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TRACCIA_IMPROVEMENTS.md

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+# Traccia improvements Ottimizzatore
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+## Struttura e stack
+- Repository piatto con script versionati (2.6, 2.5.2, Lite 1.0, 2.2 UK); nessun package/moduli, logica procedurale.
+- Stack: Python, pandas, numpy, matplotlib; SQLAlchemy/pyodbc (MSSQL); PyPortfolioOpt; opzionale cvxpy; Excel I/O via pandas; nessun requirements/lockfile.
+- IO: Excel input (universo titoli, template), output Excel pesi/metriche in `Output/`, grafici PNG in `Plot/`; credenziali DB in `connection.txt`.
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+## Flusso v2.6 (principale)
+- Setup cartelle e target volatilita' (`volatility_targets`), costanti (`days_per_year`, `riskfree_rate`, `mu_heal_floor`).
+- Utility metriche: R2 equity, drawdown (profondita', durata, TTR), Heal index (AAW/AUW), H_min_100, serie/metriche portafoglio.
+- Connessione MSSQL via `connection.txt`, stored proc `opt_RendimentoGiornaliero1_ALL` per ciascun ISIN; missing riempiti con 0.
+- Per target: metriche per-asset (ann return/vol, CAGR, R2, drawdown, Heal, H_min_100 su 5Y); ottimizzazione EfficientFrontier con vincoli PesoFisso/PesoMax, per Categoria e Asset Class; export Excel gestionale (peso*99) e pie chart.
+- Riepilogo portafogli: return/vol attesi, Sharpe, diversificazione, path metrics (Heal, TTR, H_min_100); overlay equity/underwater 5Y.
+- Variante PH1+HealProxy (se cvxpy): obiettivo massimizzare Heal proxy con floor rendimento >=85% del baseline; grafici comparativi.
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+## Pattern e criticita'
+- Script monolitici, funzioni locali solo utility; forte duplicazione tra versioni (2.5.x, Lite, 2.6).
+- Config hard-coded (target vol, vincoli per categoria/asset class, naming file); nessuna parametrizzazione esterna.
+- Credenziali DB in chiaro (`connection.txt`); host/porta/db esposti.
+- Dati: scarsa validazione; `fillna(0)` su rendimenti distorce metriche; assenza di controllo su duplicati/tipi/periodi mancanti.
+- Performance: chiamata stored proc per ogni ISIN in serie; calcolo covarianze/ottimizzazioni per ogni target; niente caching/parallelismo.
+- Resilienza: gestione errori minima; cvxpy opzionale ma fallback silenzioso; logging solo via print; niente test.
+- Codice morto: alcune utility (path metrics) non usate altrove.
+- Output: scrittura massiva di Excel/PNG senza controllo overwrite/versioning.
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+## Collo di bottiglia
+- IO/DB: loop sequenziale sugli ISIN per fetch rendimenti.
+- CPU: covarianze e Solvers EfficientFrontier per ogni combinazione durata/volatilita'.
+- IO file: generazione multipla di Excel e plot per portafoglio.
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+## Direzioni di miglioramento (linee guida, non implementate)
+- Sicurezza: rimuovere/securizzare `connection.txt`, usare variabili ambiente o secret store; separare credenziali dal repo.
+- Configurazione: estrarre target/vincoli in file di config (yaml/json); centralizzare costanti.
+- Gestione dipendenze: aggiungere requirements/lockfile e script setup.
+- Architettura: modularizzare (data fetch, metriche, optimizer, export), riuso tra versioni, eliminare duplicati.
+- Dati: validazione input, gestione missing diversa da fillna(0), log warning sui buchi/ISIN mancanti.
+- Performance: fetch batch/caching, eventuale parallelizzazione o memoization di covarianze/metriche.
+- Testing/qualita': introdurre test per metriche e vincoli, logging strutturato, controlli su overwrite output.
+- Observability: report riepilogo a schermo/logs strutturati piu' dei soli print.