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Les stratégies de suivi de tendance fonctionnent-elles réellement ? Nous en avons testé plus de 280.
Le suivi de tendance est la catégorie la plus importante que nous testons : plus de 280 systèmes, soit plus d’un quart de l’ensemble de l’audit. Environ 79 % ont été rejetés, ce qui correspond à peu près à la moyenne de la maison. Ce qui rend ce chiffre intéressant, c’est la raison qui se cache derrière. La raison la plus courante pour laquelle un système de suivi de tendance a été écarté porte un nom : le « trend-beta ». Il a surfé sur un marché haussier et a présenté cette performance comme le fruit de son savoir-faire.
Ce que signifie « suivre la tendance » dans ce test
Les systèmes de suivi de tendance achètent sur force et vendent sur faiblesse. Croisements de moyennes mobiles, poursuite de cassure, canaux de Donchian, renversements de tendance Supertrend, filtres de momentum — des mécanismes différents, mais un seul pari : qu’un mouvement déjà amorcé se poursuive suffisamment longtemps pour compenser ceux qui s’essoufflent. C’est le concept le plus ancien du trading systématique et le domaine le plus encombré des scripts destinés aux particuliers. C’est précisément cette popularité qui explique pourquoi ce type de stratégie domine notre pile de rejets en nombre absolu. Nous avons testé plus de systèmes de suivi de tendance que tout autre type, et de loin.
Que s’est-il passé lorsque nous en avons testé plus de 280 ?
Environ 79 % ont échoué une fois que les spreads réels, les commissions et le slippage ont été intégrés au modèle. C’est la moyenne de l’audit, presque au point près. Le suivi de tendance n’a donc rien d’exceptionnel. Il échoue au taux habituel, et comme il s’agit de la catégorie la plus importante, il remplit davantage la pile des « non » que tout autre type de système.
Voici ce qui la distingue des pires contrevenants. Les robots de trading en grille et de DCA échouent à 100 % — quelle que soit la configuration, aucun ne survit. Ce n’est pas le cas des systèmes de suivi de tendance. Une véritable minorité, disons un sur cinq, a franchi la barre avec un avantage conditionnel : un avantage qui se manifeste sur des instruments, des régimes ou des horizons temporels spécifiques, et non partout comme le prétendait son auteur. La plupart échouent. Certains tiennent véritablement la route. Le travail consiste à distinguer les uns des autres.
Pourquoi la plupart d’entre eux échouent : le « trend-beta »
Sur l’ensemble de l’audit, le « trend-beta » est la deuxième raison la plus courante pour laquelle nous rejetons un système, juste derrière « aucun avantage même avant prise en compte des coûts ». Et c’est dans les systèmes de tendance qu’il se concentre. Le mécanisme est si simple qu’il en est gênant.
Testez un système de tendance à biais haussier sur la dernière décennie et il génère des bénéfices. Tout comme le fait d’acheter l’indice et de ne plus s’en occuper. Le système n’a pas prédit la tendance. Il en a hérité. Si l’on élimine la dérive inhérente au marché — le bêta —, l’« avantage » disparaît avec elle. Lors des tests walk-forward, la courbe de capital qui semblait refléter une expertise s’aligne sur l’indice de référence, avec des étapes supplémentaires et des coûts supplémentaires. Vous avez payé des commissions pour une performance inférieure à celle du marché.
Une grande partie du reste ne présentait aucun avantage réel, avant même qu’un centime de frais ne soit engagé. Ces stratégies n’ont jamais rien prévu. Elles réévaluent la même tendance que tout le monde détient déjà et vous font subir l’intégralité de son drawdown sans offrir aucune diversification. Ajoutez les frais, et les plus fragiles s’effondrent elles aussi.
L’exception honnête : la minorité qui a conservé ses positions
Nous ne rejetons pas une catégorie par principe, et le suivi de tendance mérite son exception. Environ un système sur cinq parmi ceux que nous avons testés a conservé un véritable avantage après frais, après simulation walk-forward et après élimination de la dérive. Ce qui survit a tendance à être plus restreint que ce que promettent les arguments de vente : un modèle de tendance qui fonctionne sur un instrument liquide à un horizon donné, avec une taille de position raisonnable, et non l’affirmation « ça marche sur tout » imprimée sur le script.
