Trading ETF/Crypto Bot
Tipologia prodotto
Automazione
Cliente
Trading ETF
Stato
In sviluppo
Descrizione
Bot di trading automatico per crypto/ETF con segnali basati su machine learning, analisi macro e di sentiment social, completo di backtesting, dashboard web e deploy come servizio.
Il progetto consiste nello sviluppo di un framework avanzato e modulare per il trading quantitativo sistematico, specializzato nel mercato Crypto e degli ETF. L'applicazione supera i limiti dei tradizionali bot di trading basati su mere regole geometriche o di analisi tecnica ciclica: agisce come un sofisticato collettore di segnali multivariabili, processando in tempo reale flussi informativi ad alta densità. Il sistema è progettato per operare in totale autonomia all'interno di una pipeline strutturata che copre l'intero ciclo del trading quantitativo: dall'ingestion dei dati storici e operativi, al feature engineering predittivo, fino al backtesting rigoroso, all'ottimizzazione matematica del portafoglio e all'invio automatico degli ordini a mercato tramite broker istituzionali.
Finalità
Sistema personale di trading algoritmico che combina indicatori tecnici, modelli di machine learning e segnali esterni (sentiment social, fear & greed, dati macro) per generare ordini automatici tramite broker. Include strumenti di backtest e ottimizzazione delle strategie. Settore: fintech/trading quantitativo.
Tecnologie
– Python >=3.12, gestione dipendenze con `uv` (`pyproject.toml`, `uv.lock`)
– ML: `lightgbm`, `scikit-learn`, `torch` (CPU), `joblib`
– Dati e indicatori: `pandas`, `yfinance`, `ta`; broker via `alpaca-py`
– Dashboard web in `Flask` (+ `flask-httpauth`), template HTML
– Integrazioni: `apify-client` (scraping social), Telegram bot per notifiche/alert
– Deploy: Docker (`Dockerfile`, `docker-compose.yml`) e servizi systemd (`trading-bot.service`, `trading-dashboard.service`)
Note
Il nome “trading-etf” e fuorviante: il `pyproject` lo descrive come “Automated crypto trading bot with ML-powered signals” e il repo GitLab originario e `trading-eft-crypto`. Stato in sviluppo (versione 0.1.0). Presenti `.env` con credenziali e cartelle `data/`, `models/`, `logs/`.
Funzionalità principali
– Generazione segnali con modelli ML (training, monitor, feature engineering in `src/ml`)
– Backtesting e ottimizzazione strategie/pesi (`backtest.py`, `optimize_strategy.py`, `optimize_weights.py`)
– Gestione rischio, ribilanciamento portafoglio, exit/filtri e combinazione segnali
– Segnali macro, correlazione, fear & greed, sentiment social, ciclo halving
– Dashboard web e bot Telegram per monitoraggio, alert e report giornalieri
Particolarità
Architettura modulare ampia (`src/` con decine di moduli specializzati: risk, macro, social, correlation, signal_combiner, ecc.) che fonde analisi tecnica classica, ML e segnali alternativi. Pipeline completa dal backtest al deploy in produzione come servizi systemd/Docker.
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