Audit méthodologique d'une stratégie ML existante
Un programme centré sur l'application concrète du machine learning dans le backtesting de stratégies de trading — des outils réels, des données réelles, des résultats mesurables.
Ce que couvre ce programme
Beaucoup de stratégies de trading basées sur le machine learning présentent des performances historiques séduisantes qui ne se reproduisent pas en conditions réelles. Un audit méthodologique permet de comprendre pourquoi avant de déployer quoi que ce soit.
Les erreurs les plus fréquentes dans les pipelines existants
La fuite temporelle est la plus répandue : des features calculées avec des données futures contaminent l'entraînement. Elle est souvent invisible dans le code et nécessite une relecture ligne par ligne.
Le look-ahead bias sur les signaux d'entrée et de sortie est un autre problème courant. Utiliser le prix de clôture pour décider d'un ordre exécuté à la clôture du même jour en est un exemple typique.
Format de la prestation
Cette formation est organisée en petits groupes de 3 participants maximum. Chaque participant soumet un pipeline réel ou fictif avant la première séance.
- Revue de code collective et commentée
- Rapport écrit individuel remis à l'issue de la formation
- Recommandations concrètes par pipeline analysé
Les séances sont enregistrées et accessibles pendant 60 jours après la formation.
Un pipeline Python fonctionnel est requis pour participer.Déroulement du programme
Chaque étape est structurée pour progresser sans sauter d'étapes — de la préparation des données jusqu'à l'évaluation des modèles en conditions réelles.
Déroulé de l'audit en formation
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Phase 1 — Soumission et première lecture
Chaque participant présente son pipeline en 15 minutes. Identification des points de contrôle prioritaires.
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Phase 2 — Analyse des données et des features
Vérification de la stationnarité, détection des fuites, audit des transformations temporelles.
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Phase 3 — Examen de la validation
Contrôle de la séparation train/test, présence ou absence de purging, cohérence des métriques utilisées.
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Phase 4 — Analyse des résultats de backtesting
Évaluation du ratio de Sharpe, du drawdown et de la distribution des trades. Comparaison avec des benchmarks appropriés.
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Phase 5 — Restitution et recommandations
Discussion collective des conclusions. Remise des rapports individuels écrits.
Sessions en direct, pas de contenu enregistré
Chaque session se déroule en temps réel avec un formateur disponible pour répondre aux questions au fil de la pratique. Les échanges font partie de l'apprentissage.