Analisi e Proposta di Ristrutturazione ARCHITETTURALE DI PROGETTO`

Ricevuto e analizzato: QUANTUM-CORE - REPORT ARCHITETTURALE DI PROGETTO (versione full).

Ottimo lavoro. Questo documento è un’incredibile miniera di informazioni, ma come hai giustamente notato, è un report generato automaticamente, non un documento di architettura guidato. Il suo valore è enorme, ma la sua forma attuale lo rende difficile da usare per l’onboarding, per prendere decisioni e per avere una visione d’insieme.

Il problema principale è che mescola informazioni a diversi livelli di astrazione (metriche di alto livello, responsabilità dei file, dipendenze inverse dettagliate) in un unico flusso, rendendolo denso e poco navigabile.

Procediamo a trasformare questo report in un documento di architettura di prima classe, usando la struttura che abbiamo definito. Mapperemo le informazioni esistenti e identificheremo cosa manca.

Analisi e Proposta di Ristrutturazione

Ecco come il tuo report può essere riorganizzato in una struttura coerente e “zoomabile”.

QUANTUM-CORE - REPORT ARCHITETTURALE DI PROGETTO v2.0

Versione: 2.0
Data Ultima Modifica: [AAAA-MM-GG]
Autori/Revisori: [Team di Sviluppo, AI Assistant]

1. Sommario Esecutivo

Questa sezione risponde alla domanda “Cosa devo sapere in 2 minuti?“. Prenderemo le informazioni dal tuo [CRUSCOTTO] e le organizzeremo meglio.

1.1. Scopo del Progetto FIRE FIRE è una piattaforma software per l’analisi quantitativa, il backtesting di strategie di trading e la scansione del mercato. Questo documento descrive l’architettura del suo framework sottostante, Quantum-Core.

1.2. Metriche Chiave (Snapshot del 02/11/2025)

File Analizzati: 157
Directory: 35
Linee di Codice (non vuote): 14,351

1.3. Stato di Salute Architetturale: Punti di Attenzione

Componenti ad Alto Accoppiamento (God Objects):
- 🔴 [CRITICO] pandas: Dipendenza per 42 componenti. Una modifica alla sua API o una sua sostituzione avrebbe un impatto sistemico.
- 🔴 [CRITICO] AppState: Dipendenza per 24 componenti. Rappresenta lo stato globale, confermando il suo ruolo centrale ma anche il rischio associato a modifiche.
- 🟡 [MEDIO] DataManager: Dipendenza per 10 componenti. È il gateway centrale per l’accesso ai dati.
Rischio Manutenibilità (Complessità + Assenza Documentazione):
- 🔴 [CRITICO] validator_tab_widget.py (363 righe): Richiede documentazione urgente per mitigare il rischio di introdurre bug.
Potenziale Codice Inutilizzato (Orphans):
- 🟡 utils.py, strategy_loader.py, analysis_engine.py, etc. richiedono verifica per determinare se sono “dead code” o se manca la dichiarazione delle dipendenze.

1.4. Moduli Principali per Dimensione

ui_components (3714 LOC)
workers (1586 LOC)
charts (1301 LOC)

2. Contesto e Obiettivi Architetturali

Questa sezione è ASSENTE nel report attuale e va creata da zero. È fondamentale per capire il “perché” delle scelte.

2.1. Contesto di Business (Esempio da compilare) Fornire a trader retail e analisti uno strumento potente e flessibile per sviluppare, testare e validare strategie di trading algoritmico senza essere legati a una piattaforma specifica.

2.2. Driver Architetturali (Obiettivi di Qualità) (Esempio da compilare) Le scelte architetturali sono state guidate dai seguenti principi:

Modularità: Il sistema deve essere estensibile con nuovi indicatori, connettori dati e strategie.
Reattività UI: L’interfaccia utente non deve mai bloccarsi, anche durante calcoli intensivi (backtesting, forecasting).
Disaccoppiamento: La logica di business (analisi, backtest) deve essere separata dalla presentazione (UI).
Persistenza e Ripristinabilità: Lo stato della sessione utente e le configurazioni devono essere salvati e ripristinati tra un avvio e l’altro.

