La recherche
Faits & statistiques

Considérant que la majeure partie des travaux pour obtenir des résultats pour 10 systèmes (20 variantes comprises) a commencé en avril 2019 et a duré jusqu’en septembre 2019, il a fallu environ 2564 heures-homme. La période pour laquelle nous avons testé (07/06/2015 – 27/07/2019) et pour les 20 systèmes et les 7 actifs, il a fallu 30.240 backtests d’une semaine pour exécuter sur Metatrader 5 et 759.220 backtests de plusieurs semaines pour être extraits, pour un total de 789.460 tests différents. Les données ont été recueillies dans 20 bases de données SQL Server qui demandent d’un total de 1.5 TB d’espace disque. Leurs différents backups nécessitent également environ 1.5 TB d’espace disque. Étant donné qu’un test comporte en moyenne des dizaines de milliers de combinaisons différentes, toutes les bases de données ont un total de plus de 37.313.353.224 enregistrements de tests différents. 

Pour les besoins de la méthode d-Backtest PS et l’extraction de statistiques diverses pour chaque système, au moins 75.806.500 enregistrements supplémentaires ont été nécessaires. Le nombre total d’enregistrements dans l’ensemble de la base de données dépasse le 37.389.159.724. Au total, 588 CPU cœurs ont été utilisés pour l’exécution des tests d’une semaine, dont 456 sur des machines à grande capacité de calcul et ont consommé environ 27.723 kWH d’électricité.

Publications
7 publications dans des revues scientifiques

Automated trading systems’ evaluation using d-Backtest PS method and WM ranking in financial markets

Optimization of Backtesting Techniques in Automated High Frequency Trading Systems Using the d-Backtest PS Method

AdTurtle: An Advanced Turtle Trading System

Hedging and non-hedging trading strategies on commodities using the d-Backtest PS method. Optimized trading system hedging

Take Profit and Stop Loss Trading Strategies Comparison in Combination with an MACD Trading System

Performance Comparison of Three Automated Trading Systems (MACD, PIVOT and SMA) by Means of the d-Backtest PS Implementation

Profitability Edge by Dynamic Back Testing Optimal Period Selection for Technical Parameters Optimization, in Trading Systems with Forecasting