36 Commits

Author SHA1 Message Date
u1
fc26e8eac9 docs(todo): add staging + visualizer next steps 2026-02-01 22:20:41 +01:00
u1
b06fe7f9a4 docs: add rpc/dlob/candles notes 2026-02-01 21:44:45 +01:00
u1
89415f6793 feat(visualizer): add layers + fast timeframe switching 2026-02-01 21:44:29 +01:00
u1
fc92392705 docs: describe candle timeframes and brick stack 2026-01-11 10:37:39 +00:00
u1
b70257fc5f docs: add DLOB services + glossary 2026-01-11 10:37:23 +00:00
u1
ca9e44a41a feat(visualizer): add DLOB depth bands panel 2026-01-10 23:02:30 +00:00
u1
c1bc6f9e2f feat(visualizer): add DLOB slippage chart component 2026-01-10 23:02:04 +00:00
u1
2a158334bf feat(visualizer): add DLOB dashboard UI 2026-01-10 23:01:36 +00:00
u1
bff6560f43 feat(visualizer): add DLOB depth bands subscription hook 2026-01-10 23:00:56 +00:00
u1
9d1ebba39d feat(visualizer): add DLOB slippage subscription hook 2026-01-10 23:00:29 +00:00
u1
965774dfbd feat(dlob): add L2 subscription hook 2026-01-10 22:56:25 +00:00
u1
fb307f0279 fix(hasura): default to /graphql proxy 2026-01-10 22:55:14 +00:00
u1
6904be4a51 feat(chart): render brick-stack flow bars 2026-01-10 22:54:22 +00:00
u1
912a78588d feat(chart): update layers panel UI 2026-01-10 22:47:22 +00:00
u1
62baa9700e feat(chart): overlay DLOB quotes + layers 2026-01-10 22:46:20 +00:00
u1
fa0ff11b5a feat(visualizer): add DLOB dashboard and SOL default 2026-01-10 22:43:49 +00:00
u1
879f45aa5c feat(chart): parse candle flow rows for brick bars 2026-01-10 22:23:51 +00:00
u1
5a9c2b0a85 feat(chart): add 5s/15s/30s timeframes 2026-01-10 22:23:15 +00:00
u1
9592d6ac16 docs(env): update visualizer defaults 2026-01-10 22:22:46 +00:00
u1
dff4d347ad feat(dlob): add stats subscription hook 2026-01-10 22:22:32 +00:00
u1
ae41f1a9de feat(hasura): add GraphQL WS subscription helper 2026-01-10 22:21:46 +00:00
u1
42e0a4d86d feat(dev): add visualizer __start helper 2026-01-10 22:20:53 +00:00
u1
a9ccc0b00e feat(visualizer): add build overlay toggle
Default is off so candles match production; enable via the new Build button when needed.
2026-01-09 03:22:31 +01:00
u1
9420c89f52 docs: update Vite staging proxy instructions 2026-01-08 06:00:23 +00:00
u1
545e1abfaa docs(workflow): update staging Vite proxy notes 2026-01-08 06:00:11 +00:00
u1
759173b5be fix(dev): enable Vite session auth proxy 2026-01-08 05:59:40 +00:00
u1
194d596284 docs(workflow): clarify local FE vs VPS backend defaults 2026-01-07 19:59:16 +00:00
u1
444f427420 docs: describe Vite dev against VPS backend 2026-01-07 19:50:44 +00:00
u1
af267ad6c9 feat(dev): support Vite proxy to VPS backend 2026-01-07 19:50:28 +00:00
u1
f3c4a999c3 docs: add workflow playbook 2026-01-07 19:49:59 +00:00
u1
1c8a6900e8 feat(chart): add candle build indicator line 2026-01-07 08:09:09 +00:00
u1
abaee44835 feat(chart): wire build indicator meta 2026-01-07 08:04:49 +00:00
u1
f57366fad2 feat(chart): pass build indicator props 2026-01-07 08:01:57 +00:00
u1
b0c7806cb6 feat(chart): expose bucketSeconds meta 2026-01-07 07:56:45 +00:00
u1
a12c86f1f8 feat(chart): layers panel + selection-first fib
- Adds Layers drawer (visible/lock/opacity) and effective opacity wiring.
- Implements selection-first overlay: click selects, drag moves selected, Ctrl-drag edits B, Space-drag always pans.
- Routes pointer events via capture and adds Fib opacity support.
- Updates .gitignore to keep secrets/local scratch out of git.
2026-01-06 23:26:51 +01:00
u1
6107c4e0ef feat(visualizer): improve chart interactions
- Rename Drift → Trade in UI\n- Dynamic price precision for low prices\n- Fib retracement: select + move in X+Y\n- Ctrl+wheel vertical zoom, Ctrl+drag vertical pan\n- Auto Scale toggle for price scale
2026-01-06 17:46:33 +01:00
47 changed files with 8297 additions and 171 deletions

14
.gitignore vendored
View File

@@ -1,7 +1,15 @@
# Secrets (never commit)
tokens/*
!tokens/*.example.json
!tokens/*.example.yml
!tokens/*.example.yaml
gitea/token
node_modules/ node_modules/
dist/ dist/
.env .env
*.log *.log
tokens/*.json
tokens/*.yml # Local scratch / build output
tokens/*.yaml _tmp/
apps/visualizer/dist/

View File

@@ -12,6 +12,21 @@ npm ci
npm run dev npm run dev
``` ```
### Dev z backendem na VPS (staging)
Najprościej: trzymaj `VITE_API_URL=/api` i podepnij Vite proxy do VPS (żeby nie bawić się w CORS i nie wkładać tokena do przeglądarki):
```bash
cd apps/visualizer
API_PROXY_TARGET=https://trade.mpabi.pl \
npm run dev
```
Vite proxyuje wtedy: `/api/*`, `/whoami`, `/auth/*`, `/logout` do VPS. Dodatkowo w dev usuwa `Secure` z `Set-Cookie`, żeby sesja działała na `http://localhost:5173`.
Jeśli staging jest dodatkowo chroniony basic auth (np. Traefik `basicAuth`), ustaw:
`API_PROXY_BASIC_AUTH='USER:PASS'` albo `API_PROXY_BASIC_AUTH_FILE=tokens/frontend.json` (pola `username`/`password`).
## Docker ## Docker
```bash ```bash

View File

@@ -1,12 +1,15 @@
# Default: UI reads ticks from the same-origin API proxy at `/api`. # Default: UI reads ticks from the same-origin API proxy at `/api`.
VITE_API_URL=/api VITE_API_URL=/api
# Fallback (optional): query Hasura directly (not recommended in browser). # Hasura GraphQL endpoint (supports subscriptions via WS).
VITE_HASURA_URL=http://localhost:8080/v1/graphql # On VPS, `trade-frontend` proxies Hasura at the same origin under `/graphql`.
# Optional (only if you intentionally query Hasura directly from the browser): VITE_HASURA_URL=/graphql
# Optional explicit WS URL; when omitted the app derives it from `VITE_HASURA_URL`.
# Can be absolute (wss://...) or a same-origin path (e.g. /graphql-ws).
# VITE_HASURA_WS_URL=/graphql-ws
# Optional auth (only if Hasura is not configured with `HASURA_GRAPHQL_UNAUTHORIZED_ROLE=public`):
# VITE_HASURA_AUTH_TOKEN=YOUR_JWT # VITE_HASURA_AUTH_TOKEN=YOUR_JWT
# VITE_HASURA_ADMIN_SECRET=devsecret VITE_SYMBOL=SOL-PERP
VITE_SYMBOL=PUMP-PERP
# Optional: filter by source (leave empty for all) # Optional: filter by source (leave empty for all)
# VITE_SOURCE=drift_oracle # VITE_SOURCE=drift_oracle
VITE_POLL_MS=1000 VITE_POLL_MS=1000

22
apps/visualizer/__start Normal file
View File

@@ -0,0 +1,22 @@
#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
ROOT_DIR="$(cd "${SCRIPT_DIR}/../.." && pwd)"
cd "${SCRIPT_DIR}"
DEFAULT_PROXY_TARGET="${VISUALIZER_PROXY_TARGET:-${TRADE_UI_URL:-${TRADE_VPS_URL:-https://trade.mpabi.pl}}}"
export API_PROXY_TARGET="${API_PROXY_TARGET:-${DEFAULT_PROXY_TARGET}}"
export GRAPHQL_PROXY_TARGET="${GRAPHQL_PROXY_TARGET:-${DEFAULT_PROXY_TARGET}}"
export VITE_API_URL="${VITE_API_URL:-/api}"
export VITE_HASURA_URL="${VITE_HASURA_URL:-/graphql}"
export VITE_HASURA_WS_URL="${VITE_HASURA_WS_URL:-/graphql-ws}"
# Safety: avoid passing stale auth env vars into Hasura WS unless explicitly enabled.
if [[ "${VISUALIZER_USE_HASURA_AUTH:-}" != "1" ]]; then
unset VITE_HASURA_AUTH_TOKEN
unset VITE_HASURA_ADMIN_SECRET
fi
npm run dev

File diff suppressed because it is too large Load Diff

View File

@@ -156,6 +156,21 @@ export function IconEye(props: IconProps) {
); );
} }
export function IconLayers(props: IconProps) {
return (
<Svg title={props.title ?? 'Layers'} {...props}>
<path
d="M3.0 6.2L9.0 3.2L15.0 6.2L9.0 9.2L3.0 6.2Z"
stroke="currentColor"
strokeWidth="1.2"
strokeLinejoin="round"
/>
<path d="M3.0 9.2L9.0 12.2L15.0 9.2" stroke="currentColor" strokeWidth="1.2" strokeLinejoin="round" opacity="0.85" />
<path d="M3.0 12.2L9.0 15.2L15.0 12.2" stroke="currentColor" strokeWidth="1.2" strokeLinejoin="round" opacity="0.65" />
</Svg>
);
}
export function IconTrash(props: IconProps) { export function IconTrash(props: IconProps) {
return ( return (
<Svg title={props.title ?? 'Delete'} {...props}> <Svg title={props.title ?? 'Delete'} {...props}>

View File

@@ -0,0 +1,206 @@
import { useMemo } from 'react';
import type { ReactNode } from 'react';
import type { OverlayLayer } from './ChartPanel.types';
import { IconEye, IconLock, IconTrash } from './ChartIcons';
type Props = {
open: boolean;
layers: OverlayLayer[];
onRequestClose: () => void;
onToggleLayerVisible: (layerId: string) => void;
onToggleLayerLocked: (layerId: string) => void;
onSetLayerOpacity: (layerId: string, opacity: number) => void;
fibPresent: boolean;
fibSelected: boolean;
fibVisible: boolean;
fibLocked: boolean;
fibOpacity: number;
onSelectFib: () => void;
onToggleFibVisible: () => void;
onToggleFibLocked: () => void;
onSetFibOpacity: (opacity: number) => void;
onDeleteFib: () => void;
};
function clamp01(v: number): number {
if (!Number.isFinite(v)) return 1;
return Math.max(0, Math.min(1, v));
}
function opacityToPct(opacity: number): number {
return Math.round(clamp01(opacity) * 100);
}
function pctToOpacity(pct: number): number {
if (!Number.isFinite(pct)) return 1;
return clamp01(pct / 100);
}
function IconButton({
title,
active,
disabled,
onClick,
children,
}: {
title: string;
active?: boolean;
disabled?: boolean;
onClick: () => void;
children: ReactNode;
}) {
return (
<button
type="button"
className={['layersBtn', active ? 'layersBtn--active' : null].filter(Boolean).join(' ')}
title={title}
aria-label={title}
onClick={(e) => {
e.preventDefault();
e.stopPropagation();
onClick();
}}
disabled={disabled}
>
{children}
</button>
);
}
function OpacitySlider({
value,
disabled,
onChange,
}: {
value: number;
disabled?: boolean;
onChange: (next: number) => void;
}) {
const pct = opacityToPct(value);
return (
<div className="layersOpacity">
<input
className="layersOpacity__range"
type="range"
min={0}
max={100}
value={pct}
onChange={(e) => onChange(pctToOpacity(Number(e.target.value)))}
disabled={disabled}
/>
<div className="layersOpacity__pct">{pct}%</div>
</div>
);
}
export default function ChartLayersPanel({
open,
layers,
onRequestClose,
onToggleLayerVisible,
onToggleLayerLocked,
onSetLayerOpacity,
fibPresent,
fibSelected,
fibVisible,
fibLocked,
fibOpacity,
onSelectFib,
onToggleFibVisible,
onToggleFibLocked,
onSetFibOpacity,
onDeleteFib,
}: Props) {
const drawingsLayer = useMemo(() => layers.find((l) => l.id === 'drawings'), [layers]);
return (
<>
<div
className={['chartLayersBackdrop', open ? 'chartLayersBackdrop--open' : null].filter(Boolean).join(' ')}
onClick={open ? onRequestClose : undefined}
/>
<div className={['chartLayersPanel', open ? 'chartLayersPanel--open' : null].filter(Boolean).join(' ')}>
<div className="chartLayersPanel__head">
<div className="chartLayersPanel__title">Layers</div>
<button type="button" className="chartLayersPanel__close" onClick={onRequestClose} aria-label="Close">
</button>
</div>
<div className="chartLayersTable">
<div className="chartLayersRow chartLayersRow--head">
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--icon" title="Visible">
<IconEye />
</div>
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--icon" title="Lock">
<IconLock />
</div>
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--name">Name</div>
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--opacity">Opacity</div>
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--actions">Actions</div>
</div>
{layers.map((layer) => (
<div key={layer.id} className="chartLayersRow chartLayersRow--layer">
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--icon">
<IconButton title="Toggle visible" active={layer.visible} onClick={() => onToggleLayerVisible(layer.id)}>
<IconEye />
</IconButton>
</div>
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--icon">
<IconButton title="Toggle lock" active={layer.locked} onClick={() => onToggleLayerLocked(layer.id)}>
<IconLock />
</IconButton>
</div>
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--name">
<div className="layersName layersName--layer">
{layer.name}
{layer.id === 'drawings' ? <span className="layersName__meta">{fibPresent ? ' (1)' : ' (0)'}</span> : null}
</div>
</div>
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--opacity">
<OpacitySlider value={layer.opacity} onChange={(next) => onSetLayerOpacity(layer.id, next)} />
</div>
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--actions" />
</div>
))}
{drawingsLayer && fibPresent ? (
<div
className={['chartLayersRow', 'chartLayersRow--object', fibSelected ? 'chartLayersRow--selected' : null]
.filter(Boolean)
.join(' ')}
onClick={onSelectFib}
role="button"
tabIndex={0}
>
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--icon">
<IconButton title="Toggle visible" active={fibVisible} onClick={onToggleFibVisible}>
<IconEye />
</IconButton>
</div>
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--icon">
<IconButton title="Toggle lock" active={fibLocked} onClick={onToggleFibLocked}>
<IconLock />
</IconButton>
</div>
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--name">
<div className="layersName layersName--object">Fib Retracement</div>
</div>
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--opacity">
<OpacitySlider value={fibOpacity} onChange={onSetFibOpacity} />
</div>
<div className="chartLayersCell chartLayersCell--actions">
<IconButton title="Delete fib" onClick={onDeleteFib}>
<IconTrash />
</IconButton>
</div>
</div>
) : null}
</div>
</div>
</>
);
}

View File

@@ -1,59 +1,126 @@
import type { CSSProperties } from 'react';
import { useEffect, useMemo, useRef, useState } from 'react'; import { useEffect, useMemo, useRef, useState } from 'react';
import type { Candle, ChartIndicators } from '../../lib/api'; import type { Candle, ChartIndicators } from '../../lib/api';
import Card from '../../ui/Card'; import Card from '../../ui/Card';
import ChartLayersPanel from './ChartLayersPanel';
import ChartSideToolbar from './ChartSideToolbar'; import ChartSideToolbar from './ChartSideToolbar';
import ChartToolbar from './ChartToolbar'; import ChartToolbar from './ChartToolbar';
import TradingChart from './TradingChart'; import TradingChart from './TradingChart';
import type { FibAnchor, FibRetracement } from './FibRetracementPrimitive'; import type { FibAnchor, FibRetracement } from './FibRetracementPrimitive';
import type { IChartApi } from 'lightweight-charts'; import { LineStyle, type IChartApi } from 'lightweight-charts';
import type { OverlayLayer } from './ChartPanel.types';
type Props = { type Props = {
candles: Candle[]; candles: Candle[];
indicators: ChartIndicators; indicators: ChartIndicators;
dlobQuotes?: { bid: number | null; ask: number | null; mid: number | null } | null;
timeframe: string; timeframe: string;
bucketSeconds: number;
seriesKey: string;
onTimeframeChange: (tf: string) => void; onTimeframeChange: (tf: string) => void;
showIndicators: boolean; showIndicators: boolean;
onToggleIndicators: () => void; onToggleIndicators: () => void;
showBuild: boolean;
onToggleBuild: () => void;
seriesLabel: string; seriesLabel: string;
fullscreenOverride?: boolean;
onToggleFullscreenOverride?: () => void;
fullscreenStyle?: CSSProperties;
}; };
type FibDragMode = 'move' | 'edit-b';
type FibDrag = {
pointerId: number;
mode: FibDragMode;
startClientX: number;
startClientY: number;
start: FibAnchor;
origin: FibRetracement;
moved: boolean;
};
function isEditableTarget(t: EventTarget | null): boolean {
if (!(t instanceof HTMLElement)) return false;
const tag = t.tagName;
if (tag === 'INPUT' || tag === 'TEXTAREA' || tag === 'SELECT') return true;
return t.isContentEditable;
}
export default function ChartPanel({ export default function ChartPanel({
candles, candles,
indicators, indicators,
dlobQuotes,
timeframe, timeframe,
bucketSeconds,
seriesKey,
onTimeframeChange, onTimeframeChange,
showIndicators, showIndicators,
onToggleIndicators, onToggleIndicators,
showBuild,
onToggleBuild,
seriesLabel, seriesLabel,
fullscreenOverride,
onToggleFullscreenOverride,
fullscreenStyle,
}: Props) { }: Props) {
const [isFullscreen, setIsFullscreen] = useState(false); const [isFullscreen, setIsFullscreen] = useState(false);
const isExternalFullscreen = typeof fullscreenOverride === 'boolean';
const effectiveFullscreen = isExternalFullscreen ? (fullscreenOverride as boolean) : isFullscreen;
const toggleFullscreen = isExternalFullscreen
? onToggleFullscreenOverride ?? (() => {})
: () => setIsFullscreen((v) => !v);
const [activeTool, setActiveTool] = useState<'cursor' | 'fib-retracement'>('cursor'); const [activeTool, setActiveTool] = useState<'cursor' | 'fib-retracement'>('cursor');
const [fibStart, setFibStart] = useState<FibAnchor | null>(null); const [fibStart, setFibStart] = useState<FibAnchor | null>(null);
const [fib, setFib] = useState<FibRetracement | null>(null); const [fib, setFib] = useState<FibRetracement | null>(null);
const [fibDraft, setFibDraft] = useState<FibRetracement | null>(null); const [fibDraft, setFibDraft] = useState<FibRetracement | null>(null);
const [layers, setLayers] = useState<OverlayLayer[]>([
{ id: 'dlob-quotes', name: 'DLOB Quotes', visible: true, locked: false, opacity: 0.9 },
{ id: 'drawings', name: 'Drawings', visible: true, locked: false, opacity: 1 },
]);
const [layersOpen, setLayersOpen] = useState(false);
const [fibVisible, setFibVisible] = useState(true);
const [fibLocked, setFibLocked] = useState(false);
const [fibOpacity, setFibOpacity] = useState(1);
const [selectedOverlayId, setSelectedOverlayId] = useState<string | null>(null);
const [priceAutoScale, setPriceAutoScale] = useState(true);
const chartApiRef = useRef<IChartApi | null>(null); const chartApiRef = useRef<IChartApi | null>(null);
const activeToolRef = useRef(activeTool); const activeToolRef = useRef(activeTool);
const fibStartRef = useRef<FibAnchor | null>(fibStart); const fibStartRef = useRef<FibAnchor | null>(fibStart);
const pendingMoveRef = useRef<FibAnchor | null>(null); const pendingMoveRef = useRef<FibAnchor | null>(null);
const pendingDragRef = useRef<{ anchor: FibAnchor; clientX: number; clientY: number } | null>(null);
const rafRef = useRef<number | null>(null); const rafRef = useRef<number | null>(null);
const spaceDownRef = useRef<boolean>(false);
const dragRef = useRef<FibDrag | null>(null);
const selectPointerRef = useRef<number | null>(null);
const selectedOverlayIdRef = useRef<string | null>(selectedOverlayId);
const fibRef = useRef<FibRetracement | null>(fib);
useEffect(() => { useEffect(() => {
if (isExternalFullscreen) return;
if (!isFullscreen) return; if (!isFullscreen) return;
const onKeyDown = (e: KeyboardEvent) => { const onKeyDown = (e: KeyboardEvent) => {
if (e.key === 'Escape') setIsFullscreen(false); if (e.key === 'Escape') setIsFullscreen(false);
}; };
window.addEventListener('keydown', onKeyDown); window.addEventListener('keydown', onKeyDown);
return () => window.removeEventListener('keydown', onKeyDown); return () => window.removeEventListener('keydown', onKeyDown);
}, [isFullscreen]); }, [isExternalFullscreen, isFullscreen]);
useEffect(() => { useEffect(() => {
if (isExternalFullscreen) return;
document.body.classList.toggle('chartFullscreen', isFullscreen); document.body.classList.toggle('chartFullscreen', isFullscreen);
return () => document.body.classList.remove('chartFullscreen'); return () => document.body.classList.remove('chartFullscreen');
}, [isFullscreen]); }, [isExternalFullscreen, isFullscreen]);
const cardClassName = useMemo(() => { const cardClassName = useMemo(() => {
return ['chartCard', isFullscreen ? 'chartCard--fullscreen' : null].filter(Boolean).join(' '); return ['chartCard', effectiveFullscreen ? 'chartCard--fullscreen' : null].filter(Boolean).join(' ');
}, [isFullscreen]); }, [effectiveFullscreen]);
const cardStyle = useMemo(() => {
if (!effectiveFullscreen) return undefined;
return fullscreenStyle;
}, [effectiveFullscreen, fullscreenStyle]);
useEffect(() => { useEffect(() => {
activeToolRef.current = activeTool; activeToolRef.current = activeTool;
@@ -67,16 +134,64 @@ export default function ChartPanel({
fibStartRef.current = fibStart; fibStartRef.current = fibStart;
}, [fibStart]); }, [fibStart]);
useEffect(() => {
selectedOverlayIdRef.current = selectedOverlayId;
}, [selectedOverlayId]);
useEffect(() => {
fibRef.current = fib;
}, [fib]);
useEffect(() => { useEffect(() => {
const onKeyDown = (e: KeyboardEvent) => { const onKeyDown = (e: KeyboardEvent) => {
if (e.key !== 'Escape') return; if (isEditableTarget(e.target)) return;
if (activeToolRef.current !== 'fib-retracement') return;
setFibStart(null); if (e.code === 'Space') {
setFibDraft(null); spaceDownRef.current = true;
setActiveTool('cursor'); e.preventDefault();
return;
}
if (e.key === 'Escape') {
if (dragRef.current) {
dragRef.current = null;
pendingDragRef.current = null;
selectPointerRef.current = null;
setFibDraft(null);
return;
}
if (activeToolRef.current === 'fib-retracement') {
setFibStart(null);
setFibDraft(null);
setActiveTool('cursor');
return;
}
if (selectedOverlayIdRef.current) setSelectedOverlayId(null);
return;
}
if (e.key === 'Delete' || e.key === 'Backspace') {
if (selectedOverlayIdRef.current === 'fib') {
clearFib();
}
}
}; };
const onKeyUp = (e: KeyboardEvent) => {
if (e.code === 'Space') {
spaceDownRef.current = false;
}
};
window.addEventListener('keydown', onKeyDown); window.addEventListener('keydown', onKeyDown);
return () => window.removeEventListener('keydown', onKeyDown); window.addEventListener('keyup', onKeyUp);
return () => {
window.removeEventListener('keydown', onKeyDown);
window.removeEventListener('keyup', onKeyUp);
};
// eslint-disable-next-line react-hooks/exhaustive-deps
}, []); }, []);
useEffect(() => { useEffect(() => {
@@ -98,19 +213,129 @@ export default function ChartPanel({
ts.setVisibleLogicalRange({ from: center - span / 2, to: center + span / 2 }); ts.setVisibleLogicalRange({ from: center - span / 2, to: center + span / 2 });
} }
function clamp01(v: number): number {
if (!Number.isFinite(v)) return 1;
return Math.max(0, Math.min(1, v));
}
const quotesLayer = useMemo(() => layers.find((l) => l.id === 'dlob-quotes'), [layers]);
const quotesVisible = Boolean(quotesLayer?.visible);
const quotesOpacity = clamp01(quotesLayer?.opacity ?? 1);
const priceLines = useMemo(() => {
if (!quotesVisible) return [];
return [
{
id: 'dlob-bid',
title: 'DLOB Bid',
price: dlobQuotes?.bid ?? null,
color: `rgba(34,197,94,${quotesOpacity})`,
lineStyle: LineStyle.Dotted,
},
{
id: 'dlob-mid',
title: 'DLOB Mid',
price: dlobQuotes?.mid ?? null,
color: `rgba(230,233,239,${quotesOpacity})`,
lineStyle: LineStyle.Dashed,
},
{
id: 'dlob-ask',
title: 'DLOB Ask',
price: dlobQuotes?.ask ?? null,
color: `rgba(239,68,68,${quotesOpacity})`,
lineStyle: LineStyle.Dotted,
},
];
}, [dlobQuotes?.ask, dlobQuotes?.bid, dlobQuotes?.mid, quotesOpacity, quotesVisible]);
function updateLayer(layerId: string, patch: Partial<OverlayLayer>) {
setLayers((prev) => prev.map((l) => (l.id === layerId ? { ...l, ...patch } : l)));
}
function clearFib() {
setFib(null);
setFibStart(null);
setFibDraft(null);
dragRef.current = null;
pendingDragRef.current = null;
selectPointerRef.current = null;
setSelectedOverlayId(null);
}
function computeFibFromDrag(drag: FibDrag, pointer: FibAnchor): FibRetracement {
if (drag.mode === 'edit-b') return { a: drag.origin.a, b: pointer };
const deltaLogical = pointer.logical - drag.start.logical;
const deltaPrice = pointer.price - drag.start.price;
return {
a: { logical: drag.origin.a.logical + deltaLogical, price: drag.origin.a.price + deltaPrice },
b: { logical: drag.origin.b.logical + deltaLogical, price: drag.origin.b.price + deltaPrice },
};
}
function scheduleFrame() {
if (rafRef.current != null) return;
rafRef.current = window.requestAnimationFrame(() => {
rafRef.current = null;
const drag = dragRef.current;
const pendingDrag = pendingDragRef.current;
if (drag && pendingDrag) {
if (!drag.moved) {
const dx = pendingDrag.clientX - drag.startClientX;
const dy = pendingDrag.clientY - drag.startClientY;
if (dx * dx + dy * dy >= 16) drag.moved = true; // ~4px threshold
}
if (drag.moved) {
setFibDraft(computeFibFromDrag(drag, pendingDrag.anchor));
}
return;
}
const pointer = pendingMoveRef.current;
if (!pointer) return;
if (activeToolRef.current !== 'fib-retracement') return;
const start2 = fibStartRef.current;
if (!start2) return;
setFibDraft({ a: start2, b: pointer });
});
}
const drawingsLayer =
layers.find((l) => l.id === 'drawings') ?? { id: 'drawings', name: 'Drawings', visible: true, locked: false, opacity: 1 };
const fibEffectiveVisible = fibVisible && drawingsLayer.visible;
const fibEffectiveOpacity = fibOpacity * drawingsLayer.opacity;
const fibEffectiveLocked = fibLocked || drawingsLayer.locked;
const fibSelected = selectedOverlayId === 'fib';
const fibRenderable = fibEffectiveVisible ? (fibDraft ?? fib) : null;
useEffect(() => {
if (selectedOverlayId !== 'fib') return;
if (!fib) {
setSelectedOverlayId(null);
return;
}
if (!fibEffectiveVisible) setSelectedOverlayId(null);
}, [fib, fibEffectiveVisible, selectedOverlayId]);
return ( return (
<> <>
{isFullscreen ? <div className="chartBackdrop" onClick={() => setIsFullscreen(false)} /> : null} {!isExternalFullscreen && isFullscreen ? <div className="chartBackdrop" onClick={() => setIsFullscreen(false)} /> : null}
<Card className={cardClassName}> <Card className={cardClassName} style={cardStyle}>
<div className="chartCard__toolbar"> <div className="chartCard__toolbar">
<ChartToolbar <ChartToolbar
timeframe={timeframe} timeframe={timeframe}
onTimeframeChange={onTimeframeChange} onTimeframeChange={onTimeframeChange}
showIndicators={showIndicators} showIndicators={showIndicators}
onToggleIndicators={onToggleIndicators} onToggleIndicators={onToggleIndicators}
showBuild={showBuild}
onToggleBuild={onToggleBuild}
priceAutoScale={priceAutoScale}
onTogglePriceAutoScale={() => setPriceAutoScale((v) => !v)}
seriesLabel={seriesLabel} seriesLabel={seriesLabel}
isFullscreen={isFullscreen} isFullscreen={effectiveFullscreen}
onToggleFullscreen={() => setIsFullscreen((v) => !v)} onToggleFullscreen={toggleFullscreen}
/> />
</div> </div>
<div className="chartCard__content"> <div className="chartCard__content">
@@ -118,15 +343,13 @@ export default function ChartPanel({
timeframe={timeframe} timeframe={timeframe}
activeTool={activeTool} activeTool={activeTool}
hasFib={fib != null || fibDraft != null} hasFib={fib != null || fibDraft != null}
isLayersOpen={layersOpen}
onToolChange={setActiveTool} onToolChange={setActiveTool}
onToggleLayers={() => setLayersOpen((v) => !v)}
onZoomIn={() => zoomTime(0.8)} onZoomIn={() => zoomTime(0.8)}
onZoomOut={() => zoomTime(1.25)} onZoomOut={() => zoomTime(1.25)}
onResetView={() => chartApiRef.current?.timeScale().resetTimeScale()} onResetView={() => chartApiRef.current?.timeScale().resetTimeScale()}
onClearFib={() => { onClearFib={clearFib}
setFib(null);
setFibStart(null);
setFibDraft(null);
}}
/> />
<div className="chartCard__chart"> <div className="chartCard__chart">
<TradingChart <TradingChart
@@ -136,38 +359,127 @@ export default function ChartPanel({
ema20={indicators.ema20} ema20={indicators.ema20}
bb20={indicators.bb20} bb20={indicators.bb20}
showIndicators={showIndicators} showIndicators={showIndicators}
fib={fibDraft ?? fib} showBuild={showBuild}
bucketSeconds={bucketSeconds}
seriesKey={seriesKey}
priceLines={priceLines}
fib={fibRenderable}
fibOpacity={fibEffectiveOpacity}
fibSelected={fibSelected}
priceAutoScale={priceAutoScale}
onReady={({ chart }) => { onReady={({ chart }) => {
chartApiRef.current = chart; chartApiRef.current = chart;
}} }}
onChartClick={(p) => { onChartClick={(p) => {
if (activeTool !== 'fib-retracement') return; if (activeTool === 'fib-retracement') {
if (!fibStartRef.current) { if (!fibStartRef.current) {
fibStartRef.current = p; fibStartRef.current = p;
setFibStart(p); setFibStart(p);
setFibDraft({ a: p, b: p }); setFibDraft({ a: p, b: p });
return;
}
setFib({ a: fibStartRef.current, b: p });
setFibStart(null);
fibStartRef.current = null;
setFibDraft(null);
setActiveTool('cursor');
return; return;
} }
setFib({ a: fibStartRef.current, b: p });
setFibStart(null); if (p.target === 'chart') setSelectedOverlayId(null);
fibStartRef.current = null;
setFibDraft(null);
setActiveTool('cursor');
}} }}
onChartCrosshairMove={(p) => { onChartCrosshairMove={(p) => {
if (activeToolRef.current !== 'fib-retracement') return;
const start = fibStartRef.current;
if (!start) return;
pendingMoveRef.current = p; pendingMoveRef.current = p;
if (rafRef.current != null) return; scheduleFrame();
rafRef.current = window.requestAnimationFrame(() => {
rafRef.current = null;
const move = pendingMoveRef.current;
const start2 = fibStartRef.current;
if (!move || !start2) return;
setFibDraft({ a: start2, b: move });
});
}} }}
onPointerEvent={({ type, logical, price, target, event }) => {
const pointer: FibAnchor = { logical, price };
if (type === 'pointerdown') {
if (event.button !== 0) return;
if (spaceDownRef.current) return;
if (activeToolRef.current !== 'cursor') return;
if (target !== 'fib') return;
if (!fibRef.current) return;
if (!fibEffectiveVisible) return;
if (selectedOverlayIdRef.current !== 'fib') {
setSelectedOverlayId('fib');
selectPointerRef.current = event.pointerId;
return { consume: true, capturePointer: true };
}
if (fibEffectiveLocked) {
selectPointerRef.current = event.pointerId;
return { consume: true, capturePointer: true };
}
dragRef.current = {
pointerId: event.pointerId,
mode: event.ctrlKey ? 'edit-b' : 'move',
startClientX: event.clientX,
startClientY: event.clientY,
start: pointer,
origin: fibRef.current,
moved: false,
};
pendingDragRef.current = { anchor: pointer, clientX: event.clientX, clientY: event.clientY };
setFibDraft(fibRef.current);
return { consume: true, capturePointer: true };
}
const drag = dragRef.current;
if (drag && drag.pointerId === event.pointerId) {
if (type === 'pointermove') {
pendingDragRef.current = { anchor: pointer, clientX: event.clientX, clientY: event.clientY };
scheduleFrame();
return { consume: true };
}
if (type === 'pointerup' || type === 'pointercancel') {
if (drag.moved) setFib(computeFibFromDrag(drag, pointer));
dragRef.current = null;
pendingDragRef.current = null;
setFibDraft(null);
return { consume: true };
}
return;
}
if (selectPointerRef.current != null && selectPointerRef.current === event.pointerId) {
if (type === 'pointermove') return { consume: true };
if (type === 'pointerup' || type === 'pointercancel') {
selectPointerRef.current = null;
return { consume: true };
}
}
}}
/>
<ChartLayersPanel
open={layersOpen}
layers={layers}
onRequestClose={() => setLayersOpen(false)}
onToggleLayerVisible={(layerId) => {
const layer = layers.find((l) => l.id === layerId);
if (!layer) return;
updateLayer(layerId, { visible: !layer.visible });
}}
onToggleLayerLocked={(layerId) => {
const layer = layers.find((l) => l.id === layerId);
if (!layer) return;
updateLayer(layerId, { locked: !layer.locked });
}}
onSetLayerOpacity={(layerId, opacity) => updateLayer(layerId, { opacity: clamp01(opacity) })}
fibPresent={fib != null}
fibSelected={fibSelected}
fibVisible={fibVisible}
fibLocked={fibLocked}
fibOpacity={fibOpacity}
onSelectFib={() => setSelectedOverlayId('fib')}
onToggleFibVisible={() => setFibVisible((v) => !v)}
onToggleFibLocked={() => setFibLocked((v) => !v)}
onSetFibOpacity={(opacity) => setFibOpacity(clamp01(opacity))}
onDeleteFib={clearFib}
/> />
</div> </div>
</div> </div>

