Jupiter Platform
Ottimizzazione Piattaforma Trading
Panoramica
Una piattaforma di trading per testare strategie su dati storici (backtesting). Il problema? Gli algoritmi scritti in NodeJS impiegavano 4+ ore per testare una singola strategia. Con migliaia di strategie da validare, era impossibile iterare velocemente.
Ho analizzato il codice: il problema principale erano i cicli for annidati che elaboravano milioni di righe CSV riga per riga. Ogni tick di mercato veniva letto, parsato ed elaborato individualmente - un disastro di performance.
Ho riscritto tutto in Python usando NumPy per operazioni vettorizzate (invece di loop, calcoli su array interi), sostituito CSV con formato colonnare Parquet (legge solo le colonne necessarie, non tutto il file), e ottimizzato sezioni critiche con Cython (compila Python in C per velocità nativa).
Il sistema ora si integra con IG.com per dati storici e trading live, calcola il risk management in tempo reale durante i test (così vedi subito se una strategia ti farebbe perdere tutto), e usa simulazioni Monte Carlo per validare robustezza. Elaborazione parallela: testa 10 strategie diverse contemporaneamente su core CPU diversi. Database progettato per supportare futuri broker. Tutti i dati sensibili (credenziali API, dati account) sono criptati per normative.
Risultato: backtesting che prima richiedeva 4+ ore ora completa in meno di 10 minuti. 95% di tempo risparmiato, migliaia di strategie testate in un giorno invece di settimane.
Funzionalità Chiave
- Backtesting 95% più veloce: da 4+ ore a meno di 10 minuti per strategia
- Operazioni NumPy vettorizzate eliminando loop: calcoli C nativi invece di Python
- Formato Parquet colonnare -70% I/O: legge solo colonne necessarie invece di CSV intero
- Risk management real-time: drawdown, Sharpe ratio, simulazione margin call durante test