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+# Modèle Alpha-Signal (explication simple)
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+## Entrées (ce que le modèle reçoit)
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+- **Du texte** : consignes en français (rôle d’analyste, demande de signal de trading, parfois une “actualité” fictive sur l’action).
+- **Une ou plusieurs images** : graphiques boursiers en chandeliers (souvent avec RSI et bandes de Bollinger), en PNG.  
+  - En usage classique : **1 graphique** par requête.  
+  - En mode “temporel” : **plusieurs graphiques d’affilée** (ex. 8 fenêtres qui se suivent dans le temps).
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+Le modèle ne reçoit pas de vidéo brute ni de fichiers Excel : **images + texte**, dans un format de conversation (messages type chat).
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+## Sorties (ce que le modèle produit)
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+- **Uniquement du texte**, sous forme de **JSON** (une réponse générée par le modèle).
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+**Format le plus courant (un seul graphique)** — champs typiques :
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+- `action` : BUY, SELL ou HOLD  
+- `confidence` : nombre entre 0 et 1  
+- `entry_price`, `stop_loss`, `take_profit`  
+- `reasoning` : courte explication en texte  
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+**Format en mode analyse temporelle (plusieurs graphiques)** — champs typiques :
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+- `action`, `confidence`, `trend` (ex. UPTREND / DOWNTREND / SIDEWAYS), `reasoning`  
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+Il n’y a pas d’image en sortie : **toujours du texte structuré (JSON)**.
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+## Sur quoi le modèle a été entraîné / aligné (dans ce projet)
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+- **Modèle de base** : **Qwen2.5-VL-3B-Instruct** (modèle “vision + langue” déjà pré-entraîné par ses créateurs).
+- **Données métier générées dans le projet** :  
+  - Fenêtres de cours (ex. 60 jours), graphiques PNG synthétiques à partir de données de marché (ex. ticker type AAPL).  
+  - Un texte d’“actualité” généré pour aller avec le graphique.  
+  - Une **étiquette** : signal BUY / SELL / HOLD avec prix, stops, objectifs, etc.  
+  - Le tout est stocké en lignes **JSONL** (fichier type `training_data.jsonl`).
+- **Fine-tuning / alignement** :  
+  - **SFT** (supervised) possible sur ces exemples (graphique + texte → réponse JSON).  
+  - **DPO** (préférences) : le code compare des réponses “acceptées” vs “rejetées” pour rapprocher le modèle de ce que tu veux.  
+- **Extension temporelle** : même idée, mais avec **plusieurs images** dans le même prompt pour parler d’évolution dans le temps (pas un autre type de données magique : toujours des images de graphiques + texte).
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+En résumé : le modèle a été **spécialisé** sur **graphiques de trading + contexte textuel → décision de trading en JSON**, à partir du gros modèle Qwen2.5-VL-3B déjà existant.
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