Semaine du 5-11 mai — lancement d'AlgoProof et premier filtre directionnel

La semaine en chiffres

Ce qui s'est passé

Lancement d'AlgoProof. Le site est en production sur algoproof.fr depuis lundi. 35 bots en paper trading, données synchronisées toutes les heures depuis le VPS vers Supabase. Tout est public : chaque trade, chaque perte, chaque drawdown.

Le constat shorts. En analysant les 306 premiers trades de la flotte, un déséquilibre massif saute aux yeux :

Les shorts ont un WR de 14 % — quasiment aléatoire. Cause : le BTC est en recovery structurelle depuis mars (de ~65k à 82k), et les bots ouvraient des shorts à plein sizing dans un marché qui montait. La matrice MI ne faisait aucune distinction directionnelle.

Le filtre directionnel. J'ai construit et déployé un système de filtrage directionnel à 15 cellules :

• 3 régimes de trend (BULL / TRANSITION / BEAR) basés sur BTC vs EMA200 D1
• 5 niveaux de sentiment (EXTREME_GREED → EXTREME_FEAR) depuis le score MI
• Chaque cellule donne un multiplicateur sizing par direction (0.3× à 1.0×)

Déployé sur les 34 bots en fin de semaine. Au moment du déploiement, BTC est à -0.71 % de l'EMA200 → zone TRANSITION + NEUTRAL → sizing identique (BOTH/1.0). Le filtre s'activera au prochain mouvement significatif.

Leçon de la semaine

Sans filtre directionnel, un ensemble de bots trend-following perd systématiquement sur le côté opposé au trend dominant. Ce n'est pas un bug — c'est un biais structurel. Un WR de 14 % sur les shorts en bull market, c'est le marché qui fait son job.

Site algoproof.fr

• 33 bots visibles sur le site (2 non syncés encore)
• 3 familles : Suivi de tendance (20), Cassure (7), Retour à la moyenne (2) + Multi-actifs (2) + Levier (1)
• Page /intelligence avec le régime MI en temps réel
• Page /wealth avec le radar de conviction DCA (82 actifs)
• Blog lancé avec l'article manifeste "Pourquoi je montre chaque trade perdant"