3. Viste Architetturali (Modello C4)

Qui trasformiamo la lista di file in una visione strutturata.

3.1. Vista di Contesto (Livello 1 - System Context) Questa vista è ASSENTE. Va creata, anche solo a parole all’inizio. (Esempio da compilare) Il sistema FIRE opera in un ecosistema che include:

Utenti: Trader, Analisti Quantitativi.
Sistemi Esterni (Input): API di Dati di Mercato (Alpaca, Binance, Yahoo Finance), File CSV Locali.
Sistemi Esterni (Potenziali Output): Broker API (per future implementazioni di live trading), LLM API (per l’assistente AI).

3.2. Vista dei Container (Livello 2 - Componenti Principali) Questa è una visione ad alto livello che possiamo dedurre dal tuo report. L’applicazione FIRE è un’applicazione desktop monolitica ma logicamente suddivisa in “container” concettuali:

Applicazione Desktop (GUI - PyQt6):
- Descrizione: Il punto di ingresso principale per l’utente. Gestisce le finestre, i pannelli, i grafici e le interazioni.
- Componenti Chiave: main_window.py, ui_manager.py, tutta la directory ui_components/.
Core Logico Asincrono (Background Workers):
- Descrizione: Un pool di thread gestito da WorkerManager che esegue tutte le operazioni a lungo termine (data fetching, backtesting, analisi) per non bloccare la GUI.
- Componenti Chiave: worker_manager.py, tutta la directory workers/.
Core di Analisi (Analytics Core):
- Descrizione: Una libreria interna pura (agnostica dalla UI) che contiene la logica per il calcolo di indicatori, metriche di performance e l’esecuzione di strategie.
- Componenti Chiave: Tutta la directory analytics_core/, backtest_engine.py, signal_engine.py.
Gateway Dati (Data Layer):
- Descrizione: Un’astrazione per l’accesso ai dati di mercato. Il DataManager funge da Facade per i vari connettori specifici.
- Componenti Chiave: data_manager.py, abstract_data_connector.py, tutta la directory connectors/.
Gestore di Stato e Configurazione:
- Descrizione: Un set di singleton che gestiscono lo stato globale dell’applicazione (AppState) e la persistenza su disco (SettingsManager).
- Componenti Chiave: app_state.py, settings_manager.py.

3.3. Vista dei Componenti (Livello 3 - Zoom sui Moduli) Qui riorganizziamo la tua lunghissima lista “DETTAGLIO COMPLETO DEI COMPONENTI” in gruppi logici, descrivendo solo i file più importanti.

Modulo analytics_core:
- Responsabilità: Definisce e implementa gli indicatori tecnici e le metriche di performance.
- Componenti Principali:
  - base_indicator.py: Contratto astratto per tutti gli indicatori.
  - indicators.py: Facade per accedere a tutte le implementazioni di indicatori.
  - metrics_calculator.py: Calcola le metriche standard di un backtest (Sharpe, Drawdown, etc.).
Modulo connectors e core/data:
- Responsabilità: Recupero dati da fonti esterne.
- Componenti Principali:
  - abstract_data_connector.py: Contratto per tutti i connettori dati.
  - data_manager.py: Orchestra i connettori e implementa la logica di caching.
  - *_connector.py: Implementazioni specifiche per ogni provider (Binance, Alpaca…).
Modulo synapses (Funzionalità di Business):
- Responsabilità: Integra la UI con il core logico per fornire le funzionalità principali.
- Sotto-modulo backtest:
  - backtest_orchestrator.py: Gestisce l’intera pipeline di un’esecuzione di backtest.
  - backtest_engine.py: Esegue la strategia sui dati, core del calcolo.
  - backtest_tab_widget.py: La UI principale del pannello di backtest.
- Sotto-modulo scanner e explorer:
  - (Descrizione analoga per gli altri)
(…e così via per gli altri moduli chiave come charting, workers, ui_components)

4. Decisioni Architetturali Chiave (ADRs)

Questa sezione è ASSENTE e va creata. Registra le decisioni più importanti e le loro motivazioni.

