feat: new cockpit

2026-07-14 11:21:43 +02:00
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-<title>GeoOptions Intelligence — Manuel Complet v5.0</title>
+<title>OpenFin Intelligence — Manuel Complet v5.0</title>
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 <!-- COVER PAGE -->
 <div class="cover">
  <div style="font-size:9pt;color:#7a8aaa;font-family:'Courier New',monospace;margin-bottom:16px;letter-spacing:2px;">DOCUMENTATION TECHNIQUE &amp; GUIDE TRADER</div>
-  <h1 style="font-size:28pt;">GeoOptions Intelligence</h1>
+  <h1 style="font-size:28pt;">OpenFin Intelligence</h1>
  <div class="subtitle">Manuel Complet du Système — Architecture, Algorithmes &amp; Guide Trader</div>
  <div style="margin-top:24px;display:flex;justify-content:center;gap:10px;flex-wrap:wrap;">
    <span class="badge badge-p1">Phase 1 · IV &amp; Structure</span>
@@ -213,7 +213,7 @@ li { margin-bottom: 4px; font-size: 9.5pt; }
 <h2 id="s1">1. Vue d'Ensemble du Système</h2>

 <h3 id="s1-1">1.1 Ce que fait le système</h3>
-<p>GeoOptions Intelligence est un cockpit de trading d'options à usage personnel, conçu pour un trader individuel opérant sur Interactive Brokers avec des positions de l'ordre de 1 000 € par trade et un horizon moyen de 3 mois. Le système fusionne en temps quasi-réel trois flux d'information hétérogènes — données de marché financières (prix, volatilité implicite, open interest), signaux géopolitiques (flux RSS de presse internationale, scores de tension par région) et analyse macroéconomique (régime macro dominant parmi 8 états : Goldilocks, Désinflation, Soft Landing, Reflation, Stagflation, Choc Inflationniste, Récession, Crise de Liquidité) — pour générer des suggestions de patterns de trading options avec probabilités de succès, tailles de position ajustées au risque, et contre-thèses d'invalidation. L'ensemble tourne sur un VPS Linux sous FastAPI (backend) et React (frontend), avec SQLite comme base de données persistante et GPT-4o comme moteur de raisonnement.</p>
+<p>OpenFin Intelligence est un cockpit de trading d'options à usage personnel, conçu pour un trader individuel opérant sur Interactive Brokers avec des positions de l'ordre de 1 000 € par trade et un horizon moyen de 3 mois. Le système fusionne en temps quasi-réel trois flux d'information hétérogènes — données de marché financières (prix, volatilité implicite, open interest), signaux géopolitiques (flux RSS de presse internationale, scores de tension par région) et analyse macroéconomique (régime macro dominant parmi 8 états : Goldilocks, Désinflation, Soft Landing, Reflation, Stagflation, Choc Inflationniste, Récession, Crise de Liquidité) — pour générer des suggestions de patterns de trading options avec probabilités de succès, tailles de position ajustées au risque, et contre-thèses d'invalidation. L'ensemble tourne sur un VPS Linux sous FastAPI (backend) et React (frontend), avec SQLite comme base de données persistante et GPT-4o comme moteur de raisonnement.</p>

 <h3 id="s1-2">1.2 Les 3 Principes Fondamentaux</h3>

@@ -1608,7 +1608,7 @@ Cosine  : 0.82 → AU-DESSUS 0.75 → REJETÉ (CORRECT)
 <!-- SECTION 7 -->
 <h2 id="s7">7. Les Prompts IA — Boîte Noire Ouverte</h2>

-<p>GeoOptions utilise 6 appels GPT distincts, chacun avec un rôle précis et une structure optimisée.</p>
+<p>OpenFin utilise 6 appels GPT distincts, chacun avec un rôle précis et une structure optimisée.</p>

 <h3>Prompt 1 — Enrichissement News &amp; Scoring Directionnel</h3>
 <span class="badge badge-mini">GPT-4o-mini</span> <span class="badge badge-db">~800 tokens · 1 appel batch jusqu'à 20 news</span>
@@ -1933,7 +1933,7 @@ Seuil : confidence &gt; 0.75 → ALERTE INVALIDATION générée dans l'UI
 <p>Ne jamais modifier le modèle GPT en production sans tester sur un cycle complet. Ne jamais baisser le Kelly fraction en dessous de 1/4 (tailles trop petites pour couvrir les frais IBKR).</p>

 <h4>Pattern Lab (Options Lab) — Flux de Travail Détaillé</h4>
-<p>La page <strong>Patterns</strong> est le cœur opérationnel de GeoOptions. Voici le flux de travail typique d'un trader après chaque cycle :</p>
+<p>La page <strong>Patterns</strong> est le cœur opérationnel de OpenFin. Voici le flux de travail typique d'un trader après chaque cycle :</p>
 <div class="flow-mini">
  <div class="flow-step">1. Lire le<br>Cycle Report</div>
  <div class="flow-arrow">→</div>
@@ -2010,11 +2010,11 @@ Seuil : confidence &gt; 0.75 → ALERTE INVALIDATION générée dans l'UI
    <tr><td><strong>Gamma</strong></td><td>Vitesse de changement du delta. Dealer gamma négatif = les market makers amplifient les mouvements. Dealer gamma positif = ils amortissent les mouvements.</td></tr>
    <tr><td><strong>Thêta (Time Decay)</strong></td><td>Érosion de la valeur d'une option avec le temps. Accélère dans les 30 derniers jours. Vendeurs bénéficient, acheteurs luttent contre lui.</td></tr>
    <tr><td><strong>Kelly Criterion</strong></td><td>Formule de sizing optimal : f* = (p×G - (1-p)) / G. Maximise la croissance géométrique du capital à long terme.</td></tr>
-    <tr><td><strong>Kelly Fractionnel</strong></td><td>Kelly × 1/k (k=2, 3 ou 4). GeoOptions utilise k=3. Réduit le risque au détriment d'une partie de la croissance optimale, mais psychologiquement tenable.</td></tr>
+    <tr><td><strong>Kelly Fractionnel</strong></td><td>Kelly × 1/k (k=2, 3 ou 4). OpenFin utilise k=3. Réduit le risque au détriment d'une partie de la croissance optimale, mais psychologiquement tenable.</td></tr>
    <tr><td><strong>HHI (Herfindahl-Hirschman Index)</strong></td><td>Mesure de concentration : Σ(part_i)². De 0 (parfaitement diversifié) à 1.0 (monopole total). &lt;0.25 = bien diversifié, &gt;0.35 = concentré.</td></tr>
    <tr><td><strong>N Effectif</strong></td><td>1/HHI. Nombre de positions "complètement indépendantes" équivalentes dans le portefeuille. 6 positions corrélées peuvent avoir N effectif = 2.5.</td></tr>
    <tr><td><strong>Brier Score</strong></td><td>Métrique de calibration probabiliste : Σ(prédiction - résultat)²/N. 0 = parfait, 0.25 = équivalent aléatoire. Mesure si les probabilités annoncées correspondent aux fréquences réelles.</td></tr>
-    <tr><td><strong>Prior (Bayésien)</strong></td><td>Probabilité initiale avant d'observer des données. GeoOptions utilise un prior neutre (α=β=1) qui est progressivement écrasé par les données réelles.</td></tr>
+    <tr><td><strong>Prior (Bayésien)</strong></td><td>Probabilité initiale avant d'observer des données. OpenFin utilise un prior neutre (α=β=1) qui est progressivement écrasé par les données réelles.</td></tr>
    <tr><td><strong>Posterior (Bayésien)</strong></td><td>Probabilité mise à jour après observation : α/(α+β). Converge vers le vrai win rate avec suffisamment de trades.</td></tr>
