backtesting

« Vous n’avez pas envie de faire de backtest ? Quelqu’un a déjà fait le travail pour vous. »

Le backtesting peut prendre du temps et être épuisant, mais il vous permet de connaître le taux de réussite de votre stratégie, son ratio risque/rendement, son drawdown maximal et de savoir si vous pouvez lui faire confiance avec de l’argent réel.

J’ai testé ma stratégie de trading sur plus de 1 000 opérations, en cherchant à maximiser les rendements tout en gérant correctement les risques.

Vous n’avez pas envie de faire les recherches vous-même ?

Vous pouvez vous créer votre propre avantage, ou suivre quelqu’un qui a déjà fait ce travail.

Vous pouvez tout à fait me copier, mais n’oubliez pas : chacun a une tolérance au risque et au stress qui lui est propre. P.-S. : les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.

Tradez intelligemment et copiez-moi.

#CryptoTrading #Backtesting #RiskManagement #CopyTrading

🧠 TOUT LE MONDE A UNE STRATÉGIE. TRÈS PEU ONT LA PREUVE QU’ELLE EST RENTABLE.

Une configuration graphique qui a fonctionné trois fois ne constitue pas une preuve statistique.

Les traders sérieux évaluent :

📈 Les performances dans différents régimes de marché
📉 Le drawdown maximal
🧮 L’espérance de gain après frais
🔁 Les résultats hors échantillon
⚙️ La sensibilité aux règles d’entrée et de sortie

Une stratégie qui ne fonctionne qu’après d’innombrables ajustements est peut-être surajustée.

Si votre avantage disparaît dès que les conditions changent légèrement, à quel point était-il robuste ?

Moins de discours. Plus de données.

Quel est le nombre minimal de tests rétrospectifs que vous exigez avant de faire confiance à une configuration ?

#Backtesting #Quantitativetrading #TradingSystems #CryptoMarkets #BinanceSquare

Je développe des logiciels pour les traders crypto : XTester Studio pour la recherche de stratégies et le backtesting, et CopyTrader pour les traders qui souhaitent proposer la copie de trades à leur propre audience.

Ici, je partagerai ce sur quoi je travaille, les expériences qui le motivent et les décisions produit prises au fil du chemin. Cela inclut comment tester une idée de stratégie, ce qu’un backtest peut vous apprendre, ainsi que le travail concret lié à la création d’un service de copy-trading.

Si vous recherchez des stratégies ou animez une communauté de trading, j’aimerais savoir ce qui prend le plus de temps dans votre workflow.

Mes projets : https://easytrading.pw

#Backtesting #CopyTrading

Ceci est de la capture de fin, pas un revenu. En toute logique, ça ne fait rien en marchés calmes et ça paie pendant les fortes chutes. Attendre que ça gagne chaque mois, c’est comme quitter une stratégie juste avant qu’elle ne fonctionne.

Voici d’où ça vient.

Les deux tiers du profit de ma stratégie proviennent d’une seule année. Ce n’est pas un avantage, c’est un événement.

Le chiffre principal était +134,12 USDT provenant de faux départs (short) sur cassures. Ensuite, je l’ai ventilé par année.

2022 - l’année de l’effondrement de la LUNA et de la défaillance de la FTX - a produit 88,54 de ce montant. En retirant cette année, quatre années de trading ont ramené 45,59 USDT, la plupart en 2025.

Jusqu’à présent, 2026 est à plat.

Fait partie d’une expérience publique : 5 063 USDT vers 1 000 000 USDT, chaque résultat publié - y compris ceux qui me font paraître mauvais.

Lancer sur $BTC $LTC

#Binance #Futures #Backtesting #TradingBot #CryptoData

COMMENT JE L’AI TESTÉ

L’inversion du momentum a eu lieu en 2026. Le correctif évident : surveiller la performance récente et passer à la règle opposée lorsque le momentum ne paie plus.

Je l’ai testé sur six fenêtres de backtesting différentes. La meilleure a rapporté +1,783 % par rééquilibrage contre +1,737 % pour un point de référence — une différence indiscernable du bruit. Toutes les autres fenêtres étaient pires. Aucune n’a corrigé 2026.

La raison est simple : au moment où la performance glissante vous indique que le régime a changé, vous avez déjà encaissé les pertes qui étaient censées vous donner le signal.

LES CHIFFRES
Référence : +1,737 %/rééqu
Meilleure règle adaptative : +1,783 %/rééqu
Différence : du bruit
Meilleur correctif pour 2026 : encore -0,66 %

Les règles adaptatives donnent l’impression d’apporter la réponse au changement de régime. En général, ce n’est qu’une version plus lente du même pari, avec les pertes déjà payées pour le signal.

