C’est bien la définition du test de marche en avant. On prend chaque set de variables d’optimisations et on le test sur la période OOS. En effet le module inclut dans la plateforme ne restitue que le set qui a la meilleure performance en argent, au final, ok pour ce point.
Hormis faire un backtest, on ferait quoi d’autres pour tester une stratégie dans ce cas ? Puisque le développement de stratégie a été mené sur des data qui existent (ou randomisé pourquoi pas), il faut bien les tester. Je te l’accorde, un backtest ne suffit pas, d’où des tests de robustesse (le WF en étant un, mais pas le seul, mais il a l’avantage d’être disponible dans la plateforme !), mais avant que tu redises que ça ne sert à rien, je l’affirme à nouveau, tu as raison, un WF ne déterminera pas que ce sera le futur et donc en l’état n’est pas compatible avec le vœu pieu de l’algo parfait que tu cherches.
Évidemment que le WF n’est pas une preuve irrefutable que tout va bien dans le meilleur des mondes, mais en tant qu’être humain, et n’étant pas doué de super pouvoirs, il faut bien s’appuyer sur des données statistiques pour se donner une orientation sur ce qui est bien, moyen ou peu intéressant.
Au final, et comme je l’ai évoqué dans tous les sujets liés à l’optimisation et aux tests de robustesse, c’est pas la plateforme, ou l’icône qui affiche des données toutes vertes dans votre backtest qui vous dira si oui ou non vous devez lancer l’algo sur votre compte, c’est votre décision motivée par votre propre analyse et votre aversion au risque qui le fera.
Tout d’abord bravo pour ton ouverture d’esprit Nicolas 😉 Je pense que sur le fond on est d’accord
Ce que je veux, d’une certaine manière, c’est mettre un coup de pied dans la fourmilière et que nous ouvrions toutes et tous les yeux et s’apercevoir que les dès sont pipés dès le départ malheureusement, ce qui explique d’une part qu’il y ait très peu de licornes, mais que nous soyons des millions à les chercher 🙂 Mais avec de mauvais outils …
On passe des heures à créer des algos, et actuellement notre (quasi) seul moyen de l’apprécier c’est de faire un backtest, et (quasi) seul moyen de tester sa robustesse est de faire un WF, car oui on a bien que ça
Sauf que comme démontré plus haut, un backtest malheureusement, s’il satisfait l’égo, ne permet en aucun cas de donner la ou les meilleures combinaisons de variables pour enfin mettre l’algo en réel (ce que nous faisons toutes et tous depuis des lustres.) et le WF qui n’est qu’une répétition de backtest (donc erroné) n’évaluera pas plus la robustesse de l’algo, tout au plus il permettra de dire si le 1er résultat du backtest est gagnant et de manière reproductible sur x séries de backtest (ce qui est très rare donc). Tout ceci explique, notamment, pourquoi tant de jolis backtests se soldent pas de magnifiques échecs en réel ou en démo, et on s’en étonne encore… Et je ne te parle pas des vendeurs d’algos qui utilisent ces WF pour vendre leur produit, rien que l’idée …
Alors oui on a que ça, les backtest, les WF=x backtests mais est ce une raison pour s’en accommoder ?
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