Como o Projeto Funciona
Conforme a imagem acima, existem diversos serviços interligados que se comunicam via api's. Abaixo o detalhamento dos serviços:
Qualquer pull request feito no código ativará a esteira de deploy que testa o código. Não havendo inconsistências, uma nova imagem Docker é gerada já contendo as bibliotecas necessárias para a execução do projeto e atualizada no DockerHub (ver Dockerfile e requirements.txt)
Essa seção dá uma visão sobre a pipeline do projeto. Para configurar um ambiente para a execução consultar a seção setup e execução.
O projeto é executado invocando o arquivo ./modules/main.py. Isso pode ser feito usando o comando make pipeline_run.
Uma vez iniciada a execução, o código recupera as configurações indicadas nas tabelas do airtable via api. Essas configurações incluem: quais ações devem ser analisadas no processamento, quais estratégias devem ser verificadas, quais as configurações para as estratégias, se notificações devem ser enviadas via push, entre outras.
Após recuperar as configurações o programa baixa os dados de opções de ações e das ações selecionadas no passo anterior. Após isso executa as estratégias selecionadas também no passo anterior. O código está desenvolvido de tal forma que cada estratégia é um módulo separado em ./modules/.
Ao executar cada estratégia, as recomendações são carregadas em uma base de dados postgres em bit.io para manter um histórico recente.
Notificações de erro: Se acontecer algum erro ao importar dados ou executar estratégias mensagens podem ser enviadas via telegram ou pushbullet (de acordo com configurações).
Uma vez que as operações foram executadas, um relatório é gerado no aplicativo Datapane e o link enviado via push ou telegram.