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Le backtesting dans le trading – Comment backtester sa stratégie

Trader sans backtesting approprié, c’est comme jouer au casino. Vous pouvez gagner quelques fois, mais vous subirez des pertes importantes sur le long terme. La raison en est qu’avant de vous lancer et de commencer à risquer votre capital, le plus important est d’affiner votre stratégie de trading. Elle doit fournir des résultats relativement stables dans divers scénarios de marché. Ce guide vous aidera à apprendre comment backtester une stratégie de trading, quelle méthode de backtesting fonctionne le mieux, comment évaluer les résultats de vos tests et, surtout – à quel moment vous devez considérer que vous êtes prêt à passer en direct et à trader en toute confiance.

Qu’est le Backtesting ?

Le backtesting est une méthode d’analyse de la performance de votre stratégie de trading actuelle pendant une échéance de temps dans le passé. Le backtesting d’une stratégie de trading vous aide à évaluer son comportement lors de scénarios de marché post-factum et à déterminer où elle se distingue et où elle échoue. Il s’agit d’un outil essentiel pour vous aider à valider un modèle de trading a posteriori.

Un exemple de backtesting consiste à remonter dans le temps et à vérifier comment votre stratégie de trading se serait comportée au plus fort de la crise financière mondiale ou au début de la pandémie de COVID.

Le backtesting vise à aider à générer des résultats et à évaluer le risque et la rentabilité sans risquer de capital réel. Voyez cela comme nager avec un gilet de sauvetage – vous êtes au contact de l’eau mais vous ne pouvez pas vous noyer.

Le backtesting est pour les traders ce que l’entraînement est pour les athlètes professionnels. Ils passent des heures à affiner leur technique avant d’aller se mesurer aux autres. De cette façon, ils s’améliorent et gagnent en confiance, sur la base de nombreux tests, données et analyses.

Les fondamentaux

Il existe plusieurs logiciels différents que nous pouvons utiliser pour le backtesting. Parmi les options possibles, citons Microsoft Excel, les plateformes tierces prêtes à l’emploi ou la création d’un logiciel à partir de zéro. Les principales sociétés de trading d’algorithmes programment leurs logiciels de backtesting dans différents langages informatiques. Il peut s’agir de C++, C#, Python ou R (pour les projets moins complexes).

Pour effectuer un backtesting correct, vous avez besoin de données historiques. Le programme prend les spécifications de votre stratégie et les applique sur une période de marché particulière dans le passé pour vous montrer comment elle se serait comportée à l’époque.

En fonction des résultats du backtest, le trader ou l’analyste décidera si la stratégie doit être affinée ou si elle est suffisamment bonne pour être appliquée telle quelle.

L’idée du backtesting repose sur la théorie selon laquelle les marchés financiers fonctionnent par cycles. Si quelque chose a été viable dans le passé, de nombreux traders supposent qu’il restera pertinent à l’avenir. Et vice-versa – s’il a échoué dans le passé, il ne réussira probablement pas non plus à l’avenir.

Pourquoi devez-vous backtester votre stratégie de trading ?

Les deux principaux piliers de l’élaboration d’une stratégie de trading ou d’investissement sont le risque et le rendement et leur relation. Le backtesting vous aide à quantifier ces deux facteurs pour montrer la rentabilité globale de votre stratégie et votre goût du risque.

Vous devez backtester votre stratégie de trading pour savoir comment elle se comportera dans des scénarios de marché réels. Le backtesting vous permet de simuler votre idée de trading à l’aide de données historiques et de mettre à l’épreuve ses mécanismes de gestion des risques.

Le backtesting d’une stratégie de trading peut vous aider à trouver ses points faibles, à tester sa résistance et à mettre en évidence les points que vous devez affiner sans prendre de risque. En faisant tout cela sur le tableau noir, vous pouvez régler tous les problèmes, renforcer vos outils de gestion des risques et acquérir la certitude que votre stratégie de trading est suffisamment solide. Vous obtiendrez ainsi des performances plus satisfaisantes lorsque vous la mettrez en œuvre dans des scénarios de marché réels.

Que vous indique le backtesting ?

Essentiellement, le backtesting vous apportera des réponses cruciales à des questions essentielles telles que :

  • Quelle est la meilleure configuration de trading pour vos besoins et objectifs ?
  • Quel est le risque optimal par transaction ?
  • Dans quels marchés cette stratégie fonctionne-t-elle le mieux ?
  • Vos déclencheurs d’entrée et de sortie sont-ils bien ajustés ?

Une autre raison fondamentale pour laquelle vous devriez backtester votre stratégie de trading est que les marchés d’aujourd’hui sont dirigés par des données. Les données historiques, les indicateurs prospectifs, les modèles d’analyse prédictive – tous ces éléments peuvent vous aider à élaborer une stratégie de trading solide. Si vous n’intégrez pas les données réelles du marché, vous ne pouvez tout simplement pas obtenir une indication précise des performances futures de votre stratégie de trading et de sa viabilité dans les conditions réelles du marché.

En effectuant un backtesting de votre stratégie de trading, vous pouvez savoir comment elle aurait fonctionné dans le passé. Si elle a donné de mauvais résultats, les chances qu’elle réussisse à l’avenir sont minimes. Et vice-versa.

Le backtesting d’une stratégie de trading peut vous donner un avantage concurrentiel. Il vous donne des indications concrètes sur ce à quoi vous pouvez vous attendre lorsque vous entrez en compétition avec d’autres traders.

Ce dont vous avez besoin avant de backtester ?

Le plus important est d’essayer de trouver des données non biaisées pour éviter de fausser les performances de votre modèle. Si vous utilisez des données biaisées, cela faussera presque inévitablement les résultats du test.

Bien qu’il soit impossible d’éviter complètement les biais, vous devriez veiller à atténuer leur effet pour obtenir des résultats aussi transparents et fiables que possible. Il existe plusieurs types de biais pouvant affecter vos données et, par conséquent, les performances de votre modèle.

Le biais d’optimisation

Tout d’abord, le biais d’optimisation (alias l’ajustement de courbe) décrit des situations où les traders introduisent des paramètres supplémentaires et gagnent des transactions jusqu’à ce que les performances de leur stratégie répondent à leurs attentes. Ou pour le dire d’une autre manière, ils « couvrent les fissures » du système et gonflent artificiellement les résultats. Cependant, la seule chose que cela permet de faire, c’est de vous induire en erreur et d’aboutir à des performances médiocres inattendues lors de la mise en service.

Le biais d’anticipation

Il y a aussi le biais d’anticipation où vous incluez accidentellement des dates futures dans la simulation. Cette erreur peut être due à un mauvais calcul des paramètres, à un bug technique (principalement lors de l’écriture du script de backtesting à partir de zéro), etc. Pour éviter de telles situations, vérifiez toujours deux fois vos données et votre méthodologie de backtesting avant de passer à l’action. Sinon, la stratégie risque d’être moins performante en situation réelle.

Autres biais

Il existe également d’autres types de biais. L’un d’eux est le biais de survivance. Ce biais se développe lors du backtesting de stratégies sur des ensembles de données ne représentant pas la gamme complète des actifs pertinents que vous souhaitez trader. Un autre biais est celui de la tolérance psychologique. Il se produit lorsque vous effectuez des backtests sur des périodes à long terme pour améliorer les performances, alors qu’en réalité, vous prévoyez de trader sur des périodes à court terme.)

Après vous être assuré que vos données et votre méthodologie de backtesting sont exemptes de biais (autant que possible), il est temps de vous concentrer sur le choix d’un logiciel de backtesting. Si vous tradez avec un courtier en bourse particulier, il y a de fortes chances qu’il dispose d’une fonction de backtesting intégrée à sa plateforme. Du moins, les plus populaires en ont une. Dans ce cas, l’avantage est que vous utiliserez une solution testée, conviviale et qui a fait ses preuves. Elle vous aidera également à résoudre un problème crucial que les traders sous-estiment souvent – l’intégration des coûts de transaction dans le modèle de backtesting. Même s’ils sont insignifiants, lorsqu’ils s’accumulent tout au long du trading sur le long terme, ils impactent la rentabilité de votre stratégie.

Il existe également des plateformes de backtesting prêtes à l’emploi auxquelles vous pouvez vous abonner. Toutefois, n’oubliez pas que le backtesting est généralement un processus continu. Vous devriez backtester votre stratégie de temps en temps ou si vous envisagez d’élargir votre portefeuille, de trader des actifs alternatifs, etc. Cela signifie que vous devrez réserver un budget spécifique pour payer régulièrement votre logiciel de backtesting.

Ceux qui ont des compétences techniques peuvent écrire un script de backtesting à partir de zéro en R, Python, ou même utiliser Excel. Vous pouvez également faire appel à un programmeur qui transformera votre stratégie en code.

Après avoir trouvé le logiciel de backtesting idéal, il est temps de vous retrousser les manches et de vous mettre au travail.

Choisir une stratégie pour backtester

Il n’y a aucune restriction quant à la stratégie exacte que vous allez backtester. La plupart des traders ont plusieurs stratégies de trading, en fonction de la situation du marché (tendance baissière/tendance haussière), du type d’actif, du potentiel de risque/bénéfice, etc. Naturellement, vous devriez vous assurer de tester toutes vos stratégies et d’évaluer leurs performances.

