Le Trading, le Money Management et les backtests

04/07/2020

J'ai mis en place des stratégies sur les indices qui sont rentable sur 20 ans. Je me suis dit que j'allais tester ces stratégies sur l'or. (croisement cours et moyenne mobile). Aussi incroyable que cela puisse paraître il suffit de mettre en place la stratégie inverse d'Achat/Vente pour que cela soit rentable. J'avoue être assez perplexe. Je vais creuser l'idée et vous présenter concrètement de quoi il s'agit. 🙃

02/07/2020

https://tradesystem.fr/index.php/2017/02/07/choisir-son-broker/

Bien choisir son broker est une étape très importante. Je ne cesse de le répéter. Avant de vouloir gagner de l’argent il faut faire tout ce qui est nécessaire pour éviter d’en perdre. Dans le cas du choix d’un broker, la première des choses à faire, c’est de vérifier que vous n’ê...

01/07/2020

Ceci est un bilan de plan de trade. Sans bilan, sans plan, c'est comme avancer sur une route de montagne sans éclairage la nuit. Il est plutôt complet et assez précis d'autant plus qu'il est établi sur 20 ans !

30/06/2020

[Stratégie backtest] Pour mettre en place un backtest, il faut partir d'un postula. Exemple : On remarque que lorsque le cours termine au-dessus de le M7 et M20 on a un signal d'achat et en signal de vente à l'inverse. Pour vérifier si l'hypothèse est vraie on va vérifier le postula sur la plus grande période possible à l'aide d'un ordinateur. L'ordinateur pourra nous aider à optimiser le signal en fixant le nombre de jours du trade suite à cette stratégie. Il pourra également optimiser les stop loss. Ensuite, en fonction du nombre de cas rencontrés on pourra définir un intervalle de confiance et une marge d'erreur qui sera valide sur le plan scientifique. 😜

29/06/2020

[ETF LYXOR GOLD] Le saviez-vous ? Une simple stratégie avec les chandeliers Japonais de type marteaux associée à la MM20 permet de booster de plus de 30% les performances du support concerné ! (backtest réalisé depuis janvier 2014) 🤩

21/06/2020

TradeSystem.fr : +13% depuis le début de l'année, 9.25% par an depuis 20 ans ! Un commentaire pour recevoir le bilan ! 🤩$$$

20/06/2020

Un bon système de trades, commence par une bonne vision du risque. Si vous n'avez aucune visibilité sur le risque et que vous tradez au feeling, tôt ou t**d, faute de méthodes vous allez vous planter. C'est garanti. 😜

18/06/2020

Le principe du Money Management ou de la gestion financière c'est de dynamiser votre porte-feuille. Il en existe pleins mais on pourra décomposer en deux grandes familles l'augmentation du capital investi sur les trades en cas de gains ou en cas de pertes. Je préfère le second à condition que le support ne soit pas trop risqué et avec un bon taux de réussite. Il faut aussi avoir confiance dans votre money management car le gros risque est bien de ne pas pouvoir sur-enchérir lorsque vous en avez besoin. Encore une fois tester un support sur un maximum d'années vous permettra de mieux appréhender les risques que vous prenez. La gestion financière que j'ai mis au point est mathématiquement infaillible et je vais brièvement vous expliquer son principe. Imaginons que votre plan de trade soit proche d'une réussite de 50%. Il serait alors à l'image d'une pièce qu'on lance en l'air. Pile je gagne, face je perds. Une idée tranquille serait de récupérer deux coups perdants en un coup gagnant. Comme vous avez autant de chance de perdre que de gagner, à terme vous récupérez toutes vos pertes plus le bénéfice du dernier coup/trade gagnant. Ex : face, face, face, face, face, pile, face, face, pile, pile, face, pile, pile. Dans une gestion classique, vous êtes à -4. Dans une gestion dynamique vos mises seraient les suivantes : 1,1,2,3,5,8,3,6,9,13,5,8,3. Dans ce cas et avec ce type de gestion le capital nécessaire est de 13 fois le capital minimal à trader. C'est-à-dire que pour éviter de faire le saut, si vous avez 15000 euros, au 1er trade il faut engager 1000€ maximum. L'exemple ici est violent, mais c'est bien ce principe que je retiens associé à une augmentation théorique de la réussite par des pertes que je ne récupère jamais mais qui s'écluse d'elles mêmes. L'avantage que j'ai, c'est que comme je test sur de longues périodes et que l'ordinateur s'auto paramètre, je sais exactement le potentiel de gains que je peux espérer et le risque que je cours.

16/06/2020

Bienvenue à tous les nouveaux membres sur cette nouvelle page ! Je vais vous parler de l'optimisation des signaux et comment les traiter. Pour faire simple, un cours qui traverse à la hausse une moyenne mobile est un signal d'achat. Mais un achat sur combien de temps ? Un jour, deux cinq ou dix ? La moyenne mobile était-elle à la hausse ou à la baisse ? Celle à 200 jours était comment ? Et le chandelier Japonais, peut-être il y avait un gap ? Autant de questions que l'on peut se poser mais auquel il est impossible d'apporter une réponse claire. Et c'est précisément à ce niveau que le Machine Learning va intervenir. En effet, votre objectif est de trader autour de la MM20, et bien en rentrant tous les paramètres possibles, l'ordinateur va tester toutes les possibilités qui peuvent se compter en dizaines de millions. Il va stocker les résultats et proposer différents bilans. A la fin, vous obtenez exactement ce que vous cherchiez, un plan de trade autour de la M20. Le plus, c'est que vous avez un backtest et un bilan la taille de votre base de données. Plus elle est grande et mieux c'est ! 😜

13/06/2020

Le Machine Learning est un concept d’intelligence artificielle. Par exemple, lorsque le cac40 clôture au plus haut de sa journée, vous avez sans doute remarqué que le lendemain il y avait une hausse également. En fait, avec un recul de 20 ans, il y a une hausse le lendemain dans plus de 80% des cas (plus de 310 cas étudiés depuis fin 99). Mais comment profiter au mieux de cette hausse ? Si l'idée est d'acheter au plus bas et de vendre au plus haut, dans les faits ce n'est pas aussi simple. Devons-nous acheter dés l'ouverture et vendre juste avant la cloche ? Acheter le lendemain sur une baisse et revendre avec une plus value ? De combien ? Le Machine Learning va en fait étudier tous les cas possibles d'achats et de ventes, va stocker les résultats dans un tableau et vous faire une restitution sous forme de bilan. C'est un travail impossible à faire à la main, même avec l'aide d'un ordinateur. Du coup le Machine Learning va considérablement nous aider car il va se baser sur tous les cas rencontrés.