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SAC Crypto Trading Agent

Agent de trading crypto basé sur SAC (Soft Actor-Critic) entraîné avec Stable Baselines 3.

Architecture

• Algo : SAC (off-policy, maximum entropy actor-critic)
• Env : Gymnasium personnalisé sur données OHLCV (BTC-USD)
• Observation : fenêtre 30j de prix OHLCV normalisés + position + P&L
• Action : continue [-1, 1] → poids du portefeuille (short ↔ long)
• Reward : log-return du portefeuille + penalty overtrading + bonus holding

Hyperparamètres SAC

Fichiers

• model_v2.zip : modèle SAC entraîné
• vecnorm_v2.pkl : normalisation VecNormalize

Utilisation

from stable_baselines3 import SAC
from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv, VecNormalize
from crypto_trading_env import CryptoTradingEnv
import pandas as pd

# Charger données
df = pd.read_csv("btc_usd.csv")  # open,high,low,close,volume
env = DummyVecEnv([lambda: CryptoTradingEnv(df)])
env = VecNormalize.load("vecnorm_v2.pkl", env)

model = SAC.load("model_v2.zip", env=env)
obs = env.reset()
action, _ = model.predict(obs, deterministic=True)

Avertissement

Ceci est un projet de recherche. Les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs. Ne pas utiliser en production sans backtesting rigoureux.