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QC-Py-30 - LSTM Training Multi-Asset (GPU)

[TRAINING GPU] Entrainement ambitieux d’un modèle LSTM PyTorch sur données reelles multi-asset.

Pre-requis : QC-Py-22 (Deep Learning SOTA), PyTorch avec support CUDA

Objectifs

1. Charger 11 ans de données top 50 SP500 via yfinance
2. Construire un LSTM 3 couches + attention head pour prediction de rendements
3. Entrainer sur GPU avec split temporel strict (pas de leak)
4. Evaluer les performances directionnelles et generer un signal de trading
5. Produire le code QC Cloud pour deploiement en production

Performance attendue (hypothèses testées par le notebook)

• Sharpe cible : > 1.0 sur backtest QC (via integration MCP). Le franchissement de ce seuil ne suffit pas : la section 11 le compare au buy-and-hold et calcule l’alpha, tandis que la section 8 vérifie l’équilibre des prédictions. Le run committé montre qu’une métrique brute peut être atteinte sans signal discriminant.
• Horizon : prediction a 5 jours des rendements ajustes au risque
• Datasize : 49 actions sur 2 768 jours de bourse, soit environ 135 000 observations brutes

Durée estimée

Une exécution GPU complète ; la durée exacte dépend du matériel et est mesurée par le Run All.

1. Configuration PyTorch et GPU

Cette cellule fixe deux choses d’un coup : l’environnement d’exécution (détection CUDA — un entraînement LSTM sur CPU serait des ordres de grandeur trop lent pour 30 epochs) et les hyperparamètres globaux (SEQ_LEN, PRED_LEN, HIDDEN_DIM…) qui régissent toute la suite. Les valeurs sont volontairement modérées (BATCH_SIZE=32, EPOCHS=30) pour rester dans une enveloppe thermique acceptable sur un GPU laptop tout en produisant un modèle significatif. Retenir l’articulation : la fenêtre SEQ_LEN=60 jours (~un trimestre de bourse) est l’horizon sur lequel le LSTM cherche des patterns, et PRED_LEN=5 jours est ce qu’il prédit.

import os
import random
import time
import warnings
from pathlib import Path

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn

warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams['figure.figsize'] = (14, 6)
plt.rcParams['axes.grid'] = True
plt.rcParams['grid.alpha'] = 0.3

# Reproductibilite : initialisation, dropout et operations cuDNN.
SEED = 42
random.seed(SEED)
np.random.seed(SEED)
torch.manual_seed(SEED)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False

# GPU detection
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(f"PyTorch {torch.__version__}")
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
if torch.cuda.is_available():
    print(f"Device: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
    print(f"VRAM: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1e9:.1f} GB")
else:
    print("WARNING: GPU non detectee, entrainement sur CPU (lent)")
print(f"Graine reproductible: {SEED} (Python, NumPy, PyTorch, cuDNN deterministe)")

# Hyperparametres (reduits pour preserver la thermique GPU laptop)
SEQ_LEN = 60          # Lookback: 60 jours de bourse (~3 mois)
PRED_LEN = 5          # Prediction: 5 jours ahead
HIDDEN_DIM = 128      # Dimension cachee LSTM
NUM_LAYERS = 3        # Nombre de couches LSTM
NUM_HEADS = 4         # Tetes d'attention
BATCH_SIZE = 32       # Reduit de 64 pour limiter la charge GPU
EPOCHS = 30           # Reduit de 50 pour limiter le temps de chauffe
LR = 0.001
DROPOUT = 0.2
TRAIN_RATIO = 0.7     # Split temporel strict
VAL_RATIO = 0.15

print(f"\nHyperparametres:")
print(f"  Sequence length: {SEQ_LEN} jours")
print(f"  Prediction horizon: {PRED_LEN} jours")
print(f"  Hidden dim: {HIDDEN_DIM}, Layers: {NUM_LAYERS}, Heads: {NUM_HEADS}")
print(f"  Batch size: {BATCH_SIZE}, Epochs: {EPOCHS}")

PyTorch 2.14.0+cu126
CUDA available: True
Device: NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU
VRAM: 8.6 GB
Graine reproductible: 42 (Python, NumPy, PyTorch, cuDNN deterministe)

Hyperparametres:
  Sequence length: 60 jours
  Prediction horizon: 5 jours
  Hidden dim: 128, Layers: 3, Heads: 4
  Batch size: 32, Epochs: 30

Interpretation : Le LSTM utilise 60 jours d’historique (environ un trimestre) pour predire le rendement du jour suivant. La longueur de fenetre est un compromis mesurable : trop courte, le modele perd le contexte de regime (tendance, volatilite recente) ; trop longue, le signal utile se dilue dans des pas temporels bruites et le cout VRAM du passe cache croit lineairement. La determinisation (graines fixees, torch.backends.cudnn.deterministic) rend l’experience reproductible au rerun – sans elle, la comparaison des exercices 1 et 2 mesurerait le bruit d’initialisation, pas l’effet du parametre change.

2. Chargement des données multi-asset (Top 50 SP500)

Pourquoi un univers multi-asset plutôt qu’une seule action ? Prédire AAPL isolément donne un LSTM qui apprend un seul régime de marché ; en confrontant le modèle à ~50 actions simultanément, on l’entraîne à des patterns génériques (relations rendement/volatilité, mean-reversion) qui transfèrent mieux à des actifs non vus. On télécharge 11 ans de prix ajustés via yfinance, puis on filtre les colonnes trop creuses (introductions récentes) pour ne pas laisser des NaN polluer les séquences.

import hashlib

import yfinance as yf

# Top 50 SP500 par capitalisation (snapshot 2024, stable sur 11 ans)
TICKERS = [
    'AAPL', 'MSFT', 'GOOGL', 'AMZN', 'NVDA', 'META', 'TSLA', 'BRK-B',
    'JPM', 'V', 'UNH', 'JNJ', 'WMT', 'XOM', 'MA', 'PG', 'HD', 'CVX',
    'MRK', 'ABBV', 'AVGO', 'KO', 'PEP', 'COST', 'ADBE', 'CRM', 'AMD',
    'NFLX', 'TMO', 'CSCO', 'ACN', 'MCD', 'INTC', 'ABT', 'CMCSA',
    'VZ', 'NKE', 'DHR', 'TXN', 'WFC', 'LLY', 'PM', 'BMY', 'QCOM',
    'RTX', 'ORCL', 'UPS', 'NEE', 'COP'
]

START = '2014-01-01'
END = '2025-01-01'

print(f"Chargement de {len(TICKERS)} actions SP500...")
print(f"Periode: {START} -> {END} (11 ans)")

# Le cache local fige la frontiere d'entree. Supprimer les deux fichiers
# explicitement permet de rafraichir les ajustements Yahoo Finance.
snapshot_override = os.getenv('QC_PY30_DATA_SNAPSHOT')
snapshot_path = Path(snapshot_override) if snapshot_override else (
    Path.home() / '.cache' / 'coursia' / 'qcpy30_sp50_2014_2024.csv'
)
volume_snapshot_path = snapshot_path.with_name(
    f'{snapshot_path.stem}_volume{snapshot_path.suffix}'
)

if not (snapshot_path.exists() and volume_snapshot_path.exists()):
    snapshot_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    raw = yf.download(TICKERS, start=START, end=END, auto_adjust=True)
    raw['Close'].to_csv(snapshot_path, float_format='%.17g')
    raw['Volume'].to_csv(volume_snapshot_path, float_format='%.17g')
    snapshot_status = 'cree depuis Yahoo Finance'
else:
    snapshot_status = 'reutilise'

# Meme representation CSV en memoire lors de la creation et de la reutilisation.
prices_all = pd.read_csv(snapshot_path, index_col=0, parse_dates=True)
volumes_all = pd.read_csv(volume_snapshot_path, index_col=0, parse_dates=True)
prices_all.columns.name = 'Ticker'
volumes_all.columns.name = 'Ticker'
snapshot_sha256 = hashlib.sha256(
    snapshot_path.read_bytes() + volume_snapshot_path.read_bytes()
).hexdigest()

# Nettoyage: retirer les colonnes avec trop de NaN
valid_cols = prices_all.columns[prices_all.notna().sum() > 2500]
prices_all = prices_all[valid_cols]
volumes_all = volumes_all[valid_cols]

print(f"Snapshot local {snapshot_status}: sha256={snapshot_sha256}")
print(f"Actions valides: {len(prices_all.columns)}")
print(f"Jours de bourse: {len(prices_all)}")
print(f"Echantillons totaux: ~{len(prices_all) * len(prices_all.columns):,}")
print(f"\nPeriode couverte: {prices_all.index[0].date()} -> {prices_all.index[-1].date()}")
print(f"\nApercu des 5 dernieres lignes:")
prices_all.iloc[-5:, :5]

Chargement de 49 actions SP500...
Periode: 2014-01-01 -> 2025-01-01 (11 ans)
Snapshot local reutilise: sha256=e545f9606479311ec7a2f7c02d4dabaa6497b6007c0b95580caf1392e007dba7
Actions valides: 49
Jours de bourse: 2768
Echantillons totaux: ~135,632

Periode couverte: 2014-01-02 -> 2024-12-31

Apercu des 5 dernieres lignes:

Ticker	AAPL	ABBV	ABT	ACN	ADBE
Date
2024-12-24	256.339813	169.901764	110.571037	349.340942	447.940002
2024-12-26	257.153839	169.146652	111.062408	348.181732	450.160004
2024-12-27	253.748520	168.023407	110.792625	344.076111	446.480011
2024-12-30	250.382965	166.314941	108.682587	340.511505	445.799988
2024-12-31	248.615784	167.730804	108.981262	339.835327	444.679993

Interpretation : On dispose de 49 actions du SP500 sur une fenetre qui court de 2014-01-01 a 2025-01-01 (pres de 11 ans de bourse). Le chargement via yfinance passe par un filtre de disponibilite (notna().sum() > 2500) qui elimine les colonnes avec trop de valeurs manquantes — au final, les 49 colonnes chargees constituent l’univers d’entrainement. Le choix d’un univers multi-asset plutot qu’un single-ticker est delibere : un LSTM entraine sur une seule action memorise ses micro-regimes et surapprend, alors qu’un panel forcee le modele a extraire des facteurs transversaux (volatilite realisee, momentum, mean-reversion) qui generalisent mieux.

Trois nombres a retenir de la cellule : (1) 49 colonnes valides en sortie du filtre de disponibilite ; (2) une fenetre d’onze ans consecutifs, qui couvre au moins un cycle complet (haussier de la fin des annees 2010, COVID et son rebond, cycle d’inflation et de hausse des taux, rallye recent) ; (3) 11 ans sur ~252 jours de bourse par an = un nombre de jours largement suffisant pour entrainer un modele recurrent sans risque immediate de surapprentissage (le ratio observations/parametres sera largement au-dessus du seuil de confiance empirique, calcule ulterieurement).

L’envers du decor : les valeurs unitaires de prix (Close column) sont en dollars et pas stationnaires — c’est pourquoi la cellule 7 va les transformer en rendements et features stationnaires (log-returns, volatilite realisee, RSI, momentum multi-echelle). On n’entraine JAMAIS un LSTM sur des prix bruts : sur une decennie, le niveau de prix d’une grande capitalisation peut etre multiplie par 5 a 10, et le reseau passerait ses capacites a memoriser le niveau plutot qu’a apprendre la dynamique. C’est un classique du domaine : passer du niveau (non-stationnaire) au changement (stationnaire) est la premiere regle d’or de l’analyse de series temporelles financieres.

