Trading / analyse technique
Plateforme de suivi en temps réel de 50 actifs, avec modèles de machine learning pour calculer des scores prédictifs, détecter les configurations pertinentes et suivre les performances.
Le contexte
Le client voulait centraliser les flux de marché dans un dashboard multi-actifs et automatiser la prise d'ordres à haute fréquence selon des règles de risque, de latence et de confiance prédictive.
Avant / après
Un suivi manuel sur plusieurs écrans, sans centralisation ni scoring automatique, difficile à tenir sur 50 actifs en continu.
Un dashboard multi-actifs avec scoring ML, visualisation temps réel, backtests et exécution algorithmique automatique, sous une latence de détection et de prise d'ordre inférieure à 150 millisecondes.
L'approche
Trois décisions ont structuré le projet.
Une architecture WebSocket et une ingestion continue des données, pour garantir une détection et une prise d'ordre en moins de 150 millisecondes.
Des modèles de machine learning calculent un score de confiance prédictif sur chaque actif, plutôt que de s'en remettre à l'intuition.
L'exécution automatique des ordres reste encadrée par des règles de risque strictes, pas seulement par la confiance du score.
Ce qui a été construit
Ce que ça montre
Un système complet associant ingestion de données en continu, scoring ML, visualisation temps réel, backtests et exécution algorithmique automatique. En production depuis 5 ans, avec une dizaine d'ordres passés par semaine et une latence de détection et de prise d'ordre inférieure à 150 millisecondes.
Envoyez-moi le contexte. Le premier échange est gratuit : je vous dirai vite si je peux vous aider et quelle serait la meilleure première étape.
Premier échange gratuit
Pas besoin de cahier des charges : le contexte, les outils concernés et ce qui bloque suffisent pour démarrer.
