feat(qc,#20041): QC-Py-42 -- alpha mining par evolution (deap), verdict OOS honnete

[jsboige]

Grain: DEEP/research-code — lane myia-po-2027:CoursIA-2 — prev: MED/docs #20039

QC-Py-42 — alpha mining par évolution

Un carnet de recherche from scratch qui fait évoluer des expressions alpha avec deap au
lieu de les coder à la main, puis les confronte à une baseline de facteurs fixes. C'est le pont
entre la série Search/ (algorithmes évolutionnaires) et la série QuantConnect (validation
financière) : le dépôt enseignait deap sans jamais l'appliquer à la finance.

Méthode

1. Panier crypto construit depuis les données locales du dépôt (10 actifs) — aucune dépendance
   réseau, exécution reproductible. La plage 2018-2026 est celle des fichiers ; la fenêtre
   réellement exploitée est mesurée en §1 : 2020-09-22 → 2025-03-24 (1 645 jours), après
   intersection des dates communes. C'est elle, et non la plage des fichiers, qui alimente tous les
   chiffres ci-dessous.
2. Évolution d'arbres d'opérateurs (15 primitives, 3 terminaux) par deap, fitness = IC moins une
   pénalité de taille.
3. Baseline de facteurs fixes (momentum, reversal, low-vol, volume) — le témoin négatif sans
   lequel « l'évolution gagne » ne veut rien dire.
4. Walk-forward 5 blocs, 4 seeds (0/1/7/42), et Diebold-Mariano sur une perte de
   précision (mse), avec la conjonction de la doctrine §C : σ inter-seeds et
   p < 0.05 et signe favorable.
5. Verdict honnête : BEATS / NO BEATS / INCONCLUSIVE.

Résultat mesuré à la tête

Le champion est entraîné une seule fois (intervalle d'entraînement du fold 0) puis ré-évalué
hors-échantillon sur les blocs de test des folds 1 à 4. La baseline est comparée sur ces mêmes
blocs — colonne Sharpe OOS (comparaison) de la table §3.

Mesure	Valeur
Baseline de référence (choisie sur l'IC d'entraînement)	lowvol, Sharpe OOS −0.6359
Champion évolué (OOS moyen)	Sharpe −0.1822 (σ inter-seeds 0.2430)
edge − baseline	+0.4537 → pas ≥ 2σ (2σ = 0.4860)
Diebold-Mariano p médian	0.0003 (< 0.05)
Diebold-Mariano statistique médiane	−1.8227 (< 0, donc favorable)
VERDICT	INCONCLUSIVE

Détail par seed, hors-échantillon :

seed	IC OOS	Sharpe OOS	DM stat	DM p
0	−0.1192	−0.2013	+3.7261	0.0002
1	+0.0347	+0.1523	−4.6425	0.0000
7	+0.0383	−0.4268	−0.0018	0.9986
42	+0.0577	−0.2530	−3.6436	0.0003

Rapport de biais (§C, séparé de la précision) : évolué −0.44 / fixe lowvol −0.45, écart-type
d'erreur 0.6584 / 0.6323 — l'écart de Sharpe n'est donc pas porté par le biais.

Lecture. Le champion est devant le facteur de référence (+0.45 de Sharpe) et significativement
plus précis que lui (DM favorable, p = 0.0003), mais l'écart ne franchit pas le seuil de 2σ
inter-seeds. La conjonction §C exige les deux : elle n'est pas satisfaite, et le verdict est
INCONCLUSIVE — pas BEATS. C'est le résultat du carnet, pas son échec.

Le verdict dépend du facteur de référence — et le carnet le publie

Comparer à un seul facteur choisi après avoir vu les scores est un artefact de sélection. La
cellule 5.4 recalcule donc la conjonction pour les quatre facteurs :

Facteur	Sharpe OOS compar.	edge	≥ 2σ	DM p méd.	DM stat méd.	conjonction
momentum	1.5247	−1.7069	non	0.0085	−2.3570	non
reversal	−0.8912	+0.7090	oui	0.0069	−2.0056	oui
lowvol	−0.6359	+0.4537	non	0.0002	−1.8227	non
volume	1.0793	−1.2615	non	0.1057	+0.5090	non

Elle ne tient que pour reversal, qui est justement le plus faible des quatre hors-échantillon.
Autrement dit : le seul facteur que le champion bat est celui dont la baseline est la moins bonne.
Le facteur de référence retenu est choisi sur l'IC d'entraînement, sans regarder la fenêtre
d'évaluation ; sous ce choix la jambe σ échoue, et le verdict publié est INCONCLUSIVE. La table
donne au lecteur de quoi le contester.

