graph TD
    subgraph VPS Clients
        A[Client MT5 - Account 1] -->|1. Python Collector| B(REST POST JSON)
        C[Client MT5 - Account 2] -->|1. Python Collector| B
        D[Client MT5 - Account N] -->|1. Python Collector| B
    end
    subgraph Central Server
        B -->|2. FastAPI Endpoint| E[Central Web Server Backend]
        E -->|3. Save to In-Memory Cache| F[Redis / RAM Cache]
        G[Streamlit / React Dashboard] -->|4. Get Realtime Stats| E
        E -->|5. Alert Trigger| H[Telegram API Channel]
    end

import MetaTrader5 as mt5
import requests
import time
import json

# Cấu hình kết nối Backend Server trung tâm
SERVER_URL = "http://YOUR_CENTRAL_SERVER_IP:8000/api/update_account"
UPDATE_INTERVAL = 3  # Quét và gửi dữ liệu mỗi 3 giây

def get_account_data():
    if not mt5.initialize():
        print("Không thể khởi động kết nối MetaTrader5")
        return None

    # Lấy thông tin tài khoản thời gian thực
    acc_info = mt5.account_info()
    if acc_info is None:
        print("Không thể lấy thông tin tài khoản")
        return None

    balance = acc_info.balance
    equity = acc_info.equity
    drawdown_percent = ((balance - equity) / balance) * 100 if balance > 0 else 0

    data = {
        "account_id": acc_info.login,
        "name": acc_info.name,
        "broker": acc_info.company,
        "balance": balance,
        "equity": equity,
        "drawdown": round(drawdown_percent, 2),
        "positions_count": mt5.positions_total()
    }

    mt5.shutdown()
    return data

print("Bắt đầu Collector giám sát tài khoản MT5...")
while True:
    data = get_account_data()
    if data:
        try:
            # Gửi dữ liệu về Server trung tâm
            res = requests.post(SERVER_URL, json=data, timeout=2)
            print(f"Đã gửi dữ liệu Tài khoản {data['account_id']} | Drawdown: {data['drawdown']}%")
        except Exception as e:
            print(f"Lỗi kết nối tới Server trung tâm: {e}")
    time.sleep(UPDATE_INTERVAL)

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import Dict
import uvicorn

app = FastAPI(title="MT5 Centralized Monitoring System API")

# Bộ nhớ đệm RAM lưu trữ dữ liệu thời gian thực của 100+ khách hàng
accounts_db: Dict[int, dict] = {}

class AccountSchema(BaseModel):
    account_id: int
    name: str
    broker: str
    balance: float
    equity: float
    drawdown: float
    positions_count: int

@app.post("/api/update_account")
async def update_account(data: AccountSchema):
    # Lưu hoặc cập nhật dữ liệu vào bộ nhớ đệm RAM
    accounts_db[data.account_id] = {
        "name": data.name,
        "broker": data.broker,
        "balance": data.balance,
        "equity": data.equity,
        "drawdown": data.drawdown,
        "positions_count": data.positions_count,
        "last_update": time.time()
    }

    # Kích hoạt cảnh báo Telegram nếu drawdown vượt ngưỡng an toàn (> 20%)
    if data.drawdown > 20.0:
        send_telegram_alert(data.account_id, data.name, data.drawdown)

    return {"status": "success"}

@app.get("/api/get_all_accounts")
async def get_all_accounts():
    return accounts_db

def send_telegram_alert(account_id, name, drawdown):
    bot_token = "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN"
    chat_id = "YOUR_TELEGRAM_CHAT_ID"
    msg = f"⚠️ <b>CẢNH BÁO SỤT GIẢM NGUY HIỂM!</b>nn📌 Tài khoản: <b>{account_id}</b> ({name})n🚨 Drawdown hiện tại: <b>{drawdown}%</b>nn<i>Yêu cầu kỹ thuật kiểm tra VPS ngay lập tức!</i>"
    url = f"https://api.telegram.org/bot{bot_token}/sendMessage?chat_id={chat_id}&text={msg}&parse_mode=HTML"
    try:
        requests.get(url, timeout=2)
    except:
        pass

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

import streamlit as st
import pandas as pd
import requests
import time

st.set_page_config(page_title="DNT Quant-Driven IB Realtime Dashboard", layout="wide")

st.title("🖥️ TRUNG TÂM GIÁM SÁT RỦI RO HỆ THỐNG IB AUTO TRADING")
st.subheader("Bảng điều khiển giám sát thời gian thực 100+ tài khoản MT5")

placeholder = st.empty()

# Vòng lặp cập nhật giao diện realtime mỗi 2 giây
while True:
    try:
        res = requests.get("http://localhost:8000/api/get_all_accounts", timeout=2)
        accounts_data = res.json()
    except Exception as e:
        accounts_data = {}

    if accounts_data:
        # Chuyển đổi dữ liệu sang Pandas DataFrame để dễ dàng lọc và sắp xếp
        df = pd.DataFrame.from_dict(accounts_data, orient='index')
        df.index.name = 'Account ID'
        df = df.reset_index()

        # Sắp xếp tài khoản có Drawdown lớn nhất lên trên cùng
        df = df.sort_values(by="drawdown", ascending=False)

        with placeholder.container():
            # 1. Thống kê nhanh các chỉ số tổng
            col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
            col1.metric(label="Tổng số Tài khoản", value=len(df))
            col2.metric(label="Tổng dòng vốn (Equity)", value=f"${df['equity'].sum():,.2f}")
            col3.metric(label="Drawdown trung bình", value=f"{df['drawdown'].mean():.2f}%")
            col4.metric(label="Tài khoản nguy hiểm (>20% DD)", value=len(df[df['drawdown'] > 20.0]))

            # 2. Bảng dữ liệu chi tiết kèm màu sắc cảnh báo
            st.write("### 📊 DANH SÁCH CHI TIẾT TÀI KHOẢN KHÁCH HÀNG")

            # Hàm highlight màu đỏ cho các hàng có Drawdown > 20%
            def highlight_danger(row):
                return ['background-color: #ffcccc' if row.drawdown > 20.0 else '' for _ in row]

            styled_df = df.style.apply(highlight_danger, axis=1)
            st.dataframe(styled_df, use_container_width=True)
    else:
        st.warning("Đang kết nối tới Backend Server...")

    time.sleep(2)