Laboratoire de Recherche Quantitative

Votre intuition.
Le labo pour la valider.

TheoryCraft est une plateforme de recherche trading avec IA pour traders et investisseurs. Décrivez une idée : elle devient une stratégie backtestée sur des années de données de marché réelles, pour valider votre edge avant de risquer votre argent.

Obtenir votre accès
1 600+ instruments 15+ ans de données tick Aucun code requis
theorycraft · validation
XAU/USD · London breakout Validé
1.51Profit factor
1.18Sharpe
-7.1%DD max
47.2%Taux de réussite
2010 to 2025 · spread, slippage and commission modeled overfit 18/100
theorycraft · exploration · PEA SP500 DCA Live
Notebook de recherche TheoryCraft avec des graphiques d'analyse de stratégie

Notebook TheoryCraft montrant la comparaison DCA vs lump sum sur le S&P 500.

Le problème

Vous pensez avoir un edge.
Mais l'avez-vous vraiment ?

La plupart des traders se fient à l'intuition et à quelques screenshots. Sans données solides derrière une stratégie, vous tradez sur de l'espoir plutôt que sur des preuves.

01 ✕
Aucune méthode rigoureuse pour valider. Tester à la main sur des graphiques ne sépare pas un vrai edge du bruit.
02 ✕
Trop peu de données pour croire les résultats. 50 trades notés ou 6 mois de backtest ne suffisent pas pour conclure.
03 ✕
Tester prend des semaines, pas des minutes. Créer l'infra de zéro ralentit vos itérations.
04 ✕
Parfait sur le papier, mauvais en live. L'overfitting reste invisible sans test out-of-sample sérieux.
05 ✕
Compétence, ou chance ? Sans preuve statistique, impossible de savoir lequel vous avez.
La méthode scientifique, appliquée aux marchés

L'observation devient une preuve

Toute stratégie rentable part d'un événement de marché répétable : un Edge. TheoryCraft vous aide à isoler cet Edge et mesurer sa fiabilité, puis ajouter filtres et règles de risque. Chaque couche est validée avant la suivante.

Edge

Votre idée, testée

Trouvez un pattern répétable et mesurez sa vraie probabilité de succès.

+
Filtres

Meilleures entrées

Gardez seulement les meilleurs setups. Chaque filtre est testé pour prouver son utilité.

+
Risque

Capital protégé

Sizing, stops et limites de drawdown, vérifiés pour améliorer la stratégie.

=
Stratégie

Prêt à déployer

Un cadre tradable, structuré et appuyé par des données fiables.

Validation de niveau institutionnel

Chaque stratégie reçoit un verdict

Les méthodes des hedge funds pour confirmer un edge : walk-forward, Monte Carlo et contrôles d'overfitting. C'est l'écran que vous utiliserez au quotidien.

Analyse walk-forward

Testé out-of-sample sur fenêtres glissantes. L'edge tient-il sur des données inédites ?

Monte Carlo

Des milliers de trajectoires rééchantillonnées montrent les résultats possibles, pour éviter de tout miser sur un run chanceux.

Score d'overfit

18 / 100 · low curve-fit risk

Un chiffre clair : quelle part de la perf est réelle, et quelle part vient du curve-fitting ?

De l'idée à la preuve : quatre étapes

Quatre étapes vers une stratégie fiable

01

Décrivez votre idée

Décrivez-la simplement ou écrivez la logique vous-même. Dans les deux cas, elle devient testable.

02

Affiner et protéger

Ajoutez filtres et règles de risque. Chaque ajout est testé pour ne garder que l'utile.

03

Optimiser et valider

Trouvez des paramètres robustes sur plusieurs années et actifs, puis validez out-of-sample.

04

Incuber et déployer

Regardez-la tourner en live avant de risquer votre argent. Déployez seulement quand les chiffres le justifient.

Le notebook de recherche

Du code lisible qui vous appartient

Pas besoin d'écrire du code : chaque stratégie reste du vrai Python lisible, à vous. Ce que l'assistant écrit est le code qu'un dev écrirait, pour que vous puissiez l'auditer et l'exécuter sur votre infra.

