En trading, les indicateurs techniques sont des outils incontournables. Cependant, déterminer le nombre optimal d'indicateurs à utiliser reste une problématique majeure pour les traders. La réponse à cette question peut être éclairée en utilisant une analogie claire avec la notion de degrés polynomiaux dans l’analyse statistique, notamment en lien avec les phénomènes de sous optimisation (underfitting) et de suroptimisation (overfitting)

Polynômes et indicateurs techniques

Les traders, comme les statisticiens, cherchent un équilibre entre simplicité et complexité de leurs modèles. Cette recherche d'équilibre est illustrée scientifiquement par l’utilisation de polynômes pour ajuster des données, comme le montrent clairement différents niveaux de complexité dans l'image suivante :
  • Degré faible (Sous-Optimisé) : Un modèle trop simple, par exemple un polynôme de degré 0 ou 1, ne saisit pas correctement les variations réelles des données. En trading, cela correspondrait à n'utiliser aucun ou 1 seul indicateur pour se positionner sur le marché, ce qui rend la stratégie incapable de détecter efficacement les tendances du marché.
  • Degré optimal (équilibre) : Un modèle équilibré (un polynôme de degré 2 ou 3 comme dans l'image) capte les tendances essentielles sans se perdre dans les fluctuations mineures (bruits). Dans le trading, c'est l'équivalent de l'utilisation judicieuse de quelques indicateurs complémentaires qui permettent une prise de décision équilibré en performance du marché pour l'algorithme.
  • Degré élevé (Suroptimisé) : À l’inverse, un polynôme très complexe (ordre 10 par exemple) s’adapte excessivement aux données historiques, y compris au fluctuation mineure. Dans le trading, utiliser un trop grand nombre d’indicateurs génère un excès de signaux, provoquant une trop grande adaptabilité au marché, rendant la stratégie sensiblement inefficace face à des données nouvelles.

Pourquoi limiter le nombre d'indicateurs ?

Limiter le nombre d’indicateurs techniques présente plusieurs avantages majeurs :
  • Évite la suroptimisation : Empêche la stratégie de devenir hypersensible au bruit et aux fluctuations mineures, garantissant une performance réelle plus robuste.
  • Clarté des signaux : Réduit les risques de signaux contradictoires.
  • Simplicité opérationnelle : Facilite l’analyse rapide du marché.

Quel est l’objectif principal ?

L'objectif est d’atteindre des stratégies de trading robuste et décorréler de façon durable, capable de maintenir sa performance non seulement sur les données historiques mais surtout en conditions réelles. En adoptant une stratégie de trading avec un nombre restreint et pertinent d’indicateurs techniques, les algorithmes peuvent ainsi maximiser leurs capacités à anticiper les mouvements futurs sans être perturbés ou presque par les variations anecdotiques ou accidentelles.

Conclusion

À l’image du choix optimal du degré polynomial dans les modèles statistiques, le choix du nombre d’indicateurs techniques en trading doit être modéré, réfléchi et orienté vers la robustesse et la diminution du risque. L'équilibre idéal se situe donc dans une approche minimaliste mais pertinente, permettant aux algorithmes de rester clair, précis et performant face aux fluctuations réelles du marché.