myia-ai-01 · Oct 6, 2026 · Oct 6, 2026
diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/BTC-ML/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/BTC-ML/README.md
@@ -44,5 +44,5 @@ pedagogical reference for ML-strategy scaffolding, not as a live alpha source.
 ## Files
 
 - main.py - Strategy (`MyEnhancedCryptoMlAlgorithm`)
-- research.ipynb - Research notebook
+- research.ipynb - Notebook de recherche (moteur simplifié, Sharpe 0.166) — le verdict faisant foi est le backtest QC Cloud du tableau ci-dessus (Sharpe 0.057)
 - quantbook.ipynb - QuantBook exploration
diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/ML-Reversion-Trending/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/ML-Reversion-Trending/README.md
@@ -16,13 +16,15 @@ Mean-reversion-en-régime-tendance par `GradientBoostingClassifier`. Utilise la
 
 | Métrique | Valeur |
 |----------|--------|
-| Sharpe Ratio | 0.571 |
-| CAGR | 10.51% |
-| Max Drawdown | 19.6% |
-| Fenêtre backtest | 2015-2024 (run frais aligné #1630, voir `docs/qc/qc-strategies-status.md` l.234/l.762) |
+| Sharpe Ratio | 0.495 |
+| CAGR | 9.85% |
+| Max Drawdown | 20.7% |
+| Fenêtre backtest | 2018-2025 (run frais aligné #1630, voir `docs/qc/qc-strategies-status.md` l.234/l.762 ; run d'origine tr.7 2015-2024 : Sharpe 0.571) |
 | Modèle | GradientBoostingClassifier |
 | Rebalancement | Hebdomadaire |
 
+Verdict de recherche (notebook) : walk-forward multi-seed **INCONCLUSIVE** (Sharpe moyen 0.301 ± 0.808, edge non significatif) ; PSR 4.6 % sur le run cloud — edge non validée à ce jour.
+
 ## Fichiers
 
 - main.py - Stratégie (v1.0, GBM reversion/tendance)

diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/MeanReversion/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/MeanReversion/README.md
@@ -18,17 +18,19 @@ Stop-loss à -8 % pour couper les vraies ruptures. Maximum 4 positions simultan
 lean backtest --project .
 ```
 
-**QC Cloud :** Pas encore déployé. Copier les fichiers dans un nouveau projet QC Cloud pour lancer.
+**QC Cloud :** Pas de projet cloud persistant ; un backtest de sweep est enregistré — verdict **BROKEN** (`docs/qc/qc-strategies-status.md` l.186). Copier les fichiers dans un nouveau projet QC Cloud pour relancer.
 
-## Métriques de backtest (2015-2026)
+## Métriques (backtest QC Cloud — sweep #1621, tranche 4)
 
 | Métrique | Valeur |
 |----------|--------|
-| Sharpe Ratio | 0.294 |
-| CAGR | 7.53 % |
-| Max Drawdown | 16.5 % |
-| Rendement net | +80.9 % |
-| Rebalance | Scan quotidien |
+| Sharpe Ratio | −0.082 |
+| CAGR | 3.00 % |
+| Max Drawdown | 17.5 % |
+| PSR | 1.3 % |
+| Fenêtre | 2845 j. |
+
+Verdict : **BROKEN** — Sharpe négatif, edge nul. Reproduction QuantBook sur le code v4.0 local (`quantbook.ipynb`, cellule d'en-tête) : Sharpe 0.365, CAGR 7.2 %, MaxDD 14.7 % — plus favorable que le run cloud de sweep.
 
 ## Fichiers
 

diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/RL-Portfolio/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/RL-Portfolio/README.md
@@ -5,7 +5,7 @@
 
 ## Description
 
-Template/skeleton project for RL portfolio optimization.
+Projet de référence en optimisation de portefeuille par RL : la stratégie Q-Learning effective vit dans les notebooks (recherche documentée, baseline incluse), `main.py` reste un squelette de structure.
 
 ## How to Run
 
@@ -16,7 +16,7 @@ Template/skeleton project for RL portfolio optimization.
 
 | Metric | Value |
 |--------|-------|
-| Status | Template/skeleton (no active strategy) |
+| Status | Reference implementation (Q-Learning dans les notebooks ; main.py squelette) |
 
 ## Files
 

diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/Stoploss-Volatility-ML/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/Stoploss-Volatility-ML/README.md
@@ -5,7 +5,7 @@
 
 ## Description
 
-Lasso regression stop-loss volatility prediction. Predicts next-day realized volatility. Adjusts stop-loss dynamically based on predicted vol.
+Prédiction LASSO du **rendement bas hebdomadaire** (weekly low return) à partir de features de volatilité glissante (30/60/90 j). Le stop-loss s'ajuste dynamiquement selon la prédiction.
 
 ## How to Run
 

diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/TrendStocks-Alpha/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/TrendStocks-Alpha/README.md
@@ -20,7 +20,7 @@ lean backtest --project .
 
 **QC Cloud:** Open project 28885507 in the QuantConnect IDE and click "Backtest".
 
-## Backtest Metrics (2015-2026)
+## Backtest Metrics (2020-2025)
 
 | Metric | Value |
 |--------|-------|
@@ -29,6 +29,8 @@ lean backtest --project .
 | Rebalance | Weekly |
 | Universe | 15 large-cap stocks |
 
+Source : reproduction QuantBook (`quantbook.ipynb`, Sharpe 0.609 sur 2020-2025). Run cloud de sweep enregistré : Sharpe 0.512, CAGR 15.73 %, MaxDD 39.6 % (`docs/qc/qc-strategies-status.md` l.262).
+
 ## Files
 
 - `main.py` - Strategy entry point (framework alpha model)

diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/TurnOfMonth/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/TurnOfMonth/README.md
@@ -34,7 +34,7 @@ lean backtest --project .
 ## Files
 
 - `main.py` - Strategy (v2.1, confirmed best after 5 iterations)
-- `research.ipynb` - Calendar anomaly analysis and 9 hypothesis tests (H1-H9)
+- `research.ipynb` - Calendar anomaly analysis and 6 hypothesis tests (H1-H6)
 
 ## References
 

diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/VIX-TermStructure/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/VIX-TermStructure/README.md
@@ -60,7 +60,7 @@ Historique : v2.0 −0.97 · v3.1 −0.27 · v4.0 −0.65 · v4.1 +0.05 · v4.2
 ## Fichiers
 
 - main.py - Stratégie (v6.0, dual-signal eVRP + term structure)
-- research.ipynb - Analyse du spread VIX et test de régimes
+- research.ipynb - Analyse du spread VIX et test de régimes (analyse **pré-v6.0** : SVXY, signal de terme seul — la v6.0 dual-signal est mesurée dans le tableau ci-dessus)
 - ARCHIVE.md - Historique complet des itérations et analyse du plafond structurel v2-v5.1
 
 ## Références