Automatiser son trading
Transcript
00:00 Bonjour et bienvenue dans cette nouvelle émission dans laquelle je vais parler de stratégies,
00:15 d'investissement ou de trading systématique. Alors qu'est ce que j'entends par systématique ? Ce sont
00:20 des stratégies qui vont être basées sur des règles, des règles si vous voulez gravées dans
00:23 le marbre. S'il se passe telle chose alors j'achète, s'il se passe telle chose alors je
00:26 vends. Ça peut être basé sur des indicateurs techniques, indicateurs fondamentaux, peu importe.
00:30 En fait c'est quelque chose qui pourrait être automatisé. C'est pas toujours automatisé mais
00:33 vous pourriez le donner à quelqu'un en lui disant "respecte ces règles" et puis vous regardez plus,
00:38 la stratégie fonctionne toute seule. Alors peut-être que vous n'êtes pas du tout intéressé
00:41 par ce type de stratégie mais même si ça ne vous intéresse pas du tout je vous conseille d'écouter
00:45 l'émission jusqu'au bout parce que ça explique pourquoi quand on teste une stratégie dans le
00:51 passé, ce qu'on appelle back-tester une stratégie, pourquoi quand ensuite on le met en production,
00:54 pourquoi quand on l'implémente dans la vraie vie, j'ai envie de dire, ça marche beaucoup moins bien.
00:59 Je vais vous expliquer ça et en fait c'est lié à toute une série de facteurs. Alors comme je
01:02 disais ces règles elles peuvent être très larges, elles peuvent être basées, et c'est souvent le cas
01:06 sur des indicateurs techniques, par exemple quelqu'un qui fait du suivi de tendance peut
01:10 prendre les moyennes mobiles etc et dire "j'achète dans tel cas, je vends en tel cas" mais ça peut
01:14 être aussi basé sur des données fondamentales. On peut dire "ben voilà, moi ma stratégie c'est
01:17 d'acheter les valeurs qui, quand le PER passe en dessous de tel niveau et qui se passie et que le
01:23 chiffre d'affaires est révisé à la hausse etc etc", ça peut être aussi tout à fait basé sur
01:27 des données fondamentales. Alors effectivement dans la réalité la plupart des systèmes de
01:31 trading systématique sont basés sur les prix, les prix et les volumes, donc ce qu'on appelle
01:35 l'analyse technique. Alors en général quand on démarre ce type d'approche, on démarre par une
01:42 constatation du type "tiens j'ai remarqué qu'après trois jours de baisse sur les indices, il y avait
01:47 souvent un rebond qui durait plusieurs jours". C'est vraiment quelque chose qui est bidon et
01:51 totalement basique ce que je vous dis, mais c'est pour partir sur quelque chose de concret. En fait
01:55 ce que je vais vous dérouler là comme manière de tester une stratégie de trading, c'est quelque
02:00 chose que j'ai vu en salle des marchés et notamment toutes les erreurs que je vais vous lister,
02:05 je les ai vues en salle des marchés, vous allez comprendre pourquoi je doute énormément de ce
02:08 type d'approche. Donc pour reprendre ma petite stratégie vraiment totalement inventée de "après
02:16 trois jours de baisse j'ai remarqué que souvent ça rebondissait", je vais donc tester une stratégie
02:20 qui achète, enfin je ne vais pas la tester en vrai, mais j'imagine une stratégie qui achète
02:25 après trois jours de baisse. Donc je vais acheter à l'ouverture du quatrième jour, ensuite je prends
02:29 deux règles de sortie, donc j'ai un take profit, je prends mon profit à 5% de gain et puis je mets
02:35 un stop loss à 2% de perte, donc un ratio gain/perte de 2,5. Et puis là admettons je me dis, je
02:42 commence à écrire ces règles et puis je me dis "tiens je me souviens de la crise du covid, c'est
02:46 vrai que le marché a baissé pendant trois semaines non-stop, je ne veux pas être pris dans ce type
02:49 de marché baissier, donc je rajoute une règle de plus, je veux que le quatrième jour le marché
02:54 ouvre en hausse d'au moins 2%". Voilà, ça c'est ma règle de secours pour éviter d'avoir trois
03:01 semaines de baisse, donc je vais partir sur ces règles là. Donc j'ai quatre paramètres, j'ai
03:05 trois jours de baisse, j'ai 1% de hausse, 2% de hausse minimum à l'ouverture, puis après j'ai un
03:09 take profit et un stop loss. Bien sûr, il faut que je sache sur quoi appliquer cette stratégie de
03:14 trading, je vais me dire "tiens je vais l'appliquer sur le Nasdaq pour les Etats-Unis et puis sur le
03:19 Eurostox pour l'Europe". Donc je vais, ce que je vous expliquais, tester la stratégie dans le passé,
03:24 c'est-à-dire le back-tester, c'est ce qu'on fait en général quand on a la chance d'avoir des règles
03:29 de trading strictes, ce qui est super par rapport à juste quelqu'un qui achèterait comme ça basé
03:34 sur son instinct, c'est que quand on a des règles strictes, on peut back-tester, on peut faire des
03:38 tests sur un an, deux ans, dix ans et voir ce que ça donnait sur plusieurs marchés, etc. Si on a un
03:43 petit peu d'outils informatiques, c'est quelque chose qui est relativement facile à faire, c'est
03:47 ce que les professionnels font en permanence. Je vais vous montrer qu'il y a énormément de pièges
03:52 là-dessus. Donc voilà, gros intérêt de ces systèmes de trading systématiques, c'est de
03:57 pouvoir tester dans le passé. En fait, ce qui se passe très concrètement, c'est que vous avez eu
04:00 cette idée, c'est un instinct, c'est basé sur votre expérience, on teste dans le passé. Si
04:05 vraiment, quand on teste, c'est vraiment pourri, cette stratégie elle mène à rien, alors en
04:10 général on abandonne. Mais si on s'aperçoit que déjà ça commence à être gagnant, c'est pas parfait,
04:16 mais ça commence à être une stratégie pas mal, alors on va poursuivre. Mais déjà, je vais faire
04:20 un petit stop ici, parce que vous allez voir que dans le peu que je vous ai donné, on fait déjà
04:24 pas mal d'erreurs. Alors, il y a une erreur que je n'ai pas fait, mais qui est la plus classique,
04:28 c'est ce qu'on appelle le biais du survivant. Le biais du survivant, enfin que je n'ai pas fait,
04:31 mais on va voir que j'ai un petit peu fait. Le biais du survivant, d'habitude, c'est surtout sur
04:35 les actions, beaucoup moins sur les indices. En fait, c'est le fait de ne tester une stratégie
04:39 que sur les actions qui existent aujourd'hui. Donc, on oublie que beaucoup d'entreprises ont
04:43 fait faillite, que beaucoup d'entreprises ont été rachetées, et il se trouve que les faillites ou
04:47 les OPA, ce sont les mouvements les plus violents sur les marchés. Donc, par exemple, quelqu'un qui
04:52 ferait un test aujourd'hui, ou dans quelques temps, avec des sociétés comme Atos qui sont sortis du
04:57 CAC 40, on oublierait par exemple qu'Atos faisait partie du CAC 40 et il ne ferait son test que sur
05:02 les 40 entreprises du CAC 40, qui sont par définition celles qui ont le mieux performé
05:06 de ces dernières années. Mais en fait, quand je dis que je n'ai pas été touché par le biais du
05:10 survivant parce que je le fais sur des indices, c'est vrai et faux, parce que mine de rien, je
05:15 vous ai dit que j'allais tester sur le Nasdaq et sur l'Eurostox. Mais inconsciemment, si je teste
05:19 une stratégie, surtout une stratégie longue, acheteuse, sur le Nasdaq, c'est peut-être aussi
05:24 parce que inconsciemment, je sais que c'est l'un des indices qui a le mieux performé sur ces dernières
05:27 années. Ça ne me viendrait pas à l'idée de tester sur l'indice russe par exemple. Et pareil,
05:31 l'Eurostox, bon, ce n'est pas un des marchés qui a le mieux performé, mais malgré tout, il y a
05:34 10 ans, parce que si je fais un backtest sur une période de 10 ans, ça veut dire que je vais tester
05:38 sur 2013-2023, donc je me mets dans la tête de quelqu'un qui aurait démarré de cette stratégie
05:43 en 2013. Mais en 2013, on était en pleine crise de l'euro, on sortait à peine de la crise de l'euro,
05:48 on sortait de la crise grecque, etc. On se demandait si l'euro allait tenir le coup,
05:52 si l'euro allait survivre. Donc on n'aurait pas forcément, à cette époque-là, choisi l'euro.
