Polaris
Cruscotto trading & investing: gamma 0DTE sul future ES (E-mini S&P 500), screener Damodaran su 4 mercati con drill-down per settore, trading journal, checklist pre-market e portafoglio personale.
Nome storico del progetto / cartella / repo: es_gamma_analyzer. Il default per MONGODB_DB resta es_gamma_analyzer per compatibilità con le installazioni esistenti.
🎯 Cosa fa questo tool?
Questo progetto analizza i dati di gamma exposure delle opzioni per identificare:
- Gamma Flip Level: Il livello critico dove il gamma cambia da positivo a negativo
- Livelli di Supporto: Strike prices con alto gamma positivo (dealer comprano quando scende)
- Livelli di Resistenza: Strike prices con alto gamma negativo (dealer vendono quando sale)
- Regime di Mercato: Determina se il mercato è in regime di alta o bassa volatilità
📦 Installazione
# Crea un ambiente virtuale (opzionale ma consigliato)
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Su Windows: venv\Scripts\activate
# Installa le dipendenze
pip install -r requirements.txt
🧪 Configurazione locale con .env (consigliato)
Nel repo trovi un file .env.example.
- Copialo in
.env:
cp .env.example .env
-
Apri .env e inserisci i valori reali (es. MongoDB Atlas).
-
Avvia l’app:
source .venv/bin/activate
python app.py
L’app carica automaticamente .env (tramite python-dotenv).
🔐 Login con Google (OAuth)
La dashboard web richiede autenticazione Google.
- Crea un OAuth Client su Google Cloud Console (tipo Web application)
- Imposta gli Authorized redirect URIs:
- Locale:
http://localhost:5005/auth/callback
- Produzione:
https://<tuo-dominio>/auth/callback
- Aggiungi in
.env:
GOOGLE_CLIENT_ID=...GOOGLE_CLIENT_SECRET=...FLASK_SECRET_KEY=... (una stringa lunga e casuale)
Nota: Google richiede HTTPS in molti contesti. Se in locale hai problemi, usa un tunnel HTTPS (es. ngrok) e configura il redirect URI di conseguenza.
🚀 Utilizzo
Utilizzo Base
python main.py percorso/al/tuo/file.pdf
Con Prezzo Corrente
python main.py OpenInterest-12.pdf --current-price 6050
Esporta i Livelli in CSV
python main.py OpenInterest-12.pdf --export-csv
Salva Report su File
python main.py OpenInterest-12.pdf --output report.txt
Personalizza Numero di Livelli
python main.py OpenInterest-12.pdf --support-levels 5 --resistance-levels 5
📊 Esempio di Output
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ES FUTURES - GAMMA EXPOSURE ANALYSIS
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📊 INFORMAZIONI
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TICKER: ES
DATE: 12/29/2025
🎯 LIVELLI CHIAVE
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Prezzo Corrente: 6050
Gamma Flip Level: 6025.00
➜ Livello critico dove il gamma cambia segno
📈 REGIME DI MERCATO
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Regime: Positive Gamma (Low Volatility)
Strategia: Mean reversion - vendere breakout, comprare pullback
💪 LIVELLI DI SUPPORTO (Gamma Positivo)
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Livello Strike Gamma Exposure
--------- -------- ----------------
S1 6000.00 1,250,000
S2 5975.00 980,000
S3 5950.00 750,000
ℹ️ Gamma positivo = dealer comprano quando prezzo scende (supporto)
🚧 LIVELLI DI RESISTENZA (Gamma Negativo)
----------------------------------------------------------------------
Livello Strike Gamma Exposure
--------- -------- ------------------
R1 6075.00 -1,100,000
R2 6100.00 -850,000
R3 6125.00 -620,000
ℹ️ Gamma negativo = dealer vendono quando prezzo sale (resistenza)
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📋 PIANO DI TRADING
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🎯 SCENARIO ATTUALE
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✓ Prezzo SOPRA gamma flip (6050 > 6025.00)
• Ambiente: Bassa volatilità (gamma positivo)
• Comportamento: Mean reversion
📌 OPPORTUNITÀ DI TRADING:
• VENDERE rally verso resistenze
• COMPRARE pullback verso supporti
• Stop loss stretti (movimento limitato atteso)
Target per SHORT:
• R1: 6075.00
• R2: 6100.00
Target per LONG:
• S1: 6000.00
• S2: 5975.00
⚠️ LIVELLO CRITICO:
• Watch gamma flip @ 6025.00
• Cambio regime se prezzo attraversa questo livello
📚 Concetti Chiave
Gamma Exposure
Il gamma exposure indica come i market maker (dealer) devono hedgiare le loro posizioni in opzioni:
Gamma Flip Level
Il gamma flip è il livello di prezzo dove il gamma totale del mercato passa da positivo a negativo. È il livello più importante per i trader perché determina il regime di volatilità del mercato.
🛠️ Struttura del Progetto
es_gamma_analyzer/
├── main.py # Script principale
├── pdf_extractor.py # Estrazione dati da PDF
├── gamma_analyzer.py # Analisi gamma exposure
├── report_generator.py # Generazione report
├── requirements.txt # Dipendenze Python
└── README.md # Documentazione
📝 Note
- Assicurati che il PDF contenga una tabella con strike prices e valori di gamma exposure
- Il tool prova a identificare automaticamente le colonne rilevanti
- Se il prezzo corrente non viene fornito, il tool cerca di estrarlo dal PDF
- I livelli sono ordinati per importanza (gamma più alto/basso)
☁️ Deploy su Vercel + MongoDB Atlas (free tier)
Questa app può essere deployata su Vercel come Serverless Function e usare MongoDB Atlas per salvare la history del grafico “pressure” (almeno ultime 8 ore).
1) MongoDB Atlas (gratuito)
- Crea un cluster Free (M0)
- Crea un utente DB (Database Access)
- In Network Access abilita il tuo IP (o
0.0.0.0/0 solo per test)
- Copia la connection string (URI)
2) Variabili d’ambiente su Vercel
In Vercel: Project → Settings → Environment Variables, aggiungi:
MONGODB_URI (obbligatoria)
- Esempio:
mongodb+srv://USER:PASSWORD@CLUSTERHOST/es_gamma_analyzer?retryWrites=true&w=majority
MONGODB_DB (opzionale, default: es_gamma_analyzer)MONGODB_PRESSURE_COLLECTION (opzionale, default: pressure_points)MONGODB_CONVERSIONS_COLLECTION (opzionale, default: es_spx_conversions)
- Salva i livelli ES calcolati su SPX (capture @14:30 e cash close, più calcolo “morning” derivato)
CONVERSIONS_TTL_DAYS (opzionale)
- Se impostata, abilita una TTL sulla collection delle conversioni
Bootstrap baseline conversion (opzionale)
Se la collection conversioni è vuota, GET /api/es-spx-oi-to-es?kind=auto può tornare 404 (non esiste ancora un baseline “ieri”).
Per “seedare” subito un baseline (utile per avere il calcolo “morning” già dal giorno successivo) puoi chiamare:
POST /api/es-spx-oi-to-es/bootstrap
Richiede login e permessi admin (o qualsiasi utente autenticato se ADMIN_EMAILS non è impostato). Salva un record capture_kind=1430 per oggi, che poi verrà sovrascritto dalla cattura reale delle 14:30.
Verifica: GET /api/health deve mostrare mongo_configured: true.
3) Deploy su Vercel
Il repo include già:
api/index.py (entrypoint Serverless)vercel.json (routing di tutte le route verso Flask)
Puoi fare deploy collegando il repo da Vercel oppure con Vercel CLI.
Nota: su Vercel lo storage locale è read-only tranne /tmp; l’app salva i PDF in una cartella scrivibile (fallback /tmp/uploads).
⚠️ Disclaimer
Questo strumento è fornito solo a scopo educativo e informativo. L'analisi generata non costituisce consulenza finanziaria. Il trading di futures comporta rischi significativi. Opera sempre con capitale che puoi permetterti di perdere.
📄 Licenza
MIT License - Sentiti libero di usare e modificare come preferisci.
