feat(qc,#19457): convertisseur generalise dataset -> module QuantConnect

MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/projects/Filing-Language-Stability/README.md

@@ -78,6 +78,18 @@ résolution quotidienne, les observations ne sont consommées que lors d'un
 `OnData` postérieur, ce qui rend ces imprécisions conservatrices en pratique ;
 elles restent à formaliser avant tout passage intraday.
 
+### Brancher une autre source
+
+`write_cloud_module` (`edgar_signal.py:642`) est le convertisseur **de ce projet** : il
+émet un module `.py` à partir des paires 10-K qu'il a lui-même construites, pour la
+source SEC uniquement. Pour une source ouverte nouvelle (EDGAR full-text, export
+Kaggle, fichier maison), le convertisseur généralisé est
+[`scripts/datasets/build_qc_custom_data.py`](../../../../scripts/datasets/build_qc_custom_data.py) :
+il lit `csv`/`tsv`/`json`/`jsonl` et émet le même type d'artefact (constante de
+données, plus la classe `PythonData` si on la demande). Le convertisseur du projet
+reste en place et inchangé — la généralisation ne le remplace pas, elle évite d'en
+réécrire un par source.
+
 ## Fichiers
 
 - `main.py` — stratégie Brain originale, laissée byte-identique

scripts/datasets/README.en.md

@@ -14,6 +14,7 @@ Collection of scripts for downloading and managing historical market data for Qu
 | `stitch_crypto.py` | Bitstamp + Binance + yfinance | BTC/USD 1h continuous CSV |
 | `build_panier_anti_bias.py` | yfinance (26 symbols, 7 asset classes) | Multi-asset panier CSVs |
 | `dezip_forex.py` | FXCM/Oanda zip archives | Forex bid/ask OHLCV CSVs |
+| `build_qc_custom_data.py` | Local tabular file (csv, tsv, json, jsonl) | `.py` module consumable by a QuantConnect Cloud project |
 
 ## Quick Start
 
@@ -81,6 +82,31 @@ Output: `MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/datasets/qc/`
 
 Prerequisite: `pip install lean` + `lean login` for lean-cli mode.
 
+### Converting a dataset into a QuantConnect module
+
+A QuantConnect Cloud project **rejects `.csv` files**: only `.py` is accepted.
+`build_qc_custom_data.py` converts a local tabular file into a `.py` module — the
+data constant, plus the `PythonData` class that reads it back if requested.
+
+```bash
+# A JSONL file (one JSON object per line) -> data module
+python scripts/datasets/build_qc_custom_data.py \
+    --input signals.jsonl --variable KAGGLE_SIGNALS --output signals_data.py
+
+# With a custom-data class: name the role of each column
+python scripts/datasets/build_qc_custom_data.py \
+    --input filings.csv --delimiter ';' --variable FILINGS \
+    --class-name FilingSignal --date-column accepted_at \
+    --ticker-column ticker --value-column similarity --output filing_data.py
+```
+
+Input formats: `csv`, `tsv`, `json` (list of objects), `jsonl`/`ndjson`.
+Values are kept as strings (the consumer types its own columns) and the output is
+deterministic: converting the same file twice is byte-identical. The emitted
+module targets a Cloud project; it is not runnable outside LEAN (`AlgorithmImports`).
+
+Tests: `python -m pytest scripts/datasets/tests/test_build_qc_custom_data.py -q`
+
 ### Crypto archive (multi-source)
 
 ```bash

scripts/datasets/README.md

@@ -16,6 +16,7 @@ Collection de scripts pour télécharger et gérer les données de marché histo
 | `stitch_crypto.py` | Bitstamp + Binance + yfinance | CSV continu horaire BTC/USD |
 | `build_panier_anti_bias.py` | yfinance (26 symboles, 7 classes d'actifs) | CSV panier multi-actifs |
 | `dezip_forex.py` | Archives zip FXCM/Oanda | CSV OHLCV forex bid/ask |
+| `build_qc_custom_data.py` | Fichier tabulaire local (csv, tsv, json, jsonl) | Module `.py` consommable par un projet QuantConnect Cloud |
 
 ## Démarrage rapide
 
@@ -83,6 +84,32 @@ Sortie : `MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/datasets/qc/`
 
 Pré-requis : `pip install lean` + `lean login` pour le mode lean-cli.
 
+### Conversion d'un dataset en module QuantConnect
+
+Un projet QuantConnect Cloud **refuse les fichiers `.csv`** : seul du `.py` est accepté.
+`build_qc_custom_data.py` convertit un fichier tabulaire local en module `.py` — la
+constante de données, et si on le demande la classe `PythonData` qui la relit.
+
+```bash
+# Un fichier JSONL (un objet JSON par ligne) -> module de données
+python scripts/datasets/build_qc_custom_data.py \
+    --input signals.jsonl --variable KAGGLE_SIGNALS --output signals_data.py
+
+# Avec une classe de custom data : indiquer le rôle de chaque colonne
+python scripts/datasets/build_qc_custom_data.py \
+    --input filings.csv --delimiter ';' --variable FILINGS \
+    --class-name FilingSignal --date-column accepted_at \
+    --ticker-column ticker --value-column similarity --output filing_data.py
+```
+
+Formats d'entrée : `csv`, `tsv`, `json` (liste d'objets), `jsonl`/`ndjson`.
+Les valeurs sont conservées en chaînes de caractères (le consommateur type ses
+colonnes lui-même) et le rendu est déterministe : deux conversions du même
+fichier sont byte-identiques. Le module produit est destiné à être déposé dans
+un projet Cloud ; il n'est pas exécutable tel quel hors de LEAN (`AlgorithmImports`).
+
+Tests : `python -m pytest scripts/datasets/tests/test_build_qc_custom_data.py -q`
+
 ### Archive crypto (multi-sources)
 
 ```bash