TradeMemory Protocol

TradeMemory se souvient de ce que cela a coûté. C'est une mémoire open-source, locale d'abord, et un frein pour les agents de trading IA : il récupère vos exécutions, trouve où votre propre historique perd de l'argent, place ces trades perdants devant votre agent avant la prochaine ordre, et peut refuser une ordre qui enfreint les règles que vous avez définies, avant qu'elle n'atteigne le courtier.

Les courtiers permettent désormais aux agents IA de trader via MCP, avec différentes garde-fous : Webull et tastytrade fixent des limites de taille ou de pouvoir d'achat, Interactive Brokers ne laisse l'agent que rédiger une ordre pour que vous la soumettiez, et Robinhood et Public ne fixent aucun plafond que vous puissiez imposer à un agent externe (StockBrokers, 2026-09-30). Les plafonds sont des nombres fixes. Aucun d'eux ne regarde comment vos propres trades passés se sont déroulés.

Commencez par votre propre historique

pip install tradememory-protocol

# Hyperliquid: public fills, no key needed
tradememory sync hyperliquid --address 0xYourAddress

# Alpaca: read-only calls with your own keys, kept in a local file
tradememory sync alpaca --env-file ~/.secrets/alpaca.env

Chaque trade clôturé est stocké en mémoire une fois ; le réexécuter ne stocke que les nouveaux trades. Ensuite, il affiche où votre historique perd de l'argent. Le format, avec des chiffres illustratifs :

After 2 losses in a row (20 trades):
  5 of them (25%) were 1.5x your usual size or more.
  All 20 won 60% and made -$1,500.
  The 5 sized-up trades won 20% and made -$1,700.

Median hold: winners 1.5h, losers 9.0h.

Ce sont des statistiques descriptives de vos propres trades passés, pas des conseils sur le prochain. L'API d'Hyperliquid ne sert que les exécutions récentes d'une adresse, pas tout son historique, donc plus tôt il est synchronisé, plus l'historique est conservé. Autres plateformes : les scripts de synchronisation MT5 et Binance spot sont dans scripts/, et tout agent peut enregistrer un trade avec remember_trade.

Avant la prochaine ordre

recall_memories(order="losses_first") place chaque trade perdant devant les autres, les plus grosses pertes dans des conditions similaires en premier, avec leur taille et leur P&L. En plus des trades les plus récents du symbole, il recherche les trades perdants récents du symbole, afin qu'une perte plus ancienne ne soit pas éclipsée. Le serveur dit aux agents connectés de l'appeler avant de proposer un trade. L'ordre par défaut classe les meilleurs résultats plus haut (par multiple R, là où un a été enregistré) et garde au moins 20 % de pertes dans la liste.

Connectez votre agent

pip install tradememory-protocol

Ajoutez à Claude Desktop (claude_desktop_config.json) :

{
  "mcpServers": {
    "tradememory": {
      "command": "uvx",
      "args": ["tradememory-protocol"]
    }
  }
}

Puis dites à Claude : "Enregistre mon long AAPL à 195 $ — bénéfices supérieurs aux attentes, achats institutionnels, haute confiance."

# Claude Code
claude mcp add tradememory -- uvx tradememory-protocol

# From source
git clone https://github.com/mnemox-ai/tradememory-protocol.git
cd tradememory-protocol && pip install -e . && python -m tradememory

# Docker
docker compose up -d

Procédure complète : Getting Started (Piste Trader + Piste Développeur)

Mettez un frein devant votre courtier (aperçu)

L'extension proxy exécute TradeMemory entre votre agent et le serveur MCP de votre courtier (Alpaca aujourd'hui). Chaque outil est transmis inchangé, sauf ceux qui placent des ordres, que Mnemox Control évalue selon une politique que vous possédez avant qu'ils n'atteignent le courtier. Chaque évaluation, autorisée ou refusée, est enregistrée et enchaînée dans le journal d'audit. Une ordre autorisée revient avec vos trades perdants dans des conditions similaires en premier, et tradememory sync alpaca remplit plus tard comment chaque trade transmis s'est terminé, en R lorsque l'entrée portait un stop. L'agent que vous avez déjà continue de fonctionner ; seule une ligne de sa configuration MCP change.

