Backtest de nos robots sur 1 an

(Prochaine mise à jour : 01.10.2023)

Pensez à effacer les données de navigation et à actualiser la page !

Backtest sur 1 an

Un 〉backtest permet d’évaluer les performances d'un algorithme avec sa dernière version (actuellement la v5.71) sur des données historiques.
Néanmoins, il est important de considérer les 2 facteurs suivants qui biaisent l'analyse des résultats :
1. L'〉optimisation des 〉paramètres : il est possible d'optimiser les paramètres du robot pour maximiser les résultats. Mais cette optimisation ne sera plus possible, dès que le robot commencera à trader en réel.
2. Le 〉slippage : il existe un décalage entre le prix réel d'exécution des ordres et celui utilisé lors des backtests. Cela signifie que le prix auquel un ordre est exécuté peut différer de celui auquel l'ordre a été passé.

Les backtests ont été réalisés avec 10’000 € de capital.

Le robot est configuré de façon à prendre un risque de 1.5 % par trade.

Performances mensuelles sur 1 an, du 01.09.2022 au 31.08.2023.
En premier, les backtests SANS réinvestissement des gains.
Téléchargez les rapports détaillés :
〉DAX    〉NAS

escoDAX®

Évolution du capital sans réinvestissement

escoNAS®

Évolution du capital sans réinvestissement

Performances mensuelles sur 1 an, du 01.09.2022 au 31.08.2023.
En second, les backtests AVEC réinvestissement des gains.
Téléchargez les rapports détaillés : 〉DAX  ◊  〉NAS

escoDAX®

escoNAS®

Nos moteurs fonctionnent avec le module 〉ProOrder de la plateforme 〉ProRealTime.
Les rapports ci-dessus sont générés automatiquement par ce logiciel.
Les performances passées ne présagent pas de l’avenir.

Le trading algorithmique repose sur la capacité à prendre des décisions basées sur des données et des règles préétablies, plutôt que sur des intuitions subjectives. Kevin McPartland

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