docs: mise à jour PROJECT_STATUS Phase 4c — code complet, training en attente PyTorch
- Phase 4c : 80% (tous les fichiers créés, rebuild Docker en cours) - Ajout tableau des bugs corrigés par la session agents (trading.py, strategy_engine.py, requirements) - Version 0.6.0-beta Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
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# État d'Avancement du Projet — Trading AI Secure
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**Dernière mise à jour** : 2026-03-08
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**Version** : 0.5.0-beta
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**Dernière mise à jour** : 2026-03-10
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**Version** : 0.6.0-beta
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**Statut Global** : 🟡 En Développement Actif
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@@ -15,6 +15,8 @@
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| Phase 3 : Stratégies & Backtesting | ✅ Terminé | 100% |
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| Phase 4 : Interface & Dashboard | ✅ Terminé | 100% |
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| Phase 4b : ML-Driven Strategy | ✅ Terminé | 100% |
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| Phase 4c : CNN + Ensemble | 🟡 En cours | 80% (code ✅, training ⏸️) |
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| Phase 4d : RL (PPO) | ⚪ Planifié | 0% |
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| Phase 5 : IG Markets (Live) | ⚪ Planifié | 0% |
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@@ -121,22 +123,31 @@ Voir [docs/ML_STRATEGY_GUIDE.md](ML_STRATEGY_GUIDE.md) pour la documentation com
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## Phase 4c — CNN + Ensemble 🟡 (En cours)
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## Phase 4c — CNN + Ensemble 🟡 (En cours — code complet, training en attente PyTorch)
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CNN 1D sur séquences brutes OHLCV + combinaison pondérée avec XGBoost.
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Voir [docs/CNN_ENSEMBLE_PLAN.md](CNN_ENSEMBLE_PLAN.md) pour l'architecture complète.
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| Composant | Fichier | Statut |
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| PyTorch CPU dans requirements | `docker/requirements/api.txt` | 🟡 |
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| CandlestickEncoder (normalisation séquences) | `src/ml/cnn/candlestick_encoder.py` | 🟡 |
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| CNNModel (1D Conv PyTorch) | `src/ml/cnn/cnn_model.py` | 🟡 |
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| CNNStrategyModel (train/predict/save/load) | `src/ml/cnn/cnn_strategy_model.py` | 🟡 |
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| CNNDrivenStrategy (hérite BaseStrategy) | `src/strategies/cnn_driven/cnn_strategy.py` | 🟡 |
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| Routes API CNN (train, status, list) | `src/api/routers/trading.py` | 🟡 |
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| EnsembleModel (XGBoost + CNN pondérés) | `src/ml/ensemble/ensemble_model.py` | 🟡 |
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| EnsembleStrategy (hérite BaseStrategy) | `src/strategies/ensemble/ensemble_strategy.py` | 🟡 |
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| Routes API Ensemble (configure, signal) | `src/api/routers/trading.py` | 🟡 |
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| PyTorch CPU dans requirements | `docker/requirements/api.txt` | ✅ ajouté / ⏳ rebuild en cours |
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| CandlestickEncoder (normalisation séquences) | `src/ml/cnn/candlestick_encoder.py` | ✅ Code OK |
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| CNNModel (1D Conv PyTorch) | `src/ml/cnn/cnn_model.py` | ✅ Code OK |
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| CNNStrategyModel (train/predict/save/load) | `src/ml/cnn/cnn_strategy_model.py` | ✅ Code OK |
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| CNNDrivenStrategy (hérite BaseStrategy) | `src/strategies/cnn_driven/cnn_strategy.py` | ✅ Code OK |
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| Routes API CNN (POST /train-cnn, GET /cnn-models) | `src/api/routers/trading.py` | ✅ Code OK |
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| EnsembleModel (XGBoost + CNN pondérés) | `src/ml/ensemble/ensemble_model.py` | ✅ Code OK |
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| EnsembleStrategy (hérite BaseStrategy) | `src/strategies/ensemble/ensemble_strategy.py` | ✅ Code OK |
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| Routes API Ensemble (POST /configure, GET /status) | `src/api/routers/trading.py` | ✅ Code OK |
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| Entraînement CNN validé (EURUSD/1h) | — | ⏸️ En attente rebuild Docker |
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| Backtest comparatif Scalping vs XGBoost vs CNN vs Ensemble | — | ⏸️ En attente training |
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### Bugs corrigés (2026-03-10 — session agents)
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- `trading.py` : `_get_data_service()` inexistant → instanciation directe DataService
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- `trading.py` : `logger` non défini dans except handler → ajout import logging
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- `trading.py` : `period` string mal converti → period_map identique à _run_optimize_task
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- `strategy_engine.py` : `ml_driven` non supporté dans `load_strategy()` → cas ajouté
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- `docker/requirements/api.txt` : dépendances ML (scikit-learn, xgboost, lightgbm) manquantes dans trading-api
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