Trasforma il tuo Edge in un Trading Bot: dal segnale all’esecuzione automatica

Date: 15-19 Giugno
Orario: 18:00 – 19:00
Durata: 5 giorni

Obiettivo: trasformare un edge già validato in un sistema semi-automatico composto da script Python, generazione segnali e integrazione con Expert Advisor.

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🔹 Giorno 1 — Architettura completa del sistema
Obiettivo

Comprendere tutti i componenti necessari per passare dall’idea validata all’automazione.

Contenuti

• Revisione degli edge sviluppati nel percorso precedente
• Vantaggi del modello CSV + EA
• Perché Python non deve eseguire direttamente gli ordini

Architettura di una strategia automatizzata:

• Data Source
• Python Engine
• Generazione Segnali
• File CSV
• Expert Advisor
• Broker

Separazione tra:

• logica strategica
• esecuzione operativa

Esercizio

Mappare il flusso completo della propria strategia:

Mercato → Dati → Python → CSV → EA → Ordine
🔹 Giorno 2 — Tradurre l’edge in codice Python
Obiettivo

Convertire le regole della strategia in logica programmabile.

Contenuti

• Definizione delle variabili osservabili
• Strutturazione modulare dello script

Costruzione delle condizioni di:

• Entry
• Exit
• Filtri

Uso dell’AI per:

• scrivere funzioni
• controllare errori logici
• validare il codice

Esempio

Trasformare:

“Entro long dopo 3 chiusure rialziste consecutive”

in una regola Python completamente verificabile.

Esercizio

Ogni partecipante formalizza il proprio edge in pseudo-codice e successivamente in Python.
🔹 Giorno 3 — Generazione dei segnali e creazione del CSV
Obiettivo

Creare il ponte tra Python e MetaTrader.

Contenuti

• Cos’è un file CSV per l’automazione
• Gestione dei segnali multipli
• Controlli di integrità

Struttura consigliata:

• Data
• Ora
• Simbolo
• Direzione
• Stop Loss
• Take Profit
• Commento

Uso dell’AI per verificare:

• errori di formattazione
• anomalie nei dati
• casi limite

Esercizio

Generazione del primo CSV operativo contenente segnali reali.
🔹 Giorno 4 — Collegamento con l’Expert Advisor
Obiettivo

Permettere all’EA di leggere e interpretare correttamente i segnali.

Contenuti

• Come un EA legge un CSV
• Struttura minima di un EA signal reader
• Log di controllo
• Debugging del flusso Python → CSV → EA

Gestione:

• ordini duplicati
• segnali scaduti
• sincronizzazione oraria

Esercizio

Simulazione completa:

Python genera → CSV aggiorna → EA legge → ordine simulato
🔹 Giorno 5 — Test operativo e robustezza del sistema
Obiettivo

Verificare che il processo sia stabile prima dell’utilizzo in reale.

Contenuti

• Checklist finale
• Controlli automatici
• Monitoraggio e logging
• Quando NON automatizzare una strategia

Gestione errori:

• CSV corrotto
• assenza dati
• segnali incoerenti

Preparazione all’evoluzione futura:

• database
• API
• esecuzione multi-mercato
• portfolio di strategie

Esercizio finale

Ogni partecipante completa il proprio flusso:

Edge → Python → CSV → EA

e verifica che l’intera catena funzioni correttamente.

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Causale: Bot + Mail partecipante

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