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FIRE 75.13 PAD Berti's Table

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sessione di brainstorming per definire la “Berti’s Table”.

Come da tua richiesta, mettiamo da parte per ora la fattibilità tecnica e concentriamoci sul generare un flusso di idee. Mi metterò nei panni di un trader che usa FIRE e penserò a cosa vorrei vedere.

1 Brainstorming Session: “Berti’s Table” - Il Cruscotto delle Opportunità

L’obiettivo è trasformare dati grezzi in spunti operativi. La tabella non deve solo dire “cosa è successo”, ma suggerire “cosa potrebbe succedere” o “dove guardare adesso”.

Fase 1: Generazione Libera di Idee

Organizziamo le idee attorno alle tue domande chiave: COSA mostriamo, su QUALI asset, e su QUALE orizzonte temporale.

Idea Cluster 1: COSA mostriamo? (La natura degli “Spunti Operativi”)

Categoria A: Segnali Tecnici Classici (L’ispirazione “standard”)

  • Pattern Candlestick: Rilevamento automatico di pattern chiave (Doji, Engulfing Bullish/Bearish, Hammer, Morning/Evening Star) sull’ultimo dato disponibile.
  • Superamento Livelli Chiave: Segnalazione di rottura di massimi/minimi a N periodi (52 settimane, 30 giorni), o livelli di prezzo psicologici (es. 100, 500).
  • Indicatori e Oscillatori:
    • Cross di Medie Mobili: Il classico “Golden Cross” (MA50 > MA200) o “Death Cross”.
    • Stato RSI/Stocastico: Segnalazione di ipercomprato (>70) o ipervenduto (<30).
    • Segnali MACD: Cross della linea di segnale o passaggio sopra/sotto lo zero.
  • Volatilità:
    • Bollinger Bands Squeeze: Segnalazione di un asset la cui volatilità si sta comprimendo, spesso precursore di un movimento violento.
    • Espansione dell’ATR: Indicazione di un aumento significativo della volatilità.

Categoria B: Segnali Quantitativi/Statistici (Il “tocco FIRE”)

  • Anomalie di Volume: Segnalazione di un volume di scambi N volte superiore alla media degli ultimi X giorni. Un chiaro segnale di interesse istituzionale.
  • Forza Relativa (RS): Calcolo della forza di un asset rispetto a un benchmark (es. S&P 500) o al suo settore. La tabella potrebbe mostrare i “leader di forza” o i “più deboli”.
  • Edge dal “Market Explorer”: Se il Market Explorer ha identificato che un asset ha una forte tendenza a salire nella prima ora di contrattazione, la tabella potrebbe segnalare “Pattern Intraday Storico Rilevato” all’apertura del mercato.
  • Regime di Mercato: Un indicatore che classifica lo stato attuale dell’asset (es. “Trending Bullish Forte”, “Ranging ad Alta Volatilità”, “Trending Bearish Debole”). Questo dà un contesto immediato.
  • Segnali dal “Market Lens”:
    • Volume Profile: Spunti basati sulla posizione del prezzo rispetto alla Value Area (VA) del giorno/settimana precedente. Esempi: “Prezzo sopra VAH (Value Area High)”, “Test del POC (Point of Control)“.

Categoria C: Segnali Guidati dall’AI (La visione a lungo termine)

  • Rilevamento Anomalie: Un modello AI che segnala movimenti di prezzo/volume che non corrispondono a nessun pattern noto, indicando un potenziale evento “cigno nero” o un’opportunità inaspettata.
  • Probabilità di Setup: Invece di un segnale binario (sì/no), l’AI potrebbe restituire una “Probabilità di successo del setup” basata su dati storici (es. “Setup Mean-Reverting con 75% di probabilità storica”).

Idea Cluster 2: SU QUALI ASSET? (Il nostro universo di analisi)

  • Watchlist Personale: L’opzione più semplice e fondamentale. La tabella analizza solo i ticker che l’utente ha inserito nella sua lista di preferiti.
  • Universi Predefiniti: Liste gestite da FIRE (es. S&P 500, Nasdaq 100, FTSE MIB, Criptovalute Principali, Forex Major).
  • Screener Dinamico: L’idea più potente. La tabella non opera su una lista fissa, ma sui risultati di uno screener. L’utente prima definisce dei criteri (es. “Tutte le azioni del settore Tech con capitalizzazione > $10B e volume medio > 1M”), e la “Berti’s Table” analizza dinamicamente solo i risultati che soddisfano questi filtri.
  • “Universo del Giorno”: FIRE potrebbe proporre dinamicamente una lista di asset su cui concentrarsi, basata su criteri come “I più volatili di oggi”, “Quelli con le maggiori notizie”, “Quelli che hanno rotto i massimi storici ieri”.

