4 bourses ont évalué le financement de cette pièce à 5,48 %. Le 5ème à -127%
431 pièces sur 5 échanges, ce matin. 24 pièces avaient 4 échanges s'accordant sur le plancher de financement exact tandis que l'un divergeait de plus de 20 points par an – GLM était le cas extrême avec un écart de 132,8 pp, et Gate était l'échange aberrant 15 fois sur 24.
81 % des taux de financement que j'ai vérifiés ce matin étaient les trois mêmes chiffres
433 pièces sur 5 échanges, instantané de ce matin. 81,4 % des 2 165 lectures ont atterri sur l’une des cinq valeurs rondes exactement – 257 pièces ont été épinglées sur les 5 échanges à la fois. Même BTC, ETH et les majors n’étaient pas totalement à l’abri.
J'ai vérifié la direction du financement sur 624 pièces. Seulement 65 vous paient pour tenir longtemps.
624 pièces cotées sur plus de 4 bourses, instantané de ce matin. 558 (89,4 %) facturent des positions longues pour conserver la position – seulement 65 (10,4 %) paient des positions longues à la place. HOME arrive en tête de liste avec -403,7 %/an ; ZHONGJI, un acteur boursier tokenisé, a facturé les positions longues les plus élevées à 206,0 %/an.
J'ai comparé les taux de financement pour la même pièce sur 7 échanges. BTC était identique. 28 N'étaient même pas proches.
624 pièces cotées sur plus de 4 bourses, retirées ce matin. BTC, ETH et SOL sont tous restés à 9-10%/an les uns des autres partout. Le COTI a divergé de 477 %/an entre Bitget et Gate – et 28 pièces ont comblé un écart de 100 %/an.
Mon drapeau de backtest « Meilleur candidat » a toujours choisi les mêmes 4 pièces
12 331 configurations de backtest, 176 pièces testées. Seulement 50 (0,4 %) ont obtenu mon drapeau de « meilleur candidat », et chacun provenait de seulement 4 pièces – 60 % d’entre elles n’étaient qu’une seule pièce. J'ai retesté ces 4 via un pipeline plus strict. Les 4 ont échoué.
0 des 20 backtests finalistes ont réussi mon propre filtre – l'un d'entre eux a eu un taux de victoire de 79 %
2 331 configurations de backtest larges, seulement 20 (0,86 %) ont atteint mon étape de validation avancée la plus approfondie. Zéro passé. 18 des 20 avaient un taux de victoire par transaction supérieur à 60 % – un a atteint 79,2 % – et chacun a perdu de l'argent net.
Mes transactions de backtest les plus anciennes étaient 4,5 fois plus susceptibles d'être interrompues
50 configurations testées en profondeur, 72 872 transactions. Le temps de maintien moyen est en corrélation de 0,88 avec le taux combiné de sorties avec arrêt du temps et invalidation brutale. La configuration la plus lente a forcé l'annulation de 14,8 % des transactions avant l'objectif ; le plus rapide, 3,3%.
79,6 % de mes transactions backtest gagnantes auraient été liquidées avec un effet de levier 20x
J'ai extrait l'excursion négative maximale de 8 718 transactions backtest gagnantes et je l'ai comparée à de véritables seuils de liquidation. A 20x, 79,6% auraient été liquidés avant la victoire. À 10x, toujours 22,1 %.
Un ajustement des paramètres de 1 % a fait passer mon taux de victoire de 48 % à 89 %. Le bénéfice à peine bougé
Deux configurations de backtest ARIAUSDT, paramètres à 1-2 % l'un de l'autre. Taux de victoire : 48,2% contre 89,2%, soit un écart de 41 points. Bénéfice net : 430,27 $ contre 431,92 $, soit une différence de 1,65 $. Même pièce, mêmes règles, même argent. Le taux de victoire ne mesurait presque rien.
Même stratégie, mêmes pièces, heure différente : les attentes varient de 7 fois selon l'heure de la journée
1 200 lignes horaires de la même liste restreinte de 50 configurations, réparties par heure UTC. L’espérance par transaction varie de 0,068 à 22h00 à 0,470 à 01h00 – un écart de 7× sur exactement la même stratégie et les mêmes pièces. Le véritable signe d'avertissement n'est pas le taux de victoire, il est 07h00 UTC : un bon taux de victoire de 85 % cachant le pire drawdown moyen de la journée.
