Évaluez les backtests comme des simulations historiques sensibles aux hypothèses, et non comme des prévisions ou conseils financiers.
Étudiez l’interaction entre données financières, règles de stratégie et choix de simulation. Distinguez les backtests de portefeuille des exemples portant sur une seule stratégie et examinez un processus Python. Vérifiez l’absence de biais d’anticipation, de survivance et d’hypothèses d’exécution irréalistes. Les affirmations accrocheuses sont des propositions à examiner, pas des résultats établis. Les exercices utilisent des données hypothétiques et insistent sur les coûts de transaction, la validation chronologique, les références, les mesures de risque et les limites de l’extrapolation historique. Ce cours est pédagogique et ne constitue pas un conseil en investissement.
Spécifier l’univers de données, le calendrier, les règles de rééquilibrage, la référence et les coûts d’un backtest. Identifier les biais d’anticipation, de survivance, de sélection et d’exécution susceptibles de tromper une simulation. Communiquer incertitude et limites sans présenter les rendements historiques comme une promesse future.
Des bases de Python ou de tableur, des pourcentages et des rendements sont recommandées. Les exercices peuvent se faire sur des exemples hypothétiques sans transaction réelle. Ce cours est uniquement pédagogique, sans conseil financier, juridique ou d’investissement ; ne prenez pas de décision financière à partir d’un exercice.
Aux apprenants ayant des bases et souhaitant développer des compétences pratiques en autonomie
Aux personnes qui apprennent mieux avec des exemples, des leçons guidées et de la pratique
Aux professionnels, créateurs et développeurs indépendants recherchant une méthode reproductible
La leçon 1 est gratuite
4 leçons · Intermédiaire · Cours complet.
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