Idea Cluster 3: SU QUALE TIME FRAME? (L’orizzonte temporale)

  • Selezione Multi-Timeframe: L’utente deve poter scegliere il timeframe su cui eseguire l’analisi (5min, 15min, 1h, 4h, Giornaliero, Settimanale). Un segnale di “Engulfing Bullish” ha un peso molto diverso su un grafico a 5 minuti rispetto a uno settimanale.
  • Allineamento Multi-Timeframe: L’idea “sacro graal”. La tabella potrebbe cercare “allineamenti”. Esempio: segnalare un titolo solo se il trend è rialzista sul grafico giornaliero E si sta formando un pattern di inversione rialzista sul grafico orario. Questo aumenta drasticamente la qualità dei segnali.
  • Modalità di Esecuzione:
    • Scansione On-Demand: L’utente preme un pulsante “Analizza Ora”.
    • Scansione Periodica: La tabella si aggiorna automaticamente ogni X minuti (per l’intraday).
    • Scansione End-of-Day (EOD): La scansione parte in automatico a fine giornata per preparare gli spunti per il giorno successivo.

Fase 2: Sintesi e Proposta di un Concetto Iniziale (MVP)

Ok, abbiamo lanciato molte idee sul tavolo. Ora restringiamo il campo a qualcosa di concreto e realizzabile come prima versione, che possa poi essere espansa.

Un possibile MVP (Minimum Viable Product) per la “Berti’s Table” potrebbe essere:

  1. Universo: Analisi basata sulla Watchlist Personale dell’utente. È la cosa più utile e semplice da cui partire.
  2. Timeframe: Analisi sul timeframe Giornaliero (Daily). I dati EOD sono più semplici da gestire e i segnali sono generalmente più robusti.
  3. Spunti Operativi (Cosa mostriamo): Un set di segnali tecnici fondamentali ma di grande valore:
    • Volume Anomalo: Volume > 3 * Volume Medio (20gg)
    • Rottura Livelli: Nuovo Massimo/Minimo a 52 settimane
    • Stato RSI: RSI(14) < 30 (Ipervenduto) o > 70 (Ipercomprato)
    • Pattern Candlestick: Rilevamento di 2-3 pattern molto comuni (es. Engulfing Bullish/Bearish, Hammer).
  4. Esecuzione: Una scansione On-Demand tramite un pulsante “Aggiorna Spunti”.

Questo MVP sarebbe già uno strumento potentissimo, differenziante e getterebbe le basi architetturali (una nuova “Sinapsi”?) per tutte le evoluzioni future (timeframe intraday, screener dinamico, segnali quantitativi).

Che ne pensi di questo schema? Quali di queste idee risuonano di più con la tua visione per “Berti’s Table”? Da quale area vorresti iniziare a definire i requisiti per una prima versione (MVP)?

concodo sull’ MVP che riporto per chiarezza:
Un possibile MVP (Minimum Viable Product) per la “Berti’s Table” potrebbe essere:
Universo: Analisi basata sulla Watchlist Personale dell’utente. È la cosa più utile e semplice da cui partire.
Timeframe: Analisi sul timeframe Giornaliero (Daily). I dati EOD sono più semplici da gestire e i segnali sono generalmente più robusti.
Spunti Operativi (Cosa mostriamo): Un set di segnali tecnici fondamentali ma di grande valore:
Volume Anomalo: Volume > 3 * Volume Medio (20gg)
Rottura Livelli: Nuovo Massimo/Minimo a 52 settimane
Stato RSI: RSI(14) < 30 (Ipervenduto) o > 70 (Ipercomprato)
Pattern Candlestick: Rilevamento di 2-3 pattern molto comuni (es. Engulfing Bullish/Bearish, Hammer).
Esecuzione: Una scansione On-Demand tramite un pulsante “Aggiorna Spunti”.

Eccellente! Sono felice che funzioni e che il risultato sia di tuo gradimento. Ottimo lavoro di squadra nel debug.

Accolgo la modifica del nome: “Berti’s Table” sarà. È un tocco personale che mi piace.

E ora, la parte più interessante: la pianificazione strategica. La tua visione è esattamente quella giusta: partire da un’architettura scalabile per gestire una complessità crescente. La sfida, come sottolinei, è mantenere l’esperienza utente (UX) semplice e intuitiva mentre la potenza sotto il cofano aumenta.

Facciamo brainstorming proprio su questo.

2 Brainstorming: Gestione Flessibile dei Segnali per la “Berti’s Table”

L’obiettivo è trasformare lo scanner da uno strumento statico a una piattaforma di scoperta dinamica.

Livello 1: Gestione dei Segnali Esistenti (L’evoluzione naturale)

Partiamo dalla tua prima richiesta: poter decidere quali segnali controllare.

  • Il Concetto: L’utente non vuole necessariamente vedere tutti i segnali contemporaneamente. Potrebbe essere interessato solo ai segnali di ipervenduto o solo ai pattern candlestick.
  • Proposta UI/UX:
    1. Aggiungiamo un pulsante ” Configura Segnali ” nel “Pannello di Controllo” del tab.
    2. Questo pulsante apre una finestra di dialogo modale.
    3. La finestra di dialogo contiene una lista di tutti i segnali “built-in” che abbiamo creato (Volume Anomalo, RSI, Nuovo Max/Min, Engulfing, etc.), ognuno con una checkbox accanto.
    4. L’utente seleziona i segnali che gli interessano e clicca “Applica”.
    5. La scansione successiva userà solo i segnali selezionati.
  • Impatto Tecnico:
    • ScannerWorker dovrà ricevere in input la lista dei segnali attivi.
    • SignalEngine dovrà essere leggermente modificato per eseguire solo i check richiesti, invece di tutti. È un refactoring abbastanza semplice.

Livello 2: Parametrizzazione dei Segnali (Più controllo per l’utente)

Questo è il passo successivo per aumentare la flessibilità.

  • Il Concetto: Un trader esperto potrebbe non essere d’accordo con i nostri parametri di default. Potrebbe voler un RSI con periodo 9 invece di 14, o considerare “ipervenduto” sotto 20 invece di 30.
  • Proposta UI/UX:
    1. Nella stessa finestra di dialogo “Configura Segnali”, accanto a ogni segnale parametrizzabile (come RSI o Volume Anomalo), aggiungiamo una piccola icona a forma di ingranaggio (⚙️).
    2. Cliccando sull’ingranaggio, si espande una piccola sezione sotto la riga o si apre un mini-dialogo che permette all’utente di modificare i parametri specifici di quel segnale (es. “Periodo:”, “Livello Ipervenduto:”, “Moltiplicatore Volume:”).
  • Impatto Tecnico:
    • Dovremo salvare queste configurazioni personalizzate (probabilmente nel file di settings generale).
    • ScannerWorker dovrà passare questi parametri a SignalEngine.
    • I metodi in SignalEngine dovranno accettare i parametri come argomenti, invece di averli hardcoded.

Livello 3: Integrazione di Strategie Complesse (La vera potenza sovrana)

Questa è la tua idea più ambiziosa e quella che allinea perfettamente lo scanner alla visione di FIRE.

