Notes pratiques : Création d’un agent de trading avec LangChain et l’API EODHD

Ce guide reconstitue le parcours allant des matières premières à un système fonctionnel pour : créer un agent de négociation avec LangChain et l’API EODHD. L’accent est mis sur des étapes opérationnelles, des vérifications explicites, ainsi que du code que vous pouvez intégrer directement dans un dépôt sans devoir deviner son intention. Pour l’étape d’aperçu, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans avoir à deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le parcours passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés.

En résumé

Lors de l’étape TL DR, notez d’abord les éléments essentiels du contrat : les entrées requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le mécanisme de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.

Le problème ne réside pas dans l’intelligence du modèle

Lorsque vous travaillez sur une étape donnée du problème, notez d’abord les exigences : entrées requises, signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et les scénarios de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’améliorations apportées ultérieurement. Mémorisez les instructions du système stables ainsi que les schémas des outils. Envoyer à nouveau un préambule identique est une cause fréquente de surcharge.

Le véritable problème : l’absence d’outils, pas l’absence de réflexion

Lorsque vous travaillez sur l’étape « Le vrai problème manquant », notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts volumineux. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité et non un processus embrouillé. Cachez les instructions du système stables ainsi que les schémas des outils. Envoyer à nouveau un préambule identique est une cause fréquente de gaspillage. Lorsque vous travaillez sur l’étape « Le vrai problème manquant », notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de la démonstration aux environnements partagés.

LangChain + EODHD : l’ensemble technologique

LangChain EODHD, à l’étape du stack, fonctionne le mieux lorsqu’il est considéré comme une surface mesurable. Capturez un transcript parfait, un cas d’échec et la note de rollback avant d’élargir le périmètre. Conservez les configurations en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les flags fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du graphe. Gardez l’état du graphe plat et typé. Les blobs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.

Avantages et inconvénients d’utiliser EODHD comme couche de données pour votre agent

Les avantages et inconvénients des travaux en phase sont particulièrement bien analysés lorsqu’ils sont considérés comme une surface mesurable. Recueillez un exemple réussi, un cas d’échec ainsi que la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez en même temps le parcours optimal et celui de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Gardez l’état des graphes simple et typé : les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a modifié tel champ, ce qui perturbe la reprise après interruption.

Architecture de l’agent LLM : comment fonctionne réellement le cycle de raisonnement

L’architecture de l’agent LLM fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit pointer vers une seule responsabilité plutôt que vers un processus embrouillé. Fixez des budgets de tokens par tour et par session. Les outils d’agent élargissent agressivement le contexte ; des plafonds stricts empêchent que les démos ne se transforment en factures inattendues. L’architecture de l’agent LLM fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de la démo aux environnements partagés.

Thought: I need the current price first.
Action: get_live_price("AAPL.US")
Observation: AAPL.US: current price 227.50, change +0.8%

Thought: Price alone isn't enough — check momentum.
Action: get_rsi("AAPL.US")
Observation: AAPL.US — RSI(14): 58.3Thought: Not overbought. Check if valuation is reasonable.
Action: get_fundamentals("AAPL.US")
Observation: AAPL.US — PE: 31.2, Market Cap: 3.4T, Dividend Yield: 0.4%Thought: I now have enough data to answer.
Final Answer: [synthesized response]

Mise en œuvre : création de l’agent

Pour l’étape de mise en œuvre consistant à créer l’agent, définissez les entrées, le responsable de chaque étape ainsi que les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système. Imposez une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. Une connexion effectuée en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.

