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Nordic Insider Signal est un système de trading quantitatif événementiel axé sur les actions suédoises cotées sur Nasdaq Stockholm et First North. Son déclencheur principal est la détection de grappes d'initiés : un nombre minimum configurable d'initiés distincts achetant la même action dans une courte fenêtre rétrospective. Avant tout déploiement de capital, une couche de confirmation LLM utilisant Groq Llama, Anthropic Haiku ou Ollama local sert de garde-fou. Le scoring du signal combine quatre couches indépendantes sur une échelle de 0 à 100 points : activité des initiés (taille de la grappe, ancienneté du rôle, montant net en SEK acheté par rapport aux ventes récentes), fondamentaux (tendance du chiffre d'affaires, rentabilité, qualité du bilan), conditions macro (momentum SEK/USD, filtre de régime OMX) et force sectorielle. Des vetos stricts s'appliquent aux fenêtres de résultats, aux expirations de lock-up et aux récentes augmentations de capital, avec un score de conviction minimum de 65 requis pour trader. Les seuils sont fixés dans config/strategy.yaml et ne sont pas ajustés après le backtesting. La gestion du risque utilise un dimensionnement de position half-Kelly, la valeur de la position étant plafonnée à la fois par un pourcentage maximal du portefeuille et par un pourcentage maximal du volume quotidien moyen. Un plafond de liquidité de 2 % du ADV sur 20 jours en SEK limite l'impact de marché sur les petites capitalisations. Les sorties comprennent un trailing stop configurable, un stop temporel et un objectif de profit, évalués chaque nuit. Le moteur de backtesting est événementiel et walk-forward, entrant dans les transactions à la clôture du jour d+1 pour modéliser un délai de publication réaliste. Il est correct en point-in-time, l'univers de prix étant résolu via OpenFIGI avant l'ouverture de la fenêtre de validation. Les limitations documentées incluent l'absence de coûts de transaction en v1, le biais de survie dans l'univers téléchargé et les lacunes de couverture yfinance traitées comme des positions conservées. Les sources de données incluent Finansinspektionen pour les déclarations d'initiés suédois, yfinance pour l'historique des prix OHLCV, OpenFIGI pour la résolution ISIN-vers-ticker, et Groq, Anthropic ou Ollama pour la porte de confirmation LLM. Le projet est organisé en modules pour les agents, le backtesting, la configuration, la collecte de données, l'exécution via Nordnet, la surveillance, le risque et les signaux. Il est construit avec Python 3.11, pandas, yfinance, SQLite, PyYAML et l'API OpenFIGI.