Trading Automatique / Algorithmique / Robots / EA / Algo

[simon4martins]

Acheter des robots de trading en ligne de type "black box" fini toujours mal.

Il faut arrêter de croire au Père Noël.

[simon4martins]

Merci pour la vidéo avec Damien :

https://www.youtube.com/watch?v=-VsducR02LU

[Pascaline123]

IG Markets est un courtier historique et reconnu dans le domaine du forex et des CFD, fortement régulé notamment par la FCA au Royaume-Uni et l’ASIC en Australie, ce qui constitue un gage de sécurité pour les fonds des clients. Il offre une large gamme d’instruments financiers, allant du forex aux indices, actions et matières premières, ainsi que des plateformes de trading fiables avec des outils avancés pour l’analyse et l’exécution des ordres. Cependant, ses spreads et frais peuvent être plus élevés que certains concurrents à bas coût, et le service client a parfois reçu des retours mitigés. De plus, selon la juridiction, les conditions de levier et de protection peuvent varier. Globalement, IG Markets représente une option sérieuse et fiable pour un trader recherchant une plateforme stable et bien régulée, mais il reste essentiel d’évaluer si ses conditions correspondent à votre style de trading, à votre niveau d’expérience et à votre tolérance au risque.

[Laurent7]

Salut à tous,

Les cabinets de recouvrement ont des logiciels qui automatisent tout le suivi de créances et les relances (SMS, email). C'est très efficace pour gérer le risque de défaillance. Je cherche l'équivalent pour un investisseur individuel en P2P Lending ou micro-crédit. Un outil qui permet de créer des scénarios automatisés de gestion dès qu'un paiement est manquant.
Rien de propre dans la FinTech ou le Trading Automatique ?

[nepaltrading]

Merci du partage !

[001Margot]

Bonjour, sujet tres pertinent sur le forex. Pour ceux qui analysent aussi les tendances des produits numeriques et infoproduits, InsightRaider fournit des donnees interessantes sur les revenus et les niches rentables.

[Fabien Labrousse]

[JamesBum]

Avez-vous déjà utilisé et gagné avec un robot de trading ?

Ou est-ce inutile de creuser le sujet ? Est-ce une impasse ?

[Anya172Ot]

J'utilise Claude pour coder mes algorithmes de trading (quelque soit le langage).

Puissant et efficace.

(Je ne suis pas du tout développeur à la base)

On vit un changement d'ère majeure en matière d'informatique au sens large.

[Juliushal]

On voit régulièrement des stratégies affichant des performances impressionnantes... jusqu'au moment où elles sont confrontées au marché réel. Dans une grande majorité des cas, le problème ne vient pas de la stratégie elle-même, mais de la qualité du backtest.

Voici, selon moi, les principaux points à vérifier avant d'accorder le moindre crédit à un backtest, notamment sur des stratégies intraday ou de scalping.

### 1. Utiliser des données de qualité

C'est la base. Des données incomplètes, des bougies erronées ou un historique trop court peuvent complètement fausser les résultats. Pour des stratégies intraday, il est préférable d'utiliser des données tick par tick ou, au minimum, des données en 1 minute fiables.

### 2. Intégrer les coûts de transaction

Beaucoup de backtests oublient les éléments suivants :

* spread réel,
* commissions,
* frais de financement (pour les CFD),
* slippage.

Sur une stratégie de scalping visant quelques points, ces coûts peuvent faire toute la différence entre une stratégie rentable et une stratégie perdante.

### 3. Éviter le sur-optimisation (curve fitting)

Lorsqu'une stratégie possède 15 paramètres optimisés sur le passé, il y a de fortes chances qu'elle ait simplement appris l'historique par cœur.

Une bonne stratégie doit rester performante lorsque les paramètres varient légèrement.

### 4. Tester sur plusieurs périodes de marché

Une stratégie qui fonctionne uniquement pendant un marché haussier de faible volatilité n'est probablement pas robuste.

Il faut vérifier son comportement :

* en marché haussier,
* en marché baissier,
* en marché latéral,
* lors des périodes de forte volatilité,
* pendant les annonces économiques majeures.

### 5. Réaliser un test "out-of-sample"

Une partie des données sert à développer la stratégie (in-sample), tandis qu'une autre partie, jamais utilisée pendant le développement, permet de la valider.

C'est souvent cette seconde phase qui révèle si la stratégie possède réellement un avantage statistique.

### 6. Vérifier le nombre de trades

Un backtest basé sur 30 opérations ne permet pas de tirer de conclusion solide.

Plus le nombre de trades est élevé, plus les statistiques deviennent pertinentes.

### 7. Analyser davantage que le gain total

Le rendement final est loin d'être le seul indicateur intéressant.

Je regarde systématiquement :

* le drawdown maximal,
* le profit factor,
* le taux de réussite,
* le gain moyen par trade,
* la perte moyenne,
* l'espérance mathématique,
* le ratio gain/perte,
* la durée moyenne des positions.

Une stratégie peut afficher un excellent rendement tout en étant pratiquement impossible à suivre psychologiquement.

### 8. Vérifier la stabilité dans le temps

Une courbe de capital très régulière est souvent préférable à une stratégie qui réalise 90 % de ses gains sur une seule période exceptionnelle.

La régularité est souvent un meilleur indicateur de robustesse que la performance brute.

### 9. Faire du walk-forward testing

Après l'optimisation, il est intéressant de répéter le processus sur plusieurs fenêtres temporelles afin de vérifier que la stratégie continue de fonctionner lorsque les marchés évoluent.

C'est une étape encore trop souvent négligée.

### 10. Passer ensuite en paper trading

Même un excellent backtest ne garantit pas les performances futures.

Une période de trading en conditions réelles, sans risque financier, permet de vérifier :

* la qualité de l'exécution,
* les écarts entre théorie et pratique,
* la faisabilité opérationnelle de la stratégie.

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Au final, je préfère largement une stratégie affichant 12 à 18 % de rendement annuel avec un drawdown maîtrisé et des résultats stables pendant plusieurs années, plutôt qu'un backtest annonçant +300 % obtenu après des dizaines d'optimisations.

Les meilleurs systèmes ne sont généralement pas ceux qui présentent les performances historiques les plus spectaculaires, mais ceux qui restent robustes lorsque les conditions de marché changent.

Curieux de connaître vos critères : quels sont, selon vous, les indicateurs ou les vérifications indispensables avant de considérer qu'un backtest est réellement crédible ?