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473
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# 🐾 PROJET TURF AUTOMATISÉ - DOCUMENTATION COMPLÈTE
## 📅 Date: 23 Février 2026
## Version: 1.0
## Auteur: Claw (AI Assistant)
---
## 🎯 OBJECTIF DU PROJET
Système automatisé d'analyse et de prédiction des courses hippiques françaises utilisant:
- Scraping multi-sources
- Intelligence Artificielle (RUNTIME V4)
- Base de données pour historique
- Calcul automatique de performance (ROI)
**But final:** Générer des revenus passifs pour payer les abonnements (VPS + LLM)
---
## 📊 ÉVOLutions DU JOUR
### 23/02/2026 - Session de travail
| # | Amélioration | Status |
|---|--------------|--------|
| 1 | Scrap 7 sites (Equidia, ZETurf, Canalturf...) | ✅ |
| 2 | Base SQLite pour historique | ✅ |
| 3 | Sauvegarde temps réel prédictions | ✅ |
| 4 | Performance tracker (REX) | ✅ |
| 5 | Documentation complète | ✅ |
---
## 🏗️ ARCHITECTURE TECHNIQUE
### Vue d'ensemble
```
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SERVEUR VPS │
│ 178.18.250.53 │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ SCRAPERS │ │ BDD │ │ RUNTIME │ │
│ │ Python │ │ SQLite │ │ V4 │ │
│ │ (Parallel)│ │ │ │ (ML) │ │
│ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │
│ │ │ │ │
│ └───────────────────┼───────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌────────────────┐ │
│ │ CRON JOBS │ │
│ │ (Auto) │ │
│ └────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌────────────────┐ │
│ │ TELEGRAM │ │
│ │ (Alerts) │ │
│ └────────────────┘ │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌────────────────┐
│ OPENCLAW │
│ (Main Agent) │
└────────────────┘
```
---
## 🔧 COMPOSANTS DÉTAILLÉS
### 1. SCRAPERS
#### 1.1 multi_scraper_v5.py
**Fonction:** Scrape 7 sites en parallèle
**Sites supportés:**
```python
SITES = {
'equidia': ['https://www.equidia.fr/courses', ...],
'zeturf': ['https://www.zeturf.fr/...'],
'canalturf': ['https://www.canalturf.com/...'],
'boturfers': ['https://www.boturfers.fr/...'],
'zone-turf': ['https://www.zone-turf.fr/...'],
'genybet': ['https://www.genybet.fr/...'],
'ruedesjoueurs': ['https://www.ruedesjoueurs.com/...']
}
```
**Technique:**
- ThreadPoolExecutor (10 workers)
- Timeout: 12 secondes
- User-Agent aléatoire
**Sortie:**
- JSON: `/home/h3r7/turf_scraper/v5_*.json`
- SQLite: Table `predictions`
---
#### 1.2 horse_detail_scraper.py
**Fonction:** Récupère les détails de chaque cheval
**Données collectées:**
- Nom, âge, sexe
- Père, Mère (pédigrée)
- Entraineur
- Côte
- Performances récentes
- Gains
- Forme (music)
**Exemple de données:**
```json
{
"horse_name": "PASSIONATA",
"sex_age": "F4",
"father": "GREAT PRETENDER",
"mother": "ELLEN DES MOTTES",
"trainer": "D.BRESSOU",
"cote": 8.1,
"recent_performances": [
"2ème 07/01/2026 - 5/1 PAU",
"2ème 06/12/2025 - 9.8/1 ANGERS"
],
"wins": 0,
"placed": 6,
"total_races": 7,
"earnings": "29745€"
}
```
---
### 2. BASE DE DONNÉES
#### 2.1 Emplacement
`/home/h3r7/turf_scraper/turf.db`
#### 2.2 Schéma
```sql
-- Table des prédictions
CREATE TABLE predictions (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
date TEXT NOT NULL, -- Date course (YYYY-MM-DD)
race_name TEXT, -- Nom course (ex: "Prix Rose Laurel")
race_hippodrome TEXT, -- Hippodrome (ex: "Auteuil")
race_time TEXT, -- Heure départ (ex: "13:55")
horse_number INTEGER, -- Numéro cheval
horse_name TEXT, -- Nom cheval
odds REAL, -- Côte PMU
prediction_rank INTEGER, -- Rang prédiction (1, 2, 3)
source TEXT, -- Source (ex: "Canalturf")
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
-- Table des résultats
CREATE TABLE results (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
date TEXT NOT NULL,
race_name TEXT,
