Plus tôt dans l’Académie, nous avons introduit un principe important : la rentabilité ne peut pas être évaluée uniquement à partir du Win Rate.
Nous devons maintenant approfondir cette idée.
De nombreux Traders débutants associent encore la réussite au fait d’avoir raison aussi souvent que possible. En réalité, la rentabilité dépend de la relation entre la fréquence à laquelle nous gagnons, l’ampleur de nos gains lorsque nous avons raison, l’ampleur de nos pertes lorsque nous avons tort et la constance avec laquelle nous appliquons le même processus au fil du temps.
Trois concepts sont fondamentaux pour comprendre cette relation :
le Win Rate ;
le Risk-to-Reward Ratio (RRR) ;
les probabilités en trading.
Comprendre comment ils fonctionnent ensemble change la manière dont nous interprétons aussi bien les trades gagnants que les trades perdants.
Qu’est-ce que le Win Rate ?
Le Win Rate représente le pourcentage de trades gagnants par rapport au nombre total de trades exécutés.
La formule est la suivante :
Win Rate = (Trades Gagnants ÷ Nombre Total de Trades) × 100
Par exemple, supposons que nous exécutions 10 trades :
6 trades gagnants ;
4 trades perdants.
Notre Win Rate est :
6 ÷ 10 × 100 = 60 %
Cependant, un Win Rate élevé ne signifie pas automatiquement qu’une stratégie est rentable.
Un Trader peut gagner 80 % de ses trades et malgré tout perdre de l’argent si ses pertes sont nettement plus importantes que ses gains.
Par exemple :
8 trades gagnants × +50 $ = +400 $
2 trades perdants × −250 $ = −500 $
Résultat final :
−100 $
Le Win Rate est de 80 %, mais le résultat global est négatif.
C’est pourquoi le Win Rate ne doit jamais être évalué de manière isolée.
Qu’est-ce que le Risk-to-Reward Ratio (RRR) ?
Le Risk-to-Reward Ratio compare le montant que nous sommes prêts à perdre sur un trade au montant que nous cherchons à gagner.
En termes simples :
Risk = perte maximale planifiée
Reward = objectif de profit planifié
Si nous risquons 100 $ pour potentiellement gagner 100 $ :
RRR = 1:1
Si nous risquons 100 $ pour potentiellement gagner 200 $ :
RRR = 1:2
Si nous risquons 100 $ pour potentiellement gagner 300 $ :
RRR = 1:3
L’utilisation de R nous permet d’exprimer les résultats sans nous concentrer sur la valeur monétaire du compte.
Si notre risque planifié est de 100 $ :
1R = 100 $
Une perte complète correspond à −1R.
Un trade gagnant avec un RRR de 1:2 correspond à +2R.
Un trade gagnant avec un RRR de 1:3 correspond à +3R.
Cela permet de comparer plus facilement les performances entre différents trades et différentes tailles de compte sur une base commune.
Pourquoi le RRR Est Important
Supposons que nous exécutions quatre trades avec les résultats suivants :
Trade & Résultat
1 - +2R
2 - −1R
3 - −1R
4 - +3R
Nous avons gagné 2 trades et perdu 2 trades.
Notre Win Rate est donc :
2 ÷ 4 × 100 = 50 %
Mais notre résultat global est :
+2R − 1R − 1R + 3R = +3R
Si 1R représentait 1 000 $, la même séquence donnerait :
+3R = +3 000 $
Le point important n’est pas le montant en dollars.
Ce qui compte, c’est que 50 % des trades ont été perdants, mais que la séquence globale est restée rentable parce que les trades gagnants étaient plus importants que les trades perdants.
Cette relation entre la fréquence et l’ampleur des gains et des pertes est fondamentale pour la performance en trading.
Elle introduit également un autre concept utile : l’expectancy (espérance mathématique).
L’expectancy nous indique ce qu’une stratégie peut produire en moyenne par trade sur un échantillon suffisamment large et représentatif.
Une formule simplifiée est :
Expectancy = (Win Rate × Gain Moyen) − (Loss Rate × Perte Moyenne)
Par exemple, si une stratégie gagne 50 % du temps, que son trade gagnant moyen est de +2R et que son trade perdant moyen est de −1R :
(0,50 × 2R) − (0,50 × 1R) = +0,5R par trade
Cela ne signifie pas que chaque trade rapportera 0,5R.
Cela signifie que, selon ces hypothèses, la stratégie possède une expectancy positive sur un échantillon suffisamment représentatif.
La Relation Entre Win Rate et Risk-to-Reward Ratio
Le Win Rate et le RRR doivent être compris ensemble.
Toutes choses étant égales par ailleurs, viser un objectif de profit plus éloigné réduit généralement la probabilité que le prix atteigne cet objectif avant d’atteindre le Stop Loss.
C’est pourquoi les stratégies qui visent des gains plus importants fonctionnent souvent avec des Win Rates plus faibles, tandis que celles qui recherchent des gains plus modestes peuvent nécessiter des Win Rates plus élevés.
Il n’existe aucune combinaison universellement idéale.
Ce qui compte, c’est de savoir si cette relation produit une expectancy positive.