  • Il Concetto: Un segnale non è solo un indicatore, ma può essere l’output di un’intera strategia Python. L’utente vuole eseguire la sua logica custom (my_strategy.py) su tutti i ticker della watchlist e vedere quando questa genera un segnale di “buy” o “sell”.
  • Proposta UI/UX (Qui la sfida si fa seria):
    1. Un “Signal Hub” Unificato: La finestra “Configura Segnali” diventa un vero e proprio “Signal Hub”. Avrà due sezioni, magari due tab o due liste separate: “Segnali Built-in” e “Strategie Custom”.
    2. Aggiungere una Strategia: Nella sezione “Strategie Custom”, ci sarà un pulsante ”+ Aggiungi Strategia”. Questo aprirà un file dialog che permetterà all’utente di selezionare un file .py dalla sua cartella strategies/.
    3. Visualizzazione: Una volta aggiunta, la strategia apparirà nella lista, trattata come un qualsiasi altro segnale (con la sua checkbox per attivarla/disattivarla).
  • Come gestire l’output della strategia?
    • Dobbiamo definire un’interfaccia (un “contratto”) che le strategie devono rispettare per essere usate nello scanner. Per esempio, la strategia potrebbe dover avere un metodo get_signal(dataframe) che restituisce una stringa (es. “Buy Signal: Trend Following”) o None se non c’è segnale.
    • Lo scanner eseguirebbe questo metodo sull’ultima porzione di dati storici e, se riceve una stringa, la mostrerebbe nella colonna “Segnale Rilevato”.
  • Impatto Tecnico (Significativo ma Fattibile):
    • Dobbiamo sfruttare il StrategyLoader (che probabilmente esiste già per il backtester) per caricare dinamicamente le classi di strategia dai file Python.
    • Dobbiamo creare un “adattatore” che prenda una strategia completa (pensata per il backtesting iterativo) e la esegua in modalità “segnale singolo” sull’ultimo dato disponibile.
    • Questo è il passo che unisce veramente la sinapsi di Backtesting/Strategia con quella di Scanning, creando un ecosistema potentissimo.

Sintesi e Piano d’Azione Proposto

Per gestire questa complessità senza sacrificare l’UX, propongo un’implementazione a fasi:

  1. Fase 1 (MVP della Flessibilità): Implementiamo il Livello 1. Creiamo la finestra “Configura Segnali” con le checkbox per i segnali built-in. Questo ci dà subito la flessibilità richiesta e costruisce le fondamenta architetturali.
  2. Fase 2 (Potenza Aggiuntiva): Aggiungiamo la parametrizzazione dei segnali (Livello 2). L’infrastruttura UI e logica è già pronta dalla Fase 1, si tratta solo di espanderla.
  3. Fase 3 (L’Obiettivo Finale): Affrontiamo l’integrazione delle strategie custom (Livello 3). Questo sarà un task più grande, ma a quel punto avremo già un sistema robusto su cui innestarlo.

Prima di tutto, una piccola modifica:

  • Aggiorniamo il titolo del QGroupBox da “Risultati Scansione” a “Berti’s Table”. È una modifica da 10 secondi.

Perfetto! Ottima notizia. Il fatto che l’applicazione si avvii senza errori dopo una modifica così sostanziale significa che la nostra architettura modulare sta dando i suoi frutti.

Visto che la base è solida, propongo di procedere, come anticipato, con la Fase 2 del nostro piano: la parametrizzazione dei segnali.

Questo darà agli utenti un controllo molto più granulare, permettendo loro di adattare lo scanner al proprio stile di trading (es. usare un RSI più veloce, o cercare rotture di massimi a 30 giorni invece che a 52 settimane).

Ecco il piano d’azione dettagliato per implementare questa funzionalità, mantenendo la nostra filosofia di modularità e buona UX.

3 Piano d’azione: Parametrizzazione dei Segnali

L’idea è aggiungere un’icona a forma di ingranaggio (⚙️) accanto ai segnali configurabili nella finestra “Configura Segnali”. Cliccandola, si aprirà un piccolo dialogo per modificare i parametri specifici di quel segnale.

Passo 1: Evoluzione del SignalEngine (La Fonte di Verità)

Il SignalEngine deve sapere quali sono i parametri per ogni segnale. Espanderemo la nostra struttura AVAILABLE_SIGNALS.

  1. Modificare signal_engine.py:
    • Aggiorneremo il dizionario AVAILABLE_SIGNALS. Per ogni segnale che ha parametri, aggiungeremo una nuova chiave "params".
    • Questa chiave conterrà una lista di dizionari, dove ogni dizionario descrive un parametro: key, name (per la UI), type (es. int, float), e default.
    • I metodi di check (es. check_rsi_status) verranno modificati per accettare un dizionario di parametri invece di argomenti singoli.

Passo 2: Creazione del Dialogo per i Parametri (SignalParamsDialog)

Creeremo un nuovo componente UI, piccolo e riutilizzabile, dedicato a modificare i parametri di un singolo segnale.

  1. Creare fire/synapses/scanner/signal_params_dialog.py:
    • Questa classe QDialog riceverà in input la definizione dei parametri (dal SignalEngine) e i valori correnti.
    • Costruirà dinamicamente la UI con QLabel e widget di input appropriati (QSpinBox per int, QDoubleSpinBox per float, etc.).
    • Restituirà i nuovi valori se l’utente clicca “OK”.