Assurez-vous de backtester votre stratégie juste avant de l’appliquer dans le monde réel. Si, par exemple, une stratégie de trading a affiché d’excellentes performances pendant le marché baissier du premier trimestre de l’année dernière, elle risque de sous-performer dans le marché haussier de l’année en cours. La clé ici est de contextualiser les informations.

De plus, il est essentiel de backtester les modèles de trading sur une variété de conditions de marché. Bien que le marché n’évolue jamais précisément de la même manière, dans la plupart des cas, les actifs de trading présentent des modèles similaires aux précédents.

Plus vous backtestez de scénarios, plus les résultats seront représentatifs et fiables.

Choisir un actif à backtester

Le meilleur scénario est de backtester votre stratégie sur les données du même instrument que celui que vous envisagez de trader avec de l’argent réel. Par exemple, si vous prévoyez d’appliquer votre méthode pour trader des contrats à terme sur le soja (ZS), assurez-vous de télécharger des données historiques du CME ou d’un autre fournisseur de services et exécutez votre modèle sur ces données.

De cette façon, vous serez sûr que les résultats ne tiendront compte que des facteurs propres à l’actif. Des facteurs tels que la saisonnalité, la volatilité, l’offre et la demande, les risques externes (par exemple, les conditions climatiques difficiles dans la région des plus grands producteurs de soja), etc.

Veillez à toujours backtester votre stratégie avec l’actif exact sur lequel vous comptez l’appliquer. Si cela n’est pas possible (vous ne pouvez pas obtenir de données historiques, par exemple), trouvez des actifs raisonnablement similaires qui imitent fidèlement le comportement de l’actif original. Dans ce cas, vous devrez peut-être apporter de petits ajustements à votre modèle de backtesting pour vous assurer que les résultats sont viables.

Si vous envisagez de trader un ensemble d’actions, assurez-vous de collecter un échantillon représentatif. Les données devraient inclure même les actions des sociétés ayant fait faillite au cours de la période considérée. N’excluez pas ces dernières car vous risqueriez de fausser les performances de votre stratégie. Par exemple, si vous sélectionnez les actions de toutes les sociétés actuelles, vous obtiendrez des rendements artificiellement élevés lors du backtesting de votre système.

Comment backtester une stratégie de trading

Les principes du backtesting des stratégies de trading sont fondamentalement similaires, quelle que soit la plateforme que vous utilisez.

Étape 1

Dans un premier temps, vous devez alimenter l’algorithme de backtesting avec des données historiques soigneusement sourcées. Lorsque vous testez une stratégie de trading sur des données historiques, vous devez spécifier une période concrète pour votre ensemble d’entraînement (par exemple, le prix de l’action AAPL au cours de la période 2020 – 2021). Ensuite, vous avez besoin d’un autre ensemble de données pour une autre période. La raison de tester une stratégie sur différentes périodes est de valider sa fiabilité et d’atténuer le rôle du « hasard » dans l’ensemble du processus.

Étape 2

Ensuite, vous devez définir certains paramètres, en fonction de la complexité de votre modèle de backtesting. Il peut s’agir du capital initial, du capital à risque (%), de la taille du portefeuille, des frais de commission, de l’écart moyen entre les cours acheteur et vendeur et, surtout, d’un indice de référence (généralement le S&P 500).

Vous devriez également définir les paramètres spécifiques de votre stratégie de trading. Il s’agit notamment des instructions d’ordres de vente stop et d’ordres stop suiveur, du niveau de prise de bénéfices, quand fermer une position, du type de positions privilégiées, etc.

Étape 3

Ensuite, vous exécutez le backtest sur vos ensembles de données de test. Toutes les informations mentionnées ci-dessus seront utilisées pour simuler des transactions sur une période donnée.

Après avoir terminé le backtest, vous devez réexécuter le processus (au moins deux fois) sur un autre ensemble de données. Cela vous permettra de vous assurer que vous avez éliminé tout biais potentiel et le rôle du facteur « aléatoire ».

La plupart des logiciels de backtesting prennent également en charge les fonctionnalités d’optimisation automatique des stratégies. Cette fonctionnalité est très pratique. L’ordinateur peut déterminer quelle entrée (ou combinaison d’informations) aurait permis à votre stratégie de fonctionner au mieux. Idéalement, il vous donne également des idées sur la façon d’affiner votre modèle.

Les méthodes de backtesting

Les méthodes les plus populaires de backtesting sont conçues pour mesurer la « Value-at-Risk » (valeur à risque). La VaR révèle la perte maximale à laquelle vous pouvez vous attendre pour une période d’examen et un ensemble de données spécifiques, ainsi que ses chances de se matérialiser, comme son nom l’indique.

