tika/trader-ml
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trader-ml/docs/PROJECT_STATUS.md
Tika bf530215e0 docs: mise à jour complète de la documentation (état réel 2026-03-08) 
- PROJECT_STATUS.md : réécriture complète — phases 1-4b terminées à 100%,
  routes API exhaustives, fixes critiques documentés, à-faire priorisé
- STRATEGY_GUIDE.md : ajout section ML-Driven Strategy avec features,
  labels, usage API et paramètres de configuration
- AI_FRAMEWORK.md : ajout section ML-Driven + tableau statut implémentation,
  différenciation HMM/Optuna/MLStrategy
- ARCHITECTURE.md : ajout structure réelle du code avec les nouveaux fichiers
  ml_strategy_model.py, features/, ml_driven/ annotés [NOUVEAU]

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-08 21:13:01 +00:00

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# État d'Avancement du Projet — Trading AI Secure
**Dernière mise à jour** : 2026-03-08
**Version** : 0.5.0-beta
**Statut Global** : 🟡 En Développement Actif
---
## Vue d'Ensemble
| Phase | Statut | Progression |
|---|---|---|
| Phase 1 : Architecture & Infrastructure | ✅ Terminé | 100% |
| Phase 2 : IA Adaptative | ✅ Terminé | 100% |
| Phase 3 : Stratégies & Backtesting | ✅ Terminé | 100% |
| Phase 4 : Interface & Dashboard | ✅ Terminé | 100% |
| Phase 4b : ML-Driven Strategy | ✅ Terminé | 100% |
| Phase 5 : IG Markets (Live) | ⚪ Planifié | 0% |
---
## Phase 1 — Architecture & Infrastructure ✅
### Docker (8 services)
| Container | Port | Statut |
|---|---|---|
| trading-api | 8100 | ✅ Opérationnel |
| trading-ml | 8200 | ✅ Opérationnel |
| trading-dashboard | 8501 | ✅ Opérationnel |
| trading-jupyter | 8888 | ✅ Opérationnel |
| trading-grafana | 3100 | ✅ Opérationnel |
| trading-db (TimescaleDB) | interne | ✅ Opérationnel |
| trading-redis | interne | ✅ Opérationnel |
| trading-prometheus | interne | ✅ Opérationnel |
### Modules Core
| Module | Fichier | Statut |
|---|---|---|
| ConfigLoader | `src/utils/config_loader.py` | ✅ Env vars + YAML + Docker overrides |
| Logger | `src/utils/logger.py` | ✅ |
| RiskManager (Singleton) | `src/core/risk_manager.py` | ✅ VaR/CVaR/circuit breakers/Telegram |
| NotificationService | `src/core/notifications.py` | ✅ Telegram + Email |
| StrategyEngine | `src/core/strategy_engine.py` | ✅ |
| DataService | `src/data/data_service.py` | ✅ Yahoo Finance + Alpha Vantage |
| SQLAlchemy models | `src/db/models.py` | ✅ Trade, OHLCVData, BacktestResult, MLModelMeta |
---
## Phase 2 — IA Adaptative ✅
| Composant | Fichier | Statut | Notes |
|---|---|---|---|
| MLEngine | `src/ml/ml_engine.py` | ✅ | Intégré à StrategyEngine |
| RegimeDetector (HMM) | `src/ml/regime_detector.py` | ✅ | 3 régimes : trend/range/volatile |
| FeatureEngineering | `src/ml/feature_engineering.py` | ✅ | 50+ features |
| ParameterOptimizer (Optuna) | `src/ml/parameter_optimizer.py` | ✅ | TPE Sampler + MedianPruner, walk-forward |
| WalkForwardAnalyzer | `src/ml/walk_forward.py` | ✅ | Out-of-sample validation |
| PositionSizing (Kelly) | `src/ml/position_sizing.py` | ✅ |
### Optuna Optimizer — résultats sur EURUSD/1h (50 trials)
- best_sharpe = -0.378 (scalping légèrement perdant sur ce timeframe)
- Best params : bb_period=30, rsi_period=16, risk_per_trade=0.003
---
## Phase 3 — Stratégies & Backtesting ✅
### Stratégies Implémentées
| Stratégie | Fichier | Timeframe | Statut |
|---|---|---|---|
| ScalpingStrategy | `src/strategies/scalping/` | 1h | ✅ Win rate ~39% (EURUSD) |
| IntradayStrategy | `src/strategies/intraday/` | 4h | ✅ |
| SwingStrategy | `src/strategies/swing/` | 1d | ✅ |
| **MLDrivenStrategy** | `src/strategies/ml_driven/` | Configurable | ✅ Nouveau (Phase 4b) |
### Backtesting
| Composant | Statut | Notes |
|---|---|---|
| BacktestEngine | ✅ | DataService réel + fallback synthétique |
| WalkForwardAnalyzer | ✅ | Vrai out-of-sample |
| MetricsCalculator | ✅ | Sharpe, Drawdown, Win Rate, Profit Factor |
| PaperTradingEngine | ✅ | Boucle async avec asyncio.create_task |
### Fixes critiques (sessions debug)
- `yfinance>=1.0.0` (v0.2.32 était cassé, erreur HTTP 429)
- `max_position_size=5.0` (forex : notional value >> capital, ancien 0.05 rejetait tous les trades)
- `scalping_strategy.py` : volume_ratio=2.0 si forex, MACD momentum (pas zero-crossing), risk_per_trade=0.005
- Optuna : objective retourne vrai Sharpe (pénalité -999 seulement si < 5 trades)
---
## Phase 4 — Interface & Dashboard ✅
| Composant | Fichier | Statut |
|---|---|---|
| Dashboard Streamlit (5 onglets) | `src/ui/dashboard.py` | ✅ |
| Page Live Trading | `src/ui/pages/live_trading.py` | ✅ |
| Page ML Monitor | `src/ui/pages/ml_monitor.py` | ✅ |
| Page Analytics (Monte Carlo) | `src/ui/pages/analytics.py` | ✅ |
| API Client httpx | `src/ui/api_client.py` | ✅ |
---
## Phase 4b — ML-Driven Strategy ✅ (2026-03-08)
Nouvelle stratégie qui apprend à trader comme un humain à partir de features TA classiques.
Voir [docs/ML_STRATEGY_GUIDE.md](ML_STRATEGY_GUIDE.md) pour la documentation complète.
| Composant | Fichier | Statut |
|---|---|---|
| TechnicalFeatureBuilder (~50 features) | `src/ml/features/technical_features.py` | ✅ |
| LabelGenerator (forward simulation) | `src/ml/features/label_generator.py` | ✅ |
| MLStrategyModel (XGBoost/LightGBM) | `src/ml/ml_strategy_model.py` | ✅ |
| MLDrivenStrategy (hérite BaseStrategy) | `src/strategies/ml_driven/ml_strategy.py` | ✅ |
| Route POST /trading/train | `src/api/routers/trading.py` | ✅ |
| Route GET /trading/train/{job_id} | `src/api/routers/trading.py` | ✅ |
| Route GET /trading/ml-models | `src/api/routers/trading.py` | ✅ |
| Route GET /trading/ml-models/{s}/{tf}/importance | `src/api/routers/trading.py` | ✅ |
| Documentation | `docs/ML_STRATEGY_GUIDE.md` | ✅ |
---
## Routes API — État Complet
| Méthode | Route | Statut |
|---|---|---|
| GET | `/health` | ✅ |
| GET | `/ready` | ✅ |
| GET | `/trading/risk/status` | ✅ |
| POST | `/trading/risk/emergency-stop` | ✅ |
| POST | `/trading/risk/resume` | ✅ |
| GET | `/trading/positions` | ✅ |
| GET | `/trading/signals` | ✅ Redis |
| GET | `/trading/trades` | ✅ DB |
| GET | `/trading/ml/status` | ✅ HMM |
| POST | `/trading/backtest` | ✅ async |
| GET | `/trading/backtest/{job_id}` | ✅ |
| POST | `/trading/optimize` | ✅ Optuna async |
| GET | `/trading/optimize/{job_id}` | ✅ |
| GET | `/trading/paper/status` | ✅ |
| POST | `/trading/paper/start` | ✅ |
| POST | `/trading/paper/stop` | ✅ |
| POST | `/trading/train` | ✅ ML-Driven async |
| GET | `/trading/train/{job_id}` | ✅ |
| GET | `/trading/ml-models` | ✅ |
| GET | `/trading/ml-models/{symbol}/{timeframe}/importance` | ✅ |
---
## Phase 5 — IG Markets ⚪ (Planifié)
**Prérequis** : 30 jours de paper trading validé avec Sharpe ≥ 1.5 et Max DD ≤ 10%
**Référence** : [docs/IG_INTEGRATION.md](IG_INTEGRATION.md)
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## À Faire (par priorité)
1. **Tester MLDrivenStrategy** — lancer `POST /trading/train` sur EURUSD/1h, évaluer wf_accuracy, comparer en backtest vs scalping
2. **Améliorer stratégie scalping** — win rate ~39% (légèrement sous seuil). Option : TP=4×ATR (R:R=2:1, breakeven à 34%)
3. **Persistance ML state** — sauvegarder modèle HMM pour éviter re-training à chaque `/ml/status`
4. **PaperTradingEngine.run()** — compléter les TODOs de la boucle live
5. **Sentiment Analysis** — `src/data/sentiment_service.py` (Alpha Vantage News + FinBERT)
6. **IG Markets connector** — Phase 5, après 30 jours paper trading validé
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## Dépôt Git
- **Gitea** : http://192.168.1.100:3000/tika/trader-ml.git
- **Branche principale** : master
## Légende
- ✅ Terminé
- 🟡 En cours
- ⚪ Planifié
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