Gérer un livre automatisé est extrêmement difficile. La robustesse requise pour le backtesting et l’automatisation seule représente un emploi à temps plein. Un mois d’itérations avec des boucles d’IA plus mes propres apports a produit deux petits mais réels avantages sur plusieurs années, et isolément, ils ne valent pas grand-chose. L’IA vous fournira des stratégies qui semblent folles si vous vous fiez aux backtests, et elles sont presque garanties d’être surajustées. Si un mois d’itérations avec l’IA vous offre un portefeuille automatisé avec un Sharpe de 2, il ment. Divisez vos données en deux lots : cinq ans sur lesquels l’IA peut chercher, et huit mois gardés scellés. Vous verrez le même schéma la plupart du temps : des chiffres magnifiques sur les cinq années accessibles, invalidés sur les huit mois scellés. Trouver de véritables avantages dignes d’automatisation a été bien plus difficile que je ne le pensais, et a exigé beaucoup d’apports humains et d’expérience de trader pour guider mon IA afin qu’elle ne mine pas simplement de beaux chiffres sans logique. Cet experiment m’a appris cinq choses : 1) Il existe encore un avantage dans le jugement humain. 2) Les simples avantages s’érodent rapidement. 3) Combiner des angles discrétionnaires avec des statistiques, puis éliminer (ce qu’il ne faut PAS faire), pourrait être ma plus grande force à l’avenir. 4) Tout ce qui est facilement exploitable, comme les simples motifs de bougies et de volume, est à sec s’il est négocié seul. 5) Plus quelque chose est difficile à transformer en hypothèse testable, plus il peut contenir d’avantage. Votre lecture personnelle des nouvelles, l’impact qu’un titre devrait avoir par rapport à ce qu’il fait réellement, et ce que cela implique dans différents scénarios, est un exemple d’expérience discrétionnaire. Ou votre lecture de qui négocie actuellement le marché, qui détient les pertes, quel contrepartie est active, et quelles choses non écrites vous dérangent dans un marché ou vous semblent exagérées au moment présent. Je crois qu’il y a de l’alpha même dans des statistiques simples, ce qui explique pourquoi je ne peux pas tout publier. La méthode, en revanche, est gratuite : traitez une statistique comme la saisonnalité d’août comme une confluence, pas comme un signal. Seule, c’est une trivialité. Superposée à vos setups, elle devient un avantage. En résumé : plus vous combinez de points de données issus de votre expérience personnelle, de processus d’élimination et de statistiques, plus souvent vous trouverez des trades profitables occasionnels — ceux que les machines sont peu susceptibles de voler. Pour conclure sur une note généreuse, voici un petit aperçu de la saisonnalité d’août :