Backtesting : les 7 erreurs fatales qui rendent 80 % des stratégies de trading inutiles

Comment se produit le surajustement ?

Scénario typique dans le commerce des devises :

Une équipe Quant développe une stratégie de retour à la moyenne pour l'EUR/USD :

Version 1 : « Achetez lorsque le prix chute de 2 % sous la moyenne mobile sur 200 jours ».

• Rendement du backtest : 12 % par an
• Sharpe : 1,2

Version 2 : « Achetez lorsque le prix chute de 2,3 % sous la moyenne mobile à 200 jours ET que le RSI est inférieur à 32 ».

• Rendement du backtest : 18 % par an
• Sharpe : 1,6

Version 3 : « Achetez lorsque le prix chute de 2,3 % sous la moyenne mobile sur 200 jours ET que le RSI est inférieur à 32 ET que c'est lundi OU jeudi ET que la volatilité est supérieure à 0,8 % ».

• Rendement du backtest : 34 % par an
• Sharpe : 2,4

Que se passe-t-il ici ?

Chaque règle supplémentaire semble améliorer la stratégie – dans le backtest. Mais chaque règle est une adaptation à des hasards historiques, et non à la logique réelle du marché.

La réalité :

La version 1 fonctionne également en temps réel (12 % par an). La version 3 s'effondre immédiatement (rendement : -8 % par an).

Comment éviter le surajustement

Règle n° 1 : la logique économique d'abord

Avant d'ajouter une règle, demandez-vous : « Pourquoi cela devrait-il fonctionner ? »

Mauvais exemple : « La stratégie fonctionne mieux si nous n'agissons que le jeudi. » Pourquoi mauvais ?Il n'y a aucune raison économique pour laquelle le jeudi serait préférable.

Bon exemple : « Nous n'agissons pas pendant les 30 premières minutes suivant la publication des chiffres NFP. » Pourquoi est-ce un bon exemple ?La liquidité est faible, les spreads sont larges, le slippage est élevé – c'est une logique économique évidente.

Règle n° 2 : test de sensibilité des paramètres

Les logiciels Forex professionnels destinés aux gestionnaires de fortune testent non seulement le paramètre « optimal », mais toute une gamme de paramètres.

Exemple :

Analyse : la stratégie est solide. La performance ne varie que très peu autour de la valeur optimale.

Vs. Sur-ajusté :

Signal d'alerte : la performance s'effondre dès la moindre modification des paramètres. Il s'agit d'un surajustement.

Règle n° 3 : limite maximale de complexité

Chez JP Morgan , il existe une règle : maximum 5 conditions par stratégie.

Pourquoi ? Parce que chaque condition supplémentaire augmente de manière exponentielle le risque de surajustement.

Pour les stratégies automatisées de trading sur le marché des changes :

La simplicité l'emporte sur la complexité. Les stratégies les plus rentables comportent 3 ou 4 règles claires, et non 15.

Erreur n° 2 – Le biais de survie : les perdants invisibles

Le problème de l'approche sélective

Le biais de survie apparaît lorsque vous ne testez que les stratégies/actifs qui ont réussi, en ignorant ceux qui ont échoué.

Exemple concret :

Un gestionnaire de fortune développe 20 stratégies Forex différentes. Il teste les 20 stratégies.

Résultats :

• 3 stratégies : Sharpe > 2,0
• 8 stratégies : Sharpe 1,0-2,0
• 9 Strategien: Sharpe <1,0 (einige sogar negativ)

Que fait-il ?

Il met en œuvre les 3 plus performants. Les 17 autres sont « rejetés ».

Le problème :

Sur 20 stratégies aléatoires, 2 ou 3 auront statistiquement de bons résultats, par pur hasard. En ne sélectionnant que les « gagnantes », il choisit la chance, et non l'avantage.

Le biais de survie dans le contexte institutionnel

Données historiques sur les actifs :

De nombreux backtests utilisent des données historiques d'indices (par exemple, le S&P 500). Mais ces indices ne comprennent que les survivants.