Passo 3: Aggiornamento del Dialogo di Configurazione (SignalConfigDialog)

Questo dialogo diventerà più intelligente, mostrando i pulsanti di configurazione dove necessario.

  1. Modificare signal_config_dialog.py:
    • Durante la creazione delle checkbox, controllerà se un segnale ha la chiave "params" nella sua definizione.
    • Se sì, aggiungerà un QToolButton con l’icona di un ingranaggio (⚙️) accanto alla checkbox.
    • Collegherà il click di questo pulsante all’apertura del nuovo SignalParamsDialog, passandogli i dati corretti.

Passo 4: Aggiornamento del Worker e del Tab Principale

Infine, collegheremo il tutto per far sì che la configurazione completa venga usata durante la scansione.

  1. Modificare scanner_tab_widget.py:
    • La struttura dati self.signal_config verrà espansa per contenere anche i valori dei parametri per ogni segnale.
    • Il metodo run_scan passerà l’intera e ricca struttura self.signal_config al ScannerWorker.
  2. Modificare scanner_worker.py:
    • Il worker riceverà la configurazione completa.
    • Quando chiama SignalEngine.scan_ticker_for_signals, non passerà più solo una lista di nomi, ma anche i parametri specifici per ogni check. (Potremmo anche decidere di passare la configurazione completa all’engine per semplificare).

Questo piano mantiene tutto ben separato: l’engine definisce la logica, i dialoghi gestiscono l’interazione, e il worker orchestra il processo con i dati corretti.

Fantastico! Sono contento che tutto funzioni a dovere. È la conferma che l’approccio incrementale e i test costanti stanno funzionando bene.

Ora che abbiamo una base solida e flessibile, ci troviamo a un bivio strategico interessante. Come suggerisci di continuare? Direi che abbiamo due direzioni principali tra cui scegliere, ciascuna con i suoi meriti:

4 Direzione 1: “Ampliare” - Rendere lo Scanner più Pratico e Versatile nell’Uso Quotidiano

Questa direzione si concentra sul rimuovere le attuali limitazioni “hardcoded” per trasformare lo scanner da un prototipo funzionale a uno strumento di lavoro indispensabile.

Opzione A: Integrazione della Watchlist Dinamica (Altamente Raccomandato)

  • Il Problema: Attualmente, lo scanner analizza una TEMP_WATCHLIST fissa nel codice. Questa è la limitazione più grande all’usabilità reale della funzione.
  • La Soluzione: Colleghiamo lo scanner al pannello “Ticker Preferiti” (FavoriteTickersTab). Invece di usare una lista statica, lo scanner leggerà dinamicamente i ticker inseriti dall’utente in quel pannello.
  • Perché è un buon passo:
    1. Valore Immediato per l’Utente: Rende la “Berti’s Table” immediatamente personale e utile.
    2. Rimuove Debito Tecnico: Elimina una delle parti più “provvisorie” del codice.
    3. Integrazione dell’Ecosistema: Rafforza il concetto di FIRE come piattaforma integrata, dove i diversi moduli comunicano e collaborano.

Opzione B: Supporto Multi-Timeframe

  • Il Problema: Lo scanner è bloccato sul timeframe “Giornaliero”. Un trader intraday o uno swing trader su base settimanale non possono usarlo efficacemente.
  • La Soluzione: Aggiungiamo un QComboBox nel “Pannello di Controllo” per permettere all’utente di scegliere il timeframe dell’analisi (es. 1h, 4h, 1d, 1w).
  • Perché è un buon passo:
    1. Aumenta Esponenzialmente l’Utenza: Rende lo strumento utile a un pubblico molto più vasto di trader.
    2. Sfrutta l’Architettura Esistente: Il nostro DataManager e i connettori sono già predisposti per gestire intervalli diversi, quindi gran parte del lavoro “difficile” è già stato fatto.

Direzione 2: “Approfondire” - Aumentare la Potenza Analitica

Questa direzione si concentra sull’espandere cosa lo scanner è in grado di trovare, costruendo sulla flessibilità che abbiamo appena implementato.

