Construire un bot de trading IA en utilisant un simple LLM

Temps de lecture estimé: 6 minutes

portfolio detail
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NestJS + Next.js + PostgreSQL + LLM + Gitlab CI/CD + Docker

J’ai laissé un LLM gérer un portefeuille fictif pendant une semaine.
Résultat : ce n’est pas encore Warren Buffett 🤣

Après avoir expérimenté l’intégration d’un LLM dans un contexte industriel, j’ai voulu continuer à explorer l’utilisation concrète de l’IA dans un projet personnel.

Cette fois-ci, j’ai choisi un cas d’usage différent : concevoir un bot de trading simulé, capable d’analyser un portefeuille fictif et de proposer des décisions d’investissement (achat / vente / conservation) à l’aide d’un LLM (sans analyses plus poussées de données financières, analyse de courbe ou autres indicateurs, juste une IA et un simple prompt).

L’objectif était de concilier 2 centre d’intérêt, le développement et l’investissement. Créer et tester un système de trading fictif dans le but de voir les résultat et éventuellement le brancher à un vrai Broker… bon spoiler alert: les résultats du LLM ne sont pas très rentable pour l’instant

trading bot résultat après 1 semaine
trading bot résultat après 1 semaine

au dela de faire un peu joujou, le but technique était de :

  • Concevoir une architecture 3-tiers propre
  • Approfondir un backend en NestJS
  • Intégrer un LLM dans une logique métier structurée
  • Mettre en place une authentification JWT
  • Ajouter des tests E2E
  • Dockeriser l’ensemble
  • Déployer automatiquement via CI/CD sur mon homelab

Démo et code public

n’hésite pas à aller faire un tour sur https://tradingbot.anthony-jacob.com et tu pourras te logger avec l’utilisateur

tradingbot@demo.com / uCNWgUsDshBJd5y

pour les repos, c’est disponible sur

https://gitlab.anthony-jacob.com/anthony.jacob/tradingbot-front/
https://gitlab.anthony-jacob.com/anthony.jacob/tradingbot-api

⚠️Disclaimer

alors déjà coté investissement: Ce projet est avant tout un projet d’expérimentation et de démonstration. Il n’a pas vocation à être utilisé en production ni à servir de conseil financier.

Ensuite niveau application, oui ça reste grandement perfectible, oui l’UX n’est pas parfaite, oui ce n’est pas traduit, oui le code pourrait être refacto/optimisé et plus clean, oui il peut rester quelques bugs à la marge!!!

Mais bon J’y consacre une partie de mon temps libre et on avance pas aussi vite sur son temps libre qu’au travail 8 à 9h par jour 5j/7.

Donc à un moment, il faut accepter d’avancer plutôt que de viser la perfection absolue.

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Protéger son domaine avec SPF, DKIM et DMARC

Temps de lecture estimé: 3 minutes

Il y a quelques années, j’ai configuré mon domaine personnel anthony-jacob.com avec Microsoft 365 pour gérer mes adresses email. Classique : enregistrement MX pointant vers les serveurs Microsoft, quelques SPF basiques, et ça fonctionnait. Les mails arrivaient, étaient bien délivrés (en tout cas, pas de problèmes de délivrabilité constaté), pas de retour d’erreur. Bref, une configuration « qui marche » — du moins en apparence.

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Mon homelab en 2025 : un Mac Mini, Un NAS Synology, du VmWare ESXi, et tout un petit monde Dockerisé

Temps de lecture estimé: 2 minutes

Je fais ici une mise à jour de l’article de mon infra qui a légèrement évolué depuis.

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Refonte de mon site vitrine : du PHP « statique » à un écosystème modulaire en Flask, Next.js & PostgreSQL

Temps de lecture estimé: 4 minutes

🔍 Préambule

Ce projet est plus qu’un simple CV en ligne. J’ai conçu une architecture modulaire composée de trois applications distinctes — toutes exposées publiquement :

  • 🧠 Une API REST en Python/Flask
  • 🛠️ Un backoffice d’administration en Next.js
  • 🌐 Un site vitrine / CV dynamique en Python/Flask

Chacune de ces applications est déployée en production, mais je propose également une version démo de l’ensemble pour permettre à d’autres de tester librement les fonctionnalités.

Enfin, l’ensemble du code source est disponible en accès libre sur mon GitLab, pour celles et ceux qui souhaiteraient explorer le projet ou s’en inspirer.

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Installer une stack ELK (ElasticSearch / Logstash / Kibana) et Elastic Agent avec Docker

Temps de lecture estimé: 11 minutes

Ça fait maintenant quelques années que j’en parle, mais je ne m’étais pas encore penché dessus. Je commence à avoir plusieurs systèmes qui tournent à la maison avec plusieurs VM et plusieurs containers Docker (même si ça a un peu évolué depuis, tu trouveras un rappel sur mon infra et l’organisation de mes containers Docker). Ça fait pas mal d’accès à gérer et surtout pas mal de fichiers de log.

Aujourd’hui, nous allons voir comment installer une stack ELK avec Docker pour centraliser les logs de mes machines et pouvoir les parcourir et les analyser plus facilement.

Cet article est en majorité basé sur la documentation d’installation officielle d’ElasticSearch.

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