De la minute de marché
au signal assisté par IA

MYIAS est une chaîne complète autour de l’or (XAU/USD) : données M1, indicateurs, étiquetage triple barrière, entraînement XGBoost, Random Forest, LSTM, vote d’ensemble, puis simulation et API FastAPI pour l’inférence.

Séries temporelles Triple barrière Backtest unifié FastAPI Recherche & traçabilité

XAU/USD — démo temps réel Playground API

Le projet en bref

Problème

La minute sur les marchés liquides mélange signal et bruit (spread, microstructure). Il faut un cadre reproductible pour comparer des stratégies sans se mentir sur le temps ou les coûts.

Réponse

Un pipeline notebook (01 → 02 → 03 → 04 …) qui fixe les règles de labels, la découpe train / val / test par dates, et un même moteur de backtest pour tous les modèles — puis une API qui rejoue la même logique d’inférence.

Pipeline

Chaque étape produit des artefacts traçables (CSV enrichi, dataset.npz, modèles, métadonnées).

01 Données & indicateurs 02 Features & labels 03 Entraînement & ensemble 04 Préparation backtest 05 Courbes & analyses

Modèles

XGBoost & RF

Une ligne = une minute de descripteurs tabulaires. Classification direction + régression TP/SL.

LSTM

Une fenêtre de minutes consécutives ; mêmes colonnes, autre lecture du temps.

Ensemble

Vote sur la classe après alignement — stabilise les décisions.

API & démo

L’API expose GET /health, GET /meta, POST /v1/predict/ohlc (bougies brutes → indicateurs → signaux). En production prévu : base publique https://api.myia.skyvisionafrica.com (ex. documentation interactive /docs). Synchronisez les artefacts avec api/sync_artifacts.py, lancez uvicorn depuis le dossier api/.

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