Robustesse
La simulation de Monte-Carlo en trading
7 min de lecture · par l’équipe GetBacktest
Votre backtest produit une seule courbe d'équité — un seul déroulé possible parmi une infinité. La simulation de Monte-Carlo répond à une question plus honnête : « et si les mêmes trades étaient arrivés dans un autre ordre ? » En rebattant les cartes des milliers de fois, elle révèle l'éventail des futurs plausibles, pas seulement celui qui s'est produit.
L'idée
On part de la liste de vos trades (ou de vos statistiques : win rate, gains, pertes). On rejoue des milliers de séquences en tirant les résultats au hasard dans cette distribution, ce qui produit des milliers de courbes d'équité différentes.
Chaque courbe est un « et si » crédible. En les agrégeant, on obtient une distribution de résultats plutôt qu'un chiffre unique et rassurant.
Ce qu'elle mesure
La fourchette des rendements finaux (percentiles P10 à P90), le drawdown maximal typique et extrême, et surtout le risque de ruine : la part des simulations qui touchent un seuil critique de perte.
Cette lecture change tout : deux stratégies au même rendement moyen peuvent avoir des risques de ruine radicalement différents. Monte-Carlo rend ce risque visible avant qu'il ne se matérialise sur votre compte.
Pourquoi une seule courbe trompe
La courbe de votre backtest est le fruit d'un ordre particulier de gains et de pertes. Un simple réagencement — sept pertes groupées plus tôt — aurait pu vous ruiner avant que l'edge ne paie.
Se fier à une unique trajectoire, c'est confondre « ce qui est arrivé » avec « ce qui pouvait arriver ». Monte-Carlo corrige ce biais en montrant la dispersion réelle des issues.
Comment la lire
Regardez le pire décile (P10) et le risque de ruine, pas seulement le scénario médian. Si le P10 est intenable ou le risque de ruine non négligeable, réduisez le risque par trade — c'est le levier le plus efficace.
Sur GetBacktest, le Monte-Carlo tourne sur vos trades de replay et affiche la bande P10–P90, la médiane et le seuil de ruine. Vous voyez d'un coup d'œil si votre plan survit à la variance.
Ne le croyez pas — prouvez-le
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Commencer gratuitementQuestions fréquentes
À quoi sert Monte-Carlo en trading ?
À estimer la dispersion des résultats possibles d'une stratégie : drawdown, fourchette de rendement et surtout risque de ruine, en rejouant des milliers de séquences de trades.
Combien de simulations faut-il ?
Quelques milliers suffisent généralement à stabiliser les percentiles. L'important est d'avoir assez de trades réels en entrée : une distribution tirée de 15 trades reste peu fiable.
Monte-Carlo remplace-t-il le walk-forward ?
Non, ils sont complémentaires. Le walk-forward teste la robustesse hors échantillon ; Monte-Carlo teste la robustesse à l'ordre des trades et quantifie le risque de ruine.
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