Exemple S&P 500 :

Sur les 500 entreprises qui composaient le S&P 500 en 1990, seules 86 figurent encore dans l'indice en 2021. Les 414 autres ont été remplacées, principalement parce qu'elles ont fait faillite ou ont été rachetées.

Si votre backtest utilise uniquement la composition 2021 :

Vous testez une stratégie sur un portefeuille gagnant. En réalité, vous auriez également eu les 414 perdants dans votre portefeuille.

Résultat : le backtest affiche un rendement de 18 % par an. En réalité, il aurait été de 11 % par an.

Dans le commerce des devises pour les family offices :

Moins problématique, car les devises ne « meurent » pas comme les actions. Mais attention aux devises des marchés émergents. De nombreuses devises historiques des marchés émergents n'existent plus (l'austral argentin, le cruzeiro brésilien).

Comment éviter le biais de survie

1. Test sur des données ponctuelles :

Utilisez des ensembles de données qui reflètent la situation AU MOMENT de la transaction, et non la situation actuelle.

2. Test de stratégies multiples avec correction statistique :

Si vous testez 20 stratégies, attendez-vous à 1 ou 2 résultats faussement positifs (avec un niveau de confiance de 95 %).

Solution : correction de Bonferroni ou autres ajustements statistiques pour les tests multiples.

À propos de la correction de Bonferroni :

Qu'est-ce que c'est ?
La correction de Bonferroni est une méthode statistique qui ajuste le niveau de signification lorsque plusieurs hypothèses sont testées simultanément.

Pourquoi ?
Chaque test individuel comporte une certaine probabilité d'erreur. Si l'on effectue de nombreux tests, la probabilité d'obtenir un résultat « significatif » par hasard augmente considérablement. La correction de Bonferroni limite ce risque global.

Beispiel:
Sie testen 10 Handelsindikatoren jeweils auf Signifikanz bei α = 5 %.
Ohne Korrektur wären einzelne Ergebnisse schon bei p < 0,05 „signifikant“.
Mit Bonferroni gilt:
• Neues Signifikanzniveau: 0,05 / 10 = 0,005
• Nur Tests mit p < 0,005 gelten als signifikant

Interprétation :
Un résultat qui semblait auparavant « significatif » peut ne plus être statistiquement fiable après correction. En revanche, le risque de fausses alertes diminue considérablement.

Pourquoi est-ce important (par exemple dans le trading quantitatif) ?
Sans correction, vous trouverez des signaux qui semblent fonctionner, mais qui sont en réalité le fruit du hasard. La correction de Bonferroni protège contre le surajustement, mais elle est délibérément stricte.

Pour les systèmes d'analyse et de trading professionnels :
Bonferroni (ou ses variantes atténuées) est un outil standard permettant de distinguer les signaux robustes du hasard et d'évaluer de manière réaliste les risques liés aux modèles.

Algorithme Forex pour les gestionnaires de fortune :

Les systèmes haut de gamme mettent en œuvre des corrections automatiques de tests multiples et émettent un avertissement lorsqu'un biais de sélection est probable.

Erreur n° 3 – Le biais d'anticipation : le piège du voyage dans le temps

Le piège le plus subtil et le plus dangereux

Biais d'anticipation : votre stratégie utilise des informations qui n'étaient pas encore disponibles au moment où la décision a été prise.

Exemple classique :

Règle stratégique : « Achetez EUR/USD lorsque le cours de clôture journalier est supérieur au plus haut journalier. »

Problème : vous ne connaissez le plus haut du jour qu'à la fin de la journée. Mais votre décision d'achat doit être prise pendant la journée.

Dans le backtest : fonctionne parfaitement (vous « connaissez » le plus haut du jour)

Dans le trading en direct : impossible à mettre en œuvre

Formes subtiles de biais d'anticipation

1. Data snooping avec les révisions futures :

Les données économiques sont souvent révisées. Le premier rapport sur le PIB indique +2,1 %. Trois mois plus tard, il est révisé à +1,8 %.

