Botlyz
Avant qu'une stratégie ne soit proposée au déploiement, elle passe par une chaîne de validation que nous rendons publique. Voici comment nous testons, ce que nous mesurons, et où vous pouvez vérifier nos preuves d'exécution en temps réel.
⚠ Un backtest est une simulation sur données historiques. Les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs.
Le catalogue propose des stratégies exclusives Botlyz (famille SIGMA), livrées avec des paramètres par défaut que vous restez libre de modifier avant de signer. Elles sont construites avec le même pipeline de validation que les fonds quant : walk-forward, test sur données vierges, frais et slippage inclus. Cette section le détaille, en images, sans jargon.
Vous voulez gagner beaucoup, mais sans perdre beaucoup. Sauf que ces deux envies sont opposées. Voici comment l'algorithme trouve la stratégie qui maximise l'une sans sacrifier l'autre, parmi des milliers de candidates.
Quand vous tradez, vous voulez deux choses en même temps : gagner beaucoup et perdre peu. Le problème, c'est que les deux s'opposent : à chaque fois qu'on cherche à gagner plus, le risque grimpe.
Le graphique à droite va illustrer ça. L'axe vertical, c'est le gain. L'axe horizontal, c'est la pire chute possible (ce qu'on appelle le risque).
Chaque petit point qui apparaît est une stratégie de trading testée : un réglage différent, un comportement différent. Botlyz en teste régulièrement plus de mille.
Vous voyez qu'elles forment un nuage : chacune a son gain et son risque propres.
Dans le coin haut-gauche : ce qu'on rêve d'avoir. Beaucoup de gain, peu de risque. C'est là qu'on veut être.
Dans le coin bas-droite : la catastrophe. Peu de gain, beaucoup de risque. Et personne ne sait gagner sans risquer un peu.
NSGA-II trace une ligne courbe : la meilleure performance possible pour chaque niveau de risque accepté. Cette ligne s'appelle "le front de Pareto".
Les points verts sont dessus : ce sont les stratégies imbattables. Les autres, plus en arrière, sont battues par au moins une stratégie verte. Donc on les jette.
Reste à choisir quel point vert sur cette frontière. Botlyz utilise un troisième critère : la stabilité dans le temps. Pas le gain le plus élevé (souvent instable), pas le risque le plus bas (souvent paresseux). Le point qui tient sur la durée.
Une stratégie de trading, c'est des dizaines de réglages à ajuster en même temps. Tester toutes les combinaisons une à une prendrait plusieurs vies. TPE, c'est une méthode statistique qui devine où chercher, comme un détective qui suit les indices.
Une stratégie de trading, c'est plein de paramètres à régler : quand acheter, quand vendre, combien risquer, sur quelle paire… Si on combine tout, le nombre de possibilités explose.
On commence par essayer une trentaine de réglages au hasard. Sur le graphique, chaque point = un réglage testé. Plus le point est haut, plus le réglage marche bien.
Le résultat ressemble à un nuage : certains réglages sont bons, d'autres mauvais. Mais à ce stade, on ne sait pas encore pourquoi.
TPE (Tree-structured Parzen Estimator) est un algorithme statistique qui regarde les essais déjà faits et devine la forme du terrain.
La courbe verte est cette devinette. Les pics = les zones où ça marche bien. Les creux = les zones à éviter. C'est exactement comme une carte au trésor dessinée à partir d'indices.
TPE concentre ses nouveaux essais autour des pics de sa carte. À chaque nouvel essai, il affine sa devinette. Plus il en fait, plus la carte est précise.
Au lieu de fouiller toute une maison, il creuse là où il a entendu un bruit. Logique, et furieusement efficace.
Résultat concret : avec 3 200 essais bien placés, TPE trouve les mêmes optima qu'une recherche brute qui en exigerait plus de 40 000.
Une stratégie qui marche parfaitement sur le passé peut s'écrouler dès le mois suivant. C'est exactement comme un étudiant qui apprend les réponses par cœur : 20/20 à l'examen connu, 0/20 au suivant. Voici comment on évite ce piège.
Un étudiant qui apprend les réponses par cœur aura 20/20 à l'examen qu'il connaît, et 0/20 au suivant. Il n'a rien compris, il a juste mémorisé.
Pour un algorithme de trading, le piège est exactement le même : il peut "apprendre" si bien le passé qu'il devient incapable de trader le futur. Le terme technique : "surapprentissage".
Voici notre historique de marché : 360 jours de prix réels. La solution est simple : au lieu de tout montrer à l'algorithme, on lui cache une partie.
Il s'entraîne uniquement sur la fenêtre claire à gauche (60 jours). Le reste, il ne le voit jamais.
Une fois entraîné, on lui présente la fenêtre verte juste après (15 jours), celle qu'il n'a jamais vue. Et on regarde si ses trades sont bons ou mauvais.
Si les résultats restent bons sur des données inconnues, c'est qu'il n'a pas mémorisé : il a vraiment compris la logique.
