In-sample contre out-of-sample
Les données in-sample sont la période historique qui a servi à choisir les règles et les paramètres d'une stratégie ; les données out-of-sample, ou hors échantillon, sont une période ultérieure qui n'a joué aucun rôle dans ce choix et qui sert uniquement à évaluer le résultat figé. La distinction compte parce qu'une performance mesurée sur les données qui ont sélectionné les paramètres surestime ce que ces mêmes paramètres auraient rendu sur des données inconnues.
Senzoukria · Glossaire · Mis à jour en septembre 2026
Deux rôles pour deux périodes
Le découpage se décide avant d'examiner les paramètres. Si la frontière est déplacée après avoir vu des résultats, ou si la période de test sert à départager deux finalistes, elle est devenue une donnée in-sample, quelle que soit son étiquette.
| Période | Sert à | Ne doit pas servir à |
|---|---|---|
| In-sample (entraînement) | Choisir les règles, les seuils, les paramètres | Publier sa performance comme si elle était atteignable |
| Out-of-sample (test) | Évaluer une fois la configuration figée | Ajuster quoi que ce soit après avoir vu le résultat |
| Réserve finale | Une dernière évaluation de décisions déjà prises | Toute sélection supplémentaire |
Pourquoi les deux courbes divergent
Tout optimiseur colle à la fois à la structure reproductible des données d'entraînement et à leurs accidents. La part accidentelle ne se reproduit pas : le résultat hors échantillon ne conserve que la part structurelle. Une montée régulière in-sample suivie d'un segment hors échantillon plat ou en baisse est la signature ordinaire d'une règle qui a surtout collé au bruit. Une certaine divergence est attendue même pour une règle saine ; ce qui compte, c'est la part du résultat in-sample qui survit, et si cette part couvre les coûts.
Comment obtenir des preuves hors échantillon
- Un découpage chronologique unique : entraînement sur la partie ancienne, test une seule fois sur la partie récente.
- Le walk-forward : des découpages répétés le long de l'historique, chaque fenêtre de test précédée de sa propre fenêtre d'entraînement.
- Un autre instrument ou une autre séance pour la même règle, quand sa logique n'est pas propre à un instrument.
- Un test en avant sur compte simulé après le travail historique, qui ajoute le comportement du flux en direct mais aucune certitude d'exécution.
Dans Senzoukria
Après un run walk-forward dans le panneau Backtest automatique, le rapport affiche un graphique intitulé In-sample contre out-of-sample : la courbe que l'optimiseur a vue est tracée en pointillés face à celle que vous auriez réellement eue, chacune sur son propre nombre de trades. L'aide du panneau donne la lecture : une in-sample qui monte droit au-dessus d'une out-of-sample plate, c'est le dessin du sur-apprentissage, avant tout chiffre.
Chaque tranche du rapport est listée avec sa période d'entraînement et sa vraie période de test : la frontière entre les deux périodes se voit au lieu d'être sous-entendue. La section gauntlet ajoute un Sharpe déflaté calculé sur les trades hors échantillon ainsi que le nombre de configurations essayées. Ces rapports résument leur propre protocole sur les données fournies ; une étiquette favorable ne certifie pas les résultats futurs.
Erreurs fréquentes
- Regarder la période de test pendant la conception de la règle, puis la déclarer hors échantillon.
- Réoptimiser sur la réserve après un mauvais résultat, ce qui la transforme discrètement en donnée d'entraînement.
- Choisir une période de test si courte que quelques trades décident du verdict.
- Publier la courbe in-sample dans le résumé et ne mentionner la courbe hors échantillon qu'en annexe.
Voir aussi
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Questions fréquentes
- Quelle part des données réserver au hors échantillon ?
- Il n'existe pas de ratio universel. La période de test doit contenir assez de trades pour que son résultat signifie quelque chose, et la période d'entraînement assez pour ajuster la règle sans courir après des événements isolés. Décidez le découpage à partir de la fréquence de trades de la règle avant de lancer quoi que ce soit, écrivez-le, et ne le déplacez pas après avoir vu les résultats.
- Peut-on réutiliser une période hors échantillon ?
- Seulement au prix de son statut. Toute décision prise après avoir regardé le résultat d'une période intègre cette période au processus de sélection. Réservez une dernière période intouchée pour l'évaluation finale et acceptez qu'une fois qu'elle a servi à trancher, il faudra une période fraîche pour la décision suivante.
- Un bon résultat hors échantillon prouve-t-il un edge ?
- C'est une preuve meilleure qu'un résultat in-sample, pas une preuve définitive. La période hors échantillon reste un seul tirage d'histoire, sous un seul modèle d'exécution et un seul jeu de coûts. Il faut la sensibilité à des coûts plus élevés, la stabilité sur les paramètres voisins et le relevé du nombre de règles essayées pour la pondérer.