Piège du backtest :

Si vous utilisez le chiffre final (révisé) pour votre analyse historique, vous avez un biais prospectif. En réalité, vous auriez négocié avec le premier chiffre (+2,1 %).

2. Opérations sur titres sans préavis :

Exemple dans le commerce des devises :

En 2015, la Banque nationale suisse (BNS) supprime de manière inattendue le taux plancher EUR/CHF. Le CHF s'envole de 30 % en quelques minutes.

Piège du backtest :

Si votre système « sait » que le 15 janvier 2015, le plancher sera supprimé et clôture toutes les positions en CHF avant cette date, vous avez un biais d'anticipation.

Réalité : personne ne le savait à l'avance.

3. Exécutions d'ordres aux « prix de clôture » :

Backtest naïf :

« Achetez à la clôture, vendez à la clôture suivante » – utilisez les cours de clôture exacts.

Problème : vous ne pouvez pas acheter au prix de clôture. Vous devez vous décider à l'avance. Vous achetez réellement avec un ordre au marché → slippage.

Éviter le biais d'anticipation

Meilleure pratique n° 1 : simulation barre par barre

Un logiciel professionnel destiné au trading institutionnel sur le Forex simule les transactions bar par bar :

• Bar N ferme → Les données jusqu'au bar N sont disponibles
• La décision en faveur de Bar N+1 est prise
• Exécution à l'ouverture de la barre N+1 (avec slippage réaliste)

Meilleure pratique n° 2 : données actuelles plutôt que données récentes

Utilisez des bases de données avec des instantanés ponctuels. Bloomberg Terminal propose par exemple des « flux de données ponctuels ».

Meilleure pratique n° 3 : règle de l'indicateur différé

Si vous utilisez un indicateur qui nécessite des informations « en retard » (par exemple, la clôture quotidienne), implémentez un délai d'une barre.

Exemple :

Faux : if close[0] > high[0] : acheter Vrai : if close[1] > high[1] : acheter à l'ouverture[0]

Erreur n° 4 – Des coûts de transaction irréalistes : le frein à la performance

H3 : Pourquoi la plupart des backtests sous-estiment les coûts

Backtest amateur typique :

« J'utilise un spread de 1 pip pour l'EUR/USD. C'est réaliste. »

Réalité pour les investisseurs institutionnels :

Critique : dans le cas des stratégies à court terme (intrajournalières, scalping), les coûts sont souvent supérieurs à l'avantage concurrentiel.

Exemple d'impact dans le monde réel

Backtest d'une stratégie intrajournalière :

• Gain moyen par transaction : 8 pips
• Perte moyenne par transaction : 6 pips
• Taux de victoire : 55 %
• Transactions par semaine : 15

Performance avec 0 pip de frais :

Valeur attendue = (0,55 × 8) – (0,45 × 6) = 1,7 pip par transaction → 25,5 pips/semaine × 50 semaines = 1 275 pips/an

Performance avec 2 pips de coût (réaliste) :

Valeur attendue = (0,55 × 6) – (0,45 × 8) = -0,3 pip par transaction → la stratégie n'est pas rentable

La différence : de +1 275 pips à -225 pips, uniquement grâce à des coûts réalistes.

Comment intégrer correctement les coûts

1. Simulation du pire scénario :

N'utilisez pas les spreads « moyens », mais les pires scénarios (par exemple, le 95e centile).

2. Ajustement de liquidité :

Les spreads varient en fonction de l'heure de la journée :

• Londres/New York - chevauchement (14h00-17h00 CET) : 0,3 pip
• Session asiatique (00h00-06h00 CET) : 1,2 pips

Votre backtest doit simuler des spreads dépendants du temps.

3. Modélisation du slippage :

Pour les ordres au marché : 20 % des transactions subissent un slippage de 0,5 à 1 pip, en particulier en cas de volatilité.

