Questa è un’idea potente perché è organica.
Invece di forzarti a scrivere un “libro” top-down (che rischia di diventare un blocco vuoto), seguiamo il codice. Il codice esiste, è reale. Usiamolo come “gancio” per appendere sia la teoria che la pratica.
È esattamente quello che intendevo con “Divulgazione Progressiva”, ma applicato alla conoscenza invece che all’architettura.
Ecco come potremmo strutturarlo concretamente nel progetto. Creiamo una directory chiamata knowledge_base/ (o concepts/) e dentro ci mettiamo file che hanno esattamente il nome del componente/funzione.
Il Format “Ibrido” (Teoria + Pratica)
Immagina un file knowledge_base/MARKET_EXPLORER.md.
Non deve essere formale. Deve essere un flusso di coscienza strutturato. Potremmo usare questo template a 3 sezioni:
TEMPLATE: [NOME_FUNZIONE/MODULO]
1. L’Intuizione (Il “Libro”)
Qui scrivi per il trader/lettore. Il “Perché”.
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Qual è il problema di mercato che vogliamo risolvere?
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Perché l’approccio classico fallisce?
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Qual è la teoria finanziaria o statistica dietro questa funzione?
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Esempio: “Guardare un grafico alla volta è inefficiente. Il Market Explorer nasce per invertire il processo: prima filtrare statisticamente l’universo (trovare l’anomalia), poi guardare il grafico.”
2. La Realtà (Il Manuale Funzionale)
Qui scrivi per l’utente di FIRE. Il “Cosa”.
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Cosa fa concretamente questo strumento?
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Come si leggono i risultati (es. la Heatmap)?
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Quali sono i parametri chiave e come influenzano il risultato?
3. Dietro le Quinte (Il Diario dello Sviluppatore)
Qui scrivi per noi (Huke, CoreDev, Kimi). Il “Come” e i “Trucchi”.
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Quale modulo del codice gestisce questo? (es. fire.synapses.explorer)
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C’è qualche “magia” tecnica o scorciatoia che abbiamo usato? (es. “Usiamo un MockBacktestEngine perché è più leggero del motore reale”).
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Dove sono i “cadaveri”? (Cosa abbiamo provato e non ha funzionato).
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Snippet utili per il debug rapido.
Esempio Pratico: MARKET_EXPLORER.md
Proviamo subito a simulare come verrebbe fuori il documento per il Market Explorer, basandoci su quello che so del progetto:
File: knowledge_base/MARKET_EXPLORER.md
1. L’Intuizione: La caccia all’anomalia statistica
La maggior parte dei trader cerca pattern visivi su un singolo grafico. Ma il mercato è rumoroso. Il vero “edge” spesso risiede nelle anomalie statistiche: stagionalità ricorrente, volatilità compressa, o deviazioni estreme dalla media.
Il Market Explorer non serve a fare trading, serve a generare ipotesi. Invece di chiedere “Cosa sta facendo Apple?”, chiediamo “Quali asset oggi si stanno comportando in modo statisticamente anomalo?“. È la differenza tra pescare con la canna e usare il sonar.
2. La Realtà: Heatmap e Boxplot
Lo strumento offre due viste principali:
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Heatmap Stagionale: Mostra i rendimenti mese per mese o giorno per giorno. Se vedi una colonna tutta verde a “Ottobre” per 10 anni, hai trovato un bias stagionale.
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Boxplot dei Rendimenti: Ci dice la “personalità” dell’asset. Ha code grasse? (Fa movimenti estremi spesso?) O è compresso?
3. Dietro le Quinte: Architettura Async
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Codice: synapses/explorer/explorer_worker.py e ui_components/charts/heatmap_widget.py.
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Il Trucco: Calcolare la stagionalità su 10 anni di dati daily è pesante. Abbiamo dovuto spostare tutto in un ExplorerWorker (QRunnable).
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La sfida tecnica: Seaborn (la libreria grafica) è lenta a renderizzare dentro Qt. Abbiamo dovuto implementare una logica di pulizia (figure.clear()) molto aggressiva nel widget per evitare memory leak quando si cambia ticker rapidamente.
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Nota per il futuro: Attualmente usiamo Matplotlib statico. Il prossimo passo sarebbe renderlo interattivo con Plotly, ma occhio alle performance sui grandi dataset.
Ti piace questo approccio?
Se sì, posso creare la cartella knowledge_base e iniziare a buttare giù il primo file per il Market Explorer (o quello che preferisci), usando esattamente questo stile “misto” che soddisfa sia la tua voglia di scrivere il libro che la necessità di documentare il progetto.