Initial commit - AHAD QUANT v1

order_flow_analyzer.py

@@ -0,0 +1,67 @@
+"""
+AHAD QUANT — Order Flow Analyzer (stub)
+Analyse du flux d'ordres / déséquilibre bid-ask.
+
+Ce module est un placeholder fonctionnel :
+  - Importable sans erreur
+  - Retourne des valeurs neutres
+  - À compléter avec une vraie implémentation si le broker expose un order book.
+
+Pour OANDA : l'API v20 expose /instruments/{instrument}/orderBook
+Pour MT5    : la profondeur de marché est accessible via market_book_get()
+"""
+
+from __future__ import annotations
+from typing import Optional
+
+
+class OrderFlowAnalyzer:
+    """Analyse l'imbalance buy/sell dans le carnet d'ordres."""
+
+    def __init__(self, depth: int = 20):
+        self.depth = depth
+
+    def get_imbalance(
+        self,
+        bids: list[tuple[float, float]],
+        asks: list[tuple[float, float]],
+    ) -> float:
+        """
+        Retourne un score entre -1 (pression vendeuse) et +1 (pression acheteuse).
+        0.0 = neutre / données insuffisantes.
+        """
+        if not bids or not asks:
+            return 0.0
+
+        bid_vol = sum(v for _, v in bids[: self.depth])
+        ask_vol = sum(v for _, v in asks[: self.depth])
+        total = bid_vol + ask_vol
+
+        if total == 0:
+            return 0.0
+
+        return round((bid_vol - ask_vol) / total, 4)
+
+    def classify(self, imbalance: float) -> str:
+        """Classe l'imbalance en signal directionnel."""
+        if imbalance > 0.25:
+            return "BUY_PRESSURE"
+        if imbalance < -0.25:
+            return "SELL_PRESSURE"
+        return "NEUTRAL"
+
+
+def get_order_flow_signal(
+    bids: Optional[list] = None,
+    asks: Optional[list] = None,
+) -> dict:
+    """
+    Point d'entrée rapide utilisable depuis n'importe quel module.
+    Retourne {"imbalance": float, "signal": str}.
+    """
+    analyzer = OrderFlowAnalyzer()
+    imbalance = analyzer.get_imbalance(bids or [], asks or [])
+    return {
+        "imbalance": imbalance,
+        "signal": analyzer.classify(imbalance),
+    }