Invictus analyse chaque trade perdu dans l'arene et apprend a prevenir les pertes futures. Avec 32 000+ contextes de mort, un modele ML (LightGBM) et 16 features par contexte (RSI, momentum, volatilite, kurtosis...), Invictus detecte quand les conditions du marche ressemblent a une perte passee et peut prevenir les 63 strategies en temps reel.
Il alimente aussi le Prompt Forge qui injecte ses donnees dans chaque decision IA. Voir l'article complet.
Chaque nuit, le Darwin Engine mute les seuils d'Invictus sur 12 crashs historiques (COVID -60%%, Luna -52%%, FTX -23%%). Le systeme immunitaire evolue tout seul.
Inspire par l'autoresearch de Karpathy. Voir tous les resultats →
L'architecture veto d'Invictus a été validée empiriquement sur le Dragon Labyrinth Benchmark (TMS1100 Mattel 1980 vs IA modernes). Dans une ablation study sur 800 parties à seeds fixes, le module M3 (oscillation killer / anti-répétition) a produit un gain synergique ×2,5 combiné avec M1 (belief state). Invictus applique le même principe à l'échelle du trading : 2 000+ death contexts capturés vetoent chaque buy qui matche un pattern d'échec connu — l'équivalent trading de « ne retourne pas dans la pièce où tu viens de te faire toucher ».