Longévité d'une stratégie

Étant donné qu'il n'y a pas d'avis sur la durée pendant laquelle une stratégie peut rester rentable et que l'objectif de chacun ici est de gagner de l'argent, ne serait-il pas préférable de pousser une stratégie rentable à un niveau de risque élevé plutôt que de l'appliquer à un niveau de risque faible pour constater qu'elle perd son avantage au fil des mois et des années ?

Donc, si vous avez confiance dans la stratégie et qu'elle semble bonne sur un compte réel après quelques mois, augmentez le risque à un niveau très élevé. Retirez le capital initial dès que vous avez doublé votre argent, il n'y a alors plus rien à perdre...

En revanche, si le risque est faible (disons 2%), il faudrait des années pour gagner de l'argent de manière significative sans un dépôt initial très important, avec un risque d'échec en raison de la longueur de l'échelle de temps.

C'est pourquoi l'ATR et les mesures de volatilité pour les objectifs de profit et les stop loss sont plus robustes. Elles s'adaptent au marché. Ce n'est pas le cas des stops fixes (pip). Les pips fixes peuvent être efficaces sur une seule paire, mais ils ne sont pas robustes si l'on utilise le même stop sur plusieurs paires.

Oui, je suis d'accord avec le seuil. C'est aussi ce que je pensais être la solution.

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Merci pour vos explications. J'aime entendre comment les autres procèdent pour m'aider à développer ma propre méthode.

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Les gars, ici, vous pouvez trouver des entretiens avec les meilleurs traders. Pour moi, c'est une grande source d'inspiration. Eg interview avec a.unger, p.kaufmann http://bettersystemtrader.com/

Et de nombreuses réponses et idées discutées dans ce fil de discussion

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J'ai écouté tous ses podcasts. De superbes interviews avec certains des meilleurs traders du monde (dont beaucoup ont écrit des livres).

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Si l'utilisation d'un plus grand nombre d'années de données peut sembler produire de meilleures stratégies à première vue, cela ne signifie-t-il pas que vous avez en fin de compte des stratégies qui sont simplement adaptées à un ensemble de données plus long ? Par ailleurs, le fait de disposer de données sur le comportement du marché au cours des 30 dernières années ne garantit pas et n'indique pas que le marché se comportera de la même manière à l'avenir.

Enfin, même si l'on corrige les écarts et les pics de prix, etc., ne teste-t-on pas des événements similaires par le biais d'analyses "Monte Carlo" et "What If" afin de trouver une stratégie plus robuste ? Ne serait-ce pas un peu comme si l'on filtrait d'abord le bruit des données pour trouver un modèle/stratégie gagnant(e) et que l'on réintroduisait ensuite le bruit pour tester si le modèle/stratégie tient toujours grâce aux analyses de Monte Carlo/Quand est-il possible de faire ?

La question est de savoir si, en testant plus de quelques années dans le passé, il est possible de réaliser des gains supplémentaires dans la robustesse (par opposition à la rentabilité) des stratégies. Ce n'est que mon avis, mais toutes les réflexions sont les bienvenues.

Je viens d'écouter Caesar sur le podcast Better Systems. Il a en fait commenté ce même débat (tester les données et les utiliser toutes ou les isoler).

Il s'agit en fait d'un développeur de stratégies à succès et il a dit qu'il utilisait un ensemble complet de données. Il a déclaré qu'après avoir dit cela, il sait que quelqu'un a commencé à hurler sur le podcast en signe de désaccord.

Je vous remercie donc pour votre point de vue. Je veux simplement que nous gardions à l'esprit qu'il n'y a pas de bonne méthode, que les gens réussissent avec les deux méthodes, et que nous devrions partager nos points de vue parce que nous pouvons apprendre des points de vue différents des autres.

-Stearno

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