AlgoTrading
Analyse de données et modélisation statistique appliquées aux marchés financiers
Des modèles Python construits sur des méthodes statistiques rigoureuses : simulation Monte Carlo, analyse bootstrap, walk-forward, détection de suroptimisation. La même approche data-driven que nous appliquons à notre outil SEO.
La rigueur avant tout
Ce projet n'est pas un indicateur TradingView vendu sur Telegram. C'est un travail d'ingénierie logicielle et d'analyse de données appliqué aux marchés financiers, avec les mêmes exigences de validation qu'en aéronautique.
Chaque stratégie passe par un pipeline de validation complet : backtest sur données historiques, analyse walk-forward, simulation Monte Carlo, bootstrap des intervalles de confiance. Les stratégies qui ne survivent pas à ce processus sont éliminées.
C'est cette même approche — collecter des données, construire des modèles, valider statistiquement — que nous appliquons à notre outil SEO. Les compétences sont transférables : seul le domaine change.
Anti-lookahead strict
Vérification systématique : seules les données passées sont utilisées. Aucune information future ne fuit dans le modèle.
Validation out-of-sample
Les performances sont mesurées sur des données jamais vues pendant l’optimisation. Si ça ne tient pas hors échantillon, c’est rejeté.
Blacklist des stratégies
Les approches invalidées sont documentées et archivées pour éviter de répéter les erreurs. Même discipline que pour un cahier de labo.
Conformité FTMO
Chaque bot respecte les contraintes de prop trading : drawdown max, fermeture week-end, pas de HFT. Un cadre de risque externe qui force la robustesse.
Analyse de données et modèles statistiques
Le cœur du projet n'est pas le trading, c'est la capacité à transformer des données brutes en modèles validés. Les mêmes outils et la même méthodologie servent à construire notre outil SEO.
Simulation Monte Carlo
10 000 tirages aléatoires sur les données historiques pour estimer la distribution réelle des résultats. Pas un seul scénario, mais 10 000 scénarios possibles avec probabilités de drawdown, de ruin, de rendement. C’est la méthode de référence en ingénierie et en finance pour quantifier l’incertitude.
Bootstrap et intervalles de confiance
Rééchantillonnage statistique (bootstrap) pour calculer les intervalles de confiance à 95% sur chaque métrique : profit factor, win rate, rendement moyen. Si l’intervalle de confiance inclut zéro ou des valeurs négatives, la stratégie est rejetée.
Analyse walk-forward
Découpage temporel en fenêtres glissantes : optimisation sur une période (in-sample), test sur la suivante (out-of-sample). Mesure la dégradation réelle entre entraînement et production. Détecte le suroptimisation avant le déploiement.
Ratios Sharpe, Sortino, Calmar
Rendement ajusté au risque : Sharpe (volatilité totale), Sortino (volatilité baissière uniquement), Calmar (drawdown max). Trois angles différents pour mesurer la qualité d’un modèle, pas juste son rendement brut.
Collecte et pipeline de données
Extraction des données de marché multi-timeframe (M1 à W1), nettoyage, normalisation, détection d’anomalies (spreads aberrants, trous de cotation). Le même type de pipeline ETL que pour l’agrégation de données SEO multi-sources.
Détection de suroptimisation (overfitting)
Heuristiques de curve-fitting : si une stratégie a un win rate > 55% sur un signal simple ou un rendement > 1R moyen sans justification structurelle, elle est suspectée d’overfitting et soumise à des tests supplémentaires.
Le lien avec le SEO — Collecter des données sur 192+ sites, scorer des variables, détecter des patterns de positionnement, valider des hypothèses par analyse statistique : c'est exactement la même démarche. Le trading algorithmique a été le terrain d'entraînement pour construire un outil SEO fondé sur les données, pas sur l'intuition.
Stratégie Cascade IPDA
Une architecture multi-timeframe qui filtre le bruit du marché en cascade, du weekly au 5 minutes.
Cascade multi-timeframe
Le biais se propage de W1 → D1 → H4 → H1. Seul un alignement complet déclenche un trade. Le bruit des petites unités de temps est filtré par les grandes.
Entrée précise M5
Détection de sweep de liquidité sur H1 ou M15, puis entrée sur retest M5. Le stop-loss est serré, le ratio risque/récompense est asymétrique.
Gestion du risque FTMO
Perte journalière max 5%, perte globale max 10%, trailing breakeven. Chaque bot intègre un module Guardian qui vérifie les limites avant chaque ordre.
L'IA au service de la rigueur
Génération de modèles Python
L’IA génère le code Python des stratégies, les paramètres par actif, les modules de gestion de position. Chaque ligne est relue et validée manuellement.
Validation des backtests
Simulation Monte Carlo, intervalles de confiance bootstrap, ratios Sharpe/Sortino/Calmar. L’IA détecte les signaux de suroptimisation avant qu’ils ne coûtent de l’argent.
Analyse walk-forward
Découpage in-sample / out-of-sample pour mesurer la dégradation réelle. Si les performances chutent hors échantillon, la stratégie est rejetée.
Outils d’analyse automatisés
Courbes d’equity, drawdown overlay, distribution des R-multiples, statistiques par session, risque de ruine (Kelly), recovery analysis. Tout est automatisé en Python.
Stack technique
Python
Toute la logique de trading est en Python : détection de structure de marché, cascade multi-timeframe, gestion de position. Même langage que pour les outils d’analyse de données SEO.
cTrader Automate + C#
Interface avec le broker via l’API cTrader. C# pour la déclaration des paramètres, Python pour la logique. Exécution sur données M1 pour la précision des backtests.
Monte Carlo + Bootstrap
10 000 simulations Monte Carlo par stratégie. Bootstrap pour les intervalles de confiance à 95%. Walk-forward pour détecter l’overfitting. Outils maison de 55 000+ lignes.
Matplotlib + Equity Curves
Génération automatique de graphiques : courbes d’equity, drawdown overlay, distribution des R-multiples, heatmaps par session et par heure.
FTMO Guardian
Module intégré à chaque bot : vérification des limites de perte (5% journalier, 10% global) avant chaque ordre. Fermeture automatique le week-end. Trailing breakeven par actif.
Claude API
Génération du code Python des stratégies, analyse des résultats de backtest, détection de patterns dans les données. Chaque génération est relue et validée manuellement.