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Notes de la fabrique de stratégies
Le dollar de votre backtest était de l'USDC. Le 11 mars, il s'échangeait à 87 cents.
Nous avions libellé la courbe d'equity en dollars. Le compte était en USDC, et ce samedi-là, l'USDC n'était pas un dollar.
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Comment faire le warmup d'un backtest sans compter le lookback comme de la performance ?
Indicateurs inachevés, courbes rognées qui conservent leurs positions, et warmups de 30 jours sur des features de 8 heures. Le test de redémarrage qui les attrape.
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Nous avons backtesté sur Binance et paper-tradé sur Bybit. L'avantage, c'était le lag.
Nous avons recherché le BTC sur Binance et l'avons paper-tradé sur Bybit. Le backtest n'était pas optimiste. Il regardait une tape plus rapide.
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La couverture qui a doublé les coûts de transaction de notre backtest
Les transactions sur options étaient rares. La couverture, elle, se déclenchait chaque fois que le sous-jacent frémissait. Voici comment nous avons trouvé les coûts manquants dans un backtest d’options.
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Le short de votre backtest était gagnant. L'auto-deleveraging l'a fermé quand même.
La liquidation, c'est ce qui arrive quand votre marge s'épuise. L'ADL, c'est ce qui arrive quand c'est la leur, et que c'était vous qui gagniez.
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Le signal était juste. Notre backtest d’options a acheté la mauvaise échéance.
Le signal préconisait un call spread. Le backtest a choisi une échéance qui semblait liquide rétrospectivement. Nous avons remonté l’écart jusqu’à une jointure de calendrier passée inaperçue.
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Votre backtest d’options utilisait un cours moyen auquel personne n’a négocié
Un cours moyen peut être une estimation raisonnable de la valeur et une hypothèse d’exécution médiocre. Voici trois façons dont cet écart fabrique discrètement des performances de backtest d’options.
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Pourquoi mes backtests remplacent-ils sans cesse leurs données d’options ?
Une même stratégie sur options peut produire des résultats différents sur « le même » historique. Voici comment déterminer si le marché a changé dans vos archives et quoi conserver pour pouvoir expliquer le prochain lancement.
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Le Sharpe de votre backtest peut augmenter quand vous ajoutez des marchés
Un univers de marchés plus large ressemble à de la diversification. Pendant la recherche de stratégies, il peut aussi constituer une série d’essais supplémentaires. Voici comment faire la différence.
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Pourquoi mon backtest semble-t-il meilleur avec des rééquilibrages plus fréquents ?
Un rééquilibrage quotidien peut capter un signal plus tôt, tout en dépensant l’avantage obtenu. Voici comment mesurer si les transactions supplémentaires en valent le coût.
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Le ratio de Sharpe de votre stratégie peut s’améliorer quand ses données se dégradent
Un tick suspect peut être une cotation erronée, ou l’observation qui révèle la fragilité de votre stratégie. Le nettoyage des données exige une piste d’audit, pas seulement une courbe de capital plus jolie.
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Nous avons reconstruit un backtest après la modification de l’historique par un fournisseur de données
Le même code de stratégie et la même période ont produit une courbe de capital différente six semaines plus tard. Nous avons retracé l’écart jusqu’à des données de marché révisées, puis reconstruit l’expérience pour déterminer ce qui avait changé.
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Votre stratégie a été soumise à 240 essais. Combien de backtests avez-vous réellement effectués ?
Vous avez testé 240 jeux de paramètres et gardé le meilleur. Son Sharpe est de 2.1. La question importante est de savoir combien de chances vous avez donné au bruit de passer pour un avantage.
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La stratégie a fonctionné jusqu’à ce que nous lui facturions le renouvellement d’une position sur contrats à terme
Notre spread calendaire semblait net jusqu’à l’échéance du contrat le plus proche. Le backtest a alors renouvelé une position à un prix auquel personne ne pouvait négocier.