    <tr><td><strong>Distribution Bêta</strong></td><td>Distribution sur [0,1] paramétrée par (α, β). Utilisée pour modéliser l'incertitude sur un taux de succès. Conjuguée de la vraisemblance binomiale → mise à jour analytique simple.</td></tr>
    <tr><td><strong>Intervalle de Confiance IC95</strong></td><td>Plage contenant le vrai paramètre avec 95% de probabilité. IC large = incertitude élevée (peu de données). IC étroit = estimation fiable.</td></tr>
@@ -2027,9 +2027,9 @@ Seuil : confidence &gt; 0.75 → ALERTE INVALIDATION générée dans l'UI
    <tr><td><strong>Exit Defaults</strong></td><td>Seuils globaux de sortie configurés dans Config : objectif de gain (défaut +30%) et stop-loss (défaut -50%) exprimés en % du sous-jacent. Chaque trade peut surcharger ces valeurs. Appliqués à la volée dans l'onglet Ouverts du Journal.</td></tr>
    <tr><td><strong>P&L Réalisé vs Théorique</strong></td><td>P&L théorique = (prix_actuel - prix_entrée) / prix_entrée, calculé en temps réel. P&L réalisé = valeur enregistrée au moment de la fermeture, stockée en base. Seul le P&L réalisé entre dans les statistiques win rate / average PnL.</td></tr>
    <tr><td><strong>Alert Type</strong></td><td>Statut calculé à la volée sur chaque trade ouvert : <code>target_reached</code> si P&L ≥ seuil objectif, <code>stop_loss</code> si P&L ≤ seuil stop, <code>null</code> sinon. Déclenche le badge 🎯 ou 🛑 dans le Journal.</td></tr>
-    <tr><td><strong>Cosine Similarity</strong></td><td>cos(θ) = (A·B)/(|A|×|B|). De -1 (opposés) à +1 (identiques). Mesure la direction (le sens) indépendamment de la norme. Seuil GeoOptions : &gt;0.75 = doublon.</td></tr>
-    <tr><td><strong>Jaccard Similarity</strong></td><td>|A∩B|/|A∪B|. Mesure les mots communs entre deux textes. Simple mais aveugle aux synonymes et au sens sémantique. Seuil GeoOptions : &gt;0.30 = doublon.</td></tr>
-    <tr><td><strong>DBSCAN</strong></td><td>Algorithme de clustering alternatif qui découvre des clusters de forme arbitraire et identifie les outliers. Non utilisé dans GeoOptions (K-Means suffisant pour 4 régimes fixes).</td></tr>
+    <tr><td><strong>Cosine Similarity</strong></td><td>cos(θ) = (A·B)/(|A|×|B|). De -1 (opposés) à +1 (identiques). Mesure la direction (le sens) indépendamment de la norme. Seuil OpenFin : &gt;0.75 = doublon.</td></tr>
+    <tr><td><strong>Jaccard Similarity</strong></td><td>|A∩B|/|A∪B|. Mesure les mots communs entre deux textes. Simple mais aveugle aux synonymes et au sens sémantique. Seuil OpenFin : &gt;0.30 = doublon.</td></tr>
+    <tr><td><strong>DBSCAN</strong></td><td>Algorithme de clustering alternatif qui découvre des clusters de forme arbitraire et identifie les outliers. Non utilisé dans OpenFin (K-Means suffisant pour 4 régimes fixes).</td></tr>
    <tr><td><strong>Cycle Context Engine</strong></td><td>Ensemble des mécanismes (Phases 1–5) qui enrichissent le contexte IA : delta temporel (cycle_meta), decay des news par ancienneté, snapshot contexte, releases FRED, indicateurs techniques par horizon, price discovery. Objectif : passer d'un prompt "aveugle" à un prompt temporellement et techniquement conscient.</td></tr>
    <tr><td><strong>cycle_meta</strong></td><td>Dictionnaire injecté dans chaque prompt IA contenant : hours_since_last_cycle, completed_cycles_today, cycle_number_today, market_session. Permet à GPT-4o de savoir si c'est le premier cycle de la journée ou le troisième, si le marché est ouvert, et depuis combien de temps le dernier cycle a tourné.</td></tr>
