Méthodologie
Comment naissent nos chiffres
Chaque backtest, dataset et comparaison de ce site sort de la même pipeline : des données de bourse réelles en entrée, un moteur event-driven au milieu et un contrôle de robustesse avant toute publication. Cette page documente cette pipeline — pour que vous puissiez juger nos chiffres au lieu de devoir leur faire confiance.
Données
Tous les résultats sont calculés sur de vraies bougies OHLCV récupérées auprès des exchanges crypto via CCXT — principalement Binance pour les datasets publics. Les pages publiques utilisent des barres quotidiennes depuis le 01/01/2021 ; le backtester du studio exécute aussi des timeframes intraday (15m, 1h, 4h). Nous n'utilisons jamais de données de prix synthétiques ou interpolées.
La récupération des données est volontairement fail-loud : si un exchange ne peut pas servir la fenêtre demandée, le run part en erreur au lieu de combler le trou en silence. Un backtest sur des données rafistolées est pire que pas de backtest du tout.
Un seul moteur, partout
Le même moteur de backtest event-driven fait tourner le produit, chaque page publique et nos runs de recherche publiés. Il traite les barres en flux : les indicateurs se mettent à jour de façon incrémentale, les périodes de warmup sont respectées, et une règle ne peut voir que les données qui existaient à cet instant — pas de lookahead, par construction.
Les implémentations d'indicateurs sont vérifiées contre des références indépendantes (TA-Lib et TradingView) via un harnais de parité automatisé ; les indicateurs cœur coïncident avec TA-Lib à la précision flottante près.
Les coûts font partie du résultat
Chaque exécution simulée paie des frais de trading — les datasets publics appliquent des frais d'exchange standards à un compte de 10 000 $. Les courbes d'equity sans frais flattent les stratégies qui tradent souvent ; une stratégie qui ne gagne qu'avant les coûts est une stratégie perdante.
Validation avant publication
Une courbe d'equity flatteuse est le début de l'analyse, pas la fin.
Split chronologique 70/30
L'historique est découpé dans l'ordre du temps : une stratégie est notée sur les premiers 70 % (in-sample) puis re-notée sur les derniers 30 % qu'elle n'a jamais vus (out-of-sample). Mémoriser le passé se traduit par un effondrement out-of-sample.
Fenêtres walk-forward
Au-delà du split unique, les runs sont réévalués sur des fenêtres glissantes, pour qu'un verdict ne dépende jamais d'une seule période chanceuse.
Monte Carlo et deflated Sharpe
Les séquences de trades sont rééchantillonnées pour estimer la part de chance d'un résultat, et les ratios de Sharpe sont déflatés du nombre de configurations essayées avant toute publication.
Probabilité d'overfitting
Les sweeps de paramètres sont notés par cross-validation combinatoire purgée (PBO) — la probabilité que la configuration gagnante ne paraisse la meilleure que par hasard.
Ce que nous ne faisons pas
- Pas de signaux de trading à vendre ni de copy-trading — nous publions des méthodes et des outils, pas des appels « suivez-moi ».
- Pas de cherry-picking : nos runs de recherche maison sont publiés gagnants ou perdants, marqués d'un badge HOUSE, et chaque partage public porte un tampon vérifiable par hash.
- Pas de placements payés dans les pages de comparaison ou « best » — personne ne peut s'acheter un meilleur verdict.
- Pas de conseil financier. Les backtests décrivent le passé ; ils ne sont pas une promesse sur l'avenir.
Corrections
Si un chiffre vous semble faux — une ligne de dataset, un graphique, une valeur d'indicateur — dites-le-nous. Nous préférons corriger une erreur plutôt que la défendre.
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