103.81 USDT@21:51 15 Aprile => 103.0 @ 22:15
[ ] blockchain orderbook binance 5 nodi con intervalli di timestamp streamer argparse il link tcp o icp 5zmq -> 1zmq algo -> oracle -> db
[ ] crea gli Integrali del Tempo ( filtrare i dati ): fai la sommatoria della queue per ogni tot volumi e segnati l'orderbook storico
[ ] Final Genetic Evolution nel campione finale fai in modo di poter modificare ogni parametro singolarmente e ribacktestarlo alla fine della GA con un altra GA parti da piu sequenze di parametri con un algoritmo genetico che testa prima A-B-C , uno che fa B-C-A e C-A-B. ogni singolo altro parametro resta uguale durante la mutazione. Generi un GA con solo un campione con un unico parametro modificato alla volta e questa e' la popolazione iniziale.
[ ] observer GA con fitness media e massima aumenta di generazione in generazione
[ ] real fitness vs theoretical dentro trading_observer e toglilo da oracle check balance all'inizio e segnatelo come initial_capital da quello calcoli con timestamp la fitness per la fitness teoretica basta che la leggi e te la segni all'inizio
[x] test bot che fa le operazioni
[x] checker balance assets 1time at the second
[x] websocket data
[x]test GA fa nuove generazioni fino al numero stabilito
[x]test cambiano parametri fra di loro durante le generazioni
[x] test ga + observer linode
[x]big ga + observer linode
[x] test trading module: esegui operazioni facs simili
[x]test best strategy oracle.py –strategy + streamer.py live
[x] format data into dataframe and not string
[x] sql to feather or parquet file format df.to_csv() => df.to_feather('test.feather')
[x]debuggare la chiusura dei processi su ga. Poi fare un nuovo nodo su linode, testare ga con orderbook di backtesting a minuti, e poi mettere la stessa directory ma con gli orderbook orari dell ultima settimana.
[X] testa il codice di trading demo
[x] pickle updates on oracle
[x] subprocess operation test
[x] .parquet slpit
[x] unit test di tutto per capire ed unire i pezzi per poter poi modificare il programma da testato testa i comportamenti dei vari moduli
[x] crea il modulo trader.py e testa un trade effettivo su Binance.com ed aggiungi l'unittest
[x] aggiungi parametri alle strategie
[x] 1 streamer_savior
[x] 2 streamer_mock
[x] 3 oracle subscriber zmq
[x] 4 problema di una struttura dati che si riempie ma non si svuota
[x] 4.01 provato con la queue ma non funziona
[x] 5 capisci le differenze di strutture dati quando plotti le colonne orizzontali con lo streaming dei dati oppure con il backtesting
[x] 6 reformat + pulizia di strutture dati -> meno possibili sia in backtesting che in live
[x] 7 testa il live
[x] 8 reformat la struttura del codice dell oracolo
[x] 9 reformat dello streamer
[x] 10 fix allo streamer del websocket con il socket precedente
[x] 11 fix del visualizer
[x] 12 fix logica informazioni visualizzate
[x] 13 reformat delle informazioni visualizza
[x] 14 fix del .db con tabella BTCUSDT ed un unico filde .db
[x] 15 revert dell'argparse con un file di configurazioni (ancora dentro l'oracolo)