tika/trader-ml
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trader-ml/PROJECT_TREE.md
Tika da30ef19ed Initial commit — Trading AI Secure project complet 
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>
2026-03-08 17:38:09 +00:00

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# 🌳 Arborescence du Projet - Trading AI Secure
## 📁 Structure Actuelle (Documentation Complète)
```
trading_ai_secure/
│
├── 📄 README.md # Vue d'ensemble du projet
├── 📄 LICENSE # Licence MIT + Disclaimer
├── 📄 QUICK_START.md # Démarrage rapide (5 min)
├── 📄 DOCUMENTATION_INDEX.md # Index de toute la documentation
├── 📄 FILES_CREATED.md # Liste des fichiers créés
├── 📄 PROJECT_TREE.md # Ce fichier (arborescence)
├── 📄 requirements.txt # Dépendances Python
├── 📄 .gitignore # Fichiers à ignorer par Git
│
├── 📂 docs/ # Documentation détaillée
│ ├── 📄 GETTING_STARTED.md # Guide d'installation complet
│ ├── 📄 PROJECT_STATUS.md # État d'avancement détaillé
│ ├── 📄 ARCHITECTURE.md # Architecture technique
│ ├── 📄 AI_FRAMEWORK.md # Framework IA adaptative
│ ├── 📄 RISK_FRAMEWORK.md # Système de risk management
│ ├── 📄 STRATEGY_GUIDE.md # Guide des stratégies
│ ├── 📄 BACKTESTING_GUIDE.md # Guide backtesting
│ ├── 📄 IG_INTEGRATION.md # Intégration IG Markets
│ └── 📄 CONTRIBUTING.md # Guide de contribution
│
└── 📂 config/ # Fichiers de configuration
├── 📄 risk_limits.example.yaml # Template limites de risque
├── 📄 strategy_params.example.yaml # Template paramètres stratégies
└── 📄 data_sources.example.yaml # Template sources de données
```
---
## 🚧 Structure à Créer (Phase 1 - Semaines 1-2)
```
trading_ai_secure/
│
├── 📂 src/ # Code source principal
│ ├── 📄 __init__.py
│ ├── 📄 main.py # Point d'entrée principal
│ │
│ ├── 📂 core/ # Modules core
│ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ ├── 📄 risk_manager.py # Risk Manager (Singleton)
│ │ ├── 📄 strategy_engine.py # Orchestrateur stratégies
│ │ ├── 📄 safety_layer.py # Circuit breakers
│ │ └── 📄 config_manager.py # Gestion configuration
│ │
│ ├── 📂 strategies/ # Stratégies de trading
│ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ ├── 📄 base_strategy.py # Classe abstraite
│ │ │
│ │ ├── 📂 scalping/ # Stratégie scalping
│ │ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ │ └── 📄 scalping_strategy.py
│ │ │
│ │ ├── 📂 intraday/ # Stratégie intraday
│ │ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ │ └── 📄 intraday_strategy.py
│ │ │
│ │ └── 📂 swing/ # Stratégie swing
│ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ └── 📄 swing_strategy.py
│ │
│ ├── 📂 data/ # Connecteurs de données
│ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ ├── 📄 data_service.py # Service unifié
│ │ ├── 📄 ig_connector.py # Connecteur IG Markets
│ │ ├── 📄 ig_streaming.py # Streaming Lightstreamer
│ │ ├── 📄 free_sources.py # Sources gratuites
│ │ ├── 📄 data_validator.py # Validation données
│ │ └── 📄 cache_manager.py # Gestion cache Redis
│ │
│ ├── 📂 ml/ # Machine Learning
│ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ ├── 📄 ml_engine.py # Moteur ML principal
│ │ ├── 📄 risk_aware_models.py # Modèles ML avec risk
│ │ ├── 📄 regime_detection.py # Détection régimes marché
│ │ ├── 📄 position_sizing.py # Sizing adaptatif
│ │ ├── 📄 feature_engineering.py # Engineering features
│ │ └── 📄 model_optimizer.py # Optimisation Optuna
│ │
│ ├── 📂 backtesting/ # Framework backtesting
│ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ ├── 📄 backtest_engine.py # Moteur backtesting
│ │ ├── 📄 walk_forward.py # Walk-forward analysis
│ │ ├── 📄 monte_carlo.py # Simulation Monte Carlo
│ │ ├── 📄 paper_trading.py # Paper trading engine
│ │ └── 📄 metrics_calculator.py # Calcul métriques
│ │
│ ├── 📂 ui/ # Interface utilisateur
│ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ ├── 📄 dashboard.py # Dashboard Streamlit
│ │ ├── 📄 risk_dashboard.py # Dashboard risk
│ │ ├── 📄 strategy_monitor.py # Monitoring stratégies
│ │ └── 📄 components.py # Composants UI réutilisables
│ │
│ ├── 📂 monitoring/ # Monitoring et alertes
│ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ ├── 📄 metrics_collector.py # Collecte métriques
│ │ ├── 📄 alert_manager.py # Gestion alertes
│ │ ├── 📄 telegram_bot.py # Bot Telegram
│ │ └── 📄 email_notifier.py # Notifications email
│ │
│ └── 📂 utils/ # Utilitaires
│ ├── 📄 __init__.py
│ ├── 📄 logger.py # Configuration logging
│ ├── 📄 helpers.py # Fonctions helper
│ └── 📄 validators.py # Validateurs
│
├── 📂 tests/ # Tests
│ ├── 📄 __init__.py
│ ├── 📄 conftest.py # Configuration pytest
│ │
│ ├── 📂 unit/ # Tests unitaires
│ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ ├── 📄 test_risk_manager.py
│ │ ├── 📄 test_strategies.py
│ │ ├── 📄 test_ml_engine.py
│ │ └── 📄 test_data_service.py
│ │
│ ├── 📂 integration/ # Tests d'intégration
│ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ ├── 📄 test_data_sources.py
│ │ ├── 📄 test_ig_api.py
│ │ └── 📄 test_backtesting.py
│ │
│ ├── 📂 e2e/ # Tests end-to-end
│ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ └── 📄 test_full_trading_loop.py
│ │
│ └── 📂 fixtures/ # Fixtures de test
│ ├── 📄 __init__.py
│ ├── 📄 sample_data.py
│ └── 📄 mock_responses.py
│
├── 📂 scripts/ # Scripts utilitaires
│ ├── 📄 setup_environment.sh # Setup environnement
│ ├── 📄 download_data.py # Téléchargement données
│ ├── 📄 optimize_strategies.py # Optimisation stratégies
│ └── 📄 deploy.sh # Script déploiement
│
├── 📂 notebooks/ # Jupyter notebooks
│ ├── 📄 01_data_exploration.ipynb
│ ├── 📄 02_strategy_development.ipynb
│ ├── 📄 03_ml_experiments.ipynb
│ └── 📄 04_backtesting_analysis.ipynb
│
├── 📂 examples/ # Exemples
│ ├── 📂 strategies/
│ │ └── 📄 custom_strategy_example.py
│ ├── 📂 backtests/
│ │ └── 📄 simple_backtest_example.py
│ └── 📂 configs/
│ └── 📄 minimal_config_example.yaml
│
├── 📂 data/ # Données (généré, gitignored)
│ ├── 📂 historical/ # Données historiques
│ ├── 📂 cache/ # Cache données
│ ├── 📂 backtest_results/ # Résultats backtests
│ └── 📂 models/ # Modèles ML sauvegardés
│
├── 📂 logs/ # Logs (généré, gitignored)
│ ├── 📄 trading.log
│ ├── 📄 errors.log
│ └── 📄 performance.log
│
├── 📂 docker/ # Configuration Docker
│ ├── 📄 Dockerfile
│ ├── 📄 docker-compose.yml
│ └── 📄 docker-compose.prod.yml
│
└── 📂 deployment/ # Déploiement
├── 📂 kubernetes/
│ ├── 📄 deployment.yaml
│ └── 📄 service.yaml
└── 📂 terraform/
└── 📄 main.tf
```
---
## 📊 Statistiques du Projet
### Fichiers Actuels (Documentation)
| Type | Nombre | Statut |
|------|--------|--------|
| Documentation principale | 10 | ✅ Créé |
