LE PROBLÈME

TheoryCraft répond à la question qui revenait tout le temps quand je testais des idées de trading : est-ce que cette stratégie marche vraiment ?

La plupart des idées ont l’air propres sur un graphique. Le plus dur, c’est de prouver l’edge sur assez de données, avec les coûts, des checks out-of-sample, et un notebook que je peux inspecter au lieu d’une boîte noire.

LE BUILD : 291 JOURS

J’ai commencé le 3 septembre 2025 et lancé le 21 juin 2026. C’est devenu ma première app vraiment shippée après environ 10 mois de build.

La stack n’est pas petite : Phoenix pour le produit, Postgres pour les données app, Python et Jupyter pour les notebooks de recherche, gRPC pour les frontières runtime/data, Docker et Fly.io pour les sessions d’exploration, et MCP pour que Claude, Codex, Cursor, Windsurf ou Gemini CLI puissent piloter le workspace.

J’avais aussi beaucoup trop construit avant le lancement. Ship or Die a forcé le tri : finir le MVP, supprimer les features inutiles pour la V1, envoyer les emails de lancement, puis gérer le marketing en public.

OÙ ÇA EN EST

Le MRR est toujours à $0. Il y a 2 users dans le produit, environ 30 préinscriptions sur la fenêtre de lancement, et le travail actuel est surtout SEO/GEO : pages de comparaison, llms.txt, vrai blog, notebooks publics, indexation Google/Bing et citations IA.

LEÇONS

Une deadline marche. 18 jours de Ship or Die ont fait plus pour le lancement que des mois de “presque prêt”.
Le vrai wedge du produit, c’est le système MCP + notebook : des agents externes peuvent créer des notebooks, les éditer, lancer la recherche et garder une sortie portable.
Le marketing a commencé trop tard. J’étais fier du build avant d’être fier de la landing page, et ça a coûté du temps.
La prochaine partie difficile n’est pas technique. C’est de prouver que les gens peuvent le trouver, le comprendre, et payer pour ça.