Construction et validation d'une stratégie de trading quantitatif avec OctoBot, backtesting walk-forward, optimisation des paramètres et analyse interactive

Ce tutoriel présente un guide étape par étape pour construire et valider une stratégie de trading quantitative à l'aide d'OctoBot et d'OctoBot-Script. L'environnement est configuré dans un notebook Colab avec un environnement virtuel isolé pour éviter les conflits de dépendances. La stratégie est basée sur des règles, combinant des signaux de survente RSI, une confirmation de tendance par l'EMA, et un stop-loss ainsi qu'un take-profit adaptatifs basés sur l'ATR. Les données historiques OHLCV sont récupérées via la couche de données d'OctoBot avec un repli automatique sur plusieurs bourses, notamment Binance, KuCoin, OKX, Bybit, MEXC et Kraken. Une recherche par grille multi-paramètres est effectuée sur une période intra-échantillon (2019-2023) pour sélectionner la meilleure configuration en fonction du rendement excédentaire par rapport à la stratégie buy-and-hold. Les paramètres gagnants sont ensuite validés sur une période hors échantillon distincte (2023-2025) pour évaluer la généralisation et détecter un éventuel surajustement. Les données du rapport de backtest sont extraites et analysées de manière interactive à l'aide de Pandas et de Plotly, montrant la sensibilité des paramètres, la performance du portefeuille, l'évolution des prix, les indicateurs et les résultats d'exécution. Le tutoriel fournit une explication complète du code, y compris la configuration de l'environnement, l'implémentation de la stratégie, le backtesting et l'analyse.