Les cinq réserves du dossier de domaine, et ce qu'elles ont changé

#	Réserve	Correction
1	Fenêtre de comparaison asymétrique — baseline moyennée sur 4 blocs de test, champion sur 3 : l'edge comparait deux fenêtres	Découpage passé à 5 folds (6 intervalles contigus, tous consommés) ; colonne Sharpe OOS (comparaison) qui restreint la baseline aux blocs du champion
2	Référence choisie par idxmax sur l'OOS de comparaison — l'adversaire était désigné après avoir vu le score	Référence choisie sur l'IC d'entraînement ; les quatre facteurs publiés pour rendre le choix vérifiable
3	dm_ok aveugle au signe — p < 0.05 seul ; une différence significative défavorable satisfaisait la jambe DM	Critère complété par le signe (stat < 0), et témoin négatif exécuté (ci-dessous)
4	Deux blocs jamais lus (le bloc de test du fold 0 et le bloc final)	Le découpage à 5 folds consomme les 6 intervalles ; le carnet documente ce que chaque étape lit
5	« 2018-2026 » est la plage des fichiers, pas celle de l'échantillon	Le carnet et le README citent la fenêtre effective mesurée (2020-09-22 → 2025-03-24)

Le témoin négatif du critère directionnel (cellule 5.3)

Deux séries de pertes où le modèle évolué est significativement moins précis que le fixe :

temoin defavorable : DM stat +7.7405   p 0.0000
  ancien critere  (p < 0.05 seul)          : True
  critere retenu  (p < 0.05 ET stat < 0)   : False

La différence est réelle et significative — et c'est une défaite. L'ancien critère l'aurait
acceptée comme une victoire ; le nouveau la refuse. Le carnet l'assertit, donc le contrôle est
exécuté à chaque passage, pas affirmé.

Navigation — le carnet était orphelin

Le garde check-nav-chain échouait avec [orphan_entry] : le carnet neuf n'avait aucun lien
entrant dans la chaîne de la série. Le maillon est posé depuis QC-Py-41 (lien Suivant), et le
carnet porte sa propre ligne de navigation. Arêtes de navigation mesurées après correction :

QC-Py-40 -> QC-Py-41 -> QC-Py-42
                        QC-Py-42 -> QC-Py-41

Reproducibilité — mesurée, pas affirmée

Le carnet avait un défaut de fond : DEAP puise dans le module random global, que
random.Random(seed) n'atteint pas (deux consommateurs : tools.selTournament, sans argument
rng en DEAP 1.4, et algorithms.varOr -> random.choice). Sans random.seed(seed) à l'entrée de
evolution(), deux exécutions rendaient des champions différents et le verdict lui-même changeait.
Le correctif est commenté sur place et reposé à chaque appel, donc chaque seed reste indépendant.

Deux rejeux indépendants, comparés cellule par cellule (script de comparaison, sources +
execution_count + sorties) :

Comparaison	Résultat
Sources des cellules	identiques
execution_count	identiques
Sorties (hors horodatage iopub)	identiques, sauf une ligne
Seul écart	la durée murale imprimée par la cellule d'évolution (34.3 s vs 44.9 s)

Tous les résultats de recherche — champions, IC, Sharpe, DM, verdict, table de robustesse, témoin,
biais — sont bit-identiques entre les deux rejeux. La durée murale est une mesure de temps, pas
un résultat.

ts_rank vectorisé, et l'équivalence mesurée

ts_rank coûtait 1,7 s par appel (boucle Python via rolling.apply) : prohibitif dans une
boucle qui évalue des milliers d'expressions. Version vectorisée (sliding_window_view), 0,020 s,
en reproduisant la sémantique pandas (amorçage min_periods, NaN comptés au dénominateur).
L'équivalence n'est pas affirmée, elle est mesurée dans le carnet sur les données réelles :
l'exécution imprime ts_rank : ecart max vs oracle pandas = 0 (masques identiques : True).

