Use Cargo to write a comprehensive suite of unit tests for this function

Blueprint Completo do Sistema de Trading Automatizado com IA e MongoDB
🎯 Objetivo
Desenvolver um sistema modular, escalável e eficiente para simulação e posteriormente operação real de trades automatizados em criptomoedas. O sistema usará dados reais da API da Binance, IA avançada para decisões e aprendizado contínuo (ML + RL), e MongoDB para armazenamento e análise.

🏗️ Arquitetura Geral
O sistema será composto por seis módulos principais, orquestrados para trabalhar de forma independente, mas integrados. Todos serão executados sob um orquestrador central (ex: Node.js Cluster) para gerenciamento de múltiplos processos em paralelo, aproveitando ao máximo o hardware disponível.

🧩 Estrutura de Pastas e Arquivos
bash
Copiar
Editar
/root_project
├── /config
│   ├── config.js (parâmetros de conexão, API keys, MongoDB, etc.)
│   └── constants.js (parâmetros fixos como intervalo de coleta, etc.)
├── /data
│   ├── /raw (dados brutos vindos da API)
│   ├── /processed (dados normalizados e com atributos adicionais)
│   └── /logs (logs de operação, erros, etc.)
├── /database
│   ├── db.js (conexão e configuração do MongoDB)
│   └── schemas.js (modelagem dos schemas/coleções MongoDB)
├── /collector
│   └── collector.js (módulo de coleta de dados em tempo real)
├── /processor
│   └── processor.js (módulo de pré-processamento e engenharia de atributos)
├── /ai_engine
│   └── ai_engine.js (módulo que roda o modelo de IA para decisão)
├── /orchestrator
│   └── orchestrator.js (gerencia e orquestra os módulos)
├── /api
│   └── api.js (endpoints RESTful e interface para outras aplicações)
├── /monitor
│   └── dashboard.js (painel para monitorar resultados e desempenho)
├── README.md (documentação técnica e explicação do fluxo)
└── package.json (dependências e scripts do Node.js)
🧩 Descrição dos Módulos
1️⃣ Coleta de Dados - /collector/collector.js
Função: Coletar dados da API da Binance a cada 3 segundos.

Dados coletados: Preço atual, volume, profundidade do livro de ordens, etc.

Salvamento imediato no MongoDB (coleções de séries temporais).

Implementação de janela deslizante (últimos 10 minutos de dados).

Detecção de anomalias para descartar dados fora do padrão.

2️⃣ Processamento de Dados - /processor/processor.js
Normalização dos dados para padronizar as escalas.

Criação de atributos adicionais:

Indicadores técnicos (RSI, MACD, Bandas de Bollinger).

Volume, volatilidade, variação percentual.

Sentimento do mercado (notícias e redes sociais).

Armazenamento em /data/processed e no MongoDB, pronto para a IA.

3️⃣ Banco de Dados - /database/db.js + /database/schemas.js
Coleções principais:

market_data: dados de mercado em tempo real (séries temporais).

processed_data: dados enriquecidos para IA.

trades: decisões de compra/venda/hold feitas pelo IA.

metrics: métricas agregadas (lucro diário, volume de negociação, etc.).

Modelagem otimizada:

Uso de coleções de séries temporais.

Índices em campos críticos (symbol, timestamp).

Separação clara de dados brutos e processados.

4️⃣ Módulo de Decisão da IA - /ai_engine/ai_engine.js
Modelagem Híbrida:

LSTM: para capturar padrões sequenciais.

Transformer: para atenção e padrões mais complexos.

Aprendizado por Reforço (RL): ajusta as decisões com base em feedback real do ambiente.

Ciclo de Decisão:

Recebe dados processados.

Gera decisão (compra/venda/hold).

Justifica a decisão (ex: padrão detectado, sentimento, etc.).

Armazena resultado no banco.

Aprende continuamente, atualizando pesos e lógica de decisão.

5️⃣ Orquestração - /orchestrator/orchestrator.js
Utiliza Node.js Cluster para:

Iniciar e monitorar cada módulo.

Gerenciar múltiplos processos paralelos.

Reiniciar módulos em caso de falha.

Garante estabilidade e escalabilidade.

6️⃣ API e Dashboard - /api/api.js e /monitor/dashboard.js
API RESTful:

Endpoints para acessar sinais gerados.

Integração com aplicativos externos.

Dashboard:

Visualização em tempo real:

Gráficos de preços.

Sinais do IA.

Lucro/perda acumulado.

Logs de operação.

🔄 Fluxo Completo - Passo a Passo
✅ 1) Inicialização:

O orquestrador ativa cada módulo.

Testa conexões com Binance, MongoDB e outros serviços.

✅ 2) Coleta:

Coleta de dados a cada 3 segundos.

Armazena no MongoDB (market_data).

✅ 3) Processamento:

Normalização e criação de atributos.

Armazena no MongoDB (processed_data).

✅ 4) Decisão:

IA (LSTM + Transformer + RL) gera decisão de trade.

Armazena decisão no MongoDB (trades).

Justifica a decisão (ex: “Volume subiu 20% e RSI cruzou 70”).

✅ 5) Aprendizado Contínuo:

A cada nova decisão, compara com resultados passados (lucro/perda).

Ajusta pesos (reforço) e lógica de decisão automaticamente.

✅ 6) Monitoramento e Logs:

Dashboard mostra sinais, desempenho e status em tempo real.

API oferece dados para aplicativos externos.

✅ 7) Resiliência:

Orquestrador reinicia módulos falhados.

Logs automáticos em /data/logs.

🌟 Pontos de Destaque Profissionais
✔️ Modularização avançada → facilita manutenção e escalabilidade.
✔️ Orquestração → alta performance em hardware moderno.
✔️ Banco de dados otimizado → MongoDB com índices e séries temporais.
✔️ IA de ponta → combinação de LSTM, Transformer e RL, ajustando-se ao mercado em tempo real.
✔️ Engenharia de atributos rica → indicadores técnicos e análise de sentimento para decisões mais precisas.
✔️ Sem bagunça ou duplicidade → tudo separado e documentado para fácil extensão.

🔍 Resumo Final
💡 Resultado esperado:
Um projeto-base robusto que já simula compra/venda com IA avançada, e está pronto para transição para trading real (quando desejado). Gera renda passiva simulada desde a primeira execução e vai aprendendo, melhorando cada vez mais.

💡 Próximos passos:

Gerar o código real com a IA de desenvolvimento.

Testar em ambiente simulado e depois real.

Ajustar parâmetros conforme necessidade real do mercado. 

Blueprint Completo do Sistema de Trading Automatizado com IA e MongoDB

🎯 Objetivo
Desenvolver um sistema modular, escalável e eficiente para simulação e posteriormente operação real de trades automatizados em criptomoedas. O sistema usará dados reais da API da Binance, IA avançada para decisões e aprendizado contínuo (ML + RL), e MongoDB para armazenamento e análise.

🏗️ Arquitetura Geral
O sistema será composto por seis módulos principais, orquestrados para trabalhar de forma independente, mas integrados. Todos serão executados sob um orquestrador central (ex: Node.js Cluster) para gerenciamento de múltiplos processos em paralelo.

🧩 Estrutura de Pastas e Arquivos
/root_project
├── /config
├── /data
├── /database
├── /collector
├── /processor
├── /ai_engine
├── /orchestrator
├── /api
├── /monitor
│   └── dashboard.js (módulo que precisa gerar a interface com base no que vou descrever abaixo)
└── ...

🔍 Foco: /monitor/dashboard.js

🖥️ Descrição Detalhada do Dashboard
Desenvolver um **painel de monitoramento (dashboard)** em **dark mode**, moderno, intuitivo e responsivo, que **mostre em tempo real** as seguintes seções e funcionalidades, integradas ao MongoDB e aos dados processados pelo sistema:

✅ **Barra Lateral (Sidebar)**
- Ícones verticais para navegar: Home, Trading, Wallet, AI Model, Configurações e Logs.
- Ícones minimalistas e visualmente claros.

✅ **Header Superior**
- Nome do sistema: “Binance Trading API Dashboard”.
- Ícones de notificação, perfil do usuário e botão de logout.

✅ **Status Geral**
- Exibir:
  - Status do sistema: “Online” com círculo verde.
  - Nome do sistema e versão (ex: “1.0.0”).
  - Timestamp da última atualização.
  - Banco de dados conectado (host, nome).
- Ícones intuitivos ao lado de cada informação (ex: plug, DB, relógio).

✅ **Métricas Principais**
- Total de Trades (ex: 68).
- Total de Market Data (ex: 8649).
- Valores em destaque com ícones de gráfico e vela de trading.

✅ **Última Atividade de Trade**
- Exibir:
  - Par de Trading (ex: BNBUSDT).
  - Timestamp (ex: 2025-06-03 22:41:05).
  - Tipo de Ação (BUY/SELL/HOLD com cores verde/vermelho).
  - Preço, Quantidade e Valor total.
  - Status (ex: OPEN).
  - Confiança do modelo de IA (ex: 64.38% com barra de progresso).
  - Razão e modelo usado.
  - Flag se está em simulação.

✅ **Gráfico de Indicadores Técnicos**
- Gráfico interativo que exibe:
  - RSI (ex: 66.23).
  - MACD (line, signal, histogram).
  - Bandas de Bollinger (upper, middle, lower).
  - EMA e SMA (short, medium, long).
  - Volatilidade.
  - Percent Change (min1, min5, min15, min60).
- Cada linha do gráfico tem cor distinta e legenda.

✅ **Carteira Simulada**
- Saldo Inicial (ex: 1000 USDT).
- Saldo Atual atualizado em tempo real.
- Gráfico de linha com evolução do saldo.
- Botão para resetar simulação.
- Indicador de Lucro/Prejuízo acumulado.

✅ **Histórico de Trades**
- Tabela rolável com colunas: Timestamp, Par, Ação, Preço, Quantidade, Status, Confiança, Resultado.

✅ **Seção de Aprendizado do Modelo**
- Card mostrando se o modelo de IA está aprendendo com gráfico de evolução de acurácia ou score.
- Texto explicativo: “O modelo está aprendendo a partir dos dados ao longo do tempo...”.

✅ **Estilo e Experiência**
- Dark mode com tons escuros (cinza escuro, preto, azul escuro) e detalhes em verde/laranja.
- Bordas suaves e ícones minimalistas.
- Grid responsivo e tipografia moderna.
- Pequena legenda de rodapé: “Dados atualizados em tempo real – Modo Simulado”.
- Hover e animações suaves nos botões e cards.

🟢 **Integração com MongoDB**
- Os dados exibidos devem vir diretamente das coleções:
  - `market_data`, `processed_data`, `trades`, `metrics`.
- A dashboard.js deve consumir esses dados em tempo real (via WebSocket ou atualização periódica a cada 3-5 segundos).

🟢 **Respeitar toda a Arquitetura**
- O /monitor/dashboard.js deve ser modular, limpo, bem comentado.
- Utilizar framework web moderno (React.js, Vue.js ou similar, preferencialmente React).
- Usar bibliotecas de gráficos como Recharts ou Chart.js.
- Integração com API RESTful em /api/api.js para consumir dados.