Ce qu’il faut connaître sur le backtesting, un moyen simple d’évaluer la performance d’une stratégie financière

Le backtesting est une technique utilisée pour évaluer la performance d'un modèle ou d'une stratégie sur des données historiques, comme une stratégie de trading. Cette technique permet de simuler l'application d'un modèle sur des données passées et de mesurer les résultats obtenus, et est largement utilisé dans les domaines de la finance, de l'analyse de données et de l'ingénierie financière pour évaluer la robustesse et la rentabilité d'un modèle ou d'une stratégie.

Le backtesting est une technique utilisée pour évaluer la performance d'un modèle
Le backtesting permet d’évaluer la performance d’une stratégie financière

Historique du backtesting

Le backtesting est une technique qui consiste à évaluer la performance d'un modèle ou d'une stratégie sur des données historiques en simulant son application sur ces données. Il a été largement utilisé dans les années 1980 et 1990 pour évaluer les performances des stratégies de trading et des portefeuilles financiers, principalement en utilisant des données financières imprimées sur papier.

Avec l'avènement de l'informatique et de l'accès à de vastes quantités de données en temps réel, le backtesting est devenu plus précis et rapide. Il est aujourd'hui largement utilisé dans de nombreux domaines, en plus de la finance, tels que l'analyse de données et l'ingénierie financière, pour évaluer la robustesse et la rentabilité de modèles et de stratégies sur des données historiques. Cette méthode est particulièrement utile pour prendre des décisions informées dans les domaines où les données sont complexes et volatiles, comme les marchés financiers.

Comment fonctionne le backtesting ?

Le backtesting consiste à appliquer un modèle ou une stratégie sur des données historiques et à mesurer les résultats obtenus. Pour utiliser cette approche, il est nécessaire de disposer de données historiques sur lesquelles tester le modèle ou la stratégie. Ces données peuvent être des données financières, telles que des cours de bourse ou des taux d'intérêt, ou des données de tout autre type, selon le domaine d'application.

Une fois que les données sont disponibles, il est nécessaire de définir les paramètres du modèle ou de la stratégie à tester. Par exemple, dans le cas d'une stratégie de trading, cela peut inclure les indicateurs techniques à utiliser, les seuils de déclenchement des trades et les modalités de gestion du risque.

Une fois que le modèle ou la stratégie est défini et que les données sont prêtes, le backtesting peut être réalisé en utilisant un logiciel ou un script. Le logiciel ou le script parcourt les données historiques et simule l'application du modèle ou de la stratégie, en suivant les règles définies précédemment. Les résultats sont généralement présentés sous forme de graphiques ou de tableaux, permettant de visualiser la performance du modèle ou de la stratégie sur les données historiques.

Il est important de noter que le backtesting ne garantit pas la performance future d'un modèle ou d'une stratégie. Les conditions du marché peuvent évoluer et il est possible que le modèle ou la stratégie ne soit pas aussi performant dans des conditions de marché différentes. Cependant, celui-ci peut fournir une indication de la robustesse et de la rentabilité d'un modèle ou d'une stratégie sur des données passées et peut être utile pour prendre des décisions informées.

Quels sont les objectifs du backtesting en trading ?

En trading, le backtesting a plusieurs objectifs, qui sont également ses avantages. Voici les principaux d’entre eux :

Objectifs Description

Évaluation de la performance d’une stratégie sur des données historiques

Permet de simuler l'application d'une stratégie de trading sur des données historiques et de mesurer sa performance en termes de rentabilité, de drawdown (perte maximale) et de volatilité. Cela permet de déterminer si la stratégie est rentable sur le long terme et de comparer sa performance avec d'autres stratégies.

Identification des points forts et des points faibles de la stratégie

Permet de découvrir les moments où la stratégie a performé le mieux et le moins bien et de comprendre pourquoi. Cela peut être utile pour améliorer la stratégie en corrigeant ses faiblesses ou en mettant en avant ses points forts.

Détermination des paramètres optimaux de la stratégie

Peut être utilisé pour tester différentes versions de la stratégie en utilisant des paramètres différents et pour déterminer les paramètres qui donnent les meilleurs résultats.

Validation de la robustesse de la stratégie

Permet de s'assurer que la stratégie est robuste et qu'elle peut être utilisée sur différents marchés et avec différentes données. Cela peut être utile pour éviter de mettre en place une stratégie qui ne fonctionne que dans certaines conditions de marché.

