🚀 Nessun hype. Solo un setup pulito e funzionante per vedere finalmente cosa fa realmente il bot. Trading a un nuovo livello.

📊 Il Nuovo Dashboard Analitico

Abbiamo costruito un dashboard locale che visualizza tutto:

  • candidate_log.csv – ogni segnale, perché è stato bloccato o selezionato

  • scan_stats.csv – regime BTC per scansione, ADX, conteggi dei candidati

  • trade_outcomes.csv – tutti i risultati di trading simulati con PnL e motivo di uscita

  • signal_publish_queue.csv – segnali pronti per Binance Square

Funziona sul mio PC di Backup

Statistiche
Filtro, ScanFunnel, StatusFlow, Motivazioni Bloccate, Coda di Pubblicazione
Strategia vs Regime, Pressione Soglia
Selezione Heatmap

Analisi delle Monete

Ultimi Risultati, Classifica Simboli

Il dashboard include:

  • Scan Funnel – quanti coin superano ADX, MTF, selezione

  • Motivi Bloccati – filtri principali che uccidono i segnali

  • Strategia vs Regime – quali strategie funzionano in trend, range, inversione

  • Timeline del Regime – regime BTC nel tempo (trend_up, range_low_vol, ecc.)

  • Analisi delle Monete – performance per moneta, clicca per filtrare

  • Pressione Soglia – distribuzione RSI/ADX/Vol per vincitori vs perdenti

Tutto con filtri per strategia, regime, simbolo e intervallo di tempo.

🔥 Heatmaps & Visuals

Il dashboard ti offre intuizioni istantanee in stile heatmap:

  • Motivi Bloccati per Strategia – vedi rapidamente se ADX, RSI o Volume sono il collo di bottiglia

  • Performance del Regime – PnL codificato a colori per regime per strategia

  • Classifica dei Simboli – verde per EV positivo, rosso per negativo, ordinato per PnL

Esempio vista heatmap:

https://via.placeholder.com/800x400?text=Heatmap+%E2%80%93+Performance+Strategia+per+Regime

🧠 Miglioramenti Chiave in V7.6

1. Contratto Dati – Separazione Chiara

Abbiamo definito un contratto di dati target rigoroso:

  • candidate_log.csv – eventi solo (scritti da signals.py)

  • trade_outcomes.csv – risultati solo (scritti da simulate_outcomes.py)

  • scan_stats.csv – regime BTC per scansione e sommario

Niente più scrittura incrociata, niente più confusione.

2. Ottimizzazione Filtri – Più Segnali, Ancora Sicuri

Abbiamo allentato i filtri giusto il tempo per ottenere di nuovo veri SIM_TRADE:

  • q2_balanced ora cattura i breakout intraday (ADX ≥15, rapporto vol ≥1.05)

  • q1_trend accetta trend più deboli (trend_strength_min = 0, ADX ≥18)

  • q4_statistical ora vede setup squeeze (bb_squeeze_min = 0.01)

  • q5_compression_revert sintonizzato per i mercati di range

Risultato: primo SIM_TRADE in giorni – LTCUSDT LONG via q2_balanced.

3. Auto‑Posting Binance Square – Finalmente Funzionante

Il nuovo pipeline di pubblicazione:

  • signal_publish_worker.py crea payloads

  • signal_publish_dispatcher.py li segna come pronti

  • signal_publish_sender.py pubblica su Binance Square utilizzando l'OpenAPI

Auto‑post in tempo reale per ogni nuovo SIM_TRADE e TRADE.
Formato esempio:

testo

$LTC
LTCUSDT LONG
Strategia: q2_balanced | Punteggio: 41.5 | RSI: 65.1 | 4H: NEUTRALE

#AutomatedSignal #LtcLong

Niente più copia‑incolla manuale. Il bot si pubblica da solo.

🎬 Il Logo Video – Il nostro personaggio “Scienziato Matto”

Abbiamo anche creato un'identità video coerente: un inventore leggermente sregolato in un laboratorio caotico.
Appare in brevi clip video che spiegano aggiornamenti, premendo pulsanti e mostrando dati olografici.

📌 Cosa c'è Dopo – Seguendo la Roadmap V7.6

Stiamo lavorando attraverso le fasi definite in V7.6_ROADMAP_DATENVERTRAG.md. Ecco il piano per i prossimi giorni:

Fase 1: Stabilizzazione del Contratto Dati (In Corso)

  • Abbiamo già implementato gli schemi target.

  • Ora monitoriamo che gli scrittori rispettino le regole e nessuni script vecchi patchino accidentalmente candidate_log.csv.

Fase 2: Logging Riparato

  • Passaggio successivo: assicurarsi che ogni voce BLOCCATA abbia un motivo significativo – soprattutto per il q4, che aveva un bug di registrazione noto.

  • Estendi anche simulate_outcomes.py per unire btc_regime da scan_stats.csv in trade_outcomes.csv.

  • Queste sono piccole correzioni isolate (max 2 file per cambiamento).

Fase 3: Auswertung Repariert (Analisi Fissa)

  • Abbiamo già il dashboard. Ora allineeremo il report giornaliero (daily_report.py) e ottimizzeremo_filters.py per utilizzare il nuovo schema e ignorare le righe legacy.

  • Imposta un timestamp “V7.6-valid-from” per fidarti solo dei nuovi dati.

Fase 4: Correzioni di Audit

  • q4 Motivo Bug: registrazione esplicita per ogni condizione di blocco.

  • BTC Regime Join: come accennato, aggiungi regime e scan_id ai risultati.

  • Riconciliazione di Avvio: verifica che le posizioni aperte siano sempre tracciate nel registro (già parzialmente implementato).

Fase 5: Più SIM Trades, Ma Controllati

  • Lascia i filtri allentati funzionare per 24–48 ore per raccogliere almeno 20–30 nuovi SIM_TRADE.

  • Usa il dashboard per vedere quali strategie attivano e quali blocchi rimangono dominanti.

  • Solo allora considera piccoli ulteriori aggiustamenti – un parametro alla volta, con confronto prima/dopo.

Fase 6: Misurazione Estesa

  • Una volta che abbiamo un set di dati pulito, possiamo finalmente usare Sharpe, max drawdown e validazione walk‑forward come pianificato.

  • Ma questo è solo dopo che la base è solida.

🛡️ Ancora Niente Trading Live

Siamo ancora in modalità simulazione.
Il trading live sarà considerato solo quando:

  • Il pipeline dei dati è stabile per oltre 7 giorni

  • Auto‑posting funziona senza intervento manuale

  • Almeno una strategia mostra un valore atteso positivo su un campione statisticamente significativo (30+ scambi)

In sintesi:
Oggi abbiamo spedito un dashboard funzionante, ripulito il disordine dei dati e abilitato l'auto‑posting a Binance Square.
Ora raccogliamo dati, chiudiamo le ultime lacune di audit e solo allora pensiamo a ottimizzare – e eventualmente, forse, al trading live.

Costruito in pubblico. Un piccolo passo alla volta.

#DataDriven #BinanceSquare #AutoPosting #Audit