(Les amis intéressés par le « Système de trading de tendances probabilistes » peuvent me contacter sur Weibo et partager avec vous une carte mentale complète du cadre théorique du système de trading.)

Les quatre articles précédents sur la façon de construire un système commercial respectivement expliqués

1. Cadre du système commercial

2. Trois points clés dans la formulation du système et la compréhension de la technologie

3. Utiliser une stratégie à court terme pour examiner l’établissement d’une logique de profit et l’orientation de la réflexion sur les questions ultérieures.

4. Comment effectuer des backtests

Cet article utilise toujours une stratégie de trading à court terme pour expliquer spécifiquement comment backtester et optimiser le système de trading.

La figure 1 montre les données de backtest de ce système commercial sur un mois du 2023-1-15 au 2023-2-24. Selon les caractéristiques du système commercial, le contenu du backtest comprend : l'heure d'apparition du signal, l'heure d'entrée, la direction de la négociation, les profits et les pertes, le montant du risque unique, le ratio profits-pertes et le montant total. Et tracez la courbe du capital.

Au total, 34 signaux de trading sont apparus en un mois, parmi lesquels 18 ont été choisis pour intervenir sur la base de conditions de jugement. Au final, il y a eu 14 ordres stop-profit et 4 ordres stop-loss, avec un taux de retour de 115 %. Équivalent à doubler en un mois. La courbe du capital est présentée dans la figure 2.

Bien sûr, il s'agit de données de backtest.Comme mentionné dans l'article précédent, les performances du système de backtest sont sa limite supérieure, c'est-à-dire que le résultat ne prend pas en compte des facteurs tels que la mentalité, l'environnement, la capacité d'exécution, etc. Et les données de backtest devraient de préférence s'étendre sur deux cycles de marchés haussiers et baissiers et couvrir la majeure partie du marché, afin d'illustrer son adaptabilité et sa faisabilité. Ce n’est qu’alors que nous pourrons disposer d’un support de données suffisant pour l’optimisation du système.

Ensuite, le système doit être optimisé en fonction des données du backtest. Il existe de nombreuses directions d'optimisation, telles que :

1. Logique d'entrée

2. Quitter la logique

3. Montant du stop-loss

4. Fréquence des transactions

etc.

Chaque fois qu'un plan d'optimisation est proposé, les conditions historiques du marché doivent être à nouveau backtestées, et les performances du backtest doivent être comparées à celles d'avant l'optimisation pour tirer une conclusion quant à l'opportunité de la modifier. Il s'agit d'un long processus qui demande du temps et des efforts.

En prenant comme exemple le stop loss optimisé, on peut observer à partir des données de backtest de la figure 2 que parmi les 14 transactions rentables, 10 avaient un ratio profits/pertes ne dépassant pas 1. Par conséquent, si vous souhaitez améliorer le ratio profits-pertes, une solution consiste à réduire l'espace stop loss. Ensuite, vous pouvez essayer d'ajuster la logique stop loss précédente, par exemple en la réduisant de 2ATR à 1,5ATR. Effectuez ensuite des statistiques de backtest sur les mêmes conditions de marché. Il est très probable que le taux de réussite ait diminué, mais le rapport moyen entre profits et pertes est devenu plus élevé. La croissance des bénéfices à long terme dépend des résultats réels du backtest.

Nous continuerons à montrer des cas d'optimisation de ce système commercial à court terme à l'avenir.