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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.

1. Copialo in .env:

cp .env.example .env

2. Apri .env e inserisci i valori reali (es. MongoDB Atlas).

3. 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.

1. Crea un OAuth Client su Google Cloud Console (tipo Web application)
2. Imposta gli Authorized redirect URIs:

• Locale: http://localhost:5005/auth/callback
• Produzione: https://<tuo-dominio>/auth/callback

3. 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
----------------------------------------------------------------------
TICKER: ES
DATE: 12/29/2025

🎯 LIVELLI CHIAVE
----------------------------------------------------------------------
Prezzo Corrente: 6050
Gamma Flip Level: 6025.00
  ➜ Livello critico dove il gamma cambia segno

📈 REGIME DI MERCATO
----------------------------------------------------------------------
Regime: Positive Gamma (Low Volatility)
Strategia: Mean reversion - vendere breakout, comprare pullback

💪 LIVELLI DI SUPPORTO (Gamma Positivo)
----------------------------------------------------------------------
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 Positivo (sopra il gamma flip):

  • Dealer comprano quando il prezzo scende
  • Vendono quando il prezzo sale
  • Effetto: RIDUCE la volatilità (mean reversion)
  • Strategia: Fade i breakout, compra i dip

• Gamma Negativo (sotto il gamma flip):

  • Dealer vendono quando il prezzo scende
  • Comprano quando il prezzo sale
  • Effetto: AUMENTA la volatilità (trend following)
  • Strategia: Segui i breakout, evita fade

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.