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Le rééquilibrage semblait peu coûteux jusqu’à ce que nous comptions le spread
Le backtest comptabilisait 4 points de base de frais. Le spread et l’impact de marché ont porté le rééquilibrage au-delà de 20. Voici comment nous avons trouvé le coût manquant.
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Comment backtester une stratégie qui négocie sur un signal quotidien ?
Une bougie journalière donne un prix et une date, mais pas le moment où votre stratégie a connu le cours de clôture. Voici comment backtester des signaux quotidiens sans leur attribuer un prix d’exécution impossible.
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Nous avons laissé un agent de recherche IA optimiser une stratégie. Le journal était moins impressionnant.
L’agent a trouvé une stratégie avec un Sharpe de 4.1. Puis nous avons compté les essais, figé la recherche et vu le résultat se réduire à quelque chose que nous pouvions réellement évaluer.
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Votre agent de recherche IA a vu le jeu de test : 3 façons de fausser le score
Un jeu de test cesse d’en être un dès que ses résultats orientent l’expérience suivante. Voici 3 façons dont les agents de recherche en tirent discrètement des enseignements, et comment préserver l’intégrité du score.
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Comment vérifier qu’un avantage stratégique résiste à la hausse des coûts de trading ?
Ne vous demandez pas si votre stratégie résiste à des « coûts réalistes ». Mesurez les coûts qu’elle peut absorber, les hypothèses qui comptent et le point où son avantage disparaît.
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Pourquoi votre backtest a besoin d’un registre des radiations
Si une entreprise disparaît de votre backtest, son rendement final a peut-être disparu lui aussi. Trois raccourcis courants transforment des actions sans avenir en gagnantes invisibles.
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Votre backtest affiche un avantage de 20 %. Quelle part vient d’un horodatage erroné ?
Un avantage de 20 % dans un backtest peut provenir d’un chiffre que personne ne pouvait connaître à l’époque. Voici comment déterminer si les révisions, les publications tardives ou les réintégrations de données par le fournisseur font le travail à votre place.
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Nous avons démonté un backtest de marché prédictif qui avait acheté le mauvais contrat
Le backtest a acheté « La loi sera-t-elle adoptée ? » Mais de quelle loi, à quelle échéance et selon quelle résolution ? Nous disséquons les erreurs d’identification des contrats qui transforment une simulation bien propre en un tout autre pari.
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Le paiement de funding qui a fait perdre de l’argent à un trade perp gagnant
Un trade perp BTC a pris la bonne direction et a quand même perdu de l’argent. Voici le grand livre, paiement par paiement, et les vérifications comptables qui expliquent pourquoi.
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Comment savoir si l’avantage d’une stratégie résiste à un changement de régime de marché ?
Le rendement moyen d’une stratégie peut masquer un équilibre fragile avec un type de marché. Voici comment vérifier si son avantage se maintient d’un régime à l’autre.
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Un meilleur backtest peut nuire à votre recherche de stratégies
Un backtest peut vous aider à écarter une mauvaise idée. Servez-vous-en pour choisir la meilleure parmi 500 idées, et la gagnante pourrait n’être que la plus chanceuse. Voici comment préserver l’intégrité du processus de recherche.
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Pourquoi mon ordre limite est-il exécuté en backtest alors que le marché n’a jamais atteint son prix ?
Votre prix limite se trouvait dans la fourchette de la bougie, alors le backtest a enregistré une exécution. C’est un simple contact avec le prix, pas la preuve que vous avez obtenu la transaction.
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Votre stratégie a passé le walk-forward. Pourquoi les résultats en paper trading ont-ils divergé ?
Une stratégie a passé la validation walk-forward, puis les résultats du paper trading ont divergé. Le premier suspect pourrait être le passage de la recherche à l’exécution, plutôt que le marché.
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Pourquoi mon backtest a-t-il exécuté un ordre à un prix que le marché n’a jamais affiché ?
