Motore basato su Rust: Eccellenza architettonica per il trading ad alte prestazioni

I. Architettura Multi-Threading

Concorrenza senza paura con il runtime Tokio

Il sistema di ownership di Rust elimina i data race già in fase di compilazione, rendendo possibile un’esecuzione veramente parallela senza i bug che affliggono gli altri linguaggi:

• Tokio Async Runtime: I/O non bloccanti gestiscono migliaia di connessioni simultanee agli exchange con overhead minimo
• Gestione dello stato thread-safe: pattern Arc<RwLock> garantiscono accesso sicuro allo stato condiviso tra i thread
• Strutture dati lock-free: canali Crossbeam per passaggio di messaggi senza contesa
• Thread pool ottimizzati CPU: Rayon parallelizza automaticamente i carichi computazionali su tutti i core disponibili

Vantaggi:

• Zero overhead runtime rispetto ai linguaggi con garbage collector
• Latenza prevedibile senza pause GC durante l’esecuzione critica degli ordini
• Scalabilità lineare con i core CPU — 8 core elaborano 8× i dati
• Accesso concorrente memory-safe impedisce race condition che potrebbero causare errori negli ordini

II. Elaborazione Multi-Simbolo su larga scala

Scansione e processamento simultaneo di migliaia di simboli

Il motore utilizza una pipeline di elaborazione multi-livello sofisticata:

Livello di scoperta dei simboli:

• Recupero massivo asincrono di simboli da più exchange
• Filtraggio parallelo in base a volume, liquidità e criteri di volatilità
• Aggiornamento automatico delle watchlist con intervalli configurabili

Pipeline di ingestione dati:

• Multiplexing WebSocket: event loop single-thread gestisce oltre 5.000 stream WebSocket simultanei
• Parsing zero-copy: macro derive di Serde compilano deserializzazione diretta senza overhead di parsing a runtime
• Buffering adattivo: ring buffer mantengono footprint di memoria fisso anche durante picchi di volatilità

Architettura di elaborazione:

API Exchange → Aggregatore WebSocket → Router Simboli → Worker di Analisi
                                              ↓
                                    Macchine a stati per simbolo
                                              ↓
                                    Motore di generazione segnali

Metriche di performance:

III. Elaborazione segnali Multi-Timeframe

Analisi concorrente di oltre 20 algoritmi

Ogni simbolo attraversa una sofisticata pipeline di generazione segnali che elabora più timeframe e strategie in parallelo:

Timeframe supportati:

• Analisi simultanea di dati kline 1m, 5m, 15m, 1h, 4h, 1D
• Calcoli ottimizzati SIMD con packed_simd per operazioni vettoriali
• Calcoli a finestra mobile senza allocazioni

Algoritmi di trading implementati:

Trend Following:

• Incroci EMA/SMA con periodi personalizzabili
• MACD con rilevazione divergenza linea di segnale
• Riconoscimento inversione Parabolic SAR
• ADX per filtraggio forza del trend

Indicatori di Momentum:

• RSI con zone ipercomprato/ipervenduto e divergenza
• Oscillatore Stocastico con incroci %K/%D
• Estremi CCI (Commodity Channel Index)
• Spostamenti di momentum Williams %R

Analisi della Volatilità:

• Bollinger Bands con rilevazione squeeze
• Stop-loss e dimensionamento posizione basati su ATR
• Canali di Keltner per conferma breakout

Analisi del Volume:

• Conferma trend OBV (On-Balance Volume)
• Analisi prezzo ponderato per volume
• Indicatori Accumulation/Distribution

Riconoscimento Pattern:

• Riconoscimento pattern candlestick (oltre 50 pattern)
• Identificazione livelli di supporto/resistenza
• Calcolo automatico ritracciamenti Fibonacci
• Riconoscimento figure chart (testa e spalle, triangoli, ecc.)

Motore di aggregazione segnali:

• Sistema di punteggio pesato che combina i segnali di tutti gli algoritmi
• Soglie di consenso configurabili (es. 15/20 algoritmi devono concordare)
• Vettori di segnale pronti per il machine learning e ottimizzazione strategia
• Punteggio di confidenza in tempo reale basato sulla precisione storica

Efficienza computazionale:

• Calcolo parallelo degli indicatori: ogni algoritmo gira in task async separata
• Aggiornamenti incrementali: ricalcolo solo all’arrivo di nuove kline
• Memoizzazione: cache dei risultati intermedi
• Accelerazione SIMD: 4-8× di speedup sulle operazioni matematiche grazie alle istruzioni vettoriali CPU

