Définition du backtest

Le backtest est  un élément indispensable du trading systématique et automatique.

En effet, le backtest est un moyen de vérifier une stratégie en prenant en compte les données historiques du produits financier que l'on trade. Le backtest permet à l'utilisateur d'avoir une base de donnée consistante et ainsi de vérifier si sa stratégie est efficace ou non.

 Attention cependant, par définition, le backtest utilise des données historiques. Il va donc controler la validité de la stratégie... dans le passé. Les conditions de marché changeant, rien ne vous garantira absolument que cette stratégie vous fera gagner de l'argent dans le future... Mais ceci est une généralité dans le trading.

Plusieurs critères obtenus lors du backtest sont utilisés pour vérifier la validité d'une stratégie et la caractériser:

    * Le plus connu est certainement la courbe d'equity (equity curve) qui correspond à l'évolution du montant du compte de trading. Vous aurez compris qu'une courbe ascendante est préférable.

    * Le drawdown maximum qui correspond à la perte de la plus grande période de pertes de votre système. Ce critère est peut être plus important que la pente d'equity si vous souhaitez limiter vos risques. Il est généralement admis de couper un système tradant en rééel une fois qu'il a dépassé 1,5 à 2 fois son drawdown maximum.

    * Le Sharpe Ratio qui définit la régularité de la pente de l'equity curve.

    * Pourcentage de trades gagnants et la moyenne des gains.

    * Pourcentage de trades perdants et la moyenne des pertes

Une des problématiques du backtest est donc de se procurer des données valides sur une durée plus ou moins longue. Un article à venir vous donnera des astuces pour récupérer des données historiques si cela vous intéresse.
Quelques conseils à appliquer lors de vos backtests:

    * Assurez vous de la validité de vos données et du bon fonctionnement de l'outil de backtest.

    * Si votre stratégie est basée sur de l'optimisation de paramètres, n'oubliez pas de backtester sur des données cachées lors de l'optimisation.

    * Utilisez des données représentatives de toutes les conditions de marché (bullish, bearish, forte volatilité, range, etc).

    * Rapelez vous que le future ne reproduit pas forcément le passé...