Bonjour à tous,

Dans l'article sur l'étude du Gauss Filter nous avons introduit un moyenne mobile particulièrement réactive : la HMA ou Hull Moving Average. Nous avons également vu que l'utilisation de cette moyenne comme indicateur direct de retournement n'était pas efficace (il était dit plus exactement que les résultats du Gauss Filter et de la moyenne de Hull étaient sensiblement identiques).

La moyenne de Hull présente toutefois une propriété intéressante puisqu'elle est capable de marquer des plus haut/plus bas proches des extrémités des prix. Elle est même capable de s'étendre légèrement au delà de ces derniers. Je vous invite à consulter à nouveau le chart comparatif présenté dans l'étude du Gauss Filter afin de bien voir comment réagit la HMA par rapport aux autres types de moyennes.

En raison de cette propriété la HMA constitue un bon candidat comme proxy des prix notamment pour alimenter un indicateur. Il s'agit là de filtrer les prix en amont afin d'éviter de devoir lisser l'indicateur lui même. 

Pour mesurer l'effet de cette approche regardons l'application à un RSI (10) sur le chart EURUSD 60 minutes. Nous nommerons cet indicateur : Hull RSI.

La HMA (10) est affichée sur le Chart, la zone centrale comporte un RSI standard sur 10 périodes et la zone du bas un RSI (10) calculé sur la HMA (10).

(Cliquer pour agrandir) 

Le Hull RSI est bien plus lisible que le RSI classique dont il garde les informations essentielles. Il indique plus clairement les divergences mais a tendance à montrer des excursions plus marquées dans les zones de surachat/survente. En terme de réactivité il y a obligatoirement un lag mais ce dernier reste limité. Il va selon les zones de 1 à 3 périodes. Dans le cadre d'une utilisation en divergence ceci n'est pas un vrai problème.

Ce simple exemple d'un RSI basé sur une moyenne de Hull prouve que l'on peut obtenir un filtrage efficace du bruit sans perte d'informations importantes et permettant d'exhiber de meilleurs signaux sans pour autant trop sacrifier à la réactivité.

AddictFX

Attention : les résultats passés ne présagent en rien des résultats futurs. Effectuez vos propres études avant de mener toute opération financière. Le Forex est un marché à haut risque sur lequel vous pouvez perdre plus que votre capital.

Bonjour à tous,

Le numéro de Novembre de Currency Trader est sorti.

Currency Trader Mag est issu d'Active Trader Mag, il est délivré uniquement en .pdf. L'abonnement est toujours gratuit : http://www.currencytradermag.com/.

AddictFX

Bonjour à tous,

La construction de systèmes de trading se base avant tout sur l'étude du comportement des prix. Jusqu'à présent nous avons présentés cette étude sous l'angle du Backtesting. Le principal problème posé par les backtests est qu'ils donnent une vision limitée du potentiel d'une stratégie. En effet un système complet backtestable doit inclure des règles d'entrée, de sortie et une gestion de taille de position. Les multiples variations peuvent ainsi être excessivement longues à expérimenter. On peut ainsi rechercher de nombreux filtres et signaux complémentaires sans pour autant assurer la robustesse de l'approche. Bien souvent au contraire la multiplication des conditions aura tendance à diminuer la pérennité du système.

Il existe pourtant un moyen de savoir à l'avance si une approche mérite une attention particulière ou non. Il est possible d'évaluer le potentiel Risk/Reward de tout système en soumettant ses conditions d'entrée à une étude statistique.

Même si il est vrai que la sortie fixe le gain ou la perte, le point d'entrée peut s'avérer déterminant du point de vue de la robustesse de la stratégie. Il doit donc disposer à lui seul d'un avantage statistique certain par rapport à une approche aléatoire.

J'ai donc mis au point un Framework statistique qui me permet d'évaluer la qualité d'un signal d'entrée.

Pour ceci je me suis inspiré de l'approche utilisée dans les articles d'Active Trader et de Currency Trader Mag en y ajoutant mes propres critères. J'ai donc commencé à mettre au point mes propres indicateurs de qualité, à commencer par le %Q présenté dans cet article.

Evaluation de la qualité d'un signal d'entrée : le %Q

A partir du moment où un signal d'entrée survient, ce dernier dispose d'un potentiel. Pour une échéance donnée à la suite de ce signal les prix auront subit un mouvement soit favorable, soit défavorable.

On peut ainsi établir une étude statistique du mouvement des prix suite à un signal en étudiant le P&L au bout de 1 barre, 2 barres, et ainsi de suite jusqu'à 20 barres voire plus. Si, pour toutes les barres qui suivent le signal, le P&L moyen est négatif, l'entrée a bien peu de chance d'être profitable. Si en revanche sur chacune des 20 barres suivantes le P&L est positif il existe alors probablement un avantage statistique. Toutefois un véritable Trader sait que le point cible n'est pas le seul à avoir de l'importance, le chemin pour y arriver compte tout autant sinon plus. Si pour obtenir un P&L positif il est nécessaire de laisser les prix aller fortement contre soit, l'approche a peu de chance d'être réellement tenable. C'est pour cette raison que le véritable critère de qualité d'un signal ne repose pas sur le P&L en lui même mais sur le rapport entre l'excursion favorable et l'excursion défavorable des prix suite au signal.

