Spécialisé en Algotrading sur MetaTrader 5 depuis 6 ans, je développe, optimise et valide des robots de trading avec une approche qui va bien au-delà d’un simple backtest ou d’une recherche des paramètres les plus rentables.

🎯 Ma spécialité : rechercher la robustesse d’un robot, construire des portefeuilles multi-actifs et vérifier que son comportement en Démo correspond réellement à celui obtenu en Backtest.

🔬 Une méthode d’optimisation en plusieurs étapes

Une optimisation classique peut facilement produire d’excellents résultats historiques qui ne résistent pas ensuite aux nouvelles données.

Mon approche consiste donc à rechercher non pas le meilleur résultat isolé, mais une zone de paramètres stable et robuste.

Mon processus comprend :

• une première optimisation sur 60 mois + 30 mois de Forward, afin d’identifier les zones de paramètres les plus robustes

• une seconde optimisation d’affinage sur 60 mois + 30 mois de Forward, concentrée sur la zone précédemment sélectionnée afin d’identifier les meilleures stratégies

• l’analyse du rendement, du Drawdown, du Profit Factor, de la régularité et du comportement Forward

• une validation finale avec « Every tick based on real ticks »

• la fourniture des rapports MT5, du tableau des données et des fichiers .set retenus.

📊 Création de portefeuilles multi-actifs

Un robot performant sur un seul actif ou une seule unité de temps n’est pas forcément la meilleure façon de l’exploiter.

Je peux effectuer une recherche à grande échelle sur 26 paires de devises et 10 indice, répartis sur 8 unités de temps : M10, M15, M20, M30, H1, H2, H3 et H4.

Cela représente jusqu’à 288 combinaisons Actif / Timeframe pouvant être explorées afin d’identifier les zones et stratégies présentant le meilleur potentiel de robustesse.

Chaque stratégie retenue passe ensuite par mon processus d’optimisation, d’affinage et de validation.

La sélection finale ne repose jamais uniquement sur le rendement. J’analyse notamment :

• la part maximale du capital utilisée • le Recovery Factor (RF) • le Profit Factor (PF) • le Drawdown (DD) • la régularité et la forme de la courbe d’equity • la corrélation avec les autres stratégies du portefeuille • la robustesse et la stabilité des résultats sur l’ensemble de la période étudiée • et surtout le comportement des 30 mois les plus récents, comparé aux résultats obtenus sur l’historique global de 90 mois.

Cette comparaison permet notamment d’éviter de sélectionner une stratégie uniquement parce qu’elle possède d’excellentes performances historiques alors que son comportement s’est dégradé récemment.

L’objectif est de construire un véritable portefeuille de stratégies complémentaires, en recherchant le meilleur compromis entre rendement, risque, utilisation du capital, robustesse et diversification.

Les presets .set correspondant aux stratégies finalement sélectionnées sont fournis.

🔄 Ma validation Backtest ↔ Démo

C’est l’une des étapes les plus importantes de ma méthode.

Une fois les stratégies sélectionnées, le portefeuille peut être installé sur un compte Démo MT5.

Je laisse alors le robot travailler dans les conditions du marché et les positions s’ouvrir et se clôturer normalement.

Une fois les trades terminés, je réalise un Backtest exactement sur la même période, avec les mêmes paramètres.

Je peux alors comparer les trades réellement exécutés en Démo avec ceux générés par le Strategy Tester.

➡️ L’objectif : vérifier concrètement que le comportement observé en Backtest correspond au comportement du robot en Démo.

Cette étape permet d’aller beaucoup plus loin qu’une simple courbe historique.

Vous pouvez donc me confier :

• votre EA existant pour optimisation et validation (Fichier .ex5)

• la recherche et la création d’un portefeuille multi-actifs

⚠️ L’optimisation et le backtesting ne garantissent jamais les performances futures.

Mon objectif n’est pas de promettre un rendement, mais d’appliquer une procédure rigoureuse permettant de rechercher, tester et documenter la robustesse d’un système de trading avant son utilisation.