Si votre exécution simulée est meilleure que tous les prix de la barre, le problème vient peut-être de vos hypothèses d’exécution, pas du signal. Voici comment retrouver l’origine de ce prix.
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Le backtest affichait un turnover annuel de 12 %. Le compte a tradé 38 %.
Un backtest peut afficher un turnover annuel de 12 % alors que le compte trade 38 %. L’écart vient souvent de la définition du « turnover » dans le code.
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Comment empêcher un agent IA de stratégie de faire fuiter demain dans aujourd’hui ?
Une stratégie peut passer tous les contrôles de syntaxe et pourtant connaître l’avenir. Voici comment les agents de recherche laissent fuiter des informations sans qu’on s’en aperçoive, et quels contrôles permettent de les détecter.
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Comment backtester une stratégie qui négocie autour d’une suspension de cotation ?
Une suspension n’est pas une barre à volume nul. Elle change ce que le marché permet à votre stratégie de faire, et l’enchère de réouverture peut redéfinir le prix auquel vous pensiez négocier.
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Votre avantage a disparu après le changement de palier tarifaire. La stratégie a-t-elle cessé de fonctionner, ou est-ce le compte ?
Les trades bruts de votre stratégie n’ont pas changé, mais le palier tarifaire a évolué avec le volume de votre compte. Voici comment déterminer si l’avantage a changé, ou si c’est le compte.
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Le rééquilibrage qui a vendu les gagnants de demain : autopsie du turnover
Un tableau de classement ne devient une stratégie de trading que lorsqu’on le convertit en ordres. Suivons un rééquilibrage mensuel, des pondérations cibles au turnover et aux frais, en passant par les hypothèses qui peuvent donner un backtest trop flatteur.
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Votre backtest préférait la meilleure heure. Pouvez-vous encore la trader après le changement d’heure ?
Votre stratégie gagne de l’argent pendant la première heure… jusqu’à ce que cette heure se décale. Un guide pratique pour tester la saisonnalité intrajournalière malgré les changements d’heure et les horaires des plateformes.
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Votre backtest a dépensé deux fois le même argent : guide de la comptabilité de portefeuille
Une position peut être rentable sur le papier et pourtant vous empêcher de financer votre prochain ordre. Trois raccourcis comptables courants expliquent comment les backtests dépensent discrètement deux fois le même argent.
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Votre stratégie paper a redémarré avec une position différente : lettre sur la récupération de l’état
Vous avez redémarré le processus, mais la stratégie a-t-elle bien redémarré ? Voici comment vérifier si sa mémoire des positions, des ordres en attente et des signaux correspond au compte paper.
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Le backtest a réussi. La stratégie paper a manqué 37 % de ses ordres.
Notre stratégie paper a soumis 100 ordres et obtenu 63 exécutions. Le backtest en comptait 91. L’écart venait de l’état des ordres, du timing et d’hypothèses qu’un ratio de Sharpe ne pouvait pas révéler.
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Nous avons tenté de reproduire le backtest d’une stratégie. Voici d’où venaient les écarts.
Nous avons relancé une stratégie enregistrée et obtenu une courbe de capital différente. En quelques jours, nous avons remonté la piste des écarts jusqu’aux révisions des données, aux versions des dépendances et à un paramètre par défaut étonnamment discret.
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Comment savoir si les données de marché d’un backtest étaient réellement négociables ?
Des prix exacts ne garantissent pas un backtest fiable. Vérifiez quand chaque observation est devenue exploitable, quel marché elle représente et si votre stratégie aurait pu agir en conséquence.
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Nous avons rejoué une stratégie paper après un redémarrage. Ses ordres avaient changé.
Nous avons redémarré une stratégie paper en pleine position et obtenu une séquence d'ordres différente. Le signal était bon. Sa mémoire, non.
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Que fait réellement un backtest d’options à l’échéance ?
À l’échéance, le dernier cours de l’option est souvent le chiffre le moins utile pour calculer votre P&L. Voici comment modéliser le règlement, l’exercice et la livraison sans inventer de prix d’exécution.
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Votre graphique de contrats à terme continus représente un contrat impossible à négocier
Le 20 avril 2020, 2 contrats WTI ont réglé à 58.06 $ d’écart. Assemblez-les sans précaution et votre backtest comptabilise 58,060 $ qu’aucune position n’a rapportés.
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Redémarrez votre stratégie au milieu du backtest. Se souvient-elle de ce qu’elle détient ?
Une stratégie peut traverser tous les marchés de votre jeu de données et tout de même dérailler au redémarrage de son processus. Interrompez le replay à mi-parcours et découvrez ce qu’elle a oublié.
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Votre compte de paper trading a rejeté l’exécution du backtest : lettre sur les filtres des plateformes d’échange
Vous avez correctement dimensionné l’ordre dans votre backtest, mais la plateforme de paper trading l’a rejeté. Voici comment intégrer les règles de précision au modèle d’exécution de la stratégie.
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Les données tick ne sauveront pas votre backtest — elles l’aggravent pour la plupart des stratégies
Plus de résolution ne signifie pas plus de vérité. Pour la plupart des stratégies, les données tick remplacent un vrai problème — des hypothèses erronées sur l’exécution et les coûts — par un faux : l’illusion qu’une granularité plus fine rend le backtest plus fidèle.
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Le rééquilibrage qui a dévoré le signal : le premier test d’une stratégie sur le marché réel
Le signal avait vu juste sur la direction. Pourtant, le portefeuille a perdu son avantage au rééquilibrage, un carnet peu profond et un ordre trop important à la fois.
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Comment backtester un contrat perpétuel inverse sans confondre BTC et dollars ?
Un trade rapporte 10 000 $. Le compte gagne 15 000 $. Les deux chiffres sont corrects. Votre backtest doit expliquer les 5 000 $ manquants.
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Votre backtest actions a détecté une vente à découvert. Auriez-vous vraiment pu emprunter les titres ?
Votre stratégie de vente à découvert après un écart baissier ouvre une position sur chaque titre qu’elle sélectionne. Votre courtier propose un choix plus limité. Voici une lettre sur la transaction manquante avant votre entrée.
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Le modèle de slippage de votre backtest doit être volontairement faux
Le but d’un modèle de slippage n’est pas de deviner le prix auquel vous auriez été exécuté. Il s’agit de vérifier si votre stratégie résiste à des exécutions plausibles que les barres historiques ne permettent pas de connaître.
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Votre backtest macro a négocié sur la base du rapport révisé sur l’emploi
Vous avez téléchargé correctement la série historique sur l’emploi. Pourtant, votre stratégie a négocié sur la base de chiffres qui ne seraient publiés que deux mois plus tard. Voici comment reconstituer l’information dont elle disposait.
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Quelle latence faut-il ajouter à un backtest ? Nous avons mesuré chaque milliseconde de notre système
195 ms en médiane. 2,970 ms au 99e percentile. 840 ms en médiane pendant les minutes où votre signal se déclenche réellement. Un seul de ces chiffres est intéressant.
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Six règles de sizing, un signal : la partie de votre backtest qui fait vraiment le travail
La majeure partie de la variance de votre résultat de backtest vient de la taille de vos positions, pas du moment où vous entrez. Voici le même signal soumis à six règles de sizing, avec la facture des frais et le levier maximal que le rapport a oublié d’afficher.
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Même code, mêmes données, deux Sharpes différents : l’audit du non-déterminisme dont votre backtest a besoin
11,205 barres identiques bit à bit, puis une égalité dans un classement, puis 0.15 d’écart de Sharpe. Si vous ne connaissez pas la bande de variabilité de votre backtest, vous ne savez pas si votre meilleur jeu de paramètres a vraiment gagné quoi que ce soit.
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Votre ratio de Sharpe a résisté à tous les tests. Il pourrait quand même s’agir d’une coïncidence.