Grosso modo, le backtesting en trading vise à évaluer la performance, la robustesse et les paramètres optimaux d'une stratégie de trading sur des données historiques, afin de prendre des décisions informées sur son utilisation en trading réel.

Quels sont les avantages et les risques encourus ?

Comme nous l’avons vu auparavant, les objectifs du backtesting représentent ses principaux avantages. En plus de ceux indiqués précédemment, il y en a d’autres :

Avantages supplémentaires

  • Développement de nouvelles stratégies : Méthode pouvant être utilisée pour élaborer de nouvelles stratégies de trading en combinant et en testant différentes approches et en analysant leurs résultats sur des données historiques.
  • Formation et amélioration des compétences : Méthode pouvant être utilisée comme un outil de formation pour aider les traders et les investisseurs à comprendre comment une stratégie de trading peut se comporter dans différentes conditions du marché et à améliorer leurs compétences en matière d'analyse et de gestion du risque.
  • Économies de temps et d'argent : Technique permettant de tester une stratégie de trading sur des données historiques sans avoir à utiliser de l'argent réel, ce qui peut représenter des économies de temps et d'argent considérables.
  • Confirmation des hypothèses : Technique pouvant être utilisée pour confirmer ou infirmer des hypothèses sur le comportement du marché et sur la performance d'une stratégie de trading. Cela peut aider à prendre des décisions de trading éclairées.

Les risques encourus

  • Biais de survivorship : Le backtesting peut être affecté par le biais de survivorship, c'est-à-dire la tendance à ne prendre en compte que les stratégies qui ont réussi dans le passé, en écartant celles qui ont échoué. Cela peut conduire à une surestimation de la performance attendue de la stratégie.
  • Marché en constante évolution : Les conditions du marché peuvent évoluer au fil du temps, ce qui peut affecter la performance d'une stratégie qui a été testée sur des données historiques. Cette technique ne garantit pas la performance future d'une stratégie et il est important de tenir compte des changements potentiels dans les conditions du marché.
  • Limites de la simulation : Malheureusement, cette méthode ne peut pas reproduire tous les aspects de la négociation en temps réel, tels que les émotions et les erreurs de jugement. Cela peut conduire à une sous-estimation ou une surestimation de la performance attendue de la stratégie.
  • Biais de sélection : Le biais de sélection se produit lorsque seules certaines données historiques sont utilisées, ce qui peut conduire à une sur- ou sous-estimation de la performance attendue de la stratégie. Par exemple, le backtesting d'une stratégie de trading sur une période de bull market (marché haussier) peut donner une image optimiste de sa performance, alors qu'elle pourrait être moins performante en période de bear market (marché baissier).
  • Biais de retour : Le biais de retour se produit lorsque des données de retour anormalement élevées ou basses sont utilisées, ce qui peut entraîner une sur ou sous-estimation de la performance attendue de la stratégie. Par exemple, le backtesting d'une stratégie de trading sur une période de forte volatilité peut donner une image optimiste de sa performance, alors qu'elle pourrait être moins performante en période de faible volatilité.
  • Erreur de modèle : L'utilisation d'un modèle inadéquat ou inexact peut entraîner une sur- ou sous-estimation de la performance attendue de la stratégie de trading testée. Il est important de vérifier la validité et la pertinence du modèle utilisé pour faire les tests.

Comment créer un tableau de backtesting en trading ?

Pour créer un tableau de backtesting en trading, voici les étapes à suivre :

Étape 1 : Récupérer les données historiques

Pour effectuer un backtesting en trading, il est nécessaire de disposer de données historiques sur lesquelles tester la stratégie. Ces données peuvent être obtenues auprès de fournisseurs de données financières ou en utilisant des logiciels de téléchargement de données. Il est important de s'assurer que les données sont fiables et à jour.

Étape 2 : Définir les paramètres de la stratégie

Une fois que les données sont disponibles, il est nécessaire de définir les paramètres de la stratégie de trading à tester. Ces paramètres peuvent inclure les indicateurs techniques à utiliser, les seuils de déclenchement des trades et les modalités de gestion du risque.

Étape 3 : Créer le tableau de backtesting

Une fois que la stratégie est définie et que les données sont prêtes, il est possible de créer le tableau de backtesting en utilisant un logiciel ou un script. Le logiciel ou le script parcourt les données historiques et simule l'application de la stratégie, en suivant les règles définies précédemment.

