Bonjour à tous,

Voici la seconde partie de ce dossier de familiarisation avec le Backtesting. Nous allons améliorer le système de base étudié précédemment en appliquant les modifications suivantes :

Il s'agit donc d'un système d'achat/vente sur croisement de moyenne mobile à 30 jours qui entre en position uniquement si les Close sont au dessus/en dessous de la moyenne mobile pendant 15 jours consécutifs.

Ci-dessous les résultats du Backtest pour des lots de 100 000 Euros.

Equity Curve

Statistics

Le système est passé de 17% de trades gagnants à 63%. Toutefois il ne comporte que 22 trades ce qui peut laisser penser qu'il est peu significatif. Malgré tout, étant donné qu'il s'agit d'un système Daily il nécesssite moins de trades que pourait en nécessiter un système Intraday. En effet, paradoxalement, plus le Time Frame est réduit et plus le nombre de barres nécessaires aux tests doit être important.

La raison en est très simple : la dynamique des marchés évolue au cours du temps mais cette évolution se passe sur des mois et des années. Pour caricaturer et prendre un exemple connu de tous, certaines années sont marquées par des trends et d'autres par un plus grand nombre de trading ranges. Couvrir les principales situations nécessite plusieurs années d'historiques, tout simplement. En Daily sur 2000 barres vous couvrez 10 ans et un bon nombre des dynamiques de marchés ayant eu cours sur cette période. Si une dynamique donnée n'a existé qu'en 1995, seuls les Intradays de cette époque seront exploitables pour tester le système dans cette situation. En résumé pour tester la réaction d'un système Intraday à la dynamique de chaque époque, il vous faut également 10 ans d'historiques ce qui fera en échelle 5 minutes près de 580 000 barres.

Pour en revenir aux statistiques de ce système, les autres éléments plus intéressants que le %Win (qui a surtout un caractère psychologique qu'il ne faut toutefois pas sous-estimer) sont un profit factor de 2.88 contre 1.19 précédemment, un max system drawdown de 8.46% contre 14.29% et enfin un RRR de 2.40 contre 0.90.

Mais par dessus tout le système présente une Equity Curve d'apparence plus rassurante dont notamment une plus grande proximité avec sa régression linéaire.

Lorsque vous cherchez à améliorer vos systèmes, regardez en premier lieu l'Equity Curve mais vérifiez toujours les statistiques importantes pour mieux cerner les points d'amélioration.

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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,

Tous les logiciels de construction de systèmes offrent des fonctionalités de recherche combinatoire (Optimisation).

Nous allons illustrer ici la manière de rechercher les meilleures périodes pour le système de croisement de moyennes mobiles étudié dans l'article précédent.

Attention

Je vous présente ceci uniquement pour illustrer les fonctions d'Amibroker, cette procédure a plus souvent pour effet de produire du Curve Fitting, c'est à dire de l'adaptation aux données passées, que de fournir un véritable calibrage du système pour l'avenir. C'est notamment le cas pour ce système de moyennes mobiles. Les valeurs trouvées ne valent que pour les données passées, elles n'ont que peu de chances de fonctionner dans l'avenir.

Il est toutefois possible, dans certains cas, d'utiliser l'optimisation de manière réellement profitable.

Voici les quelques utilisation de l'optimisation qui ne permet pas d'améliorer un système :

- Recherche des meilleures valeurs d'indicateurs, quelque soit le critère (Equity, % drawdown, K-Ratio, ...)

- Recherche des meilleures combinaisons d'indicateurs

Ces approches mênent plus souvent au Curve Fitting qu'à une amélioration réelle.

Voici maintenant des utilisation qui peuvent être plus profitables :

- Vérification de la stabilité à travers les différentes plages de valeurs

- Sélection des plages de valeurs aux résultats cohérents et corrects

- Elimination des plages de valeurs les plus désastreuses (ex : moyennes beaucoup trop courtes ou beaucoup trop longues) 

- Recherche des meilleures plages horraires et des meilleurs jours

Les plages horraires ont en effet un vai sens de marché, contrairement à la période d'une moyenne mobile. Sur le Forex certaines heures sont bien plus volatiles que d'autres et ce de manière récurente. La récurence existe, elle est  le plus souvent due aux annonces faites à heures fixes. L'optimisation est là pour vous aider à mieux la cibler. 