Le plafond de levier réel sur 612 paires n'est pas de 100x, mais de 25x
J'ai retiré les capuchons à effet de levier maximum pour 612 paires. Seulement 6 – BTC, ETH, SOL, XRP, or et argent – autorisent 100x. 79 % de tout le reste est plafonné à 25x ou moins. Le chiffre d’effet de levier affiché sur la page d’accueil n’est pas le chiffre que la plupart des traders obtiennent réellement.
J'ai audité 152 484 de mes propres résultats de backtest. Seules 9 paires ont survécu.
14 925 fichiers, 152 484 enregistrements de backtest individuels, 1 400 paires uniques testées dans l'ensemble de mes archives – pas une seule exécution de GPU, tout ce que j'ai généré. Après application de véritables normes de viabilité : 269 enregistrements viables, 9 paires uniques. Un taux de survie de 0,64 %, voilà à quoi ressemble réellement "faire le travail".
Mon backtest a trouvé un facteur de profit de 1 156. C'était complètement faux.
Sous une validation appropriée de la stabilité temporelle sur 2 ans, ce « bord » PF = 1 156 s'est effondré à 1,92, avec une décroissance trimestrielle de 13 à 0,7. Quatre autres couples sont morts de la même manière. Seuls 3 ont survécu à un véritable examen – et le plus fort s’est amélioré hors de l’échantillon, pas pire.
Le stop-loss de mon backtest est déclenché moins de 5 % du temps – sur chaque pièce que j'ai testée
50 configurations, 4 paires, une famille de stratégies. L'arrêt d'invalidation matérielle n'a jamais été déclenché sur plus de 6,4 % des transactions, quelle que soit la configuration. J'avais l'habitude de lire cela par sécurité – jusqu'à ce que je le divise par symbole et que je découvre que la pièce au taux de victoire le plus bas avait également l'un des taux d'arrêt de feu les plus bas.
J'ai réduit les taux de financement sur 1 520 perpétuels ce matin. Une paire coûte 1 415 %/an à conserver.
Taux de financement en direct sur 7 échanges, 1 520 paires. Coût médian : 5,7%/an. BTC : 2,6 %. La pire paire liquide, HOME, atteint en moyenne -1 415 %/an – avant même que l’effet de levier n’entre en scène. Tableaux complets des pires et des majors, et quel effet de levier sur le nombre.
J'ai simulé 2 486 entrées à effet de levier sur de vraies bougies. À 50x, avoir raison ne vous a pas sauvé.
120 jours de bougies Bybit, 11 paires de perp, chaque jour utilisé comme entrée – longue et courte. À 20x, le long médian a été liquidé 59 % du temps en une semaine. À 50x, les shorts dans un marché en baisse sont toujours morts dans 79 % du temps. Tableau complet par pièce et niveau de levier auquel la direction cesse d'avoir de l'importance.
J'ai effectué 85 millions de backtests sur un GPU de jeu. Le Top 50 était tous le même piège.
386 paires, 220 000 configurations chacune, un RTX 3070. Les 50 meilleurs survivants ont tous gagné environ 95 % du temps – chacun en perdant en moyenne plus de la moitié de ses transactions dans un écart de -14 %. Seulement 4 symboles uniques dans toute la liste, et la recette s'est effondrée de 97 % à 33 % lorsque je l'ai déplacée vers un nouveau graphique. Un classement n'est pas un avantage.
J'ai obtenu la confiance de chaque trade. Le nombre ne prédisait rien.
J'ai marqué chaque échange de robots de 0 à 100 en termes de confiance. Les tranches 85-89 et 90+ ont atteint exactement le même taux de victoire de 41 %, mais l'une a perdu -3,59 $ et l'autre a atteint le seuil de rentabilité. La confiance ne prédisait pas les victoires, mais seulement l'ampleur du saignement des perdants. Le taux de réussite est un effectif qui cache l'argent.
Pourquoi une perte de 50 % nécessite un gain de 100 % : les calculs de récupération qui ruinent les plans de retour
Les pertes et les gains ne sont pas symétriques : une baisse de 33 % nécessite déjà +49 % pour atteindre le seuil de rentabilité, et −50 % nécessite +100 %. Avec un effet de levier de 10×, une mèche normale de 5 % fait les dégâts d'un retrait de 50 %. Chiffres réels issus de mes propres backtests et robots papier.
