GeoOptions Intelligence

Phase	Thème	Durée	Lacune adressée	Impact note globale
1	Volatilité implicite & structure du marché options	6 semaines	Trading options 5/10 → 7.5/10	+1.5 pts niveau pro
2	Fiabilité historique, contre-thèses & calibration	6 semaines	Architecture IA 8.5/10 → 9.5/10	+0.8 pts niveau pro
3	Portefeuille, corrélations & position sizing	8 semaines	Gestion risque 6/10 → 8.5/10	+1.2 pts niveau pro
4	Moteur probabiliste & apprentissage automatique	6 semaines	Calibration statistique / ML	Niveau recherche quant

🔴 Phase 1 — Volatilité Implicite & Structure Marché Options

Semaines 1–6 · PRIORITÉ CRITIQUE · Lacune la plus impactante

Pourquoi c'est la priorité absolue

"Tu trades des options. IV Rank, term structure, skew sont les paramètres fondamentaux de valorisation d'une option. Sans eux, une bonne thèse géopolitique peut quand même produire un mauvais trade : si l'IV est déjà au 95e percentile, tu paies 3× trop cher pour la convexité." — Audit expert

Sprint 1.1

IV Rank & IV Percentile par underlying

data backend frontend S1 – S2

Livrables

Endpoint GET /api/options/iv/{ticker} retournant IV actuelle, IV Rank, IV Percentile (52 semaines)
Service iv_engine.py : récupère les options chains yfinance, calcule IV par Black-Scholes inverse (ou utilise la mid-price des ATM options)
Table DB iv_history : stockage journalier de l'IV par underlying (pour calculer Rank/Percentile)
Affichage dans Journal de Bord : badge "IV Rank 78%" coloré (vert <25%, orange 25–75%, rouge >75%)
Affichage dans Cockpit : section "Options Atmosphere" avec IV des actifs clés

Pourquoi ces choix

IV Rank = (IV actuelle − IV min 52s) / (IV max 52s − IV min 52s) → signal cheap/cher universel
IV Percentile = % jours où IV était inférieure → plus robuste aux pics extrêmes
yfinance donne accès aux options chains gratuitement sur les actions US et ETFs
Stockage journalier nécessaire : sans historique, pas de Rank/Percentile

Contraintes

yfinance : données options limitées aux actions US/ETF (pas les futures)
Calcul BS inverse peut être instable sur les options très OTM — utiliser uniquement les ATM proches

Sprint 1.2

Term Structure & Skew

data backend frontend S3 – S4

Livrables

Term structure : IV à 30j, 60j, 90j, 180j — affiché comme courbe dans une nouvelle page "Options Lab"
Indicateur contango/backwardation : structure = "contango" | "backwardation" | "flat"
Put/Call skew : IV put 25-delta − IV call 25-delta (proxy de protection de marché)
Injection dans le prompt de scoring : "IV Rank=78%, structure=backwardation, skew=+4pts → IV élevée, marché achète des puts"
Règle dans le prompt : si IV Rank > 80%, pénaliser les stratégies acheteuses de vol (long straddle, long call)

Pourquoi ces choix

Contango (IV court terme < long terme) = marché calme, bon pour vendre de la vol courte
Backwardation (IV court terme > long terme) = stress, bon pour acheter de la protection courte
Skew positif (puts plus chers que calls) = marché se protège → biais baissier implicite
Injecter dans le scoring change concrètement les recommandations de stratégie d'option

Lié à

Sprint 1.1 (infrastructure IV)
Modifie le prompt de scoring (étape 4 du cycle)

Sprint 1.3

Options Flow (proxy Open Interest)

data backend S5 – S6

Livrables

Calcul du Put/Call Open Interest Ratio par underlying (via yfinance options chains)
Détection des strikes avec OI inhabituel (OI > 2σ de la moyenne sur 20j)
Indicateur "Dealer Gamma" simplifié : net gamma des market makers estimé depuis l'OI puts/calls ATM
Signal injecté dans le prompt : "OI puts/calls = 1.8 → smart money défensif" ou "gros OI call sur strike 550 → mur de résistance potentiel"

Pourquoi ces choix

Options flow = ce que font réellement les institutionnels, pas ce qu'ils disent
Gamma exposure élevée des dealers → ils vont hedger → amortit les mouvements de prix
yfinance permet d'accéder à l'OI sans abonnement premium (limité aux US)

Contraintes

Gamma dealer exact nécessite des données tick-by-tick (abonnement SpotGamma ~$50/mois si souhaité plus tard)
Proxy OI est une approximation — le labeler "estimation" dans l'UI

