Un backtest examine des règles sur des observations passées. Il est surtout utile lorsqu’une autre personne pourrait appliquer les mêmes règles et comprendre l’enregistrement de chaque résultat.
Écrire les règles avant de commencer
Précisez l’instrument, l’unité de temps, les conditions du setup, l’entrée, l’invalidation et la sortie. Ajoutez les exclusions et la règle de non-intervention. Nommez cette version avant le premier exemple.
Notez la période à examiner. Choisissez-la avant de voir les résultats au lieu de retenir seulement des séquences attractives. Signalez les données manquantes et excluez les périodes indisponibles de façon transparente.
Séparer développement et évaluation
Utilisez une période pour développer ou préciser les règles et une autre, encore non examinée, pour les évaluer. Si vous ajustez la méthode après cette évaluation, elle fait partie du développement et nécessite un nouvel échantillon d’évaluation.
Gardez les instruments et hypothèses d’exécution cohérents entre comparaisons. Un changement de frais, de sortie ou d’exclusion peut rendre les résultats incomparables.
Enregistrer tous les exemples admissibles
- Date, instrument et version des règles.
- Informations disponibles au moment de la décision.
- Entrée, invalidation, sortie et frais simulés éventuels.
- Gain ou perte dans une unité cohérente.
- Motif d’exclusion ou écart aux règles.
Évitez d’utiliser les bougies futures pour justifier une entrée. Le guide de session Replay explique comment rendre le processus d’observation explicite.
Examiner plus que le gain total
Présentez le nombre d’exemples, les gains, les pertes, les séries de pertes et la plus forte baisse observée. Vérifiez si une courte période ou quelques opérations exceptionnelles expliquent l’essentiel du résultat.
Séparez l’échantillon par période et, si nécessaire, par sens d’opération. Un résultat combiné positif peut masquer une période récente faible ou une différence entre achats et ventes.
Énoncer les limites
Un petit échantillon, un historique incomplet et des coûts non modélisés limitent les conclusions. Conservez les observations initiales et identifiez les changements de règles. Les résultats historiques ne garantissent pas les performances futures.