Les survivants génèrent également leurs rendements lors de baisses que l’on peut réellement supporter, ce qui est justement l’essentiel. Une courbe qui ne semble régulière que parce que le marché a évolué dans une seule direction pendant une décennie n’est pas une stratégie à laquelle on peut faire confiance pour la prochaine décennie. Celles que nous avons conservées fonctionnent toujours même lorsque l’on retire l’effet de vent favorable. Cette liste est bien plus courte que ne le laisse supposer la réputation de la catégorie — mais elle n’est pas vide, et c’est cette honnêteté qui fait la différence entre nous et un article classant « les 7 meilleures stratégies de tendance ».
Comment nous testons
Chaque stratégie est portée en Python et testée avec des coûts réels — des spreads et des commissions modélisés à partir de données de tick, et non d’un chiffre forfaitaire estimé au hasard. Les contrats à terme proviennent de Databento, couvrant 13 ans de données du CME. Les devises proviennent de Dukascopy avec des cours acheteur/vendeur réels. Les actions bénéficient d’exécutions tenant compte de la liquidité ; les cryptomonnaies sont traitées au comptant et sous forme de contrats perpétuels. Un modèle rapide se charge de la majeure partie de la conversion, puis le modèle le plus performant tente de démanteler chaque gagnant apparent, en traquant les biais d’anticipation et les exécutions impossibles. Nous hachons le code, de sorte qu’un système de tendance republié sous trois noms différents n’est testé qu’une seule fois, et non trois fois. C’est ce même processus qui rejette environ 78 % de tout ce que nous testons — et il est particulièrement impitoyable envers une courbe qui n’a jamais été qu’une simple reproduction du marché. Cette page dans son ensemble constitue un extrait d’un audit en cours portant sur plus de 1 000 stratégies et indicateurs.
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Quels systèmes de tendance ont survécu, et qui les a publiés ?
Vous disposez désormais de la vérité globale : environ 79 % de rejetés, le « trend-beta » en tête des facteurs d’échec, une minorité présentant un réel avantage. Ce que cette page ne vous donne pas, ce sont les noms : quelles stratégies de tendance publiées ont satisfait à notre modèle de coûts, qui les a rédigées, et les chiffres exacts après coûts derrière chaque rejet. C’est ça, « The No List » : toutes les stratégies que nous avons auditées, nommées, avec leur verdict et la raison pour laquelle elles ont survécu ou ont été rejetées.
Obtenir « The No List » →FAQ
Les stratégies de suivi de tendance fonctionnent-elles réellement ?
Certaines oui ; la plupart de celles publiées, non. Sur les plus de 280 systèmes de suivi de tendance que nous avons testés, environ 79 % ont échoué au test du modèle de coûts réel — ce qui correspond à peu près à la moyenne de l’audit. Contrairement aux bots de type « grid » ou DCA, elles n’échouent pas à 100 % : environ une sur cinq a conservé un avantage conditionnel après prise en compte des coûts et des tests « walk-forward ».
Qu’est-ce que le « trend-beta » et pourquoi met-il tant de stratégies de suivi de tendance hors jeu ?
On parle de « trend-beta » lorsqu’un système génère des profits uniquement parce que le marché a évolué dans une direction donnée, et non parce qu’il prédit quoi que ce soit. C’est la deuxième raison de rejet la plus courante dans l’ensemble de notre audit. Si l’on fait abstraction de la dérive inhérente au marché, l’« avantage » disparaît avec elle.
Si la plupart échouent, pourquoi le taux d’échec n’est-il pas de 100 %, comme pour les robots « grid » ?
Parce qu’un véritable avantage de tendance est possible, mais rare. Le grid/DCA parie contre les tendances et s’effondre lors d’un événement à queue épaisse. Les stratégies de suivi de tendance parient dans le sens de la tendance ; ainsi, une minorité d’entre elles, qui ajoute un véritable timing ou un filtrage en plus de la dérive, peut survivre aux coûts. Environ une sur cinq y est parvenue.
Comment distinguer un véritable avantage de tendance d’une simple surferie sur un marché haussier ?
Testez-la en walk-forward et comparez-la à une simple détention de l’instrument sur la même période. Si la courbe s’aplatit pour se rapprocher d’une stratégie « acheter et conserver » une fois la dérive du marché soustraite, il s’agit d’un bêta de tendance. Si elle continue d’apporter un rendement après déduction des coûts et une fois l’effet de vent favorable éliminé, elle est peut-être réelle.