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GITHUB · ANALIZADO

t212_monitoring

Dashboard auto-alojado de monitorización y análisis de cartera para Trading 212 construido con FastAPI y Python. Proporciona visualización en tiempo real, métricas históricas, exportación de datos y modo demo sin credenciales.

Ficha actualizada 25 sept 2026, 23:07 · upstream 25 sept 2026, 22:15 · release v0.1.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
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Qué es t212_monitoring

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Este repositorio implementa un sistema de monitorización financiera para Trading 212 que funciona completamente de forma auto-alojada sin necesidad de servicios externos. La aplicación está construida sobre FastAPI en Python 3.11+ y utiliza SQLite como base de datos local con modo WAL para persistencia eficiente. El diseño arquitectónico es de un solo proceso local, lo que simplifica el despliegue mediante Docker Compose sin orquestación compleja.

El sistema se conecta a la API de Trading 212 usando credenciales de solo lectura (API key y secret) para extraer datos de cartera, posiciones, órdenes y transacciones. Implementa un bucle de polling configurable que captura snapshots históricos cada 30 segundos por defecto y actualiza el estado cada 6 segundos. Los datos se almacenan localmente en SQLite con retención configurable de datos crudos.

Incluye funcionalidades avanzadas como análisis de drawdown, atribución de P&L, seguimiento del ciclo de vida de posiciones (OPEN/ADD/REDUCE/CLOSE), y un feed en tiempo real mediante Server-Sent Events para visualización en navegador. El sistema también proporciona endpoints de exportación con mitigación de inyección de fórmulas en CSV.

CASOS DE USO
  • Monitorización en tiempo real de cartera de Trading 212 sin intervención manual
  • Análisis histórico de rendimiento con métricas de drawdown y P&L atribuido
  • Dashboard para visualización de exposición por tipo de instrumento y moneda
  • Exportación de datos para análisis externo o integración con herramientas financieras
  • Modo demo para pruebas de interfaz sin credenciales reales
  • Feed en tiempo real para dashboards externos vía SSE
PUNTOS DESTACADOS
  • Arquitectura Docker-first con despliegue simplificado mediante docker compose
  • Base de datos SQLite local con persistencia y modo WAL para rendimiento
  • API REST completa con endpoints específicos para cada tipo de dato financiero
  • Modo demo con datos sintéticos deterministas para pruebas sin riesgo
  • Mitigación de inyección de fórmulas en exportaciones CSV
  • Feed SSE nativo para visualización en tiempo real en navegador
PRECAUCIONES
  • No incluye autenticación de usuario integrada, requiere capa externa de seguridad
  • Solo lectura - no permite ejecución de órdenes ni gestión de cartera
  • SQLite local sin replicación o backup automático configurado por defecto
  • Dependencia de API pública de Trading 212 con límites de tasa estrictos
  • No soporta múltiples usuarios o roles en la misma instalación
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

Dashboard ScreenshotLifecycle
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Desplegar detrás de proxy inverso con autenticación (Nginx, Traefik). Usar SSH tunnel o VPN para acceso remoto seguro. Configurar T212_BIND_ADDRESS=127.0.0.1 y T212_HOST_PORT=8000 en .env. Nunca exponer puerto 8000 directamente a internet. Para producción, considerar restringir API key de Trading 212 al IP del host. Persistir data/monitor.db fuera del contenedor Docker.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
FastAPIPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
8000
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.