Nostradamus

Aperçu

Nostradamus est une plateforme autonome d'intelligence de marché qui détecte les patterns de liquidité cachée, les valide par un backtesting statistique rigoureux et surveille les marches en temps réel. Le système scanne les crypto, actions, forex et metaux sur jusqu'à 21 horizons temporels par classe d'actifs, des bougies mensuelles aux intervalles d'une heure, y compris des horizons temporels institutionnels non standards comme 23H, 18H, 5D et 3W que la plupart des outils retail ignorent complètement.

Au coeur du système, le moteur de détection identifié trois catégories de liquidité cachée : HOB (Hidden Order Blocks entièrement dissimules derrière des fair value gaps), PHOB (variantes partiellement mitigees) et BB (Breaker Blocks avec intrusion de meche). Chaque niveau reçoit un score de puissance composite base sur le poids de l'horizon temporel, la taille de l'order block, la position structurelle aux sommets et creux de swing et les preuves de distribution, la présence d'un fair value gap après l'order block, indiquant un mouvement institutionnel. Un module de Volume Spread Analysis classifie ensuite l'intention directionnelle en utilisant un vote majoritaire a trois signaux entre la distribution de volume, la position du POC et la détection de barres d'absorption.

La solution

Nous avons construit une plateforme de bout en bout avec quatre couches étroitement intégrées. Le moteur de détection scanne chaque symbole sur l'ensemble de ses horizons temporels, regroupant les niveaux proches en zones et les classant par score de puissance. Un moteur de backtesting rejoue ensuite chaque zone détectée contre les données OHLCV historiques, determinant l'entrée au point médian de l'order block, le stop loss au bord de la zone avec tampon et le take-profit à des multiples R:R configurables. L'ambiguite des barres identiques est resolue de façon conservative, en supposant toujours que le stop est touche en premier.

Au-dessus du backtesting se trouve un moteur de validation walk-forward qui divise l'historique en cinq plis croissants et lancé une recherche de grille de 162 configurations sur chaque fenêtre in-sample. Les parametres gagnants sont évalués sur le pli out-of-sample, mesurant la degradation entre les performances IS et OOS. Des intervalles de confiance bootstrap a 90 % et des tests de permutation (p<0,001) confirment que l'avantage est statistiquement significatif, pas aleatoire.

Le système en production tourne sur Railway comme architecture double-moniteur dans un seul conteneur : un processus pour les cryptos (BTC, ETH, SOL, DOGE, XRP, BNB, ADA) et un pour les actions (AAPL, MSFT, NVDA, AMZN, GOOGL, META, TSLA, SPY, QQQ, AMD). Chaque processus interroge les prix toutes les cinq secondes, rescanne les niveaux toutes les quinze minutes et fait progresser les alertes à travers un cycle de vie en cinq états : Détecté, En approche, Au niveau, Déclenche et Execute. Quand une zone se déclenche, le moteur de paper trading ouvre une position avec des sorties partielles (25 % au TP1, 20 % au TP2 et un runner de 55 % avec trailing stop), le tout suivi dans SQLite et rapporte via bot Telegram en temps réel.

Résultats