Guide des explorations

Les Explorations sont des espaces de travail TheoryCraft pour une idée de recherche, une question de marché ou une investigation de stratégie.

Dernière mise à jour : 26 juin 2026

Bibliothèque d'explorations TheoryCraft avec workspaces de recherche, tags, descriptions et actions

Utilise une exploration par question cohérente : par exemple "London Breakout Lab", "FOMC Volatility Study" ou "Mean Reversion FX". Un périmètre clair rend les notebooks, les tags, les partages et les décisions beaucoup plus simples à relire ensuite.

Ce qu'une exploration contient

Élément Utilisation
Notebooks Code de recherche, notes, graphiques, résultats de validation et conclusions.
Fichiers Entrées, exports et artefacts sauvegardés avec le workspace.
Tags Recherche et regroupement par marché, méthode, statut ou priorité.
Session notebook Travail interactif quand tu dois exécuter des cellules et inspecter les résultats.
Partages Snapshots publics en lecture seule créés depuis des notebooks sélectionnés.

Une exploration est le conteneur principal du travail utilisateur. Elle est séparée de la couverture des données, des comptes de fournisseurs IA, du billing et de la connexion d'assistants externes.

Créer une exploration utile

  1. Donne-lui un titre précis qui restera compréhensible plus tard.
  2. Ajoute une description avec l'hypothèse ou la question.
  3. Ajoute des tags pour le marché, la méthode et le statut.
  4. Ouvre le workspace notebook quand tu es prêt à lancer l'analyse.
  5. Garde le notebook principal lisible : objectif, hypothèses, résultats et décision.
  6. Partage uniquement des notebooks relus avec Partager des explorations.

Évite les noms vagues comme "test", "nouvelle idée" ou "backtest 2". Ils deviennent pénibles à retrouver dès que tu as plusieurs workspaces.

Organiser la bibliothèque

La page des explorations est faite pour scanner rapidement. Utilise la recherche quand tu te souviens d'une partie du titre ou de la description, les tags pour des regroupements stables, et la duplication pour repartir d'une base connue sans écraser le travail précédent.

Action Quand l'utiliser
Dupliquer Tu veux une copie propre d'une base prometteuse.
Modifier les détails Le titre, la description ou les tags ne correspondent plus au travail.
Supprimer Le travail est obsolète et tu n'as plus besoin de ses fichiers.
Gérer les tags Les tags sont devenus trop larges, incohérents ou bruyants.

Avant de supprimer, vérifie que tu n'as plus besoin d'un résultat notebook, d'un export ou d'un partage public lié à cette exploration.

Travailler avec les notebooks

Les nouvelles explorations incluent un notebook de départ et un fichier requirements.txt. Le notebook donne une structure initiale, tandis que requirements.txt liste les packages qui doivent être disponibles au démarrage d'une session notebook.

Pour les détails sur les packages, consulte Environnements notebook. En résumé :

Besoin Action recommandée
Garder un package pour les prochaines sessions L'ajouter à requirements.txt.
Tester un package une seule fois Exécuter %pip install package-name dans une cellule notebook.
Fiabiliser les imports après changement Redémarrer le kernel Python ou la session notebook.

Bonnes habitudes

  • Garde une hypothèse principale par exploration.
  • Mets les essais temporaires dans un notebook séparé ou duplique l'exploration.
  • Sauvegarde les notebooks avant de partager, d'arrêter une session ou de fermer l'onglet.
  • Utilise des tags comme FX, Macro, Risk, Reviewed ou Archive de façon cohérente.
  • Note pourquoi un résultat passe ou échoue, pas seulement le graphique final.

FAQ

Est-ce que je dois mettre plusieurs stratégies dans une exploration ?

Seulement si elles répondent à la même question de recherche. Sinon, crée des explorations séparées ou duplique une exploration existante.

Les tags changent-ils les résultats des notebooks ?

Non. Les tags organisent la bibliothèque. Ils ne changent pas le code, les fichiers, les packages ou les sorties.

Que lire ensuite ?

Utilise Environnements notebook pour exécuter le workspace, Partager des explorations pour publier des résultats relus, et Assistant IA quand tu veux de l'aide pour relire ou modifier le travail.