    <tr><td><strong>News Decay</strong></td><td>Mécanisme de pondération temporelle des news : les articles &gt;6h voient leur impact_score multiplié par un facteur decay(age) décroissant (plancher 0.30). Évite qu'un article de la veille ne domine les suggestions du cycle actuel.</td></tr>
@@ -2049,7 +2049,7 @@ Seuil : confidence &gt; 0.75 → ALERTE INVALIDATION générée dans l'UI
    <tr><td><strong>OTM / ATM</strong></td><td>Out-of-The-Money : strike moins favorable que le prix actuel. At-The-Money : strike proche du prix actuel (maximum de gamma et valeur temps).</td></tr>
    <tr><td><strong>Calendar Spread</strong></td><td>Vente d'option court terme + achat même strike long terme. Profite de la décroissance plus rapide du time value court. Adapté en backwardation.</td></tr>
    <tr><td><strong>Contango / Backwardation</strong></td><td>Contango : IV croissante avec la maturité (marché calme). Backwardation : IV décroissante (stress aigu court terme). Signaux opposés pour les stratégies de vol.</td></tr>
-    <tr><td><strong>Demi-vie (Half-life)</strong></td><td>Temps nécessaire pour que le poids d'un insight KB diminue de moitié. w(t) = e^(-λt), λ = ln(2)/demi_vie. GeoOptions : 180 jours par défaut.</td></tr>
+    <tr><td><strong>Demi-vie (Half-life)</strong></td><td>Temps nécessaire pour que le poids d'un insight KB diminue de moitié. w(t) = e^(-λt), λ = ln(2)/demi_vie. OpenFin : 180 jours par défaut.</td></tr>
    <tr><td><strong>Pattern Reliability Score</strong></td><td>win_rate × log(n+1). Pénalise les petits échantillons et valorise la cohérence sur de nombreux trades. &gt;1.5 = fiable, &lt;0.5 = insuffisant.</td></tr>
    <tr><td><strong>Régime Macro</strong></td><td>État macroéconomique parmi 8 scénarios : Goldilocks, Désinflation, Soft Landing, Reflation, Stagflation, Choc Inflationniste, Récession, Crise de Liquidité. Déterminé par scoring règle-basé sur ~50 indicateurs (signaux blendés 1j/5j/10j) + lissage Bayésien sur 25 jours d'historique. Score 0–100 par régime, non normalisé (pas des probabilités). Badge "stable Xj" = nombre de jours consécutifs du dominant actuel.</td></tr>
    <tr><td><strong>Géo Score</strong></td><td>Score agrégé de tension géopolitique mondiale, 0–100. Calculé par moyenne pondérée des scores régionaux. &gt;60 = élevé, &gt;75 = critique. Impacte directement les suggestions IA.</td></tr>
@@ -2060,8 +2060,8 @@ Seuil : confidence &gt; 0.75 → ALERTE INVALIDATION générée dans l'UI
    <tr><td><strong>Moniteur de Portefeuille IA</strong></td><td>Agent GPT-4o-mini (Step 7b du cycle) qui analyse l'état du portefeuille simulé après chaque log de trades. Produit un assessment global + liste d'actions (close / rebalance / monitor) + suggestion de rééquilibrage. Non-bloquant et persisté dans system_logs pour affichage dans le Journal.</td></tr>
    <tr><td><strong>Concentration de Classe</strong></td><td>Pourcentage d'une classe d'actif (energy, metals, agriculture, equities, indices, forex, rates) dans le portefeuille simulé total. Seuil d'alerte : &gt; 35%. Affiché sous forme de barres horizontales colorées dans l'onglet Risque Sim.</td></tr>
    <tr><td><strong>Price Warning</strong></td><td>Badge ambre sur un trade dans l'onglet Ouverts : <code>NO DATA</code> (ni prix d'entrée ni prix actuel disponible), <code>NO ENTRY</code> (prix d'entrée absent), <code>NO LIVE</code> (prix actuel non récupéré). Signale que le monitoring MtM est impossible pour ce trade.</td></tr>
