Cotações em lote

O mercado e os minigráficos buscam os preços de todos os ativos em uma consulta por operação, com corte na data da partida. O banco aproveita o índice primário de stock_price_history, em (stock_id, price_date, version), para buscar a última cotação ou os últimos fechamentos de cada ativo.

Por que a consulta foi alterada

Antes, cada leitura listava os ativos e executava outra consulta para cada um. Com 50 ativos, eram 51 consultas para as cotações e outras 51 para os minigráficos. Na cotação diária, o .first() do resultado também não aplicava LIMIT no SQL: o banco enviava o histórico anterior ao dia e o código aproveitava a primeira linha.

Agora, um JOIN LATERAL com ORDER BY price_date DESC LIMIT 1 encontra a cotação de cada ativo. Nos minigráficos, o limite é a janela pedida, e a consulta externa reordena os fechamentos cronologicamente. O LEFT JOIN preserva ativos sem preço como listas vazias; a cotação diária continua omitindo ativos sem histórico disponível.

Essa abordagem limita as linhas devolvidas por ativo e permite uma busca curta pelo índice, evitando numerar todo o histórico para selecionar uma janela pequena. Não foi necessário criar um índice duplicado nem alterar o schema. A consulta do último preço importado também recebeu LIMIT 1 no SQL.

Medição local

Ensaio de 21/10/2026, em Windows, Python 3.14.2, SQLAlchemy 2.1.4 e PostgreSQL 18.6. Base sintética com 50 ativos e 6.000 datas por ativo, totalizando 300.000 preços. Mesma base, uma chamada de aquecimento e cinco repetições de cada implementação. Os valores abaixo são medianas da chamada ao repositório, incluindo conversão para DTO e finalização da sessão. A versão anterior veio da revisão 16eaa880, posterior à publicação da versão 2.1.0, já com o versionamento das séries. O ensaio usa a versão comum; a quantidade de cópias congeladas pode mudar o custo de filtrar cada busca.

Leitura	Consultas antes → depois	Mediana antes	Mediana depois
Última cotação até a data	51 → 1	1.821,949 ms	3,287 ms
Últimos 30 fechamentos	51 → 1	28,155 ms	4,462 ms

Os resultados completos das duas versões foram comparados e eram iguais nesse ensaio. O EXPLAIN ANALYZE confirmou busca reversa no índice primário do histórico: uma linha por ativo nas cotações e 30 por ativo nos minigráficos. O tempo de execução no banco foi respectivamente 1,148 ms e 1,434 ms, além do processamento da aplicação.

Esses números medem as leituras de mercado nesse conjunto sintético; não são uma medição do tick inteiro nem uma garantia de velocidade para qualquer partida.

Leituras repetidas durante a partida

O motor guarda o catálogo de nomes e classes dos ativos por instância de simulação, reutilizando-o na carteira e na apuração e prévia de IR. O mercado também reutiliza a classificação por setor já guardada no motor. A Central só altera esses dados fora de uma partida ativa, e uma nova instância recarrega o catálogo.

Preços e saldos não receberam esse cache: continuam refletindo as leituras e operações da partida. As variações do candle são montadas pelo mesmo método do DTO na lista de mercado e no detalhe do ativo, preservando o contrato da API.

As duas consultas aplicam seen_by dentro da busca limitada: a cópia congelada da partida substitui a linha comum da mesma data, e datas sem cópia continuam usando a série comum. São preservadas tanto a escolha explícita de simulation_id quanto a versão da partida ativa quando o argumento é omitido. O limite vem depois desse filtro, para não duplicar dias nem deixar versões de outras partidas ocuparem a janela.

Verificação de regressão

Com POSTGRES_DATABASE_URL apontando para um servidor de teste, execute:

uv run pytest tests/test_stock_quotes.py tests/test_simulation_engine.py tests/test_price_impact.py

A suíte cria bancos descartáveis. Os testes de cotações verificam:

• uma consulta por operação com um e com 50 ativos;
• ausência de preços posteriores à data pedida;
• finais de semana, fim do histórico e base vazia;
• janelas por ativo, ordem cronológica, listas vazias e fechamento zero;
• abertura zero e variação negativa;
• consistência entre lista, detalhe e último ponto do minigráfico;
• versões comum, congelada e ativa, sem duplicar datas ou misturar partidas;
• importação considerando apenas preços reais da versão comum;
• reutilização do catálogo e sua recarga numa nova simulação.

Para investigar outros custos da partida, use o painel de desempenho. O número de consultas de preço deixou de crescer com a quantidade de ativos, mas snapshots, histórico de operações e notificações continuam compondo o custo do tick.