View File

@@ -0,0 +1,8 @@
export type OverlayLayer = {
id: string;
name: string;
visible: boolean;
locked: boolean;
opacity: number; // 0..1
};

View File

@@ -4,8 +4,8 @@ import {
IconBrush, IconBrush,
IconCrosshair, IconCrosshair,
IconCursor, IconCursor,
IconEye,
IconFib, IconFib,
IconLayers,
IconLock, IconLock,
IconPlus, IconPlus,
IconRuler, IconRuler,
@@ -24,7 +24,9 @@ type Props = {
timeframe: string; timeframe: string;
activeTool: ActiveTool; activeTool: ActiveTool;
hasFib: boolean; hasFib: boolean;
isLayersOpen: boolean;
onToolChange: (tool: ActiveTool) => void; onToolChange: (tool: ActiveTool) => void;
onToggleLayers: () => void;
onZoomIn: () => void; onZoomIn: () => void;
onZoomOut: () => void; onZoomOut: () => void;
onResetView: () => void; onResetView: () => void;
@@ -35,7 +37,9 @@ export default function ChartSideToolbar({
timeframe, timeframe,
activeTool, activeTool,
hasFib, hasFib,
isLayersOpen,
onToolChange, onToolChange,
onToggleLayers,
onZoomIn, onZoomIn,
onZoomOut, onZoomOut,
onResetView, onResetView,
@@ -195,9 +199,15 @@ export default function ChartSideToolbar({
</span> </span>
</button> </button>
<button type="button" className="chartToolBtn" title="Visibility" aria-label="Visibility" disabled> <button
type="button"
className={['chartToolBtn', isLayersOpen ? 'chartToolBtn--active' : ''].filter(Boolean).join(' ')}
title="Layers"
aria-label="Layers"
onClick={onToggleLayers}
>
<span className="chartToolBtn__icon" aria-hidden="true"> <span className="chartToolBtn__icon" aria-hidden="true">
<IconEye /> <IconLayers />
</span> </span>
</button> </button>
</div> </div>

View File

@@ -5,18 +5,26 @@ type Props = {
onTimeframeChange: (tf: string) => void; onTimeframeChange: (tf: string) => void;
showIndicators: boolean; showIndicators: boolean;
onToggleIndicators: () => void; onToggleIndicators: () => void;
showBuild: boolean;
onToggleBuild: () => void;
priceAutoScale: boolean;
onTogglePriceAutoScale: () => void;
seriesLabel: string; seriesLabel: string;
isFullscreen: boolean; isFullscreen: boolean;
onToggleFullscreen: () => void; onToggleFullscreen: () => void;
}; };
const timeframes = ['1m', '5m', '15m', '1h', '4h', '1D'] as const; const timeframes = ['1s', '3s', '5s', '15s', '30s', '1m', '3m', '5m', '15m', '30m', '1h', '4h', '12h', '1d'] as const;
export default function ChartToolbar({ export default function ChartToolbar({
timeframe, timeframe,
onTimeframeChange, onTimeframeChange,
showIndicators, showIndicators,
onToggleIndicators, onToggleIndicators,
showBuild,
onToggleBuild,
priceAutoScale,
onTogglePriceAutoScale,
seriesLabel, seriesLabel,
isFullscreen, isFullscreen,
onToggleFullscreen, onToggleFullscreen,
@@ -41,6 +49,12 @@ export default function ChartToolbar({
<Button size="sm" variant={showIndicators ? 'primary' : 'ghost'} onClick={onToggleIndicators} type="button"> <Button size="sm" variant={showIndicators ? 'primary' : 'ghost'} onClick={onToggleIndicators} type="button">
Indicators Indicators
</Button> </Button>
<Button size="sm" variant={showBuild ? 'primary' : 'ghost'} onClick={onToggleBuild} type="button">
Build
</Button>
<Button size="sm" variant={priceAutoScale ? 'primary' : 'ghost'} onClick={onTogglePriceAutoScale} type="button">
Auto Scale
</Button>
<Button size="sm" variant={isFullscreen ? 'primary' : 'ghost'} onClick={onToggleFullscreen} type="button"> <Button size="sm" variant={isFullscreen ? 'primary' : 'ghost'} onClick={onToggleFullscreen} type="button">
{isFullscreen ? 'Exit' : 'Fullscreen'} {isFullscreen ? 'Exit' : 'Fullscreen'}
</Button> </Button>

View File

@@ -54,6 +54,8 @@ type State = {
fib: FibRetracement | null; fib: FibRetracement | null;
series: ISeriesApi<'Candlestick', Time> | null; series: ISeriesApi<'Candlestick', Time> | null;
chart: SeriesAttachedParameter<Time>['chart'] | null; chart: SeriesAttachedParameter<Time>['chart'] | null;
selected: boolean;
opacity: number;
}; };
class FibPaneRenderer implements IPrimitivePaneRenderer { class FibPaneRenderer implements IPrimitivePaneRenderer {
@@ -64,8 +66,10 @@ class FibPaneRenderer implements IPrimitivePaneRenderer {
} }
draw(target: any) { draw(target: any) {
const { fib, series, chart } = this._getState(); const { fib, series, chart, selected, opacity } = this._getState();
if (!fib || !series || !chart) return; if (!fib || !series || !chart) return;
const clampedOpacity = Math.max(0, Math.min(1, opacity));
if (clampedOpacity <= 0) return;
const x1 = chart.timeScale().logicalToCoordinate(fib.a.logical as any); const x1 = chart.timeScale().logicalToCoordinate(fib.a.logical as any);
const x2 = chart.timeScale().logicalToCoordinate(fib.b.logical as any); const x2 = chart.timeScale().logicalToCoordinate(fib.b.logical as any);
@@ -78,6 +82,9 @@ class FibPaneRenderer implements IPrimitivePaneRenderer {
const delta = p1 - p0; const delta = p1 - p0;
target.useBitmapCoordinateSpace(({ context, bitmapSize, horizontalPixelRatio, verticalPixelRatio }: any) => { target.useBitmapCoordinateSpace(({ context, bitmapSize, horizontalPixelRatio, verticalPixelRatio }: any) => {
context.save();
context.globalAlpha *= clampedOpacity;
try {
const xStart = Math.max(0, Math.round(xLeftMedia * horizontalPixelRatio)); const xStart = Math.max(0, Math.round(xLeftMedia * horizontalPixelRatio));
let xEnd = Math.min(bitmapSize.width, Math.round(xRightMedia * horizontalPixelRatio)); let xEnd = Math.min(bitmapSize.width, Math.round(xRightMedia * horizontalPixelRatio));
if (xEnd <= xStart) xEnd = Math.min(bitmapSize.width, xStart + Math.max(1, Math.round(1 * horizontalPixelRatio))); if (xEnd <= xStart) xEnd = Math.min(bitmapSize.width, xStart + Math.max(1, Math.round(1 * horizontalPixelRatio)));
@@ -132,7 +139,7 @@ class FibPaneRenderer implements IPrimitivePaneRenderer {
const bx = Math.round(x2 * horizontalPixelRatio); const bx = Math.round(x2 * horizontalPixelRatio);
const by = Math.round(y1 * verticalPixelRatio); const by = Math.round(y1 * verticalPixelRatio);
context.strokeStyle = 'rgba(226,232,240,0.55)'; context.strokeStyle = selected ? 'rgba(250,204,21,0.65)' : 'rgba(226,232,240,0.55)';
context.lineWidth = Math.max(1, Math.round(1 * horizontalPixelRatio)); context.lineWidth = Math.max(1, Math.round(1 * horizontalPixelRatio));
context.setLineDash([Math.max(2, Math.round(5 * horizontalPixelRatio)), Math.max(2, Math.round(5 * horizontalPixelRatio))]); context.setLineDash([Math.max(2, Math.round(5 * horizontalPixelRatio)), Math.max(2, Math.round(5 * horizontalPixelRatio))]);
context.beginPath(); context.beginPath();
@@ -141,14 +148,23 @@ class FibPaneRenderer implements IPrimitivePaneRenderer {
context.stroke(); context.stroke();
context.setLineDash([]); context.setLineDash([]);
const r = Math.max(2, Math.round(3 * horizontalPixelRatio)); const r = Math.max(2, Math.round((selected ? 4 : 3) * horizontalPixelRatio));
context.fillStyle = 'rgba(147,197,253,0.95)'; context.fillStyle = selected ? 'rgba(250,204,21,0.95)' : 'rgba(147,197,253,0.95)';
if (selected) {
context.strokeStyle = 'rgba(15,23,42,0.85)';
context.lineWidth = Math.max(1, Math.round(1 * horizontalPixelRatio));
}
context.beginPath(); context.beginPath();
context.arc(ax, ay, r, 0, Math.PI * 2); context.arc(ax, ay, r, 0, Math.PI * 2);
context.fill(); context.fill();
if (selected) context.stroke();
context.beginPath(); context.beginPath();
context.arc(bx, by, r, 0, Math.PI * 2); context.arc(bx, by, r, 0, Math.PI * 2);
context.fill(); context.fill();
if (selected) context.stroke();
}
} finally {
context.restore();
} }
}); });
} }
@@ -170,11 +186,19 @@ export class FibRetracementPrimitive implements ISeriesPrimitive<Time> {
private _param: SeriesAttachedParameter<Time> | null = null; private _param: SeriesAttachedParameter<Time> | null = null;
private _series: ISeriesApi<'Candlestick', Time> | null = null; private _series: ISeriesApi<'Candlestick', Time> | null = null;
private _fib: FibRetracement | null = null; private _fib: FibRetracement | null = null;
private _selected = false;
private _opacity = 1;
private readonly _paneView: FibPaneView; private readonly _paneView: FibPaneView;
private readonly _paneViews: readonly IPrimitivePaneView[]; private readonly _paneViews: readonly IPrimitivePaneView[];
constructor() { constructor() {
this._paneView = new FibPaneView(() => ({ fib: this._fib, series: this._series, chart: this._param?.chart ?? null })); this._paneView = new FibPaneView(() => ({
fib: this._fib,
series: this._series,
chart: this._param?.chart ?? null,
selected: this._selected,
opacity: this._opacity,
}));
this._paneViews = [this._paneView]; this._paneViews = [this._paneView];
} }
@@ -196,4 +220,14 @@ export class FibRetracementPrimitive implements ISeriesPrimitive<Time> {
this._fib = next; this._fib = next;
this._param?.requestUpdate(); this._param?.requestUpdate();
} }
setSelected(next: boolean) {
this._selected = next;
this._param?.requestUpdate();
}
setOpacity(next: number) {
this._opacity = Number.isFinite(next) ? next : 1;
this._param?.requestUpdate();
}
} }

File diff suppressed because it is too large Load Diff

View File

@@ -14,6 +14,7 @@ type Params = {
type Result = { type Result = {
candles: Candle[]; candles: Candle[];
indicators: ChartIndicators; indicators: ChartIndicators;
meta: { tf: string; bucketSeconds: number } | null;
loading: boolean; loading: boolean;
error: string | null; error: string | null;
refresh: () => Promise<void>; refresh: () => Promise<void>;
@@ -22,36 +23,64 @@ type Result = {
export function useChartData({ symbol, source, tf, limit, pollMs }: Params): Result { export function useChartData({ symbol, source, tf, limit, pollMs }: Params): Result {
const [candles, setCandles] = useState<Candle[]>([]); const [candles, setCandles] = useState<Candle[]>([]);
const [indicators, setIndicators] = useState<ChartIndicators>({}); const [indicators, setIndicators] = useState<ChartIndicators>({});
const [meta, setMeta] = useState<{ tf: string; bucketSeconds: number } | null>(null);
const [loading, setLoading] = useState(false); const [loading, setLoading] = useState(false);
const [error, setError] = useState<string | null>(null); const [error, setError] = useState<string | null>(null);
const inFlight = useRef(false); const inFlight = useRef(false);
const abortRef = useRef<AbortController | null>(null);
const requestIdRef = useRef(0);
const fetchOnce = useCallback(async () => { const fetchOnce = useCallback(
if (inFlight.current) return; async ({ force }: { force: boolean }) => {
inFlight.current = true; if (!force && inFlight.current) return;
setLoading(true);
try { // On timeframe/params change we want an immediate response — abort the older request.
const res = await fetchChart({ symbol, source, tf, limit }); if (force && abortRef.current) abortRef.current.abort();
setCandles(res.candles);
setIndicators(res.indicators); const ctrl = new AbortController();
setError(null); abortRef.current = ctrl;
} catch (e: any) {
setError(String(e?.message || e)); const reqId = requestIdRef.current + 1;
} finally { requestIdRef.current = reqId;
setLoading(false);
inFlight.current = false; inFlight.current = true;
} setLoading(true);
}, [symbol, source, tf, limit]);
try {
const res = await fetchChart({ symbol, source, tf, limit, signal: ctrl.signal });
if (requestIdRef.current !== reqId) return; // stale response
setCandles(res.candles);
setIndicators(res.indicators);
setMeta(res.meta);
setError(null);
} catch (e: any) {
// Aborts are expected during fast tf switching.
const name = String(e?.name || '');
const msg = String(e?.message || e);
if (name === 'AbortError' || msg.toLowerCase().includes('abort')) return;
if (requestIdRef.current !== reqId) return;
setError(msg);
} finally {
if (requestIdRef.current === reqId) {
setLoading(false);
inFlight.current = false;
}
}
},
[symbol, source, tf, limit]
);
useEffect(() => { useEffect(() => {
void fetchOnce(); void fetchOnce({ force: true });
return () => {
abortRef.current?.abort();
};
}, [fetchOnce]); }, [fetchOnce]);
useInterval(() => void fetchOnce(), pollMs); useInterval(() => void fetchOnce({ force: false }), pollMs);
return useMemo( return useMemo(
() => ({ candles, indicators, loading, error, refresh: fetchOnce }), () => ({ candles, indicators, meta, loading, error, refresh: () => fetchOnce({ force: true }) }),
[candles, indicators, loading, error, fetchOnce] [candles, indicators, meta, loading, error, fetchOnce]
); );
} }