Faisant partie d’une expérience publique : 5 063 USDT vers 1 000 000 USDT, chaque résultat publié — y compris ceux qui me font paraître mauvais.

Exécuté sur $SOL $BTC

#Binance #Futures #Backtesting #TradingBot #CryptoData

COMMENT JE L’AI TESTÉ

Le commerce habituel dans ce système perd 1,535 USDT. Près de deux transactions sur trois sont des perdantes.

C’est pourtant rentable, car les gagnantes sont bien plus importantes que les perdantes. La transaction moyenne est positive tandis que la médiane est clairement négative.

C’est aussi une forme inversée par rapport au martingale que j’ai testé : il a gagné 96% du temps et pourtant a perdu 519,83 USDT.

LES CHIFFRES
Taux de réussite : 35,6%
Transaction médiane : -1,535 USDT
Transaction moyenne : +0,036 USDT
Total, 3 209 transactions : +116,29 USDT

Perdre la plupart du temps est supportable. Perdre gros une fois ne l’est pas. Évaluez un système à la taille de ses pertes, jamais à la fréquence de ses victoires.

Fait dans le cadre d’une expérience publique : 5 063 USDT à 1 000 000 USDT, chaque résultat publié — y compris ceux qui me font paraître mauvais.

Exécuté sur $BTC $XRP $LTC

#Binance #Futures #Backtesting #TradingBot #CryptoData

COMMENT JE L’AI TESTÉ

Même univers, même règle de classement, même période de détention, cinq années différentes.

2024 et 2025 ont porté toute la stratégie. 2026 est la pire année des cinq — un taux de réussite de 25 % sur environ neuf mois.

Acheter les meilleures pièces et vendre à découvert les plus faibles ne fonctionne plus cette année. Faire l’inverse aurait rapporté +1,47 % par rééquilibrage avec un taux de réussite de 69 %.

LES CHIFFRES
2022 : +0.510%
2023 : -0.323%
2024 : +5.008%
2025 : +3.900%
2026 YTD : -1.950%

Une stratégie n’est pas un fait sur les marchés : c’est un fait sur une période. Toute personne qui vous montre un backtest sans ventilation année par année cache les années qui n’ont pas fonctionné.

Faisant partie d’une expérience publique : 5,063 USDT vers 1,000,000 USDT, chaque résultat publié — y compris ceux qui me font paraître mauvais.

Exécuté sur $SOL $BTC $ETH

#Binance #Futures #Backtesting #TradingBot #CryptoData

Chercher suffisamment fort à travers des données aléatoires produira toujours un gagnant. Le test hors échantillon est la seule chose qui vous dit si vous avez trouvé un avantage ou simplement un bruit déguisé.

Voici d’où ça vient.

Ma stratégie « validée » a généré +1,74 USDT en backtest, puis a perdu 208,72 USDT sur des données qu’elle n’avait jamais vues.

J’ai passé au crible 40 symboles et j’en ai trouvé trois qui semblaient rentables. Je les ai appelés validés et je les ai mis en ligne.

Ensuite, j’ai testé exactement les mêmes paramètres sur 751 jours d’historique de prix que la recherche n’avait jamais touché. Les trois ont inversé la tendance. Pas légèrement — complètement.

Trois survivants sur 40, c’est à peu près ce que produit le pur hasard à cette taille d’échantillon.

Fait partie d’une expérience publique : 5 063 USDT à 1 000 000 USDT, chaque résultat publié — y compris ceux qui me font paraître mauvais.

Exécuté sur $BTC $ETH $BNB

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0,1 % de coût de transaction pour cette stratégie : 486 points.

Croisement d’EMAs sur 9/21 pour BTCUSDT perp, bougies de 4 heures, 1x, du 2019-10-23 à aujourd’hui. 318 transactions. La stratégie ne change jamais — seul ce que coûte chaque transaction.

Sans aucun coût : +574 %
5 bps par côté : +256 %
10 bps par côté : +88 %

10 bps, c’est 0,1 %. C’est à peu près ce que vous payez réellement en tant que preneur (taker) une fois que l’écart (spread) et le slippage sont pris en compte, et cela transforme un backtest spectaculaire en un backtest banal.

La raison pour laquelle cela frappe aussi fort, c’est qu’il y a 318 transactions. Le coût est facturé par transaction ; il s’accroît avec l’activité alors que votre avantage ne s’accroît pas. Une stratégie lente peut ignorer les frais. Une stratégie qui trade toutes les quelques jours ne peut pas — elle paie un loyer 318 fois.

