Merci beaucoup pour ta réponse Nicolas,

Cela étant, si c’est bien le cas, et qu’il s’agit uniquement d’un retard visuel,  je n’arrive pas à expliquer que la stratégie basée sur un PRT court terme -à l’achat quand il passe sous le cours, et à la vente lorsqu’il est supérieur au cours- ne soit pas rentable, tandis que le déclencheur isole parfaitement les segments de courbe à la hausse tout en évitant la grande majorité des segments à la baisse.

Selon toute vraisemblance si les actions sont bien effectuées en temps réel, pour un cours à la hausse et avec l’indicateur PRT court terme sur une fréquence d’1H, je devrais obtenir une performance (hors frais de trade) positive et supérieure au simple fait de posséder passivement les actions. (Selon l’observation graphique)

Cela dit les Backtests ne donnent pas du tout ce résultat, ils donnent un résultat neutre, sans aucun gain, même dans un cours à la hausse. comment expliquer cela ?

PRT-SUR-PRIX.png

Bonjour Nicolas,

Voici un autre exemple, toujours avec Hermes fréquence 1 Jour cette fois, ici nous voyons clairement l’effet du décalage sur le résultat de l’achat (au croisement à 1843/u) puis de la vente de 10 actions (au croisement à 1878/u)

Si l’opération était réellement instantanée, alors l’achat aurait du survenir rigoureusement au croisement (PRT<close) pour 18430 € au total, puis revendu au croisement suivant (PRT>close) pour 18780, un bénéfice net de courtage de 332€ aurait dû résulté, tandis qu’ici nous avons bien une perte de 450 € (soit clairement la tendance entre les deux points d’achat et vente affichés, étant décalés de 1 à 2 jours des points de déclenchement programmés par croisement de courbes, voir screen joint)

Il en résulte que dans mon Backtest il y a bien un décalage entre mon déclencheur (l’exécution de ma formule) et le passage réel d’ordre au marché.

Ma grande inquiétude est de savoir si ce décalage persisterait si je devais aller sur le marché réel au lieu de l’environnement de Backtest.

RETARD-BACKTEST-ENTRAINANT-UNE-PERTE-AU-LIEU-DUN-GAIN.jpg

Bonsoir Nicolas,

En effet je perçois enfin la logique, c’est beaucoup plus clair : si l’échelle de temps est 1 jour la fonction ne pourra lire les données qu’une fois par jour correspondant aux données de clôture/ouverture de chaque jour, cela dit, est-il possible d’envisager que le bot se base sur des valeurs “temps réel” au lieu des valeurs de clôtures ou d’ouvertures ?

Donc je dois demander à ma fonction d’aller chercher les données open/close à un niveau périodique “Heure” ou “Minutes” pour obtenir les données “temps réel” qui pourraient me permettre de déclencher plus tôt mes ordres tout en suivant la tendance et mes indices au niveau “Day” pour fixer les seuils déclencheurs

Dans ce cas le principe serait de lire dans un premier temps mes données à l’échelle “minute”/”hour” puis dans un second temps d’aller vers le plus grand et tracer ma courbe de tendance “day” puis ajouter le cours à l’échelle “day”

Je peux donc réctifier mon déclencheur :

open1 = open (timeframe 1 heure)
open2 = open (timeframe 1 day)
IF open1 </> SMA OR open2 </> SMA THEN
BUY/SELL 10 share AT MARKET

Ne pouvant appeler que des unités de temps qui sont des multiples plus grand que le graphique de base, je dois partir de la période la plus petite (ici 1h) et appeler la plus grande (1 jour)

Voici donc le nouveau code qui ajoute la notion de réactivité dans ma formule de base :

TIMEFRAME(daily)
open1 = open

timeframe(1hour)
SMA=Average[Periods](close)
open2 = open

IF NOT ONMARKET THEN
IF open1 > SMA OR open2 > SMA THEN
BUY 10 share AT MARKET
ENDIF
ENDIF

if onmarket THEN
if open1 < SMA OR open2 < SMA THEN
sell 10 share at market
ENDIF
ENDIF

GRAPHONPRICE SMA
GRAPHONPRICE open1

Merci infiniment, les résultats obtenus sont déjà bien meilleurs et je suis rassuré sur le fait qu’il est tout à fait possible d’être réactif par rapport au “court actuel” ! 🙂

Cela étant il s’est passé certaines actions assez étranges dans mon tests : sans aucune raison un déclencheur de vente s’est activé tandis que la courbe trend n’a jamais dépassé mes courbes d’ouvertures.

INCORRECT-TRIGGER.jpg

Merci Nicolas,

Effectivement sur ma dernière formulation j’ai changé les “crosses over/under” de la fonction de base par des < / >,  donc forcément les ordres deviennent facilement contradictoires par moments

En repassant en “cross” le résultat est encore bien meilleur, je retiens que l’analyse sur un double temps est capable d’améliorer une fonction,

J’ai d’ailleurs codé une fonction “TIME TRAVEL TREND” purement temporelle qui prend une décision selon la tendance entre la fermeture du cours et son ouverture ainsi que les variations du cours heure / cours jour et cela donne de superbes résultats (2X supérieur, net, au rendement passif sur une courbe à la hausse) :

timeframe(daily)
open1 = Open

timeframe(1hour)
IF open1>open1[1] THEN
if not onmarket THEN
buy 10 share at market
ELSE
SET STOP %LOSS StopPercent
SET Target %PROFIT StopPercent*ProfitLossRatio
ENDIF
ENDIF

IF onmarket THEN
IF open<open1 AND open+open[1]+open[2]<open[3]+open[4]+open[5] THEN
SELL 10 shares at market
ENDIF
ENDIF

graphonprice open1 coloured(100,0,0)

Cela dit la stratégie n’est pas meilleure pour l’instant que la stratégie gagnante basique donnée par le logiciel “Exemple d’optimisation” : Sa grande force est d’utiliser des variables d’après ce que j’ai compris, l’IA est capable des les optimisés dans un contexte. Ainsi sur des variables comme des %LOSS ou %PROFIT ce sera mieux gérer en variables qu’en utilisant une fonction %TRAILING et en fixant un montant

→”Exemple d’optimisation” (SMA CROSS IN + STOP LIMIT)

SMA=Average[Periods](close)

IF NOT ONMARKET THEN

IF CLOSE CROSSES OVER SMA THEN

BUY 10 shares AT MARKET

ELSE

SET STOP %LOSS StopPercent

SET Target %PROFIT StopPercent * ProfitLossRatio

ENDIF

ENDIF

GRAPHONPRICE SMA

J’aimerais mieux comprendre comment les variables sont exploitées par l’IA
Car quand je définis un stop %loss de 1, cela n’a rien à voir avec un stop %loss de “a” avec a = variable valant initialement 1

Tout ce que nous utilisons comme variable va être analysé par l’ordinateur sur des scénarios passés et futurs pour essayer de prédire quel est la meilleure façon de l’adapter à l’environnement immédiat et à la tendance actuelle ?
Si en simulation cela donne de superbes résultats, n’est-ce pas un facteur de risque dans une situation réelle si le PC s’emballe dans ses calculs de variables ?

Quelqu’un aurait une expérience des variables pour savoir si elles sont fiables ?