L'excursion favorable maximale ou MFE (Maximum Favorable Excursion) représente le potentiel maximal d'un trade, soit le plus fort gain potentiel entre l'entrée et la sortie, et l'excursion défavorable maximale ou MAE (Maximum Adverse Excursion) représente la plus grande perte potentielle au cours d'un trade.

Un signal de qualité minimale présenterait un MFE à 0 soit aucune possibilité de gain, des le départ et tout au long du trade on se trouve en P&L négatif. Un signal idéal, et donc de qualité maximale présenterait quand à lui un MAE à 0, ce qui signifie qu'à aucun moment du trade on ne se trouve en P&L négatif. Aucun de ces deux extrêmes ne peut survenir systématiquement dans la réalité (on raisonne bien entendu du point de vue de la moyenne en excluant les trades pris isolément). En revanche on tendra toujours à privilégier les stratégies offrant le meilleur rapport entre le MFE moyen et le MAE moyen. C'est pour quantifier ce rapport que j'ai créé le %Q.

Sa formule est la suivante :

%Q = MFE / (MFE + Abs (MAE))

%Q = 0% si MFE = 0

%Q = 100% si MAE = 0

Plus le %Q est grand, plus le signal d'entrée est de qualité.

Un %Q autour de 50% représente l'équivalent d'une entrée aléatoire. Un signal idéal présentera un %Q au delà de 70%. Toute la question est : est-ce que ce type de signal existe seulement ?

Etudions maintenant les statistiques d'un signal d'entrée que nous avons déjà soumis à de nombreux Backests : le One Day Breakout ou breakout des plus haut/plus bas de la veille. Nous allons ainsi pouvoir juger de la qualité intrinsèque du signal et de son potentiel réel.

Statistiques du One Day Breakout

Le Framework que j'ai construit sous Tradestation permet d'évaluer la qualité d'un signal à partir de 16 statistiques dont le %Q. Dans les résultats présentés ici je ne retiens que les principales statistiques, soit 12 d'entre elles.

Appliquons maintenant ce test statistique à la stratégie One Day Breakout. Je précise que le niveau pris comme point de référence pour déterminer les P&L, MAE et MFE est bien le niveau de Breakout et non la clôture de la barre où survient le breakout.

Paire : GBPUSD

Time Frame : 1h

Nombre de Signaux : 676

La sortie sur la clôture de la barre suivant le Breakout offre la meilleure Expectancy mais les résultats globaux restent toutefois peu prometteurs. Tout d'abord on constate que les performances diminuent avec le nombre de barres ce qui indique que le signal n'est pas précurseur d'un véritable trend, il a même tendance à être suivi d'un mouvement peu soutenu. Ensuite le meilleurs Win/Loss Ratio est de 1.45 et le meilleur Payoff Ratio de 1.11 ce qui est peu. Enfin le %Q le plus grand est de 62% et correspond à une sortie quasi immédiate à la clôture de la barre suivant le signal. Ce chiffre en lui même est assez bon mais n'a rien d'extraordinaire. Il permet d'augurer d'une stratégie légèrement avantageuse mais pas suffisament pour donner véritablement confiance. Il faudrait pour celà dépasser les 70%. De plus on constate que dès la quatrième barre le %Q descend sous les 55% devenant alors l'équivalent d'une entrée aléatoire. 

En résumé la cassure des plus haut/plus pas de la veille n'est pas en soit un déclencheur de mouvements profitables. Le potentiel maximal n'est pas suffisamment significatif pour donner lieu à la mise au point d'un système véritablement robuste.

AddictFX 

Bonjour à tous,

J'ai rencontré Jay (pseudo sur mataf) au salon de l'AT spécial trading, ce dernier m'a suggéré d'essayer de modifier les stratégies de price breakout sur une journée en effectuant non seulement des take profit progressif mais également des stop loss progressifs. Il est vrai que je n'ai testé que le premier type de sortie. L'intérêt d'effectuer un stop loss en deux fois (une sortie à 30 pips et la seconde à 60 pips par exemple) est de laisser un peu d'espace aux prix pour revenir vers une zone profitable.

Le test suivant reprend les principes de l'article "Backtest Stratégies de Breakout Part V" (entrée sur la cassure des plus haut/plus bas de la veille) en remplaçant le stop loss fixe et le trailing stop par deux stop loss fixés à 30 et 60 pips. De même deux take profit sont fixés respectivement à 60 et 120 pips.

Performance Report

Equity Curve

La stratégie présente des performances très moyennes. L'expectancy de 55 et le MIDD à -16 385 en font un système nettement moins bon que ceux utilisant un stop loss unique. J'ai également testé un échelonnement des sorties allant jusqu'à 5 stop/loss, 5 take/profits optimisés. Aucune combinaison n'est véritablement intéressante. Toutes restent moins performantes que celles à stop loss unique.

AddictFX

Les backtests de cet article sont réalisés sur Tradestation, mais peuvent tous être adaptés à Wealth-Lab ou Amibroker.