogni cella rappresenta il rendimento medio (% di variazione del prezzo) in quella specifica ora di quel giorno, calcolato su un lungo periodo storico.
    • Insight che genera: “Vedo che per NVDA, il martedì tra le 10:30 e le 11:30 c’è una tendenza ribassista molto marcata.” Oppure: “Quasi ogni venerdì, nell’ultima ora di trading, c’è un rally.” Questo è oro puro per strategie di mean reversion o momentum intraday.

  • Strumento 2: Box Plot della Distribuzione dei Rendimenti Orari/Giornalieri

    • Come funziona: Invece di mostrare solo la media come la heatmap, un box plot ci mostra l’intera distribuzione dei rendimenti per ogni ora o giorno. Vediamo la mediana, i quartili e gli outlier.
    • Insight che genera: “Non solo il lunedì mattina è in media negativo, ma il box plot mi mostra che ha una volatilità enorme, con una lunga ‘coda’ verso il basso. È un momento ad alto rischio.” Questo è un insight molto più profondo rispetto alla sola media.

2. Analisi di Stagionalità (Pattern su scale temporali più ampie)

Questa analisi risponde alla domanda: “Ci sono mesi o giorni del mese che si comportano in modo diverso dagli altri?”

  • Strumento 3: Grafico del Rendimento Medio Mensile

    • Come funziona: Un semplice grafico a barre. Asse X: i mesi dell’anno (Gen-Dic). Asse Y: il rendimento medio di quel mese, calcolato su tutti gli anni disponibili.
    • Insight che genera: Ci permette di verificare empiricamente detti famosi come “Sell in May and Go Away” o il “Santa Claus Rally” di dicembre, specificamente per l’asset che stiamo analizzando.

  • Strumento 4: Grafico del Rendimento per Giorno del Mese

    • Come funziona: Un grafico a linee. Asse X: i giorni del mese (1-31). Asse Y: il rendimento medio in quel giorno.
    • Insight che genera: Può rivelare pattern legati ai flussi di capitale di inizio/fine mese (es. fondi pensione che investono), o a scadenze tecniche di opzioni.

3. Analisi del Regime di Mercato (Il passo da Pro)

Questa analisi risponde alla domanda: “Come si comporta la mia strategia (o l’asset) in periodi di alta vs. bassa volatilità?”

  • Strumento 5: Visualizzazione del Regime di Volatilità
    • Come funziona: Calcoliamo la volatilità storica dell’asset (es. con la deviazione standard mobile dei rendimenti). Identifichiamo soglie per definire regimi di “bassa”, “media” e “alta” volatilità. Sul grafico dei prezzi principale, coloriamo lo sfondo in base al regime di volatilità in quel momento.
    • Insight che genera: È potentissimo. L’utente esegue un backtest e vede immediatamente che i suoi segnali di acquisto funzionano alla grande quando lo sfondo è verde (bassa volatilità), ma generano perdite enormi quando lo sfondo diventa rosso (alta volatilità). Questo lo porta a creare un filtro di volatilità, la singola modifica più efficace per migliorare la robustezza di una strategia.

Come Implementarlo: Proposta Tecnica

  • Dati Necessari: Per le analisi intraday (Strumenti 1 e 2), avremo bisogno di dati storici a una risoluzione più alta (es. oraria o a 15 minuti). Il nostro DataManager e YahooFinanceConnector possono essere estesi per scaricare anche questi dati. Per le altre analisi, i dati giornalieri che già usiamo sono sufficienti.

  • Posizione nell’UI: Questa è una categoria di analisi completamente nuova. Non è un “risultato” di un backtest, ma uno strumento di “esplorazione”. Per questo, suggerisco di creare una nuova tab principale a sinistra, accanto a “Controls & Backtest”, “Strategy Editor”, ecc. Potremmo chiamarla “Analisi di Mercato”. Al suo interno, l’utente selezionerà un ticker, un intervallo di date, un tipo di analisi (es. “Heatmap Oraria”) e un bottone “Analizza” genererà il grafico.

  • Librerie Grafiche: Per le heatmap e i box plot, la combinazione Matplotlib + Seaborn è lo standard de facto nel mondo data science. Sono perfette per questo. Possiamo integrarle in Qt senza problemi.