3. Feature engineering et preprocessing

Pourquoi construire des features explicites plutôt que de laisser le LSTM tout déduire ? Un LSTM brut ne reçoit que les prix bruts : il doit alors, à lui seul, redécouvrir des notions comme le momentum, la volatilité ou le mean-reversion à chaque entraînement. En lui fournissant des features multi-échelles (rendements calculés sur 1, 5, 20 jours), on injecte directement les horizons pertinents — court terme (réaction à un choc), moyen terme (tendance hebdomadaire), long terme (régime de marché). Le modèle converge plus vite et généralise mieux, car il combine ses propres representations séquentielles avec des signaux financiers interprétables plutôt que de tout réinventer depuis les prix.

def compute_features(prices_df, volumes_df):
    """Calcule les features pour chaque action."""
    all_features = []
    
    for ticker in prices_df.columns:
        df = pd.DataFrame(index=prices_df.index)
        close = prices_df[ticker]
        
        # Rendements a differentes echelles
        df['ret_1d'] = close.pct_change(1)
        df['ret_5d'] = close.pct_change(5)
        df['ret_20d'] = close.pct_change(20)
        
        # Volatilite realisee
        df['vol_10d'] = df['ret_1d'].rolling(10).std()
        df['vol_20d'] = df['ret_1d'].rolling(20).std()
        
        # Momentum
        df['momentum'] = close / close.rolling(50).mean() - 1
        
        # RSI simplifie
        delta = close.diff()
        gain = delta.where(delta > 0, 0).rolling(14).mean()
        loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(14).mean()
        rs = gain / loss.replace(0, 1e-10)
        df['rsi'] = 100 - (100 / (1 + rs))
        
        # Volume relatif
        vol = volumes_df[ticker]
        df['vol_ratio'] = vol / vol.rolling(20).mean()
        
        # Cible: rendement forward risque-ajuste
        df['target'] = close.pct_change(PRED_LEN).shift(-PRED_LEN) / df['vol_10d'].replace(0, 1e-10)
        df['target_dir'] = (df['target'] > 0).astype(float)
        
        df['ticker'] = ticker
        all_features.append(df)
    
    result = pd.concat(all_features, axis=0)
    result = result.dropna()
    return result

print("Calcul des features...")
features_df = compute_features(prices_all, volumes_all)
print(f"Dataset shape: {features_df.shape}")
print(f"\nColonnes features: {[c for c in features_df.columns if c not in ['ticker', 'target', 'target_dir']]}")
print(f"\nDistribution target directionnelle:")
print(features_df['target_dir'].value_counts().to_string())

Calcul des features...
Dataset shape: (132986, 11)

Colonnes features: ['ret_1d', 'ret_5d', 'ret_20d', 'vol_10d', 'vol_20d', 'momentum', 'rsi', 'vol_ratio']

Distribution target directionnelle:
target_dir
1.0    74315
0.0    58671

Exercice 1 : Ajouter des features de momentum au pipeline

Le pipeline de features actuel inclut des returns et des statistiques rolling. Ajoutez des features de momentum : le momentum a 5 jours (return cumule sur 5j) et le momentum a 20 jours.

Indices : - # Indice : Le momentum N jours = close / close.shift(N) - 1 - # Indice : Ajoutez les colonnes mom_5d et mom_20d dans la fonction compute_features - # Étape 1 : Calculer mom_5d = close / close.shift(5) - 1 - # Étape 2 : Calculer mom_20d = close / close.shift(20) - 1 - # Étape 3 : Verifier que les nouvelles features sont bien dans le DataFrame final

# Exercice 1 : Features de momentum
# TODO etudiant : Ajouter mom_5d et mom_20d au pipeline de features
# Etape 1 : Calculer le momentum 5 jours
# Etape 2 : Calculer le momentum 20 jours
# Etape 3 : Verifier avec .columns
momentum_features = None  # TODO etudiant : remplacer par le DataFrame avec features de momentum
print("Exercice a completer : Features de momentum")

Exercice a completer : Features de momentum

Interpretation : Les features incluent rendements multi-echelles, volatilite realisee, momentum et RSI. La cible est le rendement forward risque-ajuste (rendement/volatilite), ce qui penalise les predictions dans les periodes de haute incertitude.

4. Split temporel strict et normalisation

Pourquoi un split temporel (train = passé, test = futur) et non un split aléatoire ? C’est le piège classique du machine learning financier. Un train_test_split aléatoire mélange des points du futur parmi les données d’entraînement : le modèle peut alors « tricher » en regardant l’avenir pour prédire le passé, et afficher une accuracy artificiellement haute qui s’effondrera en production. Le split temporel strict reproduit la réalité du trading — à chaque instant, on ne connaît que le passé — et garantit que la performance mesurée sur le set de test est une estimation honnête de la performance future. La normalisation (moyenne/écart-type) est ajustée sur le train seul pour la même raison : utiliser les statistiques du test serait une fuite d’information.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

FEATURE_COLS = ['ret_1d', 'ret_5d', 'ret_20d', 'vol_10d', 'vol_20d', 'momentum', 'rsi']  # 7 features : vol_ratio (cf. compute_features) est calculé mais volontairement exclu -- colonne optionnelle (dêpend de la disponibilité de Volume), input_dim=7 aligné avec le code QC Cloud

def create_sequences(features_df, tickers, seq_len, pred_len):
    """Cree les sequences par ticker avec split temporel."""
    sequences, targets, directions = [], [], []
    
    for ticker in tickers:
        if ticker not in features_df['ticker'].values:
            continue
        
        ticker_data = features_df[features_df['ticker'] == ticker].sort_index()
        feat = ticker_data[FEATURE_COLS].values
        tgt = ticker_data['target'].values
        tgt_dir = ticker_data['target_dir'].values
        
        for i in range(seq_len, len(feat) - pred_len):
            sequences.append(feat[i-seq_len:i])
            targets.append(tgt[i])
            directions.append(tgt_dir[i])
    
    return (
        np.array(sequences, dtype=np.float32),
        np.array(targets, dtype=np.float32),
        np.array(directions, dtype=np.float32),
    )

# Determiner les dates de split temporel
dates = features_df.index.sort_values().unique()
n_total = len(dates)
train_end = dates[int(n_total * TRAIN_RATIO)]
val_end = dates[int(n_total * (TRAIN_RATIO + VAL_RATIO))]

print(f"Split temporel:")
print(f"  Train: {dates[0].date()} -> {train_end.date()} ({TRAIN_RATIO:.0%})")
print(f"  Val:   {train_end.date()} -> {val_end.date()} ({VAL_RATIO:.0%})")
print(f"  Test:  {val_end.date()} -> {dates[-1].date()} ({1-TRAIN_RATIO-VAL_RATIO:.0%})")

# Split les donnees par date (pas par echantillon!)
tickers_valid = features_df['ticker'].unique()

train_df = features_df[features_df.index <= train_end]
val_df = features_df[(features_df.index > train_end) & (features_df.index <= val_end)]
test_df = features_df[features_df.index > val_end]

# Normalisation: fit sur train uniquement (anti-leak)
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(train_df[FEATURE_COLS])

for df in [train_df, val_df, test_df]:
    df[FEATURE_COLS] = scaler.transform(df[FEATURE_COLS])

# Creer les sequences
print("\nConstruction des sequences...")
X_train, y_train, d_train = create_sequences(train_df, tickers_valid, SEQ_LEN, PRED_LEN)
X_val, y_val, d_val = create_sequences(val_df, tickers_valid, SEQ_LEN, PRED_LEN)
X_test, y_test, d_test = create_sequences(test_df, tickers_valid, SEQ_LEN, PRED_LEN)

print(f"\nTailles des datasets:")
print(f"  Train: {X_train.shape} sequences")
print(f"  Val:   {X_val.shape} sequences")
print(f"  Test:  {X_test.shape} sequences")
print(f"  Features par timestep: {X_train.shape[2]}")

Split temporel:
  Train: 2014-03-14 -> 2021-09-28 (70%)
  Val:   2021-09-28 -> 2023-05-11 (15%)
  Test:  2023-05-11 -> 2024-12-23 (15%)

Construction des sequences...

Tailles des datasets:
  Train: (89915, 60, 7) sequences
  Val:   (16758, 60, 7) sequences
  Test:  (16758, 60, 7) sequences
  Features par timestep: 7

Interpretation : Le split temporel garantit qu’aucune donnee future ne fuite dans l’entrainement. Les ratios train/val/test = 70/15/15 sur l’axe temporel (et non un random split) preservent la structure chronologique : les sequences de test sont strictement posterieures aux sequences de validation, elles-memes posterieures aux sequences d’entrainement. Un split aleatoire donnerait des metriques flatteuses mais invalides — le modele aurait « vu le futur » par le voisin de fold.

Le StandardScaler est fitte uniquement sur le set d’entrainement (fit_transform sur train, transform sur val et test) — c’est une deuxieme fuite classique : si on fit sur train+test, on utilise la moyenne/ecart-type du test pour normaliser le test, ce qui biaise les metriques vers le haut. Meme combat pour la creation des sequences : elles sont formees apres le split, en respectant l’ordre.

Les sequences de 60 jours (fenetre d’input) avec 7 features par timestep produisent les volumes train=89915, val=16758, test=16758 sequences en sortie de cellule (les shapes (89915, 60, 7) et (16758, 60, 7) sont affiches). Le modele LSTM de la section 5 traite chaque timestep comme un vecteur de 7 dimensions et apprend des representations cachees par couche recurrente. Pour un trader, la lecture rapide : on entre 60 jours d’OHLCV+features, on sort une probabilite haussiere et une regression de rendement attendu — c’est la signature d’un signal LSTM applique aux marches.

5. Modèle LSTM avec attention

Pourquoi ajouter un mécanisme d’attention au-dessus du LSTM ? Un LSTM encode toute la séquence de 60 jours, mais traite chaque position de manière relativement homogène : il « oublie » parfois quelles journées ont vraiment compté pour la prévision. La couche d’attention apprend, pour chaque prédiction, une pondération qui met en évidence les positions les plus informatives (un jour d’annonce macro, un creux de volatilité) et étouffe le bruit. C’est un double gain : en performance (le modèle se concentre sur le signal) et en interprétabilité — on peut visualiser les poids d’attention pour comprendre quelles journées ont conduit à une prévision donnée, ce qu’un LSTM pur ne permet pas.

class AttentionHead(nn.Module):
    """Attention head qui pondere les sorties du LSTM."""
    def __init__(self, hidden_dim):
        super().__init__()
        self.attention = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim // 2),
            nn.Tanh(),
            nn.Linear(hidden_dim // 2, 1),
        )
    
    def forward(self, lstm_output):
        # lstm_output: (batch, seq_len, hidden_dim)
        attn_weights = torch.softmax(self.attention(lstm_output), dim=1)
        # Weighted sum
        context = torch.sum(attn_weights * lstm_output, dim=1)
        return context, attn_weights.squeeze(-1)


class LSTMWithAttention(nn.Module):
    """LSTM 3 couches avec attention head pour prediction financiere."""
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads, dropout=0.2):
        super().__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.num_layers = num_layers
        
        # LSTM backbone
        self.lstm = nn.LSTM(
            input_size=input_dim,
            hidden_size=hidden_dim,
            num_layers=num_layers,
            batch_first=True,
            dropout=dropout if num_layers > 1 else 0,
        )
        
        # Multi-head attention
        self.attention_heads = nn.ModuleList([
            AttentionHead(hidden_dim) for _ in range(num_heads)
        ])
        
        # Prediction heads
        self.regression_head = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim * num_heads, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(dropout),
            nn.Linear(hidden_dim, 1),
        )
        
        self.classification_head = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim * num_heads, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(dropout),
            nn.Linear(hidden_dim, 1),
            nn.Sigmoid(),
        )
    
    def forward(self, x):
        # x: (batch, seq_len, input_dim)
        lstm_out, _ = self.lstm(x)
        
        # Appliquer chaque head d'attention
        contexts = []
        for head in self.attention_heads:
            ctx, _ = head(lstm_out)
            contexts.append(ctx)
        
        # Concatener les contextes de chaque head
        multi_context = torch.cat(contexts, dim=-1)
        
        # Predictions
        reg_pred = self.regression_head(multi_context).squeeze(-1)
        cls_pred = self.classification_head(multi_context).squeeze(-1)
        
        return reg_pred, cls_pred
    
    def get_attention_weights(self, x):
        """Retourne les poids d'attention pour visualisation."""
        lstm_out, _ = self.lstm(x)
        weights = []
        for head in self.attention_heads:
            _, w = head(lstm_out)
            weights.append(w.detach().cpu().numpy())
        return np.array(weights)


# Instanciation
INPUT_DIM = X_train.shape[2]  # Nombre de features
model = LSTMWithAttention(INPUT_DIM, HIDDEN_DIM, NUM_LAYERS, NUM_HEADS, DROPOUT).to(device)

# Nombre de parametres
total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
trainable_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
print(f"Modele LSTM avec Attention")
print(f"  Parametres totaux: {total_params:,}")
print(f"  Parametres entrainables: {trainable_params:,}")
print(f"  Device: {device}")
print(f"\nArchitecture:")
print(model)

Modele LSTM avec Attention
  Parametres totaux: 499,206
  Parametres entrainables: 499,206
  Device: cuda

Architecture:
LSTMWithAttention(
  (lstm): LSTM(7, 128, num_layers=3, batch_first=True, dropout=0.2)
  (attention_heads): ModuleList(
    (0-3): 4 x AttentionHead(
      (attention): Sequential(
        (0): Linear(in_features=128, out_features=64, bias=True)
        (1): Tanh()
        (2): Linear(in_features=64, out_features=1, bias=True)
      )
    )
  )
  (regression_head): Sequential(
    (0): Linear(in_features=512, out_features=128, bias=True)
    (1): ReLU()
    (2): Dropout(p=0.2, inplace=False)
    (3): Linear(in_features=128, out_features=1, bias=True)
  )
  (classification_head): Sequential(
    (0): Linear(in_features=512, out_features=128, bias=True)
    (1): ReLU()
    (2): Dropout(p=0.2, inplace=False)
    (3): Linear(in_features=128, out_features=1, bias=True)
    (4): Sigmoid()
  )
)

Interpretation : Le modèle combine un LSTM profond (3 couches, 128 units) avec 4 têtes d’attention qui apprennent a ponderer differemment les pas de temps. Deux heads de prediction : regression (rendement continu) et classification (direction haussier/baissier). > Ancres savantes – architecture. Le reseau LSTM (Long Short-Term Memory) est forme par Hochreiter & Schmidhuber (1997), Long Short-Term Memory, Neural Computation 9(8), 1735-1780, DOI 10.1162/neco.1997.9.8.1735. Le mécanisme d’attention additive (ponderation des pas de temps pertinents) est formalise par Bahdanau, Cho & Bengio (2015), Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate, ICLR 2015, arXiv:1409.0473.

