Qu’est-ce que le backtesting ?

Résumé
Le backtesting est une étape importante dans l’optimisation de la manière dont les traders participent aux activités des marchés financiers. Il peut aider les traders à comprendre si les idées et stratégies de trading actuelles sont raisonnables et si elles peuvent générer des bénéfices potentiels.
Alors, à quoi ressemble le backtesting d’une stratégie d’investissement simple ? Quelles sont les considérations à prendre en compte lors du test des stratégies de trading ? Existe-t-il des similitudes entre le backtesting et le trading simulé ? Nous répondrons à toutes ces questions dans cet article.
IntroductionLe backtesting est un outil que les traders ou les investisseurs peuvent utiliser pour explorer de nouveaux marchés et stratégies. Le backtesting peut fournir des commentaires précieux basés sur des données historiques et déterminer si une idée d’investissement est solide.
Quelle que soit la classe d’actifs négociée, le backtesting élimine le besoin pour les traders de risquer leur argent durement gagné. En utilisant un logiciel de backtesting dans un environnement de simulation, vous pouvez créer et optimiser des approches spécifiques du marché. Voir ci-dessous pour plus de détails.
Qu’est-ce que le backtesting ?En finance, le backtesting teste les performances d’une stratégie de trading par rapport à des données historiques pour évaluer sa faisabilité. En d’autres termes, il utilise des données passées pour observer les performances d’une stratégie. Si les résultats du backtest sont favorables, le trader ou l'investisseur peut procéder à la mise en pratique de la stratégie.
Mais que signifie avoir un bon résultat ? Des outils de backtesting sont utilisés afin d'analyser le risque et la rentabilité potentielle d'une stratégie spécifique. Ensuite, optimisez et améliorez les stratégies d’investissement en fonction des retours statistiques pour maximiser les rendements potentiels. Un backtesting solide garantit également que la stratégie est au moins réalisable dans un environnement commercial réel.
Bien entendu, les plateformes ou outils de backtesting peuvent également évaluer efficacement si une stratégie sera irréalisable ou risquée à certains moments. Si le backtesting indique de mauvais résultats de trading, l'idée de trading doit être abandonnée ou modifiée. Cependant, il est également important de prendre en compte les conditions du marché lors des tests. Une fois que les conditions du marché changeront, même le même backtest donnera des résultats très différents.
D'un point de vue plus professionnel, le backtesting des stratégies de trading est absolument essentiel, en particulier les stratégies de trading algorithmiques (c'est-à-dire le trading automatisé).
Comment fonctionne le backtesting ?Le postulat implicite du backtesting est que ce qui a fonctionné dans le passé peut fonctionner dans le futur. Cependant, cela est en réalité difficile à déterminer. Ce qui est rentable dans un certain environnement de marché peut échouer dans un autre environnement.
Les backtests avec des ensembles de données trompeurs peuvent également conduire à des résultats insatisfaisants. Par conséquent, il est nécessaire de trouver des échantillons de périodes de backtest qui reflètent l’environnement actuel du marché. Ceci est particulièrement difficile à réaliser en raison de la nature imprévisible du marché.
Avant de backtester une stratégie, c'est une bonne idée de décider exactement quelles informations vous souhaitez obtenir. Comment la stratégie peut-elle être réalisable ? À l’inverse, comment renverser les hypothèses personnelles ? S’il est prévu à l’avance, le résultat sera moins susceptible d’affecter les préjugés individuels.
Le backtest doit inclure les frais de transaction, les frais de retrait et les autres frais que la stratégie peut encourir. Il est également important de noter que, tout comme l’obtention de données de marché de haute qualité, les logiciels de backtesting sont assez coûteux.
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Et rappelez-vous, le backtesting n’est qu’un test. À l’instar des analyses techniques et des graphiques, rien ne garantit qu’un test fonctionnera même s’il produit de bons résultats basés sur des données historiques.
Exemple de backtestingExaminons une stratégie à long terme très simple pour Bitcoin.
Jetons un coup d'œil à notre système commercial :
Nous achetons du Bitcoin à la première clôture hebdomadaire au-dessus de la moyenne mobile sur 20 semaines,
Et vendez du Bitcoin à la première clôture en dessous de la moyenne mobile sur 20 semaines.
Cette stratégie ne produit que quelques signaux par an. Regardons la période commençant en 2019.
Graphique hebdomadaire Bitcoin de 2019.

