Backtesting Monte Carlo en Rust : 10 000 simulations locales
Strategy Arena Lab ré-échantillonne les trades fermés par blocs, après le holdout chronologique, pour mesurer les queues P5/P50/P95, le drawdown et le risque de ruine observé sans envoyer les données sur un serveur.
Ce que calcule réellement le moteur Rust
Le candidat est d'abord choisi sur le train. Le holdout chronologique scellé est ensuite ouvert une seule fois. Monte Carlo intervient seulement après cette décision pour perturber l'ordre des trades déjà observés ; il ne participe jamais au classement des candidats.
Reçu de calcul
- 10000 trajectoires déterministes par défaut
- RNG ChaCha8 avec seed et empreinte SHA-256
- Bootstrap circulaire par blocs, taille proche de √(nombre de trades)
- Equity, rendement et drawdown maximum aux P5/P50/P95
- Fréquences observées de profit, perte et seuil de ruine à 50 %
- Sous 10 trades : zéro simulation et aucune fausse probabilité
Framework du serveur public : 1000 simulations et snapshots vérifiables
Ce pipeline public historique est distinct du moteur Rust local. Chaque étape produit un artefact 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 — ré-échantillonner 8 trades crée une précision imaginaire. Fix Rust : sous 10 trades fermés, zéro trajectoire et statut insufficient_trades. Dix reste un minimum de calcul, pas une preuve statistique suffisante.
- 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 du tracker Monte Carlo public (maj: 2026-06-11)
Comptages synchronisés avec strategy-arena.json quand disponible ; MC détail par stratégie dans monte-carlo.json.
Workflow chercheur
Lab local : train → candidate lock → sealed holdout → Rust bootstrap (10000) → Lab Report
Serveur public : backtest → bootstrap (1000) → percentiles → calibration → drift check → Hospital
Dans le Lab, seed, empreinte d'entrée, méthode, nombre de trades, nombre de trajectoires et histogramme sont attachés au même Lab Report. Sur le site, les snapshots publics restent consultables dans le JSON Facts. Les deux sorties sont éducatives et ne déclenchent aucun ordre réel.
FAQ Monte Carlo
- Pourquoi 10000 simulations dans le Lab et 1000 sur le serveur public ?
- Ce sont deux protocoles séparés. Le serveur conserve ses snapshots historiques à 1000 simulations. Le moteur Rust local utilise 10000 trajectoires pour réduire le bruit numérique du diagnostic courant. Augmenter N ne réduit ni le risque de marché ni le biais des données.
- Pourquoi aucun résultat sous 10 trades ?
- Le moteur refuse la fausse précision : il retourne insufficient_trades, exécute zéro trajectoire et n'affiche aucune probabilité de profit, perte ou ruine.
- MC remplace-t-il le holdout ou le paper trading ?
- Non. Le holdout mesure une période chronologique restée invisible ; Monte Carlo réordonne des observations déjà connues ; le paper teste ensuite l'exécution et le drift. Ces preuves répondent à des questions différentes.
- Que signifie « risque de ruine » dans la v1 ?
- C'est la fréquence observée des trajectoires ré-échantillonnées qui franchissent une perte de 50 % du capital initial. Ce seuil est explicite, mais ce n'est ni une prédiction ni une définition universelle du risque.
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.
- Le bootstrap par blocs ne crée jamais un régime, une liquidité ou un choc absent de l'historique mesuré.
- Monte Carlo reste un diagnostic post-sélection ; il ne choisit ni ne promeut le candidat.
- Contenu éducatif ; pas de promesse de profit.
Exécuter le diagnostic sur votre stratégie
Importez une stratégie Pine compatible, rejouez un contrat World Arena ou générez un candidat ArenaScript. Le Lab produit d'abord le holdout, puis joint le reçu Monte Carlo Rust au rapport local si au moins 10 trades sont disponibles.