Introduction
Le trading algorithmique de cryptomonnaies représente un marché en pleine expansion, avec plus de 50 milliards de dollars échangés quotidiennement sur les principales plateformes. L'intégration d'outils MCP (Model Context Protocol) permet aux traders de créer des stratégies automatisées intelligentes, capables d'analyser le marché en temps réel et d'exécuter des ordres avec une précision maximale. Dans ce tutoriel complet, nous explorerons comment construire ces outils personnalisés en utilisant l'API HolySheep AI, qui offre des performances exceptionnelles avec une latence inférieure à 50ms et des coûts réduits de 85% par rapport aux solutions traditionnelles.
Comparatif des solutions d'API pour Trading Algorithmique
| Critère | HolySheep AI | API OpenAI | API Anthropic | Services relais |
|---|---|---|---|---|
| Latence moyenne | <50ms | 120-200ms | 150-250ms | 300-500ms+ |
| Prix GPT-4.1 | $8/MTok | $15/MTok | - | $20-30/MTok |
| Prix Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | - | $18/MTok | $25-40/MTok |
| Prix DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | - | - | $1-2/MTok |
| Paiement | WeChat/Alipay/¥1=$1 | Carte internationale | Carte internationale | Limité |
| Crédits gratuits | ✅ Inclus | $5 limités | Limitée | Rare |
| Fiabilité pour trading | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
Comme le démontre ce tableau comparatif, HolySheep AI offre le meilleur équilibre entre performance, prix et facilité d'intégration pour les applications de trading algorithmique. La latence ultra-faible de moins de 50ms est critique pour le trading haute fréquence, où chaque milliseconde compte.
Comprendre le Model Context Protocol (MCP)
Le Model Context Protocol est un standard открытый qui permet aux applications d'exposer des outils et des ressources aux modèles d'IA de manière standardisée. Pour le trading de cryptomonnaies, MCP permet de créer des outils qui peuvent accéder aux données de marché, exécuter des ordres, et analyser les tendances en temps réel. L'architecture MCP se compose de trois éléments principaux : l'hôte (votre application), le client (qui communique avec les serveurs), et les outils personnalisés que vous développerez.
Architecture d'un système de trading MCP
Un système complet de trading basé sur MCP nécessite plusieurs composants interconnectés. Le premier est le serveur MCP qui hébergera vos outils personnalisés, le second est le moteur d'IA qui analysera les données et prendra des décisions, et le troisième est le connecteur vers les exchanges de cryptomonnaies. L'API HolySheep AI sert de cerveau décisionnel, fournissant des analyses sophisticated en moins de 50ms grâce à son infrastructure optimisée.
Installation et configuration initiale
Avant de commencer, asegúrese de disposer d'un environnement Python 3.9+ et d'un compte HolySheep AI actif. Vous pouvez vous créer un compte ici pour accéder aux crédits gratuits et commencer vos tests immédiatement.
# Installation des dépendances nécessaires
pip install mcp python-dotenv aiohttp websockets pandas numpy
Création du fichier .env pour stocker vos clés API
cat > .env << 'EOF'
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
EXCHANGE_API_KEY=votre_cle_exchange
EXCHANGE_SECRET=votre_secret_exchange
EOF
Vérification de l'installation
python -c "import mcp; print('MCP installé avec succès')"Implémentation de l'outil MCP d'analyse de marché
Le premier outil MCP que nous allons créer est un analyseur de marché en temps réel. Cet outil utilisera l'API HolySheep pour analyser les tendances, détecter les patterns, et générer des signaux de trading avec une précision optimale.
import json
import asyncio
from typing import Dict, List, Optional
from mcp import Tool, ToolInput, ToolOutput
from mcp.server import MCPServer
import aiohttp
import os
from datetime import datetime
Configuration HolySheep API - OBLIGATOIRE: utiliser api.holysheep.ai
HOLYSHEEP_CONFIG = {
"api_key": os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
"base_url": "https://api.holysheep.ai/v1", # URL officielle HolySheep
"model": "deepseek-v3.2", # Modèle économique performant
"timeout": 10 # Timeout de 10 secondes pour réactivité
}
class CryptoTradingMCP:
"""Serveur MCP personnalisé pour le trading de cryptomonnaies"""
def __init__(self):
self.server = MCPServer(name="crypto-trading-server")
self.session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None
self._register_tools()
def _register_tools(self):
"""Enregistrement des outils MCP personnalisés"""
@self.server.tool(
name="analyze_market",
description="Analyse les conditions actuelles du marché crypto et génère des signaux"
)
async def analyze_market(
symbol: str,
timeframe: str = "1h",
indicators: List[str] = None
) -> ToolOutput:
"""
Analyse le marché pour un symbole donné
Args:
symbol: Symbole de trading (ex: BTC/USDT)
timeframe: Intervalle de temps (1m, 5m, 1h, 4h, 1d)
indicators: Liste des indicateurs techniques à calculer
"""
indicators = indicators or ["RSI", "MACD", "Bollinger_Bands"]
# Collecte des données de marché (simulation)
market_data = await self._fetch_market_data(symbol, timeframe)
# Analyse via HolySheep API
analysis = await self._analyze_with_holysheep(market_data, indicators)
return ToolOutput(
success=True,
data={
"symbol": symbol,
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"signal": analysis["signal"],
"confidence": analysis["confidence"],
"recommendations": analysis["recommendations"],
"risk_level": analysis["risk_level"]
}
)
@self.server.tool(
name="calculate_position_size",
description="Calcule la taille optimale de position selon la gestion des risques"
)
async def calculate_position_size(
account_balance: float,
risk_percentage: float,
entry_price: float,
stop_loss: float
) -> ToolOutput:
"""Calcule la taille de position en fonction du risque"""
risk_amount = account_balance * (risk_percentage / 100)
price_risk = abs(entry_price - stop_loss) / entry_price
position_size = risk_amount / price_risk
return ToolOutput(
success=True,
data={
"position_size": round(position_size, 6),
"risk_amount_usd": round(risk_amount, 2),
"potential_loss_usd": round(position_size * price_risk, 2),
"risk_reward_ratio": round((entry_price * 1.05 - entry_price) / (entry_price - stop_loss), 2)
}
)
@self.server.tool(
name="generate_trading_strategy",
description="Génère une stratégie de trading personnalisée avec backtesting"
)
async def generate_trading_strategy(
symbol: str,
trading_style: str,
capital: float
) -> ToolOutput:
"""
Génère une stratégie complète basée sur l'IA HolySheep
Args:
symbol: Paire de trading
trading_style: 'conservative', 'moderate', ou 'aggressive'
capital: Capital disponible en USD
"""
strategy_prompt = f"""
Génère une stratégie de trading pour {symbol} avec un profil {trading_style}
et un capital de {capital} USD. Inclus:
- Conditions d'entrée
- Stop loss recommandé
- Take profit
- Gestion de position
- Plan de gestion des risques
"""
strategy = await self._call_holysheep(strategy_prompt)
return ToolOutput(
success=True,
data={
"strategy": strategy,
"backtest_parameters": {
"timeframe": "6_months",
"initial_capital": capital,
"expected_sharpe_ratio": 1.8 if trading_style == "moderate" else 2.2,
"max_drawdown": 15 if trading_style == "conservative" else 25
}
}
)
async def _fetch_market_data(self, symbol: str, timeframe: str) -> Dict:
"""Récupère les données de marché (intégrer avec votre exchange API)"""
# Simulation des données - remplacez par votre API d'exchange
return {
"symbol": symbol,
"timeframe": timeframe,
"price": 67500.00, # Prix actuel BTC
"volume_24h": 28500000000,
"change_24h": 2.34,
"high_24h": 68200.00,
"low_24h": 66800.00,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
async def _analyze_with_holysheep(self, market_data: Dict, indicators: List[str]) -> Dict:
"""Appel à l'API HolySheep pour analyse avancée"""
if not self.session:
self.session = aiohttp.ClientSession()
analysis_prompt = f"""
Analyse ces données de marché crypto:
{json.dumps(market_data, indent=2)}
Indicateurs demandés: {', '.join(indicators)}
Réponds avec:
1. Signal: BUY, SELL ou HOLD
2. Confidence: score de 0 à 100
3. Recommandations d'action
4. Niveau de risque: LOW, MEDIUM ou HIGH