05:58 Donc c'est là qu'on voit que même inconsciemment, le fait de choisir comme ça, tout bêtement,
06:03 Nasdaq et Eurostox, ça veut dire quelque chose. Je n'ai pas pris non plus le Japon,
06:07 je n'ai pas pris le Nikkei et je n'ai pas pris l'indice russe, comme je le disais, parce que ça
06:11 paraît complètement stupide de choisir l'indice russe aujourd'hui. Mais peut-être que si l'indice
06:14 russe avait complètement cartonné au cours des dix dernières années, si c'était devenu un marché
06:18 majeur, sans y réfléchir, j'aurais pris ça comme indice. Ou ne serait-ce que la Chine, par exemple.
06:22 Il se trouve que les entreprises chinoises ne performent pas forcément super bien, donc j'ai
06:27 balayé totalement ça, je n'ai pas pris d'indice marché émergent. Mais si ça avait cartonné,
06:32 j'aurais instinctivement pris ces marchés-là. Donc on le voit que même sur les indices,
06:37 j'ai quand même un certain biais du survivant. Pour prendre un autre exemple encore plus
06:40 caricatural, c'est comme si vous faisiez une stratégie crypto-monnaie en prenant le Bitcoin
06:47 et en la testant sur 10 ans, mais même sur moins que ça, même sur 6-7 ans. Donc en fait,
06:53 vous testez une stratégie comme si vous l'aviez démarrée, je ne sais pas, par exemple en 2016,
06:57 alors qu'en 2016, vous ne connaissiez même pas le Bitcoin, ou en tout cas, ça ne vous aurait pas
07:00 traversé l'esprit d'investir sur le Bitcoin. Donc là, on s'aperçoit qu'il y a un biais du
07:04 survivant énorme si vous testez une stratégie Bitcoin sur ces années-là. Un autre risque qui
07:09 est assez classique, ça paraît vraiment stupide ce que je vais dire, mais ça arrive de temps en
07:11 temps, c'est de ne pas bien gérer la temporalité de l'information. Par exemple, moi j'ai dit que
07:16 mon modèle pour acheter, le marché devait monter d'au moins 2%. J'ai dit à l'ouverture,
07:21 mais j'aurais pu bêtement dans mes données prendre le 3 jours de baisse et puis le 4e jour,
07:27 je veux 2% de hausse. Mais ces 2% de hausse, si je regarde les cours de clôture, ils vont être
07:31 basés sur la clôture. Or, moi, je veux acheter à l'ouverture du 4e jour. Donc si j'avais fait ça,
07:36 si j'avais mis comme condition qu'il faut que le 4e jour, il y ait 2% de hausse minimum,
07:40 alors j'aurais fait un backtest qui est totalement faux puisque j'achetais à l'ouverture en
07:45 connaissant déjà les cours de clôture et je sais déjà que ça va clôturer en hausse. Donc évidemment,
07:49 ça va fortement améliorer mon backtest. Là, ça paraît un petit peu évident, mais ça arrive
07:55 souvent par exemple sur les données fondamentales. Pourquoi ? Parce que quand on utilise des données
08:01 fondamentales, on utilise chiffre d'affaires, résultats, etc. Mais en fait, ces données,
08:04 elles sont publiées très largement après un chiffre d'affaires du 31 décembre 2022. Il n'est
08:09 pas publié le 1er janvier 2023. Donc, il faut bien faire attention à la date de publication et même
08:14 la date de publication. Certaines fois, les résultats sont annoncés le matin avant l'ouverture
08:19 du marché. Certaines fois, c'est publié le soir. Et ça, c'est quelque chose aussi à prendre en
08:24 compte. C'est évident que si vous considérez que le jour de l'annonce des résultats, vous les
08:28 connaissez alors qu'ils sont publiés à 22h le soir et vous vous faites des trades dans la journée
08:32 basée sur les résultats publiés le soir, ça paraît évident quand je vous le dis comme ça.
