Quartz 4

- Analysis Companion Document

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Elecnco delle Analysis:

Proprietà YAML

analysis_type

Questo termine definisce immediatamente “che tipo di analisi finanziaria” stiamo conducendo. È specifico per il trading/investing ma abbastanza flessibile per le tue categorie.

Ecco come potresti strutturare i valori per questa proprietà:

  • Indicator: Calcola e visualizza linee/istogrammi (es. Volatility Regimes).
  • Signal Generator: Identifica setup specifici senza gestire il trade (es. Tight Closes Indicator Mode).
  • Strategy: Gestisce entrate, uscite e portafoglio (Backtesting puro).
  • Quant Model: Analisi statistica/probabilistica (es. calcolo varianza, correlazioni).
  • Screener: Filtra l’universo azionario (Data Mining).

La Visione: Il Pattern “Strategy Companion Document”

Proporrei di formalizzare questa idea con un nome: ogni strategia .py DEVE essere accompagnata da un file .md con lo stesso nome, che funge da “documento compagno”.

  • slingshot_strategy.py
  • slingshot_strategy.md

Questo approccio, chiamato “Colocation”, mantiene le risorse correlate insieme, rendendo una strategia un’unità autonoma e facile da condividere.

1. Fuori da FIRE: La Gestione con Obsidian/Markdown

Questa è la parte più semplice perché si basa su standard esistenti.

Standard del File .md

Definiamo una struttura obbligatoria per ogni file di documentazione della strategia.

Template nome_strategia.md:

---
id: NOME_UNIVOCO_STRATEGIA (es. SLINGSHOT_V1)
title: "Sling Shot (by TaPlot)"
strategy_type: "Mean Reversion / Pullback" # Es. "Trend Following", "Momentum"
author: "TaPlot (Original), FIRE Team (Conversion)"
source_url: "https://www.tradingview.com/script/link-originale-pine-script/"
tags: [strategy, ema, pullback, pinescript]
---
 
### Descrizione e Logica
Questa strategia identifica un setup di continuazione del trend dopo un pullback di 3 barre. La logica si basa su una EMA a 4 periodi calcolata sui massimi (`High`).
 
Un segnale di acquisto viene generato quando:
1.  La chiusura corrente è **sopra** la EMA.
2.  Le chiusure delle 3 barre precedenti erano **sotto** la EMA.
 
### Come si Utilizza
-   **Mercati Ideali:** Azioni con forte momentum, Indici.
-   **Timeframe Consigliati:** Giornaliero (1D).
-   **Contesto:** Funziona meglio quando il mercato generale è in un trend rialzista. Un pullback in un downtrend non è un segnale valido.
 
### Parametri di Input
-   **EMA Length:** Lunghezza della Media Mobile Esponenziale. Valori più bassi la rendono più reattiva.
-   **Show EMA Line?:** Mostra/nasconde la linea dell'indicatore sul grafico.
-   ... (elenco di tutti i parametri) ...
 
### Note dell'Autore Originale (da TradingView)
> *Wouldn’t it be great if you could buy a powerful stock after a pullback just as the downward momentum stops and the stock begins going back up?*
> *(...incolla qui il resto della descrizione originale...)*

Vantaggi:

  • Ricercabile: Con Obsidian, puoi cercare per tag: ema o strategy_type: "Trend Following".
  • Dinamico: Puoi creare facilmente indici e tabelle di tutte le strategie disponibili.
  • Portabile: È puro testo, condivisibile e a prova di futuro.
  • Storage: Il file .md vive nella stessa cartella del file .py della strategia. Non serve un vault separato, che complicherebbe solo le cose.

2. Dentro FIRE: L’Integrazione nell’App

Come facciamo a rendere queste preziose informazioni disponibili all’utente dentro FIRE, senza che debba aprire un altro programma?

L’Idea: Un “Visualizzatore di Documentazione” Integrato

  1. UI Trigger: Aggiungiamo una piccola icona “Info” (ℹ️) nel BacktestTabWidget, accanto al pulsante “Settings” (⚙️).
  2. Azione: Quando l’utente clicca sull’icona: a. Il sistema recupera il percorso del file della strategia corrente (es. .../strategies/slingshot_strategy.py). b. Sostituisce l’estensione .py con .md per trovare il file compagno (.../strategies/slingshot_strategy.md). c. Se il file esiste, lo apre in una nuova finestra di dialogo. Se non esiste, mostra un messaggio “Nessuna documentazione disponibile”.
  3. Visualizzazione: La finestra di dialogo non mostrerà il testo grezzo, ma il Markdown renderizzato (formattato, con link cliccabili, ecc.). Per fare questo, useremo un QWebEngineView (lo stesso componente che usiamo per i grafici) e una libreria Python (markdown) per convertire al volo il contenuto del file .md in HTML.

Piano d’Azione Tecnico per l’Integrazione in FIRE

  1. Creare un nuovo componente UI: StrategyInfoDialog.py.

    • Sarà una QDialog che contiene un QWebEngineView.
    • Avrà un metodo set_markdown_content(md_text) che prende il testo, lo converte in HTML e lo visualizza.

  2. Modificare BacktestTabWidget:

    • Aggiungere il pulsante “Info” (ℹ️).
    • Nel suo slot on_info_clicked, implementare la logica per trovare il file .md e aprire il StrategyInfoDialog.

Questo approccio è robusto, scalabile e riutilizza componenti che già conosciamo bene.

Cosa ne pensi di questo piano completo? Se ti convince, possiamo iniziare a creare la documentazione per la SlingShotStrategy come primo esempio pratico.

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