Pour les logiciels Forex haut de gamme :

Les systèmes professionnels importent les écarts historiques entre cours acheteur et cours vendeur et simulent le slippage en fonction des régimes de volatilité.

Erreurs 5 et 6 – Périodes de test trop courtes et absence de tests hors échantillon

Erreur n° 5 : l'illusion du temps

Problème : les backtests sur 2 à 3 ans ne couvrent souvent qu'UN seul régime de marché.

Réalité des marchés :

• 2003-2007 : marchés tendanciels à faible volatilité (VIX moyen de 12)
• 2008-2009 : crise de forte volatilité (VIX jusqu'à 80)
• 2010-2019 : marché haussier à faibles taux d'intérêt
• 2020 : le choc COVID
• 2021 : reflation trade

Si votre stratégie n'a été testée qu'entre 2017 et 2019 :

Elle n'a été testée que dans des conditions de faible volume. En 2020 (volume élevé), elle risque fort de ne pas fonctionner.

Norme minimale pour le trading de devises pour les investisseurs expérimentés :

• Minimum absolu : 10 ans
• Professionnel : 15 à 20 ans
• Le meilleur de sa catégorie : plus de 20 ans sur au moins deux cycles économiques complets

Erreur n° 6 : échantillon interne vs échantillon externe

Le plus grand crime en matière de backtesting :

Vous utilisez TOUTES les données historiques pour l'optimisation. Ensuite, vous testez sur LES MÊMES données.

Pourquoi est-ce un problème ?

Vous avez optimisé la stratégie afin qu'elle s'adapte parfaitement à ces données spécifiques. Bien sûr, le « test » semble concluant, mais ce n'est pas un test, c'est une auto-confirmation.

La solution : répartition intra-échantillon/extra-échantillon

Méthode standard :

• Échantillon (70 %) : 2000-2013 → Pour optimisation
• Hors échantillon (30 %) : 2014-2020 → Pour un test réel

Critique : les données hors échantillon ne doivent JAMAIS être utilisées à des fins d'optimisation.

Avancé : analyse Walk-Forward

Avantage : vous testez en continu des données « invisibles » – simulation plus réaliste.

Pour le trading Forex avec des normes de sécurité élevées :

Le test Walk-Forward est la norme dans le secteur. Les stratégies Forex automatisées destinées aux PDG doivent passer par au moins 5 périodes Walk-Forward.

Erreur n° 7 – Ignorance du régime : pourquoi la « performance moyenne » est trompeuse

Le problème du régime

Les marchés ont des régimes :

• Tendance vs fluctuation
• Haute volatilité vs faible volatilité
• Risque activé vs risque désactivé
• Inflationniste vs déflationniste

Votre stratégie ne fonctionne probablement que dans CERTAINS régimes.

Exemple de suivi de tendance dans le trading de devises :

Rendement moyen sur 17 ans : +8,3 % par an

Problème : cette moyenne est trompeuse. En réalité, vous subissez de longues périodes de sous-performance.

Détection de régime dans les backtests

Méthode 1 : régime de volatilité

Classez les données historiques selon l'ATR (Average True Range) ou des indicateurs équivalents au VIX.

Exemple pour EUR/USD :

• Low-Vol-Regime: ATR < 60 Pips
• Régime à volume moyen : ATR 60-100 pips
• Régime à forte volatilité : ATR > 100 pips

Testez ensuite la stratégie SEPARAT dans chaque régime :

Conclusion : la stratégie ne fonctionne pas en période de forte volatilité. Solution : pendant les périodes de forte volatilité, réduisez la taille de vos positions de 50 % ou faites une pause complète.

Méthode 2 : régime de marché (tendance vs. fourchette)

Utilisez l'indice ADX (Average Directional Index) pour la classification :

• ADX > 25 : marché tendanciel
• ADX < 25: Ranging-Markt

Test SEPARAT :

Les stratégies de suivi de tendance devraient exceller dans les régimes de tendance, souffrir dans les régimes de fluctuation (et vice versa pour le retour à la moyenne).