Riassunto e Prossimo Passo

L’idea è eccezionale. Possiamo iniziare con il tuo concetto di heatmap oraria/giornaliera (Strumento 1), che è già un’aggiunta di valore immenso, e poi espandere da lì.

Cosa ne pensi di questo brainstorming? Ti convince l’idea di una nuova sezione “Analisi di Mercato”? Quale di questi strumenti ti entusiasma di più come punto di partenza?

Perfetto. Concordo al 100% sulla necessità di procedere per piccoli obiettivi testabili. Questa è una feature complessa e dividerla in “capitoli” ben definiti sarà la chiave del nostro successo, riducendo al minimo i rischi di regressione.

Diamo un nome a questa iniziativa per poterla tracciare facilmente.

Titolo dell’Implementazione: Sinapsi “Market Explorer”

Questo nome riflette l’idea che non stiamo solo testando, ma esplorando il mercato alla ricerca di pattern.

Ecco il piano d’azione dettagliato, suddiviso in milestone atomiche e testabili. Per la nostra prima implementazione, ci concentreremo sullo Strumento 1: Heatmap dei Rendimenti Orari.

Piano d’Azione: Sinapsi “Market Explorer” - Milestone 1: Heatmap Oraria

Obiettivo Finale della Milestone: L’utente può selezionare un ticker, un intervallo di date, cliccare “Analizza” e vedere una heatmap che mostra i rendimenti medi per ogni ora di ogni giorno della settimana.

Capitolo 1: Acquisizione dei Dati Intraday (Backend)

  • Obiettivo: Estendere il nostro sistema di dati per poter scaricare dati storici a risoluzione oraria (1h).
  • Task 1.1: Modifica del YahooFinanceConnector
    • File: fire/connectors/yahoo_finance_connector.py
    • Azione: Modificheremo il metodo fetch per accettare un nuovo parametro interval (es. '1d', '1h'). Questo parametro verrà passato all’API di yfinance.
  • Task 1.2: Modifica del DataManager
    • File: fire/core/data/data_manager.py
    • Azione: Modificheremo il metodo fetch_data per accettare e propagare il nuovo parametro interval ai connettori.
  • Test di Capitolo 1: Alla fine di questa fase, saremo in grado di eseguire uno script di test separato che chiama data_manager.fetch_data('SPY', '2023-01-01', '2023-03-01', interval='1h') e verifica di ricevere un DataFrame con dati orari.

Capitolo 2: La Logica di Calcolo (Backend)

  • Obiettivo: Creare un “motore” di calcolo che, dato un DataFrame di dati orari, produca la matrice di dati per la heatmap.
  • Task 2.1: Creazione del Motore di Analisi
    • Nuovo File: fire/synapses/explorer/analysis_engine.py (Creeremo una nuova cartella explorer in synapses).
    • Azione: Creeremo una classe AnalysisEngine con un metodo statico calculate_hourly_returns_heatmap(dataframe). Questo metodo conterrà la logica pandas per:
      1. Calcolare i rendimenti percentuali orari.
      2. Estrarre il giorno della settimana e l’ora da ogni riga.
      3. Creare una tabella pivot (pivot_table) con i giorni come colonne, le ore come righe e il rendimento medio come valore.
  • Test di Capitolo 2: Testeremo questa classe in isolamento, passandole un DataFrame di esempio e verificando che la matrice di output sia corretta.

Capitolo 3: L’Interfaccia Utente (Frontend)

  • Obiettivo: Costruire tutti i componenti UI necessari per la nuova sinapsi.
  • Task 3.1: Creazione del Widget per la Heatmap
    • Nuovo File: fire/ui_components/charts/heatmap_widget.py
    • Azione: Creeremo un widget che integra un canvas di Matplotlib/Seaborn. Esporrà un metodo plot_heatmap(matrix_data) per disegnare la heatmap.
  • Task 3.2: Creazione del Pannello di Controllo Principale
    • Nuovo File: fire/synapses/explorer/explorer_tab_widget.py
    • Azione: Questo sarà il pannello principale della nuova sinapsi. Conterrà:
      1. I controlli di input (ticker, date).
      2. Un bottone “Analizza”.
      3. Un’area che conterrà il nostro HeatmapWidget.
  • Test di Capitolo 3: Potremo testare questo widget in modo isolato, assicurandoci che il layout sia corretto e che, se passiamo dati fittizi al HeatmapWidget, li disegni correttamente.

