Skip to content

MVP-UI.md

Latest commit

 

History

History
105 lines (76 loc) · 6.69 KB

MVP-UI.md

File metadata and controls

105 lines (76 loc) · 6.69 KB

Отлично, возвращаемся к полной архитектуре AlphaQuant как фреймворка. Сейчас у тебя уже:

  • ✅ Готова база tinyframe-core (аналог Pandas на JS)
  • ✅ Есть концепт TableDisplay (визуализация данных, вдохновлённая Tabulator/AG Grid)
  • ✅ Структурирован plan по UX/UI (RStudio-подобный playground)
  • ✅ Принято решение отказаться от Turborepo → раздельные пакеты

Теперь разложим всю архитектуру AlphaQuant как фреймворка — по слоям и возможностям.

🧠 Архитектура фреймворка AlphaQuant

1. Структура пакетов (модули)

Пакет Назначение Аналог в Python
tinyframe-core Табличные структуры, трансформации, агрегаты pandas
tinyframe-ta RSI, EMA, SMA, Bollinger, MACD и др. индикаторы ta-lib, pandas-ta
tinyframe-strategy Стратегии: классы, шаблоны, сигналы zipline, bt
tinyframe-backtest Бэктест-движок, торговые симуляции, ордера, позиции backtrader, backtesting.py
tinyframe-display Модуль визуализации (таблицы, графики, консоль) pyviz, plotly, tabulator
alphaquant (glue layer) Финальный сборщик API: объединяет всё в единый интерфейс весь quantlib
alphaquant-ui (playground) Веб-интерфейс, визуальный REPL, editor, графики Jupyter, RStudio

2. Ключевые возможности AlphaQuant (MVP)

Категория Возможность Где реализуется
📊 Работа с данными Загрузка, фильтрация, агрегация, трансформации (chain API) tinyframe-core
📈 Индикаторы RSI, EMA, SMA, MACD, Bollinger Bands и пр. tinyframe-ta
📐 Построение стратегий API для onBar(), generateSignal(), шаблоны стратегий tinyframe-strategy
🔁 Бэктест OHLCV симуляция, управление капиталом, сделки, метрики tinyframe-backtest
📈 Графики Equity curve, drawdown, price chart, overlay индикаторов tinyframe-display + Plotly/TV
📋 Таблицы Просмотр датафреймов, сделок, логов tinyframe-display + TableDisplay
🖥 Интерфейс Playground: редактор кода + вывод результатов (RStudio-style) alphaquant-ui
📤 Экспорт CSV/PDF/HTML экспорт таблиц и графиков tinyframe-display (ExportModule)
🧠 API интеграция Вызов функций plot(), view(), display(), export() alphaquant (glue layer)

3. Как пользователь будет работать с AlphaQuant

import { DataFrame } from 'alphaquant';
import { RSI } from 'alphaquant';

const df = new DataFrame(data); // загружаем OHLCV
const rsi = RSI(df, 14);

class MyStrategy {
  onBar(bar) {
    return bar.rsi < 30 ? 'buy' : 'hold';
  }
}

const engine = new BacktestEngine(MyStrategy, df);
const results = engine.run();

results.equityCurve.show(); // график
results.trades.show(); // таблица
results.metrics.show(); // метрики

4. Фронтенд-интерфейс (alphaquant-ui)

В веб-интерфейсе ты получаешь:

  • Monaco Editor + Run Button
  • Вкладки: Console, Plots, Data Viewer
  • Поддержку горячих клавиш, экспорта, кастомных визуализаций
  • Потенциально: live execution, streaming data, hook API

5. Философия

Принцип Реализация в AlphaQuant
📦 Модульность Каждый пакет независим, можно подключать выборочно
🧱 Layered architecture Core → TA → Strategy → Backtest → Display → UI
🧪 Интероперабельность Все модули возвращают plain объекты, нет скрытых зависимостей
🔐 Безопасность исполнения Код запускается в sandbox (eval5 или WebWorker)
🧰 Расширяемость Поддержка custom renderers, методов, стратегий
📈 Производительность TypedArrays, виртуализация, lazy-loading
👥 Открытость и гибкость MIT-совместимый open-source, адаптируемость под корпоративные use-cases

6. Что дальше?

Если хочешь — я могу:

  • 📁 Сформировать скелет alphaquant (glue-layer): index.js, экспорты, прокси к display()
  • 🧪 Подготовить alphaquant-ui (Next.js + Monaco + Display)
  • 📦 Подключить текущие tinyframe-* модули как зависимости
  • 🔧 Создать install-ready alphaquant для npm

Хочешь — начну с alphaquant фреймворка и glue-слоя?