-    <tr><td><strong>Specialist Desk</strong></td><td>Configuration par asset class dans GeoOptions : fondamentaux clés, sensibilité macro par régime, seuils de prix significatifs/extrêmes, et catalogue de rapports critiques (y compris non-calendrier). Injecté dans les deux prompts IA (scoring et suggestion) pour ancrer les recommandations dans la culture réelle de chaque desk.</td></tr>
-    <tr><td><strong>Crédibilité Actuarielle</strong></td><td>Méthode de pondération w = n/(n+k) (k=5 dans GeoOptions) qui mesure la confiance accordée aux données observées vs l'estimation a priori. À n=5 trades : 50% observé. Inspiré de Bühlmann-Straub (actuariat). Utilisée pour blender l'estimated_move IA avec le rendement réellement observé.</td></tr>
+    <tr><td><strong>Specialist Desk</strong></td><td>Configuration par asset class dans OpenFin : fondamentaux clés, sensibilité macro par régime, seuils de prix significatifs/extrêmes, et catalogue de rapports critiques (y compris non-calendrier). Injecté dans les deux prompts IA (scoring et suggestion) pour ancrer les recommandations dans la culture réelle de chaque desk.</td></tr>
+    <tr><td><strong>Crédibilité Actuarielle</strong></td><td>Méthode de pondération w = n/(n+k) (k=5 dans OpenFin) qui mesure la confiance accordée aux données observées vs l'estimation a priori. À n=5 trades : 50% observé. Inspiré de Bühlmann-Straub (actuariat). Utilisée pour blender l'estimated_move IA avec le rendement réellement observé.</td></tr>
    <tr><td><strong>Calibrated Expected Move</strong></td><td>Valeur blendée de l'expected_move_pct : (1−w)×ai_estimate + w×observed_avg_win_pct. Utilisée comme G dans l'EV dès que la crédibilité w &gt; 10%. Permet de corriger progressivement le biais d'optimisme de l'IA avec les données réelles.</td></tr>
    <tr><td><strong>Find Similar</strong></td><td>Endpoint GPT-4o-mini qui compare un pattern de la bibliothèque contre tous les autres et retourne : merge_as_instance (doublon → fusionner), counter_scenario (direction opposée, même régime → conserver les deux), new_pattern (pas de match structurel).</td></tr>
    <tr><td><strong>Pattern Merge</strong></td><td>Fusion transactionnelle de deux patterns : union des historical_instances (dédup), somme des compteurs backtest, remapping de toutes les tables FK (scores, trades, traces IA, logs), suppression du pattern discardé. Irréversible — confirmation requise.</td></tr>
@@ -2777,7 +2777,7 @@ calibrated_expected_move = (1 − w) × ai_estimate + w × observed_avg_win_pct
 <hr>

 <div class="footer-doc">
-  <p>Document généré le 23 juin 2026 · GeoOptions Intelligence v6.1</p>
+  <p>Document généré le 23 juin 2026 · OpenFin Intelligence v6.1</p>
  <p>FastAPI + React + SQLite + GPT-4o · CFTC Socrata · yfinance · 25 pages · 6 phases · Usage interne trader</p>
  <p>Sections : Architecture · Cycle complet simulé · Phase 5 Cycle Context Engine · Phase 1 IV/Structure + IV Gate + Watchlist · Phase 2 Fiabilité · Phase 3 Risk Engine · Pattern Convergence + IBKR Ticket · Phase 4 IA Probabiliste · 7 Prompts IA · 20+ Tables DB (incl. cot_data, forward_curve_data) · Guide 19 pages · 19 Décisions conception · Glossaire 50+ termes · Specialist Desks v2 (COT 19 marchés · Forward Curves · Surprise Index · Hawk/Dove Scorer) · Calibration Progressive · Find Similar+Merge · Workflow Calculs</p>
 </div>