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Qu'est-ce que le backtesting ?

Qu'est-ce que le backtesting ?

Intermédiaire
Publié le Dec 8, 2020Mis à jour le Feb 9, 2023
6m

Résumé

Le backtesting peut ĂȘtre une Ă©tape importante dans l'optimisation de la façon dont vous interagissez avec les marchĂ©s financiers. Il vous aide Ă  savoir si vos idĂ©es et stratĂ©gies de trading ont un sens et si elles peuvent potentiellement gĂ©nĂ©rer 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 particuliÚre 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 rĂ©sultats dans ce cas ? Eh bien, le but d'un outil de backtesting est d'analyser les risques et la rentabilitĂ© potentiels d'une stratĂ©gie particuliĂšre. La stratĂ©gie d'investissement peut ĂȘtre optimisĂ©e et amĂ©liorĂ©e en fonction des retours statistiques pour maximiser les rĂ©sultats potentiels. Un backtest bien rĂ©alisĂ© peut Ă©galement garantir que la stratĂ©gie est au moins viable lorsqu'elle est mise en Ɠuvre dans un environnement de trading rĂ©el.

Naturellement, une plateforme ou un outil de backtesting peut Ă©galement s'avĂ©rer utile pour prouver qu'une stratĂ©gie n'est pas viable ou trop risquĂ©e. Si les rĂ©sultats du backtesting indiquent une performance sous-optimale, l'idĂ©e de trading doit ĂȘtre ignorĂ©e ou modifiĂ©e. Toutefois, il est Ă©galement important de tenir compte des conditions du marchĂ© dans lequel le test a lieu. Le mĂȘme backtesting peut prĂ©senter des rĂ©sultats contradictoires lorsque les conditions du marchĂ© changent.

À un niveau plus professionnel, le backtesting des stratĂ©gies de trading est absolument essentiel, surtout lorsqu'il s'agit de stratĂ©gies de trading algorithmique (c'est-Ă -dire de trading automatisĂ©).

 

Comment fonctionne le backtesting ?

Le principe sous-jacent du backtesting est que ce qui a fonctionnĂ© dans le passĂ© pourrait fonctionner dans le futur. Cependant, cela peut ĂȘtre vraiment compliquĂ© Ă  dĂ©terminer. Ce qui fonctionne bien dans un environnement de marchĂ© particulier peut ne pas fonctionner dans un autre.

Faire un achat au mauvais moment est Ă©tonnamment facile, et cela peut conduire Ă  des trĂšs mauvais rĂ©sultats. C'est pourquoi il est essentiel de trouver un bon Ă©chantillon statistique pour la pĂ©riode de backtesting qui reflĂšte l'environnement de marchĂ© actuel. Cela peut ĂȘtre particuliĂšrement difficile, car le marchĂ© est en constante Ă©volution.

Avant de dĂ©cider de backtester une stratĂ©gie, il peut ĂȘtre utile de dĂ©terminer exactement ce que vous souhaitez savoir. Qu'est-ce qui rendrait la stratĂ©gie viable ? À l'inverse, qu'est-ce qui ferait contredire vos hypothĂšses ? Si vous avez les rĂ©ponses Ă  ces questions avant le commencer, il sera plus difficile pour les rĂ©sultats d'affecter vos biais.

Le backtesting doit Ă©galement inclure les frais de trading et de retrait, ainsi que tout autre coĂ»t que la stratĂ©gie peut engendrer. Il convient Ă©galement de noter que les logiciels de backtesting peuvent Ă©galement ĂȘtre assez chers, tout comme l'accĂšs Ă  des donnĂ©es de marchĂ© de haute qualitĂ©.

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Et gardez Ă  l'esprit que le backtesting est un test. À l'instar de l'analyse technique, il n'y a absolument aucune garantie que votre stratĂ©gie fonctionnera, mĂȘme si elle produit d'excellents rĂ©sultats basĂ©s sur les donnĂ©es historiques.

 

Exemple de backtesting

Passons en revue une stratégie à long terme simple pour Bitcoin.

Voici notre systĂšme de trading :

  • Nous achetons le Bitcoin Ă  la premiĂšre clĂŽture hebdomadaire au-dessus de la moyenne mobile 20 semaines.

  • Nous vendons du Bitcoin lors de la premiĂšre clĂŽture hebdomadaire infĂ©rieure Ă  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 Ă  ~ 8 000 $

  • Acheter @ ~ 8 500 $

  • Vendre Ă  ~ 8 000 $

  • Acheter Ă  ~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 examinĂ© que moins de deux ans de donnĂ©es. Si nous aimerions transformer cela en une stratĂ©gie exploitable, il peut ĂȘtre utile de revenir en arriĂšre dans le temps et de la tester avec plus de donnĂ©es de trading.

Cela dit, c'est un dĂ©but prometteur. Notre idĂ©e initiale semble ĂȘtre bonne, et nous pouvons peut-ĂȘtre crĂ©er une stratĂ©gie d'investissement Ă  partir de celle-ci avec une optimisation supplĂ©mentaire. Peut-ĂȘtre aimerions-nous inclure plus de mesures et d'indicateurs techniques pour rendre les signaux plus fiables ? Tout dĂ©pend des idĂ©es de chacun, de l'horizon d'investissement et de la tolĂ©rance 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 trÚs simple. Toutefois, les performances passées ne reflÚtent 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 stratĂ©gie dans un environnement de trading rĂ©el. C'est ce qu'on appelle le trading sur papier, car mĂȘme si les trades sont documentĂ©s et consignĂ©s, aucun fonds rĂ©el n'est utilisĂ©. Vous bĂ©nĂ©ficiez ainsi d'une Ă©tape supplĂ©mentaire qui vous permettra d'amĂ©liorer la stratĂ©gie et d'avoir une idĂ©e de ses performances.

C'est trĂšs bien, mais par oĂč commencer ? Le testnet Binance Futures est l'endroit idĂ©al pour tester des stratĂ©gies ici et maintenant, mais sans risquer vos fonds. Vous pouvez crĂ©er un compte en quelques minutes et tester des stratĂ©gies dans un environnement similaire Ă  celui des marchĂ©s en temps rĂ©el.

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 systÚme 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 reprĂ©sente le moment oĂč votre stratĂ©gie de trading a eu la pire performance par rapport au dernier pic (c'est-Ă -dire le plus grand pourcentage de baisse de votre portefeuille pendant la pĂ©riode analysĂ©e).

 

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 boßte à outils d'un trader algo.

ParallĂšlement, interprĂ©ter les rĂ©sultats des tests peut ĂȘtre compliquĂ©. Il est facile d'intĂ©grer ses propres biais dans la mĂ©thode de backtesting. Le backtesting seul ne permettra probablement pas de crĂ©er des stratĂ©gies de trading viables, mais il vous aidera Ă  tester certaines idĂ©es et Ă  rester Ă  l'Ă©coute du marchĂ©.