Nous pouvons calculer le Win Rate théorique nécessaire pour atteindre le Break Even avec différents Risk-to-Reward Ratios fixes :
Risk-to-Reward Ratio & Win Rate Théorique au Break Even
1:1 - 50 %
1:2 - 33,3 %
1:3 - 25 %
1:4 - 20 %
Ces chiffres supposent que chaque trade perdant entraîne la perte complète de 1R, que chaque trade gagnant atteint le Reward indiqué et que les frais de trading, les commissions et le slippage sont exclus.
Dans le trading réel, le Win Rate nécessaire pour atteindre le Break Even peut donc être légèrement plus élevé.
Le tableau démontre un principe important :
Nous n’avons pas besoin de gagner la majorité de nos trades pour être rentables si la relation entre nos gains moyens et nos pertes moyennes le permet.
Dans le même temps, un RRR plus élevé n’est pas automatiquement meilleur. Un objectif théorique de 1:5 a peu de valeur si la stratégie l’atteint trop rarement pour maintenir une expectancy positive.
Le Win Rate et le RRR doivent toujours être évalués ensemble.
Le Trading Est un Processus de Probabilités
L’une des plus grandes erreurs psychologiques commises par les débutants consiste à croire qu’ils doivent savoir si le prochain trade sera gagnant ou perdant.
Ce n’est pas le cas.
Une stratégie fournit des conditions dans lesquelles nous pouvons nous attendre à disposer d’un avantage statistique. Elle ne fournit aucune certitude quant au résultat d’un trade individuel.
Un exemple simple avec un dé permet de comprendre pourquoi.
Un dé équilibré à six faces donne à chacun des six résultats une probabilité théorique de :
1 sur 6 ≈ 16,7 %
Mais si nous lançons le dé six fois, nous ne devons pas nous attendre à obtenir :
1, 2, 3, 4, 5, 6
exactement une fois chacun.
Nous pourrions obtenir à la place :
4, 4, 4, 2, 1, 3
Il ne s’est rien passé d’anormal.
La probabilité théorique décrit le comportement à long terme d’essais répétés. Elle ne détermine pas l’ordre exact des résultats à court terme.
Le trading suit le même principe sous-jacent.
Une stratégie ayant un Win Rate historique de 60 % ne signifie pas qu’exactement six trades sur chaque série de dix trades consécutifs doivent être gagnants.
Les gains et les pertes peuvent apparaître selon différentes séquences et se regrouper naturellement.
C’est pourquoi le résultat du prochain trade nous renseigne très peu, à lui seul, sur l’existence d’un avantage statistique sous-jacent à la stratégie.
Penser en Termes d’Échantillons, Pas de Trades Individuels
Moins nous observons de trades, plus les variations à court terme peuvent facilement fausser notre perception des résultats.
À mesure que l’échantillon devient plus large et plus représentatif de différentes conditions de marché, nos statistiques deviennent plus informatives.
Cela ne signifie pas que 100, 200 ou même 500 trades prouvent automatiquement qu’une stratégie est rentable.
Les trades doivent être générés de manière cohérente selon les mêmes règles, et l’échantillon doit représenter les conditions dans lesquelles la stratégie est destinée à fonctionner.
L’implication psychologique est tout aussi importante :
Le prochain trade n’a pas besoin de prouver que notre stratégie fonctionne.
Notre responsabilité est d’exécuter le prochain setup valide conformément aux règles et d’évaluer la stratégie sur un échantillon significatif de trades exécutés avec constance, et non à partir d’un seul trade ou d’une seule journée de trading.
Les résultats à court terme peuvent varier considérablement sans nécessairement indiquer que l’avantage sous-jacent de la stratégie a changé.
C’est pourquoi le trading doit être abordé comme un processus de probabilités, et non de certitudes.
Une fois que nous comprenons cela, les gains et les pertes individuels peuvent commencer à avoir moins de poids émotionnel.
Ce qui compte, c’est de savoir si la stratégie conserve un avantage positif sur la série de trades pour laquelle elle a été conçue.
La perspective Xcelerate Trade
Chez Xcelerate Trade, nous voulons éviter de nous juger selon que le dernier trade a été gagnant ou perdant.
Une stratégie n’a pas besoin de prédire chaque mouvement du marché.
Elle doit produire un avantage reproductible, avec une relation entre les gains, les pertes et le risque qui reste favorable au fil du temps.
C’est pourquoi nous raisonnons en R, en probabilités et en échantillons, plutôt que de nous attacher émotionnellement aux résultats monétaires de chaque trade.
Les mathématiques renforcent le principe introduit dans la Leçon 1 :
Un trade perdant peut faire partie d’un processus rentable.
Une fois que nous comprenons cela, un Stop Loss ne signifie plus nécessairement que la stratégie a échoué. Il peut simplement représenter l’un des résultats perdants qui existent naturellement au sein d’une stratégie probabiliste.
Comprendre cela mathématiquement est une chose.
Rester psychologiquement stables lorsque nous faisons l’expérience de ces résultats en est une autre.
Dans la prochaine leçon, nous examinerons trois étapes psychologiques courantes que les Traders peuvent traverser lorsqu’ils passent de l’enthousiasme et de l’excès de confiance à la peur et au doute, puis vers une plus grande constance.