Les règles adaptatives semblent être la solution aux changements de régime. En général, elles ne sont qu’une version plus lente du même pari, dont les pertes ont déjà été encaissées pour obtenir le signal.
Voici d’où vient cette idée.
J’ai essayé de faire détecter au bot le moment où le momentum s’inverse. C’est impossible de le faire à temps.
Le momentum s’est inversé en 2026. La solution évidente : surveiller les performances récentes et passer à la règle opposée lorsque le momentum cesse de rapporter.
J’ai testé cette approche sur six fenêtres de rétroanalyse différentes. La meilleure a rapporté +1.783% par rééquilibrage, contre une référence de +1.737% — une différence impossible à distinguer du bruit. Toutes les autres fenêtres ont fait moins bien. Aucune n’a corrigé le problème de 2026.
La raison est simple : quand les performances passées vous indiquent que le régime a changé, vous avez déjà subi les pertes qui vous l’ont appris.
Dans le cadre d’une expérience publique : de 5,063 USDT à 1,000,000 USDT, chaque résultat est publié — y compris ceux qui me donnent mauvaise mine.
Exécuté sur $SOL $BTC
#Binance #Futures #Backtesting #TradingBot #CryptoData
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J’ai essayé de faire détecter au bot le moment où le momentum s’inverse. C’est impossible de le faire à temps.
Le momentum s’est inversé en 2026. La solution évidente : surveiller les performances récentes et passer à la règle opposée lorsque le momentum cesse de rapporter.
J’ai testé cette approche sur six fenêtres de rétroanalyse différentes. La meilleure a rapporté +1.783% par rééquilibrage, contre une référence de +1.737% — une différence impossible à distinguer du bruit. Toutes les autres fenêtres ont fait moins bien. Aucune n’a corrigé le problème de 2026.
La raison est simple : quand les performances passées vous indiquent que le régime a changé, vous avez déjà subi les pertes qui vous l’ont appris.
Dans le cadre d’une expérience publique : de 5,063 USDT à 1,000,000 USDT, chaque résultat est publié — y compris ceux qui me donnent mauvaise mine.
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