feat(kelly,#19516): Fractional Kelly companion -- surface croissance/variance multi-seed

[jsboige]

Grain: DEEP/notebook-python — lane myia-po-2024:CoursIA-2 — prev: LIGHT/refactor #19500

Sujet

Carnet compagnon du lake kelly_lean (plan #16231, issue #19516) qui mesure le compromis croissance / variance du fractional Kelly. Pour c ∈ [0, 2], sweep multi-seed Monte-Carlo (T = 2000 pas, 8 seeds parmi {0, 1, 7, 42, 99, 123, 456, 789}) de la log-croissance finale et de son écart-type.

Repère canonique

p = 0.55, b = 1 (binaire no-vig), f* = (b·p − q)/b = 0.10, g(f*) = 0.005008 au log-croissance.

c	g(c·f*) théo	std(log W) théo	% du pic g	% du std max	écart MC vs théo (log-W)
0.25	0.00219	1.11	44 %	25 %	5.6 %
0.50	0.00375	2.23	75 %	50 %	6.5 %
0.75	0.00469	3.34	94 %	75 %	7.8 %
1.00	0.00501	4.47	100 %	100 %	9.8 %
1.25	0.00469	5.59	94 %	125 %	13.1 %
1.50	0.00374	6.73	75 %	151 %	19.7 %

Lecture

• Demi-Kelly (c = 0.5) : 75 % de la log-croissance pour 50 % de l'écart-type — compromis croissance/variance de 1.5:1 qui rend la fraction attractive en production (cf. Thorp, The Kelly Criterion in Blackjack, Sports Betting, and the Stock Market).
• Au-delà de c = 1 : zone over-bet (variance explose linéairement, log-croissance décroît). c = 1 est bien l'unique maximum de g.
• 8 seeds suffisent pour la zone praticienne (c ∈ [0, 1.25], écart MC vs théorie ~5–10 %). Au-delà, T plus grand (~10⁴) serait nécessaire pour stabiliser les queues.

Acceptance #19516 (carnet 1)

• Companion Python : carnet créé Kelly_companion-Fractional-Python.ipynb, exécuté via nbclient (Tell c.18529 voie 1), 7 cellules code avec execution_count = 1..7, 0 erreur, 0 cellule NotImplementedError (C.1 conforme).
• Sorties multi-seed : 8 seeds, surface croissance/variance mesurée, figure fractional_kelly_tradeoff.png (139 KB) embarquée + sauvegardée.
• Lake Fractional.lean : à venir c.56 — module Fractional avec preuve directe growth(c·f*) ≤ growth(f*) par monotonicité du log (pas d'invocation de concavité abstraite, suivant la stratégie contournée documentée en Growth.lean:22).
• Renommage : Kelly_companion-Fractional-Python.ipynb utilise le naming canonical post-rename(kelly,#16231): suffixes kernel des compagnons + section Carnets suivants #19518 (qui rebascule la convention Kelly_companion.ipynb → Kelly_companion-Python.ipynb). Cohérent avec le merge à venir de rename(kelly,#16231): suffixes kernel des compagnons + section Carnets suivants #19518.

C.2 — outputs

• 7 cellules code, toutes avec execution_count non-null et outputs non-vides (sauf cellule 1 = import qui n'a pas d'output par construction).
• Figure PNG embarquée en cellule 12 (display_data, 139 444 bytes) + sauvegardée à côté du carnet.
• Diff +507/−0 (2 fichiers créés) : notebook 14 cellules, PNG 139 KB.

Validation locale

• python scripts/notebook_tools/validate_pr_notebooks.py origin/main ... : 1/1 PASS (8 code cells, 0 erreur).
• compile() au head : cellule 5 (growth + sweep), cellule 7 (std_logW_per_step), cellule 10 (MC sweep) — toutes valides, 0 erreur.
• H.3 pre-commit : execution_count non-null sur toutes les cellules code.
• C.1 : grep raise NotImplementedError\|assert False\|1/0 sur le notebook → 0 hit.

Refs #19516, #16231.

🤖 Generated with Claude Code

[github-actions]

Notebook outputs-required (H.4 schema): PASS (every code cell carries an outputs: list)

[github-actions]

No organ-duplication: no added def/class collides with another series organ API (scripts/audit/organ_api_index.yaml).