6. Entrainement GPU

Cette section assemble les composants d’entraînement — Dataset/DataLoader PyTorch, fonctions de perte, optimiseur — avant de lancer la boucle. Trois choix méritent attention : HuberLoss pour la régression (robuste aux outliers, fréquents en finance), BCELoss pour la classification directionnelle, et AdamW + CosineAnnealingLR pour un taux d’apprentissage qui décroît doucement (évite de stagner dans un minimum plat). La perte totale pondère les deux tâches (loss_reg + 0.5 * loss_cls) : le modèle apprend simultanément l’ampleur du rendement et sa direction.

class TimeSeriesDataset(Dataset):
    def __init__(self, X, y_reg, y_cls):
        self.X = torch.FloatTensor(X)
        self.y_reg = torch.FloatTensor(y_reg)
        self.y_cls = torch.FloatTensor(y_cls)
    
    def __len__(self):
        return len(self.X)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.X[idx], self.y_reg[idx], self.y_cls[idx]


def train_epoch(model, loader, optimizer, criterion_reg, criterion_cls, device):
    model.train()
    total_loss = 0
    reg_loss_sum = 0
    cls_loss_sum = 0
    n_batches = 0
    
    for X_batch, y_reg, y_cls in loader:
        X_batch = X_batch.to(device)
        y_reg = y_reg.to(device)
        y_cls = y_cls.to(device)
        
        optimizer.zero_grad()
        reg_pred, cls_pred = model(X_batch)
        
        loss_reg = criterion_reg(reg_pred, y_reg)
        loss_cls = criterion_cls(cls_pred, y_cls)
        loss = loss_reg + 0.5 * loss_cls  # Pondération
        
        loss.backward()
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
        optimizer.step()
        
        total_loss += loss.item()
        reg_loss_sum += loss_reg.item()
        cls_loss_sum += loss_cls.item()
        n_batches += 1
    
    return total_loss / n_batches, reg_loss_sum / n_batches, cls_loss_sum / n_batches


@torch.no_grad()
def evaluate(model, loader, criterion_reg, criterion_cls, device):
    model.eval()
    total_loss = 0
    all_reg_pred = []
    all_cls_pred = []
    all_y_reg = []
    all_y_cls = []
    
    for X_batch, y_reg, y_cls in loader:
        X_batch = X_batch.to(device)
        reg_pred, cls_pred = model(X_batch)
        
        loss_reg = criterion_reg(reg_pred, y_reg.to(device))
        loss_cls = criterion_cls(cls_pred, y_cls.to(device))
        total_loss += (loss_reg + 0.5 * loss_cls).item()
        
        all_reg_pred.extend(reg_pred.cpu().numpy())
        all_cls_pred.extend(cls_pred.cpu().numpy())
        all_y_reg.extend(y_reg.numpy())
        all_y_cls.extend(y_cls.numpy())
    
    n = len(loader)
    return {
        'loss': total_loss / n,
        'reg_pred': np.array(all_reg_pred),
        'cls_pred': np.array(all_cls_pred),
        'y_reg': np.array(all_y_reg),
        'y_cls': np.array(all_y_cls),
    }


# DataLoaders
train_dataset = TimeSeriesDataset(X_train, y_train, d_train)
val_dataset = TimeSeriesDataset(X_val, y_val, d_val)
test_dataset = TimeSeriesDataset(X_test, y_test, d_test)

# Un generateur dedie prouve que shuffle=True consomme la graine declaree.
train_generator = torch.Generator().manual_seed(SEED)
train_loader = DataLoader(
    train_dataset,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    shuffle=True,
    num_workers=0,
    generator=train_generator,
)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False, num_workers=0)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False, num_workers=0)

# Loss functions
criterion_reg = nn.HuberLoss()  # Robuste aux outliers financiers
criterion_cls = nn.BCELoss()

# Optimizer avec scheduler
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=LR, weight_decay=1e-4)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=EPOCHS, eta_min=1e-5)

print(f"DataLoader pret: {len(train_dataset):,} echantillons train")
print(f"Shuffle reproductible: generateur PyTorch seed={SEED}")
print(f"Optimizer: AdamW (lr={LR}, weight_decay=1e-4)")
print(f"Scheduler: CosineAnnealingLR")
print(f"Loss: Huber (regression) + BCE (classification)")

DataLoader pret: 89,915 echantillons train
Shuffle reproductible: generateur PyTorch seed=42
Optimizer: AdamW (lr=0.001, weight_decay=1e-4)
Scheduler: CosineAnnealingLR
Loss: Huber (regression) + BCE (classification)

La cellule precedente definit les jeux de donnees, les chargeurs et les fonctions d’optimisation. Deux details portent la performance et la validite : pin_memory + num_workers recouvrent le transfert CPU-GPU avec le calcul (le GPU n’attend pas le disque), et surtout shuffle=False sur validation/test – melanger les series temporelles d’evaluation casserait la chronologie que la section 4 a justement verrouillee. Le batch_size module le bruit du gradient : plus petit = plus de corrections plus bruitees, plus grand = descente plus lisse mais generalisation parfois plus pauvre.

# Boucle d'entrainement
history = {'train_loss': [], 'val_loss': [], 'train_reg': [], 'train_cls': [], 'val_dir_acc': []}
best_val_loss = float('inf')
best_model_state = None

print(f"Debut de l'entrainement sur {device}...")
start_time = time.time()

for epoch in range(1, EPOCHS + 1):
    train_loss, train_reg, train_cls = train_epoch(
        model, train_loader, optimizer, criterion_reg, criterion_cls, device
    )
    val_result = evaluate(model, val_loader, criterion_reg, criterion_cls, device)
    
    # Liberer la memoire GPU entre les epochs
    if torch.cuda.is_available():
        torch.cuda.empty_cache()
    
    # Accuracy directionnelle
    val_dir = (val_result['cls_pred'] > 0.5) == (val_result['y_cls'] > 0.5)
    val_dir_acc = val_dir.mean()
    
    history['train_loss'].append(train_loss)
    history['val_loss'].append(val_result['loss'])
    history['train_reg'].append(train_reg)
    history['train_cls'].append(train_cls)
    history['val_dir_acc'].append(val_dir_acc)
    
    # Checkpoint best model
    if val_result['loss'] < best_val_loss:
        best_val_loss = val_result['loss']
        best_model_state = {k: v.cpu().clone() for k, v in model.state_dict().items()}
    
    # Affichage
    if epoch % 5 == 0 or epoch == 1:
        elapsed = time.time() - start_time
        print(f"Epoch {epoch:3d}/{EPOCHS} | "
              f"Train Loss: {train_loss:.4f} (reg={train_reg:.4f}, cls={train_cls:.4f}) | "
              f"Val Loss: {val_result['loss']:.4f} | "
              f"Dir Acc: {val_dir_acc:.1%} | "
              f"Time: {elapsed:.0f}s")
    
    scheduler.step()

total_time = time.time() - start_time
print(f"\nEntrainement termine en {total_time:.0f}s ({total_time/60:.1f} min)")
print(f"Meilleur val loss: {best_val_loss:.4f}")

# Charger le meilleur modele
model.load_state_dict(best_model_state)
model = model.to(device)
print("Meilleur modele restaure.")

Debut de l'entrainement sur cuda...
Epoch   1/30 | Train Loss: 1.9447 (reg=1.6025, cls=0.6844) | Val Loss: 1.9748 | Dir Acc: 50.9% | Time: 26s
Epoch   5/30 | Train Loss: 1.9433 (reg=1.6014, cls=0.6838) | Val Loss: 1.9587 | Dir Acc: 50.9% | Time: 140s
Epoch  10/30 | Train Loss: 1.9414 (reg=1.6000, cls=0.6829) | Val Loss: 1.9605 | Dir Acc: 50.9% | Time: 278s
Epoch  15/30 | Train Loss: 1.9377 (reg=1.5970, cls=0.6813) | Val Loss: 1.9690 | Dir Acc: 51.0% | Time: 417s
Epoch  20/30 | Train Loss: 1.9241 (reg=1.5859, cls=0.6765) | Val Loss: 1.9812 | Dir Acc: 50.6% | Time: 560s
Epoch  25/30 | Train Loss: 1.9066 (reg=1.5716, cls=0.6700) | Val Loss: 2.0057 | Dir Acc: 50.9% | Time: 711s
Epoch  30/30 | Train Loss: 1.8961 (reg=1.5628, cls=0.6667) | Val Loss: 2.0217 | Dir Acc: 51.1% | Time: 861s

Entrainement termine en 861s (14.3 min)
Meilleur val loss: 1.9579
Meilleur modele restaure.

Exercice 2 : Modifier le taux d’apprentissage et observer

Changez le learning rate de 1e-3 a 1e-4 et observez l’impact sur la convergence. Un LR trop grand peut causer une divergence, un LR trop petit ralentit l’apprentissage.

Indices : - # Indice : Le learning rate est passe a l’optimiseur Adam - # Indice : Relancez l’entrainement avec le nouveau LR et comparez les courbes de loss - # Étape 1 : Modifier le LR dans la creation de l’optimiseur - # Étape 2 : Relancer l’entrainement (même nombre d’epochs) - # Étape 3 : Comparer les courbes de loss avec le LR original

# Exercice 2 : Impact du learning rate
# TODO etudiant : Tester un learning rate de 1e-4 et comparer la convergence
# Etape 1 : Modifier le LR dans l'optimiseur Adam
# Etape 2 : Relancer l'entrainement
# Etape 3 : Comparer les courbes de loss
lr_comparison = None  # TODO etudiant : remplacer par les resultats de comparaison
print("Exercice a completer : Impact du learning rate")

Exercice a completer : Impact du learning rate

Interpretation : L’entraineur utilise AdamW avec cosine annealing pour eviter les minima plats. Le gradient clipping (max_norm=1.0) previent l’explosion des gradients dans le LSTM profond. Le meilleur modèle est sauvegarde par early stopping implicite (checkpoint sur val loss). > Ancres savantes – techniques d’entrainement. L’optimiseur AdamW (decoupled weight decay) est formalise par Loshchilov & Hutter (2019), Decoupled Weight Decay Regularization, ICLR 2019, arXiv:1711.05101. Le cosine annealing (planning de taux d’apprentissage) provient de Loshchilov & Hutter (2017), SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts, ICLR 2017, arXiv:1608.03983. Le gradient clipping contre l’explosion des gradients dans les RNN est introduit par Pascanu, Mikolov & Bengio (2013), On the difficulty of training Recurrent Neural Networks, ICML 2013 (PMLR vol. 28), arXiv:1211.5063.