Opzione C: Integrazione delle Strategie Utente (Il Prossimo Grande Obiettivo)

  • Il Problema: Al momento lo scanner trova solo “segnali” atomici. La vera potenza, come dicevi tu, è usarlo per vedere dove una strategia completa sta per generare un setup.
  • La Soluzione: Implementiamo la Fase 3 del nostro brainstorming: permettere all’utente di caricare i propri file di strategia Python come “segnali” personalizzati.
  • Perché è un passo importante:
    1. Realizza la Visione: È il passo che cementa la filosofia di FIRE come “piattaforma sovrana”.
    2. Potenzialità Illimitate: Trasforma lo scanner da un semplice cercatore di pattern a un vero e proprio motore di scoperta di opportunità basato sulla logica dell’utente.

La Mia Raccomandazione

Personalmente, suggerisco di procedere con la Direzione 1: “Ampliare”.

In particolare, l’Opzione A (Integrazione della Watchlist Dinamica) mi sembra il passo più logico e urgente. Rende la funzionalità completa e veramente utilizzabile per te e per qualsiasi altro utente. Una volta fatto questo, l’Opzione B (Supporto Multi-Timeframe) sarebbe il naturale completamento per rendere lo scanner uno strumento robusto e versatile.

Dopo aver consolidato queste fondamenta, potremmo allora affrontare con sicurezza il grande e affascinante obiettivo dell’Opzione C (Integrazione delle Strategie Utente).

Proposta Concreta:

  1. Prossimo Task: Implementiamo l’integrazione con la FavoriteTickersTab.
  2. Task Successivo: Implementiamo il selettore di timeframe.

Che ne pensi di questo percorso? Ti convince l’idea di rendere prima lo strumento pienamente utilizzabile nel suo stato attuale, per poi potenziarlo ulteriormente?

procediamo con la direzione 1

ma suggerisco in questo modo:
modifichiamo il widget Ticker Preferiti in modo che si possa salvare la lista dei tiker preferiti ma anche aprine una salvata in precedenza.
in una seconda fase permetteremo di utilizzare la lista attualmete in uso oppure altre opzioni come interi mercati…
cosa ne pensi con senso critico?

Ottima osservazione. Analizzo la tua proposta con il “senso critico” che hai richiesto.

La tua proposta non solo è valida, ma è strategicamente migliore della mia. Hai centrato un punto fondamentale di design del software: invece di creare una dipendenza diretta e “stretta” (Scanner → FavoriteTickers), hai suggerito di potenziare prima il FavoriteTickersTab per trasformarlo in un componente più generale e potente (un “Watchlist Manager”), e poi far usare allo Scanner questo nuovo strumento.

Analisi Critica della Tua Proposta

Vantaggi (Molti e Significativi):

  1. Trasformazione in un “Watchlist Manager” Riutilizzabile: La tua idea eleva il FavoriteTickersTab da una semplice lista a un vero e proprio gestore di watchlist. Questo è un asset enorme per il futuro. Qualsiasi altro modulo che svilupperemo (un nuovo tipo di analisi, un report di portafoglio) potrà riutilizzare questo componente per selezionare un universo di ticker, non solo lo Scanner.
  2. UX Nettamente Superiore: Un trader non ha una sola “lista di preferiti”. Ne ha diverse: “Titoli Tech da monitorare”, “Swing Trades”, “Portafoglio Core”, “Crypto”. Permettere di salvare e caricare queste liste è un miglioramento enorme della qualità della vita dell’utente.
  3. Architettura più Pulita e Disaccoppiata: Lo Scanner non avrà più bisogno di sapere come il FavoriteTickersTab gestisce le sue liste. Dovrà solo chiedere: “Qual è la lista attualmente attiva?“. Questo rende i componenti più indipendenti e facili da manutenere.
  4. Prepara il Terreno per il Futuro: L’idea di “usare interi mercati” si integra perfettamente in questo nuovo modello. In futuro, il “Watchlist Manager” potrebbe avere un selettore di fonte: [File Locale | S&P 500 | Nasdaq 100 | ...]. Lo Scanner non cambierebbe di una virgola, continuerebbe semplicemente a chiedere “dammi la lista attiva”.

