TL;DR
Le backtesting peut être une étape importante dans l’optimisation de votre interaction avec les marchés financiers. Il vous aide à savoir si vos idées et stratégies de trading ont du sens et si elles pourraient potentiellement générer des bénéfices.
Mais à quoi ressemble le backtesting d’une stratégie d’investissement simple ? De quoi faut-il se méfier lorsque l’on teste des stratégies de trading ? Le backtesting est-il similaire au trading sur papier ? Nous répondrons à toutes ces questions dans cet article.
Introduction
Le backtesting est un outil que vous (en tant que trader ou investisseur) pouvez utiliser pour explorer de nouveaux marchés et stratégies. Il peut fournir des commentaires précieux basés sur des données et vous indiquer si votre idée initiale était valable.
Quelles que soient les classes d'actifs que vous négociez, le backtesting ne vous oblige pas non plus à risquer vos fonds durement gagnés. En utilisant un logiciel de backtesting dans un environnement simulé, vous pouvez créer et optimiser une approche particulière d'un marché. Allons-y.
Qu’est-ce que le backtesting ?
En finance, le backtesting examine la viabilité d'une stratégie de trading en testant son comportement sur la base de données historiques. En d’autres termes, il utilise des données passées pour voir comment une stratégie aurait fonctionné. Si le backtest donne de bons résultats, les traders ou les investisseurs peuvent continuer et appliquer la stratégie à un environnement réel.
Mais que signifient de bons résultats dans ce cas ? Eh bien, le but d'un outil de backtesting est d'analyser les risques et la rentabilité potentielle d'une stratégie particulière. La stratégie d'investissement peut être optimisée et améliorée sur la base de retours statistiques pour maximiser les résultats potentiels. Un backtest bien mené peut également fournir l’assurance que la stratégie est au moins viable lorsqu’elle est mise en œuvre dans un environnement commercial réel.
Naturellement, une plateforme ou un outil de backtesting peut également être utile pour montrer quand une stratégie n’est pas viable ou trop risquée. Si les résultats du backtesting indiquent une performance sous-optimale, l'idée de trading doit être soit abandonnée, soit modifiée. Cependant, il est également important de prendre en compte les conditions de marché dans lesquelles le test a été effectué. Le même backtesting pourrait présenter des résultats contradictoires lorsque les conditions du marché changent.
À un niveau plus professionnel, le backtesting des stratégies de trading est absolument essentiel, notamment lorsqu'il s'agit de stratégies de trading algorithmiques (c'est-à-dire le trading automatisé).
Comment fonctionne le backtesting ?
Le postulat sous-jacent au backtesting est que ce qui a fonctionné dans le passé peut fonctionner à l’avenir. Cependant, cela peut être très difficile à déterminer. Ce qui peut être rentable dans un environnement de marché particulier s’effondrera complètement dans un autre.
Les backtests avec un ensemble de données trompeurs peuvent conduire à des résultats loin d’être idéaux. C'est pourquoi il est crucial de trouver un bon échantillon pour la période de backtesting qui reflète l'environnement actuel du marché. Cela peut être particulièrement difficile, car le marché est en constante évolution.
Avant de décider de backtester une stratégie, il peut être utile de déterminer exactement ce que vous souhaitez découvrir. Qu’est-ce qui rendrait la stratégie viable ? A l’inverse, qu’est-ce qui fausserait vos hypothèses ? Si vous les connaissez à l’avance, il sera plus difficile pour les résultats d’influencer vos préjugés.
Le backtesting doit également inclure les frais de négociation et de retrait, ainsi que tout autre coût que la stratégie peut encourir. Il convient également de noter que les logiciels de backtesting peuvent également être assez coûteux, tout comme l'accès à des données de marché de haute qualité.
Sur cette note, si vous souhaitez accéder aux données historiques de la plateforme Binance Futures, veuillez remplir ce formulaire de demande.
Et gardez à l’esprit que le backtesting est, eh bien, un test. Semblable à l’analyse technique et aux graphiques, il n’y a absolument aucune garantie que cela fonctionnera, même si cela produit d’excellents résultats basés sur des données historiques.
Exemple de backtesting
Passons en revue une stratégie à long terme extrêmement simple pour Bitcoin.
Voici notre système commercial :
Nous achetons du Bitcoin à la première clôture hebdomadaire au-dessus de la moyenne mobile sur 20 semaines.
Nous vendons du Bitcoin à la première clôture hebdomadaire en dessous de la moyenne mobile sur 20 semaines.
Cette stratégie ne produit que quelques signaux par an. Regardons la période commençant à 2019.
Graphique hebdomadaire Bitcoin depuis 2019.