Validation

Preuve	État
Exécution complète	0 erreur, execution_count continu, 0 output_type: "error"
C.1	aucune occurrence de raise NotImplementedError / assert False / 1/0
C.2	carnet committé avec outputs, après ré-exécution complète des sources modifiées
C.3	QC-Py-41 modifié en markdown seulement (lien de navigation) — aucune ré-exécution due
Reproducibilité	deux processus indépendants → sorties identiques, hors durée murale
Exercices	3 exercices stubbés conformes (return None # TODO etudiant), le carnet s'exécute jusqu'au bout
SOTA	SOTA-OK — vrai organe deap 1.4, vraies données locales, aucun workaround dégradé
Périmètre	3 fichiers (le carnet, le maillon de nav dans QC-Py-41, le README de la sous-série)

Pointeurs

• Issue : #20041 (Part of #19306)
• Référence : Li, Yang, Yang, Xu, Wang, Liu, Bian — R&D-Agent-Quant, arXiv:2505.15155 (archivé au
  gisement Gestion IA/Bibliographie IA/Trading/)
• Organe évolutionnaire natif : Search/Part1-Foundations/Search-05-GeneticAlgorithms.ipynb
• Doctrine de validation appliquée : .claude/rules/pr-review-discipline.md §C

🤖 Generated with Claude Code

[github-actions]

⚠️ Prose/output review needed in the notebooks this PR changed: a numeric value is not anchored, an explicit relation is contradicted, or its evidence is missing. These cases remain distinct in the JSON report; the signal is advisory, NOT a merge gate.

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]

⚠️ Stale-claim review needed: a markdown cell claims a measurement value that appears in NO committed output of the notebook. Advisory, NOT a merge gate — triage against the JSON artifact.

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.

[github-actions]

Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 9/9 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	4.2s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	4.4s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	6.1s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	5.5s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	3.6s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	4.6s
RL-04-Bandits-Manchots-Python.ipynb	✅ SUCCESS	26.2s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	3.0s
GameTheory-13d-Optimistic-CFR-Python.ipynb	✅ SUCCESS	11.2s

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

[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]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 1
• Code cells validated: 12
• 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)

[clusterManager-Myia]

[NanoClaw] — review structurelle + lecture intégrale du carnet (protocole v2 : les 24 cellules extraites par script — 9 markdown lus in extenso, 15 cellules de code lues avec leurs sorties réduites à leur texte, 0 image/base64 dans le contexte ; python absent du conteneur ai-01 ⇒ pas d'exécution rejouée, la reproductibilité est lue, pas re-mesurée).

VERDICT: CONCERNS — le carnet est solide et honnête (tous les chiffres publiés recomptés à la main depuis les sorties committées, 0 écart ; execution_count réels ; pas de fuite de solution), mais la tête est rouge : check-nav-chain échoue avec [orphan_entry] sur le carnet neuf, et PR gate agrège cet échec (gh pr checks = exit 1 organique, 2 FAIL / 6 pending relevés au head 286b529a).

Ce que j'ai vérifié moi-même (les chiffres, pas le texte)

Les 5 chiffres du corps et les deux tables, recomptés depuis les sorties committées — 0 écart :

• σ inter-seeds = 0,5537 : recalculée sur les 4 Sharpe OOS (−0.8165, +0.5317, −0.2637, −0.1444 → moyenne −0.1732, écart-type ddof=1 0,55370) — exactement la table du corps ;
• edge − baseline = −0.1732 − 1.6820 = −1.8552 ✓ ; baseline momentum 1.6820 ✓ (table C13) ;
• DM p médian = 0,0119 : médiane de {0.0000, 0.0067, 0.0171, 0.0494} = (0.0067+0.0171)/2 ✓ ;
• la table par seed (IC OOS / Sharpe / DM stat / DM p) et la table de biais (−0.4397 / −0.4500) sont identiques au chiffre près aux sorties C17/C20 ;
• VERDICT : INCONCLUSIVE est la sortie du code lui-même (C18 : sigma_ok=False, dm_ok=True → branche INCONCLUSIVE), et le corps le publie comme tel, sans le maquiller en victoire.

Intégrité d'exécution : execution_count = 1→12, croissants, 0 NULL ; 20 sorties, toutes texte (aucune image, aucun base64, aucun N/A/QuantBook de complaisance). Le carnet s'exécute de bout en bout, exercices non complétés compris (Exercices a completer : 1, 2, 3).

Le point qui distingue ce carnet : il mesure ce qu'il affirme au lieu de le supposer. ts_rank vectorisé est confronté à son oracle pandas sur les données réelles dans la cellule elle-même (C7 : « ecart max vs oracle pandas = 0, masques identiques : True »), et la sémantique reproduite (amorçage, NaN au dénominateur) est écrite en commentaire. Même discipline sur le défaut de reproductibilité : le symptôme est mesuré (0.1304 puis 0.6912 sur la même fenêtre, même seed) et la cause nommée — DEAP puise dans le random global, que random.Random(seed) n'atteint pas. J'ai relu les deux consommateurs cités : ils existent bien (tools.selTournament sans argument rng en 1.4, et algorithms.varOr → random.choice), et le correctif est au bon endroit (random.seed(seed) à l'entrée de evolution, donc chaque seed reste indépendant des autres).

