PM Quant Strategy Authoring

⚠️ **Trading warning / Avertissement trading** : informationnel seulement, pas un conseil en investissement. Un backtest décrit le passé d'un marché, l'auto-ajustement peut surajuster ce passé à merveille, et ni l'un ni l'autre ne promet qu'une stratégie gagnera de l'argent en réel. Sélectionné par Skill Harbor : le runbook de rédaction de stratégies quantitatives d'oracle3, le moteur open source de marchés de prédiction et serveur MCP pour Polymarket et Kalshi. Là où le skill frère agent vise les décisions pilotées par LLM, celui-ci vise les chiffres : il échafaude une sous-classe QuantStrategy dont les paramètres vivent dans le constructeur comme valeurs JSON sérialisables avec signification, bornes et défauts, précisément pour que la commande d'auto-ajustement de recherche puisse les explorer ensuite. Le flux est strict sur la forme : la logique de stratégie appartient à son propre fichier de stratégie (jamais codée en dur dans un script de ligne de commande), la gestion d'événements reste limitée aux types dont la stratégie a vraiment besoin, les décisions sont enregistrées, et les runs sont reproductibles depuis le chemin de fichier, le nom de classe, les paramètres et la commande notés. La validation est un dry run, puis un backtest sur un seul marché contre un fichier d'historique enregistré, et seulement ensuite la préparation à l'ajustement. La plus vieille règle du métier est énoncée comme règle dure : ne jamais utiliser d'information future, aucun regard en avant. Tiré du dépôt YichengYang-Ethan/oracle3-prediction-market-agent (Apache-2.0). Bémols honnêtes : plus une recherche de grille ajuste de paramètres sur le même historique, plus le résultat décrit cet historique plutôt que le marché ; traitez les paramètres ajustés comme une hypothèse que le paper trading doit encore juger. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage.