Regime Lab

Un seul ratio de Sharpe cache la vérité que la plupart des avantages sont conditionnels : excellents en marchés calmes et tendance, morts en turbulence (ou l'inverse). Le Regime Lab divise l'historique d'une stratégie en régimes de volatilité et affiche les performances dans chacun — afin que vous sachiez quand votre avantage fonctionne réellement.

Ouvrez cBots → Regime Lab (/quant/regimes).

Que fait-il

Étant donné une série de rendements (ou courbe d'équité, plus ancien d'abord), il :

• calcule une volatilité réalisée traînante à chaque point et divise l'historique en régimes Calme, Normal et Turbulent par les terciles de cette volatilité ;
• rapporte les performances par régime — observations, rendement moyen, volatilité et Sharpe — afin que vous puissiez voir où l'avantage vit ;
• estime l'exposant Hurst via analyse rescaled-range (R/S) : au-dessus de ~0,55 la série est tendance / persistante, au-dessous de ~0,45 elle est mean-reverting, et autour de 0,5 elle est proche d'une marche aléatoire.

POST /api/quant/regimes
{ "returns": [...], "window": 10 }   // ou { "equity": [...] }

Pourquoi c'est fiable

Code de domaine pur déterministe (Core.Regimes) sans dépendance d'infrastructure et sans appels externes — testé en unité pour la séparation des régimes (volatilité calme vs turbulent) et pour la direction Hurst (les séries anti-persistantes scoren en dessous de 0.5, une tendance persistante score au-dessus). Le même signal de régime alimente la boucle de réflexion des agents autonomes, afin qu'un agent puisse s'appuyer sur les régimes où son avantage est réel.