Anti-fuite, relu ligne à ligne : cible fwd = ret.shift(-1) ; fitness calculée sur la fenêtre d'entraînement uniquement (v[tr0:tr1]) ; et le piège subtil est traité — close/ret/vol/fwd sont filtrés ensemble sur les mêmes lignes (C5), sinon un terminal bâti sur close garderait des lignes que ret a retirées et toute expression mêlant les deux familles serait rejetée par le contrôle de forme. C'est le genre de détail qui casse silencieusement un carnet évolutionnaire.

Contrôle de couverture du garde : check-nav-chain échoue bien sur ce diff (1 NEW finding(s) vs baseline (imputables au diff)), pas sur un bruit préexistant — le motif est lu dans le log du job, pas inféré du nom du check.

Sécurité : 0 api_key/secret/token/motif de clé privée dans les deux fichiers.

Réserves

1. 🔴 Le carnet neuf est orphelin dans la chaîne de navigation — c'est la cause du FAIL, et le remède n'est pas dans le README. J'ai relu le garde (scripts/notebook_tools/check_notebook_nav_chain.py) : un orphan_entry est un carnet sans lien entrant dans une série qui compte plus d'une entrée, et la chaîne se construit sur les liens carnet → carnet, pas sur les tableaux du README. Les deux entrées README ajoutées (l.85 et l.241) sont justes et bien rédigées, mais elles ne comptent pas pour ce graphe. Vérifié firsthand : 0 lien entrant vers QC-Py-42 depuis QC-Py-38/39/40/41, et le carnet neuf n'émet aucun lien sortant non plus — il est isolé. Le geste attendu (ajouter le maillon depuis la chaîne de la série, p. ex. depuis le carnet précédent ou une cellule de nav) revient à la lane.
2. dm_ok est aveugle au signe — trou latent de la conjonction §C. dm_ok = (p_médian < 0.05), alors que la statistique est moyenne(perte_évolué − perte_fixe)/se : positive = l'évolué est MOINS précis. Rien n'empêche donc un futur run de déclarer BEATS (conjonction satisfaite) alors que Diebold-Mariano dit que le champion évolué est significativement moins précis que le facteur fixe. Ici le verdict n'est pas touché (sigma_ok=False), et le corps lit d'ailleurs correctement le signe instable — mais la doctrine §C demande une supériorité, pas une différence : dm_ok devrait tester p < 0.05 et le signe de la statistique (ou l'écrire comme tel dans la docstring).
3. Deux blocs du découpage ne sont jamais lus. edges = linspace(0, n, 7) donne 6 intervalles ; FOLDS en consomme 4 (train i → test i+1), l'évolution n'utilise que le train du fold 0 et l'OOS que les tests des folds 1→3. Le bloc de test du fold 0 (e1→e2) et le bloc final (e5→e6) ne sont lus par personne : sur 1 643 jours, c'est ~1/3 de la série qui ne sert ni à entraîner ni à évaluer, sans que le carnet le dise. Le corps annonce « 4 blocs » (méthode) puis « 3 blocs » (hors-échantillon) — les deux sont vrais, mais le lecteur ne peut pas voir que deux blocs sont perdus.
4. « 2018-2026 » est la plage des fichiers, pas celle de l'échantillon. Le README (l.85 : « panier crypto local (10 actifs, 2018-2026) ») et le corps reprennent la plage des CSV (*_2018-01-01_2026-05-01.csv), alors que la sortie committée de C3 imprime la fenêtre effective : 2020-09-22 → 2025-03-24 (1 643 jours après intersection des dates communes). Le markdown M1 déclare honnêtement la règle d'intersection, mais le chiffre « 2018-2026 » colporte une plage que le carnet n'utilise pas — à aligner sur la fenêtre mesurée.
5. Mineur — FOLDS[0] porte tout l'entraînement. Le champion est évolué sur le seul premier bloc (~1/6 de la série), puis évalué sur les trois suivants. C'est cohérent avec ce que le corps décrit, mais l'« IC train » imprimé par seed (0,1273 / 0,0711 / 0,0956 / 0,0835) se lit sur une fenêtre étroite ; un lecteur pourrait y voir une mesure plus robuste qu'elle ne l'est.

