Comment backtester une stratégie de trading
Accueil
Articles
Comment backtester une stratégie de trading

Comment backtester une stratégie de trading

Intermédiaire
Publié le Dec 17, 2020Mis à jour le Jun 21, 2023
7m

Résumé

Vous pensez avoir de grandes idées mais ne savez pas comment les mettre à l'épreuve sans risquer vos fonds ? Apprendre à backtester des idées de trades est le pain quotidien d'un bon trader systématique.

Le principe sous-jacent du backtesting est que ce qui a fonctionnĂ© dans le passĂ© peut fonctionner dans le futur. Mais comment allez-vous faire cela vous-mĂȘme ? Et comment Ă©valuer les rĂ©sultats ? Passons par un simple processus de backtesting.


Introduction

Le backtesting est l'un des éléments clés du développement de votre propre stratégie d'analyse graphique et de trading. Il s'agit de reconstruire des trades qui se seraient produits dans le passé avec un systÚme basé sur des données historiques. Les résultats du backtesting doivent vous donner une idée générale de l'efficacité ou non d'une stratégie d'investissement.

Avant d'aller plus loin, si vous souhaitez tester vos propres stratégies, Binance Futures est l'endroit idéal pour le faire. Si vous souhaitez avoir accÚs aux données historiques de la plateforme, veuillez remplir ce formulaire de demande.


Qu'est-ce que le backtesting ?

D'abord, si vous souhaitez en savoir plus sur le backtesting, lisez notre article Qu'est-ce que le backtesting ?.

En bref, l'objectif principal du backtesting est de vous montrer si vos idĂ©es de trading sont valides. Vous utilisez les donnĂ©es de marchĂ© passĂ©es pour voir comment une stratĂ©gie aurait fonctionnĂ©. Si la stratĂ©gie semble avoir du potentiel, elle peut Ă©galement ĂȘtre efficace dans un environnement de trading en direct.


Ce qu'il faut faire avant de procéder à un backtesting

Avant de commencer avec l'exemple de backtesting, il y a quelque chose que vous devez dĂ©terminer. Vous devez dĂ©terminer quel type de trader vous ĂȘtes. Êtes-vous un trader discrĂ©tionnaire ou systĂ©matique ?

Le trading discrĂ©tionnaire est basĂ© sur la dĂ©cision. Les traders utilisent leur propre jugement pour savoir quand entrer et sortir. Il s'agit d'une stratĂ©gie relativement souple et ouverte, oĂč la plupart des dĂ©cisions dĂ©pendent de l'Ă©valuation des conditions du moment par le trader. Comme on peut s'y attendre, le backtesting est moins pertinent lorsqu'il s'agit de trading discrĂ©tionnaire, car la stratĂ©gie n'est pas strictement dĂ©finie.

Bien entendu, cela ne signifie pas que si vous ĂȘtes un trader discrĂ©tionnaire, vous ne devez pas faire de backtest ou de paper trading du tout. Cela signifie simplement que les rĂ©sultats peuvent ne pas ĂȘtre aussi fiables que dans le cas inverse.

Le trading systématique s'applique davantage à notre sujet. Les traders systématiques s'appuient sur un systÚme de trading qui définit et leur indique exactement quand entrer et sortir. Bien qu'ils aient un contrÎle total sur la stratégie, les signaux d'entrée et de sortie sont déterminés par la stratégie. Vous pouvez considérer une stratégie systématique simple comme suit :

  • Lorsque A et B se produisent en mĂȘme temps, entrez dans un trade.
  • Lorsque X se produit ensuite, sortez du trade.

Certains traders préfÚrent cette approche. Elle peut éliminer les décisions émotionnelles du trading et fournir un degré raisonnable d'assurance qu'un systÚme de trading est rentable. Bien sûr, il n'y a toujours pas de garanties.

C'est pourquoi il est important de s'assurer que vous avez des rÚgles trÚs spécifiques dans votre systÚme pour savoir quand entrer ou sortir des positions. Si la stratégie n'est pas bien définie, les résultats seront également incohérents. Comme vous pouvez vous y attendre, ce type de style de trading est plus populaire avec le trading algorithmique.

Il existe un logiciel de backtesting que vous pouvez acheter si vous souhaitez effectuer un backtesting automatique. Vous pouvez saisir vos propres données et le logiciel effectuera le backtesting à votre place. Toutefois, dans cet exemple, nous opterons pour une stratégie de backtesting manuelle. Cela demande un peu plus de travail, mais c'est totalement gratuit.


Comment backtester une stratégie de trading

Vous trouverez un modÚle de feuille de calcul Google Sheets sur ce lien. Il s'agit d'un modÚle rudimentaire que vous pouvez utiliser comme point de départ pour créer le vÎtre. Il vous donne une idée générale des informations que peut contenir une feuille de calcul de backtesting. Certains traders préfÚrent utiliser Excel ou le coder dans Python. Il n'y a pas de rÚgles strictes ici. Vous pouvez y ajouter beaucoup plus de données et tout ce que vous jugez utile.
Date
Marchés
CÎté
Entrée
Stop-lossTake-profitRisqueRĂ©compenseG et P

12/08

BTCUSD

Long

18 000 $

16 200 $

21 600 $

10 %

20 %

3600

12/09

BTCUSD

Court

19 000 $

20 900 $

13 300 $

10 %

30 %

-1900


Alors, faisons un backtest d'une stratégie de trading simple. Voici notre idée :

  • Nous achetons un Bitcoin lors de la premiĂšre fermeture quotidienne aprĂšs une croix dorĂ©e. Une croix dorĂ©e se produit lorsque lorsque la moyenne mobile sur 50 jours dĂ©passe la moyenne mobile sur 200 jours.
  • Nous vendons un Bitcoin lors de la premiĂšre fermeture quotidienne aprĂšs une croix de la mort. Une croix de la mort se produit lorsque lorsque la moyenne mobile sur 200 jours passe sous la moyenne mobile sur 50 jours.

