Catégorie : Backtests

Le principe d’un backtest est de définir une stratégie de jeu, et d’appliquer cette stratégie sur un historique de courses.
Connaissant l’arrivée et les rapports de ces courses, il est alors possible de déterminer les gains ou pertes générés par cette stratégie de jeu.

L’objectif est de trouver une stratégie de jeu la plus reproductible possible et générant le plus de gains possibles.
Pour cela, une fois la stratégie de jeu constituée, on la joue sur toutes les courses dont on dispose dans la base, et qui correspondent aux critères de sélection de courses retenus.
Pour chaque course, on compare l’arrivée théorique générée par la stratégie, à l’arrivée réelle, et on peut alors calculer le gain ou la perte que l’on aurait obtenu si on avait réellement joué cette course avec cette stratégie de jeu.
Le gain (net) n’est cependant pas la seule donnée intéressante en sortie ; calculer la réussite de la stratégie (pourcentage de cas où un gain est généré) permet aussi d’évaluer la stabilité de la stratégie.
Il est en effet plus intéressant de trouver une stratégie générant un gain de 50% dans 90% des cas, qu’un gain de 100% dans 20% des cas. On cherche à gommer les effets de pic, afin de trouver une stratégie gagnante et dont les chances de reproductibilité sont élevées.
Pour cela, les autres indicateurs à considérer sont:

• le nombre de courses jouées
  Plus le nombre de courses joué est élevé, et plus les résultats sont pertinents.
  Combiner trop de critères de sélection de courses aura pour effet de réduire le nombre de courses concernées et donc le périmètre d’analyse, rendant la reproductibilité plus incertaine
• le gain net médian
  L’avantage par rapport au gain net moyen est que on attache ainsi moins d’importance aux cas où on a un gain net moyen important mais lié à peu de courses (voire une seule), on apprécie ainsi mieux la reproductibilité de la stratégie
• l’écart type du gain brut
  Celui-ci doit être minimal sinon cela traduit une forte dispersion par rapport à la moyenne, signe que le gain est généré par très peu de paris et la méthode est donc peu reproductible (cela vient donc compléter l’information obtenue avec le gain net médian)

Au final, un backtest est une simulation dont on enregistre les données d’entrée et de sortie : les critères de sélection de courses, la méthode de pari et la méthode de sélection de chevaux en entrée ; le nombre de courses du périmètre d’analyse, le gain et le pourcentage de réussite en sortie.
On peut alors effectuer des backtests en série, en faisant varier les paramètres de la stratégie de jeu et en enregistrant à chaque fois la stratégie et ses résultats.
Afin de pouvoir évaluer l’influence d’un paramètre et limiter la puissance de calcul nécessaire, on cherchera dans un premier temps à ne faire varier qu’un paramètre à la fois, en figeant la valeur des autres. Puis, on pourra combiner les valeurs de ces paramètres et vérifier si les résultats de la simulation sont meilleurs lorsqu’on combine les valeurs de ces paramètres optimisées individuellement. Peu à peu, on optimise ainsi la stratégie de jeu, et on tend vers l’objectif.

Retrouvez ci-dessous des backtests effectués à titre d’exemple.
Une fois la technique maîtrisée et les outils mis au point, il faudra ensuite du temps pour effectuer de nombreuses simulations, selon une méthode définie, et ainsi identifier les meilleures stratégies de jeu.