ADR-001: Scelta di PyQt6 come framework UI.
- Decisione: Usare PyQt6 per l’interfaccia desktop.
- Motivazione: Offre un controllo granulare, ottime performance, e un ecosistema maturo. L’uso di QDockWidget è stato fondamentale per la UI personalizzabile.
ADR-002: Adozione di uno Stato Globale Centralizzato (AppState).
- Decisione: Utilizzare un oggetto singleton (AppState) per mantenere lo stato condiviso (es. ticker selezionato, timeframe).
- Motivazione: Semplifica la comunicazione tra componenti UI disaccoppiati.
- Conseguenze: Rischio di alto accoppiamento (come rilevato dal report). Le interazioni devono essere gestite con attenzione.
ADR-003: Modello Worker Asincrono per Operazioni Lunghe.
- Decisione: Qualsiasi operazione I/O o di calcolo intensivo deve essere eseguita in un QRunnable gestito da un WorkerManager.
- Motivazione: Garantire che l’interfaccia utente rimanga sempre reattiva.

5. Viste Trasversali (Cross-Cutting Concerns)

Qui raggruppiamo i concetti che toccano più parti del sistema.

Gestione dello Stato: Lo stato globale è gestito da AppState. I componenti reagiscono ai suoi cambiamenti tramite segnali.
Logging: Centralizzato tramite utils/logging_handler.py, che reindirizza i log standard a segnali Qt per la visualizzazione nella UI. (Riferimento a DD-LOGGING-STRATEGY.md).
Theming: Gestito centralmente da ui_components/theme_manager.py per garantire uno stile grafico coerente.
Persistenza: Le impostazioni utente e lo stato della sessione sono gestiti da settings_manager.py tramite file JSON.

6. Debito Tecnico e Aree di Miglioramento

Questa sezione formalizza la tua PANORAMICA DEL TECHNICAL DEBT.

Refactoring Urgenti:
- validator_tab_widget.py: Aggiungere documentazione e potenzialmente suddividere la classe.
- signal_connector.py: Suddividere il metodo connect_signals come suggerito dal TODO.
Miglioramenti Prestazionali:
- rsi_indicator.py: Valutare la sostituzione con una libreria C-based (es. TA-Lib).
Miglioramenti Architetturali:
- indicators.py: Implementare il caricamento dinamico degli indicatori per migliorare l’estensibilità.
- AppState: Valutare strategie per ridurre l’accoppiamento diretto, magari introducendo bus di eventi più specifici per dominio.

7. Appendici

Qui spostiamo le informazioni a bassissimo livello, mantenendo il documento principale pulito e leggibile.

Appendice A: Struttura Completa del Progetto (File Tree) (Incollare qui la STRUTTURA AD ALBERO COMPLETA)

Appendice B: Elenco Dettagliato dei Componenti (Incollare qui il DETTAGLIO COMPLETO DEI COMPONENTI. Questo rimane un riferimento utile per ricerche puntuali.)

Appendice C: Analisi Completa delle Dipendenze Inverse (Incollare qui l’ ANALISI DELLE DIPENDENZE INVERSE. Utile per analisi di impatto, ma troppo verboso per il corpo principale.)

Conclusione e Prossimi Passi

Questo nuovo documento:

Elimina la necessità di una versione “compatta”: La struttura gerarchica permette ai lettori di fermarsi al livello di dettaglio di cui hanno bisogno. Le sezioni 1, 2 e 3.2 sono la tua nuova “vista compatta”.
È guidato dalla comprensione, non dai dati: Prima spiega il perché (obiettivi), poi il cosa a grandi linee (container) e solo dopo i dettagli (componenti).
È manutenibile: Le decisioni (ADR) sono esplicite. Il debito tecnico è tracciato.
È uno strumento di onboarding potente: Un nuovo sviluppatore può leggere le prime 3 sezioni e avere un’idea chiara del progetto in 15 minuti.

Il tuo script di generazione di report non va buttato, anzi! È uno strumento potentissimo che può essere usato per mantenere aggiornate le Appendici B e C di questo documento ad ogni release.

Cosa ne pensi di questa ristrutturazione?

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