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## Nouveaux modules
### src/ml/cnn_image/
- chart_renderer.py : CandlestickImageRenderer — OHLCV → images 128×128 RGB (mplfinance)
Fond #0d1117, bougies vertes/rouges, volume, sans axes, rendu en mémoire
Fallback 2D si mplfinance absent
- cnn_image_model.py : CandlestickCNN — Conv2D 4-blocs (3→32→64→128→256) + AvgPool + Dense(3)
- cnn_image_strategy_model.py : CNNImageStrategyModel — même interface que MLStrategyModel
### src/strategies/cnn_image_driven/
- cnn_image_strategy.py : CNNImageDrivenStrategy(BaseStrategy), SL/TP ATR, seq_len=64
## Modifications
- ensemble_model.py : attach_cnn_image(), poids XGB=0.30/CNN1D=0.30/CNNImage=0.40
- trading.py : POST /train-cnn-image, GET /train-cnn-image/{id}, GET /cnn-image-models
- docker/requirements/api.txt : mplfinance>=0.12.10b0, Pillow>=10.0.0
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# API - Container trading-api (FastAPI backend)
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# Serveur ASGI
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uvicorn[standard]==0.24.0
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# Market Data
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yfinance>=1.0.0
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alpha-vantage==2.3.1
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# Technical Analysis (pandas-based, pas de lib C requise)
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ta==0.11.0
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# Optimisation paramètres
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optuna>=4.0.0
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# Monitoring
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prometheus-client==0.19.0
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# Notifications
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python-telegram-bot==20.7
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# ML — requis pour MLDrivenStrategy (entraînement et prédiction dans l'API)
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scikit-learn==1.3.2
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xgboost==2.0.3
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lightgbm==4.1.0
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joblib>=1.3.0
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# ML — Deep Learning (CNN pour patterns chandeliers)
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torch>=2.0.0
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# Visualisation — graphiques financiers et traitement d'images
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mplfinance>=0.12.10b0
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Pillow>=10.0.0
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