08:36 Mais quand on est en train de trifouiller des données dans Excel ou dans des logiciels plus
08:42 complexes, on peut facilement oublier parmi tous les paramètres qu'on a qu'on est en train d'utiliser
08:47 des données qui seront connues que dans le futur. Et puis, dans ce que je vous ai dit jusque là,
08:51 un autre biais que vous avez peut-être noté, qui est toujours dans le même ordre d'idée. Vous
08:55 vous souvenez, à un moment j'ai dit "ah tiens, je me souviens de la crise Covid, trois semaines de
09:00 baisse, je vais rajouter cette règle du quatrième jour qui doit être en hausse". Mais ça aussi,
09:04 c'est une énorme erreur. C'est qu'en fait, inconsciemment, je me base sur des données
09:10 passées, donc la crise du Covid, des données de 2020, pour établir des règles. Mais évidemment
09:16 que quand je vais les tester sur cette période-là, vu que j'ai déjà prévu d'éviter le principal
09:21 krach de ces cinq dernières années, c'est évident que je vais avoir de bonnes performances. Et là,
09:26 vous voyez, c'est quelque chose que je ne me rends même pas compte quand je le fais. Mais en
09:30 choisissant le Nasdaq, le Rostox, en mettant une règle qui permet déjà d'éviter la crise du Covid,
09:36 on voit que je suis en train de fortement biaiser les données. Et donc, les chiffres que je vais
09:41 avoir, en me basant notamment sur le Nasdaq, un indice qui a super bien performé au cours des
09:46 cinq dernières années, c'est sûr que là, un peu naturellement, mon backtest va me donner des
09:50 super résultats. Donc déjà, on voit qu'il y a des petits soucis jusqu'ici. L'étape d'après,
09:56 ensuite, c'est d'optimiser la stratégie. Parce que finalement, comment est-ce que j'ai choisi trois
10:00 jours, 2 %, ma prise de profit, mon stop-loss ? C'était un peu au doigt mouillé. Donc là,
10:05 maintenant, il faut essayer d'optimiser ça. Ce qui est souvent fait, et c'est la plus grosse erreur
10:10 en fait des débutants, c'est qu'on va faire varier le nombre de jours de baisse. Par exemple,
10:16 on peut tester entre 1 et 10 jours, on peut tester le rebond minimal du lendemain, la prise de profit,
10:22 pareil, pourquoi 5 %, pas 7, pas 10, pas 20, pareil pour le stop-loss, pourquoi 2, 2 % de stop-loss,
10:29 etc. Donc en général, soit vous jouez avec les paramètres à la main, donc vous testez,
10:34 tiens si je ne mets pas le stop-loss à 2 %, mais à 3 %, ah bah tiens c'est mieux, et 4 %, c'est
10:39 encore mieux, 5 %, ah non, ça a l'air d'être autour de 4 %, c'est le mieux, etc. Ou alors,
10:43 vous pouvez utiliser des logiciels d'optimisation, des outils d'optimisation, et là, qui vont vous
10:47 donner exactement le résultat optimal, le résultat parfait. Par exemple, l'outil va vous dire "oui,
10:53 c'est bien 3 jours de baisse qui est idéal, c'est mieux que tous les autres", le rebond,
10:56 il faut qu'il soit d'au moins 1,85 %, c'est très précis, une prise de profit à 12,3 %, et un stop-loss
11:02 à -4,6 %, donc vous voyez, c'est une optimisation mathématique, donc c'est extrêmement précis,
11:07 on connaît, sur les années sur lesquelles on va faire l'optimisation, on connaît les chiffres
11:12 exacts, les chiffres parfaits. Mais là, évidemment, ce qu'on fait, c'est faux, c'est une énorme
11:17 erreur, en fait, parce que ce que vous êtes en train de faire, c'est de sur-optimiser votre
11:21 votre modèle. Le problème qu'il y a, c'est que vous optimisez sur une certaine période, et vous
11:26 testez sur cette même période, donc évidemment que vous allez avoir une performance qui va être
11:31 incroyable, vous allez vraiment avoir des 100 % de gains, 5 % de pertes maximum, etc. En fait,
11:37 ce qu'il faut faire, et ce que font les professionnels, c'est d'utiliser au minimum,
11:41 enfin, c'est d'utiliser deux sets de données, deux parties des données. On va optimiser la