1. Installation

Pendant l’étape d’installation 1, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Imposez une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La configuration en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.

pip install langchain langchain-openai requests

2. Définir les outils

Pendant l’étape 2 « Définir les outils », il convient de déterminer les entrées, le responsable de l’étape ainsi que les critères d’arrêt avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu, sans avoir à deviner l’état caché. Préférer des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité et non un processus embrouillé. Authentifier au niveau du gateway et réautoriser au niveau du plan de données. Un simple token porteur ne constitue pas une frontière entre les tenants. Pendant l’étape 2 « Définir les outils », il convient de déterminer les entrées, le responsable de l’étape ainsi que les critères d’arrêt avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu, sans avoir à deviner l’état caché. Enregistrer les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts permet d’éviter des factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés.

import requests
from langchain.tools import tool
EODHD_API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "https://eodhd.com/api"
@tool
def get_live_price(ticker: str) -> str:
    """Returns the current price of a stock. Example ticker: AAPL.US"""
    url = f"{BASE_URL}/real-time/{ticker}"
    params = {"api_token": EODHD_API_KEY, "fmt": "json"}
    r = requests.get(url, params=params).json()
    return f"{ticker}: current price {r['close']}, change {r['change_p']}%"
@tool
def get_fundamentals(ticker: str) -> str:
    """Returns key fundamental metrics: PE ratio, market cap, dividend yield."""
    url = f"{BASE_URL}/fundamentals/{ticker}"
    params = {"api_token": EODHD_API_KEY}
    r = requests.get(url, params=params).json()
    highlights = r.get("Highlights", {})
    return (
        f"{ticker} - PE: {highlights.get('PERatio')}, "
        f"Market Cap: {highlights.get('MarketCapitalization')}, "
        f"Dividend Yield: {highlights.get('DividendYield')}"
    )
@tool
def get_rsi(ticker: str) -> str:
    """Returns the 14-day RSI to assess overbought or oversold conditions."""
    url = f"{BASE_URL}/technical/{ticker}"
    params = {"api_token": EODHD_API_KEY, "function": "rsi", "period": 14, "fmt": "json"}
    r = requests.get(url, params=params).json()
    latest = r[-1]
    return f"{ticker} - RSI(14): {latest['rsi']} as of {latest['date']}"

3. Créer l’agent

Lors de la phase 3 « Créer l’agent », notez d’abord les exigences : données requises, signal de succès et conséquences en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le mécanisme de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain import hub

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
tools = [get_live_price, get_fundamentals, get_rsi]

prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

Exemple d’utilisation

Lors de l’étape d’utilisation d’exemple, notez d’abord les exigences du contrat : les entrées requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non traités font partie intégrante du produit, et non d’améliorations apportées ultérieurement. Faites un point après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.

response = executor.invoke({
    "input": "Should we be looking at AAPL.US right now?"
})
print(response["output"])

Points clés

Lors de l’étape des points clés, notez d’abord les conditions du contrat : entrées requises, signal de succès et conséquences en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité et non un processus embrouillé. Faites des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur. Lors de l’étape des points clés, notez d’abord les conditions du contrat : entrées requises, signal de succès et conséquences en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite des factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à un environnement partagé.

FAQs

La phase des FAQ fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre.

Liste de contrôle opérationnelle

La phase de la liste de contrôle opérationnelle fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre.

Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définez des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.

Gardez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués cachent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.

Ajoutez un test de base qui exerce le chemin critique dans les processus d’intégration continue en utilisant des fixtures, et non des API payantes en temps réel, chaque fois que le budget le permet.

Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le chemin passe de la démo aux environnements partagés.

Gardez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués cachent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.

Au préalable de promouvoir l’ensemble technique, figez les versions, conservez une transcription exemplaire pour le chemin critique, et vérifiez les étapes de restauration. Les environnements partagés nécessitent des limites de débit, des contrôles d’attribution et un responsable clair pour la rotation des secrets. Préférez une fiabilité simple à de brillantes démonstrations ponctuelles.

Note de lot pour 3ffe365c45fb : ne pas inclure les clés du fournisseur dans le répertoire, fixer une limite pour les tokens par session, et stocker les transcriptions à côté des fichiers d’évaluation afin que les remplacements ultérieurs de modèles restent comparables.