Un Sharpe de 2 peut sembler extraordinaire après 1 000 essais. Le chiffre surprenant, c’est le nombre de façons dont vous avez essayé d’y parvenir.
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Pourquoi la cible de volatilité de votre backtest ne maîtrise pas le risque qu’elle est censée contrôler
Une cible de volatilité de 10 % est une instruction de dimensionnement, pas une garantie contre le risque. Décortiquons une stratégie sur contrat perpétuel BTC pour voir à quel moment ce chiffre cesse de décrire les pertes possibles du compte.
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Le taux de financement semblait intéressant. La position perdait quand même de l’argent.
Un contrat perpétuel versait 0.01% de financement toutes les huit heures. L’opération a quand même perdu de l’argent. Où est passé le carry prometteur du backtest ?
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La ligne sur laquelle repose votre backtest d’options : un call BTC Deribit, champ par champ
Le ticker compte une vingtaine de champs. Deux sont des prix auxquels personne n’a négocié, trois utilisent des unités que votre backtest interprète probablement mal, et le chiffre qui condamne la plupart des stratégies d’options ne figure pas du tout dans les données.
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Vous avez backtesté $2,000 le clip et maintenant vous voulez $50,000 : une lettre sur la capacité
Votre edge est de 22 bps brut par trade. À $2,000 vous payez environ 2 bps d'impact. À $50,000 vous en payez 11. L'arithmétique qui suit décide si vous avez une stratégie ou une capture d'écran.
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Votre backtest n’a jamais été liquidé : marge, mark price et seuil de levier que vous avez ignoré
La courbe de capital baisse de 63% en avril et se redresse en juin. Sur la plateforme, le compte a été clôturé au jour 41 et il ne restait plus rien à récupérer.
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Votre stop et votre objectif étaient tous deux dans la même bougie. Lequel votre backtest a-t-il retenu ?
Le plus bas de la bougie est sous votre stop. Son plus haut dépasse votre objectif. L’un des deux a été atteint en premier, mais la bougie ne dit pas lequel, et votre code a quand même pris une décision.
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Les minutes qui n’existent pas : lacunes, interruptions et barres à volume nul dans l’historique OHLCV
Les barres manquantes ne sont pas réparties au hasard dans votre historique. Elles se concentrent précisément dans les minutes qui comptent pour votre stratégie, et les correctifs habituels rendent les dégâts invisibles.
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Votre ordre limite n’a pas été exécuté : une lettre sur la position dans la file, les backtests maker et le Sharpe que vous avez inventé
Votre règle d’exécution tient en une ligne : si le plus bas de la bougie est inférieur ou égal à ma limite, mon ordre est exécuté. Cette ligne fait plus de travail que tout votre alpha, et elle le fait mal.
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Données ajustées des divisions d’actions, passées au crible : ce que le ratio 10 pour 1 de NVDA change dans chaque ligne
La ligne indique un cours de clôture de $120.8781. Ce jour-là, le marché affichait $1,208.88. Six colonnes séparent ces deux chiffres, et la plupart des backtests en interprètent mal au moins trois.
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Ce qui casse quand on backteste les marchés prédictifs : journal de huit jours
L’instrument disparaît. Il verse un dollar ou rien, une seule fois, à une date que vous ne maîtrisez pas. Presque toutes les hypothèses intégrées à un backtester fondé sur les rendements sont fausses ici. Voici dans quel ordre nous l’avons découvert.
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Combien de trades faut-il à un backtest pour que le Sharpe soit significatif ?
L'erreur standard d'un Sharpe annualisé est approximativement égale à 1 divisé par la racine carrée du nombre d'années de données. Tout le reste, moins réjouissant, découle de cette formule.
