Progetti Dati in tempo reale · Mercati
Hyperliquid Heatmaps
Una mappa in tempo reale di dove verrebbero liquidate le posizioni a leva di un exchange decentralizzato.
- Ruolo
- Creatore · dati, backend, frontend e messa in produzione
- Anno
- 2026
- Strumenti
- Python · FastAPI · WebSockets · SQLite · React · Vite · Docker · AWS EC2
- Stato
- Prototipo · demo in diretta
Come usarla
Riproduce il terminale originale e scarica in diretta le candele dall’API pubblica di Hyperliquid (BTC, ETH, SOL o HYPE, a 15 minuti o a 1 ora). In ogni candela distribuisce gli scambi su livelli di leva tipici, da 5x a 100x, per stimare dove cadrebbero le liquidazioni; quando il prezzo attraversa un livello, quel livello sparisce perché quelle posizioni sarebbero già state chiuse. Filtra per leva minima e leggi il libro delle liquidazioni a destra: i lunghi a rischio sotto, i corti sopra.
È un modello stimato con dati pubblici, non le posizioni reali di nessuno, e non è un consiglio di investimento.
Nei mercati a leva, ogni posizione ha un prezzo al quale si chiude da sola. Se sai dove si concentrano quei prezzi, sai dove il mercato può accelerare. Ho costruito la mappa che lo mostra, in tempo reale.
- 40
- Mercati monitorati, scelti ogni giorno per volume
- 24/7
- Ascolto in diretta di tutte le operazioni dell’exchange
- 3
- Viste: mappa di calore, libro delle liquidazioni e smart money
- AWS
- Messo in produzione con Docker e dominio proprio
L’idea
Nei futures perpetui quasi tutti operano con la leva. Una posizione lunga a 10x viene liquidata da sola se il prezzo scende del 10 %, e quella vendita forzata spinge il prezzo un po’ più giù, il che può liquidare la posizione successiva. Per questo i livelli in cui si accumulano le liquidazioni funzionano come calamite: quando il prezzo si avvicina, il movimento può accelerare da solo.
Sugli exchange tradizionali quel dato è privato. Hyperliquid è un exchange decentralizzato e i suoi dati sono pubblici: chiunque può consultare le posizioni di qualsiasi wallet, compreso il prezzo di liquidazione. La sfida è sapere quali wallet osservare e trasformare milioni di dati in qualcosa che si capisce a colpo d’occhio.
Come funziona
- Scegliere i mercati. Ogni giorno il sistema chiede all’API l’elenco degli asset con il loro volume e tiene i 40 più scambiati, senza liste fisse.
- Scoprire i wallet. Un processo collegato via WebSocket ascolta in tempo reale tutte le operazioni dell’exchange. Ogni operazione rivela i due wallet che la fanno, così il sistema scopre da solo i wallet attivi.
- Leggere le loro posizioni. Un altro processo percorre quei wallet e salva, per ogni moneta, la dimensione, il lato (lungo o corto) e il prezzo di liquidazione.
- Raggruppare per prezzo. Il backend (FastAPI) somma il denaro che verrebbe liquidato in ogni fascia di prezzo e lo passa al frontend (React), che lo dipinge come bande di calore dietro le candele.
Che cosa offriva
- Mappa di calore delle liquidazioni sul grafico del prezzo, con il volume a rischio a ogni livello.
- Libro delle liquidazioni: quanto denaro lungo e corto è in gioco sopra e sotto il prezzo attuale.
- Monitoraggio dello «smart money»: i wallet con più profitti e le posizioni che hanno aperte.
- Metriche di mercato in diretta: open interest, funding e volume.
Il tutto impacchettato con Docker e messo in produzione su AWS con dominio proprio.
Che cosa mi porto via
Come trasformare un flusso continuo di dati pubblici in uno strumento visivo: scegliere cosa ascoltare, come conservarlo e come mostrarlo perché qualcuno lo capisca in cinque secondi.