In Progress
// Travaux en cours au laboratoire
On y présente les travaux actuellement en cours au sein du Lab WaveTropy. Cette section rassemble les protocoles expérimentaux, modèles en préparation et architectures méthodologiques qui structurent nos prochaines explorations.
On assume totalement le caractère évolutif des travaux présentés ici. Les projets listés ne sont pas encore des produits finalisés, mais des chantiers de recherche appliquée amenés à pivoter ou s'affiner au fil des résultats empiriques.
L’objectif est de rendre visibles nos hypothèses de travail et de montrer comment nous construisons des ponts entre finance quantitative, intelligence artificielle, analyse spectrale et modélisation du risque.
Deux axes actifs
Le premier projet porte sur la falsification statistique des revendications harmoniques de l'analyse technique, visant à tester si les ratios de Fibonacci apparaissent réellement dans le bruit de marché.
Le second projet porte sur la modélisation séquentielle profonde (Transformers) couplée à l'analyse spectrale pour identifier les régimes de cycle macro-financiers.
Elliott Waves Falsification
// Fractalité, multifractalité et ratios harmoniques
Problématique
La théorie d’Elliott postule que les marchés financiers se structurent en vagues imbriquées, suivant une architecture fractale, et que les amplitudes respectent des ratios harmoniques (0,382, 0,618, 1,618).
L’enjeu du projet est de transformer un objet traité de manière subjective en protocole statistique reproductible. Les signatures mises en avant par les praticiens émergent-elles réellement des données, ou résultent-elles d'une lecture graphique a posteriori (biais de confirmation) ?
On cherche donc à confronter cette théorie à un cadre empirique strict : benchmarking face à des processus stochastiques simulés, règles algorithmiques d’identification, et procédures de bootstrap.
Questions Explorées
Architecture Méthodologique
Regime Intelligence
// Analyse spectrale, Transformers et mesure du risque
Problématique
Les marchés alternent entre plusieurs régimes (expansion, stress, reprise) difficiles à capter avec les outils classiques.
Ce projet de thèse cherche à développer un modèle séquentiel profond (Transformer) articulé à une lecture fréquentielle (Fourier) pour identifier ces régimes, anticiper leurs transitions et projeter la distribution de risque conditionnelle.
On croise donc une lecture temporelle (mémoire longue, chocs séquentiels) et fréquentielle (cycles, harmoniques) pour produire une cartographie anticipative du cycle macro-financier.
Questions Scientifiques
Couches du pipeline technique
Applications visées
Lecture Croisée des Chantiers
Deux approches complémentaires de la dynamique des marchés complexes.
| Dimension | Mémoire Elliott | Thèse Régimes IA |
|---|---|---|
| Objet principal | Tester la fractalité et les ratios harmoniques | Identifier les régimes macro-financiers |
| Méthode centrale | Falsification statistique et benchmarking simulé | Fourier, Transformer et mesure du risque |
| Données | Prix d’actifs liquides et séries simulées | Base macro-financière multi-sources |
| Niveau | Mémoire de recherche quantitatif | Projet doctoral (Thèse) |
| Finalité | Tester empiriquement une théorie de marché | Construire un modèle de régime et de risque |
| Livrables | Pipeline reproductible, résultats statistiques | Modèle, backtests, publication académique |
Nourrir
l'Ingénierie
On présente ici la partie vivante et inachevée de WaveTropy Labs.
Ces travaux de recherche sont cruciaux car ils irriguent techniquement l'ensemble des autres départements du studio. Le mémoire pose les bases d’une démarche data falsifiable et rigoureuse. Le projet doctoral pousse à l'extrême la modélisation du risque et la gestion de modèles Transformers.
L'ingénierie logicielle d'excellence ne naît pas du vide, elle est le sous-produit direct d'une recherche scientifique fondamentale.