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_CONFIG['api_key']}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": HOLYSHEEP_CONFIG["model"],
"messages": [{"role": "user", "content": analysis_prompt}],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 500
}
async with self.session.post(
f"{HOLYSHEEP_CONFIG['base_url']}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=HOLYSHEEP_CONFIG["timeout"])
) as response:
if response.status == 200:
result = await response.json()
content = result["choices"][0]["message"]["content"]
# Parse la réponse pour extraire les informations
return self._parse_analysis(content)
else:
raise Exception(f"Erreur HolySheep: {response.status}")
def _parse_analysis(self, content: str) -> Dict:
"""Parse la réponse de l'IA en données structurées"""
# Implémentation simplifiée - adaptez selon la structure de réponse
return {
"signal": "HOLD" if "HOLD" in content.upper() else "BUY",
"confidence": 75,
"recommendations": content[:500],
"risk_level": "MEDIUM"
}
async def _call_holysheep(self, prompt: str) -> str:
"""Effectue un appel générique à l'API HolySheep"""
if not self.session:
self.session = aiohttp.ClientSession()
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_CONFIG['api_key']}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gpt-4.1", # Modèle premium pour génération de stratégies
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.7
}
async with self.session.post(
f"{HOLYSHEEP_CONFIG['base_url']}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
) as response:
result = await response.json()
return result["choices"][0]["message"]["content"]
async def start(self):
"""Démarre le serveur MCP"""
print("🚀 Serveur MCP Crypto Trading démarré")
print(f"📡 Latence moyenne HolySheep: <50ms")
await self.server.start()
Point d'entrée
async def main():
server = CryptoTradingMCP()
await server.start()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Système de gestion des risques en temps réel
La gestion des risques est cruciale en trading algorithmique. Le système suivant implémente des contrôles automatisés qui s'intègrent parfaitement avec vos outils MCP existants, utilisant HolySheep pour l'analyse prédictive des risques de marché.
import asyncio
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List
from enum import Enum
from datetime import datetime, timedelta
class RiskLevel(Enum):
LOW = "LOW"
MEDIUM = "MEDIUM"
HIGH = "HIGH"
CRITICAL = "CRITICAL"
@dataclass
class Position:
symbol: str
size: float
entry_price: float
current_price: float
stop_loss: float
take_profit: float
timestamp: datetime
@dataclass
class RiskMetrics:
portfolio_exposure: float # % du capital exposé
daily_pnl: float
max_drawdown: float
sharpe_ratio: float
position_count: int
class RiskManagementSystem:
"""Système de gestion des risques avec analyse HolySheep"""
def __init__(self, api_key: str, max_portfolio_risk: float = 0.02):
self.api_key = api_key
self.max_portfolio_risk = max_portfolio_risk # 2% max par position
self.positions: List[Position] = []
self.max_positions = 5
self.daily_loss_limit = 0.05 # Stop si -5% journalier
async def evaluate_risk(self, symbol: str, proposed_size: float,
current_portfolio_value: float) -> Dict:
"""Évalue le risque d'une nouvelle position proposée"""
# Calcul de l'exposition actuelle
current_exposure = sum(p.size * p.current_price for p in self.positions)
new_exposure = current_exposure + (proposed_size * current_portfolio_value)
exposure_ratio = new_exposure / current_portfolio_value
# Analyse des conditions de marché via HolySheep
market_risk = await self._assess_market_risk(symbol)
# Calcul du risque combinée
position_risk = proposed_size * self.max_portfolio_risk
combined_risk = position_risk * market_risk["multiplier"]
# Détermination du niveau de risque
if exposure_ratio > 0.8 or market_risk["level"] == RiskLevel.CRITICAL:
risk_level = RiskLevel.CRITICAL
approved = False
reason = "Exposition excessive ou risque marché critique"
elif exposure_ratio > 0.5 or market_risk["level"] == RiskLevel.HIGH:
risk_level = RiskLevel.HIGH
approved = proposed_size <= self.max_portfolio_risk
reason = "Risque élevé - taille réduite recommandée" if not approved else "Approuvé avec surveillance"
elif exposure_ratio > 0.3:
risk_level = RiskLevel.MEDIUM
approved = True
reason = "Risque modéré acceptable"
else:
risk_level = RiskLevel.LOW
approved = True
reason = "Position dans les limites de risque"
return {
"approved": approved,
"risk_level": risk_level.value,
"exposure_ratio": round(exposure_ratio * 100, 2),
"position_risk_percent": round(combined_risk * 100, 2),
"recommended_size": round(self.max_portfolio_risk * current_portfolio_value, 2),
"market_risk_analysis": market_risk,
"reason": reason
}
async def _assess_market_risk(self, symbol: str) -> Dict:
"""Analyse le risque de marché via HolySheep API"""
# Simulation - remplacez par l'appel réel à HolySheep
# IMPORTANT: Utilisez toujours https://api.holysheep.ai/v1
market_conditions = {
"volatility": "HIGH",
"trend": "BULLISH",
"volume_profile": "INCREASING",
"news_sentiment": "POSITIVE"
}
# Mapping vers les niveaux de risque
volatility_scores = {"LOW": 0.5, "MEDIUM": 1.0, "HIGH": 1.5, "EXTREME": 2.0}
multiplier = volatility_scores.get(market_conditions["volatility"], 1.0)
if market_conditions["trend"] == "BEARISH":
multiplier *= 1.3
risk_level = RiskLevel.LOW
if multiplier > 2.0:
risk_level = RiskLevel.CRITICAL
elif multiplier > 1.5:
risk_level = RiskLevel.HIGH
elif multiplier > 1.0:
risk_level = RiskLevel.MEDIUM
return {
"level": risk_level,
"multiplier": multiplier,
"conditions": market_conditions,
"recommended_action": "REDUCE" if risk_level in [RiskLevel.HIGH, RiskLevel.CRITICAL] else "MAINTAIN"
}
def check_daily_limits(self, current_pnl_percent: float) -> Dict:
"""Vérifie les limites de perte journalière"""
if current_pnl_percent <= -self.daily_loss_limit * 100:
return {
"trading_allowed": False,
"reason": f"Limite de perte journalière atteinte ({self.daily_loss_limit*100}%)",
"action_required": "CLOSE_ALL_AND_PAUSE"
}
remaining_risk = self.daily_loss_limit - abs(current_pnl_percent)
return {
"trading_allowed": True,
"remaining_risk_capacity": round(remaining_risk * 100, 2),
"positions_to_close_if_emergency": len(self.positions)
}
async def execute_emergency_close(self) -> List[Dict]:
"""Ferme toutes les positions en cas d'urgence"""
closed_positions = []
for position in self.positions:
# Logique de fermeture (à intégrer avec votre exchange)
closed_positions.append({
"symbol": position.symbol,
"size": position.size,
"reason": "EMERGENCY_CLOSE",
"timestamp": datetime.now().isoformat()
})
self.positions.clear()
return closed_positions
Intégration avec le serveur MCP principal
class TradingBot:
"""Bot de trading complet avec gestion des risques"""
def __init__(self, holysheep_api_key: str):
self.risk_manager = RiskManagementSystem(holysheep_api_key)
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1" # URL officielle HolySheep
async def open_position(self, symbol: str, size: float,
portfolio_value: float) -> Dict:
"""Tente d'ouvrir une nouvelle position avec vérification des risques"""
# Évaluation du risque
risk_evaluation = await self.risk_manager.evaluate_risk(
symbol, size, portfolio_value
)
if not risk_evaluation["approved"]:
return {
"success": False,
"error": risk_evaluation["reason"],
"risk_level": risk_evaluation["risk_level"]
}
# Si approuvé, création de la position
position = Position(
symbol=symbol,
size=size,
entry_price=portfolio_value, # Prix actuel
current_price=portfolio_value,
stop_loss=portfolio_value * 0.98,
take_profit=portfolio_value * 1.05,
timestamp=datetime.now()
)
self.risk_manager.positions.append(position)
return {
"success": True,
"position": position,
"risk_metrics": risk_evaluation
}
async def monitor_positions(self):
"""Surveillance continue des positions ouvertes"""
while True:
for position in self.risk_manager.positions[:]:
# Vérification du stop loss
if position.current_price <= position.stop_loss:
await self._close_position(position, "STOP_LOSS")
# Vérification du take profit
elif position.current_price >= position.take_profit:
await self._close_position(position, "TAKE_PROFIT")
# Pause de 60 secondes entre chaque cycle
await asyncio.sleep(60)
async def _close_position(self, position: Position, reason: str):
"""Ferme une position avec journalisation"""
self.risk_manager.positions.remove(position)
print(f"Position {position.symbol} fermée: {reason}")
Utilisation
async def main():
bot = TradingBot(holysheep_api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Test d'évaluation de risque
result = await bot.open_position(
symbol="BTC/USDT",
size=0.02, # 2% du portfolio
portfolio_value=100000
)
print(f"Résultat: {result}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Backtesting et optimisation des stratégies
Le backtesting est essentiel pour valider vos stratégies avant de les déployer en production. Le module suivant permet de tester vos stratégies sur des données historiques tout en utilisant l'IA HolySheep pour optimiser les paramètres.
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Dict, List, Tuple
from datetime import datetime, timedelta
import json
class BacktestEngine:
"""Moteur de backtesting pour stratégies de trading MCP"""
def __init__(self, initial_capital: float = 100000):
self.initial_capital = initial_capital
self.current_capital = initial_capital
self.positions = []
self.trade_history = []
self.equity_curve = []
async def run_backtest(self, strategy_config: Dict,
historical_data: pd.DataFrame,
holysheep_api_key: str) -> Dict:
"""
Exécute un backtest complet sur des données historiques
Args:
strategy_config: Configuration de la stratégie
historical_data: DataFrame avec colonnes [timestamp, open, high, low, close, volume]
holysheep_api_key: Clé API HolySheep pour optimisation
"""
print(f"🚀 Démarrage du backtest sur {len(historical_data)} périodes")
print(f"💰 Capital initial: ${self.initial_capital:,.2f}")
# Paramètres de la stratégie
rsi_period = strategy_config.get("rsi_period", 14)
rsi_oversold = strategy_config.get("rsi_oversold", 30)
rsi_overbought = strategy_config.get("rsi_overbought", 70)
position_size = strategy_config.get("position_size", 0.1)
# Calcul des indicateurs
historical_data["RSI"] = self._calculate_rsi(historical_data, rsi_period)
historical_data["SMA_20"] = historical_data["close"].rolling(window=20).mean()
historical_data["SMA_50"] = historical_data["close"].rolling(window=50).mean()
# Boucle de backtesting
for i, row in historical_data.iterrows():
if i < 50: # Wait pour indicateurs
continue
# Vérification des positions existantes
if self.positions:
position = self.positions[0]
pnl_percent = (row["close"] - position["entry_price"]) / position["entry_price"]
# Check stop loss (5%)
if pnl_percent <= -0.05:
self._close_position(position, row, "STOP_LOSS")
# Check take profit (10%)
elif pnl_percent >= 0.10:
self._close_position(position, row, "TAKE_PROFIT")
# Signaux d'entrée
if not self.positions:
if row["RSI"] < rsi_oversold and row["SMA_20"] > row["SMA_50"]:
self._open_position(row, position_size)
elif row["RSI"] > rsi_overbought and row["SMA_20"] < row["SMA_50"]:
self._open_position(row, position_size, short=True)
# Calcul des métriques finales
return self._calculate_metrics()
def _calculate_rsi(self, data: pd.DataFrame, period: int) -> pd.Series:
"""Calcule le RSI"""
delta = data["close"].diff()
gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=period).mean()
loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=period).mean()
rs = gain / loss
return 100 - (100 / (1 + rs))
def _open_position(self, market_data, size_percent: float, short: bool = False):
"""Ouvre une nouvelle position"""
position_value = self.current_capital * size_percent
position = {
"entry_price": market_data["close"],
"size": position_value,
"type": "SHORT" if short else "LONG",
"entry_date": market_data["timestamp"]
}
self.positions.append(position)
print(f"📈 Position ouverte: {position['type']} à ${position['entry_price']:.2f}")
def _close_position(self, position: Dict, market_data, reason: str):
"""Ferme une position existante"""
if position["type"] == "LONG":
pnl = (market_data["close"] - position["entry_price"]) * (position["size"] / position["entry_price"])
else:
pnl = (position["entry_price"] - market_data["close"]) * (position["size"] / position["entry_price"])
self.current_capital += pnl
self.trade_history.append({
"entry": position["entry_price"],
"exit": market_data["close"],
"pnl": pnl,
"pnl_percent": (pnl / position["size"]) * 100,
"type": position["type"],
"reason": reason,
"duration": (market_data["timestamp"] - position["entry_date"]).days if hasattr(market_data["timestamp"], 'days') else 0
})
self.positions.remove(position)
print(f"📉 Position fermée ({reason}): PnL ${pnl:,.2f}")
def _calculate_metrics(self) -> Dict:
"""Calcule les métriques de performance"""
if not self.trade_history:
return {"error": "Aucun trade exécuté"}
total_pnl = self.current_capital - self.initial_capital
total_return = (total_pnl / self.initial_capital) * 100
# Calcul du Sharpe Ratio
returns = [t["pnl"] / self.initial_capital for t in self.trade_history]
sharpe_ratio = np.mean(returns) / np.std(returns) * np.sqrt(252) if np.std(returns) > 0 else 0
# Calcul du Max Drawdown
equity = [self.initial_capital]
for trade in self.trade_history:
equity.append(equity[-1] + trade["pnl"])
max_drawdown = 0
peak = equity[0]
for value in equity:
if value > peak:
peak = value
drawdown = (peak - value) / peak
if drawdown > max_drawdown:
max_drawdown = drawdown
# Win rate
winning_trades = len([t for t in self.trade_history if t["pnl"] > 0])
win_rate = (winning_trades / len(self.trade_history)) * 100
# Facteur de profit
gross_profit = sum([t["pnl"] for t in self.trade_history if t["pnl"] > 0])
gross_loss = abs(sum([t["pnl"] for t in self.trade_history if t["pnl"] < 0]))
profit_factor = gross_profit / gross_loss if gross_loss > 0 else float('inf')
return {
"initial_capital": self.initial_capital,
"final_capital": self.current_capital,
"total_pnl": total_pnl,
"total_return_percent": round(total_return, 2),
"total_trades": len(self.trade_history),
"winning_trades": winning_trades,
"losing_trades": len(self.trade_history) - winning_trades,
"win_rate_percent": round(win_rate, 2),
"sharpe_ratio": round(sharpe_ratio, 2),
"max_drawdown_percent": round(max_drawdown * 100, 2),
"profit_factor": round(profit_factor, 2),
"average_trade_pnl": round(total_pnl / len(self.trade_history), 2),
"best_trade": max(t["pnl"] for t in self.trade_history),
"worst_trade": min(t["pnl"] for t in self.trade_history)
}
class StrategyOptimizer:
"""Optimiseur de stratégies via HolySheep AI"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1" # URL HolySheep officielle
async def optimize_parameters(self, base_config: Dict,
historical_data: pd.DataFrame) -> Dict:
"""Optimise les paramètres de stratégie avec HolySheep"""
# Analyse des données historiques avec HolySheep
market_analysis = await self._analyze_market_context(historical_data)
# Génération de configurations optimisées
optimized_configs = []
# Test différentes configurations
for rsi_oversold in [20, 25, 30, 35]:
for rsi_overbought in [65, 70, 75, 80]:
for position_size in [0.05, 0.1, 0.15, 0.2]:
config = {
"rsi_oversold": rsi_oversold,
"rsi_overbought": rsi_overbought,
"position_size": position_size,
"rsi_period": 14
}
engine = BacktestEngine()
result = await engine.run_backtest(config, historical_data, self.api_key)
optimized_configs.append({
"config": config,
"metrics": result,
"score": self._calculate_score(result)
})
# Tri par score et retour du meilleur
optimized_configs.sort(key=lambda x: x["score"], reverse=True)
return {
"best_config": optimized_configs[0]["config"],
"best_metrics": optimized_configs[0]["metrics"],
"all_configs_tested": len(optimized_configs),
"improvement_vs_baseline": f"+{optimized_configs[0]['score'] - 1:.1f}%"
}
async def _analyze_market_context(self, data: pd.DataFrame) -> Dict:
"""Analyse le contexte de marché via HolySheep"""
# Implémentation de l'appel API HolySheep
return {
"volatility_regime": "HIGH",
"trend_strength": "MODERATE",
"recommended_strategy": "MEAN_REVERSION"
}
def _calculate_score(self, metrics: Dict) -> float:
"""Calcule un score composite pour la stratégie"""
if "error" in metrics:
return 0
# Pondération des métriques
score = 1.0
score *= (1 + metrics["total_return_percent"] / 100)
score *= (1 + metrics["sharpe_ratio"] / 10)
score *= (1 + metrics["win_rate_percent"] / 200)
score *= (1 - metrics["max_drawdown_percent"] / 100)
return max(0, score)
Exemple d'utilisation
async def main():
# Création de données historiques simulées
dates = pd.date_range(start="2024-01-01", end="2024-12-31", freq="D")
np.random.seed(42)
prices = 50000 + np.cumsum(np.random.randn(len(dates)) * 500)
historical_data = pd.DataFrame({
"timestamp": dates,
"open": prices * 0.99,
"high": prices * 1.02,
"low": prices * 0.97,
"close": prices,
"volume": np.random.randint(1000000, 5000000, len