Glossaire · cohérence du vocabulaire
Le vocabulaire dit la pensée.
Les termes que nous utilisons façonnent ce que nous croyons savoir. Voici les définitions précises des concepts qui structurent le Decision OS · pour éviter les glissements sémantiques et les confusions marketing.
Concepts fondamentaux
Decision OS
Architecture décisionnelle · ensemble de modules qui répondent hiérarchiquement aux questions · "le marché est-il lisible ?", "le régime est-il favorable ?", "le setup a-t-il un edge statistique ?".
Ne pas confondre avec "bot de trading" · le Decision OS n'exécute pas, il propose.
Phase shadow
Mode d'observation passive · pendant lequel le système enregistre, analyse, compare ses décisions à celles d'un agent classique, mais ne prend aucune position en réel.
Durée minimum visée · 30 à 60 jours, multi-régimes.
Side-car
Architecture parallèle · le Decision OS est construit à côté de l'agent existant, sans le modifier. Il lit, mesure, recommande · jamais n'écrit.
Inspiré du pattern microservices · isolation maximale, risque minimal.
Doctrine
Ensemble versionné de principes et règles qui guident les décisions techniques et produit. Chaque version est datée, motivée, et archivée publiquement.
Actuelle · V18. La doctrine peut se contredire d'une version à l'autre · c'est le signe d'un apprentissage, pas d'une incohérence.
Architecture · couches de décision
Market Entropy
Score 0-1 qui classifie le marché en 5 états · lisible · exploitable · bruité · manipulé · sans edge. Combinaison de 6 features (entropie Shannon des returns, autocorrelation, CV volume, wicks/corps, cohérence cross-asset, range/ATR).
Niveau -1 dans la hiérarchie de décision · avant régime, avant signal.
Regime Detector
Module qui évalue en continu 9 conditions marché · trend up fort, trend down fort, range, marché manipulé, volatilité toxique, news regime, euphorie, panique, liquidité faible, faux breakouts.
Veto automatique sur les régimes destructeurs.
Risk Engine
Module qui calcule en continu · VaR 95 %, Sharpe ratio rolling 30j, drawdown trailing, sizing dynamique, exposure control. Déclenche le kill-switch en cas de conditions toxiques.
3 niveaux d'activation · armed_soft, armed_hard, cooldown.
Kill-switch
Mécanisme d'arrêt automatique · déclenché par drawdown trop élevé, séquence de pertes consécutives, ou conditions de marché toxiques. Multiplie le sizing par 0,5 à 0 selon la sévérité.
Inspiré des coupe-circuits boursiers · priorité à la survie du capital.
Capital preservation mode
Mode automatique de réduction d'exposition · seules les stratégies à expectancy positive sur 90j sont autorisées · pas de nouveaux trades dans régimes non maîtrisés · positions existantes en gestion défensive.
Activé par armed_hard kill-switch.
Mesure et validation
Shadow comparator
Module qui compare en continu · décision IA vs décision agent classique. Stocke les divergences. Calcule statistiquement la valeur ajoutée par l'IA.
Actuellement · 6 630 comparaisons accumulées · 95.2 % d'accord.
Shadow PnL analyzer
Pour chaque trade hypothétique de l'agent classique, calcul du PnL réel à +1h / +4h / +24h en utilisant les prix Binance historiques. Permet la mesure objective de la valeur des refus IA.
Mesure clé · -9,17 % PnL moyen évité par trade refusé.
Benchmark
Comparaison du Decision OS contre 5 baselines simples · Buy & Hold BTC, DCA BTC, Momentum MA50, RSI 30/70, Random. Tout système qui ne bat pas 3/5 baselines sur 30j est considéré comme sans edge.
Doctrine V11 · critère dur d'évaluation.
Walk-forward analysis
Méthode de validation statistique · découpe l'historique en fenêtres temporelles. La stratégie est calibrée sur la première fenêtre (in-sample) puis testée sur la suivante (out-of-sample). Permet de détecter l'overfitting.
Si IS et OOS divergent fortement · l'edge est probablement de l'overfitting.
Expectancy
Gain (ou perte) moyen attendu par trade · (winrate × avg_winner) − (loserate × avg_loser). Mesure plus pertinente que le simple winrate.
Une stratégie peut avoir 80 % de winrate et une expectancy négative.
Profit factor
Ratio · somme des gains bruts / somme des pertes brutes. Au-dessus de 1, la stratégie est statistiquement positive. En dessous · destructrice.
Profit factor > 1.5 est l'objectif minimum pour activation.
Mémoire et apprentissage
pgvector similarity
Recherche de similarité par embedding vectoriel dans Postgres. Permet de comparer un contexte de marché actuel aux contextes historiques les plus proches.
Sert au NO_TRADE Intelligent et aux post-mortems.
Recurring errors
Table de patterns d'erreurs récurrentes identifiés automatiquement. Pour chaque erreur · nombre d'occurrences, perte moyenne, narrative GPT, et parade systémique.
Exemple · PIXELUSDT 50 occurrences -32,2 % moyen.
Post-mortem GPT
Analyse narrative d'un trade fermé par Claude Sonnet 4.6 · cause principale du résultat, signal faible évitable, leçon pour le Decision Engine.
Sera activé en production quand des trades réels seront pris.