Toute stratégie doit gagner 0,240 % de la taille de la position par trade, rien que pour atteindre le seuil de rentabilité. La plupart des stratégies publiées ne mentionnent jamais ce chiffre, et c’est pourquoi la plupart d’entre elles sont déficitaires.
Voici comment j’ai obtenu ce chiffre.
J’ai mesuré les coûts réels d’exécution sur 48 trades contrôlés. Un seul chiffre fait toute la différence.
J’ai cessé de faire des suppositions sur les coûts du trading et je les ai mesurés : 48 allers-retours contrôlés, avec entrée et sortie immédiates, en comparant le prix réel d’exécution au prix de référence.
Les frais étaient constants, à 0,04 % par côté. Le slippage, lui, variait : l’ETH s’exécutait à un coût pratiquement nul, tandis que le DOGE coûtait de 50 à 100 points de base par aller-retour.
Pour une position de 150 USDT, un aller-retour coûte 0,36 USDT, avant même que le marché ne bouge.
Une partie d’une expérience publique : faire passer 5 063 USDT à 1 000 000 USDT, en publiant chaque résultat — y compris ceux qui ne me mettent pas en valeur.
Exécuté sur $ETH $DOGE
#Binance #Futures #Backtesting #TradingBot #CryptoData
Voici comment j’ai obtenu ce chiffre.
J’ai mesuré les coûts réels d’exécution sur 48 trades contrôlés. Un seul chiffre fait toute la différence.
J’ai cessé de faire des suppositions sur les coûts du trading et je les ai mesurés : 48 allers-retours contrôlés, avec entrée et sortie immédiates, en comparant le prix réel d’exécution au prix de référence.
Les frais étaient constants, à 0,04 % par côté. Le slippage, lui, variait : l’ETH s’exécutait à un coût pratiquement nul, tandis que le DOGE coûtait de 50 à 100 points de base par aller-retour.
Pour une position de 150 USDT, un aller-retour coûte 0,36 USDT, avant même que le marché ne bouge.
Une partie d’une expérience publique : faire passer 5 063 USDT à 1 000 000 USDT, en publiant chaque résultat — y compris ceux qui ne me mettent pas en valeur.
Exécuté sur $ETH $DOGE
#Binance #Futures #Backtesting #TradingBot #CryptoData