Une stratégie peut sembler robuste simplement parce que ses périodes les plus mauvaises ont été autorisées à disparaître de l’ensemble de données.

Imaginez tester un modèle crypto en n’utilisant que les tokens qui sont activement négociés aujourd’hui.

Qu’est-ce qui manque ?

Les projets qui ont fait faillite.

Les marchés qui ont perdu de la liquidité.

Les tokens qui ont été retirés des plateformes.

Les actifs qui sont devenus économiquement non pertinents.

En retirant ces échecs de la recherche historique, on restitue silencieusement à la stratégie une connaissance qu’elle n’aurait jamais pu avoir en temps réel.

C’est ce qu’on appelle un biais de sélection de l’univers.

Un backtest réaliste devrait reconstituer l’univers investissable tel qu’il existait réellement à chaque date historique—au lieu de construire le portefeuille d’hier en s’appuyant sur les survivants d’aujourd’hui.

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Mais des coûts exacts ne peuvent pas réparer une histoire inexacte.

Les actifs qui ont disparu peuvent contenir plus d’informations sur le risque que ceux qui ont survécu.

Ne demandez jamais uniquement comment une stratégie s’est comportée sur le marché d’aujourd’hui.

Demandez plutôt si elle aurait survécu au marché qui existait réellement.