Backtest Algos In/OOS

zilliq · Tue, 12 May 2020 07:50:29 +0000

Bonjour à tous, Ce matin, comme souvent, j’aime faire un point dans ce que j’appelle mon “incubateur” à algo, pour voir ce qui a fonctionné et surtout ce qui n’a pas fonctionné, quelles sont les idées qui s’en dégage etc…Je pense que chaque codeur algos doit en faire de même Et ce matin j’ai trouvé une jolie pépite. Non pas par ses trades gagnants, au contraire mais pour son évolution qui conforte de plus en plus certaines impressions Un backtest a été fait sur la partie encadrée en jaune, puis mis en réel après OOS, sur la longue période de trades perdants et de manière régulière. Un très beau triangle isocèle Et durant toute cette période le kurtosis était positif et le skewness négatif ! Moralité: 1/ Ne pas faire confiance aux backtests, un “très” bon candidat peut être catastrophique une fois mis en réel ! Pourquoi ? comment ? c’est ce que je cherche toujours..Les conditions du marché, des paramètres qui étaient bons lors du backtests n’était plus bon après etc.. 2/ Intérêt du kurtosis et du skewness ?? De plus en plus dubitatif. S’il donne une idée de la régularité des trades une corrélation In/OOS semble de moins en moins probable A suivre Très bonne fin de journée

This topic has 17 replies, 6 voices, and was last updated 4 years ago by Nicolas.

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05/13/2020 at 3:16 PM #131508

zilliq

Pour le plaisir, ou pas, nouvel exemple de divergence Backtest, magnifique, très belle pente et dès le passage en OOS sur test Walk Forward, une catastrophe

Donc encore une fois faites très très attention aux backtests et n’ouvrez pas le champagne avant un Walk Forward 😉

zilliq
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05/14/2020 at 7:22 AM #131599

Matriciel

C’est ce qui se passe le plus souvent lorsque l’on met nos stratégies à tourner en mode Démo ! 🙂

Matriciel
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05/14/2020 at 8:25 AM #131606

Nicolas

Pour mémoire et pour les nouveaux qui passeront sur le sujet :

Le développement de stratégie peut être fait de cette manière: développement (et optimisation éventuelle) sur la période échantillon (IN-SAMPLE) = 70% de l’historique , si vous êtes satisfaits des résultats, alors vous testez/validez votre algo sur les 30% restants sur la période hors-échantillon (Out Of Sample). C’est du Walk Forward tout simple à faire soit même.

On peut aussi multiplier les instances d’optimisation de façon automatique avec le module intégré de Walk Forward de la plateforme, cela permettant entre autre de trouver si possible la bonne périodicité pour la ré-optimisation d’une stratégie, quelques vidéos et explications faites ces dernières années :

Analyse Walk Forward avec ProRealTime

Récapitulatif sur l’utilisation du module Walk Forward sous ProRealTime

autre vidéo pour zonebourse.com : https://youtu.be/nrw_Q0qw1FQ?t=2099

Nicolas
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