Votre criminel peut être liquidé sans que le prix ne bouge
Le financement est facturé sur la totalité de votre notionnel et consomme votre marge. À 0,1 %/8 h, un perp 10x saigne jusqu'à la liquidation en 32 jours environ, même si le prix ne bouge jamais – le véritable calcul de la dégradation du financement, avec un tableau.
Mes transactions les plus courtes ont perdu le plus d'argent
J'ai trié 43 des transactions de mon bot par temps d'attente. Moins de 10 minutes : taux de victoire de 18 %, -7,47 $. Tenue 10-30 minutes : 69 %, +5,05 $. C'était l'horloge, et non le signal d'entrée, qui prédisait le profit – et paniquer tôt était l'habitude la plus coûteuse que j'avais.
La seule règle qui a divisé par 4 mon retrait de backtest
Conservez tant que le prix est supérieur à sa moyenne sur 200 jours, sinon en espèces. Dans mon test hors échantillon, j'ai enregistré la pire baisse, passant de -26 % à -7 %, et j'ai à peu près doublé le Sharpe – et cela compte encore plus avec l'effet de levier.
Quatre stratégies de trading que j'ai tuées – et les chiffres exacts qui ont facilité la décision
Inversion de volume à 7% WR. Short de rejet de plage à PF 0,34. DCA nu cachant un taux de sauvetage de 61 %. Quatre véritables échecs avec le numéro précis qui a clôturé chaque dossier.
Taux de victoire de 37 % contre 55 % : le nombre qui compte réellement n'est ni l'un ni l'autre
Deux pièces, même stratégie, 1 600 transactions simulées chacune. La pièce WR à 55 % rapportait 35 % de plus – mais la véritable histoire était la dépendance au DCA, et non le taux de victoire.
Des opportunités d’arbitrage de financement qui ont disparu après les frais
Audit de 30 jours des spreads de financement entre bourses. La plupart semblaient rentables en surface : 94 % ne l’étaient pas après les frais du preneur. Voici les 6 % qui ont fonctionné et pourquoi les commandes des fabricants sont importantes.
Les paires perpétuelles les plus chères à détenir en juillet 2026
Les longs PEPE payaient 649 $/mois pour 10 000 $ notionnels, soit 7,5 fois plus que BTC. Les données de financement réelles sur 30 paires montrent quelles perpétuelles saignent votre compte même lorsque le prix évolue latéralement.
Prix de liquidation Binance vs Bybit : lequel frappe en premier ? (BTC et ETH)
Même BTC long, même effet de levier – différents prix de liquidation ? Nous avons comparé les niveaux de marge de maintenance sur les deux bourses. Pour les commerçants de détail de moins de 250 000 $, les prix liquides sont identiques. Au-dessus de 1 million de dollars, l'écart peut atteindre 487 dollars par poste.
Bybit vs OKX 2026 : comparaison des frais, du copy trading et du Web3
OKX est moins cher sur les frais de spot maker. Bybit gagne sur le trading de copies et la couverture altcoin. Nous comparons les frais à la décimale, l'échéance du portefeuille Web3, les preuves de réserves et les bonus d'inscription pour les deux.
Koinly vs CoinLedger 2026 : quel outil de fiscalité cryptographique est le meilleur ?
Plus de 1 000 intégrations par rapport à la synchronisation directe TurboImpôt. Cas limites DeFi, tarification à grande échelle et quel outil choisir en fonction de votre historique de trading. Les deux fonctionnent – la différence apparaît lorsque votre portefeuille est compliqué.
Quel échange est le moins cher pour une transaction BTC de 10 000 $ ? (Mathématiques à frais réels, 2026)
Nous avons effectué le calcul exact des frais sur Bybit, Binance, OKX, KuCoin, Bitget, Gate.io et MEXC. La différence fabricant/preneur est plus grande que la différence d'échange – et le fabricant à 0 % du MEXC est véritablement imbattable pour les acteurs du BTC.
Combien les traders ont payé en financement BTC cette semaine (chiffres réels, juillet 2026)
Données Binance en direct : les longs BTC payaient 21 $/semaine sur une position de 10 000 $ au taux actuel de 0,010 %/8 h. Une paire exotique a atteint un TAEG de 397 %. La répartition complète du dollar sur 6 majors et les valeurs aberrantes les plus folles de la semaine.