🟠 Phase 2 — Fiabilité Historique, Contre-Thèses & Calibration

Semaines 7–12 · PRIORITÉ HAUTE · Renforce l'intégrité de l'apprentissage

Enjeu

"Tous les patterns sont traités pareil. Or un pattern avec 28 trades à 68% de win rate mérite beaucoup plus de crédit qu'un pattern avec 3 trades à 100% (biais de petit échantillon)." — Audit expert

Sprint 2.1

Pattern Reliability Score

backend frontend prompt S7 – S8

Livrables

Vue DB pattern_reliability : pour chaque pattern, calcule trades_count, win_rate, avg_pnl_pct, max_pnl, max_loss sur les trades matures uniquement
Score de fiabilité composite = win_rate × log(trades_count + 1) (pénalise les petits échantillons)
Endpoint GET /api/patterns/reliability
Affichage dans la page Patterns : tableau avec colonnes Trades / Win Rate / Avg P&L / Fiabilité
Badge dans Journal de Bord : "⭐ 68% sur 28 trades" ou "🔬 2 trades — données insuffisantes"
Injection dans le prompt de suggestion : tableau de fiabilité des 10 meilleurs patterns → GPT-4o ne suggère pas de variantes d'un pattern déjà fiable si le contexte n'a pas changé

Pourquoi ces choix

Un pattern nouveau n'a aucune track record → sa "fiabilité" = 0 jusqu'à accumulation de données
Le multiplicateur log(n+1) évite qu'un pattern à 100% sur 2 trades écrase un pattern à 65% sur 30 trades
Injecter dans le prompt de suggestion : GPT-4o peut adapter ses thèses en connaissant ce qui a empiriquement fonctionné
Critique = base uniquement sur trades MATURES pour éviter le bruit (cohérence avec le principe fondamental)

Sprint 2.2

Contre-Thèses & Événements Invalidants

backend frontend prompt S9 – S10

Livrables

Champs counter_thesis, invalidation_trigger, invalidation_probability ajoutés à la table custom_patterns
Modification du prompt de suggestion : GPT-4o doit retourner pour chaque pattern {"thesis": ..., "counter_thesis": ..., "invalidation_trigger": ..., "invalidation_prob": 0-100}
Affichage dans la page Patterns : onglet "Thèse / Contre-thèse / Invalidation" avec couleur de probabilité d'invalidation
Système de surveillance : si une news matche le invalidation_trigger d'un trade ouvert → alerte dans le Journal de Bord
Intégration dans le scoring : patterns avec forte probabilité d'invalidation imminente → score pénalisé

Pourquoi ces choix

Force GPT-4o à raisonner en "steel man" de la position opposée → réduit le biais de confirmation
Le trigger d'invalidation permet une gestion dynamique : si le trigger se réalise, sortir du trade
Exemple : thèse = escalade Taiwan; contre-thèse = bluff diplomatique; invalidation = annonce négociations US-Chine

Impact Super Contexte

Le rapport portfolio pourra distinguer "thèse correcte mais invalidation s'est réalisée" vs "thèse incorrecte dès le départ"

Sprint 2.3

Calibration Probabiliste & Demi-Vie des Insights

backend frontend S11 – S12

Livrables

Stockage de la probabilité prédite (0–100) dans pattern_scores — issue du champ probability du pattern à la date de scoring
À maturité du trade : comparaison probabilité prédite vs résultat binaire (P&L > 0)
Courbe de calibration : "quand je prédis 75%, le taux de réussite réel est X%"
Score de Brier affiché dans une page Analytics
Demi-vie des insights KB : champ expires_at + confidence_decay_days sur les entrées KB. Les insights de plus de 90j sans confirmation voient leur confiance baisser automatiquement

Pourquoi ces choix

Si le système annonce "80%" et n'a raison qu'à 52% → il est surconfiant → recalibrer le prompt
Protège contre la dérive du Super Contexte : une leçon apprise en 2024 peut ne plus être valide en 2026 si le régime a changé
Score de Brier = mesure standard de calibration probabiliste (0 = parfait, 1 = nul, 0.25 = aléatoire)

Adresse le risque expert

Protège la boucle SC contre l'auto-confirmation : les insights expirent s'ils ne sont pas reconfirmés empiriquement

