INVESTI is an AI-powered investment advisory platform built exclusively for the Bourse des Valeurs Mobilières de Tunis (BVMT) — Tunisia's national stock exchange. Developed by Groupe Astra at ESPRIT School of Engineering (2025/2026), the platform gives retail investors access to institutional-grade analysis through a combination of deep learning,
# INVESTI — Plateforme d'Analyse Boursière IA pour la BVMT
> Système full-stack d'analyse des marchés financiers tunisiens (BVMT) combinant Deep Learning (CNN), agents IA multi-modèles (CrewAI + Gemini), prévisions temporelles (Chronos-T5), analyse de sentiment et optimisation de portefeuille.
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## Table des matières
1. Vue d'ensemble
2. Architecture globale
3. Structure du projet
4. Modules
- Frontend (investi-frontend)
- Backend API (Django)
- D3 — Analyse CNN + CrewAI
- D4 — Sentiment de marché
- D1 — Prévisions Chronos-T5
- D7 — Optimisation de portefeuille
5. Stack technique
6. Flux de données
7. API — Référence des endpoints
8. Configuration & variables d'environnement
9. Installation & démarrage
10. Déploiement Docker
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## 1. Vue d'ensemble
**INVESTI** est une application desktop/web destinée aux investisseurs sur la Bourse des Valeurs Mobilières de Tunis (BVMT). Elle intègre quatre modules d'analyse complémentaires :
| Module | Rôle | Technologie clé |
|--------|------|-----------------|
| **D1** | Prévisions de prix (5 jours) | Chronos-T5 (Amazon) |
| **D3** | Signaux techniques (UP/DOWN/NEUTRE) | EfficientNet-B0 + CrewAI + Gemini |
| **D4** | Sentiment (actualités + YouTube) | CamemBERT + IA |
| **D7** | Optimisation de portefeuille | Modern Portfolio Theory + Black-Litterman |
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## 2. Architecture globale
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ INVESTI Desktop App (Tauri) │
│ React 18 + TypeScript + Tailwind CSS │
│
localhost │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────────────────┘
│ HTTP REST + WebSocket
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Backend Django (Daphne ASGI + Gunicorn) │
│
localhost │
│ …