Approches de stratégie séparées
Deux parcours permettent de comparer une logique explicite sur mesure à une exploration assistée par IA sans traiter l’une ou l’autre comme une recommandation de placement.
Projet d’ingénierie
Projet Python d’automatisation du trading explorant la collecte de données de marché, le traitement d’indicateurs techniques, une logique d’ordres définie et la gestion des erreurs d’API.

Portée de la mise en œuvre
Le projet utilise l’API MEXC pour recueillir les données de marché et calculer des indicateurs techniques et des figures en chandeliers. Il explore deux approches distinctes de traitement des règles : une logique sur mesure et une variante assistée par l’API d’OpenAI.
La portée comprend l’authentification auprès de la bourse, l’analyse syntaxique des données, ainsi que la gestion des limites de débit, des erreurs et des nouvelles tentatives pour les demandes externes.
Il démontre les questions pratiques d’ingénierie liées à la connexion d’un flux de stratégie défini par le client à l’API d’une bourse, notamment les demandes d’ordres, la latence et les limites de connexion.
Choix d’ingénierie
Deux parcours permettent de comparer une logique explicite sur mesure à une exploration assistée par IA sans traiter l’une ou l’autre comme une recommandation de placement.
La gestion des erreurs et les nouvelles tentatives tiennent compte des limites de débit, des problèmes de connexion et des réponses de tiers, qui font tous partie des contraintes opérationnelles.
La collecte des données de marché, leur traitement, la logique définie et les demandes d’ordres sont considérés comme des étapes liées mais distinctes.
Limites actuelles