Recherchons maintenant la meilleure plage de valeur (tel qu'il ne faut pas le faire Pour les raisons expliquées ci-dessus). Pour celà on utilise l'Optimizer d'Amibroker en placant dans le script les lignes suivantes :

l_range = Optimize ("Long Period", 60, 10, 100, 5);
s_range = Optimize ("Short Period", 30, 5, 100, 5);

L'Optimizer nous calcule toutes les combinaisons en nous donnant l'ensemble des statistiques dans un tableau de réponse. Il suffit ensuite d'effectuer des tris sur les statistiques pour cibler celles que l'on cherche.

Afin de mieux sentir  la stabilité du système il est important de regarder le Graphe 3D. Il est par défaut positionné sur le Net profit mais peut être associé à n'importe laquelle des nombreuses autre statistiques (Drawdown, Sharpe, ...).

Optimization 3D Graph - Net Profit

Voici maintenant le résultat du Backtest pour la combinaison de moyennes mobiles 70/25 ayant le meilleur Ratio de Sharpe

Equity Curve

Statistics

Ce système optimisé présente des résultats sensiblement meilleurs que l'original.

Le Profit Factor atteind 2,53 contre 2,02. Le Ratio de Sharpe 0,70 contre 0,55. Le RRR atteind 2,15 contre 1,49 et le %Win ainsi que l'Average Profit sont meilleurs.

Attention, il ne s'agit encore une fois que d'un exemple illustratif. Ne confondez pas un système optimisé avec un meilleurs système. Le fait d'être parvenu à ce résultat par le tuning des paramètres d'indicateurs moyennés devrait vous amener à le rejetter d'emblée. Il s'agit de simple curve fitting.

Dans les prochains articles et dans la continuité des fondements nous aborderons les célèbres RSI, MACD et Stochastiques.

AddictFX

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

Bonjour à tous,

Voici le grand retour des Backtests. Comme expliqué précédemment sur ce Blog, je suis passé à Tradestation, tous les futurs backtests seront donc effectués sur ce dernier.

Pour ce second Backtest consacré aux Breakouts, nous étudierons une stratégie de Breakout des plus hauts, plus bas de la veille.

Cette stratégie est appliquée sur le Cable (GBPUSD) en Intraday 15 Minutes. Le nombre de trades est limité à un par jour quelque soit le sens.

Période de test : 500 jours, soit du 12/08/2003 au 07/08/2005.

Comme indiqué cette stratégie ne s'applique qu'entre 8h et 18h heure locale (paris) et toute position encore ouverte est fermée à la fin de la journée (minuit heure locale). La sortie se fait sur un Trailing Stop à 25 pips.

Equity Curve

Statistics

	All Trades	Long Trades	Short Trades
Total Net Profit	$13,150.00	$7,330.00	$5,820.00
Gross Profit	$50,430.00	$28,370.00	$22,060.00
Gross Loss	($37,280.00)	($21,040.00)	($16,240.00)
Profit Factor	1.35	1.35	1.36
Open Position P/L	$0.00	$0.00	$0.00
Select Total Net Profit	$6,620.00	$4,830.00	$1,790.00
Select Gross Profit	$43,900.00	$25,870.00	$18,030.00
Select Gross Loss	($37,280.00)	($21,040.00)	($16,240.00)
Select Profit Factor	1.18	1.23	1.11
Adjusted Total Net Profit	$6,750.78	$2,465.15	$1,657.51
Adjusted Gross Profit	$46,467.85	$25,379.54	$19,460.20
Adjusted Gross Loss	($39,717.07)	($22,914.39)	($17,802.69)
Adjusted Profit Factor	1.17	1.11	1.09
Total Number of Trades	401	218	183
Percent Profitable	40.40%	41.28%	39.34%
Winning Trades	162	90	72
Losing Trades	234	126	108
Even Trades	5	2	3
Avg. Trade Net Profit	$32.79	$33.62	$31.80
Avg. Winning Trade	$311.30	$315.22	$306.39
Avg. Losing Trade	($159.32)	($166.98)	($150.37)
Ratio Avg. Win:Avg. Loss	1.95	1.89	2.04
Largest Winning Trade	$1,440.00	$1,250.00	$1,440.00
Largest Losing Trade	($280.00)	($280.00)	($280.00)

Cette stratégie très simple fournit des résultats relativement intéressants. Le point remarquable est en particulier l'équilibre entre les statistiques des trades Longs et des trades Shorts.

Dans l'article suivant nous étudierons et comparerons différentes variantes notamment sur la sortie.

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