Analyse des performances sur 6 mois
Alors voilà, j’ai passé les 6 derniers mois à torturer ma stratégie algorithmique de trading 3PM dans tous les sens. Et franchement, les résultats m’ont surpris, dans le bon comme dans le mauvais sens. Tu vois, ce que beaucoup ne comprennent pas avec le backtest trading, c’est qu’il faut accepter de voir ses certitudes s’effondrer. Moi le premier, j’étais persuadé que certains paramètres étaient en or… jusqu’à ce que les données me prouvent le contraire.
Ce qui m’a frappé en analysant cette période, c’est que les mouvements de 15h, ce fameux créneau du trading 3PM, ils ont une personnalité bien à eux. C’est pas juste une question de volatilité ou de volumes. Non, c’est plus subtil que ça. Il y a des patterns qui se répètent, des comportements institutionnels récurrents, et surtout… beaucoup de pièges pour les traders émotionnels.
Méthodologie de backtest
Bon, alors déjà, parlons méthodologie parce que c’est là que tout se joue. Un backtest trading mal foutu, c’est comme construire une maison sur du sable, tu vois ? J’ai utilisé Python avec une base de données tick par tick sur 6 mois complets, de juin à novembre. Pourquoi cette période ? Parce qu’elle englobe différentes conditions de marché : l’été calme, la rentrée volatile, et les prémices de fin d’année.
Ce que j’ai fait, et c’est crucial, c’est que j’ai divisé mes données en trois parties. Les deux premiers mois pour développer la stratégie algorithmique, les deux suivants pour l’optimisation des paramètres, et les deux derniers pour la validation pure. Comme ça, pas de suroptimisation, pas de triche inconsciente. Tu sais, cette erreur classique où tu ajustes tellement tes paramètres que ta stratégie devient parfaite… mais uniquement sur tes données historiques.
- Période testée : 6 mois complets (juin-novembre)
- Données tick par tick pour une précision maximale
- Division en 3 phases : développement, optimisation, validation
- Slippage et commissions intégrés dès le départ
- Tests sur différentes conditions de marché
J’ai intégré dès le début le slippage et les commissions réelles. Parce que franchement, une stratégie qui fait +30% sans frais mais qui devient négative avec, c’est du temps perdu. Mon slippage moyen était de 0.5 tick par trade, et les commissions de 2€ aller-retour. Des chiffres réalistes pour du day trading sur futures.
Paramètres clés de la stratégie
Alors les paramètres, c’est là que ça devient intéressant. Ma stratégie de trading 3PM repose sur trois piliers principaux. D’abord, l’identification des zones de liquidité qui se forment pendant la session européenne. Tu vois, entre 9h et 15h, le marché construit des niveaux, et à 15h pile avec l’ouverture US, bah ces niveaux deviennent des aimants à prix.
Le deuxième pilier, c’est le volume profile. J’analyse la distribution des volumes sur les 30 minutes avant 15h. Si je vois une accumulation anormale sur certains niveaux, je sais que quelque chose se prépare. C’est pas de la magie hein, c’est juste de l’observation répétée qui devient une règle algorithmique.
Le troisième paramètre, et c’est celui qui a fait la différence dans ma gestion des risques, c’est le momentum des 5 premières minutes après 15h. Si le marché ne bouge pas dans les 5 premières minutes avec une certaine vélocité, je ne prends pas le trade. Point barre. Ça m’a évité tellement de faux signaux…
- Stop loss dynamique : basé sur l’ATR 14 périodes, généralement entre 8 et 12 points
- Take profit échelonné : 50% à 1.5R, 30% à 2R, 20% en trailing
- Taille de position : maximum 2% du capital par trade
- Nombre de trades : un seul trade par jour maximum
- Filtre temporel : pas de trade les vendredis après 15h30
Ce dernier point sur le vendredi, c’est du vécu. Les vendredis après-midi, avec les clôtures de positions institutionnelles, c’est un piège à cons. J’ai mis 3 semaines à comprendre pourquoi ma stratégie perdait systématiquement le vendredi. Une fois ce filtre ajouté, ma performance trading s’est nettement améliorée.
Un truc important aussi, c’est que j’ai codé des conditions d’invalidation. Si le marché fait un gap de plus de 1% à l’ouverture US, pas de trade. Si on est en période d’annonce économique majeure dans les 30 minutes, pas de trade. Ces filtres, ils réduisent le nombre d’opportunités, mais ils augmentent drastiquement le taux de réussite.
Résultats et statistiques
Bon alors, parlons chiffres maintenant. Après 6 mois de backtest trading intensif, les résultats de ma stratégie trading 3PM sont… comment dire… encourageants mais humbles. On est loin des +500% vendus sur YouTube, mais on a quelque chose de solide, de répétable, et surtout de réaliste.
Performance globale
Sur la période complète, la stratégie a généré un rendement net de +18.7%. Alors oui, je sais, certains vont dire “c’est tout ?”. Mais attendez, on parle de 18.7% en 6 mois avec un drawdown maximum de seulement 8.3%. Tu vois le ratio rendement/risque ? C’est ça qui compte en stratégie algorithmique, pas les chiffres qui font rêver.