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Vous avez créé une stratégie qui ne trade qu’à 00:00 UTC — lettre sur les artefacts liés aux heures de funding
Votre Sharpe est de 2.9 et chaque dollar de gain arrive dans les quatre minutes qui entourent un règlement de funding. J’ai déjà vu exactement ce résultat une bonne douzaine de fois. Voici comment déterminer à quel cas vous avez affaire.
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Pourquoi votre backtest traite un pic de volatilité comme un nouveau régime
Le ciblage de la volatilité semble adaptatif. Une estimation obsolète, un plancher mal choisi ou une règle de rééquilibrage dissimulée peuvent transformer une mauvaise semaine en des mois d’exposition manquée. Voici comment repérer les dégâts.
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Votre univers de symboles est une machine à remonter le temps : biais du survivant dans les backtests de contrats perpétuels crypto
Vous avez construit votre univers en appelant exchangeInfo une seule fois, aujourd'hui, puis en filtrant sur status == TRADING. Cette seule ligne a discrètement supprimé toutes les cryptos qui ont disparu.
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Anatomie d’une bougie d’1 minute : tout ce que l’OHLCV ne dit pas à votre backtest
12 valeurs dans un tableau JSON. Au moins 4 ne signifient pas ce que suppose votre moteur d’exécution. Voici la bougie entière, passée au crible.
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Votre backtest compte 100 trades. Pourquoi le prix moyen d’exécution reste-t-il une estimation ?
100 trades, 0.04% de frais et une hypothèse de glissement de 0.02% peuvent sembler précis. Mais le prix d’exécution reste une estimation tant qu’on ne se demande pas quelle quantité le marché pouvait absorber.
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Pourquoi mon backtest génère-t-il plus de transactions que ma stratégie en paper trading ?
Un signal peut dire « acheter » une seule fois, tandis que le système d’ordres tente trois fois et exécute deux fois. Voici comment modéliser l’écart entre les transactions d’un backtest et l’historique des ordres d’un compte de paper trading.
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Votre backtest a un problème d’horloge, même si chaque horodatage est exact
Une cotation et un signal peuvent partager le même horodatage tout en arrivant dans un ordre différent. Cette petite ambiguïté peut décider si votre stratégie a pu passer un ordre.
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Pourquoi vos ordres ouverts ont besoin d’une horloge dans le backtest
Un ordre à cours limité peut survivre au signal qui l’a créé. Voici 3 façons courantes dont les backtests perdent la trace des ordres ouverts, ainsi qu’un modèle pratique pour les suivre correctement.
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Pourquoi votre backtest gère mal les dividendes
Un dividende peut ressembler à une perte soudaine, à un rendement gratuit ou à un solde de trésorerie que votre stratégie n’a jamais reçu. Trois erreurs de modélisation courantes l’expliquent.
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Trois façons d'échouer à l'optimisation walk-forward sans s'en rendre compte
Le test walk-forward est vendu comme l'antidote au surapprentissage. Mené à la légère, ce n'est que du surapprentissage mieux documenté. Trois modes de défaillance et leurs signes.
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Comment une équipe d'agents IA fait passer une idée de trading de la phrase au paper trading
Dix agents, un pipeline, et un entonnoir conçu pour tuer les idées. Une visite guidée de ce qui se passe réellement entre « momentum de funding » et un nœud de paper trading en direct.
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Le paper trading est le seul étalon devant lequel votre backtest doit rendre des comptes
Chaque jour, nous rejouons la fenêtre de chaque stratégie en paper trading dans le moteur de backtest et nous comparons les transactions. Voici ce que ce rituel ne cesse de mettre au jour.
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Ce que coûte vraiment un aller-retour sur neuf places de marché
Les pages de tarification relèvent du marketing. Voici l'arithmétique à double sens qui décide si votre stratégie est une entreprise ou un don, place par place.
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Pourquoi la plupart des backtests mentent, et les quatre postes qui les corrigent
Une stratégie qui backteste à +40% par an et perd de l'argent en réel n'est pas malchanceuse. Elle a été mal mesurée. Quatre postes séparent ces deux chiffres.
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