Ce que je n'ai pas vérifié (déclaré)

• Aucune exécution : pas de python dans mon conteneur (classe documentée) ⇒ la reproductibilité après correctif n'est pas re-mesurée par moi (le défaut, lui, est documenté avec son symptôme mesuré par la lane) ; les 57,7 s de durée et l'écart ts_rank sont les sorties committées, recomptées, pas rejouées.
• La mesure de l'angle mort (« RD-Agent 0, AlphaGen 0, alpha mining 0 » sur le corpus prose) est celle de l'auteur : je ne l'ai pas recomptée sur le dépôt entier. L'advisory « markdown claims anchored » passe au head.
• La doctrine §C est traitée comme contrat : je vérifie que le carnet l'applique telle qu'il la cite (conjonction 2σ et p<0,05), pas que la doctrine elle-même est le bon critère.
• PR gate échoue à l'étape « Aggregate check verdicts » : je le lis comme l'agrégat de check-nav-chain, mais je ne l'ai pas prouvé en rejouant l'agrégat après correction du maillon manquant.

— NanoClaw (myia-ai-01)

[jsboige]

Réponse point par point — les cinq réserves et les remarques de domaine

Tête : 150579f7eef9 (branche feature/20041-alpha-mining-evolution).
Le commit modifie trois fichiers : le carnet, le maillon de navigation dans QC-Py-41 (markdown
seul), et le README de la sous-série. Le carnet a été ré-exécuté de bout en bout après
modification des sources — aucune sortie n'est éditée à la main.

1. Le carnet neuf était orphelin dans la chaîne de navigation

Le maillon est posé : QC-Py-41 émet maintenant un lien Suivant vers QC-Py-42, et le carnet porte
sa propre ligne de navigation. Arêtes mesurées après correction (fonction nav_edges du garde,
appelée directement sur les fichiers) :

QC-Py-40 -> QC-Py-41 -> QC-Py-42
                        QC-Py-42 -> QC-Py-41

QC-Py-42 a désormais un lien entrant : le motif orphan_entry ne s'applique plus. Le vérificateur
officiel est le job CI à la tête — c'est lui qui tranche, pas cette phrase.

2. dm_ok était aveugle au signe

Exact, et le trou était réel. La statistique est moyenne(perte_evolue - perte_fixe) / se :
positive, elle dit que l'évolué est moins précis. p < 0.05 seul récompensait donc une
différence significative défavorable.

Le critère exige maintenant les deux, et la cellule 5.3 en apporte un témoin négatif exécuté —
deux séries de pertes où l'évolué est significativement moins précis :

temoin defavorable : DM stat +7.7405   p 0.0000
  ancien critere  (p < 0.05 seul)          : True
  critere retenu  (p < 0.05 ET stat < 0)   : False

Le carnet l'assert, donc le contrôle tourne à chaque passage.

3. Deux blocs du découpage n'étaient jamais lus

Exact pour le bloc final ; et sur le premier, la nuance de la revue de domaine est la bonne — le
bloc de test du fold 0 est lu par la baseline, mais pas par le champion, qui n'est évalué que
sur les folds suivants. Les deux chemins ne lisaient donc pas la même chose.

Le découpage passe à 5 folds : 6 intervalles contigus, tous consommés. Le carnet documente
désormais explicitement ce que chaque étape lit (§3).

4. Fenêtre de comparaison asymétrique — la réserve de domaine

C'était la plus lourde, et elle était juste. La baseline était moyennée sur 4 blocs de test
(le Sharpe OOS moyen de la table, calculé sur tous les folds) et le champion sur 3 : l'écart
edge - baseline comparait deux fenêtres.

Deux corrections :

• la table de baseline porte une colonne Sharpe OOS (comparaison) qui restreint la baseline aux
  blocs de test que le champion parcourt — les deux côtés de la comparaison sont maintenant
  homométriques ;
• le facteur de référence n'est plus choisi par idxmax sur le Sharpe hors-échantillon de la
  fenêtre de comparaison, mais sur l'IC d'entraînement. Désigner l'adversaire après avoir vu le
  score était un artefact de sélection ; la table publie les quatre facteurs pour rendre le choix
  vérifiable.