Cette stratégie a produit cinq signaux dans le laps de temps mesuré :
Acheté pour ~4 000$
Vendu environ 8 000 $
Vendu environ 8 500 $
Vendu environ 8 000$
Achetez à ~ 9 000 $
Par conséquent, nos résultats de backtest indiquent que la stratégie aurait dû être rentable à ce moment-là. Cela signifie-t-il que cela fonctionnera définitivement à l’avenir ? Ne fait pas. Cela signifie simplement qu’en regardant cet ensemble de données particulier, la stratégie aurait dû être rentable à l’époque. Ce résultat ne peut être utilisé que comme référence approximative.
Notez que nous n’avons examiné que les données datant de plus de deux ans. Si vous souhaitez en faire un plan exécutable, vous devez revenir à une période antérieure et le tester avec davantage d'action sur les prix.
Cela dit, ce n’est pas un mauvais début. Tant que l’idée initiale tient la route, en l’affinant davantage, nous pouvons en tirer une stratégie d’investissement. Peut-être que davantage de paramètres et d'indicateurs techniques pourraient être ajoutés pour rendre le signal plus fiable. Tout dépend de la philosophie, de l'horizon d'investissement et de la tolérance au risque.

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Backtesting versus trading simuléMaintenant que nous avons une compréhension générale du backtesting, nous avons examiné des stratégies d'investissement très simples et nous savons également que les performances passées ne reflètent pas les résultats futurs.
Alors, comment pouvons-nous optimiser une stratégie systématique pour les conditions actuelles du marché ? Nous pouvons expérimenter sur des marchés réels, sans risquer le capital réel. Cette pratique est appelée « tests de performance prévisionnels » ou « trading sur papier ».
Le trading simulé (paper trading) est la simulation de stratégies dans un environnement commercial en temps réel. C'est ce qu'on appelle « trading simulé (trading papier) » car même si la transaction est enregistrée, aucun fonds réel n'est utilisé. De cette façon, vous pouvez non seulement optimiser la stratégie, mais également comprendre les performances de la stratégie.
Cela semble génial, alors par où commencer ? Binance Futures Testnet est l'endroit idéal pour tester des stratégies aujourd'hui sans risquer aucun capital. Vous pouvez créer un compte en quelques minutes seulement et tester vos stratégies dans un environnement simulé, tout comme trader en temps réel sur le marché réel.
Il faut ici se méfier du « Cherry-picking », c'est-à-dire sélectionner seulement une certaine partie des données pour confirmer un certain biais. L’importance des tests avancés est d’amener la stratégie dans un environnement réel prédéfini à des fins de vérification. Si le système propose des suggestions d'opérations, vous pouvez vous y référer et les exécuter. Si vous choisissez des transactions qui « semblent bonnes » en fonction uniquement de vos préférences personnelles, les tests de la stratégie par le système seront inefficaces.
Backtesting manuel ou automatiséLe backtest manuel implique l'analyse de graphiques et de données historiques et l'exécution manuelle de transactions basées sur la stratégie. Le backtesting automatisé est essentiellement la même chose, sauf que le processus est automatisé par un code informatique, par exemple en utilisant un langage 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 de leur stratégie. Ces documents fonctionnent de manière similaire aux rapports des testeurs de stratégie et incluent diverses informations telles que : la plateforme de trading, la classe d'actifs, les heures de trading, le nombre de transactions rentables et perdantes, le ratio de Sharpe, le prélèvement maximum, le bénéfice net, etc.
En termes simples, le ratio de Sharpe est utilisé pour évaluer le retour sur investissement (ROI) potentiel de la stratégie par rapport au risque. Plus la valeur du ratio Sharpe est élevée, plus une stratégie d'investissement ou de trading est attrayante.
Le drawdown maximum fait référence au moment où la stratégie de trading réalise sa pire performance par rapport au pic précédent, c'est-à-dire le pourcentage de baisse le plus important du portefeuille au cours de la période d'analyse.
RésumerDe nombreux traders et investisseurs systématiques s'appuient fortement sur des stratégies de backtesting. Il s'agit d'un outil essentiel dans la boîte à outils de tout trader algorithmique.
Mais en même temps, interpréter les résultats du backtesting n’est pas facile. Les méthodes de backtesting peuvent facilement être entachées de préjugés personnels. Le backtesting à lui seul ne permettra peut-être pas d'établir une stratégie de trading viable, mais il peut s'avérer très utile pour tester des idées de trading et suivre le pouls du marché.