View File

@@ -0,0 +1,858 @@
import { useEffect, useMemo, useRef, useState } from 'react';
import Chart from 'chart.js/auto';
import 'chartjs-adapter-luxon';
import { useLocalStorageState } from '../../app/hooks/useLocalStorageState';
import Button from '../../ui/Button';
type ContractMonitorResponse = {
ok?: boolean;
error?: string;
contract?: any;
eventsCount?: number;
costs?: {
tradeFeeUsd: number;
txFeeUsd: number;
slippageUsd: number;
fundingUsd: number;
realizedPnlUsd: number;
totalCostsUsd: number;
netPnlUsd: number;
txCount: number;
fillCount: number;
cancelCount: number;
modifyCount: number;
errorCount: number;
};
series?: Array<{
ts: string;
tradeFeeUsd: number;
txFeeUsd: number;
slippageUsd: number;
fundingUsd: number;
totalCostsUsd: number;
realizedPnlUsd: number;
netPnlUsd: number;
}> | null;
closeEstimate?: any;
};
type CostEstimateResponse = {
ok?: boolean;
error?: string;
input?: any;
dlob?: any;
breakdown?: {
trade_fee_usd: number;
slippage_usd: number;
tx_fee_usd: number;
expected_modify_usd: number;
total_usd: number;
total_bps: number;
breakeven_bps: number;
};
};
function formatUsd(v: number | null | undefined): string {
if (v == null || !Number.isFinite(v)) return '—';
const abs = Math.abs(v);
if (abs >= 1_000_000) return `$${(v / 1_000_000).toFixed(2)}M`;
if (abs >= 1000) return `$${(v / 1000).toFixed(1)}K`;
return `$${v.toFixed(4)}`;
}
function formatBps(v: number | null | undefined): string {
if (v == null || !Number.isFinite(v)) return '—';
return `${v.toFixed(2)} bps`;
}
function clampNumber(v: number, min: number, max: number): number {
if (!Number.isFinite(v)) return min;
return Math.min(max, Math.max(min, v));
}
function MiniLineChart({
title,
points,
valueKey,
format,
}: {
title: string;
points: Array<Record<string, any>>;
valueKey: string;
format?: (v: number | null | undefined) => string;
}) {
const values = useMemo(() => {
const out: number[] = [];
for (const p of points) {
const v = Number(p?.[valueKey]);
if (Number.isFinite(v)) out.push(v);
}
return out;
}, [points, valueKey]);
const last = values.length ? values[values.length - 1] : null;
const min = values.length ? Math.min(...values) : 0;
const max = values.length ? Math.max(...values) : 1;
const span = max - min || 1;
const w = 360;
const h = 84;
const pad = 6;
const d = useMemo(() => {
if (!values.length) return '';
const step = values.length > 1 ? (w - pad * 2) / (values.length - 1) : 0;
let path = '';
for (let i = 0; i < values.length; i++) {
const x = pad + i * step;
const y = pad + ((max - values[i]) / span) * (h - pad * 2);
path += i === 0 ? `M ${x.toFixed(2)} ${y.toFixed(2)}` : ` L ${x.toFixed(2)} ${y.toFixed(2)}`;
}
return path;
}, [h, max, span, values, w]);
const cls = last != null && last >= 0 ? 'pos' : 'neg';
const fmt = format || formatUsd;
return (
<div className="costChart">
<div className="costChart__head">
<span className="costChart__title">{title}</span>
<span className={['costChart__value', cls].join(' ')}>{fmt(last)}</span>
</div>
{values.length ? (
<svg className="costChart__svg" viewBox={`0 0 ${w} ${h}`} preserveAspectRatio="none">
<path d={d} fill="none" stroke="rgba(168, 85, 247, 0.9)" strokeWidth="2" />
<path d={`M ${pad} ${h - pad} H ${w - pad}`} fill="none" stroke="rgba(255,255,255,0.08)" strokeWidth="1" />
</svg>
) : (
<div className="muted" style={{ fontSize: 12 }}>
No series yet.
</div>
)}
</div>
);
}
type EstimatePoint = {
ts: number;
tradeFeeUsd: number;
slippageUsd: number;
txFeeUsd: number;
modifyUsd: number;
totalUsd: number;
breakevenBps: number;
totalBps: number;
midPrice: number | null;
vwapPrice: number | null;
impactBps: number | null;
};
function useWindowedEstimateSeries(points: EstimatePoint[], windowSec: number) {
const nowMs = Date.now();
const windowMs = Math.max(10, Math.min(3600, Math.floor(windowSec))) * 1000;
const startMs = nowMs - windowMs;
return useMemo(() => points.filter((p) => p.ts >= startMs && p.ts <= nowMs + 2000), [nowMs, points, startMs]);
}
function EstimateChart({
title,
points,
windowSec,
kind,
}: {
title: string;
points: EstimatePoint[];
windowSec: number;
kind: 'price' | 'costUsd' | 'costBps';
}) {
const canvasRef = useRef<HTMLCanvasElement | null>(null);
const chartRef = useRef<Chart | null>(null);
const windowed = useWindowedEstimateSeries(points, windowSec);
const datasets = useMemo(() => {
const toXY = (key: keyof EstimatePoint) =>
windowed.map((p) => ({
x: p.ts,
y: (p[key] as any) == null ? null : Number(p[key] as any),
}));
if (kind === 'price') {
return [
{
label: 'Mid',
data: toXY('midPrice'),
borderColor: 'rgba(96,165,250,0.95)',
backgroundColor: 'rgba(96,165,250,0.10)',
pointRadius: 0,
borderWidth: 2,
tension: 0.15,
yAxisID: 'price',
},
{
label: 'VWAP (quote)',
data: toXY('vwapPrice'),
borderColor: 'rgba(168,85,247,0.95)',
backgroundColor: 'rgba(168,85,247,0.10)',
pointRadius: 0,
borderDash: [6, 4],
borderWidth: 2,
tension: 0.15,
yAxisID: 'price',
},
];
}
if (kind === 'costBps') {
return [
{
label: 'Impact (bps)',
data: toXY('impactBps'),
borderColor: 'rgba(34,197,94,0.95)',
backgroundColor: 'rgba(34,197,94,0.10)',
pointRadius: 0,
borderWidth: 2,
tension: 0.15,
yAxisID: 'bps',
},
{
label: 'Total (bps)',
data: toXY('totalBps'),
borderColor: 'rgba(239,68,68,0.95)',
backgroundColor: 'rgba(239,68,68,0.10)',
pointRadius: 0,
borderWidth: 2,
tension: 0.15,
yAxisID: 'bps',
},
];
}
return [
{
label: 'Total',
data: toXY('totalUsd'),
borderColor: 'rgba(168,85,247,0.95)',
backgroundColor: 'rgba(168,85,247,0.10)',
pointRadius: 0,
borderWidth: 2,
tension: 0.15,
yAxisID: 'usd',
},
{
label: 'Slippage',
data: toXY('slippageUsd'),
borderColor: 'rgba(34,197,94,0.95)',
backgroundColor: 'rgba(34,197,94,0.10)',
pointRadius: 0,
borderWidth: 2,
tension: 0.15,
yAxisID: 'usd',
},
{
label: 'Tx',
data: toXY('txFeeUsd'),
borderColor: 'rgba(96,165,250,0.95)',
backgroundColor: 'rgba(96,165,250,0.10)',
pointRadius: 0,
borderDash: [6, 4],
borderWidth: 2,
tension: 0.15,
yAxisID: 'usd',
},
];
}, [kind, windowed]);
useEffect(() => {
if (!canvasRef.current) return;
if (chartRef.current) return;
chartRef.current = new Chart(canvasRef.current, {
type: 'line',
data: { datasets: datasets as any },
options: {
responsive: true,
maintainAspectRatio: false,
animation: false,
parsing: false,
interaction: { mode: 'index', intersect: false },
plugins: {
legend: {
labels: {
color: '#e6e9ef',
font: { size: 13, weight: '600' },
boxWidth: 10,
boxHeight: 10,
},
},
tooltip: {
enabled: true,
titleFont: { size: 13, weight: '700' },
bodyFont: { size: 13, weight: '600' },
},
},
scales: {
x: {
type: 'time',
time: { unit: 'second' },
// Time labels are already readable; keep them slightly smaller than the rest.
ticks: { color: '#c7cbd4', font: { size: 11, weight: '600' } },
grid: { color: 'rgba(255,255,255,0.06)' },
},
price: {
type: 'linear',
position: 'right',
ticks: { color: '#c7cbd4', font: { size: 13, weight: '650' } },
grid: { color: 'rgba(255,255,255,0.06)' },
display: kind === 'price',
},
usd: {
type: 'linear',
position: 'right',
ticks: { color: '#c7cbd4', font: { size: 13, weight: '650' } },
grid: { color: 'rgba(255,255,255,0.06)' },
display: kind === 'costUsd',
},
bps: {
type: 'linear',
position: 'right',
ticks: { color: '#c7cbd4', font: { size: 13, weight: '650' } },
grid: { color: 'rgba(255,255,255,0.06)' },
display: kind === 'costBps',
},
},
},
});
return () => {
chartRef.current?.destroy();
chartRef.current = null;
};
// eslint-disable-next-line react-hooks/exhaustive-deps
}, [kind]);
useEffect(() => {
const chart = chartRef.current;
if (!chart) return;
chart.data.datasets = datasets as any;
chart.update('none');
}, [datasets]);
return (
<div className={['costChart', 'costChart--big', `costChart--${kind}`].join(' ')}>
<div className="costChart__head">
<span className="costChart__title">{title}</span>
<span className="muted" style={{ fontSize: 12 }}>
{windowSec}s
</span>
</div>
<div className="costChart__canvas">
<canvas ref={canvasRef} />
</div>
</div>
);
}
async function fetchJson<T>(url: string, init?: RequestInit): Promise<T> {
const res = await fetch(url, init);
const text = await res.text();
let json: any = null;
try {
json = text ? JSON.parse(text) : null;
} catch {
// ignore
}
if (!res.ok) {
const msg = json?.error || text || `HTTP ${res.status}`;
throw new Error(String(msg));
}
return (json ?? {}) as T;
}
export default function ContractCostsPanel({
market,
view,
}: {
market: string;
view?: 'both' | 'active' | 'new';
}) {
const [contractId, setContractId] = useLocalStorageState<string>('trade.contractId', '');
const [autoPoll, setAutoPoll] = useLocalStorageState<boolean>('trade.contractMonitor.autoPoll', true);
const [pollMs, setPollMs] = useLocalStorageState<number>('trade.contractMonitor.pollMs', 1500);
const [monitor, setMonitor] = useState<ContractMonitorResponse | null>(null);
const [monitorLoading, setMonitorLoading] = useState(false);
const [monitorError, setMonitorError] = useState<string | null>(null);
const lastMonitorAtRef = useRef<number>(0);
const normalizedContractId = useMemo(() => contractId.trim(), [contractId]);
const loadMonitor = async () => {
const id = normalizedContractId;
if (!id) return;
setMonitorLoading(true);
setMonitorError(null);
try {
const data = await fetchJson<ContractMonitorResponse>(
`/api/v1/contracts/${encodeURIComponent(id)}/monitor?eventsLimit=2000&series=1&seriesMax=600`,
{
method: 'GET',
headers: { 'cache-control': 'no-store' },
}
);
setMonitor(data);
lastMonitorAtRef.current = Date.now();
} catch (e: any) {
setMonitor(null);
setMonitorError(String(e?.message || e));
} finally {
setMonitorLoading(false);
}
};
useEffect(() => {
if (!autoPoll) return;
if (!normalizedContractId) return;
const ms = clampNumber(pollMs, 250, 30_000);
void loadMonitor();
const t = window.setInterval(() => void loadMonitor(), ms);
return () => window.clearInterval(t);
// eslint-disable-next-line react-hooks/exhaustive-deps
}, [autoPoll, normalizedContractId, pollMs]);
const [notionalUsd, setNotionalUsd] = useLocalStorageState<number>('trade.newContract.notionalUsd', 10);
const [side, setSide] = useLocalStorageState<'long' | 'short'>('trade.newContract.side', 'long');
const [orderType, setOrderType] = useLocalStorageState<'market' | 'limit'>('trade.newContract.orderType', 'market');
const [advancedOpen, setAdvancedOpen] = useLocalStorageState<boolean>('trade.newContract.advancedOpen', false);
const [feeTakerBps, setFeeTakerBps] = useLocalStorageState<number>('trade.newContract.feeTakerBps', 5);
const [feeMakerBps, setFeeMakerBps] = useLocalStorageState<number>('trade.newContract.feeMakerBps', 0);
const [txFeeUsdEst, setTxFeeUsdEst] = useLocalStorageState<number>('trade.newContract.txFeeUsdEst', 0);
const [expectedReprices, setExpectedReprices] = useLocalStorageState<number>('trade.newContract.expectedReprices', 0);
const [estimate, setEstimate] = useState<CostEstimateResponse | null>(null);
const [estimateLoading, setEstimateLoading] = useState(false);
const [estimateError, setEstimateError] = useState<string | null>(null);
const [autoEstimate, setAutoEstimate] = useLocalStorageState<boolean>('trade.newContract.autoEstimate', true);
const [estimateWindowSec, setEstimateWindowSec] = useLocalStorageState<number>('trade.newContract.estimateWindowSec', 300);
const estimateInFlightRef = useRef(false);
const [estimateSeries, setEstimateSeries] = useState<EstimatePoint[]>([]);
const runEstimate = async () => {
setEstimateLoading(true);
setEstimateError(null);
try {
const body: any = {
market_name: market,
notional_usd: notionalUsd,
side,
order_type: orderType,
};
if (advancedOpen) {
body.fee_taker_bps = feeTakerBps;
body.fee_maker_bps = feeMakerBps;
body.tx_fee_usd_est = txFeeUsdEst;
body.expected_reprices_per_entry = expectedReprices;
}
const data = await fetchJson<CostEstimateResponse>('/api/v1/contracts/costs/estimate', {
method: 'POST',
headers: { 'content-type': 'application/json' },
body: JSON.stringify(body),
});
setEstimate(data);
if (data?.breakdown) {
const b = data.breakdown;
const midPriceRaw = data?.dlob?.mid_price;
const vwapPriceRaw = data?.dlob?.vwap_price;
const impactBpsRaw = data?.dlob?.impact_bps;
const midPrice = midPriceRaw == null ? null : Number(midPriceRaw);
const vwapPrice = vwapPriceRaw == null ? null : Number(vwapPriceRaw);
const impactBps = impactBpsRaw == null ? null : Number(impactBpsRaw);
setEstimateSeries((prev) => {
const next = [
...prev,
{
ts: Date.now(),
tradeFeeUsd: Number(b.trade_fee_usd ?? 0) || 0,
slippageUsd: Number(b.slippage_usd ?? 0) || 0,
txFeeUsd: Number(b.tx_fee_usd ?? 0) || 0,
modifyUsd: Number(b.expected_modify_usd ?? 0) || 0,
totalUsd: Number(b.total_usd ?? 0) || 0,
breakevenBps: Number(b.breakeven_bps ?? 0) || 0,
totalBps: Number(b.total_bps ?? b.breakeven_bps ?? 0) || 0,
midPrice: Number.isFinite(midPrice) ? midPrice : null,
vwapPrice: Number.isFinite(vwapPrice) ? vwapPrice : null,
impactBps: Number.isFinite(impactBps) ? impactBps : null,
},
];
return next.slice(-4000);
});
}
} catch (e: any) {
setEstimate(null);
setEstimateError(String(e?.message || e));
} finally {
setEstimateLoading(false);
}
};
const tickEstimate = async () => {
if (estimateInFlightRef.current) return;
estimateInFlightRef.current = true;
try {
await runEstimate();
} finally {
estimateInFlightRef.current = false;
}
};
useEffect(() => {
if (!autoEstimate) return;
void tickEstimate();
const t = window.setInterval(() => void tickEstimate(), 1000);
return () => window.clearInterval(t);
// eslint-disable-next-line react-hooks/exhaustive-deps
}, [
autoEstimate,
market,
notionalUsd,
side,
orderType,
advancedOpen,
feeTakerBps,
feeMakerBps,
txFeeUsdEst,
expectedReprices,
]);
const [mode, setMode] = useLocalStorageState<'both' | 'active' | 'new'>('trade.costsPanel.mode', 'both');
const effectiveMode = view || mode;
const showActive = effectiveMode === 'both' || effectiveMode === 'active';
const showNew = effectiveMode === 'both' || effectiveMode === 'new';
return (
<div className={['costsPanel', view ? 'costsPanel--stack' : null].filter(Boolean).join(' ')}>
{!view ? (
<div className="costsPanel__toolbar">
<span className="muted">View</span>
<Button
size="sm"
variant={mode === 'both' ? 'primary' : 'ghost'}
onClick={() => setMode('both')}
type="button"
>
Both
</Button>
<Button
size="sm"
variant={mode === 'active' ? 'primary' : 'ghost'}
onClick={() => setMode('active')}
type="button"
>
Active
</Button>
<Button
size="sm"
variant={mode === 'new' ? 'primary' : 'ghost'}
onClick={() => setMode('new')}
type="button"
>
New
</Button>
</div>
) : null}
<div
className={['costsPanel__grid', !showActive || !showNew ? 'costsPanel__grid--single' : null]
.filter(Boolean)
.join(' ')}
>
{showActive ? (
<section className="costsCard">
<div className="costsCard__head">
<div className="costsCard__title">Active contract</div>
<div className="costsCard__actions">
<Button size="sm" variant={autoPoll ? 'primary' : 'ghost'} onClick={() => setAutoPoll((v) => !v)} type="button">
Auto
</Button>
<Button size="sm" variant="ghost" onClick={() => void loadMonitor()} type="button" disabled={!normalizedContractId || monitorLoading}>
Refresh
</Button>
</div>
</div>
<div className="costsForm">
<label className="inlineField">
<span className="inlineField__label">contract_id</span>
<input
className="inlineField__input"
value={contractId}
onChange={(e) => setContractId(e.target.value)}
placeholder="uuid…"
/>
</label>
<label className="inlineField">
<span className="inlineField__label">poll ms</span>
<input
className="inlineField__input"
type="number"
min={250}
step={250}
value={pollMs}
onChange={(e) => setPollMs(Number(e.target.value))}
disabled={!autoPoll}
/>
</label>
</div>
{monitorError ? <div className="uiError">{monitorError}</div> : null}
<div className="costsKpis">
<div className="costKpi">
<div className="costKpi__label">Fees</div>
<div className="costKpi__value">{formatUsd(monitor?.costs?.tradeFeeUsd ?? null)}</div>
</div>
<div className="costKpi">
<div className="costKpi__label">Tx</div>
<div className="costKpi__value">{formatUsd(monitor?.costs?.txFeeUsd ?? null)}</div>
</div>
<div className="costKpi">
<div className="costKpi__label">Slippage</div>
<div className="costKpi__value">{formatUsd(monitor?.costs?.slippageUsd ?? null)}</div>
</div>
<div className="costKpi">
<div className="costKpi__label">Funding</div>
<div className="costKpi__value">{formatUsd(monitor?.costs?.fundingUsd ?? null)}</div>
</div>
<div className="costKpi">
<div className="costKpi__label">Total costs</div>
<div className="costKpi__value">{formatUsd(monitor?.costs?.totalCostsUsd ?? null)}</div>
</div>
<div className="costKpi">
<div className="costKpi__label">Net PnL</div>
<div className={['costKpi__value', (monitor?.costs?.netPnlUsd ?? 0) >= 0 ? 'pos' : 'neg'].join(' ')}>
{formatUsd(monitor?.costs?.netPnlUsd ?? null)}
</div>
</div>
</div>
<div className="costsMeta muted">
<div>events: {monitor?.eventsCount ?? '—'}</div>
<div>tx: {monitor?.costs?.txCount ?? '—'}</div>
<div>fills: {monitor?.costs?.fillCount ?? '—'}</div>
<div>cancel: {monitor?.costs?.cancelCount ?? '—'}</div>
<div>modify: {monitor?.costs?.modifyCount ?? '—'}</div>
</div>
<div className="costsCard__subhead">PnL / costs over time</div>
<div className="costCharts">
<MiniLineChart title="Net PnL" points={monitor?.series || []} valueKey="netPnlUsd" />
<MiniLineChart title="Total costs" points={monitor?.series || []} valueKey="totalCostsUsd" />
</div>
<div className="costsCard__subhead">Close now (DLOB quote)</div>
<div className="costsClose">
<div className="costsClose__row">
<span className="muted">buy impact</span>
<span>{formatBps(monitor?.closeEstimate?.buy?.impact_bps ?? null)}</span>
<span className="muted">vwap</span>
<span>{monitor?.closeEstimate?.buy?.vwap_price ?? '—'}</span>
</div>
<div className="costsClose__row">
<span className="muted">sell impact</span>
<span>{formatBps(monitor?.closeEstimate?.sell?.impact_bps ?? null)}</span>
<span className="muted">vwap</span>
<span>{monitor?.closeEstimate?.sell?.vwap_price ?? '—'}</span>
</div>
</div>
</section>
) : null}
{showNew ? (
<section className="costsCard costsCard--new">
<div className="costsCard__head">
<div className="costsCard__title">New contract estimate</div>
<div className="costsCard__actions">
<Button
size="sm"
variant={autoEstimate ? 'primary' : 'ghost'}
onClick={() => setAutoEstimate((v) => !v)}
type="button"
title="Auto refresh (1s)"
>
Auto
</Button>
<Button size="sm" variant="primary" onClick={() => void runEstimate()} type="button" disabled={estimateLoading}>
Estimate
</Button>
<Button size="sm" variant={advancedOpen ? 'primary' : 'ghost'} onClick={() => setAdvancedOpen((v) => !v)} type="button">
Advanced
</Button>
</div>
</div>
<div className="costsNewLayout">
<div className="costsNewCharts">
<div className="costsMeta costsMeta--new">
<span className="muted">Live window</span>
<select
className="inlineField__input"
value={estimateWindowSec}
onChange={(e) => setEstimateWindowSec(Number(e.target.value))}
style={{ width: 120 }}
title="Chart window"
>
<option value={60}>60s</option>
<option value={300}>5m</option>
<option value={900}>15m</option>
<option value={3600}>1h</option>
</select>
</div>
<div className="costCharts costCharts--new">
<EstimateChart
title="Price (mid vs vwap)"
points={estimateSeries}
windowSec={estimateWindowSec}
kind="price"
/>
<EstimateChart title="Costs (bps)" points={estimateSeries} windowSec={estimateWindowSec} kind="costBps" />
<EstimateChart title="Costs (USD)" points={estimateSeries} windowSec={estimateWindowSec} kind="costUsd" />
</div>
</div>
<aside className="costsNewSide">
<div className="costsForm costsForm--newSide">
<label className="inlineField">
<span className="inlineField__label">market</span>
<input className="inlineField__input" value={market} disabled />
</label>
<label className="inlineField">
<span className="inlineField__label">notional</span>
<input
className="inlineField__input"
type="number"
min={0.01}
step={0.01}
value={notionalUsd}
onChange={(e) => setNotionalUsd(Number(e.target.value))}
/>
</label>
<label className="inlineField">
<span className="inlineField__label">side</span>
<select className="inlineField__input" value={side} onChange={(e) => setSide(e.target.value as any)}>
<option value="long">long</option>
<option value="short">short</option>
</select>
</label>
<label className="inlineField">
<span className="inlineField__label">order</span>
<select
className="inlineField__input"
value={orderType}
onChange={(e) => setOrderType(e.target.value as any)}
>
<option value="market">market (taker)</option>
<option value="limit">limit/post-only (maker)</option>
</select>
</label>
</div>
{advancedOpen ? (
<div className="costsForm costsForm--newSide">
<label className="inlineField">
<span className="inlineField__label">taker bps</span>
<input
className="inlineField__input"
type="number"
step={0.1}
value={feeTakerBps}
onChange={(e) => setFeeTakerBps(Number(e.target.value))}
/>
</label>
<label className="inlineField">
<span className="inlineField__label">maker bps</span>
<input
className="inlineField__input"
type="number"
step={0.1}
value={feeMakerBps}
onChange={(e) => setFeeMakerBps(Number(e.target.value))}
/>
</label>
<label className="inlineField">
<span className="inlineField__label">tx usd est</span>
<input
className="inlineField__input"
type="number"
step={0.001}
value={txFeeUsdEst}
onChange={(e) => setTxFeeUsdEst(Number(e.target.value))}
/>
</label>
<label className="inlineField">
<span className="inlineField__label">reprices</span>
<input
className="inlineField__input"
type="number"
min={0}
step={1}
value={expectedReprices}
onChange={(e) => setExpectedReprices(Number(e.target.value))}
/>
</label>
</div>
) : (
<div className="muted" style={{ fontSize: 12 }}>
Defaults: backend computes fee/tx/modify estimates (use Advanced to override).
</div>
)}
{estimateError ? <div className="uiError">{estimateError}</div> : null}
<div className="costsKpis costsKpis--newSide">
<div className="costKpi">
<div className="costKpi__label">Total</div>
<div className="costKpi__value">{formatUsd(estimate?.breakdown?.total_usd ?? null)}</div>
</div>
<div className="costKpi">
<div className="costKpi__label">Breakeven</div>
<div className="costKpi__value">{formatBps(estimate?.breakdown?.breakeven_bps ?? null)}</div>
</div>
<div className="costKpi">
<div className="costKpi__label">Fee</div>
<div className="costKpi__value">{formatUsd(estimate?.breakdown?.trade_fee_usd ?? null)}</div>
</div>
<div className="costKpi">
<div className="costKpi__label">Slippage</div>
<div className="costKpi__value">{formatUsd(estimate?.breakdown?.slippage_usd ?? null)}</div>
</div>
<div className="costKpi">
<div className="costKpi__label">Tx</div>
<div className="costKpi__value">{formatUsd(estimate?.breakdown?.tx_fee_usd ?? null)}</div>
</div>
<div className="costKpi">
<div className="costKpi__label">Modify</div>
<div className="costKpi__value">{formatUsd(estimate?.breakdown?.expected_modify_usd ?? null)}</div>
</div>
</div>
<div className="costsCard__subhead">DLOB quote used</div>
<div className="costsClose">
<div className="costsClose__row">
<span className="muted">size</span>
<span>{estimate?.dlob?.size_usd ?? '—'}</span>
<span className="muted">impact</span>
<span>{formatBps(estimate?.dlob?.impact_bps ?? null)}</span>
<span className="muted">fill</span>
<span>{estimate?.dlob?.fill_pct == null ? '—' : `${Number(estimate.dlob.fill_pct).toFixed(0)}%`}</span>
</div>
</div>
</aside>
</div>
</section>
) : null}
</div>
</div>
);
}

View File

@@ -0,0 +1,151 @@
import type { ReactNode } from 'react';
import type { DlobStats } from './useDlobStats';
import type { DlobDepthBandRow } from './useDlobDepthBands';
import type { DlobSlippageRow } from './useDlobSlippage';
import DlobDepthBandsPanel from './DlobDepthBandsPanel';
import DlobSlippageChart from './DlobSlippageChart';
import Button from '../../ui/Button';
function formatUsd(v: number | null | undefined): string {
if (v == null || !Number.isFinite(v)) return '—';
if (v >= 1_000_000) return `$${(v / 1_000_000).toFixed(2)}M`;
if (v >= 1000) return `$${(v / 1000).toFixed(0)}K`;
if (v >= 1) return `$${v.toFixed(2)}`;
return `$${v.toPrecision(4)}`;
}
function formatBps(v: number | null | undefined): string {
if (v == null || !Number.isFinite(v)) return '—';
return `${v.toFixed(1)} bps`;
}
function formatPct(v: number | null | undefined): string {
if (v == null || !Number.isFinite(v)) return '—';
return `${(v * 100).toFixed(0)}%`;
}
function statusLabel(connected: boolean, error: string | null): ReactNode {
if (error) return <span className="neg">{error}</span>;
return connected ? <span className="pos">live</span> : <span className="muted">offline</span>;
}
export default function DlobDashboard({
market,
stats,
statsConnected,
statsError,
depthBands,
depthBandsConnected,
depthBandsError,
slippageRows,
slippageConnected,
slippageError,
isFullscreen,
onToggleFullscreen,
}: {
market: string;
stats: DlobStats | null;
statsConnected: boolean;
statsError: string | null;
depthBands: DlobDepthBandRow[];
depthBandsConnected: boolean;
depthBandsError: string | null;
slippageRows: DlobSlippageRow[];
slippageConnected: boolean;
slippageError: string | null;
isFullscreen?: boolean;
onToggleFullscreen?: () => void;
}) {
const updatedAt = stats?.updatedAt || depthBands[0]?.updatedAt || slippageRows[0]?.updatedAt || null;
return (
<div className="dlobDash">
<div className="dlobDash__head">
<div className="dlobDash__title">DLOB</div>
<div className="dlobDash__meta">
<span className="dlobDash__market">{market}</span>
<span className="muted">{updatedAt ? `updated ${updatedAt}` : '—'}</span>
{onToggleFullscreen ? (
<Button
size="sm"
variant={isFullscreen ? 'primary' : 'ghost'}
onClick={onToggleFullscreen}
type="button"
>
{isFullscreen ? 'Exit' : 'Fullscreen'}
</Button>
) : null}
</div>
</div>
<div className="dlobDash__statuses">
<div className="dlobStatus">
<span className="dlobStatus__label">stats</span>
<span className="dlobStatus__value">{statusLabel(statsConnected, statsError)}</span>
</div>
<div className="dlobStatus">
<span className="dlobStatus__label">depth bands</span>
<span className="dlobStatus__value">{statusLabel(depthBandsConnected, depthBandsError)}</span>
</div>
<div className="dlobStatus">
<span className="dlobStatus__label">slippage</span>
<span className="dlobStatus__value">{statusLabel(slippageConnected, slippageError)}</span>
</div>
</div>
<div className="dlobDash__grid">
<div className="dlobKpi">
<div className="dlobKpi__label">Bid</div>
<div className="dlobKpi__value pos">{formatUsd(stats?.bestBid ?? null)}</div>
</div>
<div className="dlobKpi">
<div className="dlobKpi__label">Ask</div>
<div className="dlobKpi__value neg">{formatUsd(stats?.bestAsk ?? null)}</div>
</div>
<div className="dlobKpi">
<div className="dlobKpi__label">Mid</div>
<div className="dlobKpi__value">{formatUsd(stats?.mid ?? null)}</div>
</div>
<div className="dlobKpi">
<div className="dlobKpi__label">Spread</div>
<div className="dlobKpi__value">{formatBps(stats?.spreadBps ?? null)}</div>
<div className="dlobKpi__sub muted">{formatUsd(stats?.spreadAbs ?? null)}</div>
</div>
<div className="dlobKpi">
<div className="dlobKpi__label">Depth (bid/ask)</div>
<div className="dlobKpi__value">
<span className="pos">{formatUsd(stats?.depthBidUsd ?? null)}</span>{' '}
<span className="muted">/</span> <span className="neg">{formatUsd(stats?.depthAskUsd ?? null)}</span>
</div>
</div>
<div className="dlobKpi">
<div className="dlobKpi__label">Imbalance</div>
<div className="dlobKpi__value">{formatPct(stats?.imbalance ?? null)}</div>
<div className="dlobKpi__sub muted">[-1..1]</div>
</div>
</div>
<div className="dlobDash__panes">
<div className="dlobDash__pane">
<DlobDepthBandsPanel rows={depthBands} />
</div>
<div className="dlobDash__pane">
<div className="dlobSlippage">
<div className="dlobSlippage__head">
<div className="dlobSlippage__title">Slippage (impact bps)</div>
<div className="dlobSlippage__meta muted">by size (USD)</div>
</div>
{slippageRows.length ? (
<div className="dlobSlippage__chartWrap">
<DlobSlippageChart rows={slippageRows} />
</div>
) : (
<div className="dlobSlippage__empty muted">No slippage rows yet.</div>
)}
</div>
</div>
</div>
</div>
);
}

View File

@@ -0,0 +1,75 @@
import type { CSSProperties } from 'react';
import { useMemo } from 'react';
import type { DlobDepthBandRow } from './useDlobDepthBands';
function formatUsd(v: number | null | undefined): string {
if (v == null || !Number.isFinite(v)) return '—';
if (v >= 1_000_000) return `$${(v / 1_000_000).toFixed(2)}M`;
if (v >= 1000) return `$${(v / 1000).toFixed(0)}K`;
if (v >= 1) return `$${v.toFixed(2)}`;
return `$${v.toPrecision(4)}`;
}
function formatPct(v: number | null | undefined): string {
if (v == null || !Number.isFinite(v)) return '—';
return `${v.toFixed(0)}%`;
}
function bandRowStyle(askScale: number, bidScale: number): CSSProperties {
const a = Number.isFinite(askScale) && askScale > 0 ? Math.min(1, askScale) : 0;
const b = Number.isFinite(bidScale) && bidScale > 0 ? Math.min(1, bidScale) : 0;
return { ['--ask-scale' as any]: a, ['--bid-scale' as any]: b } as CSSProperties;
}
export default function DlobDepthBandsPanel({ rows }: { rows: DlobDepthBandRow[] }) {
const sorted = useMemo(() => rows.slice().sort((a, b) => a.bandBps - b.bandBps), [rows]);
const maxUsd = useMemo(() => {
let max = 0;
for (const r of sorted) {
if (r.askUsd != null && Number.isFinite(r.askUsd)) max = Math.max(max, r.askUsd);
if (r.bidUsd != null && Number.isFinite(r.bidUsd)) max = Math.max(max, r.bidUsd);
}
return max;
}, [sorted]);
return (
<div className="dlobDepth">
<div className="dlobDepth__head">
<div className="dlobDepth__title">Depth (bands)</div>
<div className="dlobDepth__meta">±bps around mid</div>
</div>
<div className="dlobDepth__table">
<div className="dlobDepthRow dlobDepthRow--head">
<span>Band</span>
<span className="dlobDepthRow__num">Ask USD</span>
<span className="dlobDepthRow__num">Bid USD</span>
<span className="dlobDepthRow__num">Bid %</span>
</div>
{sorted.length ? (
sorted.map((r) => (
<div
key={r.bandBps}
className="dlobDepthRow"
style={bandRowStyle(maxUsd > 0 ? (r.askUsd || 0) / maxUsd : 0, maxUsd > 0 ? (r.bidUsd || 0) / maxUsd : 0)}
title={`band=${r.bandBps}bps bid=${r.bidUsd ?? '—'} ask=${r.askUsd ?? '—'} imbalance=${r.imbalance ?? '—'}`}
>
<span className="dlobDepthRow__band">{r.bandBps} bps</span>
<span className="dlobDepthRow__num neg">{formatUsd(r.askUsd)}</span>
<span className="dlobDepthRow__num pos">{formatUsd(r.bidUsd)}</span>
<span className="dlobDepthRow__num muted">
{r.imbalance == null || !Number.isFinite(r.imbalance)
? '—'
: formatPct(((r.imbalance + 1) / 2) * 100)}
</span>
</div>
))
) : (
<div className="dlobDepth__empty muted">No depth band rows yet.</div>
)}
</div>
</div>
);
}

View File

@@ -0,0 +1,111 @@
import { useEffect, useMemo, useRef } from 'react';
import Chart from 'chart.js/auto';
import type { DlobSlippageRow } from './useDlobSlippage';
type Point = { x: number; y: number | null };
function clamp01(v: number): number {
if (!Number.isFinite(v)) return 0;
return Math.max(0, Math.min(1, v));
}
export default function DlobSlippageChart({ rows }: { rows: DlobSlippageRow[] }) {
const canvasRef = useRef<HTMLCanvasElement | null>(null);
const chartRef = useRef<Chart | null>(null);
const { buy, sell, maxImpact } = useMemo(() => {
const buy: Point[] = [];
const sell: Point[] = [];
let maxImpact = 0;
for (const r of rows) {
if (!Number.isFinite(r.sizeUsd) || r.sizeUsd <= 0) continue;
const y = r.impactBps == null || !Number.isFinite(r.impactBps) ? null : r.impactBps;
if (y != null) maxImpact = Math.max(maxImpact, y);
if (r.side === 'buy') buy.push({ x: r.sizeUsd, y });
if (r.side === 'sell') sell.push({ x: r.sizeUsd, y });
}
buy.sort((a, b) => a.x - b.x);
sell.sort((a, b) => a.x - b.x);
return { buy, sell, maxImpact };
}, [rows]);
useEffect(() => {
if (!canvasRef.current) return;
if (chartRef.current) return;
chartRef.current = new Chart(canvasRef.current, {
type: 'line',
data: {
datasets: [
{
label: 'Buy',
data: [],
borderColor: 'rgba(34,197,94,0.9)',
backgroundColor: 'rgba(34,197,94,0.15)',
pointRadius: 2,
pointHoverRadius: 4,
borderWidth: 2,
tension: 0.2,
fill: false,
},
{
label: 'Sell',
data: [],
borderColor: 'rgba(239,68,68,0.9)',
backgroundColor: 'rgba(239,68,68,0.15)',
pointRadius: 2,
pointHoverRadius: 4,
borderWidth: 2,
tension: 0.2,
fill: false,
},
],
},
options: {
responsive: true,
maintainAspectRatio: false,
animation: false,
parsing: false,
interaction: { mode: 'nearest', intersect: false },
plugins: {
legend: { labels: { color: '#e6e9ef' } },
tooltip: { enabled: true },
},
scales: {
x: {
type: 'linear',
title: { display: true, text: 'Size (USD)', color: '#c7cbd4' },
ticks: { color: '#c7cbd4' },
grid: { color: 'rgba(255,255,255,0.06)' },
},
y: {
type: 'linear',
beginAtZero: true,
suggestedMax: Math.max(10, maxImpact * (1 + clamp01(0.15))),
title: { display: true, text: 'Impact (bps)', color: '#c7cbd4' },
ticks: { color: '#c7cbd4' },
grid: { color: 'rgba(255,255,255,0.06)' },
},
},
},
});
return () => {
chartRef.current?.destroy();
chartRef.current = null;
};
}, [maxImpact]);
useEffect(() => {
const chart = chartRef.current;
if (!chart) return;
chart.data.datasets[0]!.data = buy as any;
chart.data.datasets[1]!.data = sell as any;
chart.update('none');
}, [buy, sell]);
return <canvas className="dlobSlippageChart" ref={canvasRef} />;
}

View File

@@ -0,0 +1,133 @@
import { useEffect, useMemo, useState } from 'react';
import { subscribeGraphqlWs } from '../../lib/graphqlWs';
export type DlobDepthBandRow = {
marketName: string;
bandBps: number;
midPrice: number | null;
bestBid: number | null;
bestAsk: number | null;
bidUsd: number | null;
askUsd: number | null;
bidBase: number | null;
askBase: number | null;
imbalance: number | null;
updatedAt: string | null;
};
function toNum(v: unknown): number | null {
if (v == null) return null;
if (typeof v === 'number') return Number.isFinite(v) ? v : null;
if (typeof v === 'string') {
const s = v.trim();
if (!s) return null;
const n = Number(s);
return Number.isFinite(n) ? n : null;
}
return null;
}
function toInt(v: unknown): number | null {
if (v == null) return null;
if (typeof v === 'number') return Number.isFinite(v) ? Math.trunc(v) : null;
if (typeof v === 'string') {
const s = v.trim();
if (!s) return null;
const n = Number.parseInt(s, 10);
return Number.isFinite(n) ? n : null;
}
return null;
}
type HasuraRow = {
market_name: string;
band_bps: unknown;
mid_price?: unknown;
best_bid_price?: unknown;
best_ask_price?: unknown;
bid_usd?: unknown;
ask_usd?: unknown;
bid_base?: unknown;
ask_base?: unknown;
imbalance?: unknown;
updated_at?: string | null;
};
type SubscriptionData = {
dlob_depth_bps_latest: HasuraRow[];
};
export function useDlobDepthBands(
marketName: string
): { rows: DlobDepthBandRow[]; connected: boolean; error: string | null } {
const [rows, setRows] = useState<DlobDepthBandRow[]>([]);
const [connected, setConnected] = useState(false);
const [error, setError] = useState<string | null>(null);
const normalizedMarket = useMemo(() => (marketName || '').trim(), [marketName]);
useEffect(() => {
if (!normalizedMarket) {
setRows([]);
setError(null);
setConnected(false);
return;
}
setError(null);
const query = `
subscription DlobDepthBands($market: String!) {
dlob_depth_bps_latest(
where: { market_name: { _eq: $market } }
order_by: [{ band_bps: asc }]
) {
market_name
band_bps
mid_price
best_bid_price
best_ask_price
bid_usd
ask_usd
bid_base
ask_base
imbalance
updated_at
}
}
`;
const sub = subscribeGraphqlWs<SubscriptionData>({
query,
variables: { market: normalizedMarket },
onStatus: ({ connected }) => setConnected(connected),
onError: (e) => setError(e),
onData: (data) => {
const out: DlobDepthBandRow[] = [];
for (const r of data?.dlob_depth_bps_latest || []) {
if (!r?.market_name) continue;
const bandBps = toInt(r.band_bps);
if (bandBps == null || bandBps <= 0) continue;
out.push({
marketName: r.market_name,
bandBps,
midPrice: toNum(r.mid_price),
bestBid: toNum(r.best_bid_price),
bestAsk: toNum(r.best_ask_price),
bidUsd: toNum(r.bid_usd),
askUsd: toNum(r.ask_usd),
bidBase: toNum(r.bid_base),
askBase: toNum(r.ask_base),
imbalance: toNum(r.imbalance),
updatedAt: r.updated_at ?? null,
});
}
setRows(out);
},
});
return () => sub.unsubscribe();
}, [normalizedMarket]);
return { rows, connected, error };
}

View File

@@ -0,0 +1,182 @@
import { useEffect, useMemo, useState } from 'react';
import { subscribeGraphqlWs } from '../../lib/graphqlWs';
export type OrderbookRow = {
price: number;
sizeBase: number;
sizeUsd: number;
totalBase: number;
totalUsd: number;
};
export type DlobL2 = {
marketName: string;
bids: OrderbookRow[];
asks: OrderbookRow[];
bestBid: number | null;
bestAsk: number | null;
mid: number | null;
updatedAt: string | null;
};
function envNumber(name: string): number | undefined {
const raw = (import.meta as any).env?.[name];
if (raw == null) return undefined;
const n = Number(raw);
return Number.isFinite(n) ? n : undefined;
}
function toNum(v: unknown): number | null {
if (v == null) return null;
if (typeof v === 'number') return Number.isFinite(v) ? v : null;
if (typeof v === 'string') {
const s = v.trim();
if (!s) return null;
const n = Number(s);
return Number.isFinite(n) ? n : null;
}
return null;
}
function normalizeJson(v: unknown): unknown {
if (typeof v !== 'string') return v;
const s = v.trim();
if (!s) return null;
try {
return JSON.parse(s);
} catch {
return v;
}
}
function parseLevels(raw: unknown, pricePrecision: number, basePrecision: number): Array<{ price: number; size: number }> {
const v = normalizeJson(raw);
if (!Array.isArray(v)) return [];
const out: Array<{ price: number; size: number }> = [];
for (const item of v) {
const priceInt = toNum((item as any)?.price);
const sizeInt = toNum((item as any)?.size);
if (priceInt == null || sizeInt == null) continue;
const price = priceInt / pricePrecision;
const size = sizeInt / basePrecision;
if (!Number.isFinite(price) || !Number.isFinite(size)) continue;
out.push({ price, size });
}
return out;
}
function withTotals(levels: Array<{ price: number; sizeBase: number }>): OrderbookRow[] {
let totalBase = 0;
let totalUsd = 0;
return levels.map((l) => {
const sizeUsd = l.sizeBase * l.price;
totalBase += l.sizeBase;
totalUsd += sizeUsd;
return {
price: l.price,
sizeBase: l.sizeBase,
sizeUsd,
totalBase,
totalUsd,
};
});
}
type HasuraDlobL2Row = {
market_name: string;
bids?: unknown;
asks?: unknown;
updated_at?: string | null;
};
type SubscriptionData = {
dlob_l2_latest: HasuraDlobL2Row[];
};
export function useDlobL2(
marketName: string,
opts?: { levels?: number }
): { l2: DlobL2 | null; connected: boolean; error: string | null } {
const [l2, setL2] = useState<DlobL2 | null>(null);
const [connected, setConnected] = useState(false);
const [error, setError] = useState<string | null>(null);
const normalizedMarket = useMemo(() => (marketName || '').trim(), [marketName]);
const levels = useMemo(() => Math.max(1, opts?.levels ?? 14), [opts?.levels]);
const pricePrecision = useMemo(() => envNumber('VITE_DLOB_PRICE_PRECISION') ?? 1_000_000, []);
const basePrecision = useMemo(() => envNumber('VITE_DLOB_BASE_PRECISION') ?? 1_000_000_000, []);
useEffect(() => {
if (!normalizedMarket) {
setL2(null);
setError(null);
setConnected(false);
return;
}
setError(null);
const query = `
subscription DlobL2($market: String!) {
dlob_l2_latest(where: {market_name: {_eq: $market}}, limit: 1) {
market_name
bids
asks
updated_at
}
}
`;
const sub = subscribeGraphqlWs<SubscriptionData>({
query,
variables: { market: normalizedMarket },
onStatus: ({ connected }) => setConnected(connected),
onError: (e) => setError(e),
onData: (data) => {
const row = data?.dlob_l2_latest?.[0];
if (!row?.market_name) return;
const bidsSorted = parseLevels(row.bids, pricePrecision, basePrecision)
.slice()
.sort((a, b) => b.price - a.price)
.slice(0, levels)
.map((l) => ({ price: l.price, sizeBase: l.size }));
const asksSorted = parseLevels(row.asks, pricePrecision, basePrecision)
.slice()
.sort((a, b) => a.price - b.price)
.slice(0, levels)
.map((l) => ({ price: l.price, sizeBase: l.size }));
// We compute totals from best -> worse.
// For UI we display asks with best ask closest to mid (at the bottom), so we reverse.
const bids = withTotals(bidsSorted);
const asks = withTotals(asksSorted).slice().reverse();
const bestBid = bidsSorted.length ? bidsSorted[0].price : null;
const bestAsk = asksSorted.length ? asksSorted[0].price : null;
const mid = bestBid != null && bestAsk != null ? (bestBid + bestAsk) / 2 : null;
setL2({
marketName: row.market_name,
bids,
asks,
bestBid,
bestAsk,
mid,
updatedAt: row.updated_at ?? null,
});
},
});
return () => sub.unsubscribe();
}, [normalizedMarket, levels, pricePrecision, basePrecision]);
return { l2, connected, error };
}

View File

@@ -0,0 +1,148 @@
import { useEffect, useMemo, useState } from 'react';
import { subscribeGraphqlWs } from '../../lib/graphqlWs';
export type DlobSlippageRow = {
marketName: string;
side: 'buy' | 'sell';
sizeUsd: number;
midPrice: number | null;
vwapPrice: number | null;
worstPrice: number | null;
filledUsd: number | null;
filledBase: number | null;
impactBps: number | null;
levelsConsumed: number | null;
fillPct: number | null;
updatedAt: string | null;
};
function toNum(v: unknown): number | null {
if (v == null) return null;
if (typeof v === 'number') return Number.isFinite(v) ? v : null;
if (typeof v === 'string') {
const s = v.trim();
if (!s) return null;
const n = Number(s);
return Number.isFinite(n) ? n : null;
}
return null;
}
type HasuraRow = {
market_name: string;
side: string;
size_usd: unknown;
mid_price?: unknown;
vwap_price?: unknown;
worst_price?: unknown;
filled_usd?: unknown;
filled_base?: unknown;
impact_bps?: unknown;
levels_consumed?: unknown;
fill_pct?: unknown;
updated_at?: string | null;
};
type SubscriptionData = {
dlob_slippage_latest: HasuraRow[];
dlob_slippage_latest_v2: HasuraRow[];
};
export function useDlobSlippage(marketName: string): { rows: DlobSlippageRow[]; connected: boolean; error: string | null } {
const [rows, setRows] = useState<DlobSlippageRow[]>([]);
const [connected, setConnected] = useState(false);
const [error, setError] = useState<string | null>(null);
const normalizedMarket = useMemo(() => (marketName || '').trim(), [marketName]);
useEffect(() => {
if (!normalizedMarket) {
setRows([]);
setError(null);
setConnected(false);
return;
}
setError(null);
const query = `
subscription DlobSlippage($market: String!) {
dlob_slippage_latest_v2(
where: { market_name: { _eq: $market } }
order_by: [{ side: asc }, { size_usd: asc }]
) {
market_name
side
size_usd
mid_price
vwap_price
worst_price
filled_usd
filled_base
impact_bps
levels_consumed
fill_pct
updated_at
}
dlob_slippage_latest(
where: { market_name: { _eq: $market } }
order_by: [{ side: asc }, { size_usd: asc }]
) {
market_name
side
size_usd
mid_price
vwap_price
worst_price
filled_usd
filled_base
impact_bps
levels_consumed
fill_pct
updated_at
}
}
`;
const sub = subscribeGraphqlWs<SubscriptionData>({
query,
variables: { market: normalizedMarket },
onStatus: ({ connected }) => setConnected(connected),
onError: (e) => setError(e),
onData: (data) => {
const out: DlobSlippageRow[] = [];
const v2 = data?.dlob_slippage_latest_v2 || [];
const src = v2.length ? v2 : data?.dlob_slippage_latest || [];
for (const r of src) {
if (!r?.market_name) continue;
const side = String(r.side || '').trim();
if (side !== 'buy' && side !== 'sell') continue;
const sizeUsd = toNum(r.size_usd);
if (sizeUsd == null || sizeUsd <= 0) continue;
out.push({
marketName: r.market_name,
side,
sizeUsd,
midPrice: toNum(r.mid_price),
vwapPrice: toNum(r.vwap_price),
worstPrice: toNum(r.worst_price),
filledUsd: toNum(r.filled_usd),
filledBase: toNum(r.filled_base),
impactBps: toNum(r.impact_bps),
levelsConsumed: (() => {
const v = toNum(r.levels_consumed);
return v == null ? null : Math.trunc(v);
})(),
fillPct: toNum(r.fill_pct),
updatedAt: r.updated_at ?? null,
});
}
setRows(out);
},
});
return () => sub.unsubscribe();
}, [normalizedMarket]);
return { rows, connected, error };
}

View File

@@ -0,0 +1,123 @@
import { useEffect, useMemo, useState } from 'react';
import { subscribeGraphqlWs } from '../../lib/graphqlWs';
export type DlobStats = {
marketName: string;
markPrice: number | null;
oraclePrice: number | null;
bestBid: number | null;
bestAsk: number | null;
mid: number | null;
spreadAbs: number | null;
spreadBps: number | null;
depthBidBase: number | null;
depthAskBase: number | null;
depthBidUsd: number | null;
depthAskUsd: number | null;
imbalance: number | null;
updatedAt: string | null;
};
function toNum(v: unknown): number | null {
if (v == null) return null;
if (typeof v === 'number') return Number.isFinite(v) ? v : null;
if (typeof v === 'string') {
const s = v.trim();
if (!s) return null;
const n = Number(s);
return Number.isFinite(n) ? n : null;
}
return null;
}
type HasuraDlobStatsRow = {
market_name: string;
mark_price?: string | null;
oracle_price?: string | null;
best_bid_price?: string | null;
best_ask_price?: string | null;
mid_price?: string | null;
spread_abs?: string | null;
spread_bps?: string | null;
depth_bid_base?: string | null;
depth_ask_base?: string | null;
depth_bid_usd?: string | null;
depth_ask_usd?: string | null;
imbalance?: string | null;
updated_at?: string | null;
};
type SubscriptionData = {
dlob_stats_latest: HasuraDlobStatsRow[];
};
export function useDlobStats(marketName: string): { stats: DlobStats | null; connected: boolean; error: string | null } {
const [stats, setStats] = useState<DlobStats | null>(null);
const [connected, setConnected] = useState(false);
const [error, setError] = useState<string | null>(null);
const normalizedMarket = useMemo(() => (marketName || '').trim(), [marketName]);
useEffect(() => {
if (!normalizedMarket) {
setStats(null);
setError(null);
setConnected(false);
return;
}
setError(null);
const query = `
subscription DlobStats($market: String!) {
dlob_stats_latest(where: {market_name: {_eq: $market}}, limit: 1) {
market_name
mark_price
oracle_price
best_bid_price
best_ask_price
mid_price
spread_abs
spread_bps
depth_bid_base
depth_ask_base
depth_bid_usd
depth_ask_usd
imbalance
updated_at
}
}
`;
const sub = subscribeGraphqlWs<SubscriptionData>({
query,
variables: { market: normalizedMarket },
onStatus: ({ connected }) => setConnected(connected),
onError: (e) => setError(e),
onData: (data) => {
const row = data?.dlob_stats_latest?.[0];
if (!row?.market_name) return;
setStats({
marketName: row.market_name,
markPrice: toNum(row.mark_price),
oraclePrice: toNum(row.oracle_price),
bestBid: toNum(row.best_bid_price),
bestAsk: toNum(row.best_ask_price),
mid: toNum(row.mid_price),
spreadAbs: toNum(row.spread_abs),
spreadBps: toNum(row.spread_bps),
depthBidBase: toNum(row.depth_bid_base),
depthAskBase: toNum(row.depth_ask_base),
depthBidUsd: toNum(row.depth_bid_usd),
depthAskUsd: toNum(row.depth_ask_usd),
imbalance: toNum(row.imbalance),
updatedAt: row.updated_at ?? null,
});
},
});
return () => sub.unsubscribe();
}, [normalizedMarket]);
return { stats, connected, error };
}

View File

@@ -16,16 +16,15 @@ type Props = {
active?: NavId; active?: NavId;
onSelect?: (id: NavId) => void; onSelect?: (id: NavId) => void;
rightSlot?: ReactNode; rightSlot?: ReactNode;
rightEndSlot?: ReactNode;
}; };
export default function TopNav({ active = 'trade', onSelect, rightSlot, rightEndSlot }: Props) { export default function TopNav({ active = 'trade', onSelect, rightSlot }: Props) {
return ( return (
<header className="topNav"> <header className="topNav">
<div className="topNav__left"> <div className="topNav__left">
<div className="topNav__brand" aria-label="Drift"> <div className="topNav__brand" aria-label="Trade">
<div className="topNav__brandMark" aria-hidden="true" /> <div className="topNav__brandMark" aria-hidden="true" />
<div className="topNav__brandName">Drift</div> <div className="topNav__brandName">Trade</div>
</div> </div>
<nav className="topNav__menu" aria-label="Primary"> <nav className="topNav__menu" aria-label="Primary">
{navItems.map((it) => ( {navItems.map((it) => (
@@ -56,7 +55,6 @@ export default function TopNav({ active = 'trade', onSelect, rightSlot, rightEnd
</div> </div>
</> </>
)} )}
{rightEndSlot}
</div> </div>
</header> </header>
); );

View File

@@ -6,6 +6,9 @@ export type Candle = {
close: number; close: number;
volume?: number; volume?: number;
oracle?: number | null; oracle?: number | null;
flow?: { up: number; down: number; flat: number };
flowRows?: number[];
flowMoves?: number[];
}; };
export type SeriesPoint = { export type SeriesPoint = {
@@ -44,6 +47,7 @@ export async function fetchChart(params: {
source?: string; source?: string;
tf: string; tf: string;
limit: number; limit: number;
signal?: AbortSignal;
}): Promise<{ candles: Candle[]; indicators: ChartIndicators; meta: { tf: string; bucketSeconds: number } }> { }): Promise<{ candles: Candle[]; indicators: ChartIndicators; meta: { tf: string; bucketSeconds: number } }> {
const base = getApiBaseUrl(); const base = getApiBaseUrl();
const u = new URL(base, window.location.origin); const u = new URL(base, window.location.origin);
@@ -53,7 +57,7 @@ export async function fetchChart(params: {
u.searchParams.set('limit', String(params.limit)); u.searchParams.set('limit', String(params.limit));
if (params.source && params.source.trim()) u.searchParams.set('source', params.source.trim()); if (params.source && params.source.trim()) u.searchParams.set('source', params.source.trim());
const res = await fetch(u.toString()); const res = await fetch(u.toString(), { signal: params.signal });
const text = await res.text(); const text = await res.text();
if (!res.ok) throw new Error(`API HTTP ${res.status}: ${text}`); if (!res.ok) throw new Error(`API HTTP ${res.status}: ${text}`);
const json = JSON.parse(text) as ChartResponse; const json = JSON.parse(text) as ChartResponse;
@@ -68,9 +72,26 @@ export async function fetchChart(params: {
close: Number(c.close), close: Number(c.close),
volume: c.volume == null ? undefined : Number(c.volume), volume: c.volume == null ? undefined : Number(c.volume),
oracle: c.oracle == null ? null : Number(c.oracle), oracle: c.oracle == null ? null : Number(c.oracle),
flow:
(c as any)?.flow && typeof (c as any).flow === 'object'
? {
up: Number((c as any).flow.up),
down: Number((c as any).flow.down),
flat: Number((c as any).flow.flat),
}
: undefined,
flowRows: Array.isArray((c as any)?.flowRows)
? (c as any).flowRows.map((x: any) => Number(x))
: Array.isArray((c as any)?.flow_rows)
? (c as any).flow_rows.map((x: any) => Number(x))
: undefined,
flowMoves: Array.isArray((c as any)?.flowMoves)
? (c as any).flowMoves.map((x: any) => Number(x))
: Array.isArray((c as any)?.flow_moves)
? (c as any).flow_moves.map((x: any) => Number(x))
: undefined,
})), })),
indicators: json.indicators || {}, indicators: json.indicators || {},
meta: { tf: String(json.tf || params.tf), bucketSeconds: Number(json.bucketSeconds || 0) }, meta: { tf: String(json.tf || params.tf), bucketSeconds: Number(json.bucketSeconds || 0) },
}; };
} }

View File

@@ -0,0 +1,198 @@
type HeadersMap = Record<string, string>;
type SubscribeParams<T> = {
query: string;
variables?: Record<string, unknown>;
onData: (data: T) => void;
onError?: (err: string) => void;
onStatus?: (s: { connected: boolean }) => void;
};
function envString(name: string): string | undefined {
const v = (import.meta as any).env?.[name];
const s = v == null ? '' : String(v).trim();
return s ? s : undefined;
}
function resolveGraphqlHttpUrl(): string {
return envString('VITE_HASURA_URL') || '/graphql';
}
function resolveGraphqlWsUrl(): string {
const explicit = envString('VITE_HASURA_WS_URL');
if (explicit) {
if (explicit.startsWith('ws://') || explicit.startsWith('wss://')) return explicit;
if (explicit.startsWith('http://')) return `ws://${explicit.slice('http://'.length)}`;
if (explicit.startsWith('https://')) return `wss://${explicit.slice('https://'.length)}`;
const proto = window.location.protocol === 'https:' ? 'wss:' : 'ws:';
const host = window.location.host;
const path = explicit.startsWith('/') ? explicit : `/${explicit}`;
return `${proto}//${host}${path}`;
}
const httpUrl = resolveGraphqlHttpUrl();
if (httpUrl.startsWith('ws://') || httpUrl.startsWith('wss://')) return httpUrl;
if (httpUrl.startsWith('http://')) return `ws://${httpUrl.slice('http://'.length)}`;
if (httpUrl.startsWith('https://')) return `wss://${httpUrl.slice('https://'.length)}`;
const proto = window.location.protocol === 'https:' ? 'wss:' : 'ws:';
const host = window.location.host;
const path = httpUrl.startsWith('/') ? httpUrl : `/${httpUrl}`;
return `${proto}//${host}${path}`;
}
function resolveAuthHeaders(): HeadersMap | undefined {
const rawToken = envString('VITE_HASURA_AUTH_TOKEN');
if (rawToken) {
const bearer = normalizeBearerToken(rawToken);
if (bearer) return { authorization: `Bearer ${bearer}` };
}
const secret = envString('VITE_HASURA_ADMIN_SECRET');
if (secret) return { 'x-hasura-admin-secret': secret };
return undefined;
}
function normalizeBearerToken(raw: string): string | undefined {
const trimmed = String(raw || '').trim();
if (!trimmed) return undefined;
const m = trimmed.match(/^Bearer\s+(.+)$/i);
const token = (m ? m[1] : trimmed).trim();
if (!token) return undefined;
const parts = token.split(/\s+/).filter(Boolean);
if (!parts.length) return undefined;
if (parts.length > 1) {
console.warn('VITE_HASURA_AUTH_TOKEN contains whitespace; using the first segment only.');
}
return parts[0];
}
type WsMessage =
| { type: 'connection_ack' | 'ka' | 'complete' }
| { type: 'connection_error'; payload?: any }
| { type: 'data'; id: string; payload: { data?: any; errors?: Array<{ message: string }> } }
| { type: 'error'; id: string; payload?: any };
export type SubscriptionHandle = {
unsubscribe: () => void;
};
export function subscribeGraphqlWs<T>({ query, variables, onData, onError, onStatus }: SubscribeParams<T>): SubscriptionHandle {
const wsUrl = resolveGraphqlWsUrl();
const headers = resolveAuthHeaders();
let ws: WebSocket | null = null;
let closed = false;
let started = false;
let reconnectTimer: number | null = null;
const subId = '1';
const emitError = (e: unknown) => {
const msg = typeof e === 'string' ? e : String((e as any)?.message || e);
onError?.(msg);
};
const setConnected = (connected: boolean) => onStatus?.({ connected });
const start = () => {
if (!ws || started) return;
started = true;
ws.send(
JSON.stringify({
id: subId,
type: 'start',
payload: { query, variables: variables ?? {} },
})
);
};
const connect = () => {
if (closed) return;
started = false;
try {
ws = new WebSocket(wsUrl, 'graphql-ws');
} catch (e) {
emitError(e);
reconnectTimer = window.setTimeout(connect, 1000);
return;
}
ws.onopen = () => {
setConnected(true);
const payload = headers ? { headers } : {};
ws?.send(JSON.stringify({ type: 'connection_init', payload }));
};
ws.onmessage = (ev) => {
let msg: WsMessage;
try {
msg = JSON.parse(String(ev.data));
} catch (e) {
emitError(e);
return;
}
if (msg.type === 'connection_ack') {
start();
return;
}
if (msg.type === 'connection_error') {
emitError(msg.payload || 'connection_error');
return;
}
if (msg.type === 'ka' || msg.type === 'complete') return;
if (msg.type === 'error') {
emitError(msg.payload || 'subscription_error');
return;
}
if (msg.type === 'data') {
const errors = msg.payload?.errors;
if (Array.isArray(errors) && errors.length) {
emitError(errors.map((e) => e.message).join(' | '));
return;
}
if (msg.payload?.data != null) onData(msg.payload.data as T);
}
};
ws.onerror = () => {
setConnected(false);
};
ws.onclose = () => {
setConnected(false);
if (closed) return;
reconnectTimer = window.setTimeout(connect, 1000);
};
};
connect();
return {
unsubscribe: () => {
closed = true;
setConnected(false);
if (reconnectTimer != null) {
window.clearTimeout(reconnectTimer);
reconnectTimer = null;
}
if (!ws) return;
try {
ws.send(JSON.stringify({ id: subId, type: 'stop' }));
ws.send(JSON.stringify({ type: 'connection_terminate' }));
} catch {
// ignore
}
try {
ws.close();
} catch {
// ignore
}
ws = null;
},
};
}

View File

@@ -18,12 +18,23 @@ function getApiUrl(): string | undefined {
} }
function getHasuraUrl(): string { function getHasuraUrl(): string {
return (import.meta as any).env?.VITE_HASURA_URL || 'http://localhost:8080/v1/graphql'; return (import.meta as any).env?.VITE_HASURA_URL || '/graphql';
} }
function getAuthToken(): string | undefined { function getAuthToken(): string | undefined {
const v = (import.meta as any).env?.VITE_HASURA_AUTH_TOKEN; const v = (import.meta as any).env?.VITE_HASURA_AUTH_TOKEN;
return v ? String(v) : undefined; const raw = v ? String(v) : '';
const trimmed = raw.trim();
if (!trimmed) return undefined;
const m = trimmed.match(/^Bearer\s+(.+)$/i);
const token = (m ? m[1] : trimmed).trim();
if (!token) return undefined;
const parts = token.split(/\s+/).filter(Boolean);
if (!parts.length) return undefined;
if (parts.length > 1) {
console.warn('VITE_HASURA_AUTH_TOKEN contains whitespace; using the first segment only.');
}
return parts[0];
} }
function getAdminSecret(): string | undefined { function getAdminSecret(): string | undefined {

