mirror of
https://github.com/caty21/forex-dashboard.git
synced 2026-07-27 20:37:45 +00:00
caty21
187ca12658
Recherché un équivalent Atlanta Fed MPT (options-implied probability) pour l'EUR et le GBP : n'existe pas. La BoE a explicitement arrêté de publier ses propres fonctions de densité de probabilité par options (short sterling) ; pour l'EUR, seule la recherche académique calcule ça depuis les options Euribor, aucune institution ne publie un jeu de données téléchargeable comme le fait l'Atlanta Fed. Le seul outil CME équivalent (€STRWatch) est un simulateur scénario→prix, pas un extracteur prix→probabilité — donc la même famille que l'onglet Scénario (CME SOFRWatch), pas que l'onglet Atlanta Fed. Étendu /api/scenario-spreads et ScenarioTab.tsx en conséquence (sélecteur de devise USD/EUR/GBP) : EUR : €STR ≈ DFR + (€STR − DFR) [rate_decisions.json: MRO − 15bps] GBP : SONIA ≈ Bank Rate + (SONIA − Bank Rate) Séries FRED : ECBESTRVOLWGTTRMDMNRT (€STR), IUDSOIA (SONIA). Fix méthodologique découvert en testant l'EUR : la fenêtre de calcul du spread était de 60 jours, ce qui chevauchait la hausse ECB du 17 juin 2026 et mélangeait ancien/nouveau régime (spread €STR−DFR calculé à -26bps au lieu de ~-7bps réel). Réduit à ~2 semaines (10 observations) pour les 3 devises, assez court pour rester dans le régime de taux courant tout en étant une vraie moyenne réalisée plutôt qu'un point unique bruité. Vérifié en direct : USD 3.64% (SOFR), EUR 2.18% (€STR), GBP 3.73% (SONIA) — tous cohérents avec les valeurs réelles du jour. Sélecteur de devise et clics sur le constructeur de scénario fonctionnels pour les 3 devises. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Forex Macro Dashboard — v8.0
Tableau de bord macroéconomique pour 8 devises majeures (USD, EUR, GBP, JPY, CHF, CAD, AUD, NZD).
Installation
1. Installer Node.js
Télécharger Node.js LTS sur nodejs.org (inclut npm).
2. Installer les dépendances
cd forex-dashboard
npm install
3. Configurer les clés API
Le fichier .env.local est déjà créé avec tes clés FRED et Bytez.
Ajouter ta clé OANDA quand disponible :
OANDA_API_KEY=ta_clé_oanda_ici
Clé FRED gratuite : fred.stlouisfed.org → My Account → API Keys
Compte OANDA gratuit : oanda.com → demo → API Access → Generate token
4. Lancer en local
npm run dev
Ouvrir http://localhost:3000
Données rate expectations (banques centrales non-USD)
pip install requests beautifulsoup4
python scripts/investinglive_scraper.py --n 1 --output json --save data/rate_expectations.json
Un snapshot de démonstration (mai 2026) est inclus dans data/rate_expectations.json.
Structure
forex-dashboard/
├── app/
│ ├── page.tsx ← dashboard principal
│ ├── layout.tsx
│ ├── globals.css
│ └── api/
│ ├── fred/route.ts ← proxy FRED (cache 1h)
│ ├── fx/route.ts ← Frankfurter ECB (taux spot)
│ ├── cot/route.ts ← CFTC COT parser
│ ├── sentiment/route.ts ← OANDA retail sentiment
│ ├── expectations/route.ts ← rate_expectations.json
│ ├── narrative/route.ts ← Bytez LLM (Llama 3.1)
│ ├── yields/route.ts ← obligations 10Y (FRED, ECB, BoE, BoC)
│ └── drivers/route.ts ← Gold, Brent, VIX, HY/IG spreads
├── components/
│ ├── CurrencyCard.tsx ← card par devise
│ ├── DriversBar.tsx ← barre globale des drivers
│ └── NarrativeButton.tsx ← bouton analyse IA Bytez
├── lib/
│ ├── types.ts ← types TypeScript
│ ├── constants.ts ← séries FRED corrigées, COT codes
│ └── scoring.ts ← algorithme §4 + §6 (divergences)
├── scripts/
│ └── investinglive_scraper.py ← scraper rate expectations
├── data/
│ └── rate_expectations.json ← snapshot mensuel BC
└── .env.local ← clés API (gitignored)
Sources de données intégrées
| Catégorie | Source | Clé |
|---|---|---|
| Taux directeurs, CPI, PIB, Retail Sales, Emploi | FRED | oui |
| FX Spot | Frankfurter (ECB) | non |
| Obligations 10Y USD | FRED DGS10 | oui |
| Obligations 10Y EUR | ECB Data Portal | non |
| Obligations 10Y GBP | BoE API IUDMNPY | non |
| Obligations 10Y CAD | BoC API | non |
| COT Positionnement | CFTC CSV public | non |
| Sentiment retail | OANDA v20 API | oui (OANDA) |
| Rate expectations BC | investinglive.com scraper | non |
| Analyse narrative | Bytez (Llama 3.1) | oui (Bytez) |
Déploiement Vercel
git init && git add . && git commit -m "init forex dashboard"
# Créer repo privé sur github.com puis :
git remote add origin https://github.com/TONUSER/forex-dashboard.git
git push -u origin main
Sur vercel.com : New Project → importer le repo → Settings → Environment Variables → copier les variables de .env.local.
Note : le scraper Python ne tourne pas sur Vercel. Lancer localement puis committer data/rate_expectations.json.