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Le concept de backtesting en trading
Sommaire
Introduction
Un backtesting est une étude qui consistent à évaluer vos stratégies de trading, leurs règles, critères d’entrée/sortie, ou encore la gestion des risques sur des données de marché historiques. En simulant les résultats passés d’une stratégie, vous obtenez une idée de son efficacité avant de l’appliquer sur le marché en temps réel. Cette technique repose sur l’idée que les marchés dans leur globalité se répètent. En utilisant les backtests, on estime que les conditions passées de marché ont des chances de se répéter dans le futur, ce qui permet de prédire dans une certaine mesure, les performances de vos stratégies.
Le backtesting chez Sigmas7
Chez Sigmas7, les backtests sont au centre de notre stratégie globale, leur but étant de vous offrir une vue d’ensemble de nos stratégies sur une longue période. Réalisés avec transparence et rigueur, ils prennent en considération certaines des pires crises financières. L’objectif est d’être représentatif de toutes les conditions de marché, qu’elles soient de forte ou faible volatilité, comme ce fut le cas durant l’année 2017. Nous allons plus loin en vous proposant le concept de stresstest qui vient compléter nos backtests. Les stresstests se concentrent sur une section de marché bien définie, comme l’épisode de Covid-19. Une fois ces étapes franchies, nos stratégies sont déployées sur le marché et leur performance est consultable sur notre plateforme.
Pourquoi backtester une stratégie ?
L’objectif, quand on fait un backtesting, est d’étudier les performances de notre stratégie avant de la déployer dans un environnement réel . En testant une stratégie avec des données historiques, vous pourrez étudier son comportement dans différentes conditions de marché. Cela vous aide non seulement à la valider, mais aussi à identifier ses points faibles et vous permet de les corriger avant d’engager des capitaux réels.
Par exemple, une stratégie qui montre une rentabilité stable et des risques contrôlés sur une période de plusieurs années est plus susceptible de bien performer dans des conditions de marché réelles. En revanche, une stratégie qui ne résiste pas à l’épreuve du temps ou montre une volatilité excessive peut nécessiter des ajustements ou être abandonnée. Une stratégie de trading basée sur des signaux techniques, comme un croisement de moyennes mobiles. Si elle montre des résultats positifs et constants, elle est plus susceptible d’être fiable à l’avenir.
Identifier les risques et les faiblesses de votre strategie
L’objectif du backtesting est également d’identifier les forces et faiblesses de votre stratégie. En analysant les périodes de pertes, les drawdowns maximaux et la volatilité de la performance, vous pouvez appréhender les scénarios dans lesquels votre stratégie pourrait échouer et corriger certains paramètres en conséquence.
Une stratégie peut montrer d’excellents résultats en période de marché haussier mais souffrir de pertes en période de marché baissier. En identifiant les forces et faiblesses de vos stratégies, vous pourrez ajuster votre stratégie ou ajouter par exemple, des mécanismes de protection, comme des stops ou des hedges, pour limiter les pertes et optimiser vos gains.
Optimisation et ajustement
Un bon backtesting vous permettra d’affiner et optimiser vos stratégies en testant différents paramètres afin de trouver les paramètres offrant les meilleures performances. Il va vous aider également à évaluer le risque associé à votre stratégie, en examinant les périodes de pertes et les drawdowns pour déterminer le niveau de risque acceptable.
Comment réaliser un bon backtesting ?
Le processus de backtesting peut être effectué manuellement ou à l’aide de logiciels spécialisés. Si vous êtes un trader débutant, de nombreuses plateformes existent, avec leur propre langage.
Voici les étapes à suivre si vous souhaitez effectuer un backtesting solide :
- Définir la stratégie : C'est probablement le plus grand défi ! Dans cette première étape, vous allez devoir définir les règles d'entrée et de sortie, la gestion du risque, et l'ensemble des paramètres.
- Collecter les données historiques : Utiliser des données représentatives sur une période suffisamment longue pour inclure différentes conditions de marché.
- Simuler les transactions : Appliquer la stratégie aux données historiques et enregistrer les résultats.
