Raisons de sortie
Répartition des sorties
PnL par trade ($)
ATR à l'entrée ($)
Amplitude de sortie (× ATR)
PnL cumulé ($)
Win-rate glissant 20 trades (%)
IC (Spearman) feature × PnL — plus la barre est longue, plus la feature prédit le résultat
Classement des features par pouvoir prédictif (|IC|)
Toutes les features, classées par |IC| décroissant (force du lien avec le résultat, quel que soit le sens). Les features en attente n'ont pas encore assez de trades (min. 10) pour un IC fiable. Le badge indique la famille (technique, microstructure, order flow, chartisme, fondamental, profil de volume).
Chaque ligne simule ce que le bot aurait fait si les stops avaient été placés à ce niveau. Le meilleur résultat (Sharpe max) est mis en évidence.
Variantes disponibles
✓ = variante active. Cliquer sur une ligne pour pré-remplir les paramètres.
Appliquer des paramètres personnalisés
Historique des configs appliquées
Chaque ligne correspond à une config appliquée, avec les métriques des trades réels enregistrés sous cette config. Trié par PnL moyen décroissant.
Conditions de marché : stops vs prises de profit
Valeurs médianes des features au moment de l'entrée — comparaison entre les trades stoppés et ceux qui ont atteint l'objectif.
Données transmises au bot
Décochez une donnée pour la mettre à zéro dans les décisions du bot dès le prochain tick (<30 s), sans redémarrer. Utile pour tester si une source de données améliore ou pénalise les résultats. Le badge IC indique la corrélation avec le PnL (+vert = prédit les gains, −rouge = prédit les pertes, gris = neutre).
Rythme de décision
Le bot ne peut prendre une décision (entrer, sortir, tenir) qu'à la clôture de chaque barre. Plus l'intervalle est court, plus le bot décide souvent — et plus les frais de transaction s'accumulent. Le churning observé (250 trades/j) vient d'un intervalle à 1 min. L'onglet « EDA Durée » calcule automatiquement la valeur optimale.
Gate anti-churn — pause après pertes consécutives
Si le bot enchaîne N stops de suite, il fait une pause de M secondes avant de reprendre. Évite les spirales de perte dans des conditions de marché défavorables.
Stop-loss et levier
SL en multiple d'ATR : si l'ATR vaut 500 $ et le SL = 0,75×, le stop est à 375 $ du prix d'entrée. Levier × = taille de position multipliée (1× = sans levier).
Niveaux de prise de profit (multi-TP)
Définissez jusqu'à 3 niveaux. Le bot ferme partiellement la position à chaque niveau atteint. Le % de clôture est calculé sur la taille originale (pas le résidu restant). Laissez vide pour un TP unique classique.
Filet de sécurité temporel (secondaire)
Ferme la position de force si elle reste ouverte plus de N minutes. Désactivé par défaut (0). C'est le bot qui doit décider de sortir — utilisez cette option uniquement comme ultime garde-fou.
Levier adaptatif selon la volatilité (ATR)
Quand activé, le levier s'ajuste automatiquement selon l'ATR courant du BTC. En période agitée (ATR élevé), le levier est réduit pour limiter l'exposition. En période calme (ATR faible), il remonte vers la cible. Priorité la plus haute — remplace le levier fixe et les overrides variante.
Analyse les durées réelles des trades passés pour recommander un intervalle de décision optimal.
Distribution des durées — gagnants (vert) vs perdants (rouge)
PnL moyen par tranche de durée
Indique quelle durée de trade est la plus rentable en moyenne — aide à choisir l'intervalle de décision.
Note : reconstruction précise du PnL intrabar via klines à venir (prochaine version). Les métriques actuelles utilisent les durées et PnL réels enregistrés dans sim_trades_full.
Entraîner depuis les données
Lance un entraînement complet dans le pod rl-agent en utilisant les données récentes de la plateforme (barres OHLCV et historique des trades). L'entraînement tourne en arrière-plan — cette page reste utilisable.
⚙️ Mode avancé — remplacer manuellement un fichier modèle
Recharge un modèle depuis un fichier déjà présent dans le pod, sans ré-entraîner. Utile pour restaurer une version précédente en urgence.
Précautions
- Tester le nouveau modèle en paper trading avant tout passage en compte réel.
- L'entraînement prend 5-20 minutes selon le volume de données disponibles.
- Auto-rechargement si entraînement réussi — aucun redémarrage Kubernetes requis.
Analyse des signaux par feature
Le tableau montre pour chaque condition microstructure : sa corrélation avec les gains (IC), sa significativité statistique (t-stat), et le win-rate selon si la condition est haute ou basse. Une ligne rouge = condition liée aux pertes. Une ligne verte = condition liée aux gains.
Configuration manuelle des filtres
Pour chaque condition, choisissez si le bot doit bloquer le trade quand elle est trop élevée, exiger sa présence comme signal confirmatoire, ou l'ignorer. Réglez le seuil et la direction du trade concerné.
Simulation sur les trades passés
Voir l'impact de la configuration actuelle avant de l'activer.
Appliquer et historique
Le Pilote Automatique adapte les réglages du bot (style de trading, filtres marché, levier) quand le marché change de régime — comme un pilote de ligne qui ajuste l'allure selon la météo. Vous gardez le contrôle total : choisissez le mode et définissez les réglages de chaque régime.
A — État du marché en ce moment
B — Mode pour ce sim
🔴 Désactivé — le bot ne change rien automatiquement.
🟡 Notification — le Pilote signale les changements de régime sans toucher aux réglages.
🟢 Automatique — quand le régime change, le bot adapte seul son style de trading (vous pouvez annuler à tout moment).
C — Paramètres par régime de marché
Définissez ici les réglages à activer dans chaque régime. Le bouton "Suggérer" calcule une proposition automatique à partir de vos trades passés dans ce régime.
📊 Range (marché oscillant)
Mean-reversion favorisée — éviter le momentum fort.
📈 Tendance (momentum fort)
Suivre la tendance — autoriser plus de levier.
⚠️ Krach / Haute volatilité
Mode défensif — réduire l'exposition, filtres stricts.
D — Garde-fous de sécurité
Ces limites empêchent le Pilote d'agir trop vite ou sur un signal peu fiable.
E — Sauvegarder et historique
Historique des changements de régime
📐 Allocation optimale du capital (Kelly multi-stratégie)
Le critère de Kelly calcule la fraction de capital à allouer à chaque stratégie pour maximiser la croissance long terme sans risque de ruine. Formule : f* = Σ⁻¹ · μ (solution analytique pour un portefeuille de N stratégies). Un facteur ½ est appliqué par prudence (Thorp 1969 : mieux vaut parier trop peu que trop).
Comment interpréter
- ½ Kelly ≥ 25% sur une seule stratégie : risque de ruine en cas de surestimation de μ. Réduire manuellement.
- Sharpe estimé négatif : la stratégie perd en moyenne — Kelly = 0, n'y allouer aucun capital.
- Ces fractions sont des suggestions — elles ne sont pas appliquées automatiquement au bot.
- Recommandation : relancer le calcul après chaque changement de variante MM ou de paramètres.
🧪 Optimisation automatique
Le « labo » EST le bot RL (même cerveau) dans un bac à sable : il trade avec un levier élevé jusqu'à perdre son budget ($2000), puis se relance automatiquement avec de nouveaux paramètres du bot RL (risque, money-management, levier, stops) choisis par un bandit, et recommence — jusqu'à une variante gagnante, qu'on peut alors promouvoir vers le bot RL principal. Chaque variante et ses trades sont enregistrés ci-dessous. Tout reste en simulation (paper), aucun ordre réel.
Variantes essayées
| # | Statut | Trades | PnL réalisé | Win-rate | Sharpe | Levier | Risk/trade | Stop ATR | TP ATR | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Aucune variante pour l'instant. | ||||||||||
📏 Gros niveaux techniques
Les prix où le marché a tendance à rebondir (support) ou bloquer (résistance). Le bot en posture day trading y place ses objectifs de gain : viser le prochain niveau donne une cible « naturelle » et assez loin pour battre les frais (la cause du mauvais win-rate quand les cibles sont trop petites). Calculés côté trade-analytics et relus automatiquement par le bot.
| Niveau | Prix | Côté | Distance |
|---|
📰 Sentiment des news
L'actualité crypto/macro récente (CryptoPanic + FMP), résumée en un sentiment global et un niveau d'impact. Le bot en posture day trading s'en sert de garde-fou : il refuse d'ouvrir une position à contre-courant d'une news fortement marquée (pour ne pas se faire balayer). Calculé côté trade-analytics, relu par le bot.
| Titre | Source |
|---|
🏛️ Contexte fondamental
Le décor de fond, plus lent que les news : calendrier macro réel (Forex Factory — FOMC, CPI, taux…) et tension du financement (funding). Le bot s'en sert pour s'écarter avant un événement majeur (on ne trade pas dans le bruit d'une annonce) et pour réduire la taille quand le contexte penche contre le trade.
📅 Événements à venir
| Quand | Événement | Pays | Impact |
|---|
🕓 Événements passés
| Quand | Événement | Pays | Impact |
|---|
🧬 Sessions de simulation
Chaque sim est un labo : à chaque reset (perte de −2000 $ ou manuel) il ouvre une nouvelle session avec ses paramètres. Ici l'historique complet, trié par rentabilité. Épingle une session gagnante (📌) pour garder ses paramètres et ne plus refaire les perdantes. Le PnL et les trades sont persistés en base — rien n'est perdu à un redéploiement ou un reset.
| 📌 | Début | Statut | P&L | Win | Trades | Drawdown | Paramètres |
|---|
📁 Dossier de variante
Tout sur une variante d'auto-optimisation au même endroit : métriques, comportement (EDA), IC des features, et un verdict de promotion automatique (Deflated Sharpe vs la campagne + le bot principal). Sert à décider quoi promouvoir et à entraîner dessus. Tout reste en paper.
Variantes — classées par score (clique une ligne pour ouvrir le dossier)
| # | Arm | Trades | Sharpe | Win% | PF | Max DD | PnL | Score | Verdict |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Choisis une campagne. | |||||||||