Comme vous pouvez le voir, nous avons également défini le cadre temporel dans lequel la stratégie est valable. Cela signifie que nous ne considérerons pas comme un signal de trading si une croix dorée se produit sur le graphique en 4 heures.

Dans le cadre de cet exemple, nous nous intéresserons uniquement à la période remontant jusqu'au début de l'année 2019. Cependant, si vous souhaitez obtenir des résultats plus précis et fiables, vous pouvez revenir en arriÚre bien plus loin sur l'historique des prix de Bitcoin.

Voyons maintenant quels signaux de trading ce systÚme a produit pour la période :

  • Acheter Ă  ~5400 $
  • Vendre Ă  ~9200 $
  • Acheter Ă  ~9600 $
  • Vendre Ă  ~6700 $
  • Acheter Ă  ~9 000 $


Voici comment nos signaux sont superposés sur le graphique :

Stratégie croix dorée / de la mort. Source : TradingView.


Notre premier trade aurait généré un bénéfice d'environ 3 800 $, tandis que notre deuxiÚme trade a entraßné une perte d'environ 2900 $. Cela signifie que notre G et P réalisés est actuellement de 900 $.

Nous sommes également dans une trade actif, qui, en décembre 2020, a un gain non réalisé d'environ 9000 $. Si nous restons fidÚles à notre stratégie initialement définie, nous fermerons cette position lorsque la prochaine croix de la mort se produira.



Évaluer les rĂ©sultats du backtesting

Alors, que montrent ces résultats ? Notre stratégie aurait généré un rendement raisonnable, mais rien d'exceptionnel jusqu'à présent. Nous pourrions réaliser la transaction actuellement ouverte pour augmenter considérablement nos G et P réalisés, mais cela irait à l'encontre de l'objectif du backtesting. Si nous ne respectons pas le plan, les résultats ne seront pas fiables.

MĂȘme s'il s'agit d'une stratĂ©gie systĂ©matique, il convient Ă©galement de tenir compte du contexte. Le trade non rentable de 9600 $ Ă  6700 $ a eu lieu au moment du krach liĂ© Ă  la COVID-19 en mars. Un tel Ă©vĂ©nement cygne noir peut avoir une influence considĂ©rable sur n'importe quel systĂšme de trading. C'est une autre raison pour laquelle il vaut la peine de remonter plus loin pour voir si cette perte est une aberration statistique ou simplement un rĂ©sultat de la stratĂ©gie.
Dans tous les cas, voici Ă  quoi peut ressembler un processus de backtesting simple. Cette stratĂ©gie pourrait ĂȘtre prometteuse si nous revenons en arriĂšre et la testons avec davantage de donnĂ©es ou si nous incluons d'autres indicateurs techniques afin de rendre les signaux qu'elle produit potentiellement plus forts.

Quoi d'autre peuvent-vous montrer les résultats du backtesting ?

  • Mesures de la volatilitĂ© : vos gains et pertes maximaux.
  • Exposition : le montant du capital que vous devez allouer Ă  la stratĂ©gie par rapport Ă  l'ensemble de votre portefeuille.
  • Rendement annualisĂ© : le rendement en pourcentage de la stratĂ©gie sur un an.
  • Ratio gain/perte : combien de trades dans le systĂšme entraĂźnent des gains et combien des pertes.
  • Prix d'exĂ©cution moyen : le prix moyen de vos entrĂ©es et sorties de la stratĂ©gie.
Il ne s'agit que de quelques exemples, et en aucun cas d'une liste exhaustive. Vous ĂȘtes libre de choisir les paramĂštres que vous souhaitez suivre. Quoi qu'il en soit, plus vous dĂ©taillerez les paramĂštres dans votre journal, plus vous aurez de possibilitĂ©s de tirer des enseignements des rĂ©sultats. Certains traders sont trĂšs rigoureux dans leur backtesting, et cela peut Ă©galement se reflĂ©ter dans leurs rĂ©sultats.
Une derniĂšre chose Ă  considĂ©rer est l'optimisation. Si vous avez lu notre article sur le backtesting, vous connaissez la diffĂ©rence entre le backtesting et le forward testing, ou paper trading. Il peut ĂȘtre utile de tester et d'optimiser vos idĂ©es dans un environnement de trading en temps rĂ©el, tel que le testnet futures de binance.


Pour conclure

Nous avons suivi le processus de base pour effectuer un backtest manuel d'une stratégie de trading. N'oubliez pas que les performances passées ne sont pas une garantie des performances futures.

Les environnements de marchĂ© changent, et vous devrez vous adapter Ă  ces changements si vous souhaitez amĂ©liorer votre trading. En rĂšgle gĂ©nĂ©rale, il est Ă©galement utile de ne pas faire aveuglĂ©ment confiance aux donnĂ©es. Le bon sens peut ĂȘtre un outil Ă©tonnamment utile lorsqu'il s'agit d'Ă©valuer les rĂ©sultats.