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Le backtest simule une strategie sur des donnees historiques. C'est un outil puissant mais dangereux si mal utilise.
Un backtest rejoue une strategie d'investissement sur des donnees historiques pour estimer comment elle aurait performe. C'est comme une machine a remonter le temps financiere.
L'objectif n'est pas de predire l'avenir, mais de valider (ou invalider) une hypothese. Si une strategie ne fonctionne pas sur le passe, elle n'a aucune raison de fonctionner dans le futur. L'inverse n'est pas vrai : une strategie qui marche en backtest ne marchera pas forcement en reel.
Backtest vs Forward test
Le backtest utilise des donnees passees. Le forward test (paper trading) valide en temps reel sans risque. Les deux sont complementaires et necessaires avant de risquer du capital.
Dans Quant Box
Deux moteurs de backtest sont disponibles : le backtest de portefeuille (performance d'une allocation) et le backtest de strategie (scoring factoriel). Chacun repond a une question differente.
Un backtest produit de nombreuses metriques. Les plus importantes sont le rendement total, le rendement annualise (CAGR), la volatilite, le Sharpe Ratio, le Max Drawdown, et le nombre de trades.
Ne regardez jamais le rendement seul. Un backtest avec +200% mais un MDD de -70% est inutilisable en pratique car aucun humain ne supporterait la perte intermediaire.
Formule mathematique
Metriques essentielles
Comparaison de deux strategies
Exemple concret
Strategie A : CAGR +18%, MDD -15%, Sharpe 1.2. Strategie B : CAGR +25%, MDD -45%, Sharpe 0.55. La strategie A est clairement superieure en ajuste du risque, meme si B a un rendement brut plus eleve.
Hierarchie des metriques
1. Max Drawdown (survivabilite) 2. Sharpe Ratio (efficacite) 3. CAGR (rendement). Si le MDD est insupportable, le reste ne compte pas.
Le look-ahead bias se produit quand le backtest utilise une information qui n'etait pas disponible au moment de la decision. C'est le piege le plus courant et le plus destructeur.
Exemples : utiliser les resultats annuels publies en mars pour une decision prise en janvier. Utiliser le prix de cloture du jour pour une decision prise le matin. Utiliser une donnee 'point-in-time' qui a ete revisee depuis.
Comment detecter
Si votre backtest semble trop beau pour etre vrai (Sharpe > 3, MDD < 5%), il y a probablement un look-ahead bias. Verifiez scrupuleusement les dates de disponibilite de chaque donnee.
Le survivorship bias se produit quand votre univers d'actions ne contient que les entreprises qui existent aujourd'hui, en excluant celles qui ont fait faillite ou ont ete delistees.
Si vous backtestez une strategie value sur le CAC 40 actuel, vous excluez les entreprises value qui ont fait faillite (Alcatel, Dexia, Vivendi ancien...). Votre backtest est artificiellement optimiste car il ne contient que les survivants.
Impact reel
Le survivorship bias peut gonfler les rendements de 1-3% par an. Sur 10 ans, cela represente un ecart de 20-40% entre le backtest et la realite. C'est enorme.
Dans Quant Box
Les donnees Quant Box incluent les titres delistes quand elles sont disponibles. Neanmoins, soyez conscient de cette limitation dans tous vos backtests.
L'overfitting se produit quand vous optimisez tellement les parametres de votre strategie qu'elle s'adapte parfaitement aux donnees passees mais echoue sur de nouvelles donnees. C'est comme memoriser les reponses d'un examen : vous avez 20/20 mais vous n'avez rien compris.
Plus vous avez de parametres, plus le risque d'overfitting est eleve. Une strategie avec 2 parametres est plus robuste qu'une strategie avec 20 parametres.
Tests de robustesse
Pour detecter l'overfitting : 1. Test out-of-sample (garder 20% des donnees pour validation). 2. Varier legerement les parametres : si la performance s'effondre, c'est de l'overfitting. 3. Tester sur differents marches et periodes.
Regle du pouce
Attendez-vous a ce que la performance reelle soit 30-50% inferieure au backtest. Si votre strategie est encore attractive apres cette haircut, elle vaut la peine d'etre testee en forward.