C’est pour cela que l’erreur la plus courante en backtesting n’est pas un mauvais indicateur. C’est un zéro dans la case des frais. Toute stratégie à haute fréquence semble géniale avec 0 bps.

Si votre backtester ne facture pas la commission et le slippage par côté, il ne teste pas votre stratégie. Il teste une version fantaisiste qui trade gratuitement.

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Même stratégie. Même paire. Même cinq opérations, aux mêmes jours. Deux exchanges, espacés de 14 points.

Golden Cross, SMA 50/200, levier 3x long sur le perp BTCUSDT, du 2020-03-25 à aujourd’hui, et chaque plateforme a facturé son propre financement réglé.

Binance : −16% — 9 888 $ de financement payés
Bybit : −29% — 9 641 $ de financement payés

Les entrées et sorties sont identiques. Même dates de signaux, les 5. Et les factures de funding sont à quelques centaines de dollars l’une de l’autre, donc ce n’est pas non plus l’explication.

L’écart, c’est les bougies. Chaque exchange affiche son propre prix, et une règle qui lit « clôturer au-dessus de la SMA 200 » donne une clôture légèrement différente sur chacune. Même règle, affichages différents, exécutions différentes — et 14 points d’écart à la fin.

Cela signifie qu’un backtest n’est aussi réel que la plateforme sur laquelle il a été exécuté. Si vous avez testé avec les données d’un exchange et que vous avez négocié sur un autre, vous avez testé une stratégie que vous n’avez pas déployée.

Cela fixe aussi un plancher en matière de précision. Si deux sources de données honnêtes divergent de 14 points sur les mêmes règles, aucun résultat de backtest n’est exact au centième près, et quiconque vous en donne un “au décimal” vous vend quelque chose.

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Même règle. Trois horloges. Écart de 1 301 points.

Croisement 9/21 EMA, 3x long BTCUSDT perp, financement réel Binance, même fenêtre sur les trois pour que rien ne prenne d’avance.

4 heures : +50 % — 318 trades, drawdown max 98 %
Quotidien : +1 351 % — 46 trades, drawdown max 96 %
Hebdomadaire : +508 % — 7 trades, drawdown max 91 %

Personne n’a choisi une période pour rien. Vous avez choisi celle sur laquelle votre graphique s’est ouvert.

La version 4 heures fait 318 trades et rend presque tout — chaque croisement coûte des frais, du slippage et du financement, et sur une horloge rapide la plupart des croisements sont du bruit. La version hebdomadaire prend 7 trades en 41 ans et conserve davantage de ce qu’elle gagne.

Lecture inconfortable : si une stratégie ne fonctionne que sur une seule période, c’est la période qui fait le travail, pas la stratégie. Une vraie avance (edge) se dégrade de façon progressive quand vous changez l’horloge. Celle-ci ne s’y conforme pas — elle oscille de 1 301 points.

Avant de faire confiance à un backtest, exécutez-le sur la période juste avant et juste après celle que vous préférez.

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Une stratégie peut sembler parfaite sur des bougies quotidiennes et quand même se faire détruire en temps réel.
Pourquoi ?

Les données quotidiennes lissent les mèches intrajournalières et les faux cassures contre lesquelles ton bot n’a jamais été testé.

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Teste la résistance de la tienne...

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Mon propre backtester dit que ma stratégie a perdu face à ne rien faire.

Golden Cross, SMA 50/200, perp BTCUSDT à 1x, du 2019-09-08 à aujourd’hui. Contre l’achat et conservation, sur la même fenêtre.

Achat et conservation : +651%, drawdown maximum 77%
Golden Cross : +202%, drawdown maximum 70%

Six transactions sur sept ans, pour finir à $44,954 derrière quelqu’un qui a acheté une seule fois et est sorti.

Je le publie parce que c’est la comparaison que presque personne ne fait, et c’est la seule qui détermine si une stratégie vaut quelque chose. Une stratégie ne se mesure pas à zéro. Elle se mesure à ce que vous auriez fait de toute façon.

Là où elle fait le job, si elle le fait : le drawdown. Le fait de conserver signifiait voir 77% s’évaporer et ne pas vendre. La pire série de la stratégie a été de 70% — mieux, mais pas assez pour justifier six décisions et six ans d’attention.

C’est un résultat réel de mon propre outil, et il dit que la stratégie n’est pas assez bonne. Un backtester qui ne fait que vous flatter, c’est un jouet.

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