StocksScience Analyzer
Un laboratoire d’analyse de marchés qui cherche d’abord à comprendre, et seulement ensuite à prédire.
- Protocole scientifique avant modèle
- Crypto en groupe témoin
- Résultats négatifs conservés
Une posture, pas un signal
La plupart des outils d’analyse de marché partent du modèle et cherchent ensuite les données qui le valident. StocksScience fait l’inverse : il part d’une hypothèse formulée à l’avance, définit son critère de réfutation, puis la confronte aux données.
Une hypothèse qui échoue n’est pas supprimée. Elle est archivée avec son résultat — parce que savoir ce qui ne marche pas a autant de valeur, et coûte beaucoup plus cher à redécouvrir.
Le groupe témoin
Les marchés crypto servent de groupe témoin. Un effet qui apparaît sur les actions et sur la crypto est probablement un artefact de méthode ; un effet qui n’apparaît que d’un côté mérite un second regard. C’est une garde-fou simple contre le sur-apprentissage.
Architecture
Le noyau de calcul est en C# pour la vitesse et la sûreté de typage ; l’exploration statistique se fait en Python, où l’outillage scientifique est irremplaçable. Les deux communiquent par un format d’échange versionné, ce qui permet de rejouer une analyse d’il y a six mois à l’identique.
Une analyse qu’on ne peut pas rejouer n’est pas un résultat, c’est une anecdote.