Depuis plusieurs mois maintenant je me suis découvert une passion pour le trading algorithmique, que je pratique via la plateforme PRT + un environnement codé main qui me permet d’évaluer et de suivre chaque robot.
J’ouvre ce topic afin de partager avec vous les futures performances de ma stratégie (en argent réel) et aussi les futures réflexions que je serai amené à faire quant à celle-ci. Pour le meilleur et pour le pire
L’idée d’avoir des « comptes à rendre » avec vous devrait me conduire à donner le meilleur. J’imagine que c’est en partie pour ça que Benoist tient ce blog aujourd’hui.
Voici les quelques points clés de cette stratégie, dont bon nombre sont issus de ce topic de Algoteam que j’ai lu et relu : mes-cles-pour-des-robots-gagnants-t26692-10.html
Merci Algoteam et les autres pour votre participation à ce message
Money management
Pour chaque robot, le nombre de contrat dépend de son maximumDrawDown. Pour ce faire je simule 5000 tirages (issu du backtest) sur 20 ans et retient le pire DD de tous ces tirages. Je me base ensuite sur une prise de risque de 10% du capital.
Exemple pour un compte de 10,000€ et MDD=500pt :
positionSize = 10%/(500pt/10000€) = 2 contrats
Diversification
Plutôt que de tout miser sur 1 seul robot, j’ai choisi d’en créer un grand nombre.
J’essaye le plus possible d’avoir des approches différentes dans la conception des robots, certains se basent sur :
- des indicateurs, d’autres sur des modèles fractales, breakout, trend following… Certains ne sont qu’acheteur, d’autres que vendeur...
- timeframe de 5 minutes jusqu’à 1 jour
- 6 marchés différents (eurusd, gbpusd, cac, dax, dow, us100)
L’idée est que si 1 des robots se plante, les 21 autres seront là pour le couvrir.
Pour chaque robot, je compare entre eux les horaires de prise de position via un algorithme afin de repérer des corrélations. Si corrélation il y a, alors je diminue le nombre de lot pour ces robots.
Test de robustesse
Le pire ennemi du trader algorithmique est la suroptimisation de ses robots. Par conséquent je fais passer certains tests de robustesse à chaque robot et j’apprends à repérer les signes d’un robot suroptimisé.
Ne garder que le meilleur
LA règle de survie est de réduire le plus possible le drawdown de son capital. Par conséquent, pour chaque robot j’ai poussé les variables aux extrêmes afin de ne garder que peu de trade, mais avec des RR plus importants.
De même pour le winRate, les probabilités confirment qu’un meilleur winRate diminue le drawdown. J'ai donc éliminé/repensé tout robot ne fonctionnant qu'avec des faibles winRate et gros gains.
Les stats en backtest des 22 robots :
- winRate moyen = 67% (de 47% à 97% pour chaque robot)
- RR moyen = 3.23 (de 1.9 à 8 pour chaque robot)
- Trades par mois moyen = 66 (de 0.9 à 16 pour chaque robot)
Voilà pour les fondements de cette stratégie, j’attends la suite pour vous partager les résultats :roll:
Bonne soirée à tous,
Jérémy