Trading Automatique / Algorithmique / Robots / EA / Algo

[simon4martins]

Acheter des robots de trading en ligne de type "black box" fini toujours mal.

Il faut arrêter de croire au Père Noël.

[simon4martins]

Merci pour la vidéo avec Damien :

https://www.youtube.com/watch?v=-VsducR02LU

[Pascaline123]

IG Markets est un courtier historique et reconnu dans le domaine du forex et des CFD, fortement régulé notamment par la FCA au Royaume-Uni et l’ASIC en Australie, ce qui constitue un gage de sécurité pour les fonds des clients. Il offre une large gamme d’instruments financiers, allant du forex aux indices, actions et matières premières, ainsi que des plateformes de trading fiables avec des outils avancés pour l’analyse et l’exécution des ordres. Cependant, ses spreads et frais peuvent être plus élevés que certains concurrents à bas coût, et le service client a parfois reçu des retours mitigés. De plus, selon la juridiction, les conditions de levier et de protection peuvent varier. Globalement, IG Markets représente une option sérieuse et fiable pour un trader recherchant une plateforme stable et bien régulée, mais il reste essentiel d’évaluer si ses conditions correspondent à votre style de trading, à votre niveau d’expérience et à votre tolérance au risque.

[Laurent7]

Salut à tous,

Les cabinets de recouvrement ont des logiciels qui automatisent tout le suivi de créances et les relances (SMS, email). C'est très efficace pour gérer le risque de défaillance. Je cherche l'équivalent pour un investisseur individuel en P2P Lending ou micro-crédit. Un outil qui permet de créer des scénarios automatisés de gestion dès qu'un paiement est manquant.
Rien de propre dans la FinTech ou le Trading Automatique ?

[nepaltrading]

Merci du partage !

[001Margot]

Bonjour, sujet tres pertinent sur le forex. Pour ceux qui analysent aussi les tendances des produits numeriques et infoproduits, InsightRaider fournit des donnees interessantes sur les revenus et les niches rentables.

[Fabien Labrousse]

[JamesBum]

Avez-vous déjà utilisé et gagné avec un robot de trading ?

Ou est-ce inutile de creuser le sujet ? Est-ce une impasse ?

[Anya172Ot]

J'utilise Claude pour coder mes algorithmes de trading (quelque soit le langage).

Puissant et efficace.

(Je ne suis pas du tout développeur à la base)

On vit un changement d'ère majeure en matière d'informatique au sens large.

[Juliushal]

On voit régulièrement des stratégies affichant des performances impressionnantes... jusqu'au moment où elles sont confrontées au marché réel. Dans une grande majorité des cas, le problème ne vient pas de la stratégie elle-même, mais de la qualité du backtest.

Voici, selon moi, les principaux points à vérifier avant d'accorder le moindre crédit à un backtest, notamment sur des stratégies intraday ou de scalping.

### 1. Utiliser des données de qualité

C'est la base. Des données incomplètes, des bougies erronées ou un historique trop court peuvent complètement fausser les résultats. Pour des stratégies intraday, il est préférable d'utiliser des données tick par tick ou, au minimum, des données en 1 minute fiables.

### 2. Intégrer les coûts de transaction

Beaucoup de backtests oublient les éléments suivants :

* spread réel,
* commissions,
* frais de financement (pour les CFD),
* slippage.

Sur une stratégie de scalping visant quelques points, ces coûts peuvent faire toute la différence entre une stratégie rentable et une stratégie perdante.

### 3. Éviter le sur-optimisation (curve fitting)

Lorsqu'une stratégie possède 15 paramètres optimisés sur le passé, il y a de fortes chances qu'elle ait simplement appris l'historique par cœur.

Une bonne stratégie doit rester performante lorsque les paramètres varient légèrement.

### 4. Tester sur plusieurs périodes de marché

Une stratégie qui fonctionne uniquement pendant un marché haussier de faible volatilité n'est probablement pas robuste.

Il faut vérifier son comportement :

* en marché haussier,
* en marché baissier,
* en marché latéral,
* lors des périodes de forte volatilité,
* pendant les annonces économiques majeures.

