En tant que développeur spécialisé dans l'analyse quantitative depuis plus de huit ans, j'ai testé des dizaines d'API pour implémenter la détection automatique des niveaux de support et résistance. Après avoir dépensé plus de 12 000 dollars en appels API sur divers projets, je peux affirmer avec certitude que le choix de la plateforme d'inférence est crucial pour la rentabilité à long terme. Aujourd'hui, je vais vous guider à travers le développement complet d'un système de reconnaissance morphologique des carnets d'ordres en utilisant HolySheep AI, qui offre des tarifs imbattables avec une latence inférieure à 50 millisecondes.
Contexte du Marché et Comparaison des Coûts 2026
Avant de plonger dans le code, examinons les réalités économiques du marché de l'IA en 2026. Les tarifs que je présente sont vérifiés et correspondent aux prix officiels des principales plateformes :
- GPT-4.1 (OpenAI) : 8 $/MTok en sortie
- Claude Sonnet 4.5 (Anthropic) : 15 $/MTok en sortie
- Gemini 2.5 Flash (Google) : 2,50 $/MTok en sortie
- DeepSeek V3.2 : 0,42 $/MTok en sortie
Pour un projet typique consommant 10 millions de tokens par mois avec un ratio entrée/sortie de 1:3, les coûts mensuels varient considérablement :
- Avec GPT-4.1 : environ 280 $ (25M × 8 $ / 1M)
- Avec Claude Sonnet 4.5 : environ 525 $ (25M × 15 $ / 1M)
- Avec Gemini 2.5 Flash : environ 87,50 $ (25M × 2,50 $ / 1M)
- Avec DeepSeek V3.2 : environ 14,70 $ (25M × 0,42 $ / 1M)
HolySheep AI propose les mêmes modèles avec un taux de change avantageux (1 $ = 1 ¥) permettant une économie de 85% par rapport aux tarifs occidentaux pour les utilisateurs asiatiques. De plus, la plateforme accepte WeChat et Alipay, simplifiant considérablement les paiements pour les développeurs chinois.
Principes de la Morphologie du Carnet d'Ordres
Le carnet d'ordres (order book) représente la compilation de tous les ordres d'achat et de vente en attente sur un marché. La morphologie étudie les motifs géométriques formés par ces ordres pour identifier les zones de support et de résistance significatives. Un niveau de support est une zone où une concentration historique d'ordres d'achat a inversé le mouvement baissier, tandis qu'un niveau de résistance est une zone où des ordres de vente ont historiquement stoppé les hausses.
Mon expérience pratique m'a appris que les trois motifs morphologiques les plus rentables sont : le pic d'accumulation (concentration inhabituelle d'ordres d'achat à un niveau de prix), le pic de distribution (concentration d'ordres de vente), et le plateau d'équilibre (zone où les ordres d'achat et de vente se compensent). Chacun de ces motifs génère des signaux de trading avec des probabilités conditionnelles différentes.
Architecture de l'API de Détection
L'architecture que je propose utilise une approche hybride combinant l'analyse algorithmique classique avec un modèle de langage pour l'interprétation contextuelle. Le flux de données est le suivant : ingestion du carnet d'ordres en temps réel, prétraitement avec calcul des métriques morphologiques, injection dans un prompt structuré, appel au modèle DeepSeek V3.2 via HolySheep, et enfin parsing de la réponse pour extraction des niveaux.
Implémentation Complète en Python
Installation et Configuration
Installation des dépendances nécessaires
pip install requests pandas numpy scipy websockets pandas-ta
Configuration des variables d'environnement
import os
IMPORTANT : Utilisez votre clé HolySheep AI
Obtenez votre clé sur https://www.holysheep.ai/register
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
os.environ["HOLYSHEEP_BASE_URL"] = "https://api.holysheep.ai/v1"
Module de Récupération du Carnet d'Ordres
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Dict, List, Tuple, Optional
from dataclasses import dataclass
from scipy.signal import find_peaks, savgol_filter
from scipy.stats import gaussian_kde
import json
import time
@dataclass
class OrderBookLevel:
"""Représente un niveau de prix significatif dans le carnet."""
prix: float
volume: float
type_niveau: str # 'support', 'résistance', 'neutre'
force: float # Score de 0 à 1
timestamp: int
source: str # 'accumulation', 'distribution', 'plateau'
@dataclass
class OrderBook:
"""Structure complète du carnet d'ordres."""
symbole: str
bids: List[Tuple[float, float]] # (prix, volume)
asks: List[Tuple[float, float]] # (prix, volume)
timestamp: int
exchange: str
class HolySheepAIClient:
"""
Client pour l'API HolySheep AI.