11:45 stratégie sur un premier jeu de données, qu'on appelle In Sample, et puis on va tester cette
11:51 stratégie optimisée sur un deuxième jeu de données, qu'on appelle Out of Sample. Ce qui
11:56 peut être fait très basiquement, c'est que par exemple, si vous avez 10 ans de données,
11:59 vous allez optimiser les données sur les cinq premières années, et vous allez tester sur les
12:04 cinq années suivantes. Donc on voit qu'il n'y a pas de cannibalisation, en fait, vous allez vraiment
12:09 tester sur des données qui n'ont pas du tout servi à l'optimisation. Alors en général, ce que font
12:14 les professionnels, c'est un petit peu différent. Par exemple, s'il y a 10 ans de données, ce qu'ils
12:18 vont faire, c'est qu'ils vont optimiser sur les quatre premières années, par exemple, et ils vont
12:23 ensuite tester sur la cinquième, et puis ils vont décaler dans le temps. Donc on prend les cinq
12:29 premières années, on optimise quatre, et puis on teste sur une, et puis ensuite, on décale d'un an,
12:34 et on va à nouveau optimiser sur quatre, tester sur une, etc. C'est ce qu'on appelle Walk Forward,
12:39 donc à chaque fois, on se place vraiment dans la position. Donc si j'ai des données 2013 jusqu'à
12:46 2023, par exemple, je vais optimiser 2013-2017, et ensuite, je vais tester sur 2018. Donc je me
12:52 mets vraiment dans la position d'un trader en 2017, qui a pu optimiser les quatre années passées,
12:58 et qui va tester sur un an. Et si tout ça me donne des données qui sont satisfaisantes, alors ce que
13:02 je fais, je continue le même principe. Donc j'optimise sur mes quatre dernières années,
13:06 et puis je mets les chiffres qui m'ont été donnés de Stop Loss, de Take Profit, etc. Je les implémente
13:11 dans Trading Live en réel pour l'année suivante, et je fais ça chaque année. Je continue ce que
13:16 j'ai testé dans le passé, je vais l'appliquer pour le futur. Après, ce qui est un peu gênant,
13:20 vous l'imaginez avec ce mix de périodes, c'est que vous pouvez optimiser sur un cycle, par exemple,
13:26 un marché baissier, vous allez optimiser sur un marché baissier, et puis après l'appliquer sur
13:29 un marché haussier. C'est pas idéal. Donc ceux qui ont beaucoup de chance, c'est ceux qui font
13:33 des stratégies intraday. Ceux qui font des stratégies intraday, ce qu'ils peuvent faire
13:37 éventuellement, c'est que s'ils ont, admettons, 10 ans de données, 10 ans de données ça fait à
13:43 peu près 2500 jours de trading, mais ils peuvent les couper en deux, mais pas couper en deux les
13:48 cinq premières années et les cinq suivantes, ils en prennent aléatoirement la moitié des données
13:52 d'un côté, donc 1250 données d'un côté, 1250 données de l'autre, et ils vont optimiser sur
13:58 chacun des jours d'un côté pour appliquer ensuite sur chacun des autres jours. Donc on le voit,
14:02 l'important c'est d'optimiser sur des données pour tester sur les autres. Et ensuite il y a un
14:08 autre risque. Même si vous avez tout bien fait jusqu'ici, donc vous avez évité le biais du
14:13 survivant et évité d'utiliser des données futures, vous avez bien fait du in-sample, out-of-sample,
14:18 etc. Le problème que vous pouvez rencontrer, c'est si vous avez trop de paramètres. J'ai pris quatre
14:24 paramètres, ce qui est rien, on est d'accord ? J'ai deux paramètres pour mon achat, le nombre de
14:29 jours et le pourcentage de rebonds, et j'ai deux paramètres pour ma vente, un take profit et un
14:34 stop loss. C'est quatre paramètres, c'est vraiment le minimum. Dans la plupart des systèmes de
14:37 trading, on a beaucoup plus de paramètres. Et le problème, c'est que plus on met de règles,
14:40 plus il faut un nombre incroyable de données pour optimiser. Admettons qu'on optimise sur cinq ans.
