Cosa sono le Features?

Le features sono i blocchi fondamentali delle strategie MangoLabs. Trasformano i dati di mercato grezzi (prezzo, volume) in segnali azionabili che le tue strategie possono usare per prendere decisioni di trading.

Le Features sono Condivise tra Tutti gli Utenti!

Importante: Le features in MangoLabs sono globali e condivise da tutti. Quando crei una feature, diventa disponibile a tutti gli utenti. Allo stesso modo, puoi usare features create da altri utenti. Indicatori popolari come RSI_14, MACD_12_26_9 e Bollinger Bands sono già disponibili - non devi crearli tu!

Pensa alle Features come...

...trasformazioni di dati riutilizzabili che convertono informazioni di mercato grezze in indicatori significativi. Una volta create da chiunque, una feature può essere usata da tutti nelle loro strategie senza ricostruire la logica.

Il Concetto di Base

Nel trading algoritmico tradizionale, scriveresti codice per calcolare indicatori come RSI, MACD o Medie Mobili per ogni strategia. In MangoLabs, crei questi indicatori una volta come features, e poi li riutilizzi in tutte le tue strategie.

Esempio: RSI Feature

Input (Dati Grezzi):

Prezzo: $45.230
Prezzi precedenti: $45.100, $44.980, $45.300...

Output (Feature):

Valore RSI: 34.7
Interpretazione: Vicino a ipervenduto (potenziale acquisto)

Perché Usare le Features?

Riutilizzabilità

Crea una volta, usa ovunque. Una feature RSI può essere usata in 10 strategie diverse senza ricalcolo.

Performance

Le features sono calcolate una volta e messe in cache. Le tue strategie accedono a valori pre-calcolati istantaneamente.

Coerenza

Tutte le strategie che usano la stessa feature ottengono calcoli identici, assicurando confronti equi.

Modularità

Testa indicatori diversi scambiando features senza ricostruire l'intera strategia.

Tipi di Features

MangoLabs supporta tre categorie principali di features:

1. Indicatori Tecnici

Formule matematiche pre-costruite che analizzano dati di prezzo e volume:

Indicatori di Momentum

RSI, MACD, Stochastic, ROC

Indicatori di Trend

SMA, EMA, Bollinger Bands, ADX

Indicatori di Volume

OBV, Volume SMA, VWAP

Indicatori di Volatilità

ATR, Bollinger Bands Width

2. Trasformazioni Prezzo/Volume

Trasformazioni semplici di dati di mercato grezzi:

Returns: Variazione percentuale del prezzo su un periodo
Log Returns: Returns logaritmici per analisi statistiche
Price Differences: Variazione assoluta del prezzo
Volume Ratios: Volume corrente vs volume medio

3. Features generate dall'IA (Prossimamente)

Modelli di machine learning che rilevano pattern complessi nei dati di mercato. Queste features usano reti neurali per identificare relazioni non lineari che gli indicatori tradizionali potrebbero perdere.

Anatomia di una Feature

Ogni feature in MangoLabs ha i seguenti componenti:

Nome

Un identificatore univoco per la feature (es. RSI_14, EMA_50)

Tipo

Il tipo di indicatore o trasformazione (es. RSI, Moving Average, Bollinger Bands)

Parametri

Valori di configurazione specifici dell'indicatore:

Period: Numero di candele da guardare indietro (es. 14 per RSI-14)
Source: Quale prezzo usare (close, open, high, low)
Method: Metodo di calcolo (es. SMA vs EMA per medie mobili)

Output

Il/i valore/i calcolato/i a cui la tua strategia può accedere:

Valore Singolo: RSI produce un valore (es. 34.7)
Valori Multipli: Bollinger Bands produce tre valori (superiore, medio, inferiore)

Ciclo di Vita delle Features

Capire quando e come le features vengono calcolate:

Creazione: Definisci la feature con i suoi parametri
Primo Uso: Quando una strategia usa la feature, viene calcolata per tutti i dati storici
Caching: I risultati vengono salvati nel database per recupero veloce
Aggiornamenti Real-Time: Nel trading paper/live, le features si aggiornano con ogni nuova candela
Riutilizzo: Altre strategie possono usare i valori in cache senza ricalcolo

Suggerimento Performance: Le features sono calcolate una volta per combinazione simbolo-timeframe. Se testi 3 strategie su BTCUSDT-1h usando la stessa feature RSI_14, il calcolo avviene solo una volta!

Esempio Reale

Vediamo come funzionano le features in un flusso di trading completo:

Scenario: Strategia Multi-Indicatore

Step 1: Crea Features

RSI_14 - RSI con lookback di 14 periodi
MACD_12_26_9 - MACD con parametri standard
BB_20_2 - Bollinger Bands (20 periodi, 2 dev std)

Step 2: Costruisci Strategia

Usa il builder visuale per creare logica: Compra quando RSI < 30 E prezzo tocca banda Bollinger inferiore E MACD è positivo

Step 3: Backtest

Esegui backtest → Features calcolate una volta → Risultati in 30 secondi

Step 4: Itera

Crea Strategia V2 usando le stesse features ma logica diversa → Backtest istantaneo (features già in cache!)

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