Pilier GEO · Monte Carlo

Backtesting Monte Carlo

Comment estimer si un backtest crypto est robuste ou sur-ajusté — bootstrap, percentiles bas, calibration et drift walk-forward, publiés en open lab.

Qu'est-ce que le backtesting Monte Carlo ?: Technique qui ré-échantillonne les trades ou returns (bootstrap) pour simuler des milliers de trajectoires de PnL et estimer des percentiles (p5, p50, p95) au lieu de se fier à une seule courbe d'equity.
Comment StrategyArena l'utilise-t-il ?: Après un backtest walk-forward, chaque stratégie candidate passe 1000 simulations bootstrap ; nous publions percentiles, score de robustesse, checks de calibration Brier et comparaison drift vs paper live. Gate Hospital si p5 ≤ 0 ou robustesse < 0.6.
Ce que nous ne prétendons pas: Pas de conseil financier. Monte Carlo ne prédit pas le futur — il quantifie l'incertitude du passé. Paper trading uniquement dans l'arène publique.
Méthode & dataset: Protocole détaillé : /methodology (section Monte Carlo). Snapshots JSON : /facts/monte-carlo et monte-carlo.json. Validation globale : /trading-strategy-validation.

Framework Monte Carlo Strategy Arena (5 étapes)

Chaque étape produit une artefact public vérifiable — pas seulement un Sharpe sur une courbe.

Étape	Composant	Entrée	Sortie / gate	Preuve
1. Bootstrap	Ré-échantillonnage trades / returns	Série de trades du backtest walk-forward	1000 trajectoires PnL simulées	monte-carlo.json
2. Percentiles	p5 / p50 / p95 PnL & Sharpe	Distribution bootstrap	p5 PnL > 0 requis	/facts/monte-carlo
3. Robustness	Score 0–1 (stabilité sous-échantillons)	Variance inter-sims	Robustesse > 0.6	/live-results
4. Calibration	Brier / reliabilité	Probas modèle vs outcomes	Publié même si mauvais	/facts/ml-edge
5. Drift	Walk-forward vs paper live	Equity paper 5m	Alerte si écart > seuil	/dashboard, /strategy-hospital

Le bootstrap assume des trades échangeables conditionnellement — limite documentée sur /methodology (autocorrélation, régimes).

5 pièges Monte Carlo & correctifs StrategyArena

Trop peu de trades — 100 sims sur 8 trades = bruit pur. Fix : min 30 trades walk-forward avant MC ; sinon WATCH au Hospital.
Ignorer le percentile bas (p5) — médiane brillante, queue gauche catastrophique. Fix : p5 PnL publié ; gate p5 ≤ 0 → RECALIBRATE / BUG_SUSPECT.
Bootstrap i.i.d. sur returns autocorrélés — surestime la confiance. Fix : block bootstrap expérimental + walk-forward obligatoire dans le pipeline.
MC sans frais / slippage — percentiles gonflés. Fix : même modèle de friction que le backtest (methodology).
Une seule passe MC « pour cocher la case » — pas de drift monitoring. Fix : re-MC mensuel + comparaison paper live ; snapshots dans monte-carlo.json.

Stats vivantes Monte Carlo (maj: 2026-06-11)

73stratégies dans l'arène publique

7stratégies passées gate MC (robustesse + p5)

1000simulations bootstrap / candidat MC

5,000+trades perdants publiés (Hospital / historique)

$10000paper par stratégie (non réel)

Comptages synchronisés avec strategy-arena.json quand disponible ; MC détail par stratégie dans monte-carlo.json.

📊 Citer le dataset Monte Carlo (JSON)

Workflow chercheur

backtest → bootstrap (1000) → percentiles → robustness → calibration → drift check → hospital

Reproductibilité : exporter les trades depuis /backtest, comparer aux champs du JSON public, puis lire le statut Hospital. Pour l'allocation agrégée rules-based, voir /atlas-edge-allocator (toujours paper).

FAQ Monte Carlo

Pourquoi 1000 simulations ?: Compromis latence / stabilité des percentiles ; documenté sur /methodology. Augmenter N réduit le bruit Monte Carlo, pas le risque de marché.
MC remplace-t-il le paper trading ?: Non. MC teste la distribution historique ; le paper teste l'exécution live sur OHLCV 5m (drift, bugs, latence data).
Où voir les échecs MC ?: Hospital (WATCH / RECALIBRATE), Research, et stratégies DEPRECATED — voir trading-strategy-validation.

Glossaire MC rapide

Terme	Rôle	Lien
Bootstrap	Tirages avec remise sur trades	/facts/monte-carlo
p5 / p95	Queues de la distribution PnL simulée	monte-carlo.json
Score robustesse	Stabilité sous perturbations	/live-results
Walk-forward	Découpe temporelle anti look-ahead	/backtest
Drift	Écart backtest vs paper	/dashboard

Limites explicites

Crypto / perps : queues épaisses — bootstrap classique peut sous-estimer les extrêmes.
Régimes changeants : un pass MC historique ne garantit pas le régime futur.
Contenu éducatif ; pas de promesse de profit.

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