Analyser un backtest
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Méthodologie statistique : Pourquoi le Ratio de Sharpe classique ne suffit pas
Un backtest affichant un Ratio de Sharpe élevé (> 2,0) est fréquemment le produit d'un biais de sélection (data-snooping) ou d'un surapprentissage (overfitting) sur un échantillon historique restreint. Le moteur d'audit TrueVerdikt soumet votre série de rendements à trois filtres économétriques institutionnels :
1. Deflated Sharpe Ratio (DSR — Bailey & López de Prado, 2014)
DSR = Φ( ((SR̂ − SR₀) · √(T − 1)) / √(1 − γ₃·SR̂ + ((γ₄ − 1)/4)·SR̂²) )
Corrige le Ratio de Sharpe observé (SR̂) en fonction du nombre de variantes testées (N trials), de l'asymétrie (skewness γ₃), de l'épaisseur des queues de distribution (kurtosis γ₄) et de la longueur d'échantillon T.
2. Validation Croisée Combinatoire Purgée (CPCV)
PBO = Prob(SR_OOS < Médiane | Optimal In-Sample)
Découpe la série temporelle en blocs d'entraînement et de test hors-échantillon (Out-of-Sample) en purgeant les observations chevauchantes pour éliminer toute fuite d'information (data leakage).
3. Dimensionnement de Kelly Fractionné & CVaR 95 %
f* = ½ · (μ / σ²) | CVaR₉₅ = E[R | R ≤ VaR₉₅]
Estime la fraction maximale théorique du capital exposée par trade en utilisant un demi-Kelly conservateur et mesure la perte moyenne dans les 5 % des pires séances historiques.
Avis méthodologique (YMYL) : Cet outil exécute un audit purement statistique sur les données historiques que vous fournissez. Un score « GO » indique une cohérence statistique de l'échantillon passé mais ne garantit jamais une performance future en conditions réelles de marché.