File diff suppressed because it is too large Load Diff

View File

@@ -7,6 +7,13 @@ import react from '@vitejs/plugin-react';
const DIR = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url)); const DIR = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url));
const ROOT = path.resolve(DIR, '../..'); const ROOT = path.resolve(DIR, '../..');
type BasicAuth = { username: string; password: string };
function stripTrailingSlashes(p: string): string {
const out = p.replace(/\/+$/, '');
return out || '/';
}
function readApiReadToken(): string | undefined { function readApiReadToken(): string | undefined {
if (process.env.API_READ_TOKEN) return process.env.API_READ_TOKEN; if (process.env.API_READ_TOKEN) return process.env.API_READ_TOKEN;
const p = path.join(ROOT, 'tokens', 'read.json'); const p = path.join(ROOT, 'tokens', 'read.json');
@@ -20,24 +27,187 @@ function readApiReadToken(): string | undefined {
} }
} }
function parseBasicAuth(value: string | undefined): BasicAuth | undefined {
const raw = String(value || '').trim();
if (!raw) return undefined;
const idx = raw.indexOf(':');
if (idx <= 0) return undefined;
const username = raw.slice(0, idx).trim();
const password = raw.slice(idx + 1);
if (!username || !password) return undefined;
return { username, password };
}
function readProxyBasicAuth(): BasicAuth | undefined {
const fromEnv = parseBasicAuth(process.env.API_PROXY_BASIC_AUTH);
if (fromEnv) return fromEnv;
const fileRaw = String(process.env.API_PROXY_BASIC_AUTH_FILE || '').trim();
if (!fileRaw) return undefined;
const p = path.isAbsolute(fileRaw) ? fileRaw : path.join(ROOT, fileRaw);
if (!fs.existsSync(p)) return undefined;
try {
const raw = fs.readFileSync(p, 'utf8');
const json = JSON.parse(raw) as { username?: string; password?: string };
const username = typeof json?.username === 'string' ? json.username.trim() : '';
const password = typeof json?.password === 'string' ? json.password : '';
if (!username || !password) return undefined;
return { username, password };
} catch {
return undefined;
}
}
const apiReadToken = readApiReadToken(); const apiReadToken = readApiReadToken();
const proxyBasicAuth = readProxyBasicAuth();
const apiProxyTarget =
process.env.API_PROXY_TARGET ||
process.env.VISUALIZER_PROXY_TARGET ||
process.env.TRADE_UI_URL ||
process.env.TRADE_VPS_URL ||
'https://trade.mpabi.pl';
function isLocalHost(hostname: string | undefined): boolean {
const h = String(hostname || '').trim().toLowerCase();
if (!h) return false;
return h === 'localhost' || h === '127.0.0.1' || h === '0.0.0.0';
}
function parseUrl(v: string): URL | undefined {
try {
return new URL(v);
} catch {
return undefined;
}
}
function toOrigin(u: URL | undefined): string | undefined {
if (!u) return undefined;
return `${u.protocol}//${u.host}`;
}
const apiProxyTargetUrl = parseUrl(apiProxyTarget);
const apiProxyOrigin = toOrigin(apiProxyTargetUrl);
const apiProxyTargetPath = stripTrailingSlashes(apiProxyTargetUrl?.pathname || '/');
const apiProxyTargetEndsWithApi = apiProxyTargetPath.endsWith('/api');
const apiProxyIsLocal = isLocalHost(apiProxyTargetUrl?.hostname);
const apiProxyForceBearer = process.env.API_PROXY_FORCE_BEARER === '1' || process.env.API_PROXY_USE_READ_TOKEN === '1';
function inferUiProxyTarget(apiTarget: string): string | undefined {
try {
const u = new URL(apiTarget);
const p = stripTrailingSlashes(u.pathname || '/');
if (!p.endsWith('/api')) return undefined;
const basePath = p.slice(0, -'/api'.length) || '/';
u.pathname = basePath;
u.search = '';
u.hash = '';
const out = u.toString();
return out.endsWith('/') ? out.slice(0, -1) : out;
} catch {
return undefined;
}
}
const uiProxyTarget =
process.env.FRONTEND_PROXY_TARGET ||
process.env.UI_PROXY_TARGET ||
process.env.AUTH_PROXY_TARGET ||
inferUiProxyTarget(apiProxyTarget) ||
(apiProxyTargetUrl && apiProxyTargetPath === '/' ? stripTrailingSlashes(apiProxyTargetUrl.toString()) : undefined);
const uiProxyOrigin = toOrigin(parseUrl(uiProxyTarget || ''));
const graphqlProxyTarget = process.env.GRAPHQL_PROXY_TARGET || process.env.HASURA_PROXY_TARGET || uiProxyTarget;
const graphqlProxyOrigin = toOrigin(parseUrl(graphqlProxyTarget || ''));
const graphqlProxyBasicAuthEnabled =
process.env.GRAPHQL_PROXY_BASIC_AUTH === '1' || process.env.HASURA_PROXY_BASIC_AUTH === '1';
function applyProxyBasicAuth(proxyReq: any) {
if (!proxyBasicAuth) return false;
const b64 = Buffer.from(`${proxyBasicAuth.username}:${proxyBasicAuth.password}`, 'utf8').toString('base64');
proxyReq.setHeader('Authorization', `Basic ${b64}`);
return true;
}
function applyProxyOrigin(proxyReq: any, origin: string | undefined) {
if (!origin) return;
// Some upstreams (notably WS endpoints) validate Origin and may drop the connection when it doesn't match.
proxyReq.setHeader('Origin', origin);
}
function rewriteSetCookieForLocalDevHttp(proxyRes: any) {
const v = proxyRes?.headers?.['set-cookie'];
if (!v) return;
const rewrite = (cookie: string) => {
let out = cookie.replace(/;\s*secure\b/gi, '');
out = out.replace(/;\s*domain=[^;]+/gi, '');
out = out.replace(/;\s*samesite=none\b/gi, '; SameSite=Lax');
return out;
};
proxyRes.headers['set-cookie'] = Array.isArray(v) ? v.map(rewrite) : rewrite(String(v));
}
const proxy: Record<string, any> = {
'/api': {
target: apiProxyTarget,
changeOrigin: true,
rewrite: (p: string) => (apiProxyTargetEndsWithApi ? p.replace(/^\/api/, '') : p),
configure: (p: any) => {
p.on('proxyReq', (proxyReq: any) => {
applyProxyOrigin(proxyReq, apiProxyOrigin);
if (applyProxyBasicAuth(proxyReq)) return;
if ((apiProxyIsLocal || apiProxyForceBearer) && apiReadToken) proxyReq.setHeader('Authorization', `Bearer ${apiReadToken}`);
});
p.on('proxyReqWs', (proxyReq: any) => {
applyProxyOrigin(proxyReq, apiProxyOrigin);
applyProxyBasicAuth(proxyReq);
});
},
},
};
if (graphqlProxyTarget) {
for (const prefix of ['/graphql', '/graphql-ws']) {
proxy[prefix] = {
target: graphqlProxyTarget,
changeOrigin: true,
ws: true,
configure: (p: any) => {
p.on('proxyReq', (proxyReq: any) => {
applyProxyOrigin(proxyReq, graphqlProxyOrigin);
if (graphqlProxyBasicAuthEnabled) applyProxyBasicAuth(proxyReq);
});
p.on('proxyReqWs', (proxyReq: any) => {
applyProxyOrigin(proxyReq, graphqlProxyOrigin);
if (graphqlProxyBasicAuthEnabled) applyProxyBasicAuth(proxyReq);
});
},
};
}
}
if (uiProxyTarget) {
for (const prefix of ['/whoami', '/auth', '/logout']) {
proxy[prefix] = {
target: uiProxyTarget,
changeOrigin: true,
configure: (p: any) => {
p.on('proxyReq', (proxyReq: any) => {
applyProxyOrigin(proxyReq, uiProxyOrigin);
applyProxyBasicAuth(proxyReq);
});
p.on('proxyRes', (proxyRes: any) => {
rewriteSetCookieForLocalDevHttp(proxyRes);
});
},
};
}
}
export default defineConfig({ export default defineConfig({
plugins: [react()], plugins: [react()],
server: { server: {
port: 5173, port: 5173,
strictPort: true, strictPort: false,
proxy: { proxy,
'/api': {
target: process.env.API_PROXY_TARGET || 'http://localhost:8787',
changeOrigin: true,
rewrite: (p) => p.replace(/^\/api/, ''),
configure: (proxy) => {
proxy.on('proxyReq', (proxyReq) => {
if (apiReadToken) proxyReq.setHeader('Authorization', `Bearer ${apiReadToken}`);
});
},
},
},
}, },
}); });

39
doc/candles-cache.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,39 @@
# Candles cache: precompute wszystkich timeframe (1s…1d)
Cel: przełączanie `tf` w UI ma być natychmiastowe. Backend ma **ciągle liczyć** i **przechowywać** świeczki dla wszystkich timeframe:
`1s 3s 5s 15s 30s 1m 3m 5m 15m 30m 1h 4h 12h 1d`
## Jak to działa
1) Ticki (append-only) lądują w `drift_ticks`.
2) Worker `candles-cache-worker`:
- liczy świeczki dla **każdego** `bucket_seconds` bezpośrednio z `drift_ticks`,
- trzyma w DB “ostatnie N” świec (domyślnie `N=1024`) per `(symbol, source, tf)`,
- jeśli danych historycznych jest mniej (np. brak wielu dni) — zapisuje tylko to, co istnieje,
- robi backfill/warmup przy starcie i potem dopisuje “na bieżąco” w pętli.
3) API `GET /v1/chart` czyta **cache-first** z `drift_candles_cache` (fallback do on-demand funkcji, jeśli cache pusty).
## Tabela
- `drift_candles_cache` (Timescale hypertable, partycjonowanie po `bucket`)
- `bucket_seconds` = długość świecy w sekundach
- `source=''` oznacza “(any)” (brak filtra po źródle ticków)
## Worker
Plik: `services/candles-worker/candles-cache-worker.mjs`
Env:
- `CANDLES_SYMBOLS` (np. `SOL-PERP,PUMP-PERP`)
- `CANDLES_SOURCES` (np. `any,drift_oracle`)
- `CANDLES_TFS` (np. `1s,3s,5s,15s,...,1d`)
- `CANDLES_TARGET_POINTS` (default `1024`)
- `CANDLES_BACKFILL_DAYS` (opcjonalnie: wymusza minimalny warmup “co najmniej X dni”)
- `CANDLES_POLL_MS` (default `5000`)
## Dlaczego to jest szybkie
- najcięższe agregacje są robione raz i utrzymywane “na bieżąco”,
- przełączenie `tf` to tylko query po gotowych wierszach (`order_by bucket desc limit N`),
- “flow/brick stack” w `/v1/chart` jest liczone z cache “point candles” (np. `1s/3s/5s/15s/…`) bez skanowania `drift_ticks`.

216
doc/dlob-basics.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,216 @@
# DLOB + L1…L10 — podstawy (co jest czym i gdzie to liczymy)
Ten dokument wyjaśnia pojęcia:
- **DLOB** (Drift Limit Order Book),
- **L1 / L2 / L3** oraz potoczne **L1…L10**,
- na jakich warstwach w naszym stacku powstają dane i metryki,
- gdzie “pracuje AI” (modele/strategie) vs gdzie jest execution (order placement).
## Co to jest DLOB
**DLOB** = *Decentralized Limit Order Book* w Drift.
W praktyce: to jest **księga zleceń** dla rynku (np. `SOL-PERP`):
- **bids** = zlecenia kupna (po stronie bid),
- **asks** = zlecenia sprzedaży (po stronie ask).
Księga ma wiele “poziomów” cenowych; przy każdej cenie stoi pewna ilość (size).
## L1 / L2 / L3 (format i sens)
### L1 (Top of Book)
L1 to skrót od “top of book”:
- **best bid** = najwyższa cena kupna (pierwszy poziom po stronie bid),
- **best ask** = najniższa cena sprzedaży (pierwszy poziom po stronie ask).
Z L1 najczęściej liczysz:
- **spread** = `best_ask - best_bid`,
- **mid** = `(best_bid + best_ask) / 2`.
### L2 (zagregowane poziomy)
L2 to lista poziomów (levels) po obu stronach:
- `bids: [{ price, size }, ...]` (zwykle posortowane malejąco po `price`)
- `asks: [{ price, size }, ...]` (zwykle posortowane rosnąco po `price`)
To jest najpopularniejszy “orderbook UI”: słupki/heat per poziom ceny.
### L3 (pojedyncze zlecenia)
L3 to “niezagregowane” dane: pojedyncze zlecenia (większy wolumen danych).
U nas pod UI i metryki zazwyczaj wystarcza L2.
## L1…L10 (co to znaczy w praktyce)
**L1…L10** to potoczne określenie:
> “pierwsze 10 poziomów z L2 najbliżej top of book”.
To nie jest osobny format; to po prostu wycinek L2.
W naszym stacku “ile leveli bierzemy” kontroluje:
- `DLOB_DEPTH` (np. 10 → “L1…L10”).
## Jak to działa w naszym stacku (warstwy)
Poniżej “łańcuch” od źródła do metryk:
### Warstwa A: On-chain → DLOB w pamięci (VPS/k3s)
Komponent: `dlob-publisher`.
- Łączy się do Solany przez `ENDPOINT` (HTTP RPC) i `WS_ENDPOINT` (WebSocket).
- Subskrybuje konta/zdarzenia i buduje DLOB (orderbook) w pamięci.
- Publikuje snapshoty do Redis (u nas: `dlob-redis`).
To jest najbliżej źródła i zwykle najbardziej “real-time”.
### Warstwa B: Cache + REST API (VPS/k3s)
Komponenty: `dlob-redis` + `dlob-server`.
- `dlob-redis` trzyma snapshoty/publish.
- `dlob-server` udostępnia HTTP:
- `GET /l2?marketName=SOL-PERP&depth=10` → L2 (bids/asks + best bid/ask itp.)
- `GET /l3?...` → L3 (jeśli potrzebujesz)
To jest warstwa dystrybucji danych “w klastrze”, żeby inne serwisy nie musiały gadać bezpośrednio z Solaną.
Uwaga o rynkach:
- `dlob-publisher` ładuje rynki wg `PERP_MARKETS_TO_LOAD` (indeksy) / `SPOT_MARKETS_TO_LOAD`.
- Jeśli rynek nie jest załadowany przez publisher, `dlob-server` nie rozpozna `marketName`.
### Warstwa C: Metryki w DB/Hasura (VPS/k3s)
Komponenty: `dlob-worker`, `dlob-depth-worker`, `dlob-slippage-worker`.
To są “workery pod UI/AI”, które liczą metryki i zapisują je do Postgresa (Hasura).
#### `dlob-worker` (collector + basic stats)
Wejście:
- odpytuje `dlob-server` po HTTP `/l2` (źródło L2),
- rynki: `DLOB_MARKETS`,
- głębokość (ile leveli): `DLOB_DEPTH`,
- częstotliwość: `DLOB_POLL_MS`.
Wyjście (upsert do DB):
- `dlob_l2_latest` = snapshot L2 “latest” per market,
- `dlob_stats_latest` = pochodne metryki liczone z topN leveli (N=`DLOB_DEPTH`), m.in.:
- `mid_price`, `spread_abs`, `spread_bps`,
- `depth_bid_*` / `depth_ask_*`,
- `imbalance`.
Czyli: jeśli pytasz “gdzie liczymy L1…L10 metryki” → tutaj (w `dlob-worker`), bo bierze topN leveli z L2.
#### `dlob-depth-worker` (depth w bandach bps)
Wejście:
- czyta z DB `dlob_l2_latest` (czyli już “przetworzone” L2).
Wyjście:
- `dlob_depth_bps_latest` = płynność w pasmach wokół mid (np. ±5/10/20/50/100/200 bps).
To nie jest “L1…L10”, tylko “ile płynności mieści się w oknie cenowym” wokół mid.
#### `dlob-slippage-worker` (slippage vs size)
Wejście:
- czyta z DB `dlob_l2_latest`.
Wyjście:
- `dlob_slippage_latest` = symulacja wykonania zlecenia (market) po L2 dla progów `DLOB_SLIPPAGE_SIZES_USD`.
To jest bardzo użyteczne jako feature do strategii (“ile kosztuje wejście/wyjście teraz dla X USD”).
## Gdzie “pracuje AI” (TFT itp.)
AI/strategia powinna pracować na warstwie “features”, a nie na surowych subskrypcjach Solany:
Najczęstszy zestaw wejść dla modelu:
- candles/ticki (np. `drift_ticks` + `get_drift_candles(...)`),
- bieżące statsy z DLOB:
- `dlob_stats_latest` (mid/spread/depth/imbalance),
- `dlob_depth_bps_latest` (depth w bandach),
- `dlob_slippage_latest` (slippage vs size),
- opcjonalnie pełny snapshot L2 (z `dlob_l2_latest`), jeśli model potrzebuje “kształtu” książki.
Kluczowa zasada bezpieczeństwa:
- **Model (np. na Vast)** może sugerować “desired state” (wejść/wyjść/parametry),
- **Executor na VPS** zawsze odpowiada za:
- risk checks,
- składanie/cancel/close,
- klucze prywatne i podpisywanie transakcji,
- kill switch.
## Szybki słownik (1-liner)
- **bid**: kupno, zielona strona książki
- **ask**: sprzedaż, czerwona strona książki
- **best bid / best ask (L1)**: top-of-book
- **spread**: koszt “wejścia/wyjścia natychmiast” (ask-bid)
- **mid**: punkt odniesienia między bid/ask
- **L2**: lista poziomów `{price,size}`
- **L1…L10**: top 10 poziomów z L2 (u nas kontrolowane przez `DLOB_DEPTH`)
## Jak liczymy “liquidity” i “kasa” (USD) w metrykach
W UI/DB słowo “liquidity” zwykle oznacza **depth**: “ile wolumenu stoi w orderbooku blisko ceny”.
U nas trzymamy to rozdzielnie dla bid/ask oraz w dwóch wariantach:
### A) TopN leveli (np. L1…L10) — `dlob_stats_latest`
Liczone w `dlob-worker` na podstawie L2 z `/l2`:
- Bierzemy pierwsze `N = DLOB_DEPTH` leveli z `bids` i `asks`.
- Każdy level ma:
- `price = price_int / PRICE_PRECISION`
- `size_base = size_int / BASE_PRECISION`
- “kasa” (notional) na tym levelu: `size_usd = size_base * price`
- Sumujemy po levelach:
- `depth_bid_base = Σ size_base` (po stronie bid),
- `depth_bid_usd = Σ (size_base * price)` (po stronie bid),
- analogicznie `depth_ask_base`, `depth_ask_usd` (po stronie ask).
To odpowiada intuicji “ile jest płynności na L1…LN”.
### B) Okno cenowe w bps od mid — `dlob_depth_bps_latest`
Liczone w `dlob-depth-worker` na podstawie `dlob_l2_latest`:
- Dla pasma `band_bps` wyznaczamy:
- `minBidPrice = mid * (1 - band_bps/10_000)`
- `maxAskPrice = mid * (1 + band_bps/10_000)`
- Sumujemy wszystkie levele, które mieszczą się w tym oknie:
- bids: `price >= minBidPrice`
- asks: `price <= maxAskPrice`
- Liczymy sumy:
- `bid_base`, `bid_usd`, `ask_base`, `ask_usd` tak jak wyżej (`usd = base * price`).
To odpowiada intuicji “ile płynności jest *blisko* ceny w ±X bps”.
### Ważne doprecyzowanie
Te liczby to **notional z orderbooka** (ile “stoi” na poziomach cenowych).
Nie są to “pieniądze w kontrakcie”, tylko przybliżenie kosztu/pojemności wykonania przy danej cenie i bez przesunięcia rynku.
## Spec: Orderbook UI (L1…L10 + “liquidity bars”)
Wizualizacja orderbooka (jak na screenach) jest oparta o L2 i pokazuje tylko topN leveli:
- `N` = liczba leveli wyświetlanych na stronę (np. 10 → “L1…L10”).
### Kolumny / wartości
Na każdym levelu liczymy:
- `size_usd = size_base * price`
W UI pokazujemy:
- `Size (USD)` = `size_usd` dla danego poziomu,
- `Total (USD)` = suma skumulowana od bestprice “w głąb” (cumulative):
- bids: kumulacja od best bid w dół,
- asks: kumulacja od best ask w górę (w UI zwykle best ask jest bliżej środka).
### “Liquidity bars” (znormalizowane słupki tła)
Żeby “na oko” widzieć gdzie stoi płynność:
1) **Level bar (perpoziom)** — normalizacja do największego `size_usd` w widocznych levelach danej strony:
- `level_scale = size_usd / max(size_usd w widoku)`
2) **Total bar (cumulative)** — normalizacja do największego `total_usd` w widocznych levelach danej strony:
- `total_scale = total_usd / max(total_usd w widoku)`
Żeby duże “ściany” nie zabijały kontrastu, warto użyć krzywej:
- `scale_curved = sqrt(clamp01(scale))`
Interpretacja:
- **level bar** = “ile stoi na tym poziomie”,
- **total bar** = “ile stoi łącznie do tego poziomu”.

153
doc/dlob-services.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,153 @@
# Serwisy DLOB na VPS (k3s / `trade-staging`)
Ten dokument opisuje rolę serwisów “DLOB” uruchomionych w namespace `trade-staging` oraz ich przepływ danych.
## Czy `dlob-worker` pracuje na VPS?
Tak — wszystkie serwisy wymienione niżej działają **na VPS** jako Deploymenty w klastrze k3s, w namespace `trade-staging`.
## Czy na VPS jest GraphQL/WS dla stats i orderbook?
Tak — **GraphQL wystawia Hasura** (na VPS w k3s), a nie `dlob-server`.
- Dane L2 i liczone statsy są zapisane do Postgresa jako tabele `dlob_*_latest` i są dostępne przez Hasurę jako GraphQL (query + subscriptions).
- Z zewnątrz korzystamy przez frontend (proxy) pod:
- HTTP: `https://trade.rv32i.pl/graphql`
- WS: `wss://trade.rv32i.pl/graphql` (subskrypcje, protokół `graphql-ws`)
`dlob-server` wystawia **REST** (np. `/l2`, `/l3`) w klastrze; to jest źródło danych dla workerów albo do debugowania.
## TL;DR: kto co robi
### `dlob-worker`
- **Rola:** kolektor L2 + wyliczenie “basic stats”.
- **Wejście:** HTTP L2 z `DLOB_HTTP_URL` (u nas obecnie `https://dlob.drift.trade`, ale można przełączyć na `http://dlob-server:6969`).
- **Wyjście:** upsert do Hasury (Postgres) tabel:
- `dlob_l2_latest` (raw snapshot L2, JSON leveli)
- `dlob_stats_latest` (pochodne: best bid/ask, mid, spread, depth, imbalance, itp.)
- **Częstotliwość:** `DLOB_POLL_MS` (u nas 500 ms).
### `dlob-slippage-worker`
- **Rola:** symulacja slippage vs rozmiar zlecenia na podstawie L2.
- **Wejście:** czyta z Hasury `dlob_l2_latest` (dla listy rynków).
- **Wyjście:** upsert do Hasury tabeli `dlob_slippage_latest` (m.in. `impact_bps`, `vwap_price`, `worst_price`, `fill_pct`).
- **Częstotliwość:** `DLOB_POLL_MS` (u nas 1000 ms); rozmiary w `DLOB_SLIPPAGE_SIZES_USD`.
### `dlob-depth-worker`
- **Rola:** metryki “głębokości” w pasmach ±bps wokół mid.
- **Wejście:** czyta z Hasury `dlob_l2_latest`.
- **Wyjście:** upsert do Hasury tabeli `dlob_depth_bps_latest` (per `(market_name, band_bps)`).
- **Częstotliwość:** `DLOB_POLL_MS` (u nas 1000 ms); pasma w `DLOB_DEPTH_BPS_BANDS`.
### `dlob-publisher`
- **Rola:** utrzymuje “żywy” DLOB na podstawie subskrypcji on-chain i publikuje snapshoty do Redis.
- **Wejście:** Solana RPC/WS (`ENDPOINT`, `WS_ENDPOINT` z secreta `trade-dlob-rpc`), Drift SDK; konfiguracja rynków np. `PERP_MARKETS_TO_LOAD`.
- **Wyjście:** zapis/publish do `dlob-redis` (cache / pubsub / streamy), z którego korzysta serwer HTTP (i ewentualnie WS manager).
### `dlob-server`
- **Rola:** HTTP API do danych DLOB (np. `/l2`, `/l3`) serwowane z cache Redis.
- **Wejście:** `dlob-redis` + slot subscriber (do oceny “świeżości” danych).
- **Wyjście:** endpoint HTTP w klastrze (Service `dlob-server:6969`), który może być źródłem dla `dlob-worker` (gdy `DLOB_HTTP_URL=http://dlob-server:6969`).
### `dlob-redis`
- **Rola:** Redis (u nas single-node “cluster mode”) jako **cache i kanał komunikacji** między `dlob-publisher` a `dlob-server`.
- **Uwagi:** to “klej” między komponentami publish/serve; bez niego publisher i server nie współpracują.
## Jak to się spina (przepływ danych)
1) `dlob-publisher` (on-chain) → publikuje snapshoty do `dlob-redis`.
2) `dlob-server` → serwuje `/l2` i `/l3` z `dlob-redis` (HTTP w klastrze).
3) `dlob-worker` → pobiera L2 (obecnie z `https://dlob.drift.trade`; opcjonalnie z `dlob-server`) i zapisuje “latest” do Hasury/DB.
4) `dlob-slippage-worker` + `dlob-depth-worker` → liczą agregaty z `dlob_l2_latest` i zapisują do Hasury/DB (pod UI).
## Co to jest L1 / L2 / L3 (orderbook)
- `L1` (top-of-book): tylko najlepszy bid i najlepszy ask (czasem też spread).
- `L2` (Level 2): **zagregowane poziomy cenowe** po stronie bid/ask — lista leveli `{ price, size }`, gdzie `size` to suma wolumenu na danej cenie (to jest typowy “orderbook UI” i baza pod spread/depth/imbalance).
- `L3` (Level 3): **niezagregowane, pojedyncze zlecenia** (każde osobno, zwykle z dodatkowymi polami/identyfikatorami). Większy wolumen danych; przydatne do “pro” analiz i debugowania mikrostruktury.
W tym stacku:
- `dlob-server` udostępnia REST endpointy `/l2` i `/l3`.
- Hasura/DB trzyma “latest” snapshot L2 w `dlob_l2_latest` oraz metryki w `dlob_stats_latest` / `dlob_depth_bps_latest` / `dlob_slippage_latest`.
## Słownik pojęć (bid/ask/spread i metryki)
### Podstawy orderbooka
- **Bid**: zlecenia kupna (chęć kupna). W orderbooku “bid side”.
- **Ask**: zlecenia sprzedaży (chęć sprzedaży). W orderbooku “ask side”.
- **Best bid / best ask**: najlepsza (najwyższa) cena kupna i najlepsza (najniższa) cena sprzedaży na topie księgi (L1).
- **Spread**: różnica pomiędzy `best_ask` a `best_bid`. Im mniejszy spread, tym “taniej” wejść/wyjść (mniej kosztów natychmiastowej realizacji).
- **Mid price**: cena “po środku”: `(best_bid + best_ask) / 2`. Używana jako punkt odniesienia do bps i slippage.
- **Level**: pojedynczy poziom cenowy w L2 (np. `price=100.00`, `size=12.3`).
- **Size**: ilość/płynność na poziomie (zwykle w jednostkach “base asset”).
- **Base / Quote**:
- `base` = instrument bazowy (np. SOL),
- `quote` = waluta wyceny (często USD).
## Kolory w UI (visualizer)
- `bid` / “buy side” = zielony (`.pos`, `#22c55e`)
- `ask` / “sell side” = czerwony (`.neg`, `#ef4444`)
- “flat” / brak zmiany = niebieski (`#60a5fa`) — używany m.in. w “brick stack” pod świecami
### Jednostki i skróty
- **bps (basis points)**: 1 bps = 0.01% = `0.0001`. Np. 25 bps = 0.25%.
- **USD**: u nas wiele wartości jest przeliczanych do USD (np. `size_base * price`).
### Metryki “stats” (np. `dlob_stats_latest`)
- `spread_abs` (USD): `best_ask - best_bid`.
- `spread_bps` (bps): `(spread_abs / mid_price) * 10_000`.
- `depth_levels`: ile leveli (topN) z każdej strony braliśmy do liczenia “depth”.
- `depth_bid_base` / `depth_ask_base`: suma `size` po topN levelach bid/ask (w base).
- `depth_bid_usd` / `depth_ask_usd`: suma `size_base * price` po topN levelach (w USD).
- `imbalance` ([-1..1]): miara asymetrii płynności:
- `(depth_bid_usd - depth_ask_usd) / (depth_bid_usd + depth_ask_usd)`
- >0 = relatywnie więcej płynności po bid, <0 = po ask.
- `oracle_price`: cena z oracla (np. Pyth) jako punkt odniesienia.
- `mark_price`: mark z rynku/perp (cena referencyjna dla rozliczeń); różni się od oracle/top-of-book.
### Metryki “depth bands” (np. `dlob_depth_bps_latest`)
- `band_bps`: szerokość pasma wokół `mid_price` (np. 5/10/20/50/100/200 bps).
- `bid_usd` / `ask_usd`: płynność po danej stronie, ale **tylko z poziomów mieszczących się w oknie ±`band_bps`** wokół mid.
- `imbalance`: jak wyżej, ale liczony per band.
### Metryki “slippage” (np. `dlob_slippage_latest`)
To jest symulacja gdybym teraz zrobił market order o rozmiarze X na podstawie L2.
- `size_usd`: docelowy rozmiar zlecenia w USD.
- `vwap_price`: średnia cena realizacji (Volume Weighted Average Price) dla symulowanego fill.
- `impact_bps`: koszt/odchylenie względem `mid_price` wyrażone w bps (zwykle na bazie `vwap` vs `mid`).
- `worst_price`: najgorsza cena dotknięta podczas zjadania kolejnych leveli.
- `filled_usd` / `filled_base`: ile realnie udało się wypełnić (może być < docelowego, jeśli brakuje płynności).
- `fill_pct`: procent wypełnienia (100% = pełny fill).
- `levels_consumed`: ile leveli zostało zjedzonych podczas fill.
### Metadane czasu (“świeżość”)
- `ts`: timestamp źródła (czas snapshotu).
- `slot`: slot Solany, z którego pochodzi snapshot (monotoniczny numer czasu chaina).
- `updated_at`: kiedy nasz worker zapisał/odświeżył rekord w DB (do oceny, czy dane świeże).
## Szybka diagnostyka na VPS
```bash
KUBECONFIG=/etc/rancher/k3s/k3s.yaml kubectl -n trade-staging get deploy | grep -E 'dlob-(worker|slippage-worker|depth-worker|publisher|server|redis)'
KUBECONFIG=/etc/rancher/k3s/k3s.yaml kubectl -n trade-staging logs deploy/dlob-worker --tail=80
KUBECONFIG=/etc/rancher/k3s/k3s.yaml kubectl -n trade-staging logs deploy/dlob-publisher --tail=80
KUBECONFIG=/etc/rancher/k3s/k3s.yaml kubectl -n trade-staging logs deploy/dlob-server --tail=80
```
## Ważna uwaga (źródło L2 w `dlob-worker`)
Jeśli chcesz, żeby `dlob-worker` polegał na **naszym** stacku (własny RPC + `dlob-publisher` + `dlob-server`), ustaw:
- `DLOB_HTTP_URL=http://dlob-server:6969`
Aktualnie w `trade-staging` jest ustawione:
- `DLOB_HTTP_URL=https://dlob.drift.trade`

