Comment backtester une stratégie de trading

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 fonctionné dans le passé peut fonctionner dans le futur. Mais comment allez-vous faire cela vous-même ? Et comment évaluer les résultats ? 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 système 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.

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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 idées de trading sont valides. Vous utilisez les données de marché passées pour voir comment une stratégie aurait fonctionné. Si la stratégie semble avoir du potentiel, elle peut également être 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 déterminer. Vous devez déterminer quel type de trader vous êtes. Êtes-vous un trader discrétionnaire ou systématique ?

Le trading discrétionnaire est basé sur la décision. Les traders utilisent leur propre jugement pour savoir quand entrer et sortir. Il s'agit d'une stratégie relativement souple et ouverte, où la plupart des décisions dépendent de l'évaluation des conditions du moment par le trader. Comme on peut s'y attendre, le backtesting est moins pertinent lorsqu'il s'agit de trading discrétionnaire, car la stratégie n'est pas strictement définie.

Bien entendu, cela ne signifie pas que si vous êtes un trader discrétionnaire, vous ne devez pas faire de backtest ou de paper trading du tout. Cela signifie simplement que les résultats peuvent ne pas être aussi fiables que dans le cas inverse.

Le trading systématique s'applique davantage à notre sujet. Les traders systématiques s'appuient sur un système de trading qui définit et leur indique exactement quand entrer et sortir. Bien qu'ils aient un contrôle 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 même temps, entrez dans un trade.
Lorsque X se produit ensuite, sortez du trade.

Certains traders préfèrent cette approche. Elle peut éliminer les décisions émotionnelles du trading et fournir un degré raisonnable d'assurance qu'un système 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 règles très spécifiques dans votre système 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 modèle de feuille de calcul Google Sheets sur ce lien. Il s'agit d'un modèle rudimentaire que vous pouvez utiliser comme point de départ pour créer le vôtre. Il vous donne une idée générale des informations que peut contenir une feuille de calcul de backtesting. Certains traders préfèrent utiliser Excel ou le coder dans Python. Il n'y a pas de règles strictes ici. Vous pouvez y ajouter beaucoup plus de données et tout ce que vous jugez utile.

Date	Marchés	Côté	Entrée	Stop-loss	Take-profit	Risque	Récompense	G 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 première fermeture quotidienne après une croix dorée. Une croix dorée se produit lorsque lorsque la moyenne mobile sur 50 jours dépasse la moyenne mobile sur 200 jours.
Nous vendons un Bitcoin lors de la première fermeture quotidienne après 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 arrière bien plus loin sur l'historique des prix de Bitcoin.

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

Acheter à ~5400 $
Vendre à ~9200 $
Acheter à ~9600 $
Vendre à ~6700 $
Acheter à ~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 deuxième trade a entraîné 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 fidèles à notre stratégie initialement définie, nous fermerons cette position lorsque la prochaine croix de la mort se produira.

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Évaluer les résultats 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.

Même s'il s'agit d'une stratégie systématique, il convient également de tenir compte du contexte. Le trade non rentable de 9600 $ à 6700 $ a eu lieu au moment du krach lié à la COVID-19 en mars. Un tel événement cygne noir peut avoir une influence considérable sur n'importe quel système 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 résultat de la stratégie.

Dans tous les cas, voici à quoi peut ressembler un processus de backtesting simple. Cette stratégie pourrait être prometteuse si nous revenons en arrière et la testons avec davantage de données 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 volatilité : vos gains et pertes maximaux.
Exposition : le montant du capital que vous devez allouer à la stratégie par rapport à l'ensemble de votre portefeuille.
Rendement annualisé : le rendement en pourcentage de la stratégie sur un an.
Ratio gain/perte : combien de trades dans le système entraînent des gains et combien des pertes.
Prix d'exécution moyen : le prix moyen de vos entrées et sorties de la stratégie.

Il ne s'agit que de quelques exemples, et en aucun cas d'une liste exhaustive. Vous êtes libre de choisir les paramètres que vous souhaitez suivre. Quoi qu'il en soit, plus vous détaillerez les paramètres dans votre journal, plus vous aurez de possibilités de tirer des enseignements des résultats. Certains traders sont très rigoureux dans leur backtesting, et cela peut également se refléter dans leurs résultats.

Une dernière chose à considérer est l'optimisation. Si vous avez lu notre article sur le backtesting, vous connaissez la différence entre le backtesting et le forward testing, ou paper trading. Il peut être utile de tester et d'optimiser vos idées dans un environnement de trading en temps réel, 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 marché changent, et vous devrez vous adapter à ces changements si vous souhaitez améliorer votre trading. En règle générale, il est également utile de ne pas faire aveuglément confiance aux données. Le bon sens peut être un outil étonnamment utile lorsqu'il s'agit d'évaluer les résultats.