### 5. Réaliser un test "out-of-sample"

Une partie des données sert à développer la stratégie (in-sample), tandis qu'une autre partie, jamais utilisée pendant le développement, permet de la valider.

C'est souvent cette seconde phase qui révèle si la stratégie possède réellement un avantage statistique.

### 6. Vérifier le nombre de trades

Un backtest basé sur 30 opérations ne permet pas de tirer de conclusion solide.

Plus le nombre de trades est élevé, plus les statistiques deviennent pertinentes.

### 7. Analyser davantage que le gain total

Le rendement final est loin d'être le seul indicateur intéressant.

Je regarde systématiquement :

* le drawdown maximal,
* le profit factor,
* le taux de réussite,
* le gain moyen par trade,
* la perte moyenne,
* l'espérance mathématique,
* le ratio gain/perte,
* la durée moyenne des positions.

Une stratégie peut afficher un excellent rendement tout en étant pratiquement impossible à suivre psychologiquement.

### 8. Vérifier la stabilité dans le temps

Une courbe de capital très régulière est souvent préférable à une stratégie qui réalise 90 % de ses gains sur une seule période exceptionnelle.

La régularité est souvent un meilleur indicateur de robustesse que la performance brute.

### 9. Faire du walk-forward testing

Après l'optimisation, il est intéressant de répéter le processus sur plusieurs fenêtres temporelles afin de vérifier que la stratégie continue de fonctionner lorsque les marchés évoluent.

C'est une étape encore trop souvent négligée.

### 10. Passer ensuite en paper trading

Même un excellent backtest ne garantit pas les performances futures.

Une période de trading en conditions réelles, sans risque financier, permet de vérifier :

* la qualité de l'exécution,
* les écarts entre théorie et pratique,
* la faisabilité opérationnelle de la stratégie.

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Au final, je préfère largement une stratégie affichant 12 à 18 % de rendement annuel avec un drawdown maîtrisé et des résultats stables pendant plusieurs années, plutôt qu'un backtest annonçant +300 % obtenu après des dizaines d'optimisations.

Les meilleurs systèmes ne sont généralement pas ceux qui présentent les performances historiques les plus spectaculaires, mais ceux qui restent robustes lorsque les conditions de marché changent.

Curieux de connaître vos critères : quels sont, selon vous, les indicateurs ou les vérifications indispensables avant de considérer qu'un backtest est réellement crédible ?

[Gordantit]

Bonjour,

Je poursuis sur un autre sujet qui me tient à cœur : le passage du trading discrétionnaire au trading automatisé.

Mon contexte : je code depuis un moment des stratégies en MQL5 sur MetaTrader, principalement sur indices (NAS100, DAX) et sur des logiques de breakout à l'ouverture. J'ai aussi testé ProRealTime pour la partie backtest, plus confortable pour itérer rapidement.

Ce qui me frappe, c'est l'écart entre la facilité à produire une belle equity curve en backtest et la difficulté à obtenir quoi que ce soit de stable en réel. Quelques constats que je soumets à la discussion :

• Le sur-optimisation (overfitting) : à force d'ajuster les paramètres sur l'historique, on finit par modéliser le bruit. Une stratégie qui a besoin de 8 paramètres pour fonctionner n'a probablement aucun edge réel.

• Le walk-forward et l'out-of-sample : c'est l'étape que tout le monde repousse parce qu'elle tue la plupart des stratégies. Optimiser sur 2020-2023 et valider sur 2024-2025 change radicalement les conclusions — surtout quand la période d'optimisation est un marché haussier.

• Le coût de transaction : spread, commissions, slippage à l'ouverture. Sur du scalping intraday, ces frais peuvent représenter l'intégralité de l'edge théorique. Un backtest à spread fixe est une fiction.

• Le money management : martingale, anti-martingale, lots fixes, fraction de Kelly. C'est souvent ici que les comptes explosent, pas sur la logique d'entrée.

