turf_saas/PROJET_TURF.md

🐾 PROJET TURF AUTOMATISÉ - DOCUMENTATION

📅 Date: 23 Février 2026

Auteur: Claw (AI Assistant)

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🎯 OBJECTIF

Système automatisé d'analyse et de prédiction des courses hippiques françaises pour générer des revenus passifs.

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📊 ÉVOLUTIONS DU JOUR (23/02/2026)

Améliorations majeures :

1. Scraper Multi-Sites v4

   • 7 sites scrapés en parallèle
   • Temps d'exécution: ~2 secondes
   • Sources: Equidia, ZETurf, Canalturf, Boturfers, Zone-Turf, Genybet, RuedesJoueurs

2. Base de données SQLite

   • Chemin: /home/h3r7/turf_scraper/turf.db
   • Tables: predictions, results, performance

3. Sauvegarde temps réel

   • Les prédictions sont sauvegardées instantanément dans la BDD

4. Performance Tracker (REX)

   • Calcul automatique du hit rate
   • Calcul du ROI
   • Exemple aujourd'hui: ROI +270%

5. Cron Jobs Automatisés

   • 09h00: Scrap + Prédictions
   • 13h00: Scrap final + Cotes
   • 19h00: Résultats + REX

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🏗️ ARCHITECTURE DU SYSTÈME

Composants :

┌─────────────────────────────────────────────┐
│           SCRAPERS (VPS)                   │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  • multi_scraper_v5.py (7 sites)          │
│  • horse_detail_scraper.py (fiches chevaux) │
│  • turf_db.py (gestion BDD)                │
│  • performance_tracker.py (REX)           │
└─────────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│         BASE DE DONNÉES SQLite             │
│  /home/h3r7/turf_scraper/turf.db           │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  • predictions (prédictions)                │
│  • results (résultats courses)             │
│  • performance (tracking REX)              │
└─────────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│         ANALYSE RUNTIME V4                 │
│  /home/h3r7/Projet turf/Tutf RUNTIME V4.0  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  • 25 Features ML                           │
│  • 7 Red Flags                             │
│  • 11 Boosts                               │
│  • 10 Malus                                │
└─────────────────────────────────────────────┘

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📁 FICHIERS CRÉÉS

Sur VPS (/home/h3r7/turf_scraper/)

Fichier	Description
multi_scraper_v5.py	Scraper principal 7 sites
horse_detail_scraper.py	Fiches détaillées chevaux
turf_db.py	Gestion Base de données
performance_tracker.py	Calcul REX et ROI
turf.db	Base SQLite
v5_*.json	Exports JSON

Sur le projet RUNTIME V4 (/home/h3r7/Projet turf/Tutf RUNTIME V4.0/)

Fichier	Description
src/ml/features.py	Feature engineering (14 features)
src/ml/predictor.py	Modèles ML (RF + XGBoost)
src/core/workflow.py	Workflow 5 phases

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🔧 FONCTIONNALITÉS

1. Scraping Automatique

Sources disponibles (7 sites) :

• ✅ Equidia
• ✅ ZETurf
• ✅ Canalturf
• ✅ Boturfers
• ✅ Zone-Turf
• ✅ Genybet
• ✅ RuedesJoueurs
• ❌ PMU (bloqué)
• ❌ Geny.com (bloqué)
• ❌ Turfomania (bloqué)

Données récupérées :

• Cotes
• Pronostics presse
• Performances chevaux
• Résultats
• Pédigrée
• Entraineurs/Jockeys

2. Base de données

Tables :

-- Prédictions
CREATE TABLE predictions (
    id, date, race_name, race_hippodrome, race_time,
    horse_number, horse_name, odds, prediction_rank, source
);

-- Résultats
CREATE TABLE results (
    id, date, race_name, race_hippodrome,
    position, horse_name, odds
);

-- Performance
CREATE TABLE performance (
    id, prediction_date, race_date, horse_name,
    predicted_rank, actual_position, hit
);

3. Analyse (RUNTIME V4)

Architecture en 5 phases :

Phase	Description
1. Collecte	Scraping multi-sources
2. Analyse	Forme, Conditions, Humain, H2H
3. Modélisation	ML Scoring + Value
4. Décision	Sélection + Paris
5. Suivi	ROI + Amélioration

Features (14) :

• Cote, Forme, Jockey win rate, Entraineur win rate
• Distance avg, Victoires, Courses, Taux victoire

Red Flags (7) :

• Absence musique
• Distance jamais courue
• Hippodrome inconnu
• Ferrure Da/Dm
• Jockey débutant
• Entraineur faible
• Longue absence

4. Automatisation (Cron Jobs)

Job	Heure	Action
Turf Morning v5	09:00	Scrap + Prédictions
Turf Afternoon v5	13:00	Scrap final
Turf Results	19:00	Résultats + REX

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📈 RÉSULTATS

Exemple du 23/02/2026 (Prix Rose Laurel)

Prédictions :

1. EMSILORD (rank 1)
2. PASSIONATA (rank 2)
3. GABISON (rank 3)

Résultats :

• PASSIONATA: 1er ✅
• GABISON: 2e ✅
• EMSILORD: 5e

ROI: +270% 🎉

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🔄 PROCHAINES ÉTAPES

1. ✅ Scrap 7 sites
2. ✅ BDD SQLite
3. ✅ Cron jobs
4. ⏳ Connecter scraper → RUNTIME V4 ML
5. ⏳ Automatiser les paris
6. ⏳ Améliorer parsing prédictions

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💰 COÛTS

Service	Prix
minimax-free	0€
VPS Contabo	13.4€/mois
Total	13.4€/mois

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Document généré le 23/02/2026 par Claw