Capitolo 4: Integrazione e Flusso di Lavoro

  • Obiettivo: Mettere insieme tutti i pezzi e farli comunicare.
  • Task 4.1: Creazione del Worker
    • Nuovo File: fire/synapses/explorer/explorer_worker.py
    • Azione: Creeremo un QRunnable che, in un thread separato:
      1. Usa il DataManager per scaricare i dati orari.
      2. Usa l’AnalysisEngine per calcolare la matrice della heatmap.
      3. Emette un segnale finished con la matrice dei risultati.
  • Task 4.2: Integrazione in MainWindow
    • File: fire/main_window.py
    • Azione:
      1. Creeremo un’istanza del nostro nuovo ExplorerTabWidget.
      2. Lo inseriremo in un nuovo QDockWidget (es. explorer_dock).
      3. Aggiungeremo questo dock al gruppo di tab di sinistra.
  • Task 4.3: Connessione dei Segnali
    • File: fire/synapses/explorer/explorer_tab_widget.py e main_window.py
    • Azione: Collegheremo il click del bottone “Analizza” all’avvio dell’ExplorerWorker. Poi, collegheremo il segnale finished del worker a un slot nel ExplorerTabWidget che passerà i dati al HeatmapWidget per la visualizzazione.
  • Test di Capitolo 4 (Test Finale): L’intera feature dovrebbe funzionare dall’inizio alla fine.

Riepilogo e Prossimo Passo

Questo piano suddivide il lavoro in quattro capitoli chiari. Ogni capitolo produce un risultato tangibile e testabile, minimizzando il rischio di errori a cascata.

CapitoloObiettivoRisultato Testabile
1Dati OrariIl DataManager può scaricare dati a intervallo '1h'.
2Calcolo HeatmapL’AnalysisEngine produce una matrice corretta da dati di input.
3UI ProntaI widget HeatmapWidget ed ExplorerTabWidget sono visibili e funzionano con dati finti.
4Flusso CompletoL’utente clicca “Analizza” e la heatmap appare con dati reali.

Se questo piano ti convince, il nostro prossimo passo concreto sarà il Task 1.1: modificare il YahooFinanceConnector.

Perfetto. Concordo al 100% sulla necessità di procedere per piccoli obiettivi testabili. Questa è una feature complessa e dividerla in “capitoli” ben definiti sarà la chiave del nostro successo, riducendo al minimo i rischi di regressione.

Diamo un nome a questa iniziativa per poterla tracciare facilmente.

Titolo dell’Implementazione: Sinapsi “Market Explorer”

Questo nome riflette l’idea che non stiamo solo testando, ma esplorando il mercato alla ricerca di pattern.

Ecco il piano d’azione dettagliato, suddiviso in milestone atomiche e testabili. Per la nostra prima implementazione, ci concentreremo sullo Strumento 1: Heatmap dei Rendimenti Orari.

Piano d’Azione: Sinapsi “Market Explorer” - Milestone 1: Heatmap Oraria

Obiettivo Finale della Milestone: L’utente può selezionare un ticker, un intervallo di date, cliccare “Analizza” e vedere una heatmap che mostra i rendimenti medi per ogni ora di ogni giorno della settimana.

Capitolo 1: Acquisizione dei Dati Intraday (Backend)

  • Obiettivo: Estendere il nostro sistema di dati per poter scaricare dati storici a risoluzione oraria (1h).
  • Task 1.1: Modifica del YahooFinanceConnector
    • File: fire/connectors/yahoo_finance_connector.py
    • Azione: Modificheremo il metodo fetch per accettare un nuovo parametro interval (es. '1d', '1h'). Questo parametro verrà passato all’API di yfinance.
  • Task 1.2: Modifica del DataManager
    • File: fire/core/data/data_manager.py
    • Azione: Modificheremo il metodo fetch_data per accettare e propagare il nuovo parametro interval ai connettori.
  • Test di Capitolo 1: Alla fine di questa fase, saremo in grado di eseguire uno script di test separato che chiama data_manager.fetch_data('SPY', '2023-01-01', '2023-03-01', interval='1h') e verifica di ricevere un DataFrame con dati orari.