7. Courbes d’apprentissage

Les courbes de loss sont le diagnostic premier d’un entraînement. Trois graphes séparent les régimes : (1) loss totale train vs val — un écart grandissant signale du surapprentissage ; (2) décomposition régression/classification — pour vérifier quelle tâche domine la perte ; (3) accuracy directionnelle vs la baseline 50% (pile-ou-face). En finance, une accuracy de 53-55% sur la direction est déjà un signal exploitable : le marché étant quasi-marché aléatoire à court terme, tout ce qui dépasse significativement 50% a de la valeur.

fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(18, 5))

# Loss totale
axes[0].plot(history['train_loss'], label='Train Loss', linewidth=2)
axes[0].plot(history['val_loss'], label='Val Loss', linewidth=2)
axes[0].set_title('Loss Totale (Huber + 0.5*BCE)')
axes[0].set_xlabel('Epoch')
axes[0].set_ylabel('Loss')
axes[0].legend()

# Decomposition
axes[1].plot(history['train_reg'], label='Regression (Huber)', linewidth=2)
axes[1].plot(history['train_cls'], label='Classification (BCE)', linewidth=2)
axes[1].set_title('Decomposition des Losses (Train)')
axes[1].set_xlabel('Epoch')
axes[1].set_ylabel('Loss')
axes[1].legend()

# Accuracy directionnelle
axes[2].plot(history['val_dir_acc'], label='Val Direction Accuracy', linewidth=2, color='green')
axes[2].axhline(y=0.5, color='red', linestyle='--', alpha=0.5, label='Random Baseline')
axes[2].set_title('Accuracy Directionnelle (Validation)')
axes[2].set_xlabel('Epoch')
axes[2].set_ylabel('Accuracy')
axes[2].set_ylim(0.45, 0.65)
axes[2].legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

# Metriques finales
final_dir_acc = history['val_dir_acc'][-1]
best_dir_acc = max(history['val_dir_acc'])
print(f"Accuracy directionnelle finale: {final_dir_acc:.1%}")
print(f"Meilleure accuracy directionnelle: {best_dir_acc:.1%}")

Accuracy directionnelle finale: 51.1%
Meilleure accuracy directionnelle: 51.3%

Interpretation : La courbe de loss doit montrer une convergence stable sur les epochs d’entrainement. La loss combine Huber (regression) et BCE (classification) additionnees, avec un Huber moins sensible aux outliers que le MSE pur et un BCE qui gere la classification binaire directionnelle. L’output précédent donne les accuracies directionnelles finale et meilleure : leur faible écart indique que le checkpoint restauré est proche de l’état final.

Trois choses sont à observer : (1) l’accuracy de validation reste proche du seuil de hasard ; (2) cette proximité ne permet pas, à elle seule, d’affirmer un signal économiquement exploitable ; (3) un écart tardif entre les losses train et validation signalerait un surapprentissage, que la restauration du meilleur checkpoint limite sans le résoudre.

La figure présente 3 subplots : loss totale, accuracy directionnelle train/val, learning rate schedule. Un gap train/val excessif aurait signalé un surapprentissage sévère. Surtout, la convergence de la loss n’est pas une preuve de qualité : la cellule d’évaluation suivante décompose les prédictions par classe et révèle si le modèle discrimine réellement les hausses et les baisses.

8. Evaluation sur le set de test

L’évaluation sur le set de test (jamais vu à l’entraînement ni à la validation) est le seul chiffre à croire. Deux familles de métriques cohabitent : la régression (MSE, MAE, corrélation prédit/réel — la corrélation est la plus parlante, un modèle nul donne ~0) et la classification directionnelle (accuracy globale + précisions par classe haussier/baissier). Le ratio Up/Down révèle un piège classique : un modèle qui prédit « haussier » partout affiche ~54% d’accuracy globale mais 0% de précision baissière — c’est un modèle dégénéré, pas un modèle qui marche.

# Evaluation finale sur test set
test_result = evaluate(model, test_loader, criterion_reg, criterion_cls, device)

reg_pred = test_result['reg_pred']
cls_pred = test_result['cls_pred']
y_reg = test_result['y_reg']
y_cls = test_result['y_cls']

# Metriques de regression
mse = np.mean((reg_pred - y_reg) ** 2)
mae = np.mean(np.abs(reg_pred - y_reg))
corr = np.corrcoef(reg_pred, y_reg)[0, 1]

# Metriques de classification
dir_acc = ((cls_pred > 0.5) == (y_cls > 0.5)).mean()
up_mask = cls_pred > 0.5
down_mask = cls_pred <= 0.5
up_acc = (y_cls[up_mask] > 0.5).mean() if up_mask.sum() > 0 else 0
down_acc = (y_cls[down_mask] <= 0.5).mean() if down_mask.sum() > 0 else 0

print("=" * 60)
print("EVALUATION TEST SET (donnees hors echantillon)")
print("=" * 60)
print(f"\nRegression:")
print(f"  MSE:  {mse:.6f}")
print(f"  MAE:  {mae:.6f}")
print(f"  Correlation pred/realite: {corr:.4f}")
print(f"\nClassification directionnelle:")
print(f"  Accuracy globale: {dir_acc:.1%}")
print(f"  Precision haussier (pred>0.5): {up_acc:.1%} ({up_mask.sum():,} predictions)")
print(f"  Precision baissier (pred<=0.5): {down_acc:.1%} ({down_mask.sum():,} predictions)")
print(f"  Ratio Up/Down: {up_acc / down_acc:.2f}x" if down_acc > 0 else "  N/A")
# Taux de base : ce qu'un predicteur constant 'toujours UP' obtient sur ce meme set.
# L'accuracy ne se lit qu'a cote de sa baseline : seul l'ecart entre les deux mesure
# une capacite discriminante (metriques honnetes, pas binaires).
base_rate_up = float((y_cls > 0.5).mean())
print(f"\nLecture vs baseline :")
print(f"  Taux de base (toujours predire UP) : {base_rate_up:.1%}")
print(f"  Accuracy - taux de base : {dir_acc - base_rate_up:+.1%}")
if down_mask.sum() == 0:
    print(f"  Verdict : 0 prediction DOWN -> le modele EST un predicteur constant ;")
    print(f"  son 'accuracy' est la base rate, pas une competence.")
qs = np.quantile(cls_pred, [0.0, .1, .25, .5, .75, .9, 1.0])
print(f"  Bande de sortie cls_pred : min={qs[0]:.4f} q10={qs[1]:.4f} q25={qs[2]:.4f} "
      f"med={qs[3]:.4f} q75={qs[4]:.4f} q90={qs[5]:.4f} max={qs[6]:.4f}")
print(f"  (les seuils 0.5 et 0.55 se situent dans cette bande)")

============================================================
EVALUATION TEST SET (donnees hors echantillon)
============================================================

Regression:
  MSE:  9.205249
  MAE:  2.180604
  Correlation pred/realite: 0.0152

Classification directionnelle:
  Accuracy globale: 54.6%
  Precision haussier (pred>0.5): 54.6% (16,729 predictions)
  Precision baissier (pred<=0.5): 41.4% (29 predictions)
  Ratio Up/Down: 1.32x

Lecture vs baseline :
  Taux de base (toujours predire UP) : 54.6%
  Accuracy - taux de base : -0.0%
  Bande de sortie cls_pred : min=0.3417 q10=0.5542 q25=0.5559 med=0.5594 q75=0.5697 q90=0.5765 max=0.5832
  (les seuils 0.5 et 0.55 se situent dans cette bande)

Interpretation : La correlation pred/realite proche de 0 et la collapse du modele sur la classe haussiere (precision baissiere mesurée sur un nombre de prédictions DOWN quasi nul : 0 à l’exécution committée d’origine, une poignée à la re-exécution) montrent que l’accuracy colle à la base rate (54,6 % sur ce split) : ce n’est pas un signal discriminant, où les mouvements haussiers sont sur-représentés. Le mythe « une accuracy de 53-55% suffit pour générer des profits » ne tient que si les prédictions sont informatives et équilibrées — ici elles ne le sont pas, et le backtest de la section 11 compare explicitement la stratégie à son témoin buy-and-hold.

Trois métriques clés sont à décoder dans l’output précédent : (1) le MSE amplifie les grandes erreurs par la mise au carré ; (2) la MAE est la moyenne de l’erreur absolue, dans les mêmes unités que la cible ; (3) une corrélation proche de 0 sur les 16 758 observations test indique l’absence de pouvoir prédictif linéaire mesurable. Les valeurs exactes appartiennent à l’output seedé plutôt qu’à cette prose, afin qu’un rafraîchissement explicite du snapshot ne laisse pas une narration périmée.

Une classe DOWN quasi jamais prédite (une poignée de prédictions sur 16 758 selon l’exécution) est le signal d’alerte classique d’un effondrement sur la classe majoritaire : le modèle prédit systématiquement « hausse » pour toutes les observations de test. Il n’a pas appris la frontière haussière/baissière, mais la prévalence. Conclusion pédagogique : un LSTM avec attention et plusieurs centaines de milliers de paramètres, sur onze ans de données SP500, ne bat pas nécessairement la base rate — c’est précisément le résultat nul que les sections suivantes doivent annoncer honnêtement plutôt que maquiller en accuracy brute.

La cellule de diagnostic qui suit mesure les trois causes candidates de cet effondrement ; les deux leviers de la section 11 (apres le backtest) testent ensuite ce qui est recuperable operationnellement.

Diagnostic de l’effondrement : trois causes candidates

L’accuracy egale la base rate et la precision baissiere est mesuree sur zero predictions : ce n’est pas un accident, c’est un predicteur constant. Trois causes sont candidates, et une seule se corrige par un pos_weight – les deux autres non :

1. Desequilibre de classes (cause a) : la part de jours UP par split, et le pos_weight theorique qui en decoule ;
2. Horizon de labellisation (cause b) : la cible pct_change(5j) / vol_10d est normalisee par la volatilite – quelle composante directionnelle reste previsible a partir des 7 features ;
3. Optimisation (cause c) : la perte totale Huber + 0.5*BCE laisse a la tete de classification une part minoritaire du gradient, et la Dir Acc de validation est figee des la premiere epoch.

# Diagnostic mesure : quelle cause produit l'effondrement ?
import math

print("=" * 60)
print("DIAGNOSTIC DE L'EFFONDREMENT (precision baissier sur 0 predictions)")
print("=" * 60)

print("\n(a) Desequilibre de classes :")
for name, y in [("train", d_train), ("val", d_val), ("test", d_test)]:
    up = float((y > 0.5).mean())
    print(f"    {name:5s}: {up:.1%} UP / {1 - up:.1%} DOWN  ->  pos_weight theorique = {up / (1 - up):.2f}")

print("\n(b) Signal disponible dans la cible :")
print(f"    correlation reg pred/realite (test) : {corr:.4f}")
print(f"    cible = pct_change({PRED_LEN}j) / vol_10d : normalisee par la volatilite,")
print("    sa composante directionnellement previsible avec 7 features est faible.")

print("\n(c) Optimisation : tete de classification sous-alimentee :")
up_train = float((d_train > 0.5).mean())
cls_first, cls_last = history['train_cls'][0], history['train_cls'][-1]
acc_first, acc_last = history['val_dir_acc'][0], history['val_dir_acc'][-1]
print(f"    Dir Acc val : epoch 1 = {acc_first:.1%}  ->  epoch {EPOCHS} = {acc_last:.1%} "
      f"(delta {acc_last - acc_first:+.1%})")
print(f"    perte cls train : {cls_first:.4f} -> {cls_last:.4f}")
prior_entropy = -(up_train * math.log(up_train) + (1 - up_train) * math.log(1 - up_train))
print(f"    entropie du prior H(p_up) = -[p.ln(p) + (1-p).ln(1-p)] : {prior_entropy:.4f}")
print(f"    poids dans la perte totale (derniere epoch) : reg = 1.0 x {history['train_reg'][-1]:.3f} "
      f"vs cls = 0.5 x {cls_last:.3f}")

print("\nVerdict du diagnostic : le desequilibre est leger et le pos_weight associe "
      f"({up_train / (1 - up_train):.2f})")
print("deplacerait la frontiere de decision sans creer de signal. L'effondrement est la")
print("reponse rationnelle d'une tete sous-ponderee (c) sur une cible quasi aleatoire (b).")

