Recherche : ce que nous avons appris en essayant de rendre le trading crypto rentable

Six semaines à construire, exploiter et auditer des systèmes de trading avec un assistant IA, et un backtest de 31 407 configurations d'indicateurs. Le tout rédigé en incluant chaque perte.

Ce que disent les données

• Quelle unité de temps fonctionne pour trader la crypto ? 31 407 backtests après coûts

  Plus la bougie est courte, moins il restait d'argent après les frais et le tick.

• Taux de réussite et espérance de gain : pourquoi les indicateurs qui gagnent le plus souvent perdent de l'argent

  Les règles qui gagnaient le plus souvent perdaient de l'argent. L'arithmétique derrière ce constat.

• 34 règles d'indicateurs sur des graphiques horaires de cryptos : toutes ont perdu

  Règles de manuel, inchangées, sur bougies de 1 heure de 22 cryptomonnaies : 0 règle sur 34 a gagné de l'argent.

• Le piège du backtest en bougies d'une minute : comment un backtest qui ne compte que les frais invente du profit

  Avec les seuls frais, des résultats à 1 minute de l'ordre de dizaines de milliers de pour cent, et pourquoi ils n'ont jamais été réels.

• Le coût caché d'un tick de prix sur Upbit

  À 128 wons, un tick vaut 0,78 % du prix : quinze fois les frais.

• Le meilleur backtest que nous ayons trouvé, et pourquoi nous ne lui avons pas fait confiance

  +63 % par an après coûts en rejeu de données passées. Six raisons de ne pas encore y croire.

• Notre backtest disait 75 % par an. Le biais du survivant disait 41 %.

  Ce qui change quand on choisit les cryptomonnaies comme on aurait pu les choisir à l'époque.

• Combien de temps faut-il pour prouver qu'une stratégie de trading fonctionne ?

  Environ 34 mois de trades réels pour une règle de tendance typique. Deux semaines ne prouvent rien.

• Le suivi de tendance gagne 36 % du temps. C'est justement le principe.

  Neuf ans, 1 037 trades : la plupart des trades perdent, quelques tendances financent tout le reste.

• Les stop-loss aident-ils ? 8 810 backtests de cryptos appariés

  Ajouter une règle de sortie n'a augmenté le rendement annuel que dans 7 paires de backtests sur 100.

Ce qui s'est passé quand nous avons essayé

• Six semaines à laisser une IA construire un système de trading crypto

  −44 % la première semaine, ₩25,2 millions de pertes fictives sur 918 sorties, et un serveur irréprochable côté règles qui a pourtant perdu.

• Un seul bug a causé 86 % de nos pertes de trading

  157 sorties après une durée de détention médiane de 12 secondes, et une conclusion erronée que nous avons retirée un jour plus tard.

• Un modèle de langage peut-il choisir des trades crypto ? Nous avons testé 6 536 candidats

  Les trades que le modèle préférait ont obtenu les pires résultats. Plus trois erreurs de comptage.

• Deux semaines d'un serveur de trading parfaitement fidèle aux règles : −3,93 %

  Cinq trades, cinq pertes, zéro erreur, et ce que l'audit a trouvé.

• Les bots de trading IA gagnent-ils de l'argent ? Ce que montrent les résultats publics

  Les profits vérifiés sont chez les teneurs de marché. Aucun bot destiné aux particuliers ne publie de résultats audités.

• Cimetière des stratégies : les stratégies de trading crypto qui ont échoué

  Chaque approche testée, la manière dont nous l'avons testée et la raison de son échec.

La recherche en trading est suspendue jusqu'à la disponibilité de meilleurs modèles d'IA. Si elle reprend, les résultats seront publiés ici en premier, bons ou mauvais.