Jeu
Jeu de loterie concerné par le test, par exemple Lotto BE ou Euromillions. Les stratégies comparées doivent utiliser le même jeu.
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Aide
Comprenez comment configurer, exécuter et interpréter un backtest de stratégies de génération de grilles.
Définition
Le backtesting consiste à rejouer une stratégie sur des tirages historiques dans un cadre contrôlé. L’objectif est de comparer des configurations sans utiliser d’information future.
Il sert à observer la stabilité, la régularité, les compromis de coût et la qualité descriptive d’une stratégie sur une période déjà connue.
Paramètres
Jeu de loterie concerné par le test, par exemple Lotto BE ou Euromillions. Les stratégies comparées doivent utiliser le même jeu.
Logique principale utilisée pour générer et sélectionner les grilles: équilibrée, fréquence, retard, diversité ou aléatoire. La stratégie n’est pas le profil de risque. La stratégie système est prédéfinie par l’application, tandis que la stratégie utilisateur est créée ou personnalisée par l’utilisateur.
Définit le niveau d’exploration ou d’originalité: safe limite les écarts, balanced garde un compromis, aggressive explore davantage, random favorise l’aléatoire.
Définit l’exigence sur l’équilibre structurel des grilles: none, light, medium ou strict. Il peut influencer la parité, la répartition bas/haut, la somme, les consécutifs et la dispersion.
Nombre de tirages historiques évalués: 50, 100, 500 derniers tirages ou autre période disponible. La période détermine combien de tirages seront évalués.
Définit le nombre maximal de tirages historiques à tester pendant le backtest. Exemple: Si 100, alors la stratégie sera testée sur 100 résultats officiels.
Nombre de grilles générées pour chaque tirage historique. Pour une comparaison équitable, ce nombre doit être identique entre les stratégies.
Définit combien de tirages antérieurs seront utilisés pour calculer les statistiques avant chaque simulation. Elle peut être de 20, 50, 100 ou 500 tirages selon la configuration.
Nombre de simulations : nombre de fois où chaque stratégie est testée avec un seed différent, afin de mesurer la stabilité de ses résultats face à l’aléatoire. Exemple : avec 5 simulations, chaque stratégie est exécutée avec 5 seeds distincts. Pour 3 stratégies, cela représente 3 × 5 = 15 exécutions.
Nom descriptif pour identifier le backtest dans l’historique. Il n’a pas d’impact sur les résultats.
Conditions
Les conditions obligatoires sont alignées. La comparaison peut être lue comme descriptive.
La comparaison reste possible, mais certains signaux réduisent la robustesse de lecture.
Un ou plusieurs critères bloquants empêchent une comparaison fiable.
Comparateur
Le comparateur utilise uniquement les backtests réalisés dans des conditions compatibles. Il décrit les écarts observés, sans les transformer en promesse de résultat futur.
Moyenne du score interne attribué aux grilles. Ce score ne doit pas être interprété seul comme une preuve de performance réelle.
Nombre moyen de numéros principaux correctement trouvés par grille ou par tirage, selon le dénominateur affiché dans le comparateur.
Pourcentage de prédictions ayant obtenu au moins 2, 3 ou 4 bons numéros. Ces taux doivent être comparés avec le même nombre de tirages et de grilles.
Meilleur résultat obtenu pendant la période testée. Cette valeur dépend du nombre de prédictions évaluées et ne suffit pas à classer les stratégies.
Répartition des grilles avec 0, 1, 2 bons numéros, etc. Elle est souvent plus informative qu’une moyenne seule.
Médiane, variance, écart-type, évolution chronologique et moyenne glissante aident à repérer une stratégie moins dépendante de quelques tirages exceptionnels.
Temps total, moyen par tirage et moyen par grille. Une stratégie légèrement meilleure mais beaucoup plus lente peut être un compromis peu intéressant.
Les résultats sont plus fragiles lorsque l’échantillon est faible. La taille de l’échantillon doit toujours accompagner la lecture.
Ils représentent l’incertitude autour d’un taux ou d’une moyenne. Deux valeurs proches avec des intervalles très chevauchants ne montrent pas une différence claire.
Le rang dépend de la métrique sélectionnée. Le classement est descriptif et ne démontre aucune efficacité future.
Le temps total, moyen par tirage et moyen par grille doit être lu avec les performances. Un gain descriptif faible peut ne pas justifier un coût d’exécution élevé.
Le rang dépend de la métrique sélectionnée. Aucune métrique ne doit être présentée comme vérité absolue.