pip install "tradememory-protocol[proxy]"   # Python 3.12+
tradememory proxy init --account-id <your Alpaca account id> --symbols AAPL,MSFT
tradememory proxy doctor --env-file ~/.secrets/alpaca-paper.env   # checks the live tool names and the account id
tradememory proxy config                                           # prints the MCP client entry that replaces the direct Alpaca one

Refusé par défaut : symboles hors de votre liste, ordres au-dessus de vos limites notionnelles et de position, entrées sans stop de bracket, toute nouvelle ordre après votre limite de perte quotidienne ou de drawdown, l'annulation du stop protecteur d'une position ouverte, tout outil que le frein n'a pas classifié, et tout pendant que vous avez exécuté tradememory proxy halt FULL_HALT. Jamais bloqué : la clôture d'une position. Les ordres à ou au-dessus de approval_notional attendent tradememory proxy approve <intent_id> --terms <fingerprint>, qui approuve exactement les termes que vous lisez ; l'agent réessaie avec le même client_order_id et les mêmes termes, et le proxy transmet au plus une fois. evaluate_order renvoie la même décision sans rien placer, pour les pré-vérifications et les couches consultatives dans d'autres frameworks. Tout ce que le frein ne peut pas évaluer (un flux de cotations mort, un actif inconnu, un type d'ordre non couvert par la politique) est refusé, pas transmis.

Statut : testé de bout en bout contre un faux étatique du serveur MCP d'Alpaca (tests/proxy/), et exécuté contre un compte papier Alpaca réel le 2026-10-01 : trois refus (symbole pas sur la liste, entrée sans stop, notionnel au-dessus de la limite), une ordre de bracket d'une action autorisée qui a atteint le courtier, et un nouvel essai avec le même client_order_id qui a été répondu depuis le registre sans deuxième ordre. Les options, le remplacement d'ordres, les ordres stop-limit et trailing sont refusés plutôt qu'évalués. Vos clés de courtier vont uniquement au processus du courtier que le proxy démarre ; TradeMemory ne les stocke jamais.

Procédure avec les sorties réelles : docs/recipes/alpaca-brake.md.

Trois façons de l'utiliser

Comment cela fonctionne

1. Rappel — Avant de trader, récupérez les trades passés pondérés par la qualité des résultats, la similarité du contexte, la récence, la confiance et l'état émotionnel (OWM Framework)
2. Enregistrement — Après le trading, un appel à remember_trade écrit dans cinq couches de mémoire : épisodique, sémantique, procédurale, affective et enregistrements de trades
3. Réflexion — Les revues quotidiennes/hebdomadaires/mensuelles détectent la dérive comportementale, la dégradation de la stratégie et les erreurs de trading
4. Audit — Chaque décision est hachée SHA-256 à la création et enchaînée à la précédente. Exportez à tout moment pour examen

Outils MCP

Obtenez de l'aide pour la connexion

Vous exécutez un agent contre un courtier, ou vous voulez que votre historique soit synchronisé et lu ? Ouvrez un problème d'intégration de frein ou réservez 30 minutes. L'aide à la configuration est gratuite, et les personnes qui l'utilisent décident de ce qui sera construit ensuite.

Piste d'audit

Chaque décision de trading que votre agent prend — y compris les décisions de ne pas trader — est enregistrée comme un enregistrement de décision de trading (TDR). Les hachages de contenu SHA-256 par enregistrement sont liés dans un registre d'audit en chaîne avant ; chaque jour UTC est résumé par une racine Merkle qui elle-même s'enchaîne à travers les jours. Toute falsification d'un enregistrement historique invalide chaque lien suivant.

Les règles qui exigent des enregistrements de décisions lient les sociétés d'investissement, pas les utilisateurs de détail. Sous l'AI Act de l'UE, les obligations de journalisation à haut risque de l'Annexe III ont été reportées au 2 décembre 2027, et le briefing de surveillance de février 2026 de l'ESMA sur le trading algorithmique indique que le trading algorithmique basé sur l'IA est actuellement exclu du champ à haut risque. Le tableau montre quelles fonctionnalités de TradeMemory correspondent à ces textes si et quand ils s'appliquent à vous. Ce n'est pas une revendication de conformité.

