MidasBot: bot trading crypto IA + stratégies Ichimoku validées
- Infra: Freqtrade (futures dry-run) + Redis + dashboard + Docker Compose - Couche IA: ai_analyzer (Claude via abonnement, MCP TradingView, backfill biais) - Stratégies: SampleStrategy, AiBiasStrategy, IchimokuLS (long/short, validée train/test + données vierges + walk-forward), MTFIchimoku, variantes hyperopt - Arbitrage CEX (dry-run), backtesting, walk-forward, volatility targeting - IchimokuLS en dry-run live (config_live.json) Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01VHETcFacdnDhQzthLpdYFR
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# MidasBot 🪙
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Bot de trading/arbitrage crypto **assisté par IA**, conçu pour tourner en **dry-run** (simulation, aucun risque financier) avant tout passage en réel.
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- **Moteur** : [Freqtrade](https://www.freqtrade.io/) (backtesting, dry-run, dashboard FreqUI, connecteurs CEX via ccxt).
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- **IA** : Claude (analyse de marché) via l'**abonnement** Claude Code en mode headless — **pas** l'API facturée au token.
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- **Arbitrage** : module séparé (CEX d'abord, DEX ensuite).
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> ⚠️ **Statut : dry-run.** Aucune clé d'échange n'est requise. Le passage en trading réel est une décision explicite et séparée.
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## Architecture
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```
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ai_analyzer ──(biais de marché)──▶ Redis ──(lecture)──▶ AiBiasStrategy (Freqtrade)
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│ │
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└── claude -p (abonnement) + MCP TradingView dry-run + FreqUI (localhost:8080)
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arbitrage/ ──(scan d'écarts inter-CEX via ccxt, dry-run)──▶ logs
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dashboard/ ──(insights IA + lien FreqUI)
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```
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## Prérequis
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- **Docker** + Docker Compose (le moteur tourne en conteneurs ; Python local n'est pas requis).
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- **Claude Code** installé et connecté à ton abonnement (`claude login`).
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## Démarrage rapide
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```bash
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# 1. Configurer les secrets
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cp .env.example .env
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# (puis générer des secrets FreqUI : openssl rand -hex 32 pour JWT_SECRET_KEY)
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# 2. Lancer le socle (Freqtrade dry-run AiBiasStrategy + Redis + dashboard)
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docker compose up -d # freqtrade + redis + dashboard
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# 3. Ouvrir les interfaces
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open http://127.0.0.1:8080 # FreqUI (positions, P&L, trades)
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open http://127.0.0.1:8500 # Dashboard « Insights IA »
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```
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## Services & ports
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| Service | Port (hôte) | Rôle | Profil compose |
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|---------|-------------|------|----------------|
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| `freqtrade` | 8080 | Moteur dry-run + FreqUI | défaut |
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| `dashboard` | 8500 | Panneau Insights IA | défaut |
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| `redis` | 6380 | Bus de signaux | défaut |
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| `ai-analyzer` | — | Analyse Claude → biais Redis | `ai` |
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| `arbitrage` | — | Scan d'écarts inter-CEX (dry-run) | `arb` |
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## Lancer la couche IA (analyzer)
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L'analyzer interroge Claude via ton **abonnement** (pas l'API). Deux options :
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**A. En conteneur** (orchestration complète) :
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```bash
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claude setup-token # → coller dans .env (CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN)
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docker compose --profile ai up -d --build ai-analyzer
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```
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**B. En local, à la main** (rapide pour tester, utilise ton `claude` déjà connecté) :
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```bash
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python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install -r ai_analyzer/requirements.txt
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cd ai_analyzer
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REDIS_URL=redis://localhost:6380/0 ../.venv/bin/python analyzer.py --once
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```
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**C. En local, automatique toutes les heures (recommandé)** — via `launchd`, sans
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manipuler de token (utilise ton `claude` hôte qui gère le rafraîchissement) :
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```bash
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cp scripts/com.midasbot.analyzer.plist ~/Library/LaunchAgents/
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launchctl load -w ~/Library/LaunchAgents/com.midasbot.analyzer.plist # 1er run immédiat
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tail -f logs/analyzer.log # suivre
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```
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Gestion : `launchctl list | grep midasbot` (état) · `launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/com.midasbot.analyzer.plist` (arrêter).
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Le script lancé est `scripts/run_analyzer.sh` (paires, modèle, intervalle modifiables dedans).
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> Cadence basse par défaut (1 cycle/h, 1 seul appel Claude couvrant toutes les paires)
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> pour ménager les limites d'usage de l'abonnement.
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Chaque cycle **historise** les biais dans `freqtrade/user_data/ai_bias_history/<PAIR>.csv`
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(horodaté). En **live/dry-run** la stratégie lit le biais courant (Redis) ; en **backtest**
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elle lit l'historique et associe à chaque bougie le biais valide à cette date (`merge_asof`).
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## Backtester l'IA (vrai backtest)
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L'historique s'accumule au fil des cycles. Pour amorcer un backtest immédiatement, génère
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des biais passés avec le **backfill** (⚠️ 1 appel Claude par pas de temps — consomme le quota) :
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```bash
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cd ai_analyzer
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# ~180 appels pour 6 mois en cadence 24 h. Ajuste --step-hours selon ton quota.
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REDIS_URL=redis://localhost:6380/0 ../.venv/bin/python backfill.py \
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--start 20260101 --step-hours 24
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```
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Puis lance le backtest qui lira cet historique :
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```bash
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docker compose run --rm freqtrade backtesting \
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--strategy AiBiasStrategy --timeframe 1h --timerange 20260101-
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```
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## Lancer le scanner d'arbitrage (dry-run)
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```bash
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docker compose --profile arb up -d --build arbitrage
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docker compose logs -f arbitrage
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```
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## Phases
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| Phase | Contenu | Statut |
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|-------|---------|--------|
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| 1 | Freqtrade dry-run + FreqUI | ✅ |
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| 2 | Backtesting | ✅ |
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| 3 | Couche IA (Claude + MCP TradingView) | ✅ |
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| 4 | Arbitrage CEX (dry-run) | ✅ |
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| 5 | Dashboard insights IA | ✅ |
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À venir : MCP TradingView branché par défaut, biais historiques pour backtester l'IA, connecteur DEX, passage en réel (clés exchange + garde-fous).
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Plan détaillé : voir `~/.claude/plans/le-but-du-jeu-streamed-journal.md`.
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## Sécurité
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- `.env` n'est jamais commité (cf. `.gitignore`).
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- `CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN` (abonnement) — **ne pas** définir `ANTHROPIC_API_KEY` (basculerait sur la facturation au token).
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- Ports exposés sur `127.0.0.1` uniquement.
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