Qu'est-ce que l'effet de levier 50 × a réellement fait lors des pires corrections de BTC (chiffres réels)
Les données réelles à mèche ouverte à faible du cycle 2021-2022 de BTC s'étendent sur un effet de levier de 50×, 20× et 10×. À 50×, votre seuil de liquidation est de 1,5 % – et 57 % des jours ont eu des mèches plus grandes que cela. Les chiffres ne sont pas jolis.
Pourquoi DCA semble rentable – et pourquoi c'est souvent une illusion
La moyenne des coûts en dollars réduit votre prix d’entrée moyen. Mais votre capital total reflète toujours chaque dollar que vous avez dépensé. Nous avons effectué le calcul baissier BTC 2021 : l’entrée moyenne a chuté de 61 % – la perte réelle du portefeuille était toujours de -38 %. L'arithmétique cachée que personne ne vous montre.
Qu’est-ce que la liquidation dans le trading de crypto ? (Expliqué + Calculatrice)
La liquidation se produit lorsque la bourse ferme de force votre position parce que la marge est épuisée. Apprenez la formule exacte, la marge croisée ou isolée, pourquoi le prix de votre liquide change au fil du temps et trois façons de ne jamais être pris au dépourvu.
L’indice de peur et de cupidité prédit-il réellement la direction que prendra Bitcoin ?
Nous avons analysé 4 ans de données Crypto Fear & Greed. Les zones de peur extrême ont atteint une moyenne de +8,4 % sur 30 jours, et la cupidité extrême a atteint une moyenne de -4,2 %. Mais la variance est énorme – et acheter chaque trempette Extreme Fear en 2022 vous aurait coûté cher. Les trois règles qui fonctionnent réellement et celle qui ne fonctionne pas.
90 jours de vraies mèches : à quelle fréquence chaque niveau de levier a été réellement liquidé
Nous avons mesuré chaque bougie quotidienne sur six majors pendant 90 jours. Un 100x long ouvert à l'ouverture du jour a été liquidé entre 66 et 76 jours sur 90. À 50x – environ tous les deux jours, aucune nouvelle n’est requise. Le tableau complet de la fréquence de liquidation, à partir de données réelles, et le niveau de levier qui a survécu tout le trimestre.
Comment calculer le prix de liquidation - Formule, exemples et piège stop-loss
La formule exacte pour les positions longues et courtes, des exemples concrets à 5×/10×/25×/50×/100×, et la seule erreur que les gens commettent après avoir pensé la comprendre : fixer un stop-loss au-delà du prix de liquidation afin qu'il ne puisse jamais se déclencher.
Rapport Rekt : Bybit vs Binance vs OKX – Ce que coûtent réellement 1 000 transactions
L'écart des frais de preneur entre les bourses est de 0,005 à 0,01 % par transaction. Sur 1 000 allers-retours à 1 000 $ notionnel, cela représente une différence de 100 à 200 $ que vous avez payée uniquement pour avoir choisi le mauvais échange. Tableau des tarifs complets, le levier fabricant/preneur qui réduit votre facture de moitié et le calcul de la remise BNB.
Rapport Rekt : votre stop loss ne se déclenchera pas à 50x – il est déjà dans la zone de liquidation
Avec un effet de levier de 50x, la bourse vous liquide 1,5 % en dessous de l'entrée. Un stop loss de 3 % est fixé plus profondément que cela – il ne se déclenchera jamais. Vous ne vous laissez pas arrêter. Vous êtes liquidé. Le calcul qui montre exactement quand un stop loss devient inutile et comment en définir un qui fonctionne réellement avec un effet de levier élevé.
Rapport Rekt : le financement peut liquider une position qui n'a jamais bougé
Le financement est facturé sur l'ensemble de votre position mais payé à partir de votre marge, donc l'effet de levier le multiplie. À 25x, un taux « rien » de 0,01 % équivaut à 0,75 % de votre marge par jour – 274 % par an – et un taux de 0,1 % sur un marché chaud engloutirait la totalité de la marge en 13 jours environ avec le prix gelé. Pourquoi un perp à effet de levier est loué à la journée, pas détenu, et comment fixer le prix du portage avant d'entrer.
