Le Backtester vous permet de tester une strategie sur des donnees historiques. Vous choisissez un asset (BTC, ETH, SOL...), une periode, et le backtester simule les trades qu'aurait fait la strategie.
Le piege du backtest : Un backtest parfait ne garantit RIEN pour le futur. C'est le probleme de l'overfitting — une strategie sur-optimisee pour le passe echoue sur les nouvelles donnees. C'est comme un etudiant qui memorise les reponses d'un examen passe : il aura 100% sur cet examen, mais 0% sur le suivant.
La simulation Monte Carlo resout ce probleme. Elle lance 1000 simulations en melangeant aleatoirement l'ordre des trades (bootstrap resampling). Si votre strategie est robuste, elle performera bien dans la majorite des 1000 univers paralleles. Si elle ne marche que dans un ordre precis, c'est un signal d'alarme.
Le Score de Robustesse resume tout en un chiffre. Il combine : le pourcentage de simulations rentables, la stabilite des rendements, et la coherence du Sharpe Ratio a travers les simulations. Un score > 70% indique une strategie fiable.
Exercice pratique : allez sur le Backtester, testez CUDA Evolved sur BTC, puis lancez le Monte Carlo. Comparez avec Buy & Hold. La difference de robustesse vous surprendra.
Concretement, que signifie "1000 simulations" ? Imaginons que votre strategie a fait 50 trades en 2025. Le Monte Carlo prend ces 50 trades et les melange aleatoirement 1000 fois. Simulation #1 : le trade gagnant arrive en premier, puis 3 perdants. Simulation #2 : 5 perdants d'affilee, puis une serie gagnante. Simulation #738 : les trades arrivent dans un ordre completement different. Chaque simulation donne un PnL final different.
Si votre strategie termine en positif dans 800 simulations sur 1000, votre score de robustesse est de 80% — c'est robuste, la strategie gagne quel que soit l'ordre des trades. Si elle ne termine en positif que dans 450 simulations sur 1000, votre score est de 45% — c'est fragile. La strategie depend d'un ordre precis pour fonctionner, ce qui ne se reproduira probablement pas.
Les seuils a connaitre :
- 90-100% : Extremement robuste — la strategie gagne presque toujours
- 70-90% : Robuste — fiable dans la plupart des conditions
- 50-70% : Fragile — dependante des conditions specifiques
- < 50% : Dangereuse — la strategie a autant de chances de perdre que de gagner
L'overfitting est le piege numero un du backtesting. C'est quand une strategie est tellement optimisee pour les donnees passees qu'elle devient inutile pour le futur. Les signes d'overfitting :
- Un backtest trop parfait (PnL > 100%, zero drawdown) — mefiance !
- Un score Monte Carlo bas malgre un bon backtest (signe que les resultats dependent de l'ordre exact)
- Des parametres ultra-specifiques (ex: acheter quand RSI = 31.7 et volume > 1247) au lieu de regles generales
La regle d'or : un backtest parfait sur le passe ne garantit rien sur le futur. C'est pourquoi le Monte Carlo existe — pour separer la vraie robustesse de la chance.
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