Étape 4 : Analyser les résultats

Une fois terminé, il est possible d'analyser les résultats obtenus en utilisant des graphiques et des tableaux. Ces résultats peuvent inclure la rentabilité de la stratégie, le drawdown (perte maximale) et la volatilité. L'analyse des résultats permet de déterminer si la stratégie est rentable sur le long terme et de mettre en évidence ses points forts et ses points faibles.

Quels sont les outils de backtesting utilisés en trading ?

Voici quelques exemples d'outils de backtesting utilisés en trading :

  • AmiBroker : AmiBroker est un logiciel de backtesting et de trading avancé qui offre une grande variété d'indicateurs techniques et de fonctionnalités de gestion du risque. Il est particulièrement adapté aux traders et aux investisseurs qui cherchent à mettre en œuvre des stratégies de trading complexes.
  • TradeStation : TradeStation est une plateforme de trading qui propose des outils de backtesting avancés. Elle est particulièrement adaptée aux traders actifs et aux investisseurs professionnels qui cherchent à mettre en œuvre des stratégies de trading en temps réel.
  • Metatrader : Metatrader est une plateforme de trading très populaire qui propose également des outils de backtesting. Elle est particulièrement adaptée aux traders de devises et aux traders de contrats à terme qui cherchent à mettre en œuvre des stratégies de trading automatisées.
  • Wealth-Lab : Wealth-Lab est un logiciel de backtesting et de trading qui offre une grande variété d'indicateurs techniques et de fonctionnalités de gestion du risque. Il est particulièrement adapté aux traders et aux investisseurs qui cherchent à mettre en œuvre des stratégies de trading basées sur l'analyse technique.

Il existe de nombreux autres outils de backtesting disponibles, chacun ayant ses propres caractéristiques et fonctionnalités. Il est important de choisir un outil répondant à ses besoins, mais surtout à son niveau de compétence en matière de trading.

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FAQ : Foire aux questions

Quelles sont les 3 analyses pour trader ?

Pour trader efficacement, utilisez trois analyses complémentaires : l’analyse technique, qui se base sur les graphiques pour identifier des tendances et des schémas de prix ; l’analyse fondamentale, qui évalue les facteurs économiques et financiers impactant les actifs ; et l’analyse comportementale, qui prend en compte les émotions des investisseurs. En combinant ces approches, vous obtenez une vision plus complète du marché et prenez des décisions informées.

Comment s'entraîner à trader ?

L’entraînement au trading est crucial. Commencez avec un compte de démonstration pour pratiquer sans risque. Testez différentes stratégies, comprenez la gestion des risques et améliorez vos compétences d’exécution. Étudiez les marchés, suivez l’actualité financière et analysez vos trades pour apprendre de vos erreurs. Une pratique disciplinée et continue est la clé pour développer votre expertise.

Comment copier les meilleurs traders ?

Pour copier les meilleurs traders, utilisez des plateformes de copy trading comme eToro, ZuluTrade ou NAGA. Recherchez des traders avec des performances cohérentes, des stratégies compatibles avec vos objectifs et un niveau de risque acceptable. Copier ne garantit pas le succès, donc surveillez les performances et ajustez votre portefeuille de traders copiés si nécessaire.

Quel indicateur pour trader ?

L’indicateur de trading dépend de votre stratégie et de vos préférences. Les moyennes mobiles sont couramment utilisées pour suivre les tendances, tandis que les oscillateurs comme le RSI mesurent le surachat ou la survente. Choisissez un indicateur qui complète votre analyse plutôt que de vous fier uniquement à un seul. Expérimentez et adaptez votre choix en fonction des conditions du marché.

Résumé

Le backtesting est une technique largement utilisée pour évaluer la performance d'un modèle ou d'une stratégie sur des données historiques. Il permet de simuler l'application d'un modèle ou d'une stratégie sur des données passées et de mesurer les résultats obtenus. Bien que le backtesting ne garantisse pas la performance future d'un modèle ou d'une stratégie, il peut fournir une indication de sa robustesse et de sa rentabilité sur des données passées et être utile pour prendre des décisions informées. Cependant, cette méthode présente également des risques, tels que le biais de survivorship, le biais de sélection, le biais de retour, l'erreur de modèle, et le fait qu'il ne peut pas reproduire tous les aspects de la négociation en temps réel. Il est donc important de prendre en compte ces risques et de les gérer adéquatement pour obtenir des résultats fiables. Le backtesting ne doit pas être utilisé seul pour prendre des décisions de trading et il est recommandé de le combiner avec d'autres méthodes d'évaluation pour obtenir une image complète de la viabilité d'une stratégie.

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