J’ai testé 144 stratégies de trading sur BTC, ETH et SOL. Voici ce qui s’est passé 🧪
J’ai créé un bot sur mon téléphone (Termux) et l’ai soumis à un backtest sur un an de données horaires de MEXC, frais inclus et avec un effet de levier de 10x.
La configuration :
• 70 % des données pour l’entraînement, 30 % gardées à l’écart pour les tests
• Croisements de moyennes mobiles exponentielles (EMA) et cassures, avec ou sans filtre de tendance
• Stops basés sur l’ATR et différents ratios risque/rendement
Les résultats :
• Seules 22 des 144 combinaisons étaient rentables sur les données jamais vues
• La « meilleure » stratégie à l’entraînement a PERDU 61 % pendant la période de test
• Les pertes maximales dépassaient 100 % avec un effet de levier de 10x, ce qui signifie que le compte est liquidé
• Il suffisait de conserver du $BTC , $ETH ou du $SOL pour obtenir environ +18 à 20 % sur la même période, sans effet de levier
Ce que j’ai appris :
1. Une stratégie qui semble excellente sur les données passées échoue souvent sur de nouvelles données (surapprentissage)
2. Un effet de levier élevé fait disparaître la plupart des avantages
3. Battre le marché est bien plus difficile qu’il n’y paraît
Je ne vais pas investir d’argent réel avec cette stratégie. Je vais maintenant tester des unités de temps plus longues et un effet de levier plus faible, et je partagerai les résultats dans tous les cas.
Ceci ne constitue pas un conseil financier. Les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs.
#BinanceSquare #crypto #Backtesting #TradingBots101 $BTC $ETH
J’ai créé un bot sur mon téléphone (Termux) et l’ai soumis à un backtest sur un an de données horaires de MEXC, frais inclus et avec un effet de levier de 10x.
La configuration :
• 70 % des données pour l’entraînement, 30 % gardées à l’écart pour les tests
• Croisements de moyennes mobiles exponentielles (EMA) et cassures, avec ou sans filtre de tendance
• Stops basés sur l’ATR et différents ratios risque/rendement
Les résultats :
• Seules 22 des 144 combinaisons étaient rentables sur les données jamais vues
• La « meilleure » stratégie à l’entraînement a PERDU 61 % pendant la période de test
• Les pertes maximales dépassaient 100 % avec un effet de levier de 10x, ce qui signifie que le compte est liquidé
• Il suffisait de conserver du $BTC , $ETH ou du $SOL pour obtenir environ +18 à 20 % sur la même période, sans effet de levier
Ce que j’ai appris :
1. Une stratégie qui semble excellente sur les données passées échoue souvent sur de nouvelles données (surapprentissage)
2. Un effet de levier élevé fait disparaître la plupart des avantages
3. Battre le marché est bien plus difficile qu’il n’y paraît
Je ne vais pas investir d’argent réel avec cette stratégie. Je vais maintenant tester des unités de temps plus longues et un effet de levier plus faible, et je partagerai les résultats dans tous les cas.
Ceci ne constitue pas un conseil financier. Les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs.
#BinanceSquare #crypto #Backtesting #TradingBots101 $BTC $ETH