120
doc/drift-costs.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,120 @@
# Drift Perp: koszty wejścia/edycji/wyjścia (stan na 2026-01-31)
Ten dokument zbiera **wszystkie realne składowe kosztu** przy handlu perps na Drift, żebyśmy mogli je liczyć na backendzie i wizualizować w UI.
## 1) Składowe kosztu (per trade / per pozycja)
### A. Opłata transakcyjna Drift (maker/taker)
- **Taker fee**: procent od **notional** (wartości pozycji w USD/USDC).
- **Maker fee**: zwykle **ujemny** (rebate) dla zleceń maker (np. post-only), zgodnie z aktualnym cennikiem.
- Stawki zależą od wolumenu 30D oraz stakingu DRIFT (dodatkowe zniżki / większe rebate).
- W **High Leverage Mode** taker fee może być podbite (np. 2× najniższy tier).
> TODO: potwierdzić aktualne stawki fee (z Drift SDK / on-chain) i zapisać je jako “source of truth” dla backendu.
**Wzór (pojedynczy fill):**
- `notional = |size_base| * fill_price`
- `trade_fee_usd = notional * fee_rate` (dla maker `fee_rate` może być < 0)
### B. Slippage / spread (koszt rynkowy)
To nie jest fee protokołu, ale realny koszt wejścia/wyjścia:
- `slippage_cost_usd ≈ (fill_price - mid_price) * size_base` (znak zależy od long/short)
- U nas to powinno być liczone z DLOB (L2 + symulacja fill).
### C. Funding (koszt/zarobek w czasie trzymania pozycji)
- Funding jest naliczany w czasie i realizowany przy akcjach użytkownika (trade/deposit/withdraw) w praktyce dla krótkich holdingów (minuty1h) zwykle jest małym składnikiem, ale nie zawsze zerowym.
**Wzór (upraszczając):**
- `funding_usd ≈ Σ (position_notional_usd * funding_rate_interval)`
### D. P&L settlement / “unsettled P&L” (wpływ na withdraw)
- Żeby **wypłacić zysk**, czasem trzeba wykonać `settlePNL` (rozlicza P&L do P&L Pool; nie zamyka pozycji, tylko zmienia cost basis).
- Jeśli brakuje środków w per-market P&L Pool, zysk może być częściowo **unsettled** i nie będzie w pełni wypłacalny od razu.
### E. Liquidation penalty (jeśli konto spadnie poniżej maintenance)
- Przy wejściu w liquidację protokół najpierw anuluje otwarte ordery/LP, a następnie liquidator może redukować pozycje.
- Penalty/fee jest ustawiana per-market i zwykle jest wyższa niż zwykły taker fee (żeby dać rebate liquidatorowi).
### F. Koszt sieci Solana (per instrukcja / per tx)
To koszt infrastrukturalny każdej akcji on-chain (order, cancel, modify, settlePNL, deposit/withdraw, close).
- **Base fee**: 5000 lamports per signature (minimum).
- **Priority fee**: opcjonalny, zależy od congestion.
- Jednorazowo może dojść **rent/account creation** (np. token account), jeśli czegoś brakuje.
## 2) “Ile kosztuje” konkretna akcja (checklista)
### Wejście w pozycję (open / increase)
1) **Solana tx fee** (base + ewentualnie priority)
2) **Drift trading fee** (maker/taker) od notional
3) **Slippage/spread** (z DLOB)
4) (w tle) funding zaczyna naliczać się w czasie
### Zmiana pozycji (increase/decrease/flip)
To po prostu kolejny trade:
- znowu `tx fee + trading fee + slippage`
- oraz często realizacja funding (zależy od tego czy funding został zaktualizowany)
### Wyjście z pozycji (close)
1) `tx fee`
2) `trading fee` (druga strona round-trip)
3) `slippage`
4) **realized PnL** = różnica cen ± funding fees
5) jeśli chcesz wypłacić: możliwe `settlePNL` oraz limit z P&L pool
### Edycja zlecenia (modify)
Zwykle koszt to:
- `tx fee` (czasem modify = cancel+place, zależnie od ścieżki w kliencie)
- brak trading fee, jeśli nie było fill
### Cancel zlecenia
- `tx fee`
- brak trading fee (jeśli 0 fill)
### Monitorowanie zysku / risk (PnL, margin, health)
On-chain: bez kosztu, jeśli tylko czytasz RPC/indexera.
Koszt pojawia się dopiero przy akcjach typu trade/cancel/settle/withdraw.
## 3) Przykład liczbowy (taker, round-trip)
Załóż:
- `notional = 10,000 USDC`
- `taker_fee_rate = 0.0350%` (PRZYKŁAD realna stawka zależy od tieru)
Wtedy:
- wejście: `10,000 * 0.00035 = 3.50 USDC`
- wyjście: `3.50 USDC`
- razem fee (bez slippage/funding): `7.00 USDC` + 2× Solana tx fee (+ priority jeśli ustawisz).
## 4) Co musimy znać, żeby liczyć to “dokładnie” w backendzie
Minimalny zestaw wejść:
- market (np. `SOL-PERP`)
- order type (market/limit/post-only), przewidywany fill path (taker vs maker)
- notional/size, przewidywany fill (DLOB simulation)
- fee tier użytkownika + staking/discounty + ew. fee adjusted markets
- funding history + horyzont (np. 1h/4h/24h/7d)
- czy chcemy uwzględniać `settlePNL` oraz status unsettled PnL przed withdraw
---
## 5) Słownik (kluczowe pojęcia w UI/API)
Poniżej jest skrót pojęć, których używamy w warstwach Costs (New)” i Costs (Active)”:
- `notional` wartość pozycji w USD (np. 10 USD); na tym liczymy bps i fee.
- `bps` (basis points) punkty bazowe: `1 bps = 0.01% = 0.0001`.
Przeliczenie na koszt: `koszt_usd ≈ notional_usd * bps / 10_000`.
- `fee` opłata protokołu Drift (maker/taker) od `notional`; zwykle stała dla danego trybu/tieru.
- `tx fee` koszt transakcji na Solanie (base fee + ewentualny priority fee).
- `slippage` koszt rynkowy wejścia/wyjścia, bo wykonujesz się gorzej niż `mid` (zależy od płynności).
- `impact (bps)` slippage wyrażony w bps (dla danego notionalu).
- `spread` różnica `best_ask - best_bid`; minimalny koszt natychmiastowego wejścia/wyjścia w płytkim booku.
- `mid` `(best_bid + best_ask) / 2`; punkt odniesienia ceny z orderbooka.
- `VWAP` średnia cena wykonania dla danego rozmiaru (symulacja fill po L2).
- `breakeven (bps)` minimalny ruch ceny (w bps), żeby koszty się zwróciły (wyjść na 0).
- `PnL` (profit and loss) zysk/strata:
- `unrealized PnL` na papierze”, gdy pozycja jest otwarta (zależy od ceny teraz),
- `realized PnL` zrealizowany po zamknięciu (lub częściowym zamknięciu) pozycji,
- `net PnL` PnL po odjęciu kosztów (`fee + tx + slippage + funding`).
- `funding` okresowa płatność longshort; koszt albo zysk zależny od rynku i czasu trzymania.
- `close now` estymata kosztu natychmiastowego zamknięcia pozycji (zwykle po przeciwnej stronie booka).
- `modify` / `reprice` koszt zarządzania zleceniem (cancel+place itp.), głównie `tx fee` (czasem wielokrotnie).

View File

@@ -0,0 +1,109 @@
# Drift / Solana: czy mamy dostęp do danych bez Solana RPC?
Pytanie ma dwa znaczenia — rozdzielmy je jasno:
1) **bez własnego (bare metal) RPC** — czyli nie utrzymujemy swojego `solana-validator --rpc`, ale korzystamy z dostawcy RPC albo zewnętrznych serwisów,
2) **bez żadnego RPC w ogóle** — czyli nikt w naszym systemie nie pyta Solany o stan onchain.
TL;DR:
- **Bez własnego RPC**: tak, da się na start (hosted RPC +/lub serwisy zewnętrzne).
- **Bez żadnego RPC**: tylko częściowo (dane “rynkowe” można brać z zewnętrznego DLOB), ale **stan konta/pozycji/fille/funding** i tak pochodzi z chaina, więc ktoś musi mieć RPC.
---
## Co z Twojego “speca” da się mieć bez własnego RPC?
Poniżej mapowanie kategorii danych (z Twojego opisu AF) na źródła:
### B) Prices / microstructure (oracle/mark/BBO, “close now”)
**Da się bez własnego RPC**:
- Tak. W naszym stacku te dane mogą pochodzić z pipeline DLOB (`dlob_*_latest`) i ticków (`drift_ticks`), które są już w DB i dostępne przez Hasurę / `trade-api`.
**Da się bez żadnego RPC w naszej infra** (czyli “my nie łączymy się do RPC”):
- Częściowo tak, jeśli polegamy na zewnętrznym źródle L2/BBO (np. `https://dlob.drift.trade`) — ale to źródło i tak jest zasilane przez czyjeś RPC.
### A) Position snapshot (pozycja: base, entry, side)
**Bez własnego RPC**:
- Tak, jeśli mamy **jakikolwiek** komponent (executor/collector) korzystający z hosted RPC (Helius/QuickNode/itp.) i zapisujący snapshot pozycji do DB.
**Bez żadnego RPC**:
- Praktycznie nie (pozycja jest stanem konta onchain). Wyjątek: jeśli Twój executor/bot sam utrzymuje lokalny stan i zapisuje go do DB — ale po restarcie i tak potrzebujesz reconcile z chaina (czyli RPC).
### C) Account risk (margin/liquidation/health)
**Bez własnego RPC**:
- Tak, jeśli collector liczy to na backendzie z danych Drift (przez hosted RPC) i zapisuje do TS (`contract_metrics_ts` / analogicznie).
**Bez żadnego RPC**:
- Nie, bo margin/liq zależy od stanu konta i parametrów rynku onchain.
### D) Fills / trades (realized PnL + fees + slippage)
**Bez własnego RPC**:
- Tak, jeśli:
- executor składa zlecenia i loguje fille do `bot_events` (to już mamy jako koncept), albo
- collector subskrybuje eventy transakcji / kont przez hosted RPC i zapisuje fille do DB.
**Bez żadnego RPC**:
- Tylko jeśli fille są już zapisane w DB (np. przez bota). Na bieżąco — ktoś musi je wyciągać z chaina.
### E) Funding / payments
**Bez własnego RPC**:
- Tak, ale ktoś musi pobierać funding rate / funding payment (hosted RPC lub inny feed) i zapisywać do DB.
**Bez żadnego RPC**:
- Jak wyżej: tylko z historii zapisanej w DB; na żywo potrzebujesz źródła z chaina.
### F) Order lifecycle costs (cancel/replace/tx)
**Bez własnego RPC**:
- Tak, jeśli executor:
- loguje akcje (create/cancel/replace) i ich koszty (`tx_fee_usd`, priority fee) do `bot_events`, albo
- collector wyciąga metryki tx z RPC i mapuje do orderów.
**Bez żadnego RPC**:
- Tylko retrospektywnie (jeśli już w DB).
---
## Co to znaczy praktycznie dla architektury “backend liczy, UI tylko wyświetla”?
UI/Visualizer **może działać bez bezpośredniego kontaktu z RPC** (łączy się do `trade-api` + Hasura).
Natomiast backend “compute” (k3s) ma dwie opcje zasilania:
1) **Hosted RPC** (na start)
- pro: szybciej, taniej, mniej ops,
- con: limit subskrypcji/WS, możliwe rwania, vendor lockin.
2) **Własny RPC + Geyser/Yellowstone** (docelowo)
- pro: kontrola, stabilność na większej skali, streaming “pro”,
- con: koszt i ops (dyski/IO, tuning, monitoring).
W obu przypadkach “backend liczy” działa tak samo — różni się tylko źródło surowych danych.
---
## Co już mamy w DB “bez RPC w UI”
Z obecnego pipeline (VPS/k3s) mamy “rynkowe” dane pod BBO/slippage:
- `dlob_l2_latest`, `dlob_stats_latest`, `dlob_slippage_latest`, `dlob_depth_bps_latest` (+ TS przez `*_ts`)
- `drift_ticks` (ticki/ceny)
To wystarcza do:
- estymat wejścia/wyjścia (“close now”),
- wykresów spread/slippage/depth,
- części SIM (model slippage/fee) **bez** znajomości pełnego stanu konta.
Do pełnego `contract_metrics_ts` (PnL + risk) brakuje nam jeszcze stałego feedu:
- pozycji konta + margin/liq,
- filli i funding (albo z chaina, albo z logów executora).
## Zobacz też
- “Kanoniczna” architektura w pełni self-hosted (RPC + DLOB): `doc/rpc-dlob-kanoniczna-architektura.md`
- Runbook: bare metal RPC + Geyser/Yellowstone gRPC: `doc/solana-rpc-geyser-setup.md`
- Mapa dokumentów o RPC/DLOB/metrykach: `doc/solana-rpc.md`

262
doc/drift-perp-contract.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,262 @@
# Drift PERP “kontrakt bota” (SOL-PERP) — spec intent → egzekucja → audyt
Ten dokument definiuje **przyszłościowy** kontrakt między:
- **Vast (model/transformer na GPU)**: generuje *trade intent* (bez sekretów),
- **k3s/VPS (executor)**: waliduje ryzyko, wystawia i prowadzi zlecenia na Drift, loguje zdarzenia,
- **UI (visualizer)**: tylko wizualizuje warstwy i stan kontraktów (live + historia).
Kluczowa zasada: **model nigdy nie ma kluczy** i nie “handluje”. Handluje tylko executor w k3s.
Powiązane:
- Strategia “eskalacja horyzontu” (1m→5m→15m→30m→1h z bramkami): `doc/strategy-eskalacja-horyzontu.md`
---
## 1) Co nazywamy “kontraktem” (u nas vs Drift)
Na Drift istnieją:
- **orders** (zlecenia): limit/market/trigger, post-only, reduce-only, IOC/GTC itd.
- **position** (pozycja): rozmiar, kierunek, średnia cena, PnL itd.
- **konto/margin**: collateral i health.
W naszym systemie **kontrakt bota** to byt aplikacyjny (DB + logika), który:
1) opisuje *intent* (wejście + prowadzenie + wyjście),
2) mapuje intent na 1..N orderów na Drift,
3) jest **idempotentny** (nie dubluje orderów po restarcie),
4) jest **modyfikowalny** (cancel+place / zmiana desired state),
5) jest **kończony** (exit policy lub kill-switch),
6) jest **audytowalny** (pełny log decyzji i akcji).
---
## 2) Wybór “lepszy i przyszłościowy”
### A) Cena jako offset, nie absolutna cena (recommended)
Model zwraca cenę wejścia/wyjścia jako **offset** (ticks/bps) względem top-of-book / mid, a nie jako `limit_price`.
Dlaczego:
- odporniejsze na latency (cena się przesuwa, offset pozostaje sensowny),
- łatwiejsze “reprice” (edit policy jest naturalna),
- mniejsze ryzyko “starej ceny” przy krótkim TTL.
Executor i tak zna:
- `best_bid/best_ask/mid`,
- tick size i step size,
- aktualne gates (spread/slippage/depth/freshness).
### B) Desired-state jako rdzeń (recommended)
Kontrakt jest prowadzony jako **desired-state loop**:
- model/kontrakt mówi “co chcę mieć” (np. `target_exposure_usd`),
- executor porównuje “observed vs desired” i wykonuje minimalne akcje.
To upraszcza:
- edycję (zmiana target, update policy),
- reconcile po restarcie,
- panic exit.
---
## 3) Role: Vast vs executor (k3s)
### Vast (model) zwraca
- kompletny **trade_intent**: parametry wejścia/prowadzenia/wyjścia,
- sugestie gates (np. spread/slippage/depth), **ale** nie może ich omijać,
- `confidence/urgency` (metadata).
### Executor (k3s) jest “single source of execution”
- waliduje gates i limity,
- normalizuje do tick/step,
- nadaje idempotentne `client_order_id`,
- składa/canceluje/zamyka (reduce-only),
- prowadzi state machine,
- loguje eventy i mierzy koszty.
---
## 4) Spec: `trade_intent` (Vast → k3s)
Format jest wersjonowany: `intent_schema_version`.
### 4.1 Minimalny szkielet
```jsonc
{
"intent_schema_version": 1,
"decision_id": "ulid-or-uuid",
"bot_id": "bot-sol-perp-01",
"ts": "2026-01-31T00:00:00.000Z",
"ttl_ms": 15000,
"market_name": "SOL-PERP",
"subaccount_id": 0,
"mode": "enter|manage|exit|panic",
"confidence": 0.0,
"urgency": 0.0,
"desired": {
"target_exposure_usd": 0,
"max_position_usd": 200,
"min_trade_usd": 5
},
"entry": {
"side": "long|short",
"order_type": "post_only_limit|limit|market",
"size_usd": 25,
"limit_offset": { "ref": "best_bid|best_ask|mid", "ticks": 1 },
"time_in_force": "GTC|IOC",
"cancel_if_not_filled_ms": 8000
},
"manage": {
"reprice_after_ms": 750,
"reprice_offset_ticks": 1,
"max_reprices_per_min": 30,
"cooldown_ms": 250
},
"exit": {
"max_hold_s": 180,
"stop_loss_bps": 25,
"take_profit_bps": 35,
"exit_order_type": "reduce_only_limit|reduce_only_market",
"exit_limit_offset": { "ref": "best_bid|best_ask|mid", "ticks": 1 }
},
"gates": {
"freshness_max_ms": 1500,
"max_spread_bps": 10,
"max_slippage_bps": 25,
"min_depth_topn_usd": 5000,
"min_depth_band": { "band_bps": 20, "min_usd": 8000 }
}
}
```
### 4.2 Zasady interpretacji
- `ttl_ms`: po tym czasie executor ma prawo *zignorować* intent (stary sygnał).
- `mode`:
- `enter`: wolno otwierać/rozszerzać pozycję,
- `manage`: tylko zarządzanie już istniejącą pozycją/ordreami (bez zwiększania ryzyka),
- `exit`: przejście do `target_exposure_usd=0` i zamykanie,
- `panic`: natychmiast cancel + close (reduce-only), potem `off`.
- `desired.target_exposure_usd` jest źródłem prawdy, ale executor ma **hard cap** `max_position_usd` (model może sugerować, executor egzekwuje).
- `limit_offset`:
- `ref=best_bid` dla wejścia long (maker),
- `ref=best_ask` dla wejścia short,
- ticks/bps są zaokrąglane do tick size rynku.
---
## 5) Mapowanie `trade_intent` → Drift order params (PERP)
Executor buduje “order template” (pseudopola):
- `marketIndex` (wynik mapowania `market_name`)
- `direction`: `long|short`
- `orderType`: `market|limit` (+ `trigger*` jeśli później dodamy SL/TP jako ordery trigger)
- `baseAssetAmount` (z `size_usd` przeliczone do base i zaokrąglone do `baseStepSize`)
- `price` (dla limit): z `limit_offset` + aktualne top-of-book, zaokrąglone do `priceTickSize`
- `postOnly`: true, jeśli `order_type=post_only_limit`
- `reduceOnly`: true na wyjściu (`exit_order_type=reduce_only_*`)
- `immediateOrCancel`: true, jeśli `time_in_force=IOC`
- `clientOrderId` / `userOrderId`: deterministycznie z `decision_id` (patrz niżej)
### 5.1 Idempotencja: `client_order_id`
Wymaganie: po restarcie executora nie może dojść do “double order”.
Zasada:
- każde wejście/wyjście ma stabilne `client_order_id` wywiedzione z `decision_id`,
- jeśli Drift nie wspiera pełnego “modify”, executor robi `cancel + place` ale zachowuje spójne ID (np. `decision_id` + suffix `-r1`, `-r2` dla reprices).
---
## 6) State machine kontraktu (minimal)
Rekomendowane stany:
- `off` (nie handluje)
- `pending_entry` (intent zaakceptowany, order wysłany)
- `entered` (pozycja ≠ 0 lub entry fill)
- `managing` (utrzymuje desired state / repricing)
- `exiting` (reduce-only close w toku)
- `closed` (pozycja 0, brak orderów)
- `rejected` (gates fail / TTL expired)
- `panic` (cancel+close; potem `off`)
Każda zmiana stanu = event do DB.
---
## 7) Co UI wizualizuje (warstwy) a co liczy backend
UI nie liczy. UI:
- subskrybuje `*_latest` (live),
- pobiera `*_ts` (historia),
- renderuje warstwy i kontrakty.
Backend liczy:
- DLOB: `dlob_*_latest` + (docelowo) `dlob_*_ts`
- ticks/candles: `drift_ticks` + `get_drift_candles(...)`
- kontrakty: `bot_intents` / `bot_contracts` / `bot_events` (+ TS wersje)
---
## 8) Metryki do strojenia (co mierzyć i jakie okna czasowe)
Cel: stroić gates, politykę repricing i parametry exit.
### 8.1 Mikrostruktura (gates) — z czego stroimy progi
Źródła: `dlob_stats_*`, `dlob_depth_*`, `dlob_slippage_*`.
Mierz (per market, live + TS):
- `spread_bps`
- `impact_bps` dla docelowych `size_usd` (buy/sell)
- `depth_bid_usd`, `depth_ask_usd` (topN)
- depth w bandach (`band_bps`): `bid_usd/ask_usd`
- `freshness_ms` (now - updated_at)
Okno strojenia:
- start: **7 dni** TS (wystarczy do percentyli i pór doby),
- docelowo: 30+ dni (downsample 1m/5m) dla stabilniejszych reżimów.
Jak stroić:
- progi na percentylach (P90/P95), nie na średniej,
- osobne percentyle per “godzina doby” (płynność) i per “vol regime”.
### 8.2 Jakość egzekucji (czy entry/manage działa)
Źródła: `bot_events` (audyt) + snapshoty z momentu decyzji.
Mierz per kontrakt:
- `time_to_first_fill_ms`, `time_to_full_fill_ms`
- `fill_pct`, `avg_fill_price`
- `reprice_count`, `cancel_count`
- `expected_execution_bps` (z DLOB w chwili decyzji) vs `realized_execution_bps`
- “churn cost”: `tx_count` i (jeśli liczymy) `priority_fee` sumarycznie
Okno strojenia:
- 24h (szybki smoke po deployu),
- 7 dni (tuning),
- 30 dni (stabilizacja).
### 8.3 Wynik i ryzyko (czy strategia ma edge)
Mierz:
- `hold_time_s`
- reason exit: `tp|sl|time|regime|panic`
- MAE/MFE w bps w trakcie hold
- PnL (jeśli macie komplet danych) albo proxy w bps
Okno:
- 7 dni minimalnie, ale sensowniej 30+ dni (reżimy).
---
## 9) Następny krok implementacyjny (po akceptacji)
1) Dodać tabele TS dla warstw (min. 7 dni retencji).
2) Dodać tabele i logi kontraktów (`bot_contracts`, `bot_events`, opcjonalnie `bot_intents_ts`).
3) Dodać “executor” (observe → dry-run → live) oraz integrację Vast.

165
doc/k3s-runtime-map.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,165 @@
# k3s runtime map (VPS `qstack`) — co działa i po co
Ten dokument opisuje **aktualny runtime na VPS** (k3s) dla projektu `trade`: jakie komponenty działają w klastrze, jak płynie dane oraz które tabele/metrki są “źródłem prawdy” dla UI.
Zakładamy namespace: `trade-staging`.
## TL;DR (logika)
- **Dane są zbierane i liczone na backendzie** (k3s).
- UI (`trade-frontend`) **tylko wizualizuje** i proxyuje ruch (API + GraphQL + WS).
- Hasura to **jedyny GraphQL/WS** na “metrics/live” (subscriptions).
- Postgres/Timescale trzyma:
- ticki (`drift_ticks`) + candles (funkcja `get_drift_candles`)
- “latest” warstw DLOB (`dlob_*_latest`)
- (opcjonalnie) historię warstw (`dlob_*_ts`)
## Mapa (ruch z zewnątrz)
```
Internet
|
v
Ingress/Traefik
|
+--> trade-frontend (https://trade.mpabi.pl)
| - /api -> trade-api
| - /graphql -> hasura
| - /graphql-ws -> hasura (WS subscriptions; protokół graphql-ws)
|
+--> (opcjonalnie inne ingressy w tym samym klastrze)
```
### `trade-frontend` (UI + reverse-proxy)
- **Rola:** UI + proxy do usług w klastrze.
- **Dlaczego:** przeglądarka nie dostaje sekretów; token read jest wstrzykiwany serverside, a WS działa przez proxy.
- **Wejście:** HTTP/WS od użytkownika.
- **Wyjście:**
- `/api/*``trade-api`
- `/graphql` (HTTP) → `hasura`
- `/graphql-ws` (WS) → `hasura`
## Mapa (dane rynkowe — ticki / candles)
```
Solana RPC/WS (zewn.)
|
v
trade-ingestor
|
v
trade-api -> Postgres/Timescale (drift_ticks)
|
+--> /v1/chart (candles + wskaźniki liczone na backendzie)
|
v
Hasura (GraphQL query/subscriptions dla wybranych tabel)
```
### `trade-ingestor`
- **Rola:** pobiera dane (oracle/mark) i wysyła ticki do API.
- **Wyjście:** ticki zapisane do `drift_ticks` przez `trade-api`.
### `trade-api`
- **Rola:** API dla UI i algów (healthz, ticks, chart).
- **DB:** zapis do `drift_ticks`.
- **Agregacje:** candles (`get_drift_candles`) + wskaźniki (backend).
## Mapa (DLOB — orderbook + metryki warstw)
```
Solana RPC/WS (zewn.)
|
v
dlob-publisher ----> dlob-redis <---- dlob-server (/l2, /l3)
\
\ (opcjonalne źródło L2)
v
dlob-worker (kolektor L2)
|
v
Postgres/Hasura: dlob_l2_latest + dlob_stats_latest
|
+------------+------------+
| |
v v
dlob-depth-worker dlob-slippage-worker
(bands ±bps) (impact vs size USD)
| |
v v
Postgres/Hasura: dlob_depth_bps_latest Postgres/Hasura: dlob_slippage_latest
|
v
(opcjonalnie) dlob-ts-archiver
|
v
Postgres/Timescale: dlob_stats_ts / dlob_depth_bps_ts / dlob_slippage_ts
```
### `dlob-publisher`
- **Rola:** utrzymuje “żywy” DLOB (onchain) i publikuje snapshoty do Redis.
- **Wejście:** Solana RPC/WS.
- **Wyjście:** publikacja do `dlob-redis`.
### `dlob-redis`
- **Rola:** cache/pubsub pomiędzy publisherem i serwerem HTTP.
### `dlob-server`
- **Rola:** serwuje REST `/l2` i `/l3` na podstawie cache Redis (do debugowania i/lub jako źródło L2).
### `dlob-worker` (kolektor L2 + “basic stats”)
- **Rola:** pobiera snapshoty L2 i liczy podstawowe metryki (`dlob_stats_latest`).
- **Źródło L2:** w praktyce:
- albo zewnętrzne `https://dlob.drift.trade/l2`
- albo wewnętrzne `http://dlob-server:6969/l2` (jeśli tak ustawione)
- **Zapis do tabel:**
- `dlob_l2_latest` (raw L2)
- `dlob_stats_latest` (bid/ask/mid/spread/depth/imbalance)
### `dlob-depth-worker` (depth bands ±bps)
- **Rola:** liczy płynność w pasmach ±bps wokół mid.
- **Źródło:** `dlob_l2_latest`
- **Zapis:** `dlob_depth_bps_latest` (klucz: `market_name + band_bps`)
### `dlob-slippage-worker` (slippage vs size)
- **Rola:** symuluje market fill po L2 dla zadanych rozmiarów (USD) i liczy `impact_bps`.
- **Źródło:** `dlob_l2_latest`
- **Zapis:** `dlob_slippage_latest` (klucz: `market_name + side + size_usd`)
### `dlob-ts-archiver` (historia warstw)
- **Rola:** zapisuje “timeline” dla warstw do hypertabli Timescale (historia pod UI).
- **Źródło:** `dlob_stats_latest`, `dlob_depth_bps_latest`, `dlob_slippage_latest`
- **Zapis:** `dlob_stats_ts`, `dlob_depth_bps_ts`, `dlob_slippage_ts`
- **Retencja (startowo):** ~7 dni (policy w Timescale).
## Co UI realnie czyta (dla “nowych funkcji”)
- live/subscriptions:
- `dlob_stats_latest`
- `dlob_depth_bps_latest`
- `dlob_slippage_latest`
- (jeśli dołączymy w UI wykres “historia”):
- `dlob_stats_ts`
- `dlob_depth_bps_ts`
- `dlob_slippage_ts`
## Najczęstsze miejsca problemów (diagnostyka)
- Jeśli UI nie pokazuje warstw:
- sprawdź czy Hasura trackuje tabele i ma `public select` (bootstrap job),
- sprawdź, czy workery odświeżają `updated_at` w `dlob_*_latest`.
- Jeśli `dlob-worker` loguje 503:
- to zwykle problem na ścieżce `DLOB_HTTP_URL` (upstream/LB/IPv6) — wtedy przełącz na `http://dlob-server:6969`.
- Jeśli WS subscriptions nie łączą:
- sprawdź proxy `/graphql-ws` w `trade-frontend` i origin/CORS w Hasurze.