Rapport Rekt : combien de transactions perdantes jusqu'à ce que doubler la mise vous tue
La Martingale semble imbattable : vous gagnez petit et souvent. Mais un compte de 10 000 $ avec une mise de base de 100 $ ne survit qu'à six transactions perdantes d'affilée avant que la septième ne dépasse le compte. Le calcul exact du mur, pourquoi une séquence de six défaites est un « quand » et non un « si », et pourquoi les robots de grille et DCA partagent la même falaise.
Rapport Rekt : vos cinq positions longues « diversifiées » sont vraiment un seul pari
Risquer 2 % par transaction semble sûr, jusqu'à ce que vous soyez dans cinq positions longues de crypto corrélées à la fois. Cela représente 10 % de votre compte sur une bougie Bitcoin rouge, car les altcoins « diversifiés » partagent un seul facteur de risque. Le calcul de la chaleur du portefeuille qui transforme un livre d'apparence disciplinée en un pari à effet de levier, et comment le dimensionner.
Rapport Rekt : votre coussin de liquidation, mesuré en jours moyens
Un coussin de 1,5 % pour la liquidation semble viable – jusqu'à ce que vous le divisiez par le mouvement de la pièce. À 50x sur une pièce qui oscille de 3 % par jour, cela fait 0,5 jour en moyenne : un mardi normal vous liquide, aucune nouvelle n'est nécessaire. Pourquoi la seule unité honnête pour le risque de liquidation est le nombre de jours de mouvement, et non le pourcentage.
Rapport Rekt : Pourquoi les frais dévorent tranquillement les traders actifs (les vrais calculs)
Des frais de preneur de 0,06 % semblent gratuits, jusqu'à ce que vous les facturiez sur une base théorique. À 10x, une transaction de 100 $ rapporte 1,20 $ aller-retour, et 5 transactions par jour coûtent 1 584 $/an sur un compte de 1 000 $ : 158 % de celui-ci. Les frais sont le rendement que vous perdez à coup sûr. Pourquoi l’effet de levier et la fréquence, et non le taux, décident de la facture.
Rapport Rekt : Les vraies mathématiques du copy trading (tirage + frais)
Un trader du classement +12 %/mois vous permet de conserver +2 606 $ sur 1 000 $ après une participation aux bénéfices de 10 % – jusqu'à ce qu'un prélèvement de 40 % prenne 400 $ et nécessite un gain de +67 % pour être annulé. Le classement affiche le rendement brut et masque le prélèvement et les frais. L'arithmétique sur ce qui atterrit réellement sur votre compte.
Rapport Rekt : la taille du poste décide de votre survie, pas de votre entrée
Un taux de victoire de 55 % fait toujours perdre 8 transactions consécutives, environ 1 sur 600 – et sur un an, vous y parviendrez. Avec un risque de 1 %, cette séquence coûte 7,7 % ; à 20 %, il coûte 83 % et nécessite un gain de +495 % pour récupérer. Pourquoi la taille de la position, et non l’entrée, est le levier de survie – avec le calcul du risque de ruine.
Rapport Rekt : le mouvement exact qui vous liquide à 10x, 25x, 50x et 100x
Votre distance de liquidation est presque exactement de 100 % ÷ effet de levier, moins un peu pour la marge de maintenance et les frais. À 100x, une mèche d'environ 0,8 % met fin à l'échange ; à 50x ~1,7 % ; à 25x ~3,6 % ; à 10x ~9,5 %. L’arithmétique montre pourquoi un effet de levier élevé meurt à cause du bruit ordinaire – et comment tirer parti du mouvement auquel vous vous attendez réellement.
Rapport Rekt : Comment les frais de financement saignent discrètement une position détenue
Le financement est facturé toutes les 8 heures sur l'ensemble de votre position, et non sur votre marge. Au niveau de référence de 0,01 %, cela représente environ 11 %/an du notionnel ; à 20x, cela représente 0,6 % de votre marge par jour. Lorsque le financement atteint 0,1 %, une position longue perd quotidiennement 6 % de sa marge avant même que le prix ne bouge.
Rapport Rekt : Comment les frais de négociation tuent discrètement le scalping
Les frais aller-retour s'élèvent à environ 0,11 % – une erreur d'arrondi, jusqu'à ce que vous scalpiez 10x par jour à 20x. L’arithmétique : les frais à eux seuls imposent un taux de rentabilité de 68 % et drainent 22 % de votre marge par jour avant même que le marché ne bouge.
