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Chacun sait que le trading est une activité risquée. En effet, les marchés financiers sont sujets à des fluctuations constantes et il est impossible de prédire avec certitude leur évolution future. C’est pourquoi il est essentiel de disposer d’outils et de techniques permettant de minimiser les risques et d’optimiser les chances de réussite.
 
Le backtesting est un instrument précieux qui permet aux investisseurs d’évaluer la performance potentielle d’une stratégie d’investissement avant de la mettre en œuvre. En confrontant cette stratégie à des données historiques, il est possible d’observer son comportement passé et d’en estimer sa rentabilité et son risque potentiels.
 
Dans cet article, nous allons découvrir les principes fondamentaux du backtesting, ses avantages, ses pièges, et les étapes d’un backtest réussi. Si vous cherchez un courtier pour mettre en œuvre vos stratégies testées et éprouvées, cliquez ici.

Backtesting

C’est quoi le Backtesting ?

Le backtesting est un processus qui consiste à chercher à voir comment une stratégie se serait comportée par le passé, en appliquant ses règles à des données de marché réelles. Le backtesting est donc un aspect essentiel de l’élaboration d’une stratégie de trading. Il permet d’affiner les règles qui constituent cette stratégie pour maximiser ses chances de parvenir à la rentabilité. Même si ce processus peut s’effectuer manuellement, les traders ont le plus souvent recours à des outils informatiques pour réaliser un backtest.

Intuition

Le principe qui se cache derrière le backtesting, c’est l’idée qu’une stratégie qui aurait été rentable dans le passé a de bonnes chances d’être rentable dans l’avenir. Il faut néanmoins garder à l’esprit le fait que les marchés financiers évoluent constamment. Pour cette raison, un backtest ne peut jamais garantir la rentabilité future d’un système de trading.

Backtesting et Forward Testing

Pour bien comprendre ce qu’est le backtesting, on peut l’opposer au forward testing. Le backtesting consiste à déterminer la façon dont une stratégie aurait performé dans le passé. Le forward testing se tourne vers le présent. Il consiste à tester la stratégie envisagée non pas en utilisant les données du passé, mais en utilisant, jour après jour, les données actuelles fournies par le marché. Cette méthode s’appelle également le « paper trading » car elle consiste à effectuer des transactions fictives (sur du « papier ») à l’aide d’un compte démo. On se donne ainsi les moyens de mesurer les performances qu’obtiendrait la stratégie dans les conditions réelles du marché sans risquer de perdre de l’argent.

Les avantages du backtesting

Lorsqu’il est bien réalisé, le backtesting permet de décider avec un degré de certitude plus ou moins élevé si une stratégie de trading peut rapporter de l’argent ou non. Même si un backtest favorable ne fournit pas une garantie de rentabilité à 100 %. Si le backtesting révèle des résultats insuffisants, il reste instructif. Il permet soit d’abandonner la stratégie invalidée par le test, soit de changer les règles qui la définissent pour l’améliorer.

D’un point de vue psychologique, le backtesting fournit aux traders la confiance dont ils ont besoin pour appliquer mécaniquement leur stratégie. Inspirés par les résultats positifs d’un backtest, ils risquent moins de dévier de leurs règles de trading au gré de leurs émotions. Grâce à cette application stricte de leur stratégie, ils se donnent les moyens d’avoir un comportement dicté par des règles élaborées par des raisonnements, et non par des facteurs irrationnels comme la panique ou l’avidité.

Les pièges du backtesting

La suroptimisation

L’un des pièges les plus courants du backtesting, c’est la suroptimisation. On parle de suroptimisation lorsqu’un investisseur ajuste les paramètres d’une stratégie afin d’obtenir les meilleurs résultats possibles sur les données historiques dont il dispose. On peut par exemple ajuster la longueur de ses moyennes mobiles pour trouver les paramètres qui génèrent les meilleurs rendements. Le problème, c’est que ces paramètres « parfaits » sont propres à la période historique du backtest et risquent de ne pas être adaptés au comportement général du marché.

Des données incomplètes ou biaisées

Il est très important d’utiliser des données historiques représentatives lorsqu’on fait un backtest. Si les données sont incomplètes ou biaisées, les résultats du test peuvent être faussés et ne pas refléter fidèlement la performance qu’aurait la stratégie dans le réel.

Des coûts de transaction pas pris en compte

Souvent, le backtesting ne prend pas en compte les coûts de transaction tels que les commissions, les frais liés à l’écart entre le prix bid et le prix ask, ou les taxes. Or, ces coûts peuvent avoir un impact significatif sur la rentabilité d’une stratégie, surtout lorsqu’il s’agit d’une stratégie impliquant un grand nombre de contrats ou de transactions.