- Analyser les résultats : Utiliser des métriques telles que le profit net, le drawdown maximal, et le ratio de Sharpe pour évaluer la performance de la stratégie.
Le backtesting repose sur l’idée suivante : Les comportements du marché se répètent et les stratégies qui ont fonctionné dans le passé peuvent encore fonctionner dans des conditions similaires à l’avenir. Cependant, il est important de comprendre que les résultats passés ne garantissent pas les performances futures. Les marchés évoluent constamment, et de nouveaux facteurs peuvent influencer les résultats.
Définir la stratégie
Avant de commencer un backtest, il est essentiel de définir clairement votre stratégie de trading.
- Les règles d'entrée en position
- Les règles de sortie
- Les quantité
- Les type d'ordre (limit, stop, iceberg etc)
Une définition précise de la stratégie est cruciale pour obtenir des résultats de backtest fiables.
Collecter les données historiques
Pour que le backtest soit pertinent, votre dataset doit se composer de données historiques de très bonne qualité, représentatives de toutes les conditions de marché. Cela est probablement l’un des critères les plus importants. Les données doivent couvrir une période suffisamment longue pour inclure diverses conditions de marché, qu’elles soient haussières, baissières ou encore en range, tout en incluant diverses conditions de volatilité haute et basse, ainsi que des paramètres comme :
- Les prix d'ouverture
- Les prix de fermeture
- Les plus hauts et les plus bas
- Les volumes
- Tout ce qui vous semble pertinant
L’achat ou la vente de données est très réglementé par les différents acteurs de marché. L’idéal en tant que débutant est d’acheter les données auprès des bourses. Si vous avez besoin de données telles que les volumes par prix ou encore certaines données spécifiques sur options, passer par un fournisseur de données professionnel va garantir leur provenance et leur qualité. Si votre objectif est d’apprendre le backtest et de tester votre stratégie sans pour autant acheter des données, certaines plateformes vous proposent gratuitement leurs données qui sont des flux CFD.
Utiliser un logiciel de backtesting adapté et simuler les transactions
Le logiciel le plus simple mais peut-être pas le plus efficace reste le papier et le crayon, mais dans l’optique de balayer de grandes plages de données en faisant varier les critères, un logiciel de backtesting vous sera indispensable, car il permet d’automatiser le processus et de tester rapidement différentes stratégies.
Une fois la stratégie définie et les données historiques collectées, vous pouvez appliquer votre stratégie aux données pour simuler les transactions.
Analyser les résultats
L’analyse des résultats est certainement une des étapes les plus importantes, car une mauvaise interprétation des données fournies peut avoir de graves conséquences lors de la mise en production de votre stratégie le moment venu.
Voici les données basiques fournies ou à calculer lors de vos backtests :
- Le profit net est la différence entre le bénéfice brut et les pertes brutes.
- Le drawdown maximal et la baisse maximale enregistrée par la valeur de votre portefeuille entre un plus haut et un plus bas.
- Le ratio de sharpe, mesure le rendement ajusté au risque de la stratégie.
- Le taux de Réussite et le pourcentage de transactions gagnantes par rapport au nombre total de transactions.
Optimisation
L’optimisation consiste à faire varier quelques paramètres afin d’optimiser les performances de votre stratégie, par exemple en ajoutant certains filtres pour activer ou non l’entrée en position.
Le piège de la sur-optimisation
La sur-optimisation se produit lorsque les paramètres de votre stratégie sont ajustés trop précisément aux données historiques, ce qui peut donner l’impression de performances exceptionnelles sur ces données mais conduire à de mauvais résultats en conditions réelles de marché.
Le test hors échantillon
Cette pratique est encore trop peu utilisée par les investisseurs particuliers, mais elle peut être un réel allié dans l’avancée de votre backtest. Le test hors échantillon consiste à tester la stratégie sur un jeu de données non utilisé lors du backtest initial. Cela aide à vérifier que la stratégie n’est pas sur-optimisée pour la période de test initiale et qu’elle est robuste dans des conditions de marché différentes.