🔵 Phase 3 — Portefeuille, Corrélations & Position Sizing

Semaines 13–20 · PRIORITÉ HAUTE · Raisonnement portefeuille vs trade par trade

Enjeu

"Tu peux avoir 3 trades différents (pétrole, défense, short Europe) qui dépendent tous d'une seule variable : guerre au Moyen-Orient. En réalité, tu n'as qu'un seul risque concentré. Un Risk Engine révèle ça." — Audit expert

Sprint 3.1

Vue Portefeuille Consolidée

backend frontend S13 – S14

Livrables

Nouvelle page "Portefeuille Global" : vue consolidée de toutes les positions ouvertes par classe d'actif
Exposition nette par classe d'actif (énergie, métaux, indices US, Europe, Asie, forex)
P&L agrégé et décomposé (par classe, par régime d'entrée, par pattern)
Graphique d'évolution du P&L portefeuille dans le temps
Indicateur de concentration : si >40% du portefeuille dans une classe → alerte

Pourquoi ces choix

La vue par trade masque les concentrations : 5 trades en énergie = 1 gros pari sur le pétrole
Décomposer par régime d'entrée permet de voir "ai-je sur-tradé en régime stagflation ?"

Sprint 3.2

Risk Cluster Engine

backend frontend prompt S15 – S16

Livrables

Classification des trades ouverts par "facteur de risque" : géopolitique, inflation, récession, liquidité, dollar
Calcul de l'exposition nette par facteur (en nb de trades ET en P&L potentiel)
Heatmap des corrélations entre patterns (corrélation P&L historique entre paires de patterns)
Alerte "Concentration Risque" : si exposition > seuil sur un facteur → alerte dans le Cockpit
Injection dans le prompt de scoring : "Attention : 60% du portefeuille est déjà exposé au risque géopolitique Asie — pénaliser les nouveaux patterns dépendants de ce facteur"

Pourquoi ces choix

Le Risk Cluster révèle le risque "caché" commun à des trades apparemment indépendants
Injecter dans le scoring modifie concrètement les recommandations selon l'état du portefeuille
Corrélation P&L historique : deux patterns corrélés à 0.8 ne sont pas deux opportunités indépendantes

Sprint 3.3

Position Sizing — Kelly Fractionnel

backend frontend S17 – S18

Livrables

Calcul du Kelly fractionnel par trade : f* = (p × G − (1−p)) / G où p = probabilité estimée, G = gain max
Kelly fractionnel : recommander 25–50% du Kelly théorique (standard institutionnel)
Ajustement par Risk Cluster : si le facteur de risque est déjà saturé → diviser le sizing par 2
Volatility targeting : ajuster la taille pour maintenir une contribution constante au risque portefeuille (ex : chaque trade cible 1% de VaR)
Affichage dans Journal de Bord : colonne "Sizing suggéré" avec explication (Kelly brut / ajusté)

Pourquoi ces choix

"Un signal moyen avec un sizing exceptionnel gagne de l'argent. L'inverse non." — Audit expert
Kelly fractionnel (25–50%) est la norme : le Kelly complet sur-optimise et produit des drawdowns brutaux
VaR contribution constante = technique de risk parity adaptée au sizing d'options

Sprint 3.4

Tableau de Bord Risque Global

frontend S19 – S20

Livrables

Page "Risk Dashboard" : vue unique de tout le risque portefeuille
Jauge de concentration par facteur (géo, inflation, récession, liquidité)
Expected Drawdown du portefeuille estimé (basé sur corrélations historiques)
Score de "diversification effective" : 1 (positions toutes corrélées) → N (positions parfaitement indépendantes)
Recommandation automatique : "Portefeuille sur-concentré sur risque géo Asie — les 2 prochains trades devraient être sur d'autres facteurs"

Pourquoi ces choix

Un Risk Committee sérieux regarde ce tableau avant chaque trade
La recommandation automatique ferme la boucle : le Risk Engine alimente directement les suggestions du prochain cycle

🟣 Phase 4 — Moteur Probabiliste & Apprentissage Automatique

Semaines 21–26 · NIVEAU RECHERCHE · Vers le niveau quant fund

Enjeu

"Un fonds institutionnel voudrait : IA → hypothèse → Modèle statistique → validation. Aujourd'hui tu as LLM → score. Il manque la validation quantitative indépendante de GPT." — Audit expert

Sprint 4.1

Bayesian Updating des Scores

backend frontend S21 – S22

Livrables

Chaque pattern a un prior bayésien (distribution Beta sur le win rate) mis à jour à chaque trade mature
Score composite = α × score_GPT + (1−α) × score_bayesien où α décroît avec le nombre de trades (confiance croissante dans l'historique)
Intervalles de confiance affichés : "Win rate estimé : 65% ± 12%" (beta distribution)
Recalibration automatique du facteur alpha selon le score de Brier du système (Phase 2.3)

