zilliq wrote:
Bon, c’est parti.
Cela a été un peu long à calculer tout cela (D’ailleurs @vschmitt il y a des erreurs dans ton chapitre sur le Z-Score. Dans le tableau le Z-Score n’a pas d’unités (c’est un rapport), donc pas en Euro notamment 😉
Quoi qu’il en soit, si on part sur un trading à trade constant.
Bah c’est assez logique, mais sur plusieurs essais/algos on est quasi constamment avec un Z-score entre -0.85/+0.85 et on ne peut pas vraiment dire qu’un excès entraîne par la suite une baisse de performance 🙁
Ps: Sur le Graph, le Z-Score est calculé à partir de la moyenne et de l’écart type de l’ensemble de la série
Oui il faut faire attention à cela car dans ce cas, le calcul se fait à partir de données qui étaient inconnues. Par exemple, si on calcule la moyenne sur 100 périodes, on intègre des données qu’on ne connaissait pas à p=50. (c’est vrai que je n’ai pas donné cette précision dans mon livre). De plus, puisque qu’en OOS on observe une dégradation de la performance, la moyenne en OOS devrait être inférieur à celle en IS. Il y a donc un biais dans la lecture du z-score. Il est possible qu’il y ait un décalage et que par exemple, le deuxième sigma en IS soit équivalent au troisième sigma en OOS puisque la moyenne devrait être inférieure en OOS.
Dans mes observations, je n’ai pas constaté qu’un z-score supérieur à 85% permettait de prédire une perte immédiate, mais plutôt que la série de trades suivant avait plus de chance d’être perdante ou plus volatile qu’habituellement. J’applique personnellement cette règle depuis février et pour le moment j’ai évité deux séries de pertes sur plusieurs stratégies. Un des robots que j’avait arrêté aurait réalisé un gain juste après mais trois pertes consécutives ensuite.
En fait cette règle de gestion que j’ai imaginé rejoint ce que je dis plus haut dans ce message au sujet du risque d’arbitrage des stratégies trop gagnantes. Même si je n’ai jamais vraiment validé cette règle en backtest, cela semble fonctionner en réel. D’autant que j’y ajoute une autre règle qui consiste à réévaluer les conditions de marché et éventuellement à relancer et/ou contrôler l’optimisation du système.
Pour valider l’utilisation du z-score de manière systématique, il faudrait le faire uniquement sur la période OOS et comparer la volatilité des x positions suivantes et comparer cette volatilité avec la volatilité moyenne de la performance pour voir s’il y aurait une différence significative. Il faudrait aussi comparer la performance annualisée des mêmes x positions suivant un z-score supérieur à 85%.
Le problème de l’analyse des backtest IS est qu’ils sont toujours un peu suroptimisés, donc il est normal de trouver de très grandes séries gagnantes. Et ces grandes séries gagnantes sont beaucoup moins fréquentes en OOS.
Pour le moment je conserve cette règle de management des systèmes de trading, je n’ai pas noté une meilleure performance que si je ne l’utilisais pas mais j’ai évité beaucoup d’ouvertures de positions pour une performance à peu près égale, donc je diminue mon exposition au risque.
Beaucoup de règles de gestions utilisées par certains gérants n’améliorent pas leur performance voir la dégrade. Pour moi cette règle a pour objectif de m’éviter de me faire embarquer dans un arbitrage collectif après que ma stratégie serait devenue (accidentellement) trop gagnante. Cette règle n’est peut-être pas suffisante ou mal définie. D’ailleurs, j’utilise aussi un z-score glissant sur les 3 dernières périodes en complément. Mais peut-être qu’un simple écart-type pourrait suffir pour arrêter une stratégie devenue trop instable.
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