En connaissant la valeur à risque de leurs portefeuilles, les gestionnaires d’investissement ou les traders peuvent mieux se préparer au pire scénario.

Nous pouvons examiner la valeur à risque en utilisant plusieurs méthodes différentes. Parmi celles-ci, citons la simulation de Monte-Carlo, la méthode de variance-covariance, etc.

Ce qui unit toutes les méthodes de backtesting, ce sont leurs conclusions. Elles vous indiquent les points faibles et les points forts de votre stratégie afin que vous puissiez procéder aux ajustements nécessaires et l’optimiser pour garantir un rapport risque/rendement optimal.

Comment évaluer les résultats ?

Après avoir terminé le backtesting, il est temps d’interpréter les résultats et de voir comment votre stratégie se comporte sur la période observée.

Vous devriez savoir qu’il n’existe pas de règle d’or permettant de déterminer si votre stratégie de trading est bonne ou mauvaise. Pour toute analyse que vous faites, vous devez garder à l’esprit le contexte nécessaire. Ce contexte comprend notamment les autres actifs de votre portefeuille, l’environnement du marché et les caractéristiques uniques de la stratégie. Certaines stratégies, par exemple, sont plus risquées de par leur conception. Naturellement, elles permettront de réaliser des bénéfices plus élevés. D’autres sont plus conservatrices et entraîneront une augmentation moindre de la valeur de votre portefeuille à la fin du backtest.

La meilleure façon d’évaluer les résultats de votre stratégie est de définir votre goût du risque et votre objectif de bénéfice. Après avoir exécuté le backtest, vérifiez si la stratégie génère des résultats conformes à vos objectifs. Veillez également à ajouter un indice de référence (le S&P 500 est le plus utilisé). Après avoir exécuté le backtest, vous verrez comment votre stratégie se comporte sur le marché.

La méthodologie de backtesting génère des résultats pour différentes mesures. Il s’agit notamment des pertes et bénéfices nets, du rendement total du portefeuille sur une période donnée, du rendement ajusté au risque, de l’exposition au marché, de la volatilité, etc.

Au final, le logiciel quantifiera les résultats du backtest pour chacune des mesures. Selon le logiciel que vous utilisez, vous pourriez également générer des graphiques et visualiser le résultat du backtest.

Quels sont les indicateurs de la réussite ?

Ne commettez pas l’erreur de choisir votre stratégie en vous basant uniquement sur ses rendements. Bien que les bénéfices soient essentiels, hors contexte, ils ne fournissent aucune information utile. Au contraire – ils peuvent vous induire en erreur et vous faire choisir une stratégie très risquée.

Pour éviter de tomber dans ce piège, analysez les rendements en plus du risque adopté. Il est compréhensible que la meilleure stratégie atteigne des rendements satisfaisants sans exposition au risque importante. Autrement dit, elle présente un ratio de Sharpe élevé.

Assurez-vous également de suivre la volatilité. Si, après le backtest, vous constatez que votre portefeuille à des périodes de forte volatilité, vous devriez savoir que si cela se traduit dans le monde réel du trading, vous risquez de déclencher vos ordres de vente stop ou de prise de bénéfices. C’est pourquoi il est essentiel d’attendre et d’ajuster vos ordres en fonction de la volatilité de votre portefeuille.

Un autre élément essentiel définissant votre réussite est la corrélation entre les composants. S’il existe une forte corrélation entre les actifs, cela signifie que votre portefeuille ne sera pas assez résistant pour supporter les chocs et les risques sectoriels. Ou encore, il sera peu diversifié et sa couverture sera insuffisante. Cela le rend plus vulnérable et susceptible d’être affecté par différents aléas.

Conclusion

Il y a dix ans, le backtesting était un droit exclusif réservé aux grands acteurs comme les fonds spéculatifs, les banques d’investissement, les sociétés de trading à haute fréquence, etc. Aujourd’hui, grâce à la technologie, le backtesting est accessible même aux traders de détail et aux petits investisseurs. De nos jours, le backtesting n’est plus un luxe. Il est devenu une nécessité indispensable si vous voulez naviguer avec succès sur les marchés financiers.

Trader sans backtesting approprié dans le meilleur des cas revient à faire des suppositions. Le backtesting d’une stratégie de trading est le devoir du trader. Sans une analyse initiale précise et une estimation des risques, vous vous lancez dans la nature sans préparation, vulnérable et prêt à être exposé non seulement au marché mais aussi aux autres traders. N’oubliez pas que la plupart des traders avec lesquels vous êtes en concurrence aujourd’hui ont recours au backtesting. Si vous voulez éviter de perdre du terrain et gagner un avantage concurrentiel, faites toujours vos devoirs.