Voici un complément à mes backtests :
1- Backtest avec réinvestissement des gains avec money management :
Dans ce backtest, mon exposition est proportionnelle à mon capital, c'est-à-dire :
- lorsque je perds, je réduis la taille de mes positions,
- lorsque je gagne, j'augmente la taille de mes positions.

Dans le cas où je limite ma perte à 0,84% max de mon capital, j'obtiens :
- 102,1% de gains sur la période 30/12/1987 et 30/04/2014 avec un DrawDown max de 6,89%
- 53,42% de gains sur la période 01/01/2005 et 30/04/2014 avec un drawdown max de 3,44%

Dans le cas où je limite ma perte à 1% max de mon capital, j'obtiens :
- 131,97 % de gain sur la période 30/12/1987 et 30/04/2014 avec un DrawDown max de 8,46%
- 66,91 % de gain sur la période 01/01/2005 et 30/04/2014 avec un DrawDown max de 4,08%

Dans le cas où je limite ma perte à 1,2%max de mon capital, j'obtiens des performances proches du backtest initial :
- 174,03 % de gain sur la période 30/12/1987 et 30/04/2014 avec un DrawDown max de 10,21 %
- 86,71% de gain sur la période 01/01/2005 et 30/04/2014 avec un DrawDown max de 4,94%.

CONCLUSIONS:
Avec réinvestissement des gains, le DrawDown max augmente (est ce surprenant !?), cependant nous avons une meilleure performance globale.
Plus on augmente le risque de perte à chaque trade, meilleures sont les performances.
On retient que le Drawdown max est 4,94% dans le dernier backtest où l'on prend le plus de risques sur 2005-2014, ce qui est peu.
En revanche, il augmente à 10 % environ sur une longue période 1987 - 2014 dans le backtest où l'on prend le plus de risques.
L'intérêt de ces backtests était pour moi d'établir un Money Management adaptée et d'estimer le risque de pertes avec la méthode TurboCAC, par rapport aux performances que l'on peut espérer, même si cette stratégie n'est pas tout à fait adaptée à toute la période 1987 - 2014.

Le choix de la période 1987 - 2014 était pour moi de simuler le cas où les paramètres actuels de la stratégie n'étaient plus adaptées à la configuration future du marché et dans le cas probable où je ne me rendrais pas compte, en connaissant la limite de ce genre d'approches (personne ne peut prédire le marché).

Dans sa globalité, pour moi, le risque de pertes est vraiment acceptable, cependant, je me limiterai à 1% voire à 0,84 % de pertes par trade.

Cette étude est intéressante car tu vas vraiment loin dans ta recherche de money management, ce qui devrait normalement être le minimum a faire avant d'utiliser une approche.

Je suis en tout cas satisfait que les conclusions te conviennent, je pense même que ton étude ferait une très bonne pub dans la boutique 🙂

J’espère qu'en terme de rapport qualité prix tu n'es pas déçu, et d'ailleurs cela montre aussi qu'il ne faut pas toujours chercher trop compliqué pour être efficace...

Bonjour Ikiu,

Aucun souci pour publier mon avis sur la méthode TurboCAC.

En effet, j'aime bien vérifié et poussé les choses.
Je crois que l'on n'est jamais trop prudent et qu'une méthode qui marche sur papier est souvent dure à appliquer en réel (à cause des émotions liées au trading et aux erreurs humaines) donc autant avoir une confiance au maximum dans une méthode.

Question :as-tu essayé de fixer un stop loss et un stop profit en fonction de la volatilité (exemple un ATR sur 10 jours) sur le CAC40 plutôt qu'en nombre de point fixe quel que soit la période ?
C'est juste que cette alternative m'a traversé l'esprit il y a 2 jours et que je souhaite la backtester prochainement !

Cela fait effectivement partie dés évolutions futures de cette stratégie, je termine actuellement d'autres mises au point, et je dois travailler la dessus mais en ce moment, les journées sont trop courtes, les nuits aussi du coup 🙂 et les mains trop peu nombreuses, mais promis, c'est dans la liste des choses à explorer.

L'idée est toute bete, faire une mesure de la volatilité, ajuster stop et take profit en conséquence, puis ajuster l'exposition pour travailler en risque proportionnel constant.

J'ai deja des algos qui fonctionnent comme ca, et ca fonctionne...

Nous avons un ratio R de gains/pertes de 0,71, ce qui est tout à fait acceptable pour une probabilité de réussite de 68 %.
Pour 1 euro perdu, je gagne 0,71 euros !

je ne comprends pas comment ça peu etre rentable avec un R à 2

edit: je crois avoir trouvé l'erreur, tu parles du reward ratio TP/SL, moi je parle de la somme des gains / sommes de pertes

@neoclassique wrote:

Nous avons un ratio R de gains/pertes de 0,71, ce qui est tout à fait acceptable pour une probabilité de réussite de 68 %.
Pour 1 euro perdu, je gagne 0,71 euros !

je ne comprends pas comment ça peu etre rentable avec un R à 2

edit: je crois avoir trouvé l'erreur, tu parles du reward ratio TP/SL, moi je parle de la somme des gains / sommes de pertes

Aucune erreur!
Le ratio R pris seule n'a aucune signification pour dire si une stratégie est rentable!
Même une stratégie avec un R > à 2 peut ne pas être rentable (et j'en connais).
En effet, il faut comprendre qu'intuitivement :
- plus R est faible et plus la probabilité de réussite est élevée.
- plus R est élevée et plus la probabilité de réussite est faible.

C'est ce couple (et la prise en compte du DrawDown Max) R et % de réussite qui permet de dire si ta stratégie est rentable ou non.
Les mauvaises stratégies à éviter sont :
- Une stratégie avec un R faible et un % de réussite insuffisant pour compenser les pertes ==> Stratégie non rentable
- Une stratégie avec un R élevé et un % de réussite insuffisant pour compenser les pertes ==> Stratégie non rentable

Si tu as une stratégie avec un R supérieur à 2 avec un % de réussite élevé (genre 68%), j'aimerai bien la connaître car là tu détiendrais le graal !
Généralement, avec un R > 2 ou 3, le % de réussite de ce genre de stratégie descend très vite en dessous des 50 % de réussite.
Avec un R < 1, le % de réussite monte très vite au dessus des 50 %.
On ne peut pas malheureusement avoir les 2 !

Je suis tout à fait d'accord avec ça, c'était justement un des sujets que je présentais lors de mes dernières conférences sur les approches stratégiques efficaces, la relation qui existe entre le R et le pourcentage de réussite tourne souvent autour de l’équilibre, le but étant de trouver les paramètres qui placent l'approche dans la zone de rentabilité, et pour aller plus loin, je dirais que si on place deux stratégies différentes, une avec un R1 en simultanée sur le même compte, à condition que les deux approches soient rentables au back-test, on créé une compensation entre les deux approches qui limite le drawdown global sur le compte, et qui aura tendance à rendre plus efficace l'approche globale...