IV. Orchestrazione concorrente Multi-Task

Isolamento delle attività con il modello Actor

Il bot adotta un’architettura basata su actor: ogni responsabilità è un task indipendente e isolato in caso di errore:

Actor principali:

1. Actor Scanner Simboli
   • Scopre e classifica continuamente i simboli negoziabili
   • Pubblica liste filtrate agli actor di analisi
   • Si autoscala in base alle condizioni di mercato
2. Actor Gestore Flussi Dati
   • Mantiene le connessioni WebSocket con riconnessione automatica
   • Distribuisce i tick agli actor di analisi pertinenti
   • Monitora salute e latenza delle connessioni
3. Pool Actor Analisi Segnali
   • Actor dedicati per simbolo o gruppo di simboli
   • Esegue tutti i 20+ algoritmi in parallelo per simbolo
   • Pubblica i segnali di trading al layer di esecuzione
4. Actor Broadcaster Segnali
   • Aggrega i segnali da tutti gli actor di analisi
   • Filtra secondo criteri definiti dall’utente
   • Invia via WebSocket, HTTP o message queue a client/dashboard
5. Actor Esecuzione Ordini
   • Riceve i segnali ed esegue ordini tramite API exchange
   • Logica di retry con backoff esponenziale
   • Rate-limiting conforme alle restrizioni degli exchange
6. Actor Gestore Ordini
   • Traccia tutte le posizioni aperte e ordini pendenti
   • Monitora fill, fill parziali e cancellazioni
   • Sincronizza lo stato interno con i book degli exchange
7. Actor Gestione Rischio
   • Applica limiti di dimensione delle posizioni
   • Implementa stop-loss a livello portafoglio
   • Previene over-leverage e margin call
8. Actor Persistenza
   • Scrive asincronamente la cronologia ordini su DB (PostgreSQL/SQLite)
   • Bufferizza le scritture per minimizzare l’impatto I/O
   • Garantisce conformità ACID per i record critici
9. Actor Reporting
   • Calcola P&L in tempo reale
   • Compila metriche di performance (Sharpe, max drawdown, win rate)
   • Genera report giornalieri/settimanali/mensili

Comunicazione tra Actor:

• Canali Tokio mpsc: code limitate prevengono esaurimento memoria
• Canali broadcast: distribuzione efficiente uno-a-molti dei segnali
• Stato condiviso via Arc<Mutex>: locking minimo per aggiornamenti ad alta frequenza

Tolleranza ai guasti:

• Ogni actor può crashare e riavviarsi senza influenzare gli altri
• Pattern Supervisor monitora la salute e riavvia automaticamente i componenti falliti
• Circuit breaker prevengono fallimenti a cascata quando gli exchange sono down

Riepilogo dei vantaggi di performance

• Velocità:
  • 10-100× più veloce degli equivalenti Python/Node.js
  • Latenza di esecuzione ordini a livello microsecondi
  • Zero pause di garbage collection
• Efficienza:
  • 50-90 % di consumo memoria in meno rispetto ai linguaggi interpretati
  • Distribuzione con singolo binario — nessuna dipendenza runtime
  • Utilizzo CPU minimo anche sotto carico pesante
• Affidabilità:
  • Garanzie a compile-time impediscono intere classi di bug
  • Nessuna null pointer exception o data race
  • Performance deterministica senza imprevedibilità runtime
• Scalabilità:
  • Scalabilità orizzontale: più istanze su macchine diverse
  • Scalabilità verticale: utilizza automaticamente tutti i core CPU
  • Gestisce picchi di volatilità senza degrado di performance

Stack tecnico

• Core: Rust 1.75+ con async/await stabile
• Runtime asincrono: Tokio per I/O non bloccanti
• Parallelismo: Rayon per calcoli CPU-intensive
• WebSocket: tokio-tungstenite per connessioni exchange
• Client HTTP: reqwest con connection pooling
• Serializzazione: Serde con deserializzazione zero-copy
• Database: SQLx per accesso asincrono PostgreSQL/SQLite
• Crittografia: ring/rustls per autenticazione API exchange

Vantaggi di deployment

Distribuzione con singolo binario:

• Nessun interprete o VM richiesti
• Cross-compilazione per Linux/Windows/macOS da qualsiasi piattaforma
• Immagini Docker sotto i 20 MB con base Alpine/scratch

Efficienza risorse:

• Gira su VPS economici
• Consumo energetico minimo — ideale per colocation
• Risparmio cloud grazie a minori requisiti di calcolo

Affidabilità in produzione:

• Decenni di uptime in ambienti di produzione
• Sicurezza della memoria impedisce crash da buffer overflow
• Verifica a compile-time individua i bug prima del deployment