#1 04-01-2024 13:55:08

Climax

Administrateur

Inscription: 30-08-2008

Messages: 6 087

Forward testing dans le domaine du trading et de l'investissement

Le forward testing - souvent appelé paper trading, walk-forward testing, stress testing ou forward simulation, selon le contexte - est un processus de trading et d'investissement.

Contrairement au backtesting, qui évalue les stratégies à l'aide de données historiques, le forward testing, dans un contexte de paper trading, applique les règles de trading aux conditions actuelles du marché pour prédire les performances futures.

Cette méthode permet de valider une stratégie de trading en temps réel sans risque pour le capital réel.

Il peut également s'agir d'une forme de test de résistance qui consiste à simuler un portefeuille dans des conditions extrêmes pour voir s'il tient le coup (voir l'exemple plus loin dans l'article).

Principaux enseignements

Validation et évaluation en temps réel

• Le forward testing effectués dans le cadre du paper trading peuvent aider à valider les stratégies de trading en temps réel.

• Il permet de tester les performances futures sans risquer le capital réel.

• Se distingue du backtesting (qui utilise des données historiques) pour évaluer l'adaptabilité et la robustesse des stratégies sur des marchés en constante évolution.

Perfectionnement et intégration continus

• Il s'agit d'un processus itératif, qui intègre les enseignements de l'analyse historique et ajuste continuellement les stratégies en fonction de l'évolution du marché.

• Le forward testing est utilisé pour affiner les stratégies afin de les adapter aux scénarios de marché historiques et prospectifs.

• Important pour maintenir la pertinence et l'efficacité de la stratégie.

Analyse quantitative et sensibilisation aux limites

• Le forward testing repose sur des méthodes quantitatives - modèles statistiques et techniques probabilistes pour les prévisions de marché et l'évaluation des stratégies.

• Il est également essentiel de reconnaître les limites des modèles, en particulier dans des conditions extrêmes, et la nature stochastique des marchés.

Pourquoi le Forward Testing est-il nécessaire ?

Les marchés sont en constante évolution, influencés par les événements économiques, les développements géopolitiques et le comportement des traders/investisseurs.

Le backtesting n'est pas suffisant en soi, car nous n'avons eu qu'un seul passage dans l'histoire et nous ne disposons souvent pas de bonnes données.

Et comme les acteurs du marché apprennent au fil du temps, cela influe sur la nature des données et des résultats futurs du marché.

De plus, de nombreux événements - par exemple les crises de la dette comme celles de 1929 et 2008 - ne se produisent que tous les 50 à 100 ans environ.

Les pandémies, les fléaux et les catastrophes naturelles constituent des menaces pour les portefeuilles.

Il en va de même pour les guerres.

Le forward testing peut vous aider à tester ces éléments compte tenu du manque de données, même si c'est de manière imparfaite.

Cela permet d'évaluer plus précisément l'adaptabilité et la robustesse d'une stratégie.

Intégration à l'analyse historique

Si le forward testing se concentre sur les conditions actuelles et futures du marché, il s'appuie souvent sur les enseignements tirés du backtesting.

En combinant l'analyse historique avec le forward testing, les traders/investisseurs peuvent affiner leurs stratégies.

Ils s'assurent ainsi qu'elles sont bien adaptées aux scénarios de marché passés et présents.

Le rôle de la technologie dans le forward testing

Les technologies de pointe, en particulier l'IA et l'apprentissage automatique, peuvent être utilisées dans le cadre du forward testing.

Les algorithmes peuvent simuler des stratégies de trading à partir de données, quelle que soit leur forme, et ajuster les paramètres en fonction de l'évolution des marchés.

Néanmoins, il est important de ne pas trop optimiser les stratégies en se basant sur ce qui a fonctionné dans le passé, mais plutôt sur une compréhension des facteurs de cause à effet sous-jacents.

Suivi et ajustement des stratégies

Le contrôle continu et l'ajustement des stratégies font partie intégrante du forward testing.

Au fur et à mesure que les conditions du marché évoluent et que nous apprenons davantage au fil du temps, les stratégies peuvent avoir besoin d'être recalibrées.

Ce processus itératif consiste à affiner les paramètres et les règles en fonction des nouvelles connaissances acquises.

L'analyse quantitative dans le forward testing

Les méthodes quantitatives sont à la base du forward testing.

Des modèles statistiques et des techniques probabilistes sont utilisés pour prévoir les mouvements du marché et évaluer les résultats potentiels des stratégies de trading.

Limites et considérations du forward testing

Limites du modèle

Aucun modèle ne peut saisir parfaitement les complexités des économies réelles, en particulier dans des conditions extrêmes.

Il est important de reconnaître les limites du modèle et les inconnues qu'il comporte.

Comportements imprévisibles des marchés

Dans des scénarios sans précédent, le comportement des marchés peut être très imprévisible.

Les données historiques peuvent fournir des indications limitées dans de tels cas.

