Optimisation et analyse Walk Forward _ aides
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Suite à l’arrivée de ce nouveau module dans la plateforme, j’ouvre ce topic dédié pour toutes questions, aides et explications nécessaires à son fonctionnement ainsi qu’à l’interprétation des résultats.
Liens disponibles sur le site pour en savoir plus:
Vidéo explicative du fonctionnement dans sa globalité en Français (+20min): https://www.prorealcode.com/blog/video-tutorials/analyse-walk-forward-prorealtime/
Vidéo récapitulative sur le Walk Forward (6 min.): https://www.prorealcode.com/blog/recapitulatif-sur-lutilisation-du-module-walk-sous-prorealtime/
Extrait de la documentation ProBacktest en Anglais: https://www.prorealcode.com/blog/learning/strategy-optimisation-walk-analysis/
EDIT 26/04/17: Nouvel article en Anglais dans le blog, reprenant un peu toutes les questions évoquées sur les différents forums depuis l’apparition du Walk forward: https://www.prorealcode.com/blog/prorealtime-walk-analysis-tool/
Resalut Nicolas,
Je pense effectivement que tu étais un poil fatigué. J’adore le “c’est de la merde !”
Bref plusieurs questions à froid
1/ je n’ai rien compris à ce que PRT appelle le WFE. comment il est calculé, et comment l’interpréter ?
2/ de même que signifie performance annualisee ? C’est les résultats que l’on aurait obtenu après une année avec ces paramètres ??
3/ si j’ai bien compris qu’ il fallait que le wfe soit supérieur à 50%. Est ce que cela signifie que les 5 périodes de test doivent être supérieures à 50% pour que la stratégie soit viable . Ce qui me paraît compliqué. Ou seuls 3 sur 5 par exemple suffisent ?
4/ dernière chose au final de ces 5 tests, quels variables retenir ?
Merci d’avance
Zilliq
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La vidéo est corrigé, ouf! Je vais pouvoir monter un bêtisier des vidéos un jour 🙂
Pour répondre à tes questions:
1/ ça n’est pas PRT qui a crée le WFE. Le Walk Forward Efficiency est le ratio de “qualité” du test pour déterminer la robustesse de la stratégie. Il est simplement calculé en divisant le rendement annualisé de la période hors échantillon (OOS) par le rendement annualisé de l’échantillon optimisé (IS). Logique, puisque ces 2 périodes n’ont pas la même durée, il faut pouvoir les comparer ensemble, donc on annualise leurs performances.
Dans ce cas, si le WFE (l’éfficacité Walk Forward en Français..) est supérieur à 50%, on considère que l’optimisation a réussi, puisque le rendement de la stratégie dans la durée hors échantillon a été d’au moins 50% vis à vis de notre optimisation. Plus elle est importante, mieux cela serait bien sûr. Si elle était plus faible, alors sans doute que l’optimisation aurait échoué, l’optimisation aurait mené à une “sur optimisation”, l’overfit en Anglais : on est trop adapté à ce qui s’est passé et sans se soucier de comment la stratégie pourrait performer dans le futur. C’est ici que prend l’intérêt de ce mode d’optimisation.
2/ répondu dans le 1)
3/ Attention, l’analyse Walk Forward ne va pas faire d’une mauvaise stratégie sur-optimisé, une meilleure stratégie moins sur-optimisé. C’est un outil qui permet de tirer nous mêmes des conclusions.
Dans le Walk Forward, on a plusieurs occurrences, qui nous permettent de simuler plusieurs fois à la suite le trading ‘temps réel’ de la stratégie et cela sur toutes la durée de notre historique. On pourrait le faire qu’une seule fois (1 seule occurrence), mais nous n’aurions qu’une seule période de validation. En multipliant les occurrences, on a ainsi plus de périodes de validation, nous permettant de vérifier si celles-ci ont un bon WFE. Plus il y a d’occurrences vérifiant un bon WFE, alors plus de chances on a d’avoir trouvé une stratégie robuste.
4/ Toutes et aucunes. Chaque occurrence est une optimisation à part entière. Comme je le stipule dans la vidéo, le fait d’avoir plusieurs occurrences valides, nous permet de connaître par avance, la durée adéquate pendant laquelle on peut trader la stratégie sans la ré-optimiser (période hors échantillon = Out Of Sample). Une fois cette période passée, on ré-optimise pour la même durée d’échantillon.
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Euh,
Je comprends un peu mieux, mais
Ce que tu appelles rendement annualisé, c’est ce qu’aurait gagné la stratégie sur l’année avec ces paramètres ? Mais comment c’est possible car le test n’est fait que sur une courte période?
Mais pourtant quand on met les premières variables ou-sample les gains sur l’ensemble de la période sont différents ?
Pour le 4, ce que je ne comprends pas c’est que l’on teste 5 sets de variables pour au final et théoriquement choisir le set qui donne ou donnerait les meilleurs résultats.
Là le truc c’est que que tu te retrouves avec 5 sets *2, ancré ou non ancré avec des résultats complètement différents et rien ne dit que si le 2ème test était bon, il le sera encore dans le futur sur les 3 autres tests
Sincèrement, vraiment pas simple à utiliser et à en tirer quelque chose. J’aurai vraiment espérer qu’en le faisant tourner il te donner UN set des meilleurs variables sur les 5 périodes et non pas un set pour chaque période
Et puis ils ne précisent pas à partir de quel moment on considère qu’une stratégie est robuste, intéressante ou non, et de fait avec quels variables
Zilliq
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Bonsoir
Un peu compliqué honnêtement je m’attendais à autre chose.
Pour moi le walk forward c’est le walk forward de chez Selfinvest qui teste une stratégie
en faisant défiler le graphique en accéléré , en reprenant ce qui s’est passé comme si on était en réel , d’où des backtests beaucoup plus précis
et réalistes
Ici pour moi le terme walk forward est inapproprié
Alors à quand un vrai walk forward???
Madrosat
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C’est bon, j’ai compris comment fonctionnait le WF de PRT !
Vache cela n’a pas été simple
Et le salut est venu de l’aide du Walk Forward de Tradestation 🙂 Qui est gigantesque. Alors que sur PRT on a un mini papier. No comment…
http://help.tradestation.com/09_01/tswfo/tswfo.htm#topics/about_wfo.htm
En gros, et pour faire simple, c’est comme si A CHAQUE DEBUT DE PERIODE on faisait une optimisation en réel et que l’on utilisait les meilleures variables déterminées par le système sur la période In Sample, sur les prochaines données Out Sample !
L’idée est donc de déterminer si une optimisation à intervalle régulier permttrait d’avoir une stratégie payante, ou non.
Ouf !
Donc le WF de PRT ne détermine pas les meilleures variables, mais il teste les variables optimisées sur la période précédente sur la période à venir
D’où le ratio WFE qui doit être supérieur à 50 % donc meilleur que la période In Sample
Moralité et perso je pense qu’il vaut mieux une optimisation ANCREE car c’est plus ce que nous faisons dans la vraie vie=optimisation depuis le début, qu’une optimisation non ancrée uniquement sur une période précédente.Après cela n’engage que moi
Et bien cela n’aura pas été simple. Comprendre comment fonctionne une Mercedes en lisant la notice d’une BMW, il nous aura tout fait PRT 🙂
Zilliq
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