# Verify a single record hasn't been tampered with
verify_audit_hash(trade_id="MT5-7047640363")
# → {"verified": true, "chain_entry": {"sequence_num": 42, ...}}

# Walk the entire chain (or a slice) end-to-end
verify_audit_chain(from_seq=1, to_seq=None)
# → {"verified": true, "checked_count": 1284, "first_break_at": null}

# Daily Merkle root — single 32-byte anchor over every TDR for that day
get_daily_root(date="2026-05-14")
# → {"verified": true, "root_hash": "a05544...", "record_count": 18}

# Bulk export
GET /audit/export?strategy=VolBreakout&start=2026-03-01&format=jsonl

Les racines quotidiennes sont horodatées par une autorité RFC 3161 par défaut depuis 0.5.3. Non construit : signer les enregistrements avec une clé privée, ancrer à un journal public, prouver que rien n'a été omis. Voir LIMITATIONS.md.

Sécurité

• Serveur mémoire (par défaut). Ne place jamais d'ordres et ne demande jamais de clés de courtier. Enregistre et rappelle uniquement, dans un fichier SQLite local.
• Synchronisation. tradememory sync hyperliquid lit des données publiques sans clé. tradememory sync alpaca fait des appels en lecture seule avec des clés provenant d'un fichier sur votre machine. Les trades synchronisés restent dans votre base de données locale.
• Frein (extension proxy). Transmet les ordres que votre politique autorise au serveur MCP de votre courtier. Vos clés de courtier sont passées uniquement au processus du courtier que le proxy démarre ; TradeMemory ne les stocke jamais.
• Appels sortants. Horodatage RFC 3161 des racines d'audit quotidiennes, un hachage de 32 octets sans données de trade (activé par défaut ; TRADEMEMORY_TSA=off le désactive). tradememory sync appelle la plateforme que vous nommez. Les outils d'évolution lisent les données de marché publiques de Binance (api.binance.com) lorsqu'un agent les appelle, et l'évolution appelle l'API Anthropic uniquement si vous définissez ANTHROPIC_API_KEY. Replay appelle DeepSeek par défaut (ou Anthropic), et uniquement avec la clé de ce fournisseur définie. Si vous installez sentence-transformers pour le rappel hybride, il télécharge son modèle depuis Hugging Face lors de la première utilisation. Les scripts de synchronisation MT5 et Binance dans scripts/ lisent leurs identifiants depuis votre environnement, et celui de MT5 publie des résumés de trades (symbole, prix, P&L) vers un webhook Discord uniquement si vous définissez DISCORD_WEBHOOK_URL.
• Résistant à la falsification, pas infalsifiable. Chaque enregistrement est haché et lié au précédent, avec des racines Merkle quotidiennes. Modifier un enregistrement casse la chaîne ; quelqu'un qui peut réécrire toute la base de données peut la reconstruire.

Statut de recherche

Le framework OWM de TradeMemory est fondé sur la science cognitive (Tulving 1972) et l'apprentissage par renforcement (Schaul et al. 2015). Statut actuel :

• Score à cinq facteurs OWM : implémenté et testé (voir le badge CI)
• Validation statistique : DSR, MBL implémentés (Bailey-de Prado 2014)
• Piste d'audit : TDR résistant à la falsification SHA-256
• Moteur d'évolution : phase de recherche (la génération de stratégies fonctionne, taux de passage de la porte statistique sous optimisation)
• Rappel hybride : mode OWM seul actif, fusion vectorielle disponible lorsque les embeddings sont configurés
• Validation empirique : en cours (n=14 trades, cible n>=100 pour la significativité statistique ; à n=14, les intervalles de confiance sont trop larges pour conclure quoi que ce soit - voir validation/final_verdict.md)

Documentation

Contribution

Voir Guide de contribution · Politique de sécurité

MIT, voir LICENCE. L'installation supplémentaire optionnelle proxy installe Mnemox Control, dont le moteur est sous licence AGPL-3.0 uniquement (une licence commerciale est disponible) ; TradeMemory lui-même reste sous licence MIT. À des fins éducatives et de recherche uniquement. Pas un conseil financier.