Pourquoi ces choix

Beta(α,β) est le prior conjugué naturel pour un taux de succès → mise à jour simple et analytique
Plus le pattern a de trades → plus l'historique prime sur l'opinion de GPT-4o
Adresse directement le manque de calibration statistique identifié par l'expert

Sprint 4.2

Détection Automatique de Régimes (Clustering)

backend frontend S23 – S24

Livrables

Clustering non supervisé (K-Means ou DBSCAN) sur les vecteurs macro journaliers (VIX, pente, DXY, Brent, or) pour auto-détecter les régimes latents
Comparaison régime détecté vs régime nommé (stagflation, expansion...) → mesure d'alignement
Auto-découverte de sous-régimes : "stagflation avec stress dollar" vs "stagflation avec fuite vers l'or"
Affichage dans Régime Macro : "Cluster 3 (similaire à Oct 2022, Nov 2023)" avec performance historique des patterns dans ce cluster

Pourquoi ces choix

Les régimes nommés à la main sont une approximation — le clustering découvre les régimes réels dans les données
"Les marchés ne sont pas stationnaires" — le clustering aide à identifier quand le régime a changé
Librairie sklearn (déjà dans l'environnement Python probable) — pas de dépendance lourde

Sprint 4.3

Embeddings de Patterns & Similarité Sémantique

backend API S25

Livrables

Embedding de chaque pattern via l'API OpenAI (text-embedding-3-small) stocké en DB
Remplacement du filtre Jaccard par similarité cosinus sur embeddings → détection de doublons sémantiques, pas juste des mots identiques
Recherche sémantique : "trouver les patterns similaires à cette thèse" dans la page Patterns

Pourquoi ces choix

Jaccard rate "Taiwan Tensions" et "Détroit de Taiwan Risk" comme différents — embeddings les détecte comme proches
text-embedding-3-small = $0.002/1M tokens, quasi gratuit

Sprint 4.4

Tableau de Bord Analytique Complet

frontend S26

Livrables

Page Analytics avec : courbe de calibration, Brier score, win rate par régime, performance par pattern, drawdown historique
Comparaison score GPT vs résultat réel sur 6 mois : "le modèle sur-performe dans les régimes de crise, sous-performe en régime d'expansion"
Export CSV de toutes les métriques pour analyse externe

Question	Recommandation
Source des données IV ?	yfinance pour les sous-jacents US/ETF (gratuit). Pour les futures (Brent, or), explorer Yahoo Finance "BZ=F", "GC=F" — options disponibles mais limitées.
Stocker l'IV en DB ou calculer à la volée ?	Stocker journalièrement. IV Rank et Percentile ont besoin de 52 semaines d'historique — impossible à calculer à la volée sur yfinance sans cet historique.
Kelly sur quel capital de référence ?	Laisser l'utilisateur définir un capital de référence dans la Config (ex : 50 000€) — le sizing est exprimé en % et en € notionnel.
Embeddings : OpenAI ou local ?	OpenAI `text-embedding-3-small` pour démarrer ($0.002/1M tokens, négligeable). Migration vers un modèle local (sentence-transformers) possible en Phase 4 si nécessaire.

État actuel vs Cibles

Vue d'ensemble — 6 mois

Récapitulatif Exécutif

Décisions de démarrage immédiates

Sprint	Feature	Durée	Dépendances	Impact
1.1	IV Rank & Percentile	2s	—	★★★★★
1.2	Term Structure & Skew	2s	1.1	★★★★★
1.3	Options Flow (proxy OI)	2s	1.1	★★★★☆
2.1	Pattern Reliability Score	2s	historique trades	★★★★★
2.2	Contre-thèses & Invalidation	2s	—	★★★★☆
2.3	Calibration + Demi-vie KB	2s	2.1	★★★★☆
3.1	Vue Portefeuille Consolidée	2s	—	★★★★☆
3.2	Risk Cluster Engine	2s	3.1	★★★★★
3.3	Position Sizing (Kelly)	2s	2.1, 3.2	★★★★★
3.4	Risk Dashboard	2s	3.1, 3.2, 3.3	★★★☆☆
4.1	Bayesian Updating	2s	2.1, 2.3	★★★★☆
4.2	Clustering de Régimes	2s	données macro	★★★☆☆
4.3	Embeddings Patterns	1s	—	★★★☆☆
4.4	Analytics Dashboard	1s	toutes phases	★★★☆☆