Pour les logiciels de trading haut de gamme :

La détection des régimes devrait être automatisée. Les stratégies de trading Forex exclusives ajustent automatiquement la taille des positions et les paramètres aux régimes détectés.

Meilleures pratiques : comment les traders institutionnels effectuent des backtests professionnels

Le cadre de backtest en 10 points

1. Justification économique : pourquoi cette stratégie devrait-elle fonctionner ? (Et non « pourquoi a-t-elle fonctionné par le passé »)
2. Période minimale de données : 15 ans ou plus, au moins deux cycles économiques
3. Répartition intra-échantillon/extra-échantillon : 70/30 ou analyse walk-forward
4. Coûts réalistes : spreads dans le pire des cas + slippage + rollover
5. Sensibilité des paramètres : testez la plage des paramètres, pas seulement leur valeur optimale.
6. Analyse du régime : statistiques de performance distinctes par régime de marché
7. Simulation Monte-Carlo : plus de 1 000 chemins simulés pour vérifier la robustesse
8. Analyse du drawdown maximal : pas seulement la moyenne, mais le 95e centile
9. Correction pour tests multiples : si 20 stratégies sont testées, ajuster le niveau de signification
10. Test prospectif avant le trading en direct : minimum 3 à 6 mois de trading sur papier avec des données en direct

Explication de la simulation de Monte-Carlo

Qu'est-ce que c'est ?

Vous prenez vos transactions historiques et vous les « mélangez » de manière aléatoire, comme les cartes d'un jeu.

Pourquoi ?

La séquence historique n'est qu'UN ordre possible parmi d'autres. Monte-Carlo montre : « Que se serait-il passé si les transactions avaient été effectuées dans un ordre différent ? »

Exemple :

Votre stratégie a connu un drawdown maximal historique de 12 %.

Monte-Carlo avec 1 000 simulations montre que :

• 5e centile : baisse maximale de 8 %
• Médiane : baisse maximale de 12 %
• 95e centile : baisse maximale de 22 %

Interprétation : dans 5 % des scénarios possibles, vous auriez subi une perte de 22 %, alors que historiquement, celle-ci n'était que de 12 %.

Ceci est essentiel pour la gestion du capital dans le trading de devises :

Vous devez planifier pour le pire scénario, pas pour le scénario moyen.

Pour des solutions de trading Forex sur mesure :

Les simulations de Monte-Carlo sont une fonctionnalité standard. Elles affichent des intervalles de confiance pour tous les indicateurs clés.

Les 7 péchés capitaux et comment les éviter

Erreur n° 1 – Suprastimulation :

• Symptôme : les performances s'effondrent lors d'une modification minime des paramètres.
• Solution : justification économique + tests de sensibilité des paramètres + limite de complexité

Erreur n° 2 – Biais de survie :

• Symptôme : seules les stratégies/actifs « gagnants » sont testés.
• Solution : données ponctuelles + correction par tests multiples

Erreur n° 3 – Biais d'anticipation :

• Symptôme : la stratégie utilise des informations qui n'étaient pas réellement disponibles.
• Solution : simulation bar-by-bar + données ponctuelles + indicateurs différés

Erreur n° 4 – Coûts irréalistes :

• Symptôme : performances en trading réel inférieures de 50 à 100 % à celles du backtest
• Solution : spreads dans le pire des cas + modélisation du slippage + coûts liés au temps

Erreur n° 5 – Périodes d'essai trop courtes :

• Symptôme : la stratégie échoue dès que le régime du marché change
• Solution : minimum 15 ans + 2 cycles économiques

Erreur n° 6 – Absence de tests hors échantillon :

• Symptôme : les performances du backtest ne sont pas reproductibles
• Solution : répartition 70/30 ou analyse Walk-Forward

Erreur n° 7 – Ignorance du régime :

• Symptôme : longues phases de sous-performance malgré de bons rendements moyens
• Solution : classification des régimes + analyse séparée des performances par régime

La vérité fondamentale : un backtest professionnel n'est pas rapide. Dans les sociétés de trading sérieuses, la validation complète d'une nouvelle stratégie Forex prend entre 3 et 6 mois. Mais cet investissement permet d'éviter des pertes se chiffrant en millions.

