Introduction au backtesting de stratégies avec le machine learning
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
Le backtesting consiste à évaluer une stratégie de trading sur des données historiques avant de l'exposer à un marché réel. Appliqué sans rigueur, il produit des résultats trompeurs — un phénomène connu sous le nom d'overfitting.
Ce que le machine learning change dans cette démarche
Les modèles supervisés, comme les forêts aléatoires ou les régressions régularisées, permettent d'identifier des structures non linéaires dans les séries temporelles financières. Ces structures restent invisibles aux méthodes statistiques classiques.
Utiliser scikit-learn ou statsmodels sur des données OHLCV requiert une attention particulière à la fuite de données temporelles. Une mauvaise séparation train/test invalide l'intégralité des résultats.
À qui s'adresse cette formation
Cette session est destinée aux analystes quantitatifs débutants et aux développeurs ayant des bases en Python. Aucune expérience préalable en finance de marché n'est requise.
- Bases de Python et pandas obligatoires
- Notions de statistiques descriptives recommandées
- Aucun prérequis en trading algorithmique
Les séances combinent exposés théoriques courts et exercices pratiques sur des données réelles issues de marchés actions européens.
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.
Programme de la formation
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Séance 1 — Structure des données financières
Exploration des séries OHLCV, gestion des valeurs manquantes, normalisation temporelle.
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Séance 2 — Validation croisée temporelle
Présentation de TimeSeriesSplit, walk-forward validation, purging et embargoing.
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Séance 3 — Premiers modèles de classification
Entraînement d'un modèle de direction de prix avec Random Forest. Analyse des métriques adaptées au trading.
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Séance 4 — Évaluation d'une stratégie complète
Calcul du ratio de Sharpe, drawdown maximum, et comparaison avec un benchmark passif.
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Séance 5 — Atelier de synthèse
Construction d'un pipeline de backtesting complet sur données CAC 40.
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.