14:46 Sur cinq ans, donc 1250 jours de trading. Alors là, c'est pas forcément la durée qui est
14:51 importante, c'est surtout le nombre de trades. Si je reprends mon exemple, alors j'ai fait ça très
14:55 vite fait, je ne vous cache pas. J'ai pris les données du Nasdaq depuis cinq ans et j'ai regardé
14:59 combien de fois il y avait eu trois jours de baisse successifs. Il y a eu à peu près 60 cas. Alors
15:04 quand il y a sept jours de baisse successive, je prends ça comme une fois. Ensuite, j'ai 60 cas où
15:11 mon écran m'a dit "c'est peut-être la possibilité de trader", mais comme j'ai rajouté la règle du
15:15 rebond de 2% minimum, en fait ça me fait baisser mon nombre de trades. Donc j'ai 15 trades, j'ai
15:20 15 transactions sur cinq ans, sur 1250 jours de trading. 15 transactions, ça ne suffit absolument
15:27 pas pour avoir un backtest statistiquement significatif, parce que c'est évident que vu
15:32 que j'optimise déjà mes quatre paramètres, c'est évident qu'en optimisant mes quatre paramètres,
15:37 il va me trouver 15 trades qui sont hallucinants. Donc non seulement des trades où je vais prendre
15:43 mon take profit, mais peut-être des trades avec des gaps à la hausse, etc. Des choses qui vont
15:47 être extrêmement rares. Le problème avec ça, c'est que dès que je vais implémenter ce modèle dans
15:52 la vraie vie, il aura tellement été bien optimisé pour la période, bien optimisé pour trouver 15
15:57 trades parfaits, dès que je vais le passer dans le vrai monde, les stop-loss etc qu'il a utilisé,
16:03 ils ne seront plus du tout d'actualité, parce qu'ils ont vraiment été "sur-optimisés". Pour
16:08 bien comprendre ça, ce que j'appelle la sur-optimisation, c'est que, imaginez, on pousse
16:12 le concept jusqu'au bout. Sur ces cinq dernières années, je pousse le concept jusqu'au maximum,
16:17 pour essayer d'avoir le trade parfait, s'il vous plaît. Et donc, ce que va me donner mon
16:23 optimisateur, c'est qu'il va choper le rebond du Covid et il va me dire "ben voilà, sur cette
16:28 période de cinq ans, ce qu'il faut faire, c'est un stop-loss de 2% par exemple, et puis un take
16:33 profit de 140%". Et pourquoi un take profit de 140% ? Parce que c'est exactement le rebond du
16:39 Nasdaq après la crise du Covid. Donc sur le papier, c'est magnifique. Je teste mes cinq années passées,
16:45 mon petit modèle, et il me donne 140% de performance, zéro de perte. J'ai fait un seul
16:52 trade. Mais vous imaginez bien que ces paramètres ont tellement été calculés parfaitement pour la
16:58 crise du Covid, qu'il y a la probabilité qu'ils me donnent le même succès dans le futur, elle
17:04 est quasi zéro. Alors avant de vous donner quelques conseils, si vous voulez vous lancer
17:07 dans le backtest de stratégie, le message que j'aimerais vous faire passer, c'est que quasiment
17:12 toutes les stratégies sont sur-optimisées. En fait, ce qui se passe, c'est qu'on a souvent envie,
17:17 quand un système commence à moins bien marcher ou quand on a trouvé des résultats qui sont moyens,
17:21 de rajouter un paramètre et ensuite de l'optimiser, évidemment, parce qu'il y a peu de chances qu'on
17:25 trouve comme ça, un peu au pif, le paramètre parfait. Par exemple, si on se rend compte que la
17:30 stratégie marche très bien en marché haussier, on va clairement mettre quelque chose qui dit "je
17:35 vais regarder la moyenne mobile, il ne faut pas qu'elle descende". On va mettre un nouveau paramètre