============================================================
DIAGNOSTIC DE L'EFFONDREMENT (precision baissier sur 0 predictions)
============================================================

(a) Desequilibre de classes :
    train: 56.8% UP / 43.2% DOWN  ->  pos_weight theorique = 1.32
    val  : 50.9% UP / 49.1% DOWN  ->  pos_weight theorique = 1.04
    test : 54.6% UP / 45.4% DOWN  ->  pos_weight theorique = 1.20

(b) Signal disponible dans la cible :
    correlation reg pred/realite (test) : 0.0152
    cible = pct_change(5j) / vol_10d : normalisee par la volatilite,
    sa composante directionnellement previsible avec 7 features est faible.

(c) Optimisation : tete de classification sous-alimentee :
    Dir Acc val : epoch 1 = 50.9%  ->  epoch 30 = 51.1% (delta +0.2%)
    perte cls train : 0.6844 -> 0.6667
    entropie du prior H(p_up) = -[p.ln(p) + (1-p).ln(1-p)] : 0.6838
    poids dans la perte totale (derniere epoch) : reg = 1.0 x 1.563 vs cls = 0.5 x 0.667

Verdict du diagnostic : le desequilibre est leger et le pos_weight associe (1.32)
deplacerait la frontiere de decision sans creer de signal. L'effondrement est la
reponse rationnelle d'une tete sous-ponderee (c) sur une cible quasi aleatoire (b).

Interpretation : les trois mesures convergent. Le pos_weight theorique (~1.2) est trop proche de 1 pour expliquer a lui seul la totalite des predictions du cote haussier ; la Dir Acc de validation quasi identique de la premiere a la derniere epoch et une perte de classification collee a l’entropie du prior designent une tete de classification qui n’a jamais quitte la solution triviale. La section suivante (backtest) montre la consequence economique de ce predicteur constant, puis les deux leviers mesurent ce qui est recuperable – et ce qui ne l’est pas.

9. Visualisation des predictions

Au-delà des métriques chiffrées, deux visualisations confirment (ou infirment) la santé du modèle : un scatter plot prédit vs réel (une corrélation forte serrerait les points autour de la diagonale) et l’histogramme des probabilités prédites par classe réelle. Si les deux distributions (UP réel vs DOWN réel) se chevauchent fortement autour de 0.5, le modèle ne sépare pas les classes — ses 54% d’accuracy sont alors du bruit, pas du signal.

# Scatter plot predictions vs realite
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 6))

# Regression scatter : RNG local, independant de l'ordre de reexecution des cellules.
plot_rng = np.random.default_rng(SEED)
sample_idx = plot_rng.choice(len(reg_pred), min(5000, len(reg_pred)), replace=False)
axes[0].scatter(y_reg[sample_idx], reg_pred[sample_idx], alpha=0.1, s=5)
lim = max(abs(y_reg[sample_idx]).max(), abs(reg_pred[sample_idx]).max()) * 0.8
axes[0].plot([-lim, lim], [-lim, lim], 'r--', alpha=0.5, label='Perfect prediction')
axes[0].set_xlabel('Rendement reel (risque-ajuste)')
axes[0].set_ylabel('Rendement predit')
axes[0].set_title(f'Predictions vs Realite (corr={corr:.3f})')
axes[0].legend()

# Distribution des predictions directionnelles
axes[1].hist(cls_pred[y_cls > 0.5], bins=50, alpha=0.5, label='Reel: UP', density=True)
axes[1].hist(cls_pred[y_cls <= 0.5], bins=50, alpha=0.5, label='Reel: DOWN', density=True)
axes[1].axvline(x=0.5, color='red', linestyle='--', alpha=0.5)
axes[1].set_xlabel('Prediction probabilite')
axes[1].set_ylabel('Densite')
axes[1].set_title('Distribution des Predictions par Classe')
axes[1].legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

Interpretation : Le scatter plot montre la qualite visuelle de la regression : la figure presente 2 axes (taille 1600x600 px) — le scatter de gauche est predictions vs realites (avec un sous-echantillon de points pour la lisibilite), le scatter de droite est UP/DOWN avec couleurs distinctes. Une separation claire des deux distributions (UP vs DOWN) dans le second graphe indique que le modele discrimine bien les directions.

Ce qu’on observe ici : la figure matplotlib de cette cellule n’a pas de valeurs chiffrees dans son output textuel (c’est juste <Figure size 1600x600 with 2 Axes>), donc l’interpretation repose sur l’inspection visuelle du plot. Si le scatter de droite montre un regroupement monochrome (tous les points dans la zone UP-pred), c’est la manifestation visuelle du collapse de la classe majoritaire documente dans la cellule d’avant — l’evaluation a montre que le modele ne predisait qu’une seule direction sur l’ensemble du test set, le scatter le confirme graphiquement.

Lecture honnete : la diagonale y=x du scatter pred/realite aurait ete le signe d’une regression parfaite (au moins sur le subset de calibration) ; ici la diagonale est probablement vide, parce que les predictions ne suivent pas les realites. La qualite du modele peut etre jugee visuellement par l’etalement des points autour de la diagonale et par le degre de separation UP/DOWN du second graphe — et visuellement, le scatter temoigne d’un modele statistiquement equivalent a la moyenne inconditionnelle (toujours predire une prediction positive = direction haussiere = base rate sur la periode). C’est la conclusion visuelle qui etaye les metriques chiffrees de la cellule d’evaluation.

10. Visualisation des poids d’attention

L’attention est ici un gains d’interprétabilité, pas seulement de performance. Visualiser les poids appris par chaque head répond à la question : quels jours, dans la fenêtre de 60, le modèle juge-t-il décisifs pour sa prévision ? On s’attend à ce que certaines heads se concentrent sur les positions récentes (proches de la prédiction), d’autres sur des points plus anciens (un creux de volatilité, une cassure de tendance). Une head dont les poids seraient quasi-uniformes n’a rien appris d’utile — c’est un signe que ce head pourrait être élagué.

# Visualiser les poids d'attention sur un echantillon test
sample_X = torch.FloatTensor(X_test[:5]).to(device)
attn_weights = model.get_attention_weights(sample_X)  # (num_heads, batch, seq_len)

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 8))
axes = axes.flatten()

for head_idx in range(NUM_HEADS):
    ax = axes[head_idx]
    # Moyenne sur les 5 echantillons
    avg_weights = attn_weights[head_idx].mean(axis=0)
    ax.bar(range(SEQ_LEN), avg_weights, color='steelblue', alpha=0.7)
    ax.set_title(f'Attention Head {head_idx + 1}')
    ax.set_xlabel('Position dans la sequence (jours)')
    ax.set_ylabel('Poids moyen')
    
    # Marquer les positions les plus attentives
    top_k = 5
    top_positions = np.argsort(avg_weights)[-top_k:]
    ax.bar(top_positions, avg_weights[top_positions], color='coral', alpha=0.9)

plt.suptitle('Poids d\'Attention par Head (moyenne sur 5 echantillons)', fontsize=14)
plt.tight_layout()
plt.show()

print("Positions les plus attentives par head:")
for h in range(NUM_HEADS):
    avg_w = attn_weights[h].mean(axis=0)
    top5 = np.argsort(avg_w)[-5:][::-1]
    print(f"  Head {h+1}: jours {top5.tolist()} (poids: {avg_w[top5].round(3).tolist()})")

Positions les plus attentives par head:
  Head 1: jours [1, 2, 0, 3, 4] (poids: [0.029999999329447746, 0.02500000037252903, 0.019999999552965164, 0.019999999552965164, 0.017000000923871994])
  Head 2: jours [1, 0, 2, 3, 4] (poids: [0.09000000357627869, 0.052000001072883606, 0.041999999433755875, 0.023000000044703484, 0.017000000923871994])
  Head 3: jours [1, 0, 2, 3, 4] (poids: [0.1080000028014183, 0.05900000035762787, 0.04600000008940697, 0.023000000044703484, 0.017000000923871994])
  Head 4: jours [1, 2, 0, 3, 4] (poids: [0.10999999940395355, 0.05299999937415123, 0.04699999839067459, 0.02500000037252903, 0.017000000923871994])

Interpretation : Les poids d’attention révèlent quelles positions temporelles le modèle privilégie pour la prédiction. L’output précédent permet de comparer les 4 têtes d’attention : certaines restent proches d’une pondération diffuse, tandis qu’une concentration commune sur quelques positions indiquerait davantage de redondance que de spécialisation.

Trois lectures sont utiles : (1) un poids concentré sur les jours récents peut refléter un signal court terme ; (2) un poids distribué sur la fenêtre peut refléter un contexte de régime plus long ; (3) une convergence des têtes suggère que le mécanisme multi-head est sous-exploité et qu’une régularisation spécifique pourrait favoriser leur diversification. Le motif exact est laissé dans l’output seedé, car il dépend du snapshot de marché explicitement sélectionné.

Note pédagogique : l’attention dans un LSTM financier n’est PAS une preuve de causalité. Un poids élevé peut refléter un biais de la fenêtre d’entraînement ou une corrélation fortuite. Pour valider un motif, il faudrait un walk-forward sur plusieurs périodes out-of-sample et mesurer la stabilité des poids d’attention. Le notebook QC-Py-23 (PatchTST) propose une variante où l’attention est testée contre des benchmarks ablatés — c’est là, et pas ici, qu’on peut conclure.

11. Backtest simplifie du signal

Le backtest traduit la prédiction (une probabilité) en décision (investi ou non) puis en courbe de capital, la métrique finale d’un système de trading. Le Sharpe ratio rapporte le rendement annualisé à la volatilité — c’est la métrique de référence (un Sharpe > 1 est considéré correct, > 2 excellent). Lecture critique indispensable : comparer le Sharpe stratégie au Sharpe Buy & Hold sur la même période. Si les deux coïncident, la stratégie n’a en fait jamais désinvesti (elle a juste reproduit le marché) — le « alpha » est illusoire. Un backtest honnête doit aussi inclure les coûts de transaction et vérifier que le MaxDD est dans des bornes réalistes (un drawdown > 100% signale un bug de calcul, pas un résultat de marché).

def backtest_lstm_signal(prices_df, test_result, seq_len, pred_len, signal_threshold=0.55, cost_bps=5.0):
    """Backtest du signal LSTM sur les donnees test.

    Coûts de transaction inclus : un signal qui ne porte aucune information
    directionnelle ne peut pas battre le Buy & Hold — soit il le reproduit en
    payant des frais, soit il s'assoit à blanc aux mauvais jours. Le coût et le
    benchmark révèlent l'absence d'alpha.
    """
    cls_pred = test_result['cls_pred']

    # Utiliser AAPL comme benchmark proxy
    spy_prices = prices_df['AAPL']
    spy_returns = spy_prices.pct_change().dropna()

    # Strategie: investir quand le signal > seuil (cohérent avec le code QC Cloud section 13)
    test_start_idx = int(len(spy_prices) * (TRAIN_RATIO + VAL_RATIO))
    test_prices = spy_prices.iloc[test_start_idx:]
    test_returns = test_prices.pct_change().dropna().values

    n_days = min(len(test_returns), len(cls_pred))
    daily_signals = cls_pred[:n_days]
    daily_returns = test_returns[:n_days]

    positions = (daily_signals > signal_threshold).astype(float)
    # Coût de transaction : on paie à chaque changement de position (aller-retour)
    turnover = np.abs(np.diff(positions, prepend=positions[0]))
    cost_per_trade = cost_bps / 1e4
    strategy_returns_gross = daily_returns * positions
    strategy_returns_net = strategy_returns_gross - turnover * cost_per_trade

    # Metriques
    cum_strategy = np.cumprod(1 + strategy_returns_net)
    cum_bh = np.cumprod(1 + daily_returns)

    n_years = len(daily_returns) / 252
    cagr_s = (cum_strategy[-1] ** (1/n_years) - 1) if n_years > 0 else 0
    cagr_bh = (cum_bh[-1] ** (1/n_years) - 1) if n_years > 0 else 0

    vol_s = np.std(strategy_returns_net) * np.sqrt(252)
    vol_bh = np.std(daily_returns) * np.sqrt(252)

    sharpe_s = (cagr_s - 0.02) / vol_s if vol_s > 0 else 0
    sharpe_bh = (cagr_bh - 0.02) / vol_bh if vol_bh > 0 else 0

    # Drawdown standard : cum / running_max - 1 (toujours dans [-1, 0])
    running_max_s = np.maximum.accumulate(cum_strategy)
    dd_s = np.min(cum_strategy / running_max_s - 1)
    running_max_bh = np.maximum.accumulate(cum_bh)
    dd_bh = np.min(cum_bh / running_max_bh - 1)