Un seul examen réussi, ça peut être de la chance. Alors on décale les fenêtres dans le temps et on recommence. 5 examens différents, sur 5 périodes différentes.
L'algorithme doit réussir chaque examen, pas seulement la moyenne. Sinon, on le rejette.
Voilà le filtre. Sur 100 stratégies qui semblent bonnes en entraînement, seules 13 environ passent les 5 examens. Les 87 autres, on les jette.
Un "backtest", c'est rejouer le passé avec une stratégie pour voir ce qu'elle aurait gagné. Le piège : si on simule mal, on obtient des chiffres flatteurs qui ne se reproduiront jamais en vrai. Voici les 3 pièges que la plupart ignorent.
Un backtest "idéaliste" suppose que vous pouvez acheter exactement au prix affiché, en quantité illimitée, et sans payer de frais. Ces trois suppositions sont fausses dans la vie réelle.
Si on les ignore, le rendement affiché est flatté. Et la déception est inévitable.
Vous regardez le prix à 3 412 €, vous décidez d'acheter. Le temps que l'ordre arrive sur le marché (quelques millisecondes), le prix est passé à 3 414 €.
C'est le slippage : la différence entre le prix vu et le prix obtenu. Souvent défavorable.
Sur le marché, il y a toujours quelqu'un en face. Mais sur certaines paires moins populaires, le carnet d'ordres est mince. Si vous achetez gros, vous épuisez le carnet et le prix grimpe au fur et à mesure.
Conséquence : sur un ordre de taille moyenne, le prix moyen d'achat peut être nettement plus haut que le prix affiché.
Chaque exchange classique prélève 0.1% par trade (taker). Pour une stratégie active, les frais peuvent ronger une part énorme du capital avant même de parler de PnL. La majorité des stratégies "profitables sur le papier" ne le sont plus une fois ces frais comptés correctement.
Botlyz tourne sur Lighter (0% maker/taker) et applique 0,10% par trade de frais d'intégration on-chain, plafonnés et révocables. Toutes les simulations du logiciel incluent ces frais et le slippage, sans exception : ce que vous backtestez est net de coûts.
Quand vous voyez un rendement sur une stratégie Botlyz, c'est ce qu'elle aurait réellement gagné, slippage, liquidité et frais déjà déduits. Pas un rendement "magique" qui s'évapore en production.
Quand vous lancez le backtest d'une stratégie exclusive, le logiciel affiche une série de métriques calculées sur tout l'historique, données vierges incluses. Voici comment les lire, sans jargon, pour juger par vous-même paire par paire.
Le ratio Sharpe est la note universelle d'une stratégie : combien on gagne pour chaque unité de risque pris. Plus c'est haut, mieux c'est.
Repères de lecture : au-dessus de 1 = correct. au-dessus de 1.5 = bon. au-dessus de 2 = excellent.
Le Sortino, c'est le Sharpe en version améliorée. Il regarde uniquement les pertes, en ignorant les hausses brusques. Logique : quand on gagne, la volatilité on s'en fiche.
Le lire au-dessus de 2 sur un backtest, c'est constater que le comportement dans les pertes est resté maîtrisé sur la période, pas seulement la moyenne.
Le "max drawdown", c'est la pire chute observée sur le capital. Du plus haut sommet jusqu'au plus bas creux avant de remonter.
C'est la métrique la plus honnête, et elle varie énormément : selon la paire, une config par défaut peut afficher une chute modérée comme très sévère, jusqu'à une grande partie du capital. Le levier et l'allocation que vous choisissez l'amplifient.
Le Calmar combine deux choses : le rendement annuel divisé par le pire drawdown. C'est une mesure de "tranquillité" : combien on gagne par unité de douleur potentielle.
Au-dessus de 3, on considère que le comportement justifie le risque de drawdown sur la période. Un Calmar négatif, lui, dit qu'on a payé la douleur sans le rendement.
Le profit factor compare tout ce que la stratégie gagne à tout ce qu'elle perd. Sous 1, elle perd de l'argent. Au-dessus de 1.3, les gains dépassent nettement les pertes, frais inclus.
Regardez aussi le nombre de trades : nos stratégies en génèrent plusieurs centaines sur l'historique. Un bon score sur 12 trades, c'est de la chance, pas une statistique.
Toutes ces métriques sont calculées sur tout l'historique disponible, paire par paire, données vierges incluses. Certaines configs par défaut ressortent solides, d'autres non : c'est précisément pour ça que vous gardez le dernier mot.
Par souci de transparence et non de promesse, voici les limites. La validation ne garantit pas de gains : un backtest favorable sur 6 mois ne garantit rien pour les 6 mois suivants.
Backtestez n'importe quelle stratégie sur l'historique réel et ne déployez que si les chiffres vous convainquent. Vos fonds restent dans votre wallet, sur le DEX.
Le trading de cryptomonnaies comporte un risque de perte partielle ou totale de capital. Les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs.