Infrastructure & Stack Technique

De 100K€ au Million — Le plan en 24 mois

Cette série est conçue pour un profil quant/dev/ops/data analyst/trader avec 30+ ans d'expérience en hedge fund. L'objectif est clair : transformer 100 000€ en 1 000 000€ en moins de 24 mois, sans levier, uniquement en positions longues sur actions et ETF multi-régions (US, EU, APAC), avec un drawdown maximum de 25%.

L'architecture cible en un coup d'œil

VM Cloud — Pourquoi et comment

Une VM cloud plutôt qu'un ordinateur local pour plusieurs raisons critiques : uptime 99.99%, pas de coupure de courant/internet, latence réseau réduite (datacenters proches des exchanges), et isolation de l'environnement de production.

Comparatif des providers cloud pour le trading

# Prompt pour Claude Code :
claude -p "Configure une VM Ubuntu 24.04 pour le trading algo:
1. Hardening SSH (clé ED25519 only, no password, port 2222)
2. UFW firewall (2222, 4001-4002 pour IBKR, 5432 PostgreSQL local only)
3. fail2ban configuré pour SSH
4. Python 3.12 avec pyenv + venv dédié 'algo'
5. TimescaleDB (PostgreSQL 16 + extension timescale)
6. DuckDB 1.0
7. Redis pour le cache temps réel
8. systemd service templates pour les stratégies
9. Logrotate pour les logs trading
10. Monitoring: node_exporter + custom health endpoint
11. Cron job: daily backup DB vers S3-compatible (Hetzner Object Storage)
12. unattended-upgrades pour les patches de sécurité
Génère tous les scripts et configs, explique chaque étape."

IBKR — Le broker de référence pour l'algo retail

Interactive Brokers Pro est le seul broker qui offre simultanément : accès à 150+ marchés mondiaux, API complète (TWS API / ib_insync), commissions ultra-compétitives, market data gratuit avec $10K+ d'equity, et le Securities Lending Program pour revenus passifs.

Configuration IBKR pour l'algo trading

# Prompt Claude Code : Setup ib_insync + IB Gateway
claude -p "Crée un module Python pour la connexion IBKR:
1. Classe IBKRConnection avec reconnexion automatique
2. IB Gateway en mode headless sur VM Linux (Docker ou natif)
3. Heartbeat monitoring (ping toutes les 30s, alerte Discord si down)
4. Méthodes: get_positions(), place_order(), get_bars(), get_account_summary()
5. Rate limiting intelligent (max 45 req/s avec backoff)
6. Logging complet (chaque requête + réponse)
7. Mode paper trading toggle (port 4001 vs 4002)
8. Error handling: automatic reconnect, frozen market data, pacing violations
Utilise ib_insync 0.9.x avec asyncio. Teste avec paper trading."

Le stack Python production-grade

# Prompt Claude Code : Scaffold du projet
claude -p "Crée la structure d'un projet Python de trading algo:
algo_trader/
├── config/          # TOML configs (strategies, broker, alerts)
├── core/            # Engine principal (scheduler, event bus, state)
├── data/            # Data pipeline (fetchers, validators, stores)
├── strategies/      # N stratégies (interface commune + implémentations)
├── portfolio/       # Portfolio construction + risk management
├── execution/       # Order management, IBKR interface
├── monitoring/      # Health checks, Prometheus metrics, Discord
├── backtest/        # Backtesting engine (vectorbt wrapper)
├── ml/              # Machine learning models (regime, scoring)
├── scripts/         # CLI scripts (run, backtest, report)
└── tests/           # Unit + integration tests

Chaque module a un __init__.py avec les exports publics.
L'engine principal utilise un event bus asyncio pour découpler les composants.
Toutes les stratégies héritent de BaseStrategy avec les méthodes:
  generate_signals(), calculate_positions(), on_fill(), on_cancel()
Génère le code complet avec typing strict et docstrings."

Faire 90% du travail avec Claude Code

Claude Code est l'arme secrète de cette série. En tant que quant/dev avec 30 ans d'expérience, vous savez quoi construire — Claude Code s'occupe du comment. Voici le workflow optimal :

Prompts Claude Code essentiels pour cette série

Hardening de la VM de trading