Le même système, les mêmes règles, la même stratégie. Mais à des heures différentes, des résultats complètement différents. Alors, as-tu déjà pensé : la raison de l'échec du système pourrait-elle être ton horloge et non tes codes ?
Bien que les marchés financiers semblent toujours ouverts, ils n'offrent pas la même liquidité, la même densité d'acteurs et la même volatilité chaque heure. C'est pourquoi, si tu n'as pas analysé la distribution des gains et des pertes de ton système sur une base horaire, ce que tu crois être un succès pourrait n'être qu'un hasard.
Exemple:
Disons qu'un système a un taux de réussite de 60 % sur un total de 1000 transactions selon les résultats du backtest. Génial. Mais lorsque vous divisez ces 1000 transactions par tranche horaire, peut-être que seule la période entre l'ouverture de Londres et juste avant New York produit une espérance positive. À d'autres heures, le système soit stagne, soit perd de l'argent.
📊 C'est pourquoi le filtrage basé sur le temps révèle l'efficacité réelle du système. Ce n'est pas seulement le résultat de la transaction qui compte, mais aussi "quand elle a été obtenue" fait partie du système.
Suggestion technique : Journalisez chaque donnée de transaction avec un horodatage.
Regroupez toutes les transactions par intervalles horaires (heure de la Turquie):
🔹 Asie : 03:00–10:00 🔹 Londres : 10h00–16h30 🔹 Ouverture de New York : 16h30–23h00 🔹 Clôture de New York : 23h00–03h00
Pour chaque intervalle, extrayez les métriques suivantes :
Taux de victoire Avg R:R Attente Profil de drawdown Comparez-les.
Dans une analyse réalisée en 2023, le ratio R:R moyen des transactions sur la paire BTC/USDT au cours des heures asiatiques est de 1:1,2, tandis que ce ratio passe à 1:1,9 lors du chevauchement Londres-New York.
Donc, avant tout, ce qui est important n'est pas « ce que le système a fait », mais « quand il l'a fait ».
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Le même système, les mêmes règles, la même stratégie. Mais à des heures différentes, des résultats complètement différents. Alors, as-tu déjà pensé : la raison de l'échec du système pourrait-elle être ton horloge et non tes codes ?
Bien que les marchés financiers semblent toujours ouverts, ils n'offrent pas la même liquidité, la même densité d'acteurs et la même volatilité chaque heure. C'est pourquoi, si tu n'as pas analysé la distribution des gains et des pertes de ton système sur une base horaire, ce que tu crois être un succès pourrait n'être qu'un hasard.
Exemple:
Disons qu'un système a un taux de réussite de 60 % sur un total de 1000 transactions selon les résultats du backtest. Génial. Mais lorsque vous divisez ces 1000 transactions par tranche horaire, peut-être que seule la période entre l'ouverture de Londres et juste avant New York produit une espérance positive. À d'autres heures, le système soit stagne, soit perd de l'argent.
📊 C'est pourquoi le filtrage basé sur le temps révèle l'efficacité réelle du système. Ce n'est pas seulement le résultat de la transaction qui compte, mais aussi "quand elle a été obtenue" fait partie du système.
Suggestion technique : Journalisez chaque donnée de transaction avec un horodatage.
Regroupez toutes les transactions par intervalles horaires (heure de la Turquie):
🔹 Asie : 03:00–10:00
🔹 Londres : 10h00–16h30
🔹 Ouverture de New York : 16h30–23h00
🔹 Clôture de New York : 23h00–03h00
Pour chaque intervalle, extrayez les métriques suivantes :
Taux de victoire
Avg R:R
Attente
Profil de drawdown
Comparez-les.
Dans une analyse réalisée en 2023, le ratio R:R moyen des transactions sur la paire BTC/USDT au cours des heures asiatiques est de 1:1,2, tandis que ce ratio passe à 1:1,9 lors du chevauchement Londres-New York.
Donc, avant tout, ce qui est important n'est pas « ce que le système a fait », mais « quand il l'a fait ».