Rapport Rekt : Les mathématiques pour essayer de le reconquérir
Nous avons simulé 40 000 traders en baisse de 20 %, puis les avons laissés se venger ou les réduire à un risque de 2 %. En cas d'inclinaison sans bord, c'est un tirage au sort sur le compte ; avec un réel avantage, la discipline récupère 86,5% du temps contre 47,8% pour se venger.
Un taux de victoire de 60 % ne vous sauvera pas : le risque de ruiner les mathématiques
Nous avons géré 40 000 comptes simulés. Un taux de réussite de 60 % a quand même explosé 45 % du temps avec un risque de 20 % par transaction – et s'est maintenu à 0 % à 2 %. Le taux de victoire est le levier le plus faible ; la taille de la position décide qui survit.
Tron n'est pas toujours le moyen le moins cher d'envoyer de l'USDT
Tout le monde dit d'utiliser Tron pour l'USDT. J'ai vérifié les frais en direct ce matin et Tron était de loin le plus cher – plus de 1 000 fois plus cher qu'un L2. Pourquoi le réseau le moins cher s'adapte à la demande.
À quel pourcentage de mouvement l’effet de levier vous liquide-t-il ? (5x à 125x)
Une table : à 100x un mouvement de 0,5 % vous termine, à 125x un scintillement de 0,3 %. La formule, pourquoi les petits chiffres ne sont pas généreux non plus, et comment je choisis l'effet de levier à l'envers maintenant.
BILL a remporté 96 % de ses transactions. 72 % d’entre eux étaient d’abord sous l’eau
Sur les 386 pièces que j'ai backtestées, seules quatre ont franchi la barre – et BILL semblait être le plus sûr (taux de victoire de 96,7 %, un retrait de 5 %). Ensuite, j'ai lu la chronique DCA : 72 % de ses victoires ont été sauvées en faisant une moyenne vers le bas.
Ce qui a réellement fonctionné : la stratégie ennuyeuse qui a survécu à chaque crash que j'ai testé
Après l’échec du scalping, du DCA et de l’effet de levier, une règle ennuyeuse a continué à s’imposer : maintenir au-dessus de la moyenne sur 200 jours, et encaisser en dessous. Avancez Sharpe 1,35-1,42 et environ 4 fois moins de baisse des ours.
J'ai arrêté le scalping et je l'ai gardé pendant des semaines. Les données
Six ans de BTC/ETH/SOL : maintenir la tendance pendant des semaines a battu à la fois le scalping et l'achat et la conservation, avec environ la moitié du retrait. L’opposé ennuyeux du scalping gagne.
Plus d'effet de levier ne signifie pas plus d'argent (données sur 18 ans)
La même stratégie à 5x a perdu de l'argent sur 18 ans tandis que 1x a composé. La traînée de volatilité, expliquée avec des chiffres réels – et pourquoi le curseur de levier est principalement un bouton d'autodestruction.
J'ai backtesté le Crypto Scalping de plus de 5 000 façons. Voici la vérité
Un taux de réussite élevé ne signifie pas du profit. Après des milliers de configurations sur deux ans, ce sont les frais, et non le marché, qui ont décidé du résultat. Ce qui a survécu et ce qui n'a pas survécu.
Pourquoi la moyenne des coûts semble meilleure qu'elle ne l'est en réalité
Un prix moyen inférieur n’est pas un profit, c’est un seuil de rentabilité inférieur. L'illusion réalisée ou non réalisée, avec des chiffres réels tirés de notre série papier.
J'ai trouvé une pièce avec un taux de victoire de 96 %. Voici pourquoi je n'y toucherai pas
Un véritable backtest GPU a donné à un altcoin un taux de victoire de 96 % et un facteur de profit de 3,3. Ensuite, j’ai regardé comment il avait réellement gagné – 65 % de sauvetages DCA et un retrait de -14 % – et j’ai fermé l’onglet.
J'ai effectué 85 millions de backtests de trading sur un GPU de jeu. Presque tous étaient du bruit
386 pièces, 220 000 configurations chacune, un RTX 3070, cinq heures. Ce que 85 millions de stratégies simulées m'ont vraiment appris sur le surajustement et les frais.
Un taux de victoire de 33 % et un taux de victoire de 96 % pour la même recherche
Une configuration a remporté 33 % des transactions, une autre 97 % – et les facteurs de profit racontaient le contraire. Pourquoi le taux de réussite est le chiffre le plus trompeur en matière de trading.