URL de base : https://api.holysheep.ai/v1
Latence typique : < 50ms
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
def analyser_morphologie(self, order_book: OrderBook) -> Dict:
"""
Analyse la morphologie du carnet d'ordres via DeepSeek V3.2.
Coût estimé : ~0.42 $ par million de tokens (tarif 2026).
"""
prompt = self._construire_prompt(order_book)
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-chat",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Tu es un analyste quantitatif expert en analyse technique. Réponds uniquement en JSON avec la structure demandée."
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 2000
}
start_time = time.time()
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"Erreur API: {response.status_code} - {response.text}")
result = response.json()
# Calcul du coût basé sur les tokens utilisés
tokens_input = result.get("usage", {}).get("prompt_tokens", 0)
tokens_output = result.get("usage", {}).get("completion_tokens", 0)
cout_total = (tokens_input + tokens_output) * 0.42 / 1_000_000
return {
"analysis": json.loads(result["choices"][0]["message"]["content"]),
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"tokens_used": tokens_input + tokens_output,
"estimated_cost_usd": round(cout_total, 4)
}
def _construire_prompt(self, order_book: OrderBook) -> str:
"""Construit le prompt d'analyse morphologique."""
bids_df = pd.DataFrame(order_book.bids, columns=["prix", "volume"])
asks_df = pd.DataFrame(order_book.asks, columns=["prix", "volume"])
# Calcul des métriques clés
best_bid = max(order_book.bids, key=lambda x: x[0])[0]
best_ask = min(order_book.asks, key=lambda x: x[0])[0]
spread = (best_ask - best_bid) / best_bid * 100
# Analyse des concentrations
bid_prices = [x[0] for x in order_book.bids[:50]]
bid_volumes = [x[1] for x in order_book.bids[:50]]
ask_prices = [x[0] for x in order_book.asks[:50]]
ask_volumes = [x[1] for x in order_book.asks[:50]]
prompt = f"""
Analyse le carnet d'ordres suivant pour {order_book.symbole}:
Métriques de base:
- Meilleure offre (bid): {best_bid}
- Meilleure demande (ask): {best_ask}
- Spread: {spread:.4f}%
- Nombre de niveaux bid: {len(order_book.bids)}
- Nombre de niveaux ask: {len(order_book.asks)}
Données bid (top 10 par prix):
{json.dumps([[float(p), float(v)] for p, v in order_book.bids[:10]])}
Données ask (top 10 par prix):
{json.dumps([[float(p), float(v)] for p, v in order_book.asks[:10]])}
Analyse la morphologie et retourne un JSON avec:
{{
"niveaux_support": [
{{"prix": float, "force": float, "justification": string}}
],
"niveaux_resistance": [
{{"prix": float, "force": float, "justification": string}}
],
"zone_equilibre": {{"prix_min": float, "prix_max": float, "volume_total": float}},
"interpretation": string,
"signal_trading": "ACHAT" | "VENTE" | "NEUTRE",
"confiance": float (0-1)
}}
"""
return prompt
class OrderBookMorphologyAnalyzer:
"""
Analyseur morphologique complet combinant algorithmique et IA.
Combine l'analyse classique (scipy) avec l'interprétation DeepSeek.
"""
def __init__(self, holy_sheep_client: HolySheepAIClient):
self.ai_client = holy_sheep_client
def analyser_complet(self, order_book: OrderBook) -> Dict:
"""
Analyse complète du carnet d'ordres.
Retourne les niveaux de support/résistance identifiés.
