Validation et overfitting
What is Monte Carlo simulation in backtesting?
Monte Carlo simulation re-runs your backtest's trade sequence thousands of times in random order (or with random resampling) to map the range of outcomes your strategy could plausibly produce — not just the single path history happened to take. The output is a distribution: median outcome, percentile bands, and worst-case drawdowns.
Its most practical use is drawdown expectation: if the historical backtest shows a 20% max drawdown but the Monte Carlo 95th percentile shows 45%, you should size positions for the 45% — the historical path was one draw, not the boundary.
La réponse la plus rapide, c'est un test
La plupart des questions « est-ce que X marche ? » se règlent empiriquement en une minute — sur données réelles, avec contrôle out-of-sample, gratuitement.
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Contenu éducatif, pas des conseils financiers. Les chiffres backtestés et historiques ne décrivent que des périodes passées ; les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs.