Résumé
Le backtesting peut être une étape importante dans l'optimisation de la façon dont vous interagissez avec les marchés financiers. Il vous aide à savoir si vos idées et stratégies de trading ont un sens et si elles peuvent potentiellement générer des gains.
Mais à quoi ressemble le backtesting d'une simple stratégie d'investissement ? A quoi devez-vous faire attention lorsque vous testez des stratégies de trading ? Le backtesting est-il similaire au trading sur papier ? Nous allons répondre à toutes ces questions dans cet article.
Introduction
Le backtesting est un outil que vous (en tant que trader ou investisseur) pouvez utiliser pour explorer de nouveaux marchés et stratégies. Il peut fournir un retour d'information précieux basé sur des données et vous dire si votre idée initiale était valable.
Quelle que soit la classe d'actifs que vous tradez, le backtesting n'exige pas que vous risquiez de perde vos fonds durement gagnés. En utilisant un logiciel de backtesting dans un environnement simulé, vous pouvez créer et optimiser une approche particulière d'un marché. C'est ce que nous allons voir à présent.
Qu'est-ce que le backtesting ?
En finance, le backtesting permet d'évaluer la viabilité d'une stratégie de trading en testant comment elle se serait comportée sur la base de données historiques. Vous utilisez les données de marché passées pour voir comment une stratégie aurait fonctionné. Si le backtesting donne de bons résultats, les traders ou les investisseurs peuvent passer à la phase suivante et appliquer la stratégie à un environnement réel.
Mais que signifient de bons résultats dans ce cas ? Eh bien, le but d'un outil de backtesting est d'analyser les risques et la rentabilité potentiels d'une stratégie particulière. La stratégie d'investissement peut être optimisée et améliorée en fonction des retours statistiques pour maximiser les résultats potentiels. Un backtest bien réalisé peut également garantir que la stratégie est au moins viable lorsqu'elle est mise en œuvre dans un environnement de trading réel.
Naturellement, une plateforme ou un outil de backtesting peut également s'avérer utile pour prouver qu'une stratégie n'est pas viable ou trop risquée. Si les résultats du backtesting indiquent une performance sous-optimale, l'idée de trading doit être ignorée ou modifiée. Toutefois, il est également important de tenir compte des conditions du marché dans lequel le test a lieu. Le même backtesting peut présenter des résultats contradictoires lorsque les conditions du marché changent.
À un niveau plus professionnel, le backtesting des stratégies de trading est absolument essentiel, surtout lorsqu'il s'agit de stratégies de trading algorithmique (c'est-à-dire de trading automatisé).
Comment fonctionne le backtesting ?
Le principe sous-jacent du backtesting est que ce qui a fonctionné dans le passé pourrait fonctionner dans le futur. Cependant, cela peut être vraiment compliqué à déterminer. Ce qui fonctionne bien dans un environnement de marché particulier peut ne pas fonctionner dans un autre.
Faire un achat au mauvais moment est étonnamment facile, et cela peut conduire à des très mauvais résultats. C'est pourquoi il est essentiel de trouver un bon échantillon statistique pour la période de backtesting qui reflète l'environnement de marché actuel. Cela peut être particulièrement difficile, car le marché est en constante évolution.
Avant de décider de backtester une stratégie, il peut être utile de déterminer exactement ce que vous souhaitez savoir. Qu'est-ce qui rendrait la stratégie viable ? À l'inverse, qu'est-ce qui ferait contredire vos hypothèses ? Si vous avez les réponses à ces questions avant le commencer, il sera plus difficile pour les résultats d'affecter vos biais.
Le backtesting doit également inclure les frais de trading et de retrait, ainsi que tout autre coût que la stratégie peut engendrer. Il convient également de noter que les logiciels de backtesting peuvent également être assez chers, tout comme l'accès à des données de marché de haute qualité.
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Et gardez à l'esprit que le backtesting est un test. À l'instar de l'analyse technique, il n'y a absolument aucune garantie que votre stratégie fonctionnera, même si elle produit d'excellents résultats basés sur les données historiques.
Exemple de backtesting
Passons en revue une stratégie à long terme simple pour Bitcoin.
Voici notre système de trading :
Nous achetons le Bitcoin à la première clôture hebdomadaire au-dessus de la moyenne mobile 20 semaines.
Nous vendons du Bitcoin lors de la première clôture hebdomadaire inférieure à la moyenne mobile 20 semaines.
Cette stratégie ne produit que quelques signaux par an. Examinons la période à partir de 2019.
Graphique hebdomadaire du Bitcoin depuis 2019.
