Créer un assistant de trading Claude (MCP) sur BitMart

Pourquoi l’IA générative change le trading

L’IA générative ne se limite plus au texte ou au code : connectée à vos données de marché et à votre exchange, elle devient un assistant de trading capable de :

• lire vos positions et l’historique,
• synthétiser des milliers de transactions,
• analyser un actif (ex. BTC, ETH, SOL) sur plusieurs unités de temps,
• évaluer le risque de votre portefeuille,
• détecter des figures chartistes,
• et même exécuter des ordres (si vous l’autorisez et si vous l’implémentez).

Dans cet article, je vous montre comment j’ai transformé Claude (Anthropic) en assistant de trading personnel grâce à MCP, en m’appuyant sur l’exchange BitMart pour la connexion marché et l’historique.

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Ressources 📕

Code Open Source : https://github.com/CryptoRobotFr/BitmartMCP
Vidéo Complète ⬇️

MCP (Model Context Protocol) : le pont entre IA et vos données

MCP (Model Context Protocol) est un standard open source qui relie un modèle (Claude, ChatGPT, etc.) à des outils et sources de données externes (exchanges, bases de connaissance, Google Calendar…).
Concrètement, vous exposez des fonctions (ex. get_open_positions, transaction_analysis, calculate_position_risk) que l’IA peut appeler à la demande. L’IA reçoit des réponses structurées (JSON), qu’elle interprète pour vous restituer des insights clairs.

Avantages clés :

• Standard multi-IA, open-source, et extensible
• Réponses fiables basé sur un algorithme non probabiliste (pas de hasard)
• Garde-fous : vous choisissez précisément quelles actions sont possibles (lecture seule, trading, etc.)

Cas d’usage concrets avec BitMart

1) Positions en cours, en temps réel

Avec la fonction get_open_positions, Claude récupère vos positions ouvertes sur BitMart, calcule la valeur totale, le PNL latent, agrège par actif et met en avant ce qui compte.

Ce que vous obtenez :

• liste des positions (taille, prix d’entrée, PNL non réalisé),
• synthèse portefeuille (ex. total engagé, PNL global),
• commentaires en langage naturel pour la prise de décision.

2) Historique & dashboard auto (sur 3 mois)

Demandez : « Donne-moi mon historique et fais un résumé PNL sur les 3 derniers mois »
Le MCP appelle transaction_analysis avec l’intervalle temporel, puis Claude génère un dashboard (PNL, frais de funding/commission, top paires, nb de trades, etc.).

Points forts :

• PNL net (après frais),
• classement des actifs qui performent,
• volumes et fréquences de trading (ex. 751 trades sur ETH),
• export et data prêtes pour faire vos propres graphes.

🧩 Conseil : l’IA peut produire un mini-dashboard web (front auto-généré). Vérifiez/ajustez le code si nécessaire (petites incohérences possibles).

3) Gestion du risque avec la Value at Risk (VaR)

La fonction calculate_position_risk estime, pour chaque position et pour le portefeuille, une perte potentielle max à un horizon choisi (1h, 4h, 1 jour, 1 semaine…) avec un intervalle de confiance.

À quoi ça sert ?

• Dimensionner vos positions et vos stops,
• Comprendre l’impact des corrélations (BTC/ETH très corrélés, SOL plus indépendant selon les périodes),
• Mettre des limites de perte cohérentes avec votre style de trading.

⚠️ Important : la VaR est basée sur l’historique et des hypothèses (volatilité, distribution des rendements). Ce n’est pas une garantie — en cas d’événement extrême, la perte réelle peut dépasser la VaR.

4) Détection de figures chartistes (triangle ascendant)

Avec une fonction dédiée (ex. detect_up_triangle), vous demandez :
« Cherche des triangles ascendants sur BTC, ETH, SOL en 1h/2h/4h ».
Le MCP renvoie les niveaux, la pente du support, la résistance, et Claude résume la lecture haussière potentielle en cas de cassure.

Bénéfice : couverture multi-actifs / multi-unités de temps sans passer des heures devant les graphiques.

Tutoriel express d’installation (Claude + MCP + BitMart)

1. Cloner le repo de votre serveur MCP (Python).
2. Installer les dépendances (ex. via uv ou pip).
3. Créer un fichier de variables d’environnement (.env) et y placer vos clés API BitMart (en lecture seule pour commencer).
4. Dans Claude Desktop : activer votre serveur MCP local (édition du fichier de config, chemin vers votre script).
5. Relancer Claude, démarrer une nouvelle conversation, cocher votre MCP BitMart, puis tester :
   • « Quelles sont mes positions en cours sur BitMart ? ».

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Sécurité : bonnes pratiques avec vos clés API

• Lecture seule d’abord : ne donnez pas la permission de trade tant que vous n’êtes pas sûr de vos garde-fous.
• Autorisation explicite : exiger un consentement avant toute action sensible (passage d’ordres, transferts).
• Stockage sécurisé : .env, gestionnaire de secrets, rotation de clés.
• Logs & alertes : surveillez les appels d’outils (qui, quand, quoi).
• Principe du moindre privilège : n’activez que les permissions nécessaires.

FAQ

Claude vs ChatGPT pour MCP ?
Les deux savent exploiter MCP. Claude Desktop facilite l’usage de serveurs MCP locaux (pratique pour garder vos clés hors cloud).

Puis-je exécuter des ordres automatiquement ?
Oui, si vous implémentez des tools côté MCP et activez l’autorisation. Je recommande de commencer en lecture seule, puis d’ajouter des garde-fous (confirmations, limites, listes blanches d’actifs).

La VaR suffit-elle pour le money management ?
Non. C’est un outil parmi d’autres. Combinez-la avec stops, position sizing, stress tests et analyse de corrélations.

Le dashboard généré par l’IA est-il fiable ?
Très utile pour itérer vite, mais relisez le code et validez les chiffres. Vous pouvez ensuite figer un dashboard stable fondé sur les mêmes endpoints MCP.

BitMart est-il un bon choix pour l’IA + trading ?
Oui pour : API complète, frais compétitifs, nombreuses paires et documentation claire — idéal pour brancher un MCP et itérer rapidement.

Conclusion

Brancher Claude via MCP à BitMart vous donne un assistant de trading réellement utile :

• Positions et PNL en clair,
• Dashboards auto sur votre historique,
• Gestion du risque (VaR) pour des décisions disciplinées,
• Détection de setups sur plusieurs timeframes.

Commencez simple, en lecture seule, ajoutez vos règles, puis, si besoin, déployez un passage d’ordres avec confirmation. L’objectif : mieux décider, plus vite, avec plus de contrôle.

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