Legma Parfait
ENCV
Retour à l’archive
Mission 003

Statut : En pause

ForexSaaS

Une solution d’aide à la décision qui combine données de marché, analyse technique, analyse fondamentale et automatisation.

  • 3sources de données
  • 5analyseurs
  • 3moteurs de score
  • 1module de backtesting
Cadre
Produit — aide à la décision
Rôle
Conception et développement
Stack
Python · FastAPI · pandas · Celery · Next.js

Outil d’aide à la décision : aucune exécution d’ordre, aucune garantie de rendement, aucun conseil financier.

01

Contexte

Le marché des devises produit en continu des données techniques (prix) et fondamentales (indicateurs macro-économiques). Les analyser à la main prend du temps et reste subjectif.

02

Problème

Croiser analyse technique, contexte macro-économique et gestion du risque oblige à consulter plusieurs sources et à refaire les mêmes calculs chaque jour.

03

Objectif

Collecter ces données, les analyser et présenter des scores argumentés. L’outil n’exécute aucun ordre et ne promet aucun rendement : l’utilisateur décide.

04

Architecture

Une chaîne de traitement en tâches planifiées — collecte, analyse, scoring, alertes — exposée par une API et visualisée dans un tableau de bord.

  1. CollectePrix OHLCV (Twelve Data), indicateurs macro-économiques (FRED), données Finnhub, historiques.
  2. AnalyseIndicateurs techniques, structure de marché, sessions de cotation, concepts ICT, calcul du risque.
  3. ScoringScores de confluence et de confiance qui expliquent pourquoi un contexte est favorable ou non.
  4. BacktestingÉvaluation des règles sur données historiques et mesure de performance.
  5. AlertesNotifications par e-mail.
  6. Tableau de bordNext.js : graphiques en chandeliers, jauges de score, panneaux macro et backtest.
05

Technologies

Backend
  • Python
  • FastAPI
  • SQLAlchemy
  • Alembic
Données
  • pandas
  • NumPy
  • ta
Tâches et stockage
  • Celery
  • Redis
  • PostgreSQL
Interface et infra
  • Next.js
  • React
  • Tailwind CSS
  • Docker
06

Fonctionnalités

  • Collecte planifiée de trois sources de données
  • Analyse technique et analyse de la structure de marché
  • Contexte macro-économique intégré à l’analyse
  • Scores de confluence et de confiance
  • Calcul du risque adapté à chaque paire de devises
  • Backtesting sur données historiques
  • Alertes par e-mail et tableau de bord d’administration
07

Décisions techniques

Aider à décider, pas décider

Le système n’exécute aucun ordre. Il explique un contexte à partir de critères lisibles : la décision reste humaine.

Des tâches découplées

Collecte, analyse, notification et rétention sont des tâches Celery distinctes : chacune peut échouer ou être relancée sans bloquer les autres.

Des choix documentés

Les décisions techniques structurantes sont consignées dans des ADR (Architecture Decision Records).

08

Difficultés

La précision des paires en yen

Un pip vaut 0,01 sur les paires JPY contre 0,0001 sur les autres. Le calcul du risque et le backtesting ont été corrigés pour en tenir compte.

Itérer par sprints

Le projet a avancé par sprints successifs, chacun apportant une brique : collecte, analyse, scoring, backtesting, calibration.

09

Résultat

En pause. Backend de collecte, d’analyse, de scoring et de backtesting, et tableau de bord Next.js.

10

Évolution possible

  • Consolider le code dans un dépôt versionné et testé
  • Étendre la couverture de tests
  • Pondérer les scores par apprentissage, validé par backtesting
Mission suivante · 004FasoDigit →