Surveillance et ajustement continus

Un suivi continu et des ajustements périodiques du portefeuille et du modèle sous-jacent sont essentiels pour rester pertinent et efficace.

Exemple de forward test d'un scénario extrême

Supposons que vous souhaitiez soumettre un portefeuille à un test de résistance à un scénario extrême qui ne s'est jamais produit dans les données historiques :

• 40 % de chômage

• croissance du PIB réel de -10 %, et

• 40 % d'inflation d'une année sur l'autre

Pour réaliser un forward test d'un portefeuille dans le cadre de ce scénario unique, une approche structurée impliquant à la fois une modélisation théorique et des techniques de simulation est nécessaire.

Ce processus implique la création d'un environnement économique synthétique qui reflète ces conditions, puis l'évaluation de la performance du portefeuille dans ce contexte.

Création d'un environnement économique synthétique

Modéliser les variables économiques

Développer un modèle pour simuler les variables économiques d'intérêt : le chômage, la croissance du PIB et l'inflation.

Étant donné la nature extrême de ces conditions, le modèle doit être non linéaire et capable de capturer la dynamique d'une économie très stressée.

En savoir plus : Parité du risque de queue

Intégrer les corrélations et les interdépendances

Reconnaître et modéliser les interdépendances entre ces variables.

Par exemple, une inflation élevée a souvent un impact sur le chômage et la croissance du PIB.

Il est essentiel de comprendre ces relations pour créer un environnement de simulation réaliste.

Incorporer les extrêmes historiques

Utiliser les données historiques des crises économiques passées pour alimenter le modèle.

Bien qu'aucun précédent historique ne puisse correspondre exactement au scénario proposé (ou s'en rapprocher), les éléments des périodes d'inflation élevée ou des dépressions économiques passées peuvent servir de base de référence.

Simuler la performance d'un portefeuille

Analyse de la composition du portefeuille

Analyser la composition actuelle du portefeuille.

Comprendre les sensibilités des différentes classes d'actifs (actions, obligations, matières premières, etc.) aux variables économiques modélisées.

Simulation de Monte Carlo

Utiliser des simulations de Monte Carlo pour projeter la performance du portefeuille dans le cadre du scénario synthétique.

Il s'agit d'effectuer de nombreuses itérations du modèle.

À chaque fois, les paramètres d'entrée sont modifiés de manière aléatoire dans le cadre de contraintes définies, afin d'obtenir un éventail de résultats possibles.

Test de résistance des catégories d'actifs

Accordez une attention particulière à la manière dont les différentes catégories d'actifs réagissent dans ces conditions extrêmes.

Par exemple, une forte inflation peut éroder la valeur réelle des actifs à revenu fixe, tandis que les actions peuvent réagir négativement à une forte contraction du PIB et à un taux de chômage élevé. et à un taux de chômage élevé.

La réaction des matières premières dépend de la dynamique exacte de l'offre et de la demande sur chaque marché.

Analyser les résultats et affiner la stratégie

Mesures de performance

Évaluer la performance du portefeuille à l'aide d'indicateurs tels que la VaR du portefeuille, l'insuffisance attendue et les pertes.

Ces mesures aideront à évaluer le risque et le drawdown potentiels dans le cadre d'un scénario extrême.

Ajustement des scénarios et analyse de sensibilité

Ajustez les paramètres du scénario pour comprendre la sensibilité du portefeuille aux changements de chaque variable économique.

Cela peut aider à identifier les aspects du scénario qui sont les plus préjudiciables au portefeuille.

Ajustements stratégiques

Sur la base des résultats de la simulation, procédez à des ajustements stratégiques du portefeuille.

Il peut s'agir de diversifier les actifs détenus, d'augmenter les liquidités ou de se couvrir contre certains risques à l'aide d'options.

Résumé

La simulation de crise d'un portefeuille dans le cadre d'un scénario économique unique et extrême implique la création d'un environnement synthétique réaliste, l'utilisation des techniques de simulation nécessaires et l'application d'une approche analytique rigoureuse.

Ce processus permet non seulement de comprendre l'impact potentiel de conditions extrêmes sur le portefeuille, mais aussi d'élaborer des stratégies pour atténuer les risques associés.

Il peut s'agir d'utiliser des options OTM dans un portefeuille pour s'assurer que le risque qu'un événement inacceptable se produise est nul.

Conclusion

Le forward testing est une étape importante dans le développement et la mise en œuvre des stratégies de trading et d'investissement.

En simulant des stratégies avec un compte de démonstration dans des conditions de marché en temps réel, il permet de se faire une idée de leur potentiel de réussite - et des risques et dangers potentiels.

L'affinement continu, aidé par l'analyse quantitative, renforce encore l'approche.

---

Le trading de CFD implique un risque de perte significatif, il ne convient donc pas à tous les investisseurs. 74 à 89% des comptes d'investisseurs particuliers perdent de l'argent en négociant des CFD.