Backtests de bots crypto : le taux de réussite n'est pas le résultat net

Un taux de victoire de 80 % peut accompagner un backtest perdant de bot crypto. L’information manquante est combien chaque gain et chaque perte contribue, et ce que le total rapporté inclut. Commencer par une vérification comptable avant de comparer les stratégies.

L’évaluation de l’agent fraude de Coinbase Engineering du 7 octobre offre un parallèle opportun : des métriques complémentaires exposent des compromis que toute note d’accroche peut cacher. La détection de fraude n’est pas du trading, et Citrine n’utilise pas cet agent. La leçon utile est d’inspecter ce qu’une mesure omet.

Définir le dénominateur

Ici, le taux de victoire signifie les trades clos gagnants divisés par tous les trades clos : gains, pertes et breakevens. Il n’y a pas de breakevens dans cet exemple. Ailleurs, vérifier si les trades à zéro résultat sont exclus et si « gagnant » est mesuré avant ou après les coûts. Les trades ouverts, ordres rejetés et signaux ne sont pas des trades clos ; les compter répond à une autre question.

Deux stratégies, 100 trades clôturés chacune

Ce sont des exemples arithmétiques fictifs, pas les performances de Citrine ni de ses clients, et pas une recommandation. Les deux stratégies ont 100 opérations clôturées. Supposez une taille de position identique tout au long des deux stratégies, aucune capitalisation des gains et pas encore de coûts.

Stratégie A : 80 gains × +$5

+$400

Stratégie A : 20 pertes × -$25

-$500

Stratégie A : total avant coûts

-$100

Stratégie B : 40 gains × +$20

+$800

Stratégie B : 60 pertes × -$10

-$600

Stratégie B : total avant coûts

+$200

A gagne 80/100 = 80 % ; B gagne 40/100 = 40 %. La moyenne des gains d’A est $5 et la magnitude moyenne des pertes $25 ; pour B ce sont $20 et $10. Sur tous les trades clos, A fait en moyenne -$1 par trade et B +$2 avant coûts. La fréquence ne remplace pas la taille. Aucun exemple ne prédit les résultats futurs.

Rapprocher coûts et financement

Pour rapprocher un total avant coûts, soustraire les frais d’entrée et de sortie et les débits de financement, ajouter les crédits de financement, et tenir compte de la slippage si elle n’est pas déjà reflétée dans les prix. Ne pas déduire un coût deux fois. Une étiquette disant « net » est insuffisante : vérifier quels coûts et événements de financement elle inclut. Les données de financement manquantes ne valent pas zéro vérifié.

Les trades clôturés ne constituent pas l’intégralité du run

Un total de trades clôturés exclut le profit ou la perte non réalisés sur des positions encore ouvertes au cutoff. Le changement d’équité sur l’intégralité du run peut inclure cette exposition et le financement hors trades clôturés. Comparer le capital de départ et de fin sur la même base, en séparant dépôts ou retraits si présents. Indiquer si des positions ont été laissées ouvertes, marquées au marché ou clôturées de force à la fin.

Rendre la comparaison équitable

• Concentration : vérifier si quelques grosses victoires, un produit ou un jour dominent le résultat. Inspecter aussi les séries de pertes et le drawdown (déclin du sommet au creux).
• Échantillon et dates : 100 trades d’une phase de marché ne sont pas 100 preuves indépendantes. Faire correspondre les temps de début/fin, le fuseau horaire et la couverture de données.
• Taille : garder le capital initial, les quantités et l’allocation comparables. Un sizing ou compounding différent peut expliquer des différences en dollars sans meilleurs signaux.
• Sélection : inclure des périodes défavorables et des périodes test non touchées. Un réglage répété sur le même échantillon peut favoriser le hasard.