Backtest de nos robots de trading
Prochaine mise à jour : 01.05.2024.
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Un 〉backtest permet d’évaluer les performances d’un algorithme avec sa dernière version, actuellement la v7.50, sur les données du passé.
Il faut tenir compte des facteurs suivants qui biaisent les résultats :
1. L’〉optimisation des 〉paramètres : il est possible d’optimiser les paramètres du robot pour maximiser les résultats. Mais cette optimisation n’est plus possible, dès que le robot commence 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.
3. Les performances passées ne présagent pas de l’avenir.
Au vu des fluctuations observées de plus en plus inhabituelles, nous limitons nos simulations à une année pour que nos robots de trading “collent” au mieux aux conditions actuelles du marché.
Les résultats des backtests que nous vous présentons ci-dessous sont extraordinaires, mais il est crucial d’avoir de telles performances pour espérer obtenir, dans une moindre mesure, des résultats réels intéressants. Nous pensons qu’il est important de vous informer de cela et que dissimuler cette réalité manquerait de transparence.
Cliquez sur les graphiques pour les agrandir !
escoDAX®
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escoNAS®
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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