17:38 si vous voulez qui va éliminer les marchés baissiers. Puis comme ça, c'est sans fin. On va se dire "tiens,
17:42 dans la journée, je me suis rendu compte que c'est pas l'ouverture qui était le meilleur moment pour
17:45 acheter, mais c'est la fermeture etc." En fait, on va triturer le modèle pour qu'il nous donne des
17:49 performances parfaites, mais plus on rajoute des paramètres, plus ce qu'on est en train de faire,
17:54 c'est de la sur-optimisation et la probabilité que ça marche dans le futur, elle est en train de
17:59 s'amoindrir. Donc si vous voulez quand même backtester des stratégies, parce que ça a quand
18:02 même un intérêt de backtester des stratégies, ce que je vous conseille, c'est d'avoir au moins
18:06 100 transactions. Et 100 transactions, c'est vraiment un minimum. Je dirais, voilà, même si
18:11 vous avez 200, 300, 500 transactions, le plus est le mieux évidemment. En termes de données, ça
18:17 dépend si vous faites de l'intraday, si vous faites 10 trades par jour ou si vous faites un trade tous
18:20 les ans, mais j'aurais envie de dire qu'il faut au minimum 10 ans de données. Pourquoi ? Parce
18:24 qu'il faut avoir vu tous les cycles, il faut avoir vu des marchés haussiers, des marchés baissiers,
18:28 etc. Mais ça paraît bête, mais 10 ans de données 2013-2023, malgré tout, vous n'avez pas de vraies
18:35 bulles. Vous n'avez pas la bulle des internets, vous n'avez pas une crise comme 2008, etc. Donc
18:40 finalement, qu'est-ce que vous avez ? Vous avez la crise, vous avez un énorme marché haussier,
18:43 puis la crise du Covid au milieu, puis c'est à peu près tout. Donc voilà, même ça, je dirais,
18:48 les 10 dernières années, pour moi, ce n'est même pas suffisant. Ensuite, pour savoir si votre
18:52 backtest est fiable ou non, ce qui peut donner de bonnes pistes, si vous voulez, c'est quand les
18:59 résultats de vos périodes de test out of sample sont proches de ce qu'on a optimisé. Par exemple,
19:05 si pendant l'optimisation, il vous dit "le top, c'est un stop loss à 2%", et qu'ensuite,
19:10 2,1%, et qu'ensuite, quand vous mettez en production, vous vous apercevez que 2,1%,
19:16 ça ne marche pas mal, ce n'est pas l'idéal. L'idéal, ça aurait peut-être été de 2,3%,
19:20 moins 1,8%, mais en tout cas, on est assez proche. Là, c'est bon signe. Il faut que les résultats de
19:26 votre test out of sample ou dans la vraie vie, soient le plus proche possible du backtest. Si,
19:32 quand vous faites un test, que ce soit en réel ou out of sample, et que vous vous apercevez que
19:38 vous avez par exemple une perte maximale que vous n'avez jamais eue pendant l'optimisation,
19:41 là, ça ne sent pas bon, c'est vraiment pas bon. Et notamment, vous savez, je vous ai parlé de
19:47 faire les optimisations en période glissante. On fait quatre ans d'optimisation, puis on teste,
19:52 etc. A chaque fois que vous optimisez, vous faites glisser ça dans le temps, c'est toujours le même
19:58 principe. Si vos paramètres sont assez proches, c'est-à-dire si votre stop loss est toujours à
20:02 peu près dans la même zone, si votre tech profit est à peu près dans la même zone, si c'est toujours
20:06 à peu près trois ou quatre jours de trading de baisse comme signal d'entrée, etc. C'est bon
20:11 signe. Mais si vous faites un test sur une période avec le stop loss idéal est à 1,85% et que la
20:18 période suivante est à -10%, ça veut dire qu'il s'ajuste trop à la période. Il est vraiment en
20:24 train de nous trouver des trades idéals et qu'en fait, ça ne va pas se reproduire dans le passé.
