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Calculateur de Sharpe déflaté
Chaque combinaison de paramètres essayée relève la barre que votre Sharpe doit franchir. Saisissez votre backtest et le nombre d'essais — obtenez la barre, et si vous la franchissez.
Votre backtest
Le Sharpe affiché par votre backtest.
Jours calendaires couverts — avec l'unité de temps, cela fixe le nombre d'observations.
Chaque variante essayée avant celle-ci — paramètres, indicateurs, unités de temps. Soyez honnête : c'est tout l'enjeu.
Avancé (distribution des rendements)
0 si inconnue.
3 = gaussienne. Souvent 5–10 en crypto.
La lecture honnête
Sharpe probabiliste (vs 0)
Probabilité que le vrai Sharpe soit supérieur à zéro, sans tenir compte du nombre d'essais.
99.4%
La barre de la chance après 20 essais
Le Sharpe annualisé que le meilleur de 20 essais sans aucun talent afficherait par pur hasard. Votre Sharpe se mesure à cette barre, pas à zéro.
1.35
Sharpe déflaté (vs barre de la chance)
Probabilité que votre résultat batte ce que la pure chance aurait produit sur l'ensemble de vos essais.
73.8%
p-value
0.262
Votre Sharpe dépasse la barre, mais pas de façon convaincante. Avec autant d'essais, un tel résultat est à peu près aussi compatible avec la chance qu'avec le talent. Plus de données ou moins d'essais affineraient la réponse.
Le ratio de Sharpe déflaté (Bailey & López de Prado, 2014) répond à une question : compte tenu du nombre de variantes essayées, la meilleure est-elle vraiment meilleure que la meilleure d'un nombre égal de tentatives sans talent ? Chaque essai supplémentaire relève le Sharpe maximal attendu de la pure chance — la « barre de la chance ». Votre chiffre n'a de sens que s'il franchit cette barre sur suffisamment de données. Ce calculateur utilise l'hypothèse nulle standard (Sharpes des essais dispersés par le bruit d'estimation) et corrige les rendements non normaux via l'asymétrie et la kurtosis.
Intuition : lancez 30 pièces dix fois chacune, la meilleure semblera « douée ». Essayez 30 configurations, le meilleur backtest semblera rentable. La déflation demande s'il semble PLUS rentable que la meilleure pièce.
Nous l'avons mesuré sur 11 440 vrais backtests — lire l'étude sur le curve-fitting →
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