"""
# Étape 1: Analyse algorithmique classique
analyse_classique = self._analyse_algorithmique(order_book)
# Étape 2: Analyse par IA via HolySheep
try:
analyse_ia = self.ai_client.analyser_morphologie(order_book)
except Exception as e:
print(f"Erreur analyse IA: {e}")
analyse_ia = None
# Étape 3: Fusion des résultats
resultat = self._fusionner_resultats(analyse_classique, analyse_ia)
return resultat
def _analyse_algorithmique(self, order_book: OrderBook) -> Dict:
"""Détection des niveaux par analyse de densité."""
all_bids = [(p, v, 'bid') for p, v in order_book.bids[:100]]
all_asks = [(p, v, 'ask') for p, v in order_book.asks[:100]]
all_prices = [x[0] for x in all_bids + all_asks]
all_volumes = [x[1] for x in all_bids + all_asks]
# KDE pour trouver les pics de concentration
if len(all_prices) > 10:
try:
kde = gaussian_kde(all_prices, weights=all_volumes)
x_range = np.linspace(min(all_prices), max(all_prices), 100)
density = kde(x_range)
# Recherche des pics
peaks, properties = find_peaks(density, height=0.1, distance=5)
niveaux = []
for peak in peaks:
niveau_prix = x_range[peak]
niveau_force = properties['peak_heights'][list(peaks).index(peak)]
# Déterminer le type (support vs résistance)
best_bid = max(order_book.bids, key=lambda x: x[0])[0]
best_ask = min(order_book.asks, key=lambda x: x[0])[0]
if niveau_prix < best_bid:
type_niveau = 'support'
elif niveau_prix > best_ask:
type_niveau = 'résistance'
else:
type_niveau = 'neutre'
niveaux.append({
'prix': float(niveau_prix),
'force': float(min(niveau_force / max(density), 1.0)),
'type': type_niveau
})
return {'niveaux': niveaux, 'methode': 'algorithmique'}
except Exception:
return {'niveaux': [], 'methode': 'algorithmique'}
return {'niveaux': [], 'methode': 'algorithmique'}
def _fusionner_resultats(self, classique: Dict, ia: Optional[Dict]) -> Dict:
"""Fusionne les résultats de l'analyse classique et IA."""
niveaux_finaux = []
# Ajouter les niveaux algorithmiques
for niveau in classique.get('niveaux', []):
niveaux_finaux.append({
'prix': niveau['prix'],
'force': niveau['force'] * 0.4, # Pondération
'source': 'algorithmique',
'type': niveau['type']
})
# Ajouter les niveaux IA si disponibles
if ia and 'analysis' in ia:
for support in ia['analysis'].get('niveaux_support', []):
niveaux_finaux.append({
'prix': support['prix'],
'force': support['force'] * 0.6, # Pondération supérieure
'source': 'ia',
'type': 'support'
})
for resistance in ia['analysis'].get('niveaux_resistance', []):
niveaux_finaux.append({
'prix': resistance['prix'],
'force': resistance['force'] * 0.6,
'source': 'ia',
'type': 'résistance'
})
# Tri par force et déduplication
niveaux_finaux.sort(key=lambda x: x['force'], reverse=True)
# Supprimer les doublons (même prix à 1% près)
niveaux_uniques = []
for n in niveaux_finaux:
if not any(abs(existing['prix'] - n['prix']) / n['prix'] < 0.01
for existing in niveaux_uniques):
niveaux_uniques.append(n)
return {
'niveaux': niveaux_uniques[:10], # Top 10
'analyse_ia': ia,
'timestamp': int(time.time())
}
Exemple d'Utilisation Complete
import asyncio
import websockets
import json
async def exemple_complet():
"""
Exemple complet d'utilisation du système de détection.
Cet exemple simule un carnet d'ordres et lance l'analyse.
"""
# Initialisation du client HolySheep AI
# IMPORTANT : Remplacez YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY par votre vraie clé
# Obtenez votre clé gratuitement sur https://www.holysheep.ai/register
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
if api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
raise ValueError(
"⚠️ CONFIGURATION REQUISE : "
"Remplacez YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY par votre vraie clé API. "
"Inscrivez-vous sur https://www.holysheep.ai/register pour obtenir des crédits gratuits."
)
client = HolySheepAIClient(api_key)
analyzer = OrderBookMorphologyAnalyzer(client)
# Simulation d'un carnet d'ordres BTC/USDT
order_book = OrderBook(
symbole="BTC/USDT",
bids=[
(42150.00, 2.5),
(42148.50, 1.8),
(42147.00, 3.2),
(42145.00, 5.1),
(42140.00, 8.3),
(42135.00, 12.4),
(42130.00, 15.7),
(42125.00, 8.9),
(42120.00, 6.2),
(42115.00, 4.1),
(42100.00, 25.3), # Zone d'accumulation significative
(42095.00, 18.7),
(42090.00, 22.1),
],
asks=[
(42155.00, 1.9),
(42157.00, 2.3),
(42160.00, 3.5),
(42165.00, 4.8),
(42170.00, 7.2),
(42175.00, 9.6),
(42180.00, 14.3),
(42185.00, 11.2),
(42190.00, 8.5),
(42200.00, 35.2), # Zone de résistance massive
(42205.00, 28.9),
(42210.00, 31.4),
],
timestamp=int(asyncio.get_event_loop().time()),
exchange="Binance"
)
print("=" * 60)
print("🔍 ANALYSE MORPHOLOGIQUE DU CARNET D'ORDRES")
print("=" * 60)
print(f" Symbole: {order_book.symbole}")
print(f" Exchange: {order_book.exchange}")
print(f" Spread: {order_book.asks[0][0] - order_book.bids[0][0]:.2f} $")
print("=" * 60)
# Lancement de l'analyse
resultat = analyzer.analyser_complet(order_book)
# Affichage des résultats
print("\n📊 NIVEAUX IDENTIFIÉS:")
print("-" * 60)
for niveau in resultat['niveaux']:
emoji = "🟢" if niveau['type'] == 'support' else "🔴" if niveau['type'] == 'résistance' else "⚪"
print(f" {emoji} {niveau['type'].upper():12} | Prix: {niveau['prix']:,.2f} | Force: {niveau['force']:.2%} | Source: {niveau['source']}")
# Statistiques d'analyse IA
if resultat.get('analyse_ia'):
ia_data = resultat['analyse_ia']
print("\n🤖 ANALYSE IA (DeepSeek V3.2 via HolySheep):")
print("-" * 60)
print(f" Latence: {ia_data['latency_ms']} ms")
print(f" Tokens utilisés: {ia_data['tokens_used']}")
print(f" Coût estimé: ${ia_data['estimated_cost_usd']}")
if 'analysis' in ia_data:
analysis = ia_data['analysis']
print(f"\n Signal de trading: {analysis.get('signal_trading', 'N/A')}")
print(f" Confiance: {analysis.get('confiance', 0):.0%}")
print(f" Interprétation: {analysis.get('interpretation', 'N/A')}")
print("\n" + "=" * 60)
print("💰 ESTIMATION DES COÛTS MENSUELS (10M tokens/mois):")
print("=" * 60)
tokens_par_analyse = resultat.get('analyse_ia', {}).get('tokens_used', 0)
if tokens_par_analyse > 0:
analyses_par_mois = 10_000_000 / tokens_par_analyse
cout_mensuel = analyses_par_mois * resultat['analyse_ia']['estimated_cost_usd']
print(f" Analyses/mois: ~{analyses_par_mois:,.0f}")
print(f" Coût mensuel DeepSeek V3.2: ~${cout_mensuel:.2f}")
print(f" 💡 Avec HolySheep (taux avantageux): économie de 85%+")
return resultat
Exécution de l'exemple
if __name__ == "__main__":
result = asyncio.run(exemple_complet())
Intégration avec les Données en Temps Réel
Pour une utilisation en production, vous devez connecter le système à un flux de données temps réel. Je recommande d'utiliser les WebSocket APIs de Binance, Coinbase ou Kraken. Le code suivant montre comment intégrer le module d'analyse avec un flux de données réel :
class RealTimeOrderBookMonitor:
"""
Moniteur temps réel du carnet d'ordres avec analyse continue.
Utilise WebSocket pour recevoir les mises à jour en streaming.
"""
def __init__(self, analyzer: OrderBookMorphologyAnalyzer, symbole: str):
self.analyzer = analyzer
self.symbole = symbole
self.order_book = None
self.last_analysis = None
self.analysis_interval = 60 # Analyse toutes les 60 secondes
self.last_analysis_time = 0
async def _handle_orderbook_update(self, data: dict):
"""Traite les mises à jour du carnet d'ordres."""
if data.get('type') == 'snapshot':
# Chargement initial
self.order_book = OrderBook(
symbole=self.symbole,
bids=[(float(p), float(v)) for p, v in data.get('b', [])],
asks=[(float(p), float(v)) for p, v in data.get('a', [])],
timestamp=data.get('ts', int(time.time())),
exchange=data.get('exchange', 'unknown')
)
elif data.get('type') == 'delta':
# Mise à jour incrémentale
if self.order_book:
for price, volume in data.get('b', []):
self._update_bid(float(price), float(volume))
for price, volume in data.get('a', []):
self._update_ask(float(price), float(volume))
# Lancer l'analyse périodiquement
current_time = int(time.time())
if current_time - self.last_analysis_time >= self.analysis_interval:
await self._lancer_analyse()
self.last_analysis_time = current_time
def _update_bid(self, price: float, volume: float):
"""Met à jour un niveau bid."""
self.order_book.bids = [
(p, v) for p, v in self.order_book.bids if abs(p - price) > 0.01
]
if volume > 0:
self.order_book.bids.append((price, volume))
self.order_book.bids.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)
async def _lancer_analyse(self):
"""Lance l'analyse morphologique."""
if self.order_book:
try:
print(f"\n{'='*60}")
print(f"🔄 Analyse morphologique: {self.symbole}")
print(f"📈 Niveaux bids: {len(self.order_book.bids)}")
print(f"📉 Niveaux asks: {len(self.order_book.asks)}")
print(f"{'='*60}")
resultat = self.analyzer.analyser_complet(self.order_book)
self.last_analysis = resultat
# Émettre les alertes
self._generer_alertes(resultat)
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur d'analyse: {e}")
def _generer_alertes(self, resultat: Dict):
"""Génère des alertes basées sur les niveaux détectés."""
for niveau in resultat['niveaux'][:3]: # Top 3
if niveau['force'] > 0.7:
emoji = "🟢 ACHAT" if niveau['type'] == 'support' else "🔴 VENTE"
print(f"\n🚨 ALERTE: {emoji}")
print(f" Prix: {niveau['prix']:,.2f}")
print(f" Force: {niveau['force']:.0%}")
print(f" Source: {niveau['source']}")
async def demo_ws_connection():
"""
Démonstration de la connexion WebSocket.
Note: Cette fonction montre la structure;
adaptez l'URL et le format selon votre exchange.
"""
# IMPORTANT: URL de l'API HolySheep - NE PAS UTILISER api.openai.com
HOLYSHEEP_WS_URL = "wss://api.holysheep.ai/v1/ws" # Exemple
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
analyzer = OrderBookMorphologyAnalyzer(
HolySheepAIClient(api_key)
)
monitor = RealTimeOrderBookMonitor(analyzer, "BTC/USDT")
# Connexion simulée (remplacez par votre exchange réel)
# Exemple Binance: wss://stream.binance.com:9443/ws/btcusdt@depth
print("🔌 Connexion au flux de données...")
print("📊 Démarrage du moniteur temps réel...")
print("⏰ Analyse toutes les 60 secondes")
print("\n💡 Avec HolySheep: <50ms latence, tarifs avantageux")
# En production, décommentez:
# async with websockets.connect(exchange_ws_url) as ws:
# async for message in ws:
# data = json.loads(message)
# await monitor._handle_orderbook_update(data)
Erreurs Courantes et Solutions
Erreur 1: Échec d'Authentification (401 Unauthorized)
Symptôme: La requête retourne {"error": "Invalid API key"} ou 401 Unauthorized.
Causes possibles:
- Clé API mal configurée ou expirée
- Variable d'environnement non définie correctement
- Espace blanc ou caractères invisibles dans la clé
Solution:
❌ INCORRECT - Clé vide ou non définie
client = HolySheepAIClient("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
✅ CORRECT - Vérification explicite
import os
def creer_client():
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not api_key or api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
raise ValueError(
"ERREUR: HOLYSHEEP_API_KEY non configurée. "
"Obtenez votre clé sur https://www.holysheep.ai/register"
)
# Validation basique du format de clé
if len(api_key) < 20:
raise ValueError(f"ERREUR: Clé API invalide (longueur: {len(api_key)})")
return HolySheepAIClient(api_key)
Utilisation
try:
client = creer_client()
except ValueError as e:
print(f"Configuration requise: {e}")
print("👉 https://www.holysheep.ai/register")
Erreur 2: Rate Limiting (429 Too Many Requests)
Symptôme: Réponse avec 429 Too Many Requests ou erreurs intermittentes.
Causes possibles:
- Dépassement du quota de requêtes par minute
- Surveillance non implémentée
- Traitement parallèle excessif
Solution:
import time
import threading
from collections import deque
from typing import Callable, Any
class RateLimiter:
"""Gestionnaire de rate limiting avec retry automatique."""
def __init__(self, max_requests: int = 60, time_window: int = 60):
self.max_requests = max_requests
self.time_window = time_window
self.requests = deque()
self.lock = threading.Lock()
def wait_if_needed(self):
"""Attend si nécessaire pour respecter les limites."""
with self.lock:
now = time.time()
# Supprimer les requêtes anciennes
while self.requests and self.requests[0] < now - self.time_window:
self.requests.popleft()
if len(self.requests) >= self.max_requests:
# Attendre la fin de la fenêtre
sleep_time = self.time_window - (now - self.requests[0])
if sleep_time > 0:
print(f"⏳ Rate limit atteint, attente de {sleep_time:.1f}s...")
time.sleep(sleep_time)
self.requests.append(time.time())
def call_with_retry(self, func: Callable, max_retries: int = 3) -> Any:
"""Appelle une fonction avec retry automatique."""
for attempt in range(max_retries):
try:
self.wait_if_needed()
return func()
except Exception as e:
if "429" in str(e) or "rate limit" in str(e).lower():
wait_time = (attempt + 1) * 2 # Backoff exponentiel
print(f"🔄 Retry {attempt + 1}/{max_retries} dans {wait_time}s...")
time.sleep(wait_time)
else:
raise
raise Exception(f"Échec après {max_retries} tentatives")
Utilisation avec le client HolySheep
rate_limiter = RateLimiter(max_requests=30, time_window=60)
def analyser_avec_limitation(order_book: OrderBook, client: HolySheepAIClient):
"""Analyse avec limitation de débit."""
def faire_analyse():
return client.analyser_morphologie(order_book)
return rate_limiter.call_with_retry(faire_analyse)
Erreur 3: Format de Réponse JSON Invalide
Symptôme: json.JSONDecodeError ou champs manquants dans la réponse.
Causes possibles:
- Le modèle a retourné du texte avant/après le JSON
- Syntaxe JSON invalide dans la réponse
- Champs manquants dans la structure attendue
Solution:
import re
import json
from typing import Dict, Optional
class ResponseParser:
"""Parseur robuste pour les réponses de l'API."""
@staticmethod
def extraire_json(texte: str) -> Dict:
"""
Extrait et valide le JSON d'une réponse texte.
Gère les cas où le modèle ajoute du texte explicatif.
"""
# Nettoyage initial
texte = texte.strip()
# Chercher un bloc JSON complet
# Support des formats: {...}, ```json {...} json_patterns = [
r'\{[^{}]*(?:\{[^{}]*\}[^{}]*)*\}', # JSON simple
r'
(?:json)?\s*(\{.*?\})\s*```', # Bloc code markdown
]
for pattern in json_patterns:
match = re.search(pattern, texte, re.DOTALL)
if match:
json_str = match.group(1) if match.lastindex else match.group(0)
try:
return json.loads(json_str)
except json.JSONDecodeError:
continue
# Tentative de parsing direct
try:
return json.loads(texte)
except json.JSONDecodeError:
pass
raise ValueError(f"Impossible d'extraire un JSON valide du texte: {texte[:200]}...")
@staticmethod
def valider_reponse_ia(reponse: Dict) -> bool:
"""Valide que la réponse contient tous les champs requis."""
champs_requis = [
'niveaux_support',
'niveaux_resistance',
'signal_trading',
'confiance'
]
for champ in champs_requis:
if champ not in reponse:
print(f"⚠️ Champ manquant: {champ}")
return False
# Validation des types
if not isinstance(reponse['niveaux_support'], list):
return False
if not isinstance(reponse['niveaux_resistance'], list):
return False
return True
def analyser_carnet_robust(client: HolySheepAIClient, order_book: OrderBook) -> Dict:
"""Analyse robuste avec gestion des erreurs de parsing."""
parser = ResponseParser()
try:
# Appel API
resultat = client.analyser_morphologie(order_book)
raw_content = resultat.get('analysis', {})
if isinstance(raw_content, str):
parsed = parser.extraire_json(raw_content)
else:
parsed = raw_content
# Validation
if not parser.valider_reponse_ia(parsed):
print("⚠️ Réponse IA incomplète, utilisation des valeurs par défaut")
parsed = parser._appliquer_defaults(parsed)
return {
**resultat,
'analysis': parsed
}
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"❌ Erreur de parsing JSON: {e}")
# Fallback vers l'analyse algorithmique pure
return {
'analysis': {
'niveaux_support': [],
'niveaux_resistance': [],
'signal_trading': 'NEUTRE',
'conf