Mes questions :

1. Combien de stratégies avez-vous dû abandonner avant d'en trouver une qui tienne en réel ? (j'ai l'impression que le ratio honnête est de l'ordre de 1 sur 20, voire pire)

1. Utilisez-vous un stop-loss "hard" au niveau du broker, ou une sortie gérée par le code ? La question du décrochage de connexion me semble sous-estimée.

1. Quelle durée de forward test en démo considérez-vous comme minimale avant de passer en réel ? 3 mois ? 6 mois ? Un nombre de trades plutôt qu'une durée ?

1. Ceux qui utilisent des VPS : quel hébergeur, et avez-vous constaté une différence de latence significative sur les exécutions à l'ouverture US ?

1. Est-ce que quelqu'un a réussi à faire vivre une stratégie plus de deux ans sans réoptimisation ? Ou l'ajustement périodique est-il inévitable ?

Je suis particulièrement intéressé par les retours de ceux qui ont arrêté l'automatisation après l'avoir essayée — les échecs sont souvent plus instructifs que les réussites, et on les lit rarement.

Merci d'avance.

[Juliushal]

Salut Gordantit,

Sujet passionnant et très lucide ! Tes constats sur l'overfitting, le bruit de marché et les frais réels touchent exactement là où ça fait mal pour 95 % des traders qui se lancent dans l'algo.

Voici quelques éléments de réponse basés sur le retour d'expérience :

1. Le ratio de stratégies jetées à la poubelle :
Ton chiffre de 1 sur 20 est même plutôt optimiste. En réalité, si on compte les idées testées de A à Z (du simple script Python/MQL5 au backtest OOS), on est souvent plus proche de 1 sur 50 ou 1 sur 100.
Le secret pour ne pas y passer 10 ans est d'éliminer très vite : si une idée n'a pas un edge brut évident SANS optimisation de paramètres, inutile d'insister. L'optimisation ne doit servir qu'à ajuster légèrement la sensibilité, pas à créer du PnL.

2. Stop-Loss "Hard" vs SL géré par le code :
Toujours un Stop Loss côté broker. Déconnexion internet, crash du VPS, bug de plateforme, micro-coupure de l'API... le risque résiduel est mortel si tu n'as pas un stop physique chez le courtier. La bonne pratique :

• Placer un SL "hard" (sécurité maximale) chez le broker dès l'ouverture de la position.
• Gérer tes sorties tactiques ou fermetures anticipées par le code (ex: trailing stop, sortie sur indicateur/temps).

3. Forward test & validation : durée vs nombre de trades :
Raisonner uniquement en mois est un piège. Une stratégie intraday sur le NAS100 qui fait 10 trades par jour aura une pertinence statistique bien plus vite qu'une stratégie swing H4.

• Échantillon : Minimum 200 à 300 trades en démo/forward test pour commencer à avoir une loi de distribution fiable.
• Condition de marché : Il faut impérativement que la période de forward test traverse au moins deux régimes de marché différents (forte volatilité + range ou tendance inverse).

4. VPS & Latence à l'ouverture US :
Si tu fais du breakout à 15h30 sur indices, la latence et le slippage sont tes pires ennemis.

• Les VPS situés dans les mêmes datacenters que les serveurs de ton broker (ex: Equinix LD4 à Londres ou NY4 à New York) sont indispensables.
• ForexVPS, BeeksFX ou même des instances AWS/Vultr bien localisées font très bien le job. Mais attention : à 15h30, le spread expansion du broker pèse souvent plus lourd dans le slippage que la pure latence réseau.

5. Durée de vie d'une stratégie sans réoptimisation :
L'illusion du "robot qu'on lance et qu'on oublie 5 ans" est la cause principale de la casse.
Les marchés changent de régime (volatilité, taux, acteurs). Une stratégie robuste peut tenir 12 à 18 mois sans toucher aux paramètres, mais elle nécessite un monitoring régulier de sa dérive. Si la baisse des performances dépasse le pire drawdown historique du Walk-Forward, on coupe et on réévalue.

Ravi de lire d'autres retours, notamment sur vos pires retours d'expérience en réel !