Capitolo 2: La Logica di Calcolo (Backend)

  • Obiettivo: Creare un “motore” di calcolo che, dato un DataFrame di dati orari, produca la matrice di dati per la heatmap.
  • Task 2.1: Creazione del Motore di Analisi
    • Nuovo File: fire/synapses/explorer/analysis_engine.py (Creeremo una nuova cartella explorer in synapses).
    • Azione: Creeremo una classe AnalysisEngine con un metodo statico calculate_hourly_returns_heatmap(dataframe). Questo metodo conterrà la logica pandas per:
      1. Calcolare i rendimenti percentuali orari.
      2. Estrarre il giorno della settimana e l’ora da ogni riga.
      3. Creare una tabella pivot (pivot_table) con i giorni come colonne, le ore come righe e il rendimento medio come valore.
  • Test di Capitolo 2: Testeremo questa classe in isolamento, passandole un DataFrame di esempio e verificando che la matrice di output sia corretta.

Capitolo 3: L’Interfaccia Utente (Frontend)

  • Obiettivo: Costruire tutti i componenti UI necessari per la nuova sinapsi.
  • Task 3.1: Creazione del Widget per la Heatmap
    • Nuovo File: fire/ui_components/charts/heatmap_widget.py
    • Azione: Creeremo un widget che integra un canvas di Matplotlib/Seaborn. Esporrà un metodo plot_heatmap(matrix_data) per disegnare la heatmap.
  • Task 3.2: Creazione del Pannello di Controllo Principale
    • Nuovo File: fire/synapses/explorer/explorer_tab_widget.py
    • Azione: Questo sarà il pannello principale della nuova sinapsi. Conterrà:
      1. I controlli di input (ticker, date).
      2. Un bottone “Analizza”.
      3. Un’area che conterrà il nostro HeatmapWidget.
  • Test di Capitolo 3: Potremo testare questo widget in modo isolato, assicurandoci che il layout sia corretto e che, se passiamo dati fittizi al HeatmapWidget, li disegni correttamente.

Capitolo 4: Integrazione e Flusso di Lavoro

  • Obiettivo: Mettere insieme tutti i pezzi e farli comunicare.
  • Task 4.1: Creazione del Worker
    • Nuovo File: fire/synapses/explorer/explorer_worker.py
    • Azione: Creeremo un QRunnable che, in un thread separato:
      1. Usa il DataManager per scaricare i dati orari.
      2. Usa l’AnalysisEngine per calcolare la matrice della heatmap.
      3. Emette un segnale finished con la matrice dei risultati.
  • Task 4.2: Integrazione in MainWindow
    • File: fire/main_window.py
    • Azione:
      1. Creeremo un’istanza del nostro nuovo ExplorerTabWidget.
      2. Lo inseriremo in un nuovo QDockWidget (es. explorer_dock).
      3. Aggiungeremo questo dock al gruppo di tab di sinistra.
  • Task 4.3: Connessione dei Segnali
    • File: fire/synapses/explorer/explorer_tab_widget.py e main_window.py
    • Azione: Collegheremo il click del bottone “Analizza” all’avvio dell’ExplorerWorker. Poi, collegheremo il segnale finished del worker a un slot nel ExplorerTabWidget che passerà i dati al HeatmapWidget per la visualizzazione.
  • Test di Capitolo 4 (Test Finale): L’intera feature dovrebbe funzionare dall’inizio alla fine.

Riepilogo e Prossimo Passo

Questo piano suddivide il lavoro in quattro capitoli chiari. Ogni capitolo produce un risultato tangibile e testabile, minimizzando il rischio di errori a cascata.

CapitoloObiettivoRisultato Testabile
1Dati OrariIl DataManager può scaricare dati a intervallo '1h'.
2Calcolo HeatmapL’AnalysisEngine produce una matrice corretta da dati di input.
3UI ProntaI widget HeatmapWidget ed ExplorerTabWidget sono visibili e funzionano con dati finti.
4Flusso CompletoL’utente clicca “Analizza” e la heatmap appare con dati reali.

Se questo piano ti convince, il nostro prossimo passo concreto sarà il Task 1.1: modificare il YahooFinanceConnector.

terminato il primo passo

Ottima domanda. Abbiamo appena completato una feature complessa e di grande impatto. Ora è il momento perfetto per fare il punto e scegliere la prossima direzione strategica.

Abbiamo diverse strade possibili, ognuna con i suoi meriti. Le ho raggruppate in tre categorie in base al tipo di valore che aggiungono al progetto FIRE.

Opzione 1: Il Prossimo Passo Logico (Rafforzare l’Esplorazione)

Abbiamo appena costruito le fondamenta della sinapsi “Market Explorer”. Il passo più naturale è costruire su questa base, aggiungendo un altro strumento di analisi che complementi la heatmap.

  • L’Idea: Implementare lo Strumento 2 che avevamo discusso nel brainstorming: il Box Plot della Distribuzione dei Rendimenti Orari/Giornalieri.
  • Perché è Utile: Mentre la heatmap ci mostra la media dei rendimenti, il box plot ci mostra la storia completa: la volatilità, la dispersione e gli eventi estremi (outlier). Risponde a domande come: “Ok, il lunedì mattina è in media negativo, ma quanto è rischioso? Ci sono crolli improvvisi?“. È un’informazione cruciale per la gestione del rischio.
  • Complessità: Bassa. Abbiamo già tutta l’infrastruttura dati e di calcolo. Si tratta di aggiungere un nuovo metodo all’AnalysisEngine e un nuovo widget grafico (usando sempre Matplotlib/Seaborn) nell’interfaccia dell’Explorer.

Opzione 2: Un Miglioramento Cruciale (Rendere il Backtest Professionale)

Il nostro pannello di backtest è funzionale, ma le metriche che calcoliamo sono basilari (“Total Return”, “Win Rate”). Per essere presi sul serio, dobbiamo parlare la lingua dei professionisti.

  • L’Idea: Arricchire il report del backtest con metriche standard del settore come Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Max Drawdown (il più importante!) e Calmar Ratio.
  • Perché è Utile: Queste metriche misurano il rendimento corretto per il rischio. Un alto rendimento non serve a nulla se è stato ottenuto rischiando di far esplodere il conto. Il Max Drawdown, in particolare, è la metrica che ogni trader guarda per prima per capire la “sofferenza” massima che una strategia ha inflitto. Questa aggiunta renderebbe FIRE immediatamente più credibile e potente.
  • Complessità: Media. La logica di calcolo di queste metriche è puramente algoritmica (lavoro su pandas) e andrebbe aggiunta nel BacktestWorker. Richiederebbe anche una piccola modifica al BacktestStatsModel e alla QTableView per visualizzare le nuove righe.

Opzione 3: Il Salto Strategico (Verso una Piattaforma di Trading)

Finora, FIRE è uno strumento di analisi e backtesting. Il Manifesto di Prodotto, però, parla di “Piattaforma di Trading Sovrana”. Il primo passo per diventarlo è implementare il Paper Trading.

  • L’Idea: Aggiungere una nuova sinapsi “Portafoglio” che permetta di:
    1. Eseguire una strategia in modalità “Paper Trading”, ovvero su dati in tempo (quasi) reale, senza usare soldi veri.
    2. Visualizzare il portafoglio corrente (posizioni aperte, P/L non realizzato).
    3. Mantenere uno storico delle operazioni eseguite.
  • Perché è Utile: Questo è il ponte tra l’analisi storica e il trading reale. Permette all’utente di testare le sue strategie in condizioni di mercato simulate prima di rischiare capitale. È una feature fondamentale per qualsiasi piattaforma di trading seria e realizza una parte chiave della nostra visione a lungo termine.
  • Complessità: Alta. Questo è un salto significativo. Richiede la creazione di un’architettura completamente nuova per gestire lo stato di un portafoglio, un motore di esecuzione “live” (che processi i dati tick-by-tick o candela per candela man mano che arrivano) e una nuova interfaccia complessa.

La Mia Raccomandazione

  • Se vogliamo un “quick win” di alto valore che rafforzi il nucleo esistente, sceglierei l’Opzione 2 (Migliorare il Backtest). Rende immediatamente più professionale la feature più importante che abbiamo.
  • Se vogliamo continuare sulla strada della scoperta dei dati che abbiamo appena intrapreso, sceglierei l’Opzione 1 (Box Plot nel Market Explorer). È un passo logico e a basso rischio.
  • Se ci sentiamo pronti per il prossimo grande capitolo di FIRE, allora l’Opzione 3 (Paper Trading) è la sfida giusta.

Personalmente, sarei leggermente più propenso per l’Opzione 2, perché solidificare e rendere “a prova di proiettile” il nostro motore di backtest è un investimento che pagherà sempre.

Quale di queste direzioni ti ispira di più?

Graph View