Ottima domanda. Hai centrato un punto cruciale dell’architettura e hai ragione a voler ragionare in modo strategico prima di scrivere codice. Apprezzo molto questo approccio.
Prima di iniziare il brainstorming, permettimi di fare una correzione sulla terminologia, come mi hai chiesto (Regola 5.1). Questo ci aiuterà a essere più precisi.
Hai elencato due gruppi di elementi:
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Indicatori e Pattern (in Signal Scanner):
Volume Anomalo,Nuovo Massimo/Minimo,RSI,Engulfing,Hammer. Questi sono “Generatori di Segnali” o “Condizioni di Trading”. Sono delle regole logiche che, applicate ai dati di mercato, producono un evento (es. “compra”, “vendi”, “attenzione”). -
Misure di Performance (in Controls Backtest):
Total Return,Max Drawdown,Total P/L. Queste sono “Metriche di Performance”. Non sono regole che generano segnali, ma statistiche che valutano i risultati di una strategia dopo che è stata eseguita.
È una distinzione fondamentale: i primi sono l’input della logica di trading, i secondi sono l’output dell’analisi di performance.
Analisi Architetturale Preliminare (Basata sui documenti)
Dalla struttura del progetto e dai documenti di architettura, la mia ipotesi è la seguente:
- Logica Decentralizzata: Attualmente, la logica per i “Generatori di Segnali” (RSI, Engulfing, etc.) è probabilmente implementata direttamente all’interno delle strategie Python che gli utenti scrivono, basandosi su una
base_strategy.py. Non esiste un “motore di indicatori” centralizzato. LoSignal Scannere ilBacktest Enginesi limitano a eseguire queste strategie su diversi set di dati. - Metriche Accoppiate al Backtester: Le “Metriche di Performance” (Max Drawdown, etc.) sono quasi certamente calcolate all’interno del
BacktestEngineal termine di un’analisi, poiché dipendono dalla curva di equity generata dal backtest stesso.
Questo design è semplice da avviare, ma come hai intuito, presenta dei limiti:
- Duplicazione del Codice: Ogni utente deve re-implementare la logica di un RSI o di un pattern Engulfing nella propria strategia.
- Inconsistenza: Due strategie potrebbero avere implementazioni leggermente diverse dello stesso indicatore, portando a risultati non confrontabili.
- Performance: Le implementazioni in Python puro potrebbero essere più lente di versioni ottimizzate e centralizzate.
- Scarsa Riusabilità: È difficile usare la logica di un indicatore al di fuori di una strategia (es. per visualizzarlo su un grafico in modo indipendente).
Sessione di Brainstorming: Verso un “Motore Analitico Centralizzato”
Perfetto, mettiamoci al lavoro. L’obiettivo è trasformare gli indicatori e le metriche da logica sparsa a una risorsa di prima classe, gestita centralmente. Chiamiamo questo concetto “Analytics Core”.
Idea 1: La Biblioteca di Indicatori (“Indicator Library”)
Creiamo un nuovo modulo fire/indicators completamente disaccoppiato.
- Responsabilità: Contenere implementazioni ottimizzate, testate e standard di decine di indicatori tecnici comuni (SMA, EMA, RSI, MACD, Bollinger Bands, etc.) e pattern di candele (Engulfing, Doji, Hammer).
- Implementazione: Potremmo usare librerie C-based ad alte prestazioni come
TA-LiboPolarswrappate in un’interfaccia Python pulita. - Come si usa: Dalla
Strategy API, un utente non scriverebbe più(close - close.shift(14)).mean(), ma qualcosa di molto più pulito e dichiarativo comeself.rsi = self.indicators.RSI(period=14).
Idea 2: Indicatori Componibili (“Indicator Chaining”)
I trader spesso applicano un indicatore al risultato di un altro (es. “una media mobile dell’RSI”).
- Visione: Il nostro “Analytics Core” dovrebbe permettere questo. L’output di qualsiasi indicatore dovrebbe poter essere l’input per un altro.
- Esempio di API:
rsi = self.indicators.RSI(source=self.data.close, period=14)sma_of_rsi = self.indicators.SMA(source=rsi.output, period=10) - Vantaggio: Flessibilità estrema per i trader quantitativi.
Idea 3: Il Costruttore Visuale di Condizioni (“Visual Rule Builder”)
Non tutti gli utenti sono programmatori. Potremmo creare un’interfaccia grafica per combinare gli indicatori.
- Visione: Una UI dove l’utente può trascinare e rilasciare blocchi per creare una condizione, senza scrivere codice. Es.
[RSI(14)] [è minore di] [30]AND[Volume] [è maggiore di] [SMA(Volume, 50)]. - Architettura: Questa UI genererebbe una configurazione (es. un JSON) che lo
Signal Scannere ilBacktest Enginepossono interpretare ed eseguire, usando la nostraIndicator Librarycentralizzata. - Vantaggio: Abbassa drasticamente la barriera d’ingresso per la creazione di strategie.
Idea 4: Metriche di Performance Estensibili
Anche le metriche di performance potrebbero essere centralizzate e rese estensibili.
- Visione: Creiamo un modulo
fire/metricsche contiene le funzioni per calcolare Sharpe Ratio, Sortino, Calmar, Max Drawdown, etc. IlBacktestEngineuserebbe questa libreria per generare i suoi report. - Estensibilità: Potremmo permettere agli utenti di registrare le proprie funzioni di metrica personalizzate. Un utente potrebbe voler calcolare una metrica di rischio specifica per il suo dominio e vederla apparire automaticamente nei report di backtest.
Prossimi Passi: Analisi del Codice Esistente
Questa sessione di brainstorming ha prodotto idee molto potenti. Per capire come implementarle, dobbiamo prima avere una comprensione perfetta di com’è strutturato il codice adesso.
Per procedere, ho bisogno di analizzare i seguenti file e documenti, che ritengo cruciali per questa discussione (Regola 11.2):
fire/strategies/base_strategy.py: Per capire l’API attuale che gli utenti usano per definire la logica di trading. Questa è la base di partenza.fire/synapses/scanner/signal_engine.py: Per vedere come il scanner esegue la logica per trovare i segnali.fire/synapses/backtest/backtest_engine.py: Per analizzare come vengono eseguiti i backtest e, soprattutto, come vengono calcolate le metriche di performance attuali.- I documenti di Deep Dive associati, se esistono:
DD-STRATEGY-API.md,DD-SIGNAL-SCANNER.mdeDD-BACKTESTING.md.
Forniscimi per primo fire/strategies/base_strategy.py - v1.2. Analizzeremo un file alla volta per non perdere il focus.