20:28 Donc tout ça, c'est des pistes pour savoir que vous êtes sur un backtest qui commence à être
20:32 fiable. Autre chose, autre paramètre important pour la fiabilité, c'est si ça marche sur plusieurs
20:37 classes d'actifs. Par exemple, je vous parlais d'indices. Si vous testez ça sur des indices,
20:41 un peu du monde entier, mais en tout cas sur des marchés qui se ressemblent, des marchés
20:45 européens, des marchés américains, etc. et que ça marche à peu près de la même manière partout,
20:48 alors c'est bon signe. Mais si ça ne marche que sur, je sais pas, le FTSE anglais par exemple,
20:54 alors que ça ne marche pas sur le Nasdaq, le S&P, le CAC 40, etc. C'est qu'il y a quand même
20:58 un truc bizarre, parce que ces types de marchés sont censés avoir à peu près les mêmes anomalies,
21:03 les mêmes inefficiencies, les mêmes comportements. Donc si vous avez trouvé une stratégie qui marche
21:07 très bien sur un seul de ces indices, c'est probablement de la chance. C'est-à-dire que ça
21:13 ne va pas se reproduire dans le futur. Sauf bien sûr, si par exemple, ce que vous captez, c'est le
21:18 fait que les marchés européens sont déjà ouverts quand les États-Unis ouvrent. Si vous utilisez ce
21:24 genre de choses et que vous avez un comportement qui marche sur les États-Unis et pas sur l'Europe,
21:29 et inversement, mais que c'est expliqué de manière rationnelle, là ça va. Mais dans l'ensemble,
21:33 ça devrait marcher un peu partout. Même chose si vous faites des stratégies sur les actions,
21:38 ça doit marcher sur un grand nombre d'actions. Si ça marche que sur une ou deux valeurs,
21:42 alors c'est de la chance. D'ailleurs, sans doute une stratégie de trading sur 4000 titres
21:46 européens par exemple, s'il ne marche que sur 10 valeurs, c'est de la chance. On peut toujours
21:50 trouver des valeurs sur lesquelles une stratégie va marcher, mais c'est de la pure chance en fait.
21:55 Voilà pour aujourd'hui, donc un sujet peut-être un petit peu plus technique que d'habitude. Ça
21:59 fait longtemps que j'ai envie de parler des back-tests de stratégies de trading ou d'investissement,
22:03 mais je suis toujours un peu retenu parce qu'il y a un petit aspect technique, donc j'ai essayé
22:07 de simplifier ça au maximum, et vous l'avez compris. Mon message c'est surtout de ne pas
22:10 vous emballer, de rester très prudent. Et finalement, le meilleur back-test, c'est celui
22:15 qu'on ne touche pas, c'est-à-dire on a une idée, on valide cette idée dans le passé, ça c'est
22:19 super, c'est exactement ce qu'il faut faire, il faut apprendre du passé. Donc on teste ça dans
22:23 le passé, et si c'est pas bon, on arrête. Si c'est pas assez bon, on stoppe, on commence pas à
22:29 tréfouiller les chiffres, à tréfouiller les données, à tréfouiller les actifs sur lesquels
22:33 on fait, pour finalement trouver un truc qui marche. Là vous êtes quasi certain que quand
22:37 vous allez l'implémenter dans la vraie vie, ça va pas marcher. Voilà, dites-moi ce que vous en
22:41 pensez bien sûr en commentaire, n'oubliez pas les likes, vous abonner au podcast et à la chaîne,
22:46 c'est toujours super sympa et puis bien sûr à bientôt pour une autre émission.