View File

@@ -0,0 +1,115 @@
# Kanoniczna architektura Drift: własny Solana RPC + własny DLOB
Poniżej jest krótka i konkretna notatka: **co da się wyciągnąć z własnego Solana RPC** oraz **po co jest własny DLOB** w kontekście Drift (perp) i metryk pod trading/SIM.
## 1) Własny Solana RPC — co z niego wyciągniesz
Z **własnego RPC** (full node, a do backfillu najlepiej archival) możesz pobrać **wszystkie dane kontowe i ryzyko**.
### Dane pozycji i konta (RPC)
- pozycja (long/short, size, entry)
- unrealized PnL
- realized PnL (z konta użytkownika / fills)
- margin, free collateral
- liquidation price
- health / margin ratio
- funding (naliczony + historyczny)
Źródło: **konta programu Drift** (User, PerpMarket, SpotMarket). Technicznie: subskrypcje kont + (jeśli potrzebne) `getProgramAccounts`.
### Fills / transakcje / fees (RPC)
- fill price
- fee (maker/taker)
- reduce / add
- tx fee + priority fee
Źródła:
- logi transakcji,
- eventy Drift,
- historia transakcji walleta.
Uwaga: backfill 7d+ jest ciężki bez archival RPC, ale nadal wykonalny (koszt/IO/limity).
### Ceny (RPC)
- oracle price
- mark price (ze stanu rynku)
W praktyce wystarczy RPC + subskrypcje kont.
## 2) Własny DLOB — po co i co daje
**DLOB jest off-chain**, ale jest budowany z **on-chain zleceń limit**.
Co daje DLOB (i to jest kluczowe do “close now” i slippage):
- best bid / best ask (BBO)
- mid price
- spread
- realistyczny slippage
- sensowne “close now cost” (na podstawie top-of-book / L2)
Bez DLOB zwykle zostaje heurystyka na mark/oracle + założony spread/slippage.
### Jak to zrobić praktycznie
Najprostsza opcja to uruchomienie serwisu DLOB (publisher/server) z Drift SDK, który:
- subskrybuje RPC/WS,
- buduje orderbook,
- wystawia API (BBO/depth itp.),
- a worker liczy metryki (spread/depth/slippage) i zapisuje je do DB.
W tym repo mamy opis aktualnego pipeline DLOB w `doc/dlob-services.md` oraz plan “RPC + Geyser/Yellowstone” w `doc/solana-rpc-geyser-setup.md`.
## 3) Mapowanie: metryki → źródło danych
| Metryka | RPC | DLOB |
| --- | --- | --- |
| unrealized PnL | ✅ | ❌ |
| realized / net PnL | ✅ | ❌ |
| fees / funding / tx | ✅ | ❌ |
| margin / liq / health | ✅ | ❌ |
| time in trade | ✅ | ❌ |
| best bid / ask | ❌ | ✅ |
| spread / mid | ❌ | ✅ |
| close now cost | ⚠️ heurystyka | ✅ |
| expected slippage | ⚠️ | ✅ |
## 4) 100% self-hosted (bez vendor lockin)
Da się zrobić w pełni self-hosted (bez Heliusa/cudzych API).
Prosty diagram:
```
[ Solana RPC (+ WS) ]
[ Drift SDK / subscriptions ]
[ DLOB (publisher/server) ]
[ Worker (metrics TS) ]
[ API / Monitor / SIM ]
[ UI (tylko rysuje) ]
```
## 5) Jedyny realny haczyk (operacyjnie)
- `getProgramAccounts` + websockety wymagają solidnego RPC.
- Tanie/limtowane RPC często:
- blokują/limitują GPA,
- ucinają payload,
- dropią WS.
Własny RPC = stabilność i przewidywalność na większej skali.
## 6) TL;DR
- Tak: wyciągniesz wszystko z własnego RPC + własnego DLOB.
- RPC = pozycja, PnL, ryzyko, funding.
- DLOB = bid/ask, spread, slippage, close-now.
- To pasuje idealnie pod scalping + SIM (backend liczy, UI tylko wyświetla).

211
doc/rpc/topol.html Normal file
View File

@@ -0,0 +1,211 @@
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
<title>Professional Drift Trading Stack (Own Solana RPC + Own DLOB)</title>
<style>
:root { color-scheme: light dark; }
body {
font-family: system-ui, -apple-system, Segoe UI, Roboto, Arial, sans-serif;
line-height: 1.5;
margin: 0;
padding: 32px 20px;
max-width: 980px;
margin-inline: auto;
}
header { margin-bottom: 24px; }
h1 { font-size: 1.6rem; margin: 0 0 8px; }
.subtitle { opacity: 0.85; margin: 0; }
.card {
border: 1px solid rgba(127,127,127,0.35);
border-radius: 14px;
padding: 18px 18px;
margin: 14px 0;
background: rgba(127,127,127,0.05);
}
h2 { font-size: 1.2rem; margin: 0 0 10px; }
h3 { font-size: 1.05rem; margin: 14px 0 8px; }
ul { margin: 8px 0 0 18px; }
li { margin: 6px 0; }
code, pre { font-family: ui-monospace, SFMono-Regular, Menlo, Consolas, monospace; }
.note {
border-left: 4px solid rgba(127,127,127,0.55);
padding: 10px 12px;
margin: 10px 0 0;
background: rgba(127,127,127,0.07);
border-radius: 10px;
}
.pill {
display: inline-block;
padding: 2px 10px;
border: 1px solid rgba(127,127,127,0.35);
border-radius: 999px;
font-size: 0.85rem;
opacity: 0.9;
}
</style>
</head>
<body>
<header>
<h1>Professional Drift Trading Stack</h1>
<p class="subtitle">
Own Solana RPC + Own Drift DLOB (Orderbook). Main rule:
<strong>keep the RPC box lean</strong>, put “trading services” on your second VPS.
<span class="pill">Target: min 10 markets</span>
</p>
</header>
<section class="card">
<h2>Overview</h2>
<p>
Yes — you can build a professional Drift trading stack with your own Solana RPC + your own DLOB,
but youll want a few supporting services around them. The main rule:
keep the RPC box lean, put “trading services” on your second VPS.
</p>
</section>
<section class="card">
<h2>On the Solana RPC server (dedicated) — keep it lean</h2>
<h3>Must-have</h3>
<ul>
<li>
<strong>Solana validator/RPC node</strong><br />
The base RPC your whole stack reads from / sends transactions through.
</li>
<li>
<strong>WireGuard</strong><br />
So RPC is reachable only privately (your second VPS + your admin).
</li>
<li>
<strong>Firewall (nftables/ufw)</strong><br />
Block RPC ports on public NIC; allow them only on WireGuard.
</li>
<li>
<strong>Time sync (chrony)</strong><br />
For stable networking, logs, and trading timestamps.
</li>
<li>
<strong>Monitoring exporters</strong>
<ul>
<li><strong>node_exporter</strong> (CPU/RAM/disk/iowait/network)</li>
<li><strong>solana-exporter</strong> (RPC/validator health via RPC)</li>
</ul>
</li>
<li>
<strong>Log + disk hygiene</strong>
<ul>
<li>logrotate/journald limits</li>
<li>NVMe health (smartmontools/nvme-cli)</li>
<li>alerts on disk filling / iowait</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h3>Optional but “pro”</h3>
<ul>
<li>
<strong>Geyser streaming (Yellowstone gRPC plugin)</strong><br />
This gives ultra-low-latency streams of accounts/tx/slots compared to polling RPC.
Useful if you build your own real-time analytics pipeline.
<div class="note">
For Drift specifically, you can run without Geyser at the beginning,
but its the next step when you want “faster-than-RPC” feeds.
</div>
</li>
</ul>
</section>
<section class="card">
<h2>On the second VPS (your trading / app box) — where “pro trading” lives</h2>
<h3>Must-have</h3>
<ul>
<li>
<strong>Drift DLOB server (self-hosted)</strong><br />
This maintains the Drift decentralized orderbook view “fresh off your RPC” and exposes
REST + WS + gRPC/polling, plus health/metrics.
</li>
<li>
<strong>(Optional but common) Drift Gateway</strong><br />
A self-hosted API gateway to interact with Drift; handy for standardized API endpoints
around trading / market info.
</li>
<li>
<strong>Cache (Redis)</strong><br />
Cache top-of-book, funding, oracle snapshots, risk checks; protects your DLOB + RPC
from bursty bot load.
</li>
<li>
<strong>Metrics + dashboards</strong><br />
Prometheus + Grafana + Alertmanager
<div class="note">
Keep Grafana off the validator box; common ops guidance is to separate monitoring UI for safety.
</div>
</li>
<li>
<strong>Your trading services</strong>
<ul>
<li>strategy engine(s)</li>
<li>execution service (transaction builder/sender)</li>
<li>risk service (position limits, kill-switch, circuit breakers)</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h3>Optional, depending on how “institutional” you want</h3>
<ul>
<li>
<strong>Database (Postgres/Timescale)</strong><br />
Persist fills, order events, PnL series, backtesting datasets.
</li>
<li>
<strong>Message bus (NATS/Kafka/Redis Streams)</strong><br />
Decouple ingestion (orderbook/events) from strategies/execution.
</li>
</ul>
</section>
<section class="card">
<h2>Cost model (since you asked “cost per request”)</h2>
<p>
With your own RPC, there is no per-request billing. The “cost” is:
</p>
<ul>
<li>fixed monthly servers (your €149/m + the second VPS),</li>
<li>and capacity (CPU/RAM/NVMe/bandwidth) consumed by:
<ul>
<li>DLOB syncing from RPC,</li>
<li>number of WS subscriptions,</li>
<li>how many markets you track.</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p class="note">
DLOB exists specifically to reduce RPC load by serving orderbook/trade views to clients
instead of every client rebuilding it from chain.
</p>
</section>
<section class="card">
<h2>Minimal “pro” starting set (recommended)</h2>
<ul>
<li><strong>RPC box:</strong> Solana RPC + WireGuard + firewall + node_exporter + solana-exporter</li>
<li><strong>App VPS:</strong> DLOB server + Redis + Prometheus/Grafana + your bot services</li>
</ul>
<p class="note">
For <strong>min 10 markets</strong>, expect the first scaling pressure to come from
continuous streaming + decoding + caching (DLOB + Redis + your strategy/execution),
and from your RPCs WS load. Next step after the minimal set is usually:
better streaming (Geyser) or more RAM/NVMe depending on bottleneck.
</p>
</section>
<footer style="opacity:.75; margin-top: 22px;">
<small>Saved as HTML — you can paste this into a file like <code>drift-stack.html</code>.</small>
</footer>
</body>
</html>

View File

@@ -0,0 +1,284 @@
# Bare metal: Solana RPC (nonvoting) + Geyser/“Yellowstone” gRPC (Ubuntu 24.04)
Cel: postawić **jedną maszynę** jako **źródło danych onchain**:
- Solana `validator` w trybie **nonvoting** z **RPC + WS** (tylko prywatnie),
- **Geyser gRPC** (“Yellowstone”) jako stabilny, skalowalny feed account/tx/slot,
- serwisy tradingowe (DLOB/boty/DB/UI) działają **osobno** na VPS/k3s.
Ten dokument jest runbookiem. Nie zawiera sekretów.
---
## Powiązane dokumenty (DLOB + metryki + koszty)
Żeby spiąć “RPC/Geyser → dane → metryki → UI”, zobacz też:
- Mapa dokumentów o RPC/DLOB/metrykach: `doc/solana-rpc.md`
- DLOB (co działa w k3s, jakie tabele, skąd dane): `doc/dlob-services.md`
- DLOB basics (L1/L2/L3, pojęcia): `doc/dlob-basics.md`
- Ingest ticków / candles / źródła danych: `doc/workflow-api-ingest.md`
- Readiness do live tradingu (w tym plan pod własny RPC + streaming): `doc/trading-readiness.md`
- Czy da się bez własnego RPC / bez RPC w ogóle (mapowanie źródeł danych): `doc/drift-data-bez-solana-rpc.md`
- Kanoniczna architektura “własny RPC + własny DLOB” (co skąd bierzemy): `doc/rpc-dlob-kanoniczna-architektura.md`
- Koszty kontraktu: API compute/monitor (backend liczy, UI tylko rysuje): `doc/contract-cost-api.md`
- Kanoniczny payload eventów bota pod koszty/PnL (żeby agregacje działały): `doc/bot-events-cost-payload.md`
## 0) Założenia
- OS: **Ubuntu 24.04**
- Sprzęt: **Ryzen 9 9950X, 192GB RAM, 2× Gen5 NVMe, 1Gbps**
- Rola: **RPC node bez voting** (brak vote account)
- Prywatny dostęp: **WireGuard** między bare metal a k3s/VPS
---
## 1) Dlaczego RPC+WS i gRPC jednocześnie
- **RPC/WS** (HTTP + WebSocket) zostaje jako:
- wysyłka transakcji (place/cancel/close),
- odczyty adhoc i fallback.
- **Geyser/Yellowstone gRPC** jest preferowany jako:
- stabilny stream updates (account/slot/tx) dla DLOB/indexerów,
- mniejsze “rwanie” niż WS przy większej skali.
W praktyce: data plane = gRPC, execution plane = RPC.
---
## 2) Podział dysków (musthave)
Rekomendacja (żeby uniknąć I/O contention):
- NVMe #1: ledger / accounts
- mount: `/solana/ledger`
- NVMe #2: snapshots / logs / plugin state
- mount: `/solana/snapshots`
- ewentualnie: `/var/lib/yellowstone`
---
## 3) Porty (proponowane)
Publicznie:
- `22/tcp` (SSH) tylko z Twoich IP (allowlist)
Tylko po WireGuard (private):
- `8899/tcp` RPC HTTP
- `8900/tcp` RPC WS
- `10000/tcp` Geyser gRPC (Yellowstone)
Uwaga: dokładne porty Solany (gossip/TPU) są inne i zależą od flag; one zwykle muszą być publicznie osiągalne do sieci Solany, ale **RPC ma być private**.
---
## 4) WireGuard (skeleton)
Założenie: bare metal = `wg0 = 10.8.0.1`, k3s/VPS = `wg0 = 10.8.0.2`.
### 4.1 Bare metal: `/etc/wireguard/wg0.conf`
```ini
[Interface]
Address = 10.8.0.1/24
ListenPort = 51820
PrivateKey = <BARE_METAL_PRIVATE_KEY>
# opcjonalnie: NAT dla ruchu wychodzącego
# PostUp = iptables -t nat -A POSTROUTING -o eth0 -j MASQUERADE
# PostDown = iptables -t nat -D POSTROUTING -o eth0 -j MASQUERADE
[Peer]
PublicKey = <K3S_PUBLIC_KEY>
AllowedIPs = 10.8.0.2/32
```
### 4.2 VPS/k3s: `/etc/wireguard/wg0.conf`
```ini
[Interface]
Address = 10.8.0.2/24
PrivateKey = <K3S_PRIVATE_KEY>
[Peer]
PublicKey = <BARE_METAL_PUBLIC_KEY>
Endpoint = <BARE_METAL_PUBLIC_IP>:51820
AllowedIPs = 10.8.0.1/32
PersistentKeepalive = 25
```
Start:
```bash
sudo systemctl enable --now wg-quick@wg0
```
Test:
```bash
ping -c 2 10.8.0.1
```
---
## 5) Firewall: zasada “RPC i gRPC tylko private”
Wariant z `ufw` (przykład, dopasuj do swojego środowiska):
```bash
sudo ufw default deny incoming
sudo ufw default allow outgoing
# SSH najlepiej allowlist Twoje IP
sudo ufw allow 22/tcp
# WireGuard
sudo ufw allow 51820/udp
# RPC/WS/gRPC tylko na interfejsie wg0 (ufw ma ograniczone wsparcie; alternatywnie nftables)
# Minimalnie: nie otwieraj 8899/8900/10000 na publicznym NIC.
sudo ufw enable
sudo ufw status verbose
```
---
## 6) Instalacja i uruchomienie Solany (nonvoting)
### 6.1 Zasada bezpieczeństwa
- identity key i konfiguracja tylko na serwerze,
- nie commituj tego do gita,
- RPC ma być “private RPC”.
### 6.2 Flagi mogą się zmieniać
Solana bywa zmienna w detalach CLI. Zawsze weryfikuj:
```bash
solana-validator --help | less
```
### 6.3 Minimalny szkic uruchomienia (do uzupełnienia)
Poniżej jest “kształt” nie traktuj jako jedyny prawdziwy set flag:
```bash
solana-validator \
--identity /etc/solana/identity.json \
--ledger /solana/ledger \
--snapshots /solana/snapshots \
--rpc-port 8899 \
--rpc-bind-address 10.8.0.1 \
--private-rpc \
--ws-port 8900 \
--dynamic-port-range 8000-8020 \
--no-voting \
--entrypoint <ENTRYPOINT_1> \
--entrypoint <ENTRYPOINT_2> \
--entrypoint <ENTRYPOINT_3> \
--expected-genesis-hash <GENESIS_HASH> \
--wal-recovery-mode skip_any_corrupted_record
```
Uwagi:
- `--rpc-bind-address` ustaw na IP WireGuard (private).
- `--no-voting` = nonvoting.
- `--dynamic-port-range` i reszta portów zależą od Twojej polityki sieciowej.
### 6.4 systemd (skeleton)
Plik: `/etc/systemd/system/solana-validator.service`
```ini
[Unit]
Description=Solana Validator (non-voting, private RPC)
After=network-online.target wg-quick@wg0.service
Wants=network-online.target
[Service]
User=solana
Group=solana
LimitNOFILE=1048576
ExecStart=/usr/local/bin/solana-validator <ARGS...>
Restart=always
RestartSec=3
TimeoutStopSec=120
[Install]
WantedBy=multi-user.target
```
---
## 7) Geyser / “Yellowstone” gRPC
### 7.1 Co to jest
Geyser to plugin, który “wypycha” stream danych z runtimeu walidatora.
Yellowstone gRPC to popularny stack, który wystawia ten stream przez gRPC.
### 7.2 Model wdrożenia (recommended)
- plugin jest skonfigurowany przy starcie `solana-validator` (`--geyser-plugin-config <path>`),
- gRPC endpoint nasłuchuje na `10.8.0.1:10000` (private),
- klienci (k3s) subskrybują gRPC.
### 7.3 Konfiguracja pluginu (placeholder)
Dokładny format config zależy od wybranego pluginu/wersji.
Trzymaj config jako plik na serwerze, np. `/etc/solana/geyser-grpc.json`.
Wymagania, które chcemy mieć niezależnie od implementacji:
- bind na interfejsie WireGuard (`10.8.0.1`),
- opcjonalny auth/token dla klientów,
- limit/allowlist klientów,
- logi do journald + limitowanie.
Test (z VPS/k3s po WireGuard):
- port open: `nc -vz 10.8.0.1 10000` (albo `grpcurl` jeśli masz),
- stream slotów/health (zależy od klienta).
---
## 8) Integracja z naszym stackiem `trade`
### 8.1 Co zmieniamy w k3s
Aktualizujemy secreta z endpointami RPC/WS dla `dlob-publisher` i executora:
- `ENDPOINT=http://10.8.0.1:8899`
- `WS_ENDPOINT=ws://10.8.0.1:8900`
Docelowo dodamy również:
- `GEYSER_GRPC_URL=http://10.8.0.1:10000` (lub `grpc://...`) do collectorów.
### 8.2 Fallback
Zostawiamy fallback RPC endpoint (np. publiczny provider) dla:
- awarii bare-metala,
- bootstrapu,
- sanity check.
Executor ma zawsze mieć tryb degradacji:
- Vast down → `observe/off`,
- feed down → `panic` lub `off` zależnie od ryzyka.
---
## 9) Operacje i monitoring (musthave)
Mierz/alertuj:
- slot lag / “behind”,
- iowait + saturacja NVMe,
- disk fill (`ledger` rośnie),
- restart loop serwisów,
- liczba klientów gRPC / błędy streamu,
- RPC latencja / error rate.
Minimalne narzędzia:
- `node_exporter` + Prometheus/Grafana,
- logrotate/journald limity,
- `smartctl`/`nvme smart-log` dla NVMe.
---
## 10) Gotowość do startu (checklista)
- [ ] WireGuard działa (ping wg IP).
- [ ] RPC/WS/gRPC są dostępne tylko po WG.
- [ ] `solana-validator` trzyma sync, nie robi OOM, I/O stabilne.
- [ ] Geyser gRPC stream stabilny (brak częstych reconnect).
- [ ] `dlob-publisher` działa na nowych endpointach bez “No ws data … resubscribing”.

20
doc/solana-rpc.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,20 @@
# Solana RPC w tym projekcie (mapa dokumentów)
Ten plik jest “spisem treści” do dokumentów o **Solana RPC/WS**, **Geyser/Yellowstone gRPC** oraz tego, jak te źródła danych zasilają **DLOB + metryki + UI**.
## Runbooki i architektura
- Bare metal RPC (nonvoting) + Geyser/Yellowstone gRPC: `doc/solana-rpc-geyser-setup.md`
- “Kanoniczna” architektura selfhosted (RPC + DLOB → DB/Hasura → API → UI): `doc/rpc-dlob-kanoniczna-architektura.md`
- Czy da się bez własnego RPC / bez RPC w ogóle (mapowanie źródeł danych): `doc/drift-data-bez-solana-rpc.md`
## DLOB i warstwy danych
- Serwisy DLOB w k3s/VPS + przepływ danych: `doc/dlob-services.md`
- Pojęcia i metryki DLOB (L1/L2/L3, bps, slippage): `doc/dlob-basics.md`
## Metryki i koszty kontraktów (backend liczy, UI rysuje)
- API do liczenia kosztów “new contract” + monitor kontraktu: `doc/contract-cost-api.md`
- Słownik kosztów, PnL i pojęć (UI + backend): `doc/drift-costs.md`

View File

@@ -0,0 +1,111 @@
# Strategia: eskalacja horyzontu (1m → 5m → 15m → 30m → 1h) z bramkami ryzyka i kosztów
Cel: jeżeli trade nie domyka celu w krótkim oknie (np. **1m**), możemy **kontrolowanie** przejść na dłuższy horyzont (**5m/15m/30m/1h**) *bez wpadania w “przetrzymanie straty”*.
Klucz: to ma działać jako **state machine** z twardymi bramkami (gates), a nie jako “zostawię i zobaczę”.
---
## 1) Model: “czas na realizację celu” + eskalacja okna
### Parametry (na start)
- `target_bps` albo `target_usd` (np. +3 bps, +6 bps…)
- `ttl_per_mode` (time-to-live per tryb):
- `1m`: 60120 s
- `5m`: 510 min
- `15m`: 1530 min
- `30m`: 3060 min
- `1h`: 13 h
### Zasada
Jeśli w danym trybie **nie osiągniesz celu w TTL**, to:
- albo **zamykanie**,
- albo **eskalacja** do wyższego okna — *tylko* jeśli spełnione są bramki (ryzyko/koszty/struktura).
---
## 2) Bramki (gates) — kiedy eskalacja jest dozwolona
### Gate RISK (twarde)
Jeśli którykolwiek warunek jest niespełniony → **wyjście teraz** (close now).
Przykładowe progi:
- `health >= 0.70`
- `margin_ratio >= 0.15..0.20` (zależnie od dźwigni)
- odległość do `liq_price` >= `X%` albo >= `k * ATR`
- `max_drawdown` w oknie bieżącym nie przekracza limitu
### Gate COSTS (twarde)
- `close_now_cost_usd` nie “zjada” potencjału (np. koszty nie mogą przekroczyć `target_usd` albo `target_bps`)
- przy dłuższych trybach (30m/1h) uwzględnij wpływ funding:
- `funding_expected(next_window)` nie dominuje nad edge
### Gate STRUCTURE / EDGE (miękkie, ale zalecane)
Przykłady:
- trend/edge na wyższym oknie nie jest przeciw (np. 5m dla eskalacji 1m→5m)
- spread/slippage z DLOB nie rosną anormalnie
---
## 3) Logika przejść (state machine)
Stan początkowy: `mode=1m`.
Jeżeli `ttl_expired` i `target_not_hit`:
- jeśli `risk_ok && costs_ok && structure_ok` → awans do następnego trybu,
- inaczej → `close_now`.
Przejścia:
- `1m``5m`
- `5m``15m`
- `15m``30m`
- `30m``1h`
Ważne: awans = **zmiana reżimu** (inne TTL/target/gates), a nie “przeciąganie”.
---
## 4) Pułapka i dwa “hamulce”
Pułapka:
> “nie poszło w 1m, to poczekam 5m, jak nie to 15m…” → swing bez planu
### Hamulec A: limit eskalacji
- max 12 awanse na trade (np. `1m→5m→15m` i koniec)
### Hamulec B: limit straty per tryb
- jeśli w trybie 1m strata przekroczy `stop_1m` → wyjście
- nie wolno “przenosić” tej samej straty w nieskończoność do 1h
---
## 5) Jak to zaszyć w naszym backendzie (worker + API)
W `contract_metrics_ts` (lub w warstwie kontraktu) trzymaj:
- `mode_current`
- `mode_enter_ts`
- `ttl_s_for_mode`
- `target_bps_for_mode`
- `gates_passed`:
- `risk: boolean`
- `costs: boolean`
- `structure: boolean`
- (opcjonalnie) `escalations_used` / `escalations_remaining`
### SIM: “czy eskalacja ma sens”
Endpoint typu `POST /v1/simulate/escalate` (MVP) może zwracać:
- `expected_costs` (close now / next window)
- `risk_after` (health/margin/liq)
- `assumptions` (np. BBO+extra bps, fee tier)
---
## 6) TL;DR
- Tak, eskalacja czasu ma sens **jeśli jest kontrolowana**.
- Robimy to jako **state machine** z:
- twardym `RISK gate`,
- twardym `COST gate`,
- limitem eskalacji,
- stopem per tryb.

View File

@@ -0,0 +1,111 @@
# TODO przed zakupem bare metal (RPC+Geyser) — żeby dzień 0 poszedł gładko
Cel: zanim kupisz bare metal, dopinamy wszystko, co nie wymaga własnego RPC, żeby po zakupie:
- tylko postawić RPC+Geyser wg runbooka,
- przepiąć endpointy w k3s i zrobić rollout,
- zweryfikować stabilność feedu i gotowość do live.
---
## Status (staging / `trade.mpabi.pl`) + TODO bieżące
- [x] **Precomputed candles cache (TF: `1s..1d`, target `1024`/TF)** na backendzie (k3s) + worker liczący “ciągle”.
- [x] **DLOB slippage v2** (tabele v2 + dual-write), żeby obsłużyć “rozmiary USD” z częściami dziesiętnymi.
- [x] **Frontend (visualizer)**: dodane TF: `1s 3s 5s 15s 30s 1m 3m 5m 15m 30m 1h 4h 12h 1d` + szybkie przełączanie (abort poprzednich requestów).
- [x] **Wdrożenie na k3s**: zbudowany i wypchnięty nowy obraz `trade-frontend` + zaktualizowany `trade-deploy` (Argo rollout).
**Do zrobienia teraz (żeby „lokalny frontend” i staging działały spójnie):**
- [ ] **Sprawdzić `/graphql` (Hasura proxy) po sesji**: potwierdzić, że po `POST /auth/login` zapytania GraphQL działają i nie ma `Malformed Authorization header`.
- [ ] **Sprawdzić czasy przełączania TF w UI**: czy klik w TF tylko czyta cache i nie czeka na liczenie (ma być natychmiast).
- [ ] **Naprawić „kafelek” w headerze market** na 100% skali (overflow/ellipsis, czytelność liczb).
- [ ] **DLOB fullscreen w stack/layers**: upewnić się, że działa tak jak chart (fullscreen / exit) i że w stack mode jest czytelne.
- [ ] **Panel warstw**: dopracować UX (auto-hide + lock, DnD kolejności, suwaki opacity/brightness na warstwach) + skrócić formatki (więcej miejsca na wykresy).
- [ ] **“New contract estimate” live**: dodać toggle “auto refresh” i rysować wykresy time-series (1 px ~ 1s) tylko dla zmiennych (cena/impact/total), a stałe (fee) jako stałe wartości.
---
## A) Decyzje i parametry (bez kodu, ale blokują implementację)
- [ ] **Docelowe porty i adresacja WireGuard**:
- WG subnet (np. `10.8.0.0/24`), IP bare metal i IP k3s/VPS
- port WG (np. `51820/udp`)
- private bind dla: RPC `8899`, WS `8900`, gRPC `10000`
- [ ] **Polityka dostępu**:
- allowlist IP do SSH
- czy gRPC wymaga auth/token dla klientów
- [ ] **Retencja danych (start)**:
- TS: 7 dni “gęsto” (np. 15s) + czy robimy downsample 1m na dłużej
- [ ] **Model intent**:
- potwierdzone: offset (ticks/bps) + desired-state (jest w `doc/drift-perp-contract.md`)
- [ ] **Ryzyko (hard caps)**:
- max position USD, max reprices/min, max slippage/spread, freshness
---
## B) Dane i historia (żeby warstwy działały live+history)
- [ ] **DLOB TS tables**: `dlob_stats_ts`, `dlob_depth_bps_ts`, `dlob_slippage_ts`
- indeksy `(market_name, ts)` i retencja 7 dni
- [ ] **Archiver/collector**:
- worker, który zapisuje TS (z `*_latest` do `*_ts`), albo rozszerzenie istniejących workerów
- [ ] **Downsample (opcjonalnie, ale pro)**:
- continuous aggregates (Timescale) lub job 1m/5m
- [ ] **Hasura bootstrap**:
- track tabel TS + uprawnienia `select` (public) dla UI history
---
## C) Kontrakty bota i audyt (must-have przed live)
- [ ] **Schema**:
- `bot_contracts` (desired-state + status)
- `bot_events` (audit log)
- mapowanie: `decision_id`, `client_order_id`, `drift_order_id`, `tx_sig`
- [ ] **Observe-only executor** (k3s):
- buduje features i zapisuje `decision` do `bot_events`, bez składania tx
- [ ] **Reconcile logic (no trade yet)**:
- start → odczyt observed state z Drift → porównanie do DB → log “diff”
- [ ] **Kill-switch w executorze**:
- env var + DB flag + safety triggers (feed stale, RPC lag)
---
## D) Vast (GPU tylko na kilka godzin) — przygotowanie pod ephemeral training
- [ ] **Dataset export** (z k3s/DB):
- jeden plik `parquet/jsonl.zst` + `dataset_version` (hash)
- minimalny “train split / eval split”
- [ ] **Training entrypoint** (jedna komenda):
- skrypt/komenda, która: download dataset → train → eval → export
- [ ] **Artifact upload**:
- preferowane: scp na VPS/k3s albo Gitea Packages
- wersjonowanie: `model_version` + `dataset_version`
- [ ] **Predictor contract test**:
- walidator JSON schema `trade_intent`
- test: “intent TTL expired” + “gates fail” + “panic”
---
## E) UI (warstwy + live/history, bez liczenia w JS)
- [ ] **Tryb Live/History**:
- Live: subscriptions na `*_latest`
- History: query na `*_ts` + timeframe `tf`
- [ ] **Warstwy/Panele z `doc/stats.md`**:
- mapowanie 1:1 na tabele (brak obliczeń w UI)
- [ ] **Podgląd kontraktów**:
- panel “Contracts” z `bot_contracts` + “Event timeline” z `bot_events`
---
## F) Operacje (żeby bare metal nie stał się snowflake)
- [ ] **Sekrety i endpointy**:
- w k3s: secret `trade-dlob-rpc` / analogiczny na nowy endpoint (WG)
- fallback endpoint (np. public provider) jako opcjonalny drugi URL
- [ ] **Monitoring/alerty na k3s**:
- freshness DLOB/ticks, error rate workerów, restart loops
- [ ] **Checklist “Day 0”**:
- przejście krok po kroku wg `doc/solana-rpc-geyser-setup.md`
- smoke test: `dlob-publisher` bez reconnect storm

119
doc/trading-readiness.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,119 @@
# Trading readiness (staging → live) — checklista i brakujące elementy
Ten dokument odpowiada na pytanie: **czy obecny warsztat jest “już dobry do trade”** i co musi być dopięte, zanim przejdziemy z obserwacji do live tradingu.
W skrócie:
- Fundament jest dobry do **prototypowania i stagingu**.
- Do “pro trading” brakuje kilku krytycznych elementów bezpieczeństwa, audytu i historii danych.
---
## 1) Co już mamy (mocne strony)
- **k3s + GitOps/snapshoty**: każdy deploy to snapshot, rollback jednym ruchem (`doc/workflow.md`).
- **DLOB pipeline**: orderbook → statsy (spread/depth/slippage) pod UI/strategie (`doc/dlob-basics.md`, `doc/dlob-services.md`).
- **Ingest ticków do DB**: dane rynkowe w Postgres/Timescale + candles przez funkcję (`doc/workflow-api-ingest.md`).
- **UI/Visualizer**: warstwy i panele do obserwacji rynku (`doc/stats.md`).
- **Model plane separation**: Vast ma robić inference bez sekretów (docelowo) (`doc/drift-perp-contract.md` + `doc/vast-gpu-runbook.md`).
- **Plan pod własny RPC + streaming**: bare metal RPC + Geyser/Yellowstone gRPC (`doc/solana-rpc-geyser-setup.md`).
- **Wyjaśnienie “czy da się bez RPC”**: co możemy policzyć z DB i DLOB, a co wymaga feedu onchain (`doc/drift-data-bez-solana-rpc.md`).
To jest wystarczające do:
- obserwacji live,
- strojenia UI,
- budowy i testów pipelineu danych,
- “paper trading” / dry-run w executorze.
---
## 2) Co jest krytycznie brakujące do live tradingu
Poniższe punkty są “musthave” zanim bot zacznie realnie składać zlecenia na Drift.
### 2.1 Kontrakty bota + audyt (DB)
Wymagane tabele i log:
- `bot_contracts` (stan kontraktu / desired-state)
- `bot_events` (decision, order_sent, order_ack, fill, cancel, exit, error, panic)
- mapowanie: `decision_id -> client_order_id -> drift_order_id -> tx_sig`
Cel:
- da się odtworzyć “co poszło na chain”,
- UI pokazuje stan kontraktów (live + historia),
- łatwe debugowanie i strojenie.
### 2.2 Reconcile po restarcie (must-have)
Executor po starcie zawsze:
- czyta `bot_contracts` (desired),
- pobiera observed state z Drift (pozycje + open ordery),
- porównuje i wykonuje minimalne akcje korekcyjne.
Bez tego ryzykujesz:
- “ghost orders”,
- utrzymanie pozycji mimo utraty kontekstu.
### 2.3 Kill-switch + guardian poza klastrem (must-have)
Kill-switch w executorze to za mało, bo klaster/VPS może paść.
Wzorzec:
- osobny mały serwis `bot-guardian` poza głównym VPS/k3s,
- jeśli heartbeat executora jest stary → guardian robi `cancel_all` + `reduce_only close`.
### 2.4 Hard risk caps niezależne od modelu
Nawet jeśli Vast zwraca pełny `trade_intent`, executor musi egzekwować:
- `max_position_usd`, `max_leverage` (pośrednio), `max_orders_per_min`,
- `max_slippage_bps`, `max_spread_bps`, `freshness_max_ms`,
- circuit breakers (np. feed down, RPC lag, drawdown).
Model może proponować parametry, ale nie może omijać twardych limitów.
### 2.5 Historia danych (TS), retencja i downsample
`*_latest` jest świetne do live, ale do strojenia potrzebujesz TS:
- DLOB: `dlob_stats_ts`, `dlob_depth_bps_ts`, `dlob_slippage_ts` (min. 7 dni)
- kontrakty: `bot_events_ts` / log z timestampem
Docelowo:
- trzymać gęste 7 dni,
- trzymać dłużej downsample (np. 1m/5m) pod analizy reżimów.
### 2.6 Monitoring i alerty (operacyjne)
Minimum alertów:
- feed freshness (DLOB/ticki),
- RPC slot lag / error rate,
- order reject rate,
- panic triggers,
- disk fill/iowait (RPC node).
---
## 3) “Go/No-Go” do pierwszego live (small size)
**Go** jeśli:
- kontrakty i eventy są w DB,
- reconcile działa (test restartu),
- kill-switch działa (test: panic → flat),
- mamy twarde limity ryzyka,
- mamy podstawowe alerty,
- mamy 7 dni TS pod progi (albo chociaż 24h na start) i znamy percentyle spread/slippage/depth.
**No-Go** jeśli:
- nie potrafimy deterministycznie zidentyfikować orderów (brak `client_order_id` / brak logów),
- restart executora może zostawić pozycję bez kontroli,
- nie ma niezależnego guardiana.
---
## 4) Proponowana kolejność implementacji (minimalny path)
1) `bot_contracts` + `bot_events` + UI podgląd kontraktów (read-only).
2) “observe-only executor” (bez tx) → loguje decyzje z modelu/reguł.
3) TS history: DLOB (7 dni) + podstawowe agregacje.
4) Dry-run/paper: executor wylicza i loguje order plan (bez tx).
5) Live minimal: mały size, limit/post-only + chase, twarde caps.
6) Guardian poza klastrem.
7) Geyser/Yellowstone (jeśli WS RPC nie trzyma stabilnie na skali).

123
doc/vast-gpu-runbook.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,123 @@
# Vast GPU (kilka godzin) — runbook do trenowania + eksportu modelu
Cel: używać Vast (GPU) jako **krótkiej sesji treningowej** (kilka godzin), a wynik (wagi/adapter) zapisać trwałe i wersjonowane.
W tym projekcie Vast:
- **nie dostaje sekretów tradingowych**,
- nie ma dostępu do kluczy,
- zwraca tylko `trade_intent`/predykcje.
---
## 1) Najważniejsza zasada przy krótkim wynajmie
Vast jest “ephemeral”. Żeby nie stracić pracy:
- wszystko musi być **reproducible** (konfig + kod + seed),
- model output musi być **mały** i łatwy do przeniesienia (preferuj LoRA/adaptery),
- checkpointy i final artifacts muszą być **uploadowane** poza maszynę (Gitea packages/S3/scp).
---
## 2) Co potrzebujemy mieć gotowe przed startem sesji
### 2.1 Kod i entrypoint
W repo powinien istnieć “one command training”, np.:
- `python -m train ...` albo `bash scripts/train.sh ...`
Zasada: komenda sama:
- pobiera dataset (albo czyta lokalny plik),
- trenuje,
- zapisuje `artifacts/`,
- robi upload.
### 2.2 Dataset (krótki transfer)
Dla sesji “kilka godzin” unikaj wielkich transferów.
Rekomendacja:
- zbuduj dataset jako plik (np. `jsonl`/`parquet`) i spakuj (`zstd`),
- trzymaj wersję datasetu (hash) i loguj ją do metryk.
Źródło danych (rekomendowane u nas):
- `Postgres/Timescale` w k3s → eksport do pliku (offline), potem upload.
### 2.3 Bazowy model
Masz 2 ścieżki:
- pobierasz z internetu (HF) na Vast (szybko, ale zależy od sieci),
- albo trzymasz bazę w swoim storage i ściągasz kontrolowanie.
Na start preferuj LoRA na umiarkowanym modelu i krótkiej sekwencji.
---
## 3) Co uruchamiamy na Vast
### 3.1 Kontener
Najprościej: jeden Docker image z zależnościami (PyTorch + libs).
Obraz powinien być **pinned** (digest) i gotowy do uruchomienia bez `pip install` w trakcie.
### 3.2 Konfiguracja treningu (config file)
Trzymaj config jako plik (np. YAML/JSON) i loguj go do artifactów:
- `model_name`, `model_version`
- `dataset_version` (hash)
- `seq_len`, `batch_size`, `grad_accum`, `lr`
- `lora_r`, `lora_alpha`, `lora_dropout` (jeśli LoRA)
- `seed`
### 3.3 Output
Preferowane outputy:
- LoRA adapter (mały): `adapter.safetensors` + config
- metryki treningu: `metrics.json`
- walidacja: `eval_report.json`
Opcjonalnie:
- export do ONNX/TensorRT jeśli planujesz inference poza GPU (zależne od modelu).
---
## 4) Gdzie trzymamy artefakty (żeby nie zniknęły)
Opcje (w kolejności prostoty):
1) **scp na VPS/k3s** (na start najprostsze)
2) **Gitea Packages** (jeśli chcesz wersjonować jako “package”)
3) **S3/MinIO** (najbardziej skalowalne)
Minimalne wymaganie: zawsze zapisuj `model_version` i `dataset_version` obok wag.
---
## 5) Jak to łączy się z executor / UI
Model na Vast zwraca `trade_intent` (patrz `doc/drift-perp-contract.md`).
Executor w k3s:
- buduje features z DB,
- woła predictor,
- waliduje gates,
- loguje:
- `decision_id`, `model_version`, `features_hash`, `intent`,
- outcome (fill/exit).
Jeśli Vast jest niedostępny:
- executor przechodzi w `observe/off` (nie handluje),
- UI nadal pokazuje warstwy rynku (DLOB/ticki).
---
## 6) Checklist “kilka godzin” (operacyjnie)
- [ ] Vast instance: GPU + wystarczająco VRAM + szybki disk.
- [ ] Pull docker image (pinned).
- [ ] Download dataset (jedna komenda).
- [ ] Train (z logowaniem metryk co N kroków).
- [ ] Eval (krótki).
- [ ] Export adapter/weights.
- [ ] Upload artifacts (scp / packages / S3).
- [ ] Zapisz `model_version` do DB/config (k3s) przed użyciem.

42
doc/visualizer-candles.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,42 @@
# Visualizer: świeczki + “brick stack” pod świecą
## Timeframe (tf)
W visualizerze `tf` to długość świecy (bucket) przekazywana do API:
- `3s`, `5s`, `15s`, `30s` — mikroruchy (dużo szumu, ale świetne do obserwacji mikrostruktury)
- `1m`, `5m`, `15m`, `1h`, `4h`, `1d` — klasyczne interwały
Kiedy ma to sens:
- `3s/5s`: gdy chcesz widzieć “jak cena się buduje” w krótkich falach (np. po newsie / w dużej zmienności).
- `15s/30s`: często najlepszy kompromis między szumem a czytelnością, jeżeli patrzysz na very-short-term.
## Co pokazuje “brick stack” na dole
Pod każdą świecą rysujemy słupek złożony z “bricków” (małych segmentów) odpowiadających kolejnym krokom czasu wewnątrz świecy.
Kolory bricków:
- zielony = w tym kroku cena poszła w górę
- czerwony = w tym kroku cena poszła w dół
- niebieski = w tym kroku cena była stała (flat)
Wysokość bricków:
- zielony/czerwony: proporcjonalna do `|Δprice|` w danym kroku
- niebieski: stała (unit height)
Bricki są rozdzielone cienką czarną linią (1px), żeby było widać strukturę “krok po kroku”.
## Jakie pola musi zwracać API
Endpoint `GET /v1/chart` zwraca w każdej świecy:
- `flow`: udziały czasu `up/down/flat` w całym buckecie (0..1)
- `flowRows`: tablica kierunków per krok czasu: `-1` (down), `0` (flat), `1` (up)
- `flowMoves`: tablica “move magnitude” per krok czasu (wartości dodatnie; 0 jeśli flat)
To właśnie `flowRows` + `flowMoves` są używane do narysowania brick stacka.
## Domyślny rynek
W visualizerze domyślnie ustawiony jest `SOL-PERP`.

View File

@@ -0,0 +1,89 @@
# Visualizer UI: kafelki → warstwy (stack)
Ten dokument opisuje MVP dla przełączania układu UI w `apps/visualizer`:
- **Grid (kafelki / standard)**: obecny layout aplikacji.
- **Stack (warstwy / fullscreen)**: jedna aktywna warstwa jest na wierzchu (fullscreen), a kolejność warstw można ustawiać przez **DnD**.
## Zachowanie (MVP)
### Wejście / wyjście ze stack
- **Chart**: przycisk `Fullscreen` w pasku narzędzi wykresu przełącza tryb `grid``stack` (dla warstwy `chart`).
- **DLOB**: przycisk `Fullscreen` w nagłówku DLOB przełącza tryb `grid``stack` (dla warstwy `dlob`).
- Wyjście ze stack:
- przycisk `Back` w panelu warstw
- klawisz `Esc` **dwa razy** (w ciągu ~0.8s)
### Warstwy i DnD
- W stack pojawia się panel `Layers` jako **wysuwany drawer z boku**.
- Lista w panelu jest **od góry (top) do dołu (bottom)**:
- element na górze listy jest `active` (czyli jest “na wierzchu”).
- **DnD** na liście:
- przeciągnij element i upuść na inny — zmienisz kolejność (top/bottom).
- Kliknięcie elementu na liście przenosi go na wierzch (`active`).
### Warstwy kosztów (Costs)
- Są dwie osobne warstwy kosztów:
- `Costs (New)` — estymata nowego kontraktu (domyślnie **na samej górze**),
- `Costs (Active)` — monitoring puszczonego kontraktu (pojawia się i jest ustawiana **jeden poziom niżej** po wpisaniu `contract_id`).
- Możesz zmienić kolejność DnD (to nadpisuje domyślne ustawienie).
- Po pierwszym DnD aplikacja oznacza układ jako “manualny” i nie przestawia już automatycznie warstw przy pojawieniu się `contract_id`.
### Auto-hide + lock
- Domyślnie drawer ma **auto-hide** (chowa się po ~1s po zjechaniu kursorem z panelu).
- Przycisk `Auto/Locked`:
- `Auto` = auto-hide włączony,
- `Locked` = auto-hide wyłączony (drawer zostaje otwarty).
- Drawer otwiera się po najechaniu kursorem na wąski “hotspot” przy lewym brzegu ekranu.
### Opacity (UI)
- W drawerze są suwaki:
- `Backdrop` (przyciemnienie tła w stack)
- `Panel` (tło drawera)
- Wartości są zapisywane w localStorage (`trade.stackBackdropOpacity`, `trade.stackDrawerOpacity`).
### Opacity (warstwy)
- Każda warstwa ma swój suwak opacity (0100%):
- `0%` = warstwa niewidoczna,
- `100%` = pełna widoczność.
- DnD nadal ustawia kolejność (z-index), a interakcje trafiają do warstwy `active` (top).
- Wartości są zapisywane w localStorage (`trade.layerOpacity`).
### Jasność (warstwy)
- Każda warstwa ma suwak `brightness` (60180%).
- To jest filtr UI (nie wpływa na dane), przydatny gdy chcesz rozjaśnić wykres/DLOB w stack.
- Wartości są zapisywane w localStorage (`trade.layerBrightness`).
### Widoczność + lock (warstwy)
- Ikona “oka” przełącza widoczność warstwy (nie resetuje suwaka opacity).
- Ikona “kłódki” blokuje warstwę:
- nie da się jej przeciągać (DnD),
- suwak opacity jest wyłączony,
- klik w wiersz nie zmienia kolejności (nie “wypycha” na top).
- Ustawienia są zapisywane w localStorage (`trade.layerVisible`, `trade.layerLocked`).
## Implementacja (gdzie w kodzie)
- Sterowanie układem i panel `Layers`: `apps/visualizer/src/App.tsx`
- `trade.layoutMode` w localStorage: `'grid' | 'stack'`
- `trade.stackOrder` w localStorage: kolejność warstw (z-index; ostatni = top)
- `trade.stackOrderManual` w localStorage: czy użytkownik zmienił kolejność przez DnD (blokuje auto-przestawianie)
- `trade.stackPanelLocked` w localStorage: blokada auto-hide panelu warstw
- `trade.contractId` w localStorage: aktywny kontrakt do monitoringu
- Fullscreen chart przez warstwy: `apps/visualizer/src/features/chart/ChartPanel.tsx`
- `fullscreenOverride` + `onToggleFullscreenOverride` (fullscreen kontrolowany z zewnątrz, bez backdropu)
- Fullscreen DLOB: `apps/visualizer/src/features/market/DlobDashboard.tsx`
- `isFullscreen` + `onToggleFullscreen` (przycisk w nagłówku)
- Panel kosztów: `apps/visualizer/src/features/contracts/ContractCostsPanel.tsx`
## Co dalej (kolejne iteracje)
MVP nie robi jeszcze “prawdziwego” układu kafelków z:
- drag/resize okien w trybie stack,
- wyświetlaniem kilku warstw jednocześnie (np. jako nakładające się okna),
- przełączaniem grid→stack przez zoom kafelka (z animacją).
Proponowane następne kroki:
1) wydzielić `Pane` abstraction (id, title, render, hotkeys),
2) zrobić `grid` jako faktyczne kafelki (Chart, DLOB, Orderbook, TradeForm),
3) dodać “zoom” kafelka → wejście do stack,
4) dodać opcjonalnie drag/resize w stack (na start tylko z-index + focus).

99
doc/workflow.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,99 @@
# Workflow pracy w projekcie `trade` (dev → staging na VPS) + snapshot/rollback
Ten plik jest “source of truth” dla sposobu pracy nad zmianami w `trade`.
Cel: **zero ręcznych zmian na VPS**, każdy deploy jest **snapshootem**, do którego można wrócić.
## Dla agenta / po restarcie sesji
1) Przeczytaj ten plik: `doc/workflow.md`.
2) Kontekst funkcjonalny: `README.md`, `info.md`.
3) Kontekst stacka: `doc/workflow-api-ingest.md` oraz `devops/*/README.md`.
4) Stan VPS/k3s + GitOps: `doc/migration.md` i log zmian: `doc/steps.md`.
## Zasady (must-have)
- **Nie edytujemy “na żywo” VPS** (żadnych ręcznych poprawek w kontenerach/plikach na serwerze) → tylko Git + CI + Argo.
- **Sekrety nie trafiają do gita**: `tokens/*.json` są gitignored; w dokumentacji/logach redagujemy hasła/tokeny.
- **Brak `latest`**: obrazy w deployu są przypięte do `sha-<shortsha>` albo digesta.
- **Każda zmiana = snapshot**: “wersja” to commit w repo deploy + przypięte obrazy.
## Domyślne środowisko pracy (ważne)
- **Frontend**: domyślnie pracujemy lokalnie (Vite) i łączymy się z backendem na VPS (staging) przez proxy. Deploy frontendu na VPS robimy tylko jeśli jest to wyraźnie powiedziane (“wdrażam na VPS”).
- **Backend (trade-api + ingestor)**: zmiany backendu weryfikujemy/wdrażamy na VPS (staging), bo tam działa ingestor i tam są dane. Nie traktujemy lokalnego uruchomienia backendu jako domyślnego (tylko na wyraźną prośbę do debugowania).
## Standardowy flow zmian (polecany)
1) Zmiana w kodzie lokalnie.
- Nie musisz odpalać lokalnego Dockera; na start rób szybkie walidacje (build/typecheck).
2) Commit + push (najlepiej przez PR).
3) CI:
- build → push obrazów (tag `sha-*` lub digest),
- aktualizacja `trade-deploy` (bump obrazu/rewizji).
4) Argo CD (auto-sync na staging) wdraża nowy snapshot w `trade-staging`.
5) Test na VPS:
- API: `/healthz`, `/v1/ticks`, `/v1/chart`
- UI: `trade.mpabi.pl`
- Ingest: logi `trade-ingestor` + napływ ticków do tabeli.
## Snapshoty i rollback (playbook)
### Rollback szybki (preferowany)
- Cofnij snapshot w repo deploy:
- `git revert` commita, który podbił obrazy, **albo**
- w Argo cofnij do poprzedniej rewizji (ten sam efekt).
Efekt: Argo wraca do poprzedniego “dobrego” zestawu obrazów i konfiguracji.
### Rollback bezpieczny dla “dużych” zmian (schema/ingest)
Jeśli zmiana dotyka danych/ingestu, rób ją jako nową wersję vN:
- nowa tabela: `drift_ticks_vN`
- nowa funkcja: `get_drift_candles_vN`
- osobny deploy API/UI (inne porty/sufiksy), a ingest przełączany “cutover”.
W razie problemów: robisz “cut back” vN → v1 (stare dane zostają nietknięte).
## Lokalne uruchomienie (opcjonalne, do debugowania)
Dokładna instrukcja: `doc/workflow-api-ingest.md`.
Skrót:
```bash
npm install
docker compose -f devops/db/docker-compose.yml up -d
docker compose -f devops/tools/bootstrap/docker-compose.yml run --rm db-init
docker compose -f devops/tools/bootstrap/docker-compose.yml run --rm hasura-bootstrap
docker compose -f devops/app/docker-compose.yml up -d --build api
npm run token:api -- --scopes write --out tokens/alg.json
npm run token:api -- --scopes read --out tokens/read.json
docker compose -f devops/app/docker-compose.yml up -d --build frontend
docker compose -f devops/app/docker-compose.yml --profile ingest up -d --build
```
### Frontend dev (Vite) z backendem na VPS (staging)
Jeśli chcesz szybko iterować nad UI bez deploya, możesz odpalić lokalny Vite i podpiąć go do backendu na VPS przez istniejący proxy `/api` na `trade.mpabi.pl`.
- Vite trzyma `VITE_API_URL=/api` (default) i proxyuje `/api/*` do VPS.
- Auth w staging jest w trybie `session` (`/auth/login`, cookie `trade_session`), więc w dev proxyujemy też `/whoami`, `/auth/*`, `/logout`.
- Dev proxy usuwa `Secure` z `Set-Cookie`, żeby cookie działało na `http://localhost:5173`.
- Na VPS `trade-frontend` proxyuje dalej do `trade-api` i wstrzykuje read-token **server-side** (token nie trafia do przeglądarki).
Przykład:
```bash
cd apps/visualizer
API_PROXY_TARGET=https://trade.mpabi.pl \
npm run dev
```
Jeśli staging ma dodatkowy basic auth (np. Traefik `basicAuth`), dodaj:
`API_PROXY_BASIC_AUTH='USER:PASS'` albo `API_PROXY_BASIC_AUTH_FILE=tokens/frontend.json` (pola `username`/`password`).
## Definicja “done” dla zmiany
- Jest snapshot (commit w deploy) i można wrócić jednym ruchem.
- Staging działa (API/ingest/UI) i ma podstawowe smoke-checki.
- Sekrety nie zostały dodane do repo ani do logów/komentarzy.

View File

@@ -57,15 +57,15 @@ function timingSafeEqualBuf(a, b) {
function loadBasicAuth() { function loadBasicAuth() {
const j = readJson(BASIC_AUTH_FILE); const j = readJson(BASIC_AUTH_FILE);
const username = (j?.username || '').toString(); const username = (j?.username || '').toString().trim();
const password = (j?.password || '').toString(); const password = (j?.password || '').toString().trim();
if (!username || !password) throw new Error(`Invalid BASIC_AUTH_FILE: ${BASIC_AUTH_FILE}`); if (!username || !password) throw new Error(`Invalid BASIC_AUTH_FILE: ${BASIC_AUTH_FILE}`);
return { username, password }; return { username, password };
} }
function loadApiReadToken() { function loadApiReadToken() {
const j = readJson(API_READ_TOKEN_FILE); const j = readJson(API_READ_TOKEN_FILE);
const token = (j?.token || '').toString(); const token = (j?.token || '').toString().trim();
if (!token) throw new Error(`Invalid API_READ_TOKEN_FILE: ${API_READ_TOKEN_FILE}`); if (!token) throw new Error(`Invalid API_READ_TOKEN_FILE: ${API_READ_TOKEN_FILE}`);
return token; return token;
} }