Le backtester qui essaie de te prouver que tu as tort.
La plupart des backtests gagnants sont des illusions statistiques. Le labo lance tes backtests par centaines de combinaisons, puis les passe au détecteur d'overfit : probabilité d'overfit (PBO), Sharpe dégonflé, entrées aléatoires, stress de coûts, Monte Carlo. Gratuit, dans le navigateur, en français.
Ce backtest a l'air gagnant. Il ne l'est probablement pas : 62 % du gain vient de 5 trades chanceux et l'edge ne survit pas à des coûts doublés. À ne pas trader tel quel.
- Dépendance aux meilleurs trades : 62 % de l'edge porté par 5 trades
- Stress de coûts : l'edge meurt à des frais ×2
- Sensibilité des paramètres : 85 % des réglages voisins restent profitables
- Probabilité d'overfit (PBO) : 41 % sur la grille de 48 essais
3 étapes
Configure
10 stratégies (ORB++, EMA Cross, RSI mean-rev, Donchian, FVG, FVG Multi, MACD, Bollinger, Supertrend, Stochastic), 18 actifs, 6 timeframes. Filtres et sorties gridables pour explorer chaque combinaison.
Lance en multi-combo
Jusqu'à des centaines de combinaisons en un clic, avec frais, slippage et spread réalistes par venue. Les données sont point-in-time : la stratégie ne voit jamais le futur.
Lis le Diagnostic
Chaque run reçoit un bulletin à drapeaux : dépendance aux meilleurs trades, survie à un stress de coûts ×2, sensibilité des paramètres, entrées aléatoires. Les grilles reçoivent en plus le PBO et le Sharpe dégonflé.
Pourquoi un détecteur d'overfit
Un PF de 2 sur un backtest ne veut rien dire si tu as testé 500 configs pour le trouver. Le labo compte tes essais et dégonfle le résultat en conséquence. C'est la même discipline que j'applique à mes propres bots, y compris quand le verdict est non.
Adossé à un moteur réel
Le labo est branché sur ma flotte de bots : le terminal en direct montre chaque signal accepté ou rejeté, avec son motif.
Voir le terminal en directSuivre la recherche
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