Implementazione avanzata del monitoraggio in tempo reale dei prezzi per broker Italiani: dalla connessione sicura all’elaborazione intelligente degli eventi

2. Flusso operativo dettagliato: da autenticazione a generazione eventi
Fase 1: Connessione sicura e autenticazione tokenica
Configurare il client HTTP con libreria Requests (Python) o HttpClient (Java), implementando retry con backoff esponenziale (max 5 tentativi, ritardo base 1s, fattore 2, max 30s).
Validare il token JWT iniziale tramite endpoint di health API del broker (es. `/api/v1/auth/health`), verificando la presenza di `iss` e `exp` coerenti con il timestamp UTC. Gestire clock skew con offset massimo di 5 minuti, sincronizzando il server client via NTP.
Esempio pratico in Python:
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry
import jwt

session = requests.Session()
retry = Retry(total=5, backoff_factor=1, status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504])
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry)
session.mount(‘http://’, adapter)
session.mount(‘https://’, adapter)

token = “il_jwt_valido_da_broker”
headers = {“Authorization”: f”Bearer {token}”}
response = session.get(“https://brokeritaliani.api/v1/health”, headers=headers)

if response.status_code == 200:
data = response.json()
if data[“status”] == “ok” and jwt.decode(token, “chiave_segreta”, algorithms=[“HS256”]):
print(“Autenticazione riuscita, token valido”)
else:
raise Exception(“Token scaduto o non autorizzato”)
else:
raise Exception(f”Endpoint health fallito: {response.text}”)

Il token deve essere rinnovato automaticamente con il refresh token, memorizzato in cache sicura (es. Redis) con TTL di 1 ora, garantendo continuità operativa anche in sessioni lunghe.

Fase 2: Streaming dati e parsing con buffering temporale
Subscrivere all’endpoint WebSocket `/api/v1/market/prices_stream` con libreria `websocket-client` (Python) o `Stomp` (Java), ricevendo payload in formato JSON strutturato.
Esempio di parsing con jsonpath in Python per estrarre prezzi bid/ask e timestamp UTC:
from jsonpath_ng import parse

payload = ‘{“symbol”: “SIE.DI”, “bid”: 98.42, “ask”: 98.45, “volume”: 2345}’
path = parse(‘$.bid’)
bid_price = float(path.extract()[0]) if path.extract() else None

Normalizzare il timestamp UTC in UTC e convertire prezzo in EUR con arrotondamento doppio precisione (2 cifre decimali), ignorando microvariazioni di < 0.001.
Creare un buffer in-memory con finestra temporale di 10 minuti per simboli ad alta volatilità (es. BTP, ETF) o 5 minuti per liquidità bassa, implementato come coda circolare con dimensione dinamica basata su volatilità storica del fondo (es. volatilità 30 giorni).

Fase 3: Elaborazione eventi e trigger di allerta intelligente
Definire soglie di variazione percentuale dinamiche, basate su media mobile semplice (SMA) a 5 minuti calcolata sul buffer:
Se |(prezzo_attuale – prezzo_base)/prezzo_base| > variazione_minima (es. 0.3%)
invia evento { "type": "price_alert", "symbol": "SIE.DI", "price": 98.45, "change_percent": 0.42, "timestamp": "2024-05-20T14:32:17Z" }.
Filtrare microallarmi con media mobile esponenziale (EMA) a 30 secondi per evitare rumore:
“Eventi con EMA(30s) > 0.5% riducono falsi positivi”
Implementare un sistema di priorità basato su duration dell’allerta (es. 1 minuto > 3 minuti) e trigger multiplo (bid + ask) per segnali critici.
Gli eventi vengono strutturati in JSON con schema Afix: { type: string; symbol: string; price: float; change_percent: float; timestamp: ISO8601; } e trasmessi via WebSocket a dashboard o sistemi di notifica.

Fase 4: Integrazione con dashboard e notifiche operative
Push eventi in tempo reale a Grafana o AlertManager con WebSocket, configurando dashboard con metriche chiave:
– Latenza media < 300 ms
– Numero eventi / sec > 100 (scalabile fino a 1000)
– Broker attivi con connessioni stabili
Invio notifiche push tramite Telegram API o SMS API (es. Nexmo) con priorità configurabile (alta per spread > ±0.5%, bassa per drift < ±0.1%).
Esempio di messaggio Telegram:
{
“text”: “ALERT: SIE.DI spread EUR/IT50 > ±0.5% (prezzo: 98.45) – EVENTO IN REALTIME”,
“media”: “https://grafana.it/alerts/sie_di_spread_0.5pct.png”
}

Implementare logging strutturato con correlazione event_id e timestamp UTC per tracciabilità forense e audit.

Fase 5: Monitoraggio del sistema e resilienza
Monitorare metriche interne: latenza media < 250 ms, tasso eventi elaborati > 95/sec, connessioni perse < 0.1%.
Testare resilienza simulando blackout API broker per 10 minuti: il sistema deve riconnettersi automaticamente con backoff esponenziale (max 60s tra retry), preservando lo stato del buffer e continuando il flusso senza perdita dati.
Creare dashboard dedicata con metriche live e alert su metriche critiche (es. < 50 connessioni attive, errore rate > 5%).
Usare message queue (es. RabbitMQ) come buffer intermedio in caso di picchi, garantendo backpressure controllato e riduzione rischio di drop.

Tavola comparativa: approcci REST vs WebSocket con filtro di micro-movimenti