Objectifs de l'Optimisation

• Améliorer la performance (rendement, ratio de Sharpe)
• Réduire les drawdowns
• Minimiser les coûts de transaction
• Augmenter la robustesse
• Optimiser l'utilisation des ressources (CPU, mémoire)

Techniques d'Optimisation

Il existe plusieurs approches pour optimiser les paramètres d'une stratégie :

1. Grid Search (Recherche par Grille)

# Exemple de Grid Search en Python
def grid_search(param_grid, strategy_class, data):
    best_sharpe = -np.inf
    best_params = None
    
    for params in itertools.product(*param_grid.values()):
        strategy = strategy_class(**dict(zip(param_grid.keys(), params)))
        results = backtest(strategy, data)
        sharpe = calculate_sharpe(results)
        
        if sharpe > best_sharpe:
            best_sharpe = sharpe
            best_params = params
            
    return best_params, best_sharpe

2. Optimisation Génétique

• Utilise des algorithmes évolutionnaires
• Simule le processus de sélection naturelle
• Peut trouver des solutions non-intuitives

3. Optimisation Bayésienne

• Approche probabiliste
• Plus efficace que la recherche par grille
• Particulièrement utile pour les espaces de paramètres complexes

Amélioration des Performances

1. Optimisation du Code

# Avant optimisation
def calculate_indicators(data):
    results = []
    for i in range(len(data)):
        sma = sum(data[max(0, i-20):i+1]) / min(20, i+1)
        results.append(sma)
    return results

# Après optimisation (vectorisé)
def calculate_indicators(data):
    return pd.Series(data).rolling(20).mean()

2. Gestion de la Mémoire

• Utilisez des structures de données efficaces
• Évitez les copies inutiles
• Nettoyez les données non utilisées

3. Parallélisation

from multiprocessing import Pool

def parallel_backtest(param_sets):
    with Pool() as pool:
        results = pool.map(run_backtest, param_sets)
    return results

Techniques de Gestion des Risques

1. Position Sizing Dynamique

def calculate_position_size(volatility, account_value):
    risk_per_trade = 0.02  # 2% risk per trade
    return (risk_per_trade * account_value) / volatility

2. Filtres de Volatilité

• Ajustement des seuils selon la volatilité du marché
• Réduction des positions en période de forte volatilité
• Stop-loss adaptatifs

3. Corrélation et Diversification

• Surveillance des corrélations entre instruments
• Ajustement des positions pour maintenir une diversification efficace
• Gestion du risque de portefeuille global