Quelques métriques importantes

Lorsqu’on effectue un backtest, il faut analyser différentes métriques pour évaluer la performance d’une stratégie de trading. Dans l’image ci-dessous, on peut voir les résultats d’un backtest, lesquels consistent dans des valeurs attribuées à des métriques. Ces métriques permettent de mesurer le rendement, le risque et l’efficacité de la stratégie. Dans les sous-chapitres ci-dessous, nous présentons différentes métriques, parmi celles qui nous semblent les plus essentielles.

backtesting - backtest - metrics
Jaekle & Tomasini, Trading Systems, table 3.1

Rentabilité

  • Bénéfice brut (gross profit). Il s’agit du bénéfice total simulé réalisé par une stratégie de trading sur des données historiques. Le bénéfice brut est d’abord calculé pour chaque transaction individuelle. Il est ensuite cumulé en additionnant les valeurs individuelles de l’ensemble de la période de backtesting.
  • Pertes brutes (gross loss). Les pertes brutes représentent la somme totale des pertes observées sur une période de backtesting. Elles sont calculées en additionnant toutes les valeurs négatives des trades réalisés.
  • Profit net (net profit). C’est la différence entre le bénéfice brut et les pertes brutes. On l’appelle aussi parfois gain net.
  • Trade moyen (average trade). Un des indicateurs importants permettant de mesurer la rentabilité d’un système de trading, c’est le trade moyen, c’est-à-dire le profit net divisé par le nombre de trades réalisés par le système. Cette valeur vous indique le montant du profit (ou de la perte) moyen(ne) que vous pouvez espérer faire avec cette stratégie.

Risque

  • Perte la plus grande (largest losing trade).Il s’agit de la plus grande perte réalisée par un des trades réalisés sur la période du backtest.
  • Perte moyenne (average losing trade). Il s’agit du montant moyen que représentent les pertes enregistrées par les trades perdants du backtest.
  • Drawdown maximal (maximum drawdown). On peut définir le drawdown comme la baisse maximale qu’enregistrerait la valeur d’un portefeuille utilisant le système testé entre un plus haut et un plus bas. Dans le graphique ci-dessous, on voit que le drawdown maximal de la stratégie s’élève à près de 16.000 $ (voir notre encadré rouge).
backtesting - backtest - drawdown
Jaekle & Tomasini, Trading Systems, Figure 3.2

Efficacité

  • Taux de réussite (win rate). Il s’agit du pourcentage que les trades gagnants représentent par rapport au nombre total de trades.
  • Ratio gain/perte moyen (ratio avg. win/avg. loss). Il s’agit du ratio entre le gain moyen et la perte moyenne.
  • Facteur de profitabilité (profit factor). Il s’agit du bénéfice brut divisé par la perte brute. Plus ce nombre est élevé, mieux c’est. Mais on peut dire que, avec un facteur de profitabilité égal à 2, on a affaire à un système de trading solide (même si un facteur de profitabilité égal à 1,5 peut être parfois satisfaisant).

Les grandes étapes d’un backtest

Recueil de données

Obtenez les données de marché relatives aux prix des actifs qui vous intéressent. Veillez à ce que ces données couvrent une période suffisante pour évaluer les performances de la stratégie sur le long terme.

Définition de la stratégie

Définissez les règles de votre stratégie : règle d’entrée, règle de sortie, taille des positions et gestion du risque. Assurez-vous que ces règles puissent être mises en œuvre par votre logiciel de backtesting. Dans le graphique ci-dessous, la règle d’entrée est facilement quantifiable : passer long si moyenne mobile rapide > moyenne mobile lente.

backtesting - backtest - règle d'entrée
Jaekle & Tomasini, Trading Systems, Figure 3.1

Choix d’un logiciel

Choisissez un logiciel de backtesting adapté, compatible avec le format des données que vous avez choisies.

Le backtest

Importez les données de marché dans le logiciel de backtesting et appliquez la stratégie définie. Le logiciel simulera l’exécution de la stratégie et vous fournira les valeurs des métriques choisies.

Évaluation des performances

Analyser les résultats du backtesting, en se concentrant sur les métriques de votre choix. Ces valeurs doivent vous permettre d’évaluer la rentabilité, le risque et l’efficacité de la stratégie.

Optimisation

Au vu des résultats du backtesting, vous pouvez affiner votre stratégie en modifiant les paramètres des indicateurs utilisés, en incorporant des indicateurs supplémentaires, en modifiant les règles d’entrée ou de sortie, etc. Faites un nouveau backtest pour évaluer l’impact de ces changements.

Test hors échantillon

Après l’optimisation, testez la stratégie en utilisant des données de marché qui n’ont pas été utilisées lors de l’ optimisation initiale.

Observation continue

Évaluez régulièrement les performances de la stratégie après sa mise en application. Cela vous permettra de l’adapter à l’évolution des conditions de marché.

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Sources

 Urban Jaekle & Emilio Tomasini, Trading Systems, Harriman House Ltd, 2009

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