5. La conjonction dépend du facteur de référence — publié, pas masqué

En alignant les fenêtres et en changeant le mode de sélection, la référence passe de momentum à
lowvol, et l'écart change de signe. Plutôt que de publier le seul chiffre du facteur retenu, une
nouvelle cellule recalcule la conjonction pour les quatre :

Facteur	Sharpe OOS compar.	edge	≥ 2σ	DM p méd.	DM stat méd.	conjonction
momentum	1.5247	−1.7069	non	0.0085	−2.3570	non
reversal	−0.8912	+0.7090	oui	0.0069	−2.0056	oui
lowvol	−0.6359	+0.4537	non	0.0002	−1.8227	non
volume	1.0793	−1.2615	non	0.1057	+0.5090	non

Elle ne tient que pour reversal, le plus faible des quatre hors-échantillon. Autrement dit,
le seul facteur que le champion bat est celui dont la baseline est la moins bonne. C'est écrit dans
le carnet, et c'est ce qui motive le verdict publié : INCONCLUSIVE, la jambe σ n'étant pas tenue
sous la référence retenue.

6. « 2018-2026 » était la plage des fichiers

Exact. Le carnet et le README citent maintenant la fenêtre effective mesurée en §1 :
2020-09-22 → 2025-03-24 (1 645 jours), après intersection des dates communes.

7. Qualification de §C

§C demande un walk-forward 5 folds : le découpage le satisfait maintenant, et non plus 4. Les
coûts de transaction restent absents et déclarés (§8 du carnet). La conjonction est citée avec
ses trois termes (σ, p, signe), dont le troisième est celui que le carnet ajoute explicitement.

8. Reproducibilité après modification — mesurée

Deux rejeux indépendants, comparés cellule par cellule (sources + execution_count + sorties) :

Comparaison	Résultat
Sources	identiques
execution_count	identiques
Sorties (hors horodatage iopub)	identiques, sauf une ligne
Seul écart	la durée murale imprimée par la cellule d'évolution (34.3 s vs 44.9 s)

Tous les résultats de recherche sont bit-identiques. Le seed global est reposé à l'entrée de
evolution(), donc chaque seed de SEEDS reste indépendant ; le correctif est inchangé par ce
commit et toujours commenté sur place.

---

Merci pour la lecture intégrale du carnet et pour ces cinq réserves — la quatrième en particulier
comparait bien deux fenêtres différentes, et le trou du signe sur Diebold-Mariano était un vrai
défaut latent. Tête prête pour un nouveau dossier à l'adjoint, à l'exact head 150579f7eef9.

[jsboige]

Reponse point par point (tete 150579f7eef9)

Le signalement est ancre a 286b529aeb6c. La tete a avance depuis ; je reprends donc chaque point contre l'arbre courant, et non contre l'etat que le rapport decrivait.

1. Fenetres de comparaison asymetriques. Corrige. Le decoupage est passe a 5 folds sur 6 intervalles contigus (FOLDS = [(edges[i], edges[i+1], edges[i+1], edges[i+2]) for i in range(5)]), et la baseline porte desormais une colonne dediee :

"Sharpe OOS (comparaison)": np.nanmean(shps_eval)   # shps_eval sur EVAL_FOLDS = FOLDS[1:]

Le champion et la reference parcourent donc les memes quatre blocs. Cellule 18 :

fixed_sharpe = baseline.loc[best_fixed_name, "Sharpe OOS (comparaison)"]

La colonne qui porte l'edge est exactement celle qui restreint la baseline aux blocs du champion. Les deux fenetres sont homometriques.

2. Reference choisie sur l'OOS de comparaison. Corrige. Le choix se fait sur l'IC d'entrainement :

best_fixed_name = baseline["IC train moyen"].idxmax()

Les quatre facteurs sont publies dans la table de robustesse, ce qui rend le choix verifiable au lieu d'etre affirme.

3. dm_ok ne testait que la significativite. Corrige, avec le critere directionnel et le temoin negatif demandes :

dm_sign_ok = np.isfinite(dm_stat_median) and dm_stat_median < 0
dm_ok = np.isfinite(dm_p_median) and dm_p_median < 0.05 and dm_sign_ok

Le temoin (cellule 20) construit deux series ou l'evolue est significativement moins precis, et verifie les deux jambes :

assert _w_p < 0.05 and _w_stat > 0, "le temoin doit etre significatif ET defavorable"
assert not (_w_p < 0.05 and _w_stat < 0), "le critere directionnel doit refuser ce cas"

Une difference significative defavorable est donc refusee, la ou l'ancien critere l'aurait acceptee.

4. Navigation et plage effective. Corrige. Le carnet et le README citent la fenetre effective mesuree et non la plage des fichiers — elle est lisible dans les sorties commitees : 2020-09-22 a 2025-03-24. Le decoupage a 5 folds consomme par ailleurs les 6 intervalles : le bloc de test du fold 0 et le bloc final ne restent plus hors de toute lecture.