La stratégie a produit cinq signaux dans le délai testé :
Acheter @ ~ 4 000 $
Vendre à ~ 8 000 $
Acheter @ ~ 8 500 $
Vendre à ~ 8 000 $
Acheter à ~9 000 $
Ainsi, nos résultats de backtesting montrent que cette stratégie aurait été rentable. Cela signifie-t-il que c'est une garantie qu'il continuera à fonctionner ? Non. Cela signifie simplement qu'en examinant cet ensemble de données spécifique, la stratégie aurait généré un bénéfice. On peut considérer ce résultat comme un résultat approximatif.
N'oubliez pas que nous n'avons examiné que moins de deux ans de données. Si nous aimerions transformer cela en une stratégie exploitable, il peut être utile de revenir en arrière dans le temps et de la tester avec plus de données de trading.
Cela dit, c'est un début prometteur. Notre idée initiale semble être bonne, et nous pouvons peut-être créer une stratégie d'investissement à partir de celle-ci avec une optimisation supplémentaire. Peut-être aimerions-nous inclure plus de mesures et d'indicateurs techniques pour rendre les signaux plus fiables ? Tout dépend des idées de chacun, de l'horizon d'investissement et de la tolérance au risque.
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Comparaison du backtesting et du trading sur papier
Nous avons maintenant une idée approximative de ce à quoi peut ressembler le backtesting et nous avons examiné une stratégie d'investissement très simple. Toutefois, les performances passées ne reflètent pas les résultats futurs.
Alors, comment pouvons-nous optimiser une stratégie systématique pour l'adapter aux conditions de marché actuelles ? Nous pourrions l'essayer sur un marché réel, mais sans risquer des fonds réels. Cette méthode est également connue sous le nom de test de performance future ou trading papier.
Le trading sur papier est la simulation d'une stratégie dans un environnement de trading réel. C'est ce qu'on appelle le trading sur papier, car même si les trades sont documentés et consignés, aucun fonds réel n'est utilisé. Vous bénéficiez ainsi d'une étape supplémentaire qui vous permettra d'améliorer la stratégie et d'avoir une idée de ses performances.
C'est très bien, mais par où commencer ? Le testnet Binance Futures est l'endroit idéal pour tester des stratégies ici et maintenant, mais sans risquer vos fonds. Vous pouvez créer un compte en quelques minutes et tester des stratégies dans un environnement similaire à celui des marchés en temps réel.
Il faut faire attention au « picorage ». Il s'agit de ne sélectionner qu'un sous-ensemble de données pour confirmer un point de vue biaisé. Le point de départ des tests consiste à tester la stratégie comme s'il s'agissait d'un test en temps réel. Si le système vous dit de faire quelque chose, faites-le. Si vous ne choisissez que les transactions qui semblent « bonnes » en fonction de votre parti pris personnel, le test de la stratégie systématique ne sera pas valide.
Backtesting manuel ou automatique
Le backtesting manuel consiste à analyser les graphiques et les données historiques et à placer manuellement les transactions en fonction de la stratégie. Le backtesting automatisé est essentiellement identique, mais le processus est automatisé par code informatique (à l'aide de langages de programmation comme Python ou d'un logiciel de backtesting spécialisé).
De nombreux traders utilisent des feuilles de calcul Google ou Excel pour évaluer les performances d'une stratégie. Ces documents fonctionnent comme des rapports de testeurs de stratégie. Ils peuvent inclure toutes sortes d'informations, telles que la plateforme de trading, la classe d'actifs, la période de trading, le nombre de tradings gagnantes et perdantes, le ratio de Sharpe, la perte maximale, le bénéfice net, etc.
En bref, le ratio de Sharpe permet d'évaluer le potentiel revenu sur investissement d'une stratégie par rapport aux risques. Plus la valeur du ratio de Sharpe est élevé, plus la stratégie d'investissement ou de trading est intéressante.
La perte maximale représente le moment où votre stratégie de trading a eu la pire performance par rapport au dernier pic (c'est-à-dire le plus grand pourcentage de baisse de votre portefeuille pendant la période analysée).
Pour conclure
De nombreux traders et investisseurs systématiques s'appuient fortement sur le backtesting pour leurs stratégies. C'est l'un des instruments essentiels de la boîte à outils d'un trader algo.
Parallèlement, interpréter les résultats des tests peut être compliqué. Il est facile d'intégrer ses propres biais dans la méthode de backtesting. Le backtesting seul ne permettra probablement pas de créer des stratégies de trading viables, mais il vous aidera à tester certaines idées et à rester à l'écoute du marché.