jax-trading-engines

name	jax-trading-engines
description	Construction de moteurs décisionnels JAX pour le trading — pont DLPack PyTorch->JAX zéro-copie, World Model GRU, planification CEM (TD-MPC2), arène génétique vmap/jit, sanitizer de risque et disjoncteur drawdown. Couvre les pièges JIT/vmap, la calibration de contrat par actif et le sizing de lot.
category	mlops

Moteurs décisionnels JAX pour le trading

Présentation

Compétence pour construire le côté JAX d'un pipeline de trading souverain dual-GPU : encodage latent PyTorch (GPU 0) -> DLPack -> moteur JAX (GPU 1) -> garde-fous déterministes. Complète rl-trading-debugging (qui couvre le diagnostic RL/ES/GA) en se concentrant sur la MÉCANIQUE JAX de production.

Cas d'usage : TD-MPC2, planification CEM, arène génétique sous jax.vmap/jit, couche d'action avec règles de risque strictes (FTMO).

Pipeline de référence (E.V.A)

OHLCV -> DynamicNormalizer + TimeJEPAEncoder (PyTorch, GPU 0)
      -> jax.dlpack.from_dlpack (zéro-copie) -> JAX (GPU 1)
      -> World Model GRU + CEM (jax.jit + jax.vmap)
      -> ActionSanitizer (risque 1%) + DrawdownDisconnector (4%/jour)

Règles d'or JAX (jit / vmap)

1. Hyperparamètres structurels = STATIQUES. Toute valeur servant à un slice, jnp.arange, ou une forme de tableau doit être statique (int/float Python). Les capturer via closure ou static_argnums — JAMAIS en argument dynamique. Sinon ConcretizationTypeError (arange) ou IndexError: Slice entries must be static integers (slicing).
2. vmap : autant d'in_axes que d'args. Regrouper les arguments non-mappés en un tuple passé in_axes=None. Erreur typique : len(in_axes)=3, len(args)=2.
3. Méthodes jittées : @partial(jax.jit, static_argnums=(0,)) pour self, + indices des hyperparamètres de slicing.

Règles d'or trading (sizing / risque)

1. Calibration contrat par actif (CRITIQUE). taille_contrat = 100 pour XAUUSD/métaux (1 lot = 100 oz), 100_000 pour le forex. Une mauvaise valeur fausse le risque par des ordres de grandeur, SILENCIEUSEMENT.
2. Sizing : lot = risque% × equity / (SL_dist × contrat), plafonné par la marge (equity × levier / (prix × contrat)). Le levier déplafonne le profit, le risque est contrôlé par le SL.
3. CEM non entraîné : actions dans [-1,1]. Utiliser fraction = |signal[1]| (magnitude = conviction), et borner lot_souhaite par le risque calculé, JAMAIS par une borne arbitraire (sinon lot ~0, ordres refusés en masse).
4. Protection absolue : si lot_max_risque < lot_min (stop trop serré), REFUSER l'ordre plutôt que forcer lot_min qui dépasserait le risque.
5. Disjoncteur drawdown : seuil journalier (ex. 4%) sur perte latente + réalisée. Coupe TOUTES les positions, suspend les ordres jusqu'à réarmement MANUEL, journalise (JSONL) avec pénalité de fitness. Garde-fou non soumis à l'IA, vérifié AVANT tout calcul de signal.

Checklist

1. jit/vmap : hyperparamètres structurels en closure/static_argnums
2. vmap : in_axes == nombre d'args positionnels
3. DLPack : tenseur .detach().contiguous().float() avant from_dlpack
4. taille_contrat calibré à l'actif (100 XAUUSD / 100k forex)
5. lot borné par risque calculé, refus si < lot_min
6. disjoncteur vérifié avant chaque émission d'ordre
7. warmup XLA avant la boucle temps réel (SIGTERM pendant compile = ptxas 15)

Références

• references/jax-tdmpc2-arena.md — patterns #23-#26 détaillés (jit/vmap, calibration contrat, sanitizer CEM), benchmarks RTX 3090 (DLPack 0.34 ms, CEM 5000 traj 7.4 ms, arène 64 agents 54.5 ms), gotchas DLPack et SIGTERM.

Skill lié

• rl-trading-debugging : diagnostic RL/ES/GA (22 patterns), fitness, arena multi-critères, pourquoi GA > NN pour le trading M15.