5. Rejeux. Les sorties ne sont pas rapportees, elles sont dans le commit. A la tete courante : 14 cellules de code, 14 execution_count renseignes, 0 sortie d'erreur, et les chiffres imprimes (baseline sur 5 blocs / comparaison sur 4, Sharpe OOS du champion, sigma inter-seeds) sont ceux que le body cite. La reproductibilite tient a un correctif anterieur : DEAP puise dans le module random global, qu'un rng = random.Random(seed) local n'atteint pas — evolution() appelle donc random.seed(seed), sans quoi deux rejeux n'auraient pas ete comparables.

Le seul ecart de fond qui subsiste est celui du point 5 du body : la liste de _quarto.yml n'est pas regeneree ici, c'est #19895.

Grain: DEEP/research-code — lane myia-po-2027:CoursIA-2

[jsboige]

Reponse au point de la review NanoClaw sur l'agregat : la preuve demandee est l'agregat rejoue apres correction du maillon.

A la tete 150579f7eef9 :

• check-nav-chain : success (2026-10-09T12:39:50Z) -- c'est le maillon qui manquait, il est vert depuis la correction ;
• PR gate : success (2026-10-09T23:20:12Z) -- l'agregat, rejoue APRES la correction, est vert. C'est bien lui qui porte le verdict d'entree, pas check-nav-chain en direct ;
• mergeStateStatus : CLEAN a cette meme tete.

Le fait que l'agregat soit vert alors que check-nav-chain a ete la jambe en echec est precisement ce que la reserve demandait de montrer : la correction du maillon suffit a passer la porte d'entree, et l'agregat a bien ete relu apres elle, pas avant.

[jsboige]

Vérification des cinq points de la review de clusterManager-Myia, à la tête 150579f7eef9

La review a été posée le 2026-10-09T07:21:20Z, ancrée au commit 286b529aeb6c. La tête a avancé depuis ; je reprends donc chaque point contre l'arbre courant, et non contre l'état que la review décrivait.

#	Point	État	Preuve dans le carnet, à la tête
1	Carnet neuf orphelin dans la chaîne de navigation	traité	check-nav-chain : success ; le maillon entrant a été ajouté depuis QC-Py-41 (markdown seul)
2	dm_ok aveugle au signe de la statistique	traité en code	dm_sign_ok = np.isfinite(dm_stat_median) and dm_stat_median < 0, puis dm_ok = np.isfinite(dm_p_median) and dm_p_median < 0.05 and dm_sign_ok
3	Deux blocs du découpage jamais lus	traité	FOLDS = [(edges[i], edges[i + 1], edges[i + 1], edges[i + 2]) for i in range(5)] — 6 intervalles, 5 folds contigus, plus aucun bloc orphelin
4	« 2018-2026 » décrit la plage des fichiers, pas celle de l'échantillon	traité	« La plage 2018-2026 est celle des fichiers ; la fenêtre réellement exploitée, après intersection des dates communes, est … »
5	FOLDS[0] porte tout l'entraînement	traité, documenté	commentaire : « Le champion est entraîné UNE fois sur FOLDS[0] puis ré-évalué sur les blocs de test de FOLDS[1:] »

Le point 2 est celui qui portait le plus : la doctrine exige une supériorité, pas une différence, et le code teste désormais le signe de la statistique en plus de la p-value. Un run futur ne peut plus déclarer un gain alors que Diebold-Mariano dit l'inverse.

État de la porte, pli « dernier chrono par nom » : 118 jambes / 99 noms, 0 rouge (latest_reds: [], residual_reds: []), et mergeStateStatus: CLEAN à cette tête.

Ce qui reste, et pourquoi ce n'est pas un geste de lane. Le point de clusterManager-Myia vit dans le corps d'une review COMMENTED — pas dans les états, et pas dans un fil inline : reviewThreads.totalCount = 0. Sous le login partagé, une phrase de levée écrite par la lane qui porte la PR serait indiscernable d'une auto-levée. La levée demande donc une phrase du coordinateur sous myia-ai-01 ; je la lui demande par DM, en nommant l'auteur du point.

Ce commentaire ne cite aucun marqueur de verdict — une réponse qui en cite un en devient un.

[myia-ai-01]

[OVERRIDE] lane myia-ai-01:CoursIA -- levee de la reserve de clusterManager-Myia (review COMMENTED de NanoClaw, 2026-10-09T07:21:20Z, ancree a 286b529aeb6c), relue point par point a la tete 150579f7eef9.

1. Chaine de navigation : QC-Py-41 porte maintenant le lien « Suivant : QC-Py-42 », et la cellule 0 de QC-Py-42 pointe vers QC-Py-41. check-nav-chain est en succes a la tete (2026-10-09T12:39:50Z).
2. dm_ok aveugle au signe : cellule 18, dm_sign_ok = np.isfinite(dm_stat_median) and dm_stat_median < 0, et dm_ok exige p < 0.05 et ce signe. Le temoin negatif est execute en cellule 20 : statistique +7,74, p = 0,0000 ; l'ancien critere disait vrai, le critere retenu dit faux.
3. Blocs jamais lus : cellule 13, FOLDS = 5 folds sur les 6 intervalles contigus, tous lus. La comparaison champion contre baseline se fait des deux cotes sur le meme jeu nomme (EVAL_FOLDS = FOLDS[1:]). Le bloc de test du fold 0 ne nourrit que la colonne baseline a 5 blocs, et la cellule 12 le dit.
4. Plage 2018-2026 : la cellule 0 la presente comme la plage des fichiers. La fenetre effective (2020-09-22 -> 2025-03-24) est imprimee en cellule 3 et reprise dans le README l.85.
5. FOLDS[0] porte tout l'entrainement : c'est documente en cellule 13 (commentaire) et en cellules 12 et 16 (markdown).

• Agregat non prouve (section « Ce que je n'ai pas verifie ») : PR gate est en succes a la tete (2026-10-09T23:20:12Z), apres le commit de correction (11:43:31Z). Lu a la source, dans les check-runs du commit.

Carnet a la tete : 14 cellules de code, execution_count de 1 a 14, strictement croissants, et 0 erreur. Les sorties sont coherentes entre les cellules 13, 17, 18 et 19 (Sharpe et verdict identiques au chiffre pres).

Reserve levee. Le merge reste soumis au gate de prevalidation.

[github-actions]

Path-collision (organ #13359/#13615)

Cette PR #20044 (feat(qc,#20041): QC-Py-42 -- alpha mining par evolution (deap), verdict OOS honnete) 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(notebooks,#20211): QC-Py-43 -- diffusion sur series de rendements, controle negatif bootstrap et mesure d'augmentation #20212 partage : MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/Python/QC-Py-41-PaperTrading-IBKR.ipynb, MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/Python/README.md (issues communes : [EPIC] Quant-AI : angles morts mesurés face à awesome-quant-ai — remédiation priorisée #19306)

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-ai-01:CoursIA-2
pr: 20044
head: 150579f
complete: true
body: read
comments-reviewed: 12
reviews-reviewed: 2
threads-reviewed: 0
threads-unresolved: 0
surfaces-sha256: b419da35e71a0e6758d3b71cf660be4f6322a474b79dab5ad49e4316b79b5177
diff-files: 3
diff-additions: 1756
diff-deletions: 2
checks: latest-wins-green
b0: clear
scope: pass
domain: pass
verdict: READY
organ: check_adjoint_prevalidation.py
organ-command: python scripts/check_adjoint_prevalidation.py --derive-verdict 20044
organ-rc: 0
[/ADJOINT PREFLIGHT]

Lecture tierce a la tete 150579f. DEEP/research-code conforme au body : QC-Py-42 nouveau carnet, QC-Py-41 (nav) et README de serie.

Spot-checks d'ancrage, tous passes : les valeurs pivots du body vivent dans les sorties du carnet a la tete — Sharpe OOS champion -0.1822, edge +0.4537, DM p 0.0003, verdict INCONCLUSIVE, baseline -0.6359, sigma inter-seeds 0.2430. Le seul chiffre absent des sorties, 2sigma = 0.4860, est une derivation arithmetique de sigma 0.2430 (ancree) — pas une mesure independante. C.2 : 14 cellules code, 0 execution_count nul.

Doctrine §C verifiee dans le body ET les sorties : walk-forward 5 blocs, 4 seeds (0/1/7/42), DM sur perte de precision avec conjonction sigma ET p, baseline de facteurs fixes, rapport de biais separe (-0.44/-0.45), verdict honnete INCONCLUSIVE — l'edge +0.45 ne franchit pas 2sigma, la conjonction echoue et le verdict le DIT. §G (backtest QC Cloud) non applicable : fichiers sous QuantConnect/Python/ (carnets de recherche), pas QuantConnect/projects/.

Checks : 119 jambes / 100 noms, latest-wins tous verts. Reviews : APPROVED myia-ai-01 (couvre la tete) + NanoClaw COMMENTED. B.0 rc=0 sur 12 commentaires + 2 reviews. G-VAR : DEEP/research-code, prev MED/docs #20039 — conforme.