Detector: python scripts/audit/detect_organ_duplication.py --base <merge-base> --body-file <pr body>
Rationale: #16776 / #13564 (rule merged in #16778).

[github-actions]

Grain tag obligatoire (#10045, bloquant).

Grain tag absent (no Grain: / in body).

Pour passer ce gate, le body doit porter en tete une ligne de la forme :

Grain: <DEEP|MED|LIGHT>/<genre> -- lane <machine:workspace> -- prev: <TIER>/<GENRE> #<PR>

Le <genre> doit figurer dans l'enumeration §1 de variation-protocol.md (lean, qc, training, genai, notebook-python, notebook-dotnet, notebook-lean, slides, docs, guard, refactor, ledger, readme, test, tooling, research-code). Les 3 formes tolerées par l'extracteur : Grain: TIER/GENRE, **Grain:** TIER/GENRE, ## Grain + tag sur la ligne suivante. La lane doit suivre le format <machine>:<workspace> (cf. lane-claim-protocol.md).

[github-actions]

✅ No prose/output mismatch detected in the notebooks this PR changed.

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. Explicit claim-check relations resolve only against named CLAIM_METRICS from the local output window and are classified SUPPORTED, CONTRADICTED, or UNPROVEN.
The markdown-claims-output-report run artifact contains the structured JSON report. See python scripts/check_markdown_claims_output.py --help for re-running locally.
Detector rationale: c.290 / c.331 / PR #11435 numeric pathology, extended with low-noise relational evidence.

[github-actions]

✅ No unanchored measurement claim detected in the notebooks this PR changed.

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. The stale-claim-report run artifact holds the structured JSON.
Rationale: the sibling detector above only compares a claim to the outputs of the cells that PRECEDE it; a claim written in a cell that precedes its code (App-5-Timetabling c.2/c.4) is invisible to it, and a value imported from a twin notebook is never produced locally. See python scripts/check_stale_claims.py --help.

[github-actions]

✅ No factual mislabel detected in the notebooks this PR changed (entity counts and tuple formulas checked against nearby committed streams).

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. The factual-mislabel-report run artifact holds the structured JSON.
Rationale: pure ABSENCE of a claimed value is the sibling stale-claim detector's job; this one only reports CONTRADICTIONS between an adjacent code cell's stream and the markdown that describes it. See python scripts/check_factual_mislabel.py --help.

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Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 9/9 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	6.2s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	5.3s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	6.2s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	6.0s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	4.5s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	0.8s
RL-04-Bandits-Manchots-Python.ipynb	✅ SUCCESS	17.3s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	3.4s
GameTheory-13d-Optimistic-CFR-Python.ipynb	✅ SUCCESS	8.7s

Pinned lockfile: scripts/notebook_tools/golden_set.lock.txt (H.7 P3, axe A #4208)

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Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 1
• Code cells validated: 7
• Result: All passed

Checks: H.1 (no errors), H.3 (execution_count), C.1 (no banned patterns)
Non-Python kernels (.NET/Lean): C.1 + errors only (execution_count advisory)
QuantConnect notebooks: C.1 + errors only (require QC Cloud for execution)

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Path-collision (organ #13359/#13615)

Cette PR #19529 (feat(kelly,#19516): Fractional Kelly companion -- surface croissance/variance multi-seed) touche au moins un chemin de fichier aussi modifie par d'autres PRs ouvertes. Risque de double-livraison (meme fichier livre deux fois, 2x le travail et 2x les runs CI). Advisory : parfois legitime (tranches coordonnees, partition paths: explicite, PRs empilees exclues) -- l'organe rend visible, il ne bloque pas.

• fort -- feat(kelly,#19516): Fractional.lean -- inegalite fondamentale du fractional Kelly (FR + EN siblings) #19534 partage : MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/kelly_lean/Kelly_companion-Fractional-Python.ipynb, MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/kelly_lean/fractional_kelly_tradeoff.png (issues communes : kelly_lean — carnets suivants : fractional Kelly, erreur d'estimation, multi-issue (plan #16231) #19516)