  • Notebooks ouverts et reproductibles
  • Graphiques live et exploration de données
  • Export & self-host quand vous voulez
gold_breakout_research.ipynb · connected
In [1]
# Hypothesis: London-session breakouts on XAU/USD have an edge
strat = Edge.breakout(asset="XAU/USD", session="london", lookback=20)
In [2]
res = backtest(strat, data="2010..2025", costs=True)
res.summary()
Out [2]
trades: 1,284 win%: 47.2 profit_factor: 1.51 sharpe: 1.18 max_dd: -7.1% edge: CONFIRMED ✓
Plot
research chat · TheoryCraft AI
You
Does adding an ATR volatility filter improve the gold breakout?
AI
Testing two thresholds across 2010-2025. Filtering setups below ATR<0.4% raised profit factor 1.38 -> 1.51 and cut max drawdown to -7.1%. Want me to walk-forward validate it?
You
Yes, and check for overfitting.
AI
Holds across 6 of 7 windows. Overfit score 18/100. Robust. I've saved the notebook to your workspace.
Assistant de recherche IA

Votre partenaire de recherche
dans le labo

L'assistant crée des notebooks, écrit le code, lance vos backtests et lit les résultats avec vous. Il ne passe pas d'ordres et n'envoie pas de signaux. Son rôle : transformer vos questions en preuves vérifiables.

  • Idée simple → stratégie testable
  • Lit les résultats et suggère l'itération suivante
  • Connectez votre propre agent via MCP, y compris Claude et Codex
Ouvert par choix

Aucune boîte noire.
Le moteur vous appartient.

Le moteur est 100 % open source (Apache 2.0) et gratuit à vie. Chaque algo qui touche vos données est transparent et auditable. La plateforme ajoute IA, optimisation et analytics.

Mettre une étoile sur GitHub Voir le moteur

Moteur principal

Moteur de backtest tick-level. Ouvert, vérifiable, conçu pour être précis.

Connecteurs

Intégrations ouvertes pour brokers, exchanges & data feeds.

Conçu pour la confiance

Auditez, étendez ou forkez chaque module. L'IA utilise les mêmes libs que vous.

Construisez votre edge avec d'autres chercheurs

Discord est le cœur du projet : discussions de recherche, updates produit et accès direct au fondateur.

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ImNotAVirus
Histoire du fondateur

Je pensais que le trading rentable venait de la stratégie parfaite. Je me trompais.

J'ai commencé le trading en 2020, et je suis passé par la même boucle que la plupart des débutants connaissent trop bien : gamble des setups, passage d'une stratégie YouTube à l'autre, écoute des mauvaises personnes, et paiement de gourous qui n'étaient probablement pas rentables non plus.

J'ai perdu 3 ans à croire que j'étais à une stratégie de réussir. Chaque nouveau setup ressemblait à la réponse pendant quelques jours, puis une mauvaise semaine me faisait douter de tout à nouveau, et je repartais chercher le prochain truc.

Le plus douloureux, ce n'était pas de perdre des trades. C'était de n'avoir aucun moyen honnête de savoir si une idée était mauvaise, mal testée, ou simplement basée sur trop peu de données. Donc je continuais à confondre l'espoir avec une preuve.

C'est le problème que TheoryCraft résout : tu prends une idée de trading, tu la transformes en vrai test sur des données de marché, et tu vois si elle mérite encore ton temps. Une idée faible doit être tuée avant qu'elle te coûte encore du temps et de l'argent .

ImNotAVirus
Fondateur et trader, construit TheoryCraft
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Une seule offre au lancement, avec accès complet. Les premiers membres verrouillent le tarif fondateur pendant que le produit évolue, et le gardent ensuite.

Managed : IA incluse

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Pour les chercheurs qui veulent la plateforme complète plus un accès IA géré dès le premier jour. Aucun compte LLM ou clé API séparée requis.

Ce qui est inclus
  • Plateforme complète & toutes les features du Labo
  • Notebooks de recherche intégrés
  • Assistant de recherche IA avec accès LLM inclus
  • Accès IA géré par la plateforme
  • Données historiques, 1 600+ instruments
  • Backtesting sur plusieurs années
  • Partage public de notebooks
  • Workflow de recherche prêt à l'emploi
Bonus fondateurs
  • Prix fondateur fixe à vie
  • Un accès direct au fondateur via Discord
  • Rôle Discord OG pour montrer que vous étiez là tôt
  • Accès anticipé à chaque nouvelle fonctionnalité
BYOK : utilisez votre propre clé

BYOK

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  • Plateforme complète & toutes les features du Labo
  • Assistant de recherche IA avec votre propre clé LLM
  • 26 providers IA : OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq, Mistral...
  • Gardez le contrôle total du choix du modèle et des coûts API
  • L'accès LLM n'est pas inclus dans BYOK
Bonus fondateurs
  • Prix fondateur fixe à vie
  • Un accès direct au fondateur via Discord
  • Rôle Discord OG pour montrer que vous étiez là tôt
  • Accès anticipé à chaque nouvelle fonctionnalité

Managed inclut l'accès IA. BYOK s'adresse aux chercheurs qui veulent utiliser leurs propres clés de provider.

FAQ

Vos questions,
nos réponses

Encore curieux ? Posez-nous vos questions sur Discord.

Qu'est-ce que TheoryCraft ?
TheoryCraft est une plateforme de recherche IA pour traders, investisseurs et builders qui veulent arrêter de se baser sur l'intuition, quelques screenshots ou de petits échantillons. Elle vous aide à transformer une idée de marché en stratégie testable, à la lancer sur des données historiques, et à décider si l'edge mérite vraiment d'être pris au sérieux.
TheoryCraft est-il un bot de trading IA ?
Non. TheoryCraft ne place pas de trades et ne génère pas de signaux automatiques d'achat ou de vente. Il est conçu pour la recherche, le backtesting, la validation et l'amélioration de stratégies avant de risquer de l'argent réel.
Dois-je savoir coder ?
Non. Vous pouvez décrire une idée en langage naturel, et l'assistant IA peut aider à créer le notebook, écrire le code, lancer le backtest et expliquer les résultats.
Quelle est la différence entre TheoryCraft et une plateforme de backtesting classique ?
La plupart des outils de backtesting vous donnent un formulaire ou un environnement de code. TheoryCraft vous donne un workflow de recherche complet : assistant IA, notebooks lisibles, données historiques, méthodes de validation, et la capacité de passer d'une idée simple à une preuve que vous pouvez inspecter.
Que sont le walk-forward analysis et la simulation Monte Carlo ?
Le walk-forward analysis vérifie si une stratégie fonctionne encore sur des données sur lesquelles elle n'a pas été optimisée. La simulation Monte Carlo rééchantillonne les résultats pour montrer à quel point ils peuvent être fragiles ou robustes. Les deux évitent de faire confiance à un seul backtest chanceux.
Puis-je utiliser TheoryCraft si je trade manuellement ?
Oui. TheoryCraft est utile même si vous placez vos trades manuellement. Vous pouvez prendre les idées que vous tradez déjà, les transformer en règles testables, et voir si elles avaient un vrai edge statistique sur plus de données que votre journal seul.
Sur quelles données de marché historiques puis-je tester des stratégies ?
TheoryCraft donne accès à des données de marché historiques sur 1 600+ instruments. D'autres providers et datasets seront ajoutés progressivement.
Quels providers IA sont disponibles dans TheoryCraft ?
TheoryCraft supporte actuellement ces providers IA : Anthropic, OpenAI, Google Gemini, OpenRouter, Groq, xAI (Grok), Cerebras, DeepSeek, Mistral, Cohere, Fireworks AI, Together AI, Perplexity, Venice AI, NVIDIA NIM, HuggingFace, Alibaba DashScope, Moonshot / Kimi, MiniMax, Claude Code, OpenAI Codex, Qwen (OAuth), GitHub Copilot, Nous Portal, AWS Bedrock, Ollama Cloud.
Dois-je payer mon propre serveur ou une machine cloud pour lancer des backtests ?
Non. TheoryCraft fournit les données de marché historiques et les serveurs de calcul nécessaires pour lancer des workflows de recherche et des backtests dans la plateforme. Vous n'avez pas besoin de louer un VPS, configurer une infrastructure cloud ou maintenir une machine séparée juste pour tester des stratégies.
TheoryCraft se connecte-t-il à mon broker ou place-t-il des trades pour moi ?
Non. TheoryCraft ne se connecte pas à votre broker pour exécuter des trades et ne place pas d'ordres pour vous. C'est une plateforme de recherche et de backtesting conçue pour valider vos idées avant de décider quoi trader manuellement ou implémenter ailleurs.
Puis-je utiliser Claude, Codex ou d'autres agents IA ?
Oui. TheoryCraft est conçu pour s'intégrer à des agents IA externes via MCP.
Puis-je voir et exporter le code généré par TheoryCraft ?
Oui. TheoryCraft génère des notebooks de recherche lisibles et du code de stratégie que vous pouvez inspecter, comprendre et exporter. Le but est d'éviter la recherche en boîte noire : vous devez pouvoir voir exactement ce qui a été testé.
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Stop aux suppositions. Place aux preuves.

Transformez une idée en preuve. Construisez-la, backtestez-la, puis vérifiez si l'edge est réel avant de risquer du capital.

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