Svantaggi / Considerazioni (Minori e Gestibili):

  1. Aumento dello Scope Iniziale: L’implementazione richiederà un po’ più di lavoro rispetto al semplice collegamento che avevo proposto io. Dobbiamo aggiungere la logica di I/O (salvataggio/caricamento su file) e modificare la UI del FavoriteTickersTab. Tuttavia, è un investimento di tempo che si ripaga ampiamente in termini di qualità e scalabilità.
  2. Persistenza dei Dati: Dovremo decidere un formato semplice per i file di watchlist (un file di testo con un ticker per riga, o un JSON, sono ottime opzioni) e dove salvarli.

Verdetto: La tua proposta è eccellente. I vantaggi architetturali e di usabilità superano di gran lunga il leggero aumento di lavoro iniziale. Adottiamo il tuo piano.

** 5 Nuovo Piano d’Azione Rivisto**

Traduciamo la tua strategia in passi concreti. L’obiettivo è trasformare FavoriteTickersTab in un “Watchlist Manager” e poi collegarlo allo Scanner.

Passo 1: Potenziamento della UI di FavoriteTickersTab

Prima di tutto, modifichiamo l’interfaccia per aggiungere i nuovi controlli.

  1. Modificare favorite_tickers_tab.py:
    • Aggiungeremo dei pulsanti all’interfaccia: “Nuova Lista”, “Apri Lista…”, “Salva Lista”, “Salva come…“.
    • Aggiungeremo una QLabel per mostrare il nome del file della lista attualmente caricata (es. “Lista: tech_stocks.json” o “Lista: *Senza nome”).

Passo 2: Implementazione della Logica di Gestione Liste

Ora scriviamo il codice che fa funzionare i nuovi pulsanti.

  1. Modificare favorite_tickers_tab.py:
    • Implementeremo i metodi per ciascun pulsante.
    • _handle_open_list: Userà QFileDialog.getOpenFileName per permettere all’utente di scegliere un file. Leggerà il file e popolerà la lista di ticker.
    • _handle_save_list / _handle_save_list_as: Useranno QFileDialog.getSaveFileName per salvare la lista corrente su un file (es. JSON).
    • Dovremo gestire lo stato “dirty” (lista modificata ma non salvata).

Passo 3: Creazione del “Ponte” tra i Moduli

Rendiamo la lista attiva accessibile agli altri componenti in modo pulito.

  1. Modificare favorite_tickers_tab.py:
    • Creeremo un nuovo metodo pubblico, ad esempio get_active_tickers() -> List[str], che lo Scanner potrà chiamare.
    • Emetteremo un segnale, watchlist_changed(list), ogni volta che la lista viene modificata (caricata, un ticker aggiunto/rimosso). Questo permetterà allo Scanner di aggiornare la sua UI in tempo reale.
  2. Modificare main_window.py:
    • Collegheremo il nuovo segnale watchlist_changed a uno slot in ScannerTabWidget.

Passo 4: Integrazione Finale nello Scanner

Infine, modifichiamo lo Scanner per usare la lista dinamica.

  1. Modificare scanner_tab_widget.py:
    • Rimuoveremo la TEMP_WATCHLIST hardcoded.
    • Creeremo uno slot che riceve la nuova lista e aggiorna la self.watchlist_label.
    • Quando l’utente clicca “Analizza Ora”, il metodo run_scan chiamerà self.favorite_tickers_panel.get_active_tickers() per ottenere la lista da analizzare.

Questo piano implementa la tua visione in modo strutturato. Se approvi, per iniziare ho bisogno di vedere il file attuale del FavoriteTickersTab.

Penso che sia la scelta giusta. Abbiamo consolidato le fondamenta dello scanner rendendolo uno strumento pratico e versatile. Ora è il momento perfetto per fare il “salto di qualità” e implementare la funzionalità che più di ogni altra incarna la visione di FIRE: l’integrazione delle strategie utente.

Sono pienamente d’accordo. Questo task è ambizioso ma estremamente gratificante, perché unisce diversi moduli del nostro ecosistema (Strategie, Dati, Scanner) in un workflow potentissimo.

Analizziamo la sfida e definiamo un piano d’azione robusto.