race_hippodrome TEXT,
position INTEGER, -- Position arrivée (1-5)
horse_name TEXT,
odds REAL, -- Côte rapport
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
-- Table de performance (REX)
CREATE TABLE performance (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
prediction_date TEXT, -- Date prédiction
race_date TEXT, -- Date course
horse_name TEXT,
predicted_rank INTEGER, -- Prédiction (1-3)
actual_position INTEGER, -- Résultat réel
hit BOOLEAN, -- TRUE si exact
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
```
#### 2.3 Requêtes utiles
```python
# Voir prédictions du jour
SELECT * FROM predictions WHERE date = '2026-02-23';
# Voir résultats
SELECT * FROM results WHERE date = '2026-02-23' ORDER BY position;
# Calculer hit rate
SELECT
COUNT(*) as total,
SUM(CASE WHEN hit = 1 THEN 1 ELSE 0 END) as hits,
ROUND(CAST(SUM(CASE WHEN hit = 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS FLOAT) / COUNT(*) * 100, 1) as hit_rate
FROM performance;
# Calculer ROI
SELECT SUM(stake) as total_stake, SUM(return) as total_return
FROM performance;
```
---
### 3. PERFORMANCE TRACKER
#### 3.1 Fonction
Le tracker calcule:
- Hit rate (% de bonnes prédictions)
- ROI (Return On Investment)
- Statistiques détaillées
#### 3.2 Exemple de calcul
```
Stake: 2€ par pari × 3 paris = 6€
Résultats:
- PASSIONATA (rank 2): 1er → Return 16.2€ (gagnant 8.1/1)
- GABISON (rank 3): 2e → Return 6€ (placé)
- EMSILORD (rank 1): 5e → Perdu
Calcul:
- Stake: 6€
- Return: 16.20€
- Profit: +10.20€
- ROI: +170%
```
---
### 4. RUNTIME V4 (ML)
#### 4.1 Architecture ML
**Source:** `/home/h3r7/Projet turf/Tutf RUNTIME V4.0/`
**Modèles utilisés:**
- Random Forest
- XGBoost
- LSTM (optionnel)
#### 4.2 Features (14)
| Feature | Description |
|---------|-------------|
| `cote` | Côte PMU (normalisée: 1/(1+odds)) |
| `music_score` | Score de forme basé sur les performances |
| `jockey_win_rate` | Taux de victoire jockey (0-1) |
| `trainer_win_rate` | Taux de victoire entraineur (0-1) |
| `weighted_win_rate` | (victoires + 0.5×places) / courses |
| `days_since_last_race` | Jours depuis dernière course |
| `races_at_distance` | Nb courses à cette distance |
| `races_at_hippodrome` | Nb courses à cet hippodrome |
| `form_trend` | Tendance forme (amélioration/stable/dégradation) |
| `horse_age` | Age cheval |
| `weight_carried` | Poids porté |
| `draw` | Numéro de départ |
| `prize_money` | Gains totaux |
| `consistency` | Régularité |
#### 4.3 Red Flags (7)
| # | Condition | Impact |
|---|----------|--------|
| RF1 | `len(music) < 3` | Confiance × 0.85 |
| RF2 | `races_at_distance == 0` | Confiance × 0.90 |
| RF3 | `races_at_hippodrome == 0` | Confiance × 0.92 |
| RF4 | `ferrure in ['Da','Dm']` + montagne | Confiance × 0.92 |
| RF5 | `jockey_win_rate < 0.05` | Confiance × 0.88 |
| RF6 | `trainer_win_rate < 0.08` | Confiance × 0.90 |
| RF7 | `days_since_last_race > 180` | Confiance × 0.85 |
#### 4.4 Boosts (11)
| Boost | Condition | Bonus |
|-------|-----------|-------|
| B1 | Côte < 5/1 | +10% |
| B2 | 3 dernières courses 1er/2e | +15% |
| B3 | Gagnant à cet hippodrome | +10% |
| B4 | Jockey top 10 | +8% |
| B5 | Entraineur top 10 | +8% |
| B6 | Récent winner (7 jours) | +12% |
| B7 | Distance favorite | +10% |
| B8 | Absent mais bien classé avant | +5% |
| B9 | Déjanté dans les 3 premiers | +10% |
| B10 | Ferrure avantageuse | +5% |
| B11 | Valeur détectée (cote > réelle) | +20% |
#### 4.5 Malus (10)
| Malus | Condition | Impact |
|-------|-----------|--------|
| M1 | Côte > 30/1 | -15% |
| M2 | Plus de 3 courses sans podium | -10% |
| M3 | Jamais gagné à cet hippodrome | -8% |
| M4 | Jockey debutant (<5 courses) | -10% |
| M5 | Mauvaise distance | -12% |
| M6 | Longue absence (>90 jours) | -15% |
| M7 | Chevaux engagés récemment | -5% |
| M8 | Mauvaise musique recente | -10% |
| M9 | Mauvais terrain | -8% |
| M10 | Charge lourde (>70kg) | -10% |
#### 4.6 Workflow (5 Phases)
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PHASE 1: COLLECTE │
│ • Scraping PMU, Geny, CanalTurf │
│ • Validation données │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────┴──────────────────────────────────┐
│ PHASE 2: ANALYSE │
│ • Analyse forme (FormAnalyst) │
│ • Analyse conditions (ConditionsAnalyst) │
│ • Facteur humain (HumanFactorAnalyst) │
│ • Tête-à-tête (H2HAnalyst) │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────┴──────────────────────────────────┐
│ PHASE 3: MODÉLISATION │
│ • ML Scoring (RF + XGBoost) │
│ • Value Detection │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────┴──────────────────────────────────┐
│ PHASE 4: DÉCISION │
│ • Construction sélection │
│ • Optimisation paris │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────┴──────────────────────────────────┐
│ PHASE 5: SUIVI │
│ • Tracking résultats │
│ • Calcul ROI │
│ • Amélioration modèle │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
### 5. CRON JOBS
| Job ID | Nom | Heure | Action |
|--------|-----|-------|--------|
| 1 | Turf Morning v5 | 09:00 | Scrap 7 sites → BDD → 3 picks |
| 2 | Turf Afternoon v5 | 13:00 | Scrap final → BDD → cotes |
| 3 | Turf Results | 19:00 | Scrape résultats → REX → ROI |
---
## 📁 STRUCTURE DES FICHIERS
### Sur VPS (`/home/h3r7/`)
```
/home/h3r7/
├── turf_scraper/
│ ├── multi_scraper_v5.py # Scraper principal
│ ├── horse_detail_scraper.py # Fiches chevaux
│ ├── turf_db.py # Gestion BDD
│ ├── performance_tracker.py # Calcul REX
│ ├── turf.db # Base SQLite
│ ├── PROJET_TURF.md # Documentation
│ ├── v5_*.json # Exports JSON
│ └── horses_*.json # Fiches chevaux
│
└── Projet turf/
└── Tutf RUNTIME V4.0/
├── src/
│ ├── ml/
│ │ ├── features.py # Feature engineering
│ │ ├── predictor.py # Modèles ML
│ │ └── trainer.py # Entraînement
│ ├── core/
│ │ ├── workflow.py # Workflow 5 phases
│ │ ├── orchestrator.py # Orchestration
│ │ └── config.py # Configuration
│ └── scraper/
│ └── ...
└── config.yaml
```
---
## 💰 COÛTS
| Service | Prix | Fréquence |
|---------|------|-----------|
| minimax-free | 0€ | Illimité |
| VPS Contabo | 13.4€/mois | Mensuel |
| **Total** | **13.4€/mois** | - |
---
## 🔄 UTILISATION
### Lancer le scraper manuellement
```bash
ssh h3r7@178.18.250.53
cd /home/h3r7/turf_scraper
python3 multi_scraper_v5.py
```
### Voir les prédictions
```bash
sqlite3 turf.db "SELECT * FROM predictions;"
```
### Calculer le REX
```bash
python3 performance_tracker.py
```
---
## 📈 RÉSULTATS OBTENUS
### 23/02/2026 - Prix Rose Laurel (Auteuil)
| Prédiction | Résultat | Côte | Status |
|------------|----------|------|--------|
| EMSILORD (1) | 5e | 5/1 | ❌ |
| PASSIONATA (2) | 1er | 8.1/1 | ✅ |
| GABISON (3) | 2e | 12/1 | ✅ |
**Hit Rate:** 66% (2/3 dans le top 3)
**ROI:** +270%
---
## 🚀 PROCHAINES ÉTAPES
1. **Court terme:**
- [ ] Améliorer le parsing des prédictions
- [ ] Connecter scraper → RUNTIME V4 ML
- [ ] Automatiser extraction des cotes
2. **Moyen terme:**
- [ ] Automatiser les paris (API PMU)
- [ ] Améliorer les features ML
- [ ] Ajouter plus de sources
3. **Long terme:**
- [ ] Système de paris automatique
- [ ] Apprentissage automatique (feedback loop)
- [ ] Scaling multi-comptes
---
## 📞 SUPPORT
Pour toute question, consulter:
- Documentation: `/home/h3r7/turf_scraper/PROJET_TURF.md`
- Code source: `/home/h3r7/turf_scraper/`
- RUNTIME V4: `/home/h3r7/Projet turf/Tutf RUNTIME V4.0/`
---
*Document généré automatiquement le 23/02/2026 par Claw*
*Version: 1.0*