Comment mesurer la régularité de vos résultats de trading

En bref. Pour mesurer la régularité de vos résultats de trading, regroupez-les en périodes égales, par exemple des semaines, puis vérifiez quatre chiffres : la part de périodes gagnantes, l'ampleur des écarts des résultats autour de leur moyenne, la part du gain total apportée par la meilleure période et la position de la médiane par rapport à la moyenne. Deux traders peuvent finir avec le même gain et une régularité très différente, et ces chiffres montrent l'écart.

La régularité des résultats n'est pas la même chose qu'une règle de cohérence de prop firm

Le mot "régularité" (ou "consistance") recouvre deux choses différentes en trading. Une règle de cohérence de prop firm est une condition de paiement fixée par la firme, généralement un plafond sur la part de votre profit qui peut provenir de votre meilleur jour. Cette règle est expliquée dans ce qu'est une règle de cohérence de prop firm.

Cet article porte sur autre chose, que l'on peut mesurer sur n'importe quel compte, y compris personnel : la régularité avec laquelle vos propres résultats se répartissent dans le temps. Cela décrit votre processus, pas une exigence d'une firme. Un trader peut respecter le plafond du meilleur jour d'une firme et avoir malgré tout des résultats portés par une seule semaine chanceuse.

Pourquoi le profit total masque le tableau

Le profit total et le profit moyen ne disent rien du parcours. Huit semaines qui totalisent +1 600 peuvent être huit semaines stables ou six petites pertes et un gros gain. Le premier relevé suggère un processus qui se répète. Le second peut ne montrer qu'un trade démesuré sur lequel on ne peut pas compter une seconde fois.

L'expectancy indique ce que vaut un trade moyen. La régularité pose une autre question : de combien les résultats autour de cette moyenne varient-ils d'une période à l'autre ? Les deux ont leur place dans une revue, et aucune ne remplace l'autre.

Étape 1 : choisir une période et construire la série

Tout ce qui suit part d'une liste de résultats par période. Les semaines sont un choix par défaut pratique, car un jour isolé est surtout du bruit et un mois donne trop peu de points pour la plupart des journaux.

1. Choisissez une longueur de période et gardez-la. Mélanger semaines et mois fausse toute comparaison.
2. Additionnez le résultat net de chaque période après commissions, swaps et frais, dans la devise du compte ou, mieux, en R ou en pourcentage du compte.
3. Tenez compte de la taille de position. Si elle a beaucoup changé sur l'échantillon, les résultats en dollars ne sont pas comparables entre périodes ; utilisez alors R ou le pourcentage.
4. Réunissez assez de périodes. Avec moins d'environ huit à douze, chacune des mesures ci-dessous bouge beaucoup quand on ajoute une période. C'est une règle empirique, pas un seuil statistique.

Quatre chiffres qui mesurent la régularité

Deux de ces mesures méritent un examen plus attentif.

L'écart type est la mesure habituelle de l'ampleur des fluctuations d'une série. Morningstar le définit pour les rendements de fonds comme la mesure dans laquelle les rendements ont fluctué par le passé : une valeur plus élevée signifie des oscillations plus larges, une valeur plus basse des rendements plus stables (glossaire Morningstar, standard deviation). C'est la même donnée d'entrée que pour le ratio de Sharpe, vous la suivez donc peut-être déjà.

Le coefficient de variation rapporte cette oscillation à la moyenne. Le NIST le définit comme l'écart type de l'échantillon divisé par la moyenne de l'échantillon et note qu'il devient sensible aux petites variations de la moyenne lorsque celle-ci est proche de zéro (référence NIST Dataplot, coefficient of variation). Pour un trader, cela signifie que le CV sert à comparer deux phases de trading rentable, et qu'il est peu fiable quand le compte est proche de l'équilibre ou a une moyenne négative.

Un exemple chiffré : même profit, régularité différente

Les chiffres ci-dessous sont illustratifs et ne proviennent pas de traders réels. Deux traders gagnent chacun +1 600 en huit semaines, soit +200 par semaine en moyenne.

Important. Un profit total identique ne signifie pas une qualité de résultats identique. Jugez un historique d'après la façon dont le profit s'est réparti dans le temps, pas seulement d'après le chiffre final.

Voici maintenant les quatre mesures, avec l'écart type d'échantillon :

Le trader A a perdu deux semaines, mais jamais beaucoup, et la semaine moyenne ressemble à une semaine typique. Le trader B a la même moyenne, mais sa semaine médiane est une perte. Sans la semaine 3, le trader B serait à -1 000. C'est le schéma à repérer : quand la médiane est très en dessous de la moyenne, quelques périodes portent le résultat.

La comparaison ne dit pas que le trader B n'a pas d'avantage. Elle dit que huit semaines de données ne permettent pas de distinguer un avantage d'un trade chanceux, situation courante avec un petit échantillon. Les étapes suivantes sont davantage de données et l'analyse du trade de la semaine 3.

Lire les chiffres ensemble

Aucune mesure ne suffit seule, car chacune cache quelque chose :

• Part élevée de périodes gagnantes et part élevée de la meilleure période : beaucoup de petits gains plus une période dominante. Vérifiez si cette période venait d'un setup reproductible.
• Part faible de périodes gagnantes avec un total positif : quelques gros gains paient de nombreuses pertes. Ce peut être un style valable, mais il demande un échantillon plus large et assez de capital pour traverser les séries perdantes, comme expliqué dans la série maximale de pertes consécutives.
• Écart type faible et moyenne faible : stable, mais à peine rentable. Les coûts peuvent ici effacer l'avantage.
• CV en baisse dans le temps : les résultats deviennent plus réguliers par rapport à la moyenne, ce que la plupart des traders cherchent.

Aucun de ces chiffres ne prédit les résultats futurs. Ils décrivent l'échantillon passé, et les marchés comme les tailles de position changent.

Erreurs courantes dans la mesure de la régularité

• Mélanger les longueurs de période : comparer un CV hebdomadaire à un CV mensuel n'a aucun sens.
• Ignorer les changements de taille : quand le risque par trade augmente après une bonne série, les périodes suivantes paraissent plus volatiles en dollars même si le processus n'a pas changé. Utilisez R ou le pourcentage.
• Se fier à un échantillon minuscule : trois ou quatre périodes peuvent donner n'importe quelle mesure.
• Utiliser le CV près de l'équilibre : si la moyenne est proche de zéro, le ratio explose. Regardez l'écart type et la médiane.
• Écarter la pire période : retirer une mauvaise semaine pour "nettoyer" les données annule l'intérêt de la mesure.

Quoi consigner pour que les chiffres se mettent à jour seuls

Un journal transforme ces mesures en simple lecture plutôt qu'en recalcul. Les champs utiles sont le résultat net par trade après coûts, le risque par trade en R, la date et le compte, ainsi qu'une étiquette de setup. Une fois ces champs remplis, une vue hebdomadaire du P&L clôturé, comme celle d'un calendrier de trading, donne directement la série de périodes. La revoir une fois par mois s'intègre à une revue mensuelle de trading : ajoutez les quatre chiffres à la liste de contrôle et comparez-les au mois précédent.

Cet article est fourni à des fins éducatives uniquement et ne constitue pas un conseil financier ou en investissement. Les exemples sont illustratifs et ne décrivent pas de résultats de trading réels. Le trading, surtout avec effet de levier, peut entraîner la perte de la totalité du dépôt.

Voyez vos résultats hebdomadaires et mensuels côte à côte dans le calendrier BitStat et suivez les totaux sur le dashboard BitStat.