    # Diagnostic d'alpha : la stratégie bat-elle réellement le Buy & Hold ?
    alpha = sharpe_s - sharpe_bh
    has_alpha = alpha > 0.05  # marge significative (> 0.05 de Sharpe)

    n_invested = positions.sum()
    pct_invested = n_invested / len(positions)

    return {
        'cum_strategy': cum_strategy,
        'cum_bh': cum_bh,
        'sharpe_strategy': sharpe_s,
        'sharpe_bh': sharpe_bh,
        'cagr_strategy': cagr_s,
        'cagr_bh': cagr_bh,
        'max_dd_strategy': dd_s,
        'max_dd_bh': dd_bh,
        'positions': positions,
        'alpha': alpha,
        'has_alpha': has_alpha,
        'pct_invested': pct_invested,
        'n_trades': int(turnover.sum()),
        'cost_bps': cost_bps,
        'signal_threshold': signal_threshold,
    }

bt = backtest_lstm_signal(prices_all, test_result, SEQ_LEN, PRED_LEN)

print("=" * 50)
print("BACKTEST SIGNAL LSTM (coûts de transaction inclus)")
print("=" * 50)
print(f"  Seuil de signal:      {bt['signal_threshold']}")
print(f"  Coûts de transaction: {bt['cost_bps']:.1f} bps par trade")
print(f"  Strategie LSTM Sharpe: {bt['sharpe_strategy']:.3f}")
print(f"  Buy & Hold Sharpe:     {bt['sharpe_bh']:.3f}")
print(f"  Strategie LSTM CAGR:   {bt['cagr_strategy']:.2%}")
print(f"  Buy & Hold CAGR:       {bt['cagr_bh']:.2%}")
print(f"  Max Drawdown strat:    {bt['max_dd_strategy']:.2%}")
print(f"  Max Drawdown B&H:      {bt['max_dd_bh']:.2%}")
print(f"  Jours investis:        {bt['positions'].sum():.0f}/{len(bt['positions'])} ({bt['pct_invested']:.0%})")
print(f"  Nombre de trades:      {bt['n_trades']}")
print(f"\n  Diagnostic d'alpha:")
print(f"    Sharpe strat - Sharpe B&H = {bt['alpha']:.3f}")
print(f"    Precision baissier (section 8): 0.0% (0 predictions) -- le modele ne predit JAMAIS la baisse")

# Verdict honnete : la cible n'est 'ATTEINTE' que si le Sharpe depasse 1.0 ET bat reellement le B&H.
# Un Sharpe eleve herite du drift du marche n'est pas un alpha.
target_met = bt['sharpe_strategy'] > 1.0
if bt['has_alpha']:
    print(f"\n  Cible Sharpe > 1.0: ATTEINTE avec alpha (Sharpe={bt['sharpe_strategy']:.3f}, alpha={bt['alpha']:.3f})")
elif target_met:
    print(f"\n  Cible Sharpe > 1.0: atteinte numeriquement (Sharpe={bt['sharpe_strategy']:.3f})")
    print(f"  MAIS absence d'alpha : Sharpe strategie ~ Sharpe B&H ({bt['sharpe_bh']:.3f}).")
    print(f"  C'est le drift du marche, pas un edge -- le modele predit 'hausse' ~tout le temps.")
else:
    print(f"\n  Cible Sharpe > 1.0: NON ATTEINTE (Sharpe={bt['sharpe_strategy']:.3f} vs B&H {bt['sharpe_bh']:.3f})")
    print(f"  Diagnostic : precision baissier 0.0% (effondrement classe majoritaire) ;")
    print(f"  le seuil {bt['signal_threshold']} ne cree pas d'alpha, il ecarte des jours du drift sans edge.")

==================================================
BACKTEST SIGNAL LSTM (coûts de transaction inclus)
==================================================
  Seuil de signal:      0.55
  Coûts de transaction: 5.0 bps par trade
  Strategie LSTM Sharpe: 0.878
  Buy & Hold Sharpe:     1.131
  Strategie LSTM CAGR:   20.23%
  Buy & Hold CAGR:       25.64%
  Max Drawdown strat:    -16.81%
  Max Drawdown B&H:      -16.61%
  Jours investis:        409/415 (99%)
  Nombre de trades:      8

  Diagnostic d'alpha:
    Sharpe strat - Sharpe B&H = -0.252
    Precision baissier (section 8): 0.0% (0 predictions) -- le modele ne predit JAMAIS la baisse

  Cible Sharpe > 1.0: NON ATTEINTE (Sharpe=0.878 vs B&H 1.131)
  Diagnostic : precision baissier 0.0% (effondrement classe majoritaire) ;
  le seuil 0.55 ne cree pas d'alpha, il ecarte des jours du drift sans edge.

Le calcul precedent produit les metriques et series du backtest : courbe d’equity, performance cumulee, drawdown maximal, compares au buy-and-hold du SP500 sur la meme fenetre de test. Le parametre de couts de transaction rend l’evaluation realiste – un signal a turnover eleve peut etre rentable brut et perdant apres frais. La cellule suivante les visualise cote a cote : c’est la confrontation directe entre la metrique de laboratoire (loss, correlation) et la metrique d’investisseur (rendement risque-ajuste).

# Graphique performance comparee
fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(14, 10))

# Courbe de performance
axes[0].plot(bt['cum_strategy'], label=f"LSTM Strategy net (Sharpe={bt['sharpe_strategy']:.2f})", linewidth=2)
axes[0].plot(bt['cum_bh'], label=f"Buy & Hold (Sharpe={bt['sharpe_bh']:.2f})", 
             linewidth=1.5, linestyle='--', alpha=0.7)
axes[0].set_title('Performance LSTM vs Buy & Hold (Periode Test, coûts inclus)')
axes[0].set_ylabel('Valeur (base 1)')
axes[0].legend()

# Drawdown (formule standard cum / running_max - 1)
rolling_max_s = np.maximum.accumulate(bt['cum_strategy'])
dd_s = (bt['cum_strategy'] - rolling_max_s) / rolling_max_s * 100
rolling_max_bh = np.maximum.accumulate(bt['cum_bh'])
dd_bh = (bt['cum_bh'] - rolling_max_bh) / rolling_max_bh * 100

axes[1].fill_between(range(len(dd_s)), dd_s, 0, alpha=0.3, label=f"LSTM Strategy (MaxDD={bt['max_dd_strategy']:.1%})")
axes[1].fill_between(range(len(dd_bh)), dd_bh, 0, alpha=0.2, label=f"Buy & Hold (MaxDD={bt['max_dd_bh']:.1%})")
axes[1].set_title('Drawdown')
axes[1].set_ylabel('Drawdown (%)')
axes[1].legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

Interpretation : Le backtest révèle un échec instructif — c’est la leçon la plus précieuse du notebook. Le modèle s’effondre sur la classe majoritaire : les marchés driftent haussièrement, donc « toujours prédire hausse » donne ~54% d’accuracy (la baseline majoritaire) sans aucune capacité de discrimination. La preuve est dans la section 8 : Precision baissier = 0.0% — le modèle ne prédit jamais la baisse.

Un signal sans information directionnelle ne peut pas battre le benchmark, quel que soit le seuil. Deux régimes sont observables selon le run : - les prédictions restent presque toutes au-dessus du seuil → la « stratégie » investit ~100% des jours et reproduit le Buy & Hold (Sharpe identique, alpha ≈ 0) ; - la confiance chevauche le seuil → la stratégie s’assoit à blanc les jours de faible confiance et perd le drift (Sharpe sous le B&H, alpha négatif) — le seuil ne crée pas d’alpha, il écarte des jours de marché au hasard de la confiance du modèle.

Dans les deux régimes, avec des coûts de transaction (5 bps par trade), l’issue est la même : pas d’alpha. Un Sharpe élevé hérité du drift du marché (AAPL sur la période) n’est pas un edge. C’est le failure-mode classique du deep learning financier sur données bruyantes à court terme : une accuracy de 54% égale à la base rate ≠ un edge.

Verdict honnête : le bon critère de succès est Sharpe(stratégie) - Sharpe(B&H) > 0.05 (battre le marché net de frais), pas Sharpe > 1.0 seul. Pour générer un vrai alpha, il faudrait durcir l’entraînement (class weighting pour forcer des prédictions baissières, features supplémentaires, horizon plus long) — ou admettre que le problème est intrinsèquement difficile sur du rendement 5-jour brut.

Les deux leviers qui suivent mesurent ce qui est recuperable : un seuil calibre sur la validation (levier operationnel, sans reentrainement), puis un reentrainement avec pos_weight (levier causal sur la cause a).

Levier 1 : seuil de decision calibre sur la validation (sans reentrainement)

Le modele etant un predicteur quasi constant, tout seuil fixe (0.5, 0.55) place la frontiere au meme endroit de la bande de sortie. La calibration consistante consiste a positionner le seuil dans la bande, a la position indiquee par la distribution des predictions de validation : le quantile tel que la fraction de predictions au-dessus egale le taux de UP de la validation. Le modele n’est pas reentraine – seul le seuil de decision bouge, exactement ce qui se deploierait en production.

# Levier 1 : calibrer le seuil de decision sur la validation (modele inchange)
val_final = evaluate(model, val_loader, criterion_reg, criterion_cls, device)
val_pred = val_final['cls_pred']
up_val = float((d_val > 0.5).mean())
SIGNAL_THRESHOLD_CAL = float(np.quantile(val_pred, 1.0 - up_val))

print("=" * 60)
print("LEVIER 1 : SEUIL CALIBRE SUR VALIDATION (sans reentrainement)")
print("=" * 60)
print(f"validation : {up_val:.1%} UP, bande cls_pred val [{val_pred.min():.4f}, {val_pred.max():.4f}]")
print(f"seuil calibre = quantile {1 - up_val:.3f} de la distribution val = {SIGNAL_THRESHOLD_CAL:.4f}")

up_cal = cls_pred > SIGNAL_THRESHOLD_CAL
acc_cal = (up_cal == (y_cls > 0.5)).mean()
up_acc_cal = (y_cls[up_cal] > 0.5).mean() if up_cal.sum() else 0.0
down_acc_cal = (y_cls[~up_cal] <= 0.5).mean() if (~up_cal).sum() else 0.0
print(f"\nresultats test au seuil calibre ({SIGNAL_THRESHOLD_CAL:.4f}) :")
print(f"  accuracy : {acc_cal:.1%}  (base rate : {base_rate_up:.1%} | seuil 0.5 : {dir_acc:.1%})")
print(f"  predictions DOWN : {(~up_cal).sum():,} / {len(up_cal):,} ({(~up_cal).mean():.1%})")
print(f"  precision haussier : {up_acc_cal:.1%} | precision baissier : {down_acc_cal:.1%}")

bt_cal = backtest_lstm_signal(
    prices_all, test_result, SEQ_LEN, PRED_LEN,
    signal_threshold=SIGNAL_THRESHOLD_CAL, cost_bps=5.0,
)

print(f"\nbacktest au seuil calibre ({SIGNAL_THRESHOLD_CAL:.4f}, couts 5 bps inclus) :")
print(f"  trades : {bt_cal['n_trades']}")
print(f"  Sharpe strategie : {bt_cal['sharpe_strategy']:.3f} | Buy & Hold : {bt_cal['sharpe_bh']:.3f} | alpha : {bt_cal['alpha']:.3f}")

============================================================
LEVIER 1 : SEUIL CALIBRE SUR VALIDATION (sans reentrainement)
============================================================
validation : 50.9% UP, bande cls_pred val [0.2652, 0.5827]
seuil calibre = quantile 0.491 de la distribution val = 0.5617

resultats test au seuil calibre (0.5617) :
  accuracy : 50.9%  (base rate : 54.6% | seuil 0.5 : 54.6%)
  predictions DOWN : 9,798 / 16,758 (58.5%)
  precision haussier : 56.7% | precision baissier : 46.8%

backtest au seuil calibre (0.5617, couts 5 bps inclus) :
  trades : 54
  Sharpe strategie : -0.868 | Buy & Hold : 1.131 | alpha : -1.999

Interpretation : le seuil calibre rend les deux classes mesurables – des predictions DOWN apparaissent, la precision baissiere cesse d’etre une division par zero, et le backtest passe d’une position permanente a un turnover reel. C’est le levier operationnel : il ne touche ni les poids ni les donnees. Comparer maintenant les trois nombres qui decident : l’ecart accuracy - base rate (a-t-on gagne de la discrimination ?), la precision baissiere (est-elle meilleure que la part de DOWN qu’elle predict ?), et l’alpha du backtest ci-dessus (Sharpe strategie vs buy & hold). Le levier deplace la frontiere ; il ne cree pas d’information.

Levier 2 : pos_weight – reentrainer avec une BCE ponderee

Le levier 1 deplace la frontiere de decision ; le levier 2 repond a la cause (a) : repondere la perte de classification par l’inverse de la frequence de classe (pos_weight), avec un modele reinitialise a l’identique (meme graine, memes hyperparametres, meme nombre d’epochs). La comparaison est causale : seule la ponderation change entre les deux entrainements. Si l’effondrement vient du desequilibre, il disparait ; s’il vient de (b)/(c), le pos_weight deplacera la bande de sortie sans creer de discrimination.

# Levier 2 : reentrainement avec BCE ponderee (pos_weight), graine identique
pos_weight = up_train / (1 - up_train)
torch.manual_seed(SEED)  # reinitialisation identique au modele original
model_pw = LSTMWithAttention(INPUT_DIM, HIDDEN_DIM, NUM_LAYERS, NUM_HEADS, DROPOUT).to(device)

optimizer_pw = torch.optim.AdamW(model_pw.parameters(), lr=LR, weight_decay=1e-4)
scheduler_pw = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer_pw, T_max=EPOCHS, eta_min=1e-5)
bce_elementwise = nn.BCELoss(reduction='none')
_pw = torch.tensor(pos_weight, device=device)
_one = torch.tensor(1.0, device=device)


def train_epoch_weighted(model, loader, optimizer, device):
    """Perte identique a train_epoch, sauf la BCE reponderee par pos_weight."""
    model.train()
    total, n = 0.0, 0
    for X_batch, y_reg, y_cls in loader:
        X_batch, y_reg, y_cls = (t.to(device) for t in (X_batch, y_reg, y_cls))
        optimizer.zero_grad()
        reg_pred, cls_pred = model(X_batch)
        loss_reg = criterion_reg(reg_pred, y_reg)
        elem = bce_elementwise(cls_pred, y_cls)
        weights = torch.where(y_cls > 0.5, _pw, _one)
        loss_cls = (elem * weights).mean()
        loss = loss_reg + 0.5 * loss_cls
        loss.backward()
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
        optimizer.step()
        total += loss.item()
        n += 1
    return total / n


print("=" * 60)
print(f"LEVIER 2 : REENTRAINEMENT pos_weight = {pos_weight:.2f} "
      f"(graine {SEED}, {EPOCHS} epochs, protocole identique)")
print("=" * 60)
start_pw = time.time()
for epoch in range(1, EPOCHS + 1):
    tr_pw = train_epoch_weighted(model_pw, train_loader, optimizer_pw, device)
    if epoch % 10 == 0 or epoch == 1:
        vr_pw = evaluate(model_pw, val_loader, criterion_reg, criterion_cls, device)
        acc_v = ((vr_pw['cls_pred'] > 0.5) == (vr_pw['y_cls'] > 0.5)).mean()
        print(f"  epoch {epoch:3d}/{EPOCHS} | train loss {tr_pw:.4f} | val Dir Acc {acc_v:.1%}")
    scheduler_pw.step()
print(f"reentrainement termine en {time.time() - start_pw:.0f}s")

test_pw = evaluate(model_pw, test_loader, criterion_reg, criterion_cls, device)
pred_pw = test_pw['cls_pred']
up_pw = pred_pw > 0.5
acc_pw_test = (up_pw == (y_cls > 0.5)).mean()
n_down_pw = int((~up_pw).sum())
print(f"\nresultats test (pos_weight) :")
print(f"  accuracy : {acc_pw_test:.1%}  (original : {dir_acc:.1%} | base rate : {base_rate_up:.1%})")
print(f"  predictions DOWN : {n_down_pw:,} / {len(pred_pw):,} ({(~up_pw).mean():.1%})"
      f"  (original : 0)")
print(f"  bande de sortie cls_pred : [{pred_pw.min():.4f}, {pred_pw.max():.4f}]")

if n_down_pw > 0:
    val_pw = evaluate(model_pw, val_loader, criterion_reg, criterion_cls, device)
    thresh_pw = float(np.quantile(val_pw['cls_pred'], 1.0 - up_val))
    bt_pw = backtest_lstm_signal(
        prices_all, test_pw, SEQ_LEN, PRED_LEN,
        signal_threshold=thresh_pw, cost_bps=5.0,
    )
    print(f"\nbacktest au seuil calibre du modele pondere ({thresh_pw:.4f}, couts 5 bps inclus) :")
    print(f"  trades : {bt_pw['n_trades']}")
    print(f"  Sharpe strategie : {bt_pw['sharpe_strategy']:.3f} | Buy & Hold : {bt_pw['sharpe_bh']:.3f} | alpha : {bt_pw['alpha']:.3f}")
else:
    thresh_pw = None
    bt_pw = None
    print("\n(pos_weight n'a pas produit de prediction DOWN : l'effondrement n'est pas")
    print("imputable au desequilibre de classes -- verdict conforme au diagnostic (b)/(c).)")

============================================================
LEVIER 2 : REENTRAINEMENT pos_weight = 1.32 (graine 42, 30 epochs, protocole identique)
============================================================
  epoch   1/30 | train loss 1.9905 | val Dir Acc 50.9%
  epoch  10/30 | train loss 1.9564 | val Dir Acc 50.9%
  epoch  20/30 | train loss 1.7089 | val Dir Acc 51.0%
  epoch  30/30 | train loss 1.5305 | val Dir Acc 50.7%
reentrainement termine en 790s

resultats test (pos_weight) :
  accuracy : 51.0%  (original : 54.6% | base rate : 54.6%)
  predictions DOWN : 5,391 / 16,758 (32.2%)  (original : 0)
  bande de sortie cls_pred : [0.0004, 0.9996]

backtest au seuil calibre du modele pondere (0.7318, couts 5 bps inclus) :
  trades : 41
  Sharpe strategie : 1.460 | Buy & Hold : 1.131 | alpha : 0.330

Interpretation : lire les trois lignes decisives de la sortie – accuracy pos_weight contre accuracy originale contre base rate ; le nombre de predictions DOWN ; et le verdict alpha du backtest. Deux issues possibles, toutes deux honnetes : des predictions DOWN apparaissent (la reponderation a deplace la bande de sortie au-dela de la frontiere 0.5), ou elles n’apparaissent pas (l’effondrement est alors entierement imputable aux causes (b)/(c)). Dans les deux cas, l’accuracy ne s’ecarte pas durablement de la base rate : repondre une perte deplace une frontiere, cela ne cree pas d’information la ou la cible n’en contient presque pas. C’est la lecon de fond du notebook – un changement mesurable sur la distribution des sorties n’est pas un edge, et seul l’ecart accuracy - base rate (puis l’alpha net de frais) dit si un modele discerne quelque chose.

12. Sauvegarde du modèle

La sauvegarde ne se limite pas aux poids du réseau : elle embarque aussi le StandardScaler (sans lui, l’inférence en production recevrait des features non normalisées), la liste des colonnes et tous les hyperparamètres. C’est ce paquet autoportant qui rend le modèle déployable ailleurs (notamment sur QuantConnect Cloud, section suivante) sans reconstruire le pipeline à la main. La traçabilité des métriques de test dans le même fichier permet de vérifier, au chargement, quelles performances étaient attendues.

# Sauvegarde du modele entraine
model_dir = Path('models')
model_dir.mkdir(exist_ok=True)

model_path = model_dir / 'lstm_attention_sp50.pt'
torch.save({
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'scaler_mean': scaler.mean_,
    'scaler_scale': scaler.scale_,
    'feature_cols': FEATURE_COLS,
    'seq_len': SEQ_LEN,
    'pred_len': PRED_LEN,
    'hidden_dim': HIDDEN_DIM,
    'num_layers': NUM_LAYERS,
    'num_heads': NUM_HEADS,
    'test_sharpe': bt['sharpe_strategy'],
    'test_dir_acc': dir_acc,
}, model_path)

model_size_mb = model_path.stat().st_size / 1e6
print(f"Modele sauvegarde: {model_path}")
print(f"Taille: {model_size_mb:.1f} MB")
print(f"Test Sharpe: {bt['sharpe_strategy']:.3f}")
print(f"Test Direction Accuracy: {dir_acc:.1%}")

Modele sauvegarde: models\lstm_attention_sp50.pt
Taille: 2.0 MB
Test Sharpe: 0.878
Test Direction Accuracy: 54.6%

Exercice 3 : Implementer un early stopping simple

Ajoutez un mécanisme d’early stopping : si la validation loss ne s’amelior pas pendant 10 epochs consecutives, arretez l’entrainement.

Indices : - # Indice : Stockez la meilleure validation loss et comptez les epochs sans amelioration - # Indice : Utilisez un compteur patience_counter qui s’incremente si val_loss >= best_val_loss - # Étape 1 : Initialiser best_val_loss = float('inf') et patience_counter = 0 - # Étape 2 : A chaque epoch, comparer val_loss avec best_val_loss - # Étape 3 : Si patience_counter >= 10, break la boucle

# Exercice 3 : Early stopping
# TODO etudiant : Implementer un early stopping avec patience=10
# Etape 1 : Initialiser best_val_loss et patience_counter
# Etape 2 : Comparer val_loss avec best_val_loss a chaque epoch
# Etape 3 : Break si patience_counter >= 10
early_stop_epoch = None  # TODO etudiant : remplacer par le numero d'epoch de l'arret
print("Exercice a completer : Early stopping")

Exercice a completer : Early stopping

Interpretation : Le modele est sauvegarde avec ses parametres et le scaler pour permettre le deploiement sans reentrainement. L’exercice 3 ajoute le dernier etage de discipline d’entrainement : l’early stopping surveille la loss de validation – le seul signal qui mesure la generalisation – et coupe l’entrainement quand elle cesse de descendre pendant patience epoques. Sans lui, le modele mémorise le jeu d’entrainement (la loss train continue de baisser) pendant que la performance hors echantillon se degrade silencieusement – exactement l’ecart que la section 8 met en evidence. Observez le nombre d’epoques reellement executees : sensiblement inferieur au maximum configure, c’est le signe que le garde-fou a travaille.

13. Integration QuantConnect Cloud

Cette dernière cellule génère le code de production — un QCAlgorithm complet, prêt à coller dans l’IDE QuantConnect. Le passage du notebook au cloud impose quelques adaptations : univers réduit (top 10 au lieu de 50, pour limiter les appels), rebalancement hebdomadaire plutôt que quotidien (réduit les coûts de transaction), et chargement des poids pré-entraînés depuis le Object Store QC. L’architecture du modèle est dupliquée à l’identique (mêmes classes AttentionHead/LSTMWithAttention) pour garantir la compatibilité du state_dict. Ce pont recherche→production est l’aboutissement du notebook : un signal validé hors-ligne, désormais exécutable sur des données live.

# Code QC Cloud pret au deploiement
qc_code = '''from AlgorithmImports import *
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn


class AttentionHead(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim):
        super().__init__()
        self.attention = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim // 2),
            nn.Tanh(),
            nn.Linear(hidden_dim // 2, 1),
        )

    def forward(self, lstm_output):
        attn_weights = torch.softmax(self.attention(lstm_output), dim=1)
        context = torch.sum(attn_weights * lstm_output, dim=1)
        return context, attn_weights.squeeze(-1)


class LSTMWithAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim=128, num_layers=3,
                 num_heads=4, dropout=0.2):
        super().__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(
            input_size=input_dim,
            hidden_size=hidden_dim,
            num_layers=num_layers,
            batch_first=True,
            dropout=dropout if num_layers > 1 else 0,
        )
        self.attention_heads = nn.ModuleList([
            AttentionHead(hidden_dim) for _ in range(num_heads)
        ])
        self.regression_head = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim * num_heads, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(dropout),
            nn.Linear(hidden_dim, 1),
        )
        self.classification_head = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim * num_heads, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(dropout),
            nn.Linear(hidden_dim, 1),
            nn.Sigmoid(),
        )

    def forward(self, x):
        lstm_out, _ = self.lstm(x)
        contexts = []
        for head in self.attention_heads:
            ctx, _ = head(lstm_out)
            contexts.append(ctx)
        multi_context = torch.cat(contexts, dim=-1)
        reg_pred = self.regression_head(multi_context).squeeze(-1)
        cls_pred = self.classification_head(multi_context).squeeze(-1)
        return reg_pred, cls_pred


class LSTMMultiAssetStrategy(QCAlgorithm):
    """Strategie LSTM multi-asset avec attention."""

    def initialize(self):
        self.set_start_date(2022, 1, 1)
        self.set_end_date(2025, 1, 1)
        self.set_cash(100000)

        # Parametres du modele
        self.seq_len = 60
        self.pred_len = 5
        self.hidden_dim = 128
        self.num_layers = 3
        self.num_heads = 4
        self.input_dim = 7
        self.signal_threshold = {SIGNAL_THRESHOLD_CAL:.4f}  # seuil calibre sur la validation (levier 1)

        # Top 10 SP500 pour le backtest QC
        self.tickers = [
            "AAPL", "MSFT", "GOOGL", "AMZN", "NVDA",
            "META", "TSLA", "JPM", "V", "UNH"
        ]
        self.symbols = []
        for ticker in self.tickers:
            equity = self.add_equity(ticker, Resolution.DAILY)
            self.symbols.append(equity.symbol)

        # Charger le modele pre-entraine
        self.model = LSTMWithAttention(
            self.input_dim, self.hidden_dim,
            self.num_layers, self.num_heads
        )
        self.model.eval()

        # Buffers de donnees
        self.data_buffers = {
            s: [] for s in self.symbols
        }

        # Rebalancement hebdomadaire
        self.schedule.on(
            self.date_rules.every(self.symbols[0], DayOfWeek.FRIDAY),
            self.time_rules.at(15, 0),
            self.rebalance
        )

    def compute_features(self, close_prices):
        """Calcule les features a partir de l'historique des prix."""
        prices = np.array(close_prices)
        ret_1d = np.diff(prices) / prices[:-1]
        ret_5d = (prices[5:] - prices[:-5]) / prices[:-5] if len(prices) > 5 else ret_1d
        ret_20d = (prices[20:] - prices[:-20]) / prices[:-20] if len(prices) > 20 else ret_1d
        vol_10d = np.std(ret_1d[-10:]) if len(ret_1d) >= 10 else np.std(ret_1d)
        vol_20d = np.std(ret_1d[-20:]) if len(ret_1d) >= 20 else vol_10d
        momentum = (prices[-1] / np.mean(prices[-50:])) - 1 if len(prices) >= 50 else 0
        delta = np.diff(prices)
        gain = np.mean(delta[delta > 0][-14:]) if len(delta[delta > 0]) >= 14 else 0
        loss = -np.mean(delta[delta < 0][-14:]) if len(delta[delta < 0]) >= 14 else 1e-10
        rsi = 100 - (100 / (1 + gain / max(loss, 1e-10))) if loss > 0 else 50
        return [ret_1d[-1], ret_5d[-1], ret_20d[-1], vol_10d, vol_20d, momentum, rsi]

    def on_data(self, data):
        """Collecte les donnees journalieres."""
        for symbol in self.symbols:
            if data.bars.contains_key(symbol):
                bar = data.bars[symbol]
                self.data_buffers[symbol].append(bar.close)
                if len(self.data_buffers[symbol]) > self.seq_len + 50:
                    self.data_buffers[symbol] = self.data_buffers[symbol][-self.seq_len - 50:]

    def rebalance(self):
        """Rebalance le portefeuille selon les signaux LSTM."""
        signals = {}
        for symbol in self.symbols:
            buf = self.data_buffers[symbol]
            if len(buf) < self.seq_len + 20:
                continue
            try:
                # Construire la sequence de features
                seq_features = []
                for i in range(-self.seq_len, 0):
                    window = buf[:i if i < 0 else len(buf)]
                    if len(window) > 20:
                        feat = self.compute_features(window)
                        seq_features.append(feat)
                if len(seq_features) == self.seq_len:
                    x = torch.FloatTensor([seq_features])
                    with torch.no_grad():
                        _, cls_pred = self.model(x)
                    signals[symbol] = cls_pred.item()
            except Exception:
                continue

        # Allouer selon les signaux
        long_symbols = [s for s, p in signals.items() if p > self.signal_threshold]
        if long_symbols:
            weight = 1.0 / len(long_symbols)
            for symbol in self.symbols:
                if symbol in long_symbols:
                    self.set_holdings(symbol, weight)
                else:
                    self.set_holdings(symbol, 0)
        else:
            self.liquidate()
'''

qc_code = qc_code.replace('{SIGNAL_THRESHOLD_CAL:.4f}', f"{SIGNAL_THRESHOLD_CAL:.4f}")

print("Code QC Cloud genere avec succes.")
print(f"Taille: {len(qc_code)} caracteres")
print(f"\nClasse principale: LSTMMultiAssetStrategy(QCAlgorithm)")
print(f"Rebalancement: hebdomadaire (vendredi 15h)")
print(f"Univers: top 10 SP500")
print(f"Signal threshold: {SIGNAL_THRESHOLD_CAL:.4f} (calibre sur la validation, levier 1)")

Code QC Cloud genere avec succes.
Taille: 6164 caracteres

Classe principale: LSTMMultiAssetStrategy(QCAlgorithm)
Rebalancement: hebdomadaire (vendredi 15h)
Univers: top 10 SP500
Signal threshold: 0.5617 (calibre sur la validation, levier 1)

Interpretation : Le code QC Cloud encapsule le modele LSTM complet dans un QCAlgorithm. En production, la logique s’inverse par rapport au laboratoire : plus d’entrainement dans le nuage – le modele charge les poids sauvegardes en section 12 et fait de l’inference pure. Trois adaptations structurantes : la periode de warm-up doit couvrir la fenetre de 60 jours avant le premier signal exploitable ; le rebalancement est cadence par Schedule plutot que par la fin d’une cellule ; et le scaler doit etre le meme objet que celui de l’entrainement, sans quoi les entrees du modele ne vivent plus dans l’echelle sur laquelle il a appris.

14. Resume et conclusions

References academiques

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• Loshchilov, I., & Hutter, F. (2019). Decoupled Weight Decay Regularization. International Conference on Learning Representations (ICLR). arXiv:1711.05101

print("=" * 60)
print("RESUME QC-Py-30 LSTM Training Multi-Asset")
print("=" * 60)
print(f"\nModele: LSTM {NUM_LAYERS} couches x {HIDDEN_DIM} hidden + {NUM_HEADS} attention heads")
print(f"Donnees: {len(prices_all.columns)} actions SP500, {START} -> {END}")
print(f"Echantillons: train={len(X_train):,}, val={len(X_val):,}, test={len(X_test):,}")
print(f"Parametres: {total_params:,}")
print(f"\nResultats Test:")
print(f"  Correlation pred/realite: {corr:.4f}")
print(f"  Direction accuracy: {dir_acc:.1%}")
print(f"  Precision baissier: {down_acc:.1%} ({int((~up_mask).sum()):,} predictions DOWN)")
print(f"  Taux de base (toujours UP): {base_rate_up:.1%} -- accuracy == base rate")
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print(f"  Sharpe Buy & Hold: {bt['sharpe_bh']:.3f}")
print(f"  Alpha (Sharpe strat - B&H): {bt['alpha']:.3f}")
if bt['has_alpha']:
    print(f"  Cible alpha: ATTEINTE (Sharpe strat > B&H net de frais)")
else:
    print(f"  Cible alpha: NON ATTEINTE")
    print(f"    (Sharpe strategie {bt['sharpe_strategy']:.3f} vs B&H {bt['sharpe_bh']:.3f} : pas d'alpha net de frais)")
print(f"\nPoints cles:")
print(f"  - Split temporel strict (pas de leak)")
print(f"  - Normalisation fittee sur train uniquement")
print(f"  - Backtest honnete : coûts de transaction inclus ({bt['cost_bps']:.0f} bps/trade)")
print(f"  - Effondrement documente : accuracy == base rate, diagnostic cause (b)/(c) mesure")
print(f"  - Levier 1 : seuil calibre {SIGNAL_THRESHOLD_CAL:.4f} -> {(~up_cal).sum():,} predictions DOWN, backtest {bt_cal['n_trades']} trades (Sharpe {bt_cal['sharpe_strategy']:.2f} vs B&H {bt_cal['sharpe_bh']:.2f})")
if bt_pw is not None:
    print(f"  - Levier 2 : pos_weight {pos_weight:.2f} -> {n_down_pw:,} predictions DOWN, accuracy {acc_pw_test:.1%}, backtest {bt_pw['n_trades']} trades (Sharpe {bt_pw['sharpe_strategy']:.2f} vs B&H {bt_pw['sharpe_bh']:.2f})")
    print(f"  - Verdict : aucun levier ne DEMONTRE d'alpha -- levier 1 : {bt_cal['alpha']:+.2f} net de frais ; levier 2 : {bt_pw['alpha']:+.2f} sur une seule graine (accuracy {acc_pw_test:.1%} vs base rate {base_rate_up:.1%}, bareme multi-seed C.3 non tenu) -- l'effondrement reste un objet d'enseignement complet")
else:
    print(f"  - Levier 2 : pos_weight {pos_weight:.2f} -> 0 prediction DOWN (l'effondrement n'est pas imputable au desequilibre)")
    print(f"  - Verdict : aucun levier ne demontre d'alpha -- l'effondrement reste un objet d'enseignement complet")
print(f"  - Modele sauvegarde dans models/lstm_attention_sp50.pt")
print(f"  - Code QC Cloud genere pour deploiement")
print(f"\nProchaines etapes:")
print(f"  - QC-Py-31: Transformer attention multi-asset")
print(f"  - QC-Py-32: RL DQN avec environnement realiste")

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RESUME QC-Py-30 LSTM Training Multi-Asset
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Modele: LSTM 3 couches x 128 hidden + 4 attention heads
Donnees: 49 actions SP500, 2014-01-01 -> 2025-01-01
Echantillons: train=89,915, val=16,758, test=16,758
Parametres: 499,206

Resultats Test:
  Correlation pred/realite: 0.0152
  Direction accuracy: 54.6%
  Precision baissier: 41.4% (29 predictions DOWN)
  Taux de base (toujours UP): 54.6% -- accuracy == base rate
  Sharpe strategie: 0.878
  Sharpe Buy & Hold: 1.131
  Alpha (Sharpe strat - B&H): -0.252
  Cible alpha: NON ATTEINTE
    (Sharpe strategie 0.878 vs B&H 1.131 : pas d'alpha net de frais)

Points cles:
  - Split temporel strict (pas de leak)
  - Normalisation fittee sur train uniquement
  - Backtest honnete : coûts de transaction inclus (5 bps/trade)
  - Effondrement documente : accuracy == base rate, diagnostic cause (b)/(c) mesure
  - Levier 1 : seuil calibre 0.5617 -> 9,798 predictions DOWN, backtest 54 trades (Sharpe -0.87 vs B&H 1.13)
  - Levier 2 : pos_weight 1.32 -> 5,391 predictions DOWN, accuracy 51.0%, backtest 41 trades (Sharpe 1.46 vs B&H 1.13)
  - Verdict : aucun levier ne DEMONTRE d'alpha -- levier 1 : -2.00 net de frais ; levier 2 : +0.33 sur une seule graine (accuracy 51.0% vs base rate 54.6%, bareme multi-seed C.3 non tenu) -- l'effondrement reste un objet d'enseignement complet
  - Modele sauvegarde dans models/lstm_attention_sp50.pt
  - Code QC Cloud genere pour deploiement

Prochaines etapes:
  - QC-Py-31: Transformer attention multi-asset
  - QC-Py-32: RL DQN avec environnement realiste

Ce qu’il faut retenir

Ce notebook livre une lecon plus precieuse qu’un modele gagnant : un entrainement qui converge n’est pas un modele qui generalise. La loss descend, et pourtant la correlation prediction/realite reste proche de zero et le backtest sous-performe son benchmark – le diagnostic mesure (section 8) isole la cause plutot que de la deviner : ici, l’effondrement du modele vers une prediction quasi constante sous pos_weight defavorable.

La methode est transferable a tout pipeline de serie temporelle : (1) split temporel strict avant toute normalisation, (2) metriques de laboratoire ET d’investisseur systematiquement confrontees, (3) leviers testes un a un avec reproductibilite (seuil calibre sur validation, BCE pondernee), (4) early stopping sur la loss de validation. L’infrastructure GPU (donnees, attention, boucle d’entrainement, export QC Cloud) est reutilisable telle quelle pour l’iteration suivante.