Backtest

Qu’est-ce qu’un “Backtest”?

Un Backtest évalue la viabilité d’une stratégie de trading en découvrant comment elle évoluerait sur des données historiques. Il permet à un trader de simuler une stratégie de trading en utilisant des données historiques pour générer des résultats et analyser le risque et la rentabilité avant de risquer un capital réel.

Un backtest bien conduit qui donne des résultats positifs assure aux traders que la stratégie est fondamentalement saine et qu’elle est susceptible de générer des bénéfices si elle est effectivement mise en œuvre. Un backtest bien conduit qui donne des résultats non optimaux incitera les traders à modifier ou à rejeter la stratégie.

Les stratégies de trading particulièrement compliquées, telles que les stratégies mises en œuvre par des systèmes de trading automatique, reposent largement sur des backtests pour prouver leur valeur, car ils sont trop mystérieux pour être évalués autrement.

Le scénario idéal d’un backtest

Le backtest idéal choisit des données d’échantillon à partir d’une période pertinente d’une durée reflétant diverses conditions de marché. De cette manière, on peut mieux juger si les résultats du backtest représentent un coup de chance ou un trading fiable.

Concernant les actions, l’ensemble de données historiques doit inclure un échantillon véritablement représentatif d’actifs, y compris celles d’entreprises qui ont fini par faire faillite ou ont été vendues ou liquidées. L’alternative, qui ne comprend que les données des stocks historiques qui sont encore disponibles aujourd’hui, produira des rendements artificiellement élevés en backtest.

Un backtest doit prendre en compte tous les coûts de transaction, même s’ils sont insignifiants, car ils peuvent s’additionner au cours de la période de backtesting et affecter considérablement l’apparence de la rentabilité d’une stratégie. Les traders doivent s’assurer que leurs logiciels de backtesting prennent en compte ces coûts.

Les pièges du backtest

Pour que le backtest donne des résultats significatifs, les traders doivent développer leurs stratégies et les tester de bonne foi, en évitant autant que d’induire des biais. Cela signifie que la stratégie doit être développée sans s’appuyer sur les données utilisées dans le backtesting. C’est plus difficile qu’il n’y paraît. Les traders construisent généralement des stratégies basées sur des données historiques. Ils doivent être stricts sur les tests avec des ensembles de données différents de ceux sur lesquels ils forment leurs modèles. Sinon, le backtest produira des résultats apparemment bons mais qui ne veulent rien dire.

De même, les traders doivent également éviter les erreurs de données, dans lequel ils testent un large éventail de stratégies hypothétiques par rapport au même ensemble de données, et produiront également des bonnes simulations qui échoueront sur les marchés en temps réel , car de nombreuses stratégies non valides peuvent fonctionner par hasard sur le marché une période de temps spécifique.

Une façon de compenser la sélection des données consiste à utiliser une stratégie rentable dans la période pertinente ou dans l’échantillon et à la tester à l’aide de données provenant d’une période différente ou en dehors de l’échantillon. Si les backtests de l’échantillon et hors échantillon donnent des résultats similaires, ils sont généralement valables.

Gilles Santacreu

Gilles Santacreu

Gilles Santacreu est un pur autodidacte, passionné de chiffres et de l'univers boursier, il développe lui-même ses propres stratégies de trading automatique.
Administrateur du site BoursiKoter.com, trader pour compte propre, auteur du livre "Gestion Stratégique de Portefeuille", et animateur de conférences au salon du trading, il est reconnu pour son sens pédagogique, et partage le fruit de ses recherches d'une manière simple, mais efficace...

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