| Configuration (templates) | 3 | ✅ Créé |
| Guides | 3 | ✅ Créé |
| Fichiers techniques | 2 | ✅ Créé |
| Légal | 1 | ✅ Créé |
| **TOTAL** | **19** | **✅ Complet** |
### Fichiers à Créer (Phase 1)
| Type | Nombre | Statut |
|------|--------|--------|
| Code source (src/) | ~30 | ⏳ À créer |
| Tests | ~15 | ⏳ À créer |
| Scripts | ~5 | ⏳ À créer |
| Notebooks | ~4 | ⏳ À créer |
| Exemples | ~3 | ⏳ À créer |
| Docker | ~3 | ⏳ À créer |
| **TOTAL** | **~60** | **⏳ Phase 1** |
---
## 🎯 Progression par Phase
### ✅ Phase 0 : Documentation (TERMINÉ)
- [x] README.md
- [x] Documentation complète (10 fichiers)
- [x] Configuration templates (3 fichiers)
- [x] Guides utilisateur (3 fichiers)
- [x] Fichiers techniques (2 fichiers)
### ⏳ Phase 1 : Architecture (Semaines 1-2)
- [ ] Structure src/ complète
- [ ] Modules core (risk_manager, strategy_engine)
- [ ] Connecteurs données (sources gratuites)
- [ ] Tests unitaires de base
- [ ] Configuration CI/CD
### 📅 Phase 2 : IA Adaptative (Semaines 3-4)
- [ ] ML Engine
- [ ] Regime detection
- [ ] Optimisation Optuna
- [ ] Position sizing adaptatif
### 📅 Phase 3 : Stratégies (Semaines 5-6)
- [ ] Scalping strategy
- [ ] Intraday strategy
- [ ] Swing strategy
- [ ] Backtesting framework
### 📅 Phase 4 : Interface (Semaines 7-8)
- [ ] Dashboard Streamlit
- [ ] Monitoring temps réel
- [ ] Système d'alertes
### 📅 Phase 5 : Production (Semaines 9-10)
- [ ] Intégration IG Markets
- [ ] Paper trading 30 jours
- [ ] Déploiement production
---
## 📝 Notes Importantes
### Fichiers Sensibles (Ne JAMAIS Commiter)
```
⚠️ ATTENTION - Ces fichiers contiennent des informations sensibles :
config/
├── risk_limits.yaml # Copier depuis .example
├── strategy_params.yaml # Copier depuis .example
├── data_sources.yaml # Copier depuis .example
└── ig_config.yaml # Créer manuellement
.env # Variables d'environnement
*.key # Clés API
*.pem # Certificats
secrets/ # Dossier secrets
credentials/ # Dossier credentials
```
### Dossiers Générés (Gitignored)
```
Ces dossiers seront créés automatiquement :
data/ # Données de trading
logs/ # Fichiers de logs
models/ # Modèles ML sauvegardés
.cache/ # Cache
__pycache__/ # Python cache
.pytest_cache/ # Pytest cache
htmlcov/ # Coverage reports
```
---
## 🚀 Commandes Utiles
### Visualiser l'Arborescence
```bash
# Windows (PowerShell)
tree /F
# Linux/macOS
tree -L 3
# Avec Python
pip install tree-format
tree-format .
```
### Compter les Fichiers
```bash
# Windows (PowerShell)
(Get-ChildItem -Recurse -File).Count
# Linux/macOS
find . -type f | wc -l
```
### Statistiques du Projet
```bash
# Lignes de code (sans node_modules, venv, etc.)
# Windows (PowerShell)
Get-ChildItem -Recurse -Include *.py,*.yaml,*.md | Get-Content | Measure-Object -Line
# Linux/macOS
find . -name "*.py" -o -name "*.yaml" -o -name "*.md" | xargs wc -l
```
---
## 📚 Légende
| Symbole | Signification |
|---------|---------------|
| 📄 | Fichier |
| 📂 | Dossier |
| ✅ | Créé et complet |
| ⏳ | À créer |
| 📅 | Planifié |
| ⚠️ | Attention/Important |
---
**Projet** : Trading AI Secure
**Version** : 0.1.0-alpha
**Date** : 2024-01-15
**Statut Documentation** : ✅ Complète (19 fichiers)
**Prochaine Étape** : Création structure src/ (Phase 1)
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