La stratégie a produit cinq signaux au cours de la période mesurée :
Achetez à ~ 4 000 $
Vendre à ~ 8 000 $
Achetez à ~ 8 500 $
Vendre à ~ 8 000 $
Achetez à ~ 9 000 $
Ainsi, nos résultats de backtesting montrent que cette stratégie aurait été rentable. Cela signifie-t-il que c’est une garantie qu’il continuera à fonctionner ? Non, cela signifie simplement qu’en regardant cet ensemble de données spécifique, la stratégie aurait généré des bénéfices. Vous pourriez considérer ce résultat comme une référence approximative.
Garder à l'esprit; nous n'avons examiné que moins de deux années de données. Si nous souhaitons transformer cela en une stratégie concrète, cela vaut peut-être la peine de remonter plus loin dans le temps et de la tester avec davantage d’action sur les prix.
Cela dit, c’est un début prometteur. Notre idée initiale semble bonne et nous pourrons peut-être en tirer une stratégie d'investissement avec une optimisation supplémentaire. Peut-être aimerions-nous inclure davantage de mesures et d’indicateurs techniques pour rendre les signaux plus fiables ? Tout dépend de nos propres idées, de notre horizon temporel d’investissement et de notre tolérance au risque.
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Backtesting vs. commerce du papier
Nous avons donc maintenant une idée générale de ce à quoi peut ressembler le backtesting et avons examiné une stratégie d’investissement très simple. Nous savons également que les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs.
Alors, comment pourrions-nous optimiser une stratégie systématique pour les conditions actuelles du marché ? Nous pourrions l’essayer sur un marché réel mais sans risquer de vrais fonds. Ceci est également connu sous le nom de tests de performance à terme ou de trading sur papier.
Le trading sur papier est la simulation d'une stratégie dans un environnement de trading réel. C'est ce qu'on appelle le trading sur papier, car même si les transactions sont documentées et enregistrées, aucun fonds réel n'est utilisé. Cela vous offre une étape supplémentaire où vous pouvez améliorer la stratégie et vous faire une idée de ses performances.
C'est génial, mais par où pouvez-vous réellement commencer ? Le testnet Binance Futures est l'endroit idéal pour tester des stratégies ici et maintenant, mais sans risquer vos fonds. Vous pouvez créer un compte en quelques minutes et tester des stratégies dans un environnement similaire, comme si vous négociiez en direct sur des marchés en temps réel.
Il faut se méfier ici du « tri sélectif ». Il s’agit de sélectionner uniquement un sous-ensemble de données pour confirmer un point de vue biaisé. Le but des tests avancés est de tester la stratégie comme si elle se produisait en temps réel. Si le système vous demande de faire quelque chose, faites-le. Si vous choisissez uniquement les transactions qui « semblent bonnes » en fonction de vos préjugés personnels, alors le test de la stratégie systématique ne sera pas valide.
Backtesting manuel ou automatisé
Le backtest manuel consiste à analyser des graphiques et des données historiques et à placer manuellement les transactions conformément à la stratégie. Le backtesting automatisé fait essentiellement la même chose, mais le processus est automatisé par un code informatique (en utilisant des langages de programmation comme Python ou un logiciel de backtesting spécialisé).
De nombreux traders utilisent des feuilles de calcul Google ou Excel pour évaluer les performances d'une stratégie. Ces documents fonctionnent comme des rapports de testeurs de stratégie. Ils peuvent inclure toutes sortes d'informations, telles que la plateforme de négociation, la classe d'actifs, la période de négociation, le nombre de transactions gagnantes et perdantes, le ratio de Sharpe, le prélèvement maximum, le bénéfice net, etc.
En bref, le ratio de Sharpe permet d'évaluer le ROI potentiel d'une stratégie par rapport aux risques. Plus la valeur du ratio de Sharpe est élevée, plus la stratégie d'investissement ou de trading est attractive.
Le drawdown maximum représente le moment où votre stratégie de trading a eu la pire performance par rapport au dernier pic (c'est-à-dire le plus grand pourcentage de baisse de votre portefeuille au cours de la période analysée).
Pensées finales
De nombreux traders et investisseurs systématiques s'appuient fortement sur le backtesting pour leurs stratégies. C'est l'un des instruments essentiels de la boîte à outils de tout trader algo.
Dans le même temps, l’interprétation des résultats des backtestings peut s’avérer délicate. Il est facile d’imprimer vos propres préjugés dans la méthode de backtesting. Le backtesting à lui seul ne créera probablement pas de stratégies de trading viables, mais il vous aidera à tester certaines idées et à rester à l'écoute du marché.