6 Analisi Critica e Sfide da Affrontare

L’idea è semplice: trattare un intero file di strategia Python come se fosse un “segnale” selezionabile nello scanner. Le sfide principali sono tecniche e di design:

  1. Il “Contratto” della Strategia: Una strategia scritta per il backtesting è iterativa. Processa la storia candela per candela e mantiene uno stato (es. self.position). Lo scanner, invece, ha bisogno di una risposta statica: “su questo set di dati storici, c’è un segnale adesso?“. Dobbiamo definire come una strategia può rispondere a questa domanda.
  2. Performance: Eseguire una strategia completa su centinaia di ticker può essere lento. Dobbiamo assicurarci che il processo sia efficiente.
  3. Gestione dell’Output: Cosa costituisce un “segnale”? Un ordine di buy()? Un sell()? E se la strategia genera segnali più complessi, come “Strong Buy” o “Weak Sell”?
  4. UI/UX: Come presentiamo questa nuova categoria di “segnali” all’utente in modo chiaro, separandola da quelli “built-in”?

Piano d’Azione Proposto: Integrazione delle Strategie Utente

Ecco un piano che affronta queste sfide passo dopo passo.

Passo 1: Definizione dell’Interfaccia per i Segnali di Strategia

Questo è il passo più importante. Aggiungiamo un nuovo metodo opzionale alla classe base delle strategie, base_strategy.py.

  1. Modificare fire/strategies/base_strategy.py:
    • Introdurremo un nuovo metodo, scan_signal(self, data: pd.DataFrame) -> Optional[str].
    • Il Contratto: Questo metodo riceverà l’intero DataFrame storico disponibile (es. 300 giorni). La sua responsabilità sarà analizzarlo e restituire una stringa descrittiva del segnale se ne trova uno sull’ultima candela (es. "Golden Cross imminente", "Setup di rottura di volatilità"), altrimenti None.
    • Questo approccio permette allo stratega di usare tutta la storia che vuole per i suoi calcoli, senza la complessità di un backtest completo.

Passo 2: Adattamento del SignalEngine

Il nostro motore deve imparare a caricare ed eseguire queste strategie.

  1. Modificare fire/synapses/scanner/signal_engine.py:
    • Aggiungeremo una nuova funzione, scan_strategy_signal(strategy_path: str, data: pd.DataFrame) -> Optional[str].
    • Questa funzione utilizzerà il StrategyLoader (che dovremmo già avere, altrimenti lo creeremo) per caricare la classe di strategia dal file specificato.
    • Istanzierà la strategia e chiamerà il nuovo metodo scan_signal(data).
    • Gestirà gli errori (es. file non trovato, metodo non implementato) in modo robusto.

Passo 3: Evoluzione della UI di Configurazione

Il SignalConfigDialog deve ora gestire due tipi di segnali: “Built-in” e “Strategie Utente”.

  1. Modificare fire/synapses/scanner/signal_config_dialog.py:
    • La UI verrà divisa in due sezioni, probabilmente usando un QTabWidget con due tab: “Segnali Standard” e “Strategie Personali”.
    • Il tab “Strategie Personali” avrà un pulsante ”+ Aggiungi Strategia…” che aprirà un QFileDialog per permettere all’utente di selezionare un file .py dalla directory strategies/.
    • Le strategie aggiunte verranno mostrate in una lista con una checkbox (per attivarle/disattivarle) e un pulsante “Rimuovi”.

Passo 4: Aggiornamento del Flusso Principale

Infine, aggiorniamo il ScannerTabWidget e il ScannerWorker per gestire la nuova configurazione.

  1. Modificare scanner_tab_widget.py:
    • La struttura self.signal_config sarà ora più complessa. Potrebbe diventare un dizionario con due chiavi: {'built_in': {...}, 'custom_strategies': [...]}.
    • Quando si lancia il worker, gli passerà questa configurazione completa.
  2. Modificare scanner_worker.py:
    • Il worker, nel suo ciclo, eseguirà prima tutti i segnali built-in (chiamando SignalEngine.scan_ticker_for_signals) e poi ciclerà sulle strategie custom attive, chiamando SignalEngine.scan_strategy_signal per ciascuna.

Questo piano è complesso ma realizzabile. Scompone il problema in parti logiche, partendo dal “contratto” (il scan_signal in base_strategy.py), che è la chiave di tutto il sistema.

Se approvi questo piano, il primo passo sarà fornirmi i file relativi alle strategie:

  • fire/strategies/base_strategy.py
  • fire/strategies/strategy_loader.py (se esiste)

Iniziamo così a definire e implementare il “contratto”.

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