Dans le développement d’une stratégie de trading algorithmique, il ne suffit pas de tester une idée et de la lancer. Il faut valider sérieusement sa solidité. Pour cela, on utilise deux notions fondamentales : les périodes In-Sample (IS) et Out-of-Sample (OOS).
Ces concepts sont essentiels pour éviter la sur-optimisation et garantir la robustesse d’un système dans le temps. Voyons ensemble ce qu’ils signifient et comment les utiliser.
🧠 C’est quoi une période In-Sample (IS) ?
La période In-Sample, c’est la plage de données historiques sur laquelle vous développez et optimisez votre stratégie. Vous y testez vos idées, ajustez vos paramètres, définissez vos règles.
En résumé : c’est la phase de création.
Mais attention : les résultats sur cette période ne sont pas une garantie de réussite future. Ils servent uniquement à “former” la stratégie.
🔍 Et la période Out-of-Sample (OOS) ?
La période Out-of-Sample, c’est une portion de données que vous n’utilisez pas pendant le développement. Vous la réservez pour tester votre stratégie comme si elle était en conditions réelles, avec des données qu’elle ne connaît pas.
C’est un test de validation. Si votre stratégie fonctionne aussi bien en OOS qu’en IS, c’est un bon signe de robustesse.
📊 Exemple d’utilisation
Supposons que vous disposez de 10 ans de données :
– Vous utilisez les 7 premières années (IS) pour développer et optimiser votre stratégie
– Puis vous testez les 3 dernières années (OOS) sans modifier la stratégie
Si les résultats sont cohérents, vous pouvez avoir confiance dans la stabilité de votre système.
🧪 Pourquoi c’est si important ?
– Cela évite la sur-optimisation (overfitting)
– Cela simule une situation réelle, où le marché évolue
– Cela permet de valider objectivement une stratégie avant de risquer de l’argent réel
🔁 Variante : Walk-Forward Analysis
Le concept peut être poussé plus loin avec le Walk-Forward Analysis, où vous répétez le processus IS/OOS sur plusieurs périodes glissantes. Cela permet de vérifier si votre stratégie reste efficace dans le temps, et pas seulement sur une fenêtre figée.
✅ Conclusion
L’utilisation des périodes In-Sample et Out-of-Sample est un standard de qualité incontournable en trading algorithmique. C’est un filtre essentiel entre les stratégies “de laboratoire” et les systèmes capables de performer sur les marchés réels.
Chez Lab-IA-CODE, nous enseignons à nos élèves à tester proprement, à valider rigoureusement, et à construire des portefeuilles solides dès le départ.
📌 Une stratégie qui ne fonctionne que sur les données qu’elle connaît… n’est pas une vraie stratégie.