Opzione 1: Rendere il Backtest Professionale (Migliorare il Nucleo)
Abbiamo un motore di backtest funzionante e strumenti di analisi visiva, ma il report finale è ancora basilare. Per essere una piattaforma credibile, dobbiamo fornire le metriche che i trader professionisti usano per valutare le performance.
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L’Idea: Espandere in modo significativo il “Backtest Report” aggiungendo metriche di performance standard del settore.
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Metriche da Aggiungere:
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Max Drawdown (% e $): La metrica di rischio più importante. Misura la perdita massima dal picco al minimo del capitale, indicando la “sofferenza” massima che la strategia avrebbe inflitto.
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Sharpe Ratio: La metrica standard per misurare il rendimento corretto per il rischio.
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Sortino Ratio: Una versione migliorata dello Sharpe Ratio che considera solo la volatilità negativa (il rischio di perdite).
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Calmar Ratio: Confronta il rendimento annualizzato con il Max Drawdown. Molto intuitivo per i trader.
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Perché è Utile: Questa modifica aumenta istantaneamente il valore e la credibilità della nostra feature principale. Permette agli utenti di confrontare le loro strategie in modo oggettivo e di capire a fondo il profilo di rischio/rendimento.
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Complessità: Media. Non richiede grandi cambiamenti all’UI, ma una solida implementazione algoritmica nel BacktestWorker per calcolare queste metriche dal DataFrame dei trade e dalla curva di equity.
Opzione 2: Potenziare lo Sviluppo di Strategie (Migliorare il Workflow)
Attualmente, per cambiare un parametro di una strategia (es. il periodo di una media mobile), l’utente deve modificare il codice Python. Possiamo rendere questo processo molto più interattivo e potente.
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L’Idea: Introdurre i Parametri di Strategia Dinamici.
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Come Funziona:
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L’utente definisce i parametri all’interno della sua classe di strategia (es. self.params = {‘ema_slow’: 200, ‘ema_fast’: 50}).
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L’interfaccia di FIRE legge questi parametri e crea dinamicamente dei campi di input (caselle di testo, slider) nel pannello “Controls & Backtest”.
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L’utente può cambiare i valori dall’interfaccia, senza toccare il codice, e lanciare un nuovo backtest.
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Perché è Utile: Trasforma il workflow di testing da statico a dinamico. Abilita la sperimentazione rapida e apre la porta a una delle feature più desiderate in assoluto: l’ottimizzazione.
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Complessità: Media. Richiede modifiche a BaseStrategy, allo strategy_loader per leggere i parametri, e una logica UI non banale nel BacktestTabWidget per creare i controlli dinamicamente.
Opzione 3: Espandere l’Analisi di Mercato (Continuare sulla Strada Attuale)
Abbiamo appena implementato la heatmap e il box plot per i dati orari. Possiamo continuare su questa strada, aggiungendo un’altra dimensione di analisi che non richiede dati intraday, rendendola applicabile a un range storico più ampio.
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L’Idea: Implementare lo Strumento 3 del nostro brainstorming: il Grafico del Rendimento Medio Mensile.
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Come Funziona: Un grafico a barre che mostra la performance media storica per ogni mese dell’anno (Gennaio, Febbraio, ecc.), permettendo di identificare pattern di stagionalità (es. “effetto Gennaio”, “rally di Natale”).
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Perché è Utile: Fornisce un altro “edge” statistico facilmente comprensibile, basato su dati giornalieri che sono più facili da ottenere per lunghi periodi. Completa il set di strumenti di analisi di base.
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Complessità: Bassa. La logica di calcolo in pandas è molto semplice (groupby(mese)). Possiamo riutilizzare il nostro BoxplotWidget o crearne uno nuovo (BarChartWidget) e integrarlo facilmente nell’interfaccia esistente dell’Explorer.
Riepilogo e Mia Raccomandazione
| Opzione | Titolo | Valore Aggiunto | Complessità |
| 1 | Backtest Professionale | Aumenta credibilità e profondità della feature principale. | Media |
| 2 | Parametri Dinamici | Rivoluziona il workflow di sviluppo delle strategie. | Media |
| 3 | Stagionalità Mensile | Aggiunge un nuovo strumento di analisi a basso costo. | Bassa |
Tutte e tre le opzioni sono valide, ma se dovessi scegliere, la mia raccomandazione sarebbe l’Opzione 1: Rendere il Backtest Professionale.
Perché? Il backtest è il cuore pulsante di FIRE. Aggiungere metriche come il Max Drawdown non è solo un “nice to have”, è una necessità per chiunque faccia trading seriamente. Rafforzare il nucleo dell’applicazione ora ci darà una base incredibilmente solida su cui costruire tutto il resto. È l’investimento con il più alto ritorno immediato in termini di valore percepito e utilità pratica.
Quale di queste opzioni ti sembra la più strategica per il nostro prossimo passo?