Améliorez vos Robots de Trading avec les Simulations de Monte Carlo

Aujourd'hui, nous décryptons les mystères des simulations de Monte Carlo, un atout majeur dans l'arsenal de l’algo trader, et un outil essentiel pour accroître la fiabilité de vos trading bots sur le long terme.

Les Simulations de Monte Carlo dans les Stratégies de Trading

De manière générale, les simulations de Monte Carlo constituent une méthode algorithmique destinée à évaluer l'impact des incertitudes sur différents modèles. Dès qu'un modèle mathématique est établi et que des données pertinentes sont disponibles, il est possible d'appliquer cette méthode de simulation.

Dans le contexte des stratégies de trading, prenons une métaphore pour illustrer son fonctionnement. Imaginez que chaque trade de votre backtest soit une bille colorée dans une boîte. Au départ, ces billes sont disposées selon l'ordre des trades réalisés dans votre backtest. Puis, vous secouez vigoureusement cette boîte, mélangeant aléatoirement les billes. Chaque fois que vous ouvrez la boîte après l'avoir secouée, les billes présentent un nouvel ordre – c'est une simulation de Monte Carlo. En répétant ce processus, vous évaluez votre stratégie sur de multiples séquences aléatoires de trades, vous donnant ainsi une vision plus complète de la façon dont votre stratégie pourrait se comporter dans des conditions de marché variées.

Évaluer des Scénarios Futurs Possibles

Les simulations de Monte Carlo peuvent servir de “garde-fou” contre la sur-optimisation / le sur-apprentissage, car elles permettent d'évaluer dans quelle mesure les résultats de vos backtests dépendent de la configuration des données passées.

Elles vous aident à établir les scénarios futurs les plus probables en termes de performance. Si ces scénarios divergents significativement des performances du backtest, notamment par des résultats bien inférieurs ou même des pertes alors que votre backtest était positif, c'est un signal d'alarme. La stratégie est probablement sur-optimisée sur le passé, ou elle n'est peut-être tout simplement pas viable.

Moins dramatiquement, ces simulations permettent d'évaluer les scénarios extrêmes, tant les plus lucratifs que les moins rentables. Prenons l'exemple de notre stratégie multicoin enveloppe (lien de la vidéo de présentation : Enveloppe Multicoin). Le graphique ci-dessous représente l'évolution du capital en USDT en fonction de la date.

Nous voyons que la fin du backtest se situe à mi-janvier, puis commencent les résultats des simulations de Monte Carlo. Nous n'avons pas représenté les 100 simulations effectuées pour des raisons de clarté, mais avons sélectionné des courbes allant de la pire performance à la 90e meilleure par paliers de 10. Par exemple, pour ce jeu de simulations, une grande partie des courbes prévoient au moins un doublement du capital. La courbe la plus mauvaise (bleue) indique toujours un gain, mais des profits plus faibles comparativement.

L'analyse des cas extrêmes peut aller plus loin. Vous pouvez, par exemple, évaluer le risque de ruine ou de liquidation de la stratégie, c'est-à-dire la probabilité que la stratégie épuise complètement le capital de trading sous différentes conditions de marché. Par exemple, une stratégie présente un maximum drawdown de -20% en backtest, et vos simulations de Monte Carlo montrent que 50% de vos stratégies présentent un maximum drawdown inférieur à -40%. Si votre seuil de liquidation est fixé à -60% de votre portefeuille, il voudrait probablement mieux ne pas s’engager dans cette stratégie avec de l’argent réel.

Le “Train Test”

Toujours dans ce contexte de test contre la sur-optimisation, les simulations de Monte Carlo permettent également d'évaluer si une stratégie qui est tradée en réel se comporte toujours comme lors de sa conception.

Imaginons que vous avez backtesté et optimisé une stratégie sur trois ans, et que cela fait maintenant six mois que vous tradez cette stratégie. Vous pouvez alors comparer la courbe de vos résultats actuels avec des simulations de Monte Carlo effectuées sur vos trades de backtest, simulées sur ces six mois. Vous pouvez ensuite évaluer où se situe votre courbe de performance par rapport à vos simulations. Si vos performances actuelles sont nettement inférieures aux simulations, c'est un signe que vos paramètres étaient sûrement sur-optimisés. Si vos performances réelles sont bonnes, mais pas aussi élevées que prévu selon les simulations, cela est peut-être une indication qu'il faut mettre à jour votre optimisation pour mieux prendre en compte les nouvelles caractéristiques du marché.

Les limitations des simulations Monte Carlo

Bien que puissantes, les simulations de Monte Carlo présentent des limitations qu’il faut garder à l’esprit pour une utilisation judicieuse :

• Dépendance aux Données Historiques : Ces simulations en trading dépendent largement des données historiques. Si ces données ne reflètent pas fidèlement les conditions futures du marché, les résultats peuvent être peu fiables. Il est donc crucial d'avoir un backtest riche en trades et varié en termes de conditions de marché.

• Complexité et Coût Computationnel : La génération et le test de milliers de scénarios aléatoires sont complexes et coûteux en termes de calcul, en particulier pour les stratégies de trading avancées.

• Limites dans l'Extrapolation des Résultats : Les simulations de Monte Carlo ne peuvent pas prédire l'avenir avec précision. Les marchés financiers, et particulièrement les cryptomonnaies, sont influencés par des facteurs imprévisibles, comme les actualités, qui sont difficiles à modéliser dans les simulations.

En résumé, les simulations de Monte Carlo sont un outil clé pour l’algorithmie de trading, fournissant des analyses statistiques complémentaires. Elles sont particulièrement utiles non seulement pour évaluer l'efficacité d'une stratégie avant son application en conditions réelles, mais aussi pour adapter continuellement des stratégies existantes aux changements du marché.

Si vous désirez avoir une vision plus complète et détaillée, notamment avec les détails d'une implémentation Python des simulations de Monte Carlo, la vidéo ci-dessous aborde tout cela.