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Architecture Docker (8 services), FastAPI, TimescaleDB, Redis, Streamlit. Stratégies : scalping, intraday, swing. MLEngine + RegimeDetector (HMM). BacktestEngine + WalkForwardAnalyzer + Optuna optimizer. Routes API complètes dont /optimize async. Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# CLAUDE.md — Trading AI Secure
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## Projet
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Système de trading algorithmique avec IA adaptative.
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- **Langage** : Python 3.11
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- **Dépôt** : `/home/tika/trading-project/`
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- **Stack Docker** : `docker-compose.yml` à la racine du projet
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## Architecture des containers
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| Container | Port | Rôle |
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|---|---|---|
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| `trading-api` | 8100 | FastAPI — orchestration, risk, backtest |
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| `trading-ml` | 8200 | Microservice ML (XGBoost, LightGBM, HMM, Optuna) |
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| `trading-dashboard` | 8501 | Streamlit UI |
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| `trading-jupyter` | 8888 | JupyterLab |
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| `trading-grafana` | 3100 | Dashboards Prometheus |
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| `trading-db` | — | TimescaleDB (PostgreSQL + time-series) |
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| `trading-redis` | — | Cache (données marché, signaux) |
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NPM (port 80/443) reverse-proxy vers ces services depuis `/docker/docker-compose.yml`.
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## Conventions à respecter
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- **Langue des commentaires et logs** : Français
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- **Stop-loss** : OBLIGATOIRE sur chaque trade — jamais de position sans SL
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- **RiskManager** : Singleton strict — ne jamais instancier deux fois
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- **Circuit breakers** : NE JAMAIS désactiver en production
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- **Paper trading** : minimum 30 jours avant activation du live trading
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- **Seuils de validation** : Sharpe ≥ 1.5, Max Drawdown ≤ 10%, Win Rate ≥ 55%
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## Fichiers critiques
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```
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src/utils/config_loader.py # Charge YAML + ${ENV_VAR} + overrides Docker
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src/core/risk_manager.py # Singleton VaR/CVaR/circuit breakers/Telegram
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src/core/notifications.py # TelegramNotifier + EmailNotifier
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src/db/models.py # Trade, OHLCVData, BacktestResult, MLModelMeta
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src/db/session.py # SQLAlchemy engine, get_db(), init_db()
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src/api/app.py # FastAPI lifespan (init DB + RiskManager)
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src/api/routers/trading.py # Routes wirées au business logic
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src/ml/service.py # Microservice ML FastAPI
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```
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## Configuration
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Copier `.env.example` → `.env` et renseigner :
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- `TRADING_DB_PASSWORD` : mot de passe TimescaleDB
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- `GRAFANA_ADMIN_PASSWORD` : mot de passe Grafana
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- `ALPHA_VANTAGE_API_KEY` : clé API gratuite (500 calls/jour)
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- `TELEGRAM_BOT_TOKEN` + `TELEGRAM_CHAT_ID` : alertes temps réel
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Le `ConfigLoader` supporte `${VAR_NAME}` et `${VAR_NAME:-default}` dans les YAML.
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Il override automatiquement `data_sources.cache.redis` depuis `REDIS_URL`.
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## Commandes
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```bash
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make docker-init # Premier démarrage (crée .env + build + up)
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make docker-up # Démarrer tous les services
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make docker-down # Arrêter
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make docker-logs # Logs de tous les services
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make docker-api-logs # Logs API uniquement
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make docker-build # Rebuild les images
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```
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## Phases de développement
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| Phase | Statut | Description |
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|---|---|---|
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| Phase 1 : Architecture | 🟡 En cours | FastAPI, DataService, RiskManager, Docker |
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| Phase 2 : IA Adaptative | ⚪ Planifié | MLEngine, RegimeDetector, Optuna, Kelly |
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| Phase 3 : Stratégies | ⚪ Planifié | Backtesting, walk-forward, Monte Carlo |
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| Phase 4 : Interface | ⚪ Planifié | Dashboard connecté à l'API, alertes UI |
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| Phase 5 : IG Markets | ⚪ Planifié | Broker réel après 30j paper trading validé |
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## Avancement actuel (Phase 1)
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### Terminé
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- Infrastructure Docker 8 services
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- ConfigLoader avec substitution env vars
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- Modèles SQLAlchemy (Trade, OHLCVData, BacktestResult, MLModelMeta, OptimizationRun)
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- Session DB + TimescaleDB hypertable automatique
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- NotificationService Telegram + Email
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- RiskManager : Telegram réel, PnL hebdomadaire
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- StrategyEngine : DataService wiring, prix réels depuis market_data
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- FastAPI API : routes /health /ready /risk /positions /backtest /paper
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- FastAPI lifespan : init DB + RiskManager
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### À faire
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1. BacktestEngine → DataService réel (remplacer fake data)
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2. Dashboard Streamlit → appels httpx vers trading-api (remplacer données hardcodées)
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3. MLEngine → StrategyEngine : signaux ML dans la boucle de trading
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4. Walk-forward + Monte Carlo validation
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5. IG Markets connector (Phase 5)
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