Par exemple si on part du principe que votre backtest initial couvrait la période de 2000 à 2015, utilisez des données de 2016 à 2021 pour le test hors échantillon. Vérifiez si la stratégie continue à montrer des performances positives. Si cela est le cas, vous êtes sur la bonne voie !
Les pièges du backtesting
Souvent négligé par les investisseurs particuliers, un dataset de qualité est primordial si votre objectif est de développer une stratégie fiable et scalable. L’utilisation de données historiques incomplètes ou biaisées peut donner une fausse impression de performance. Il est nécessaire d’avoir des données représentatives de toutes les conditions de marché, incluant les périodes haussières, baissières et volatiles, pour obtenir des résultats fiables.
Le second piège peut être les frais et autres taxes de bourse. Leur poids dans le P&L final est proportionnel au nombre d’ordres passés sur une période donnée. Certaines stratégies, principalement de scalping, peuvent à première vue sembler rentables, mais une fois les différents frais intégrés, leurs performances en sont dérisoires.
Enfin, l’aspect psychologique est complètement absent lors d’un backtest. Dans la vie réelle, certains facteurs psychologiques qui influencent le trading, comme la panique, l’avidité, ou la discipline, peuvent différer considérablement hors du backtest et cela est à prendre en compte.
L'alternative du trading en mode démonstration
Le trading en mode « démonstration » ou « paper trading » consiste à appliquer une stratégie de trading à des données de marché actuelles en temps réel ou légèrement différé, mais sans risquer de capital réel. Cette méthode simule des transactions en temps réel et permet d’étudier la stratégie et le trader dans des conditions proches du réel afin de voir comment la stratégie performe dans les conditions de marché présentes.
Les avantages du paper trading sont une évaluation plus réaliste des conditions réelles du marché, sans pour autant mettre à risque de l’argent réel. Cela permet à l’investisseur d’appréhender ses réactions sans risque. Malheureusement, cela prend beaucoup plus de temps que le backtesting car il nécessite le déroulement des conditions de marché en temps réel. De plus, les émotions et réactions peuvent différer lorsqu’il n’y a pas d’argent réel en jeu, et cette méthode ne fournit pas autant de données historiques pour évaluer une stratégie à long terme.
Le backtesting est rapide et utilise des données historiques, mais peut être biaisé par la sur-optimisation et des données incomplètes. À l’inverse, le paper trading offre une évaluation en temps réel et reflète mieux les réactions émotionnelles des intervenants. Comme dans de nombreuses situations, la vérité semble se trouver entre le backtesting et le trading en compte de démonstration. Chacune de ces techniques offre des perspectives intéressantes et complémentaires.
Conclusion
Dans le développement de toute stratégie de trading, l’étape du backtesting est indispensable. En vous permettant d’évaluer la performance espérée de vos stratégies grâce à des données historiques, le backtesting vous offre la possibilité de valider et d’optimiser vos approches avant de les appliquer sur des marchés réels comme le CAC40 ou le SP500.
Afin de maximiser l’efficacité du backtesting :
- Utilisez des données historiques de qualité.
- Définissez des paramètres clairs et réalistes.
- Évitez la sur-optimisation.
- Utilisez le trading de démonstration avant le déploiement de votre stratégie.
Gardez à l’esprit que le backtesting ne peut pas être une valeur sûre. Ainsi, les performances passées n’ont pas vocation à devenir obligatoirement futures. Le principe de backtesting doit être utilisé en complément d’autres techniques comme le paper trading et toujours avec une gestion stricte des risques. Les marchés financiers sont imprévisibles, et même la stratégie la mieux testée doit être surveillée et ajustée en fonction des conditions
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https://www.investopedia.com/terms/b/backtesting.asp
https://www.avatrade.fr/education/online-trading-strategies/backtesting-trading-strategies
https://www.ig.com/fr/strategies-de-trading/qu-est-ce-que-le-backtesting-et-comment-l-applique-t-on-a-une-st-220601
https://storyset.com/data
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