Évitez les 7 erreurs fatales du backtesting grâce à des stratégies validées par des professionnels

Nos stratégies automatisées de trading sur le marché des changes sont soumises à un processus de validation rigoureux de six mois, développé sur la base de 17 années d'expérience dans le trading institutionnel.

Ce que vous recevez :

✓ Stratégies entièrement backtestées
✓ Validé par Walk-Forward sur plusieurs régimes de marché
✓ Testé par Monte-Carlo (plus de 1 000 simulations)
✓ Coûts de transaction réalistes, y compris le slippage
✓ Logiciel Forex pour les gestionnaires de fortune avec moteur de backtest institutionnel
✓ Rapports de performance transparents avec analyse des régimes

1000FTAD est synonyme de trading contrôlé et axé sur la technologie, mettant l'accent sur la substance, la discipline et la stabilité à long terme du patrimoine.

Pour un premier entretien et une validation de stratégie :

📧 info@1000ftad.com
📞 +41 71 588 03 40

Exclusivement réservé aux family offices, gestionnaires de fortune et investisseurs institutionnels disposant d'un patrimoine minimum de 10 millions d'euros.

FAQ : Questions fréquemment posées

Q : Combien de temps doit durer un backtest professionnel ?

R : Une longue historique de données est en principe extrêmement précieuse, mais ce n'est pas seulement le nombre d'années qui est déterminant, mais aussi la qualité et la pertinence des conditions de marché testées. Les backtests classiques sur 10 à 20 ans peuvent fournir des indications, mais ils dépendent toujours de la qualité des données et des hypothèses sous-jacentes.
C'est pourquoi nous nous concentrons sur des tests proches de la réalité dans des conditions de marché réelles : nos stratégies sont testées dans des comptes de démonstration avec des données de marché en temps réel, y compris les spreads, les coûts, les frais et les swaps réels. Nous nous assurons ainsi que les différentes phases de volatilité et de marché sont représentées de manière réaliste, non pas de manière théorique, mais dans des conditions aussi proches que possible du trading réel ultérieur.

Q : Puis-je faire confiance aux logiciels de backtesting ?

R : La fiabilité d'un logiciel de backtesting dépend entièrement de la fiabilité des données et des hypothèses sur lesquelles il repose. Les données tick à haute résolution, en particulier, sont souvent considérées comme précises, mais dans la pratique, elles sont souvent incohérentes, incomplètes ou dépendantes du courtier, ce qui peut suggérer une précision trompeuse.
Nous avons délibérément choisi MT4/MT5, car ces plateformes sont établies et stables depuis des années dans le domaine du trading en direct. Au lieu de nous fier à des reconstructions théoriques des ticks, nous testons nos stratégies avec des données en direct dans des environnements de démonstration qui tiennent compte des spreads, des coûts et des swaps réels. Nous renonçons délibérément au slippage afin d'évaluer la qualité du signal de la stratégie de manière isolée. Cette approche réduit les hypothèses du modèle et augmente la transférabilité des résultats au trading réel.

Q : Qu'est-ce qu'un « bon » ratio de Sharpe dans un backtest ?

A: Abhängig von Strategie-Typ, aber generell: Sharpe >1,5 ist solid, >2,0 ist excellent. ABER: Im Live-Trading erwarten Sie 20-30% niedrigere Sharpe als im Backtest (Degradation durch Execution-Imperfektionen). Wenn Backtest Sharpe 2,5 zeigt, erwarten Sie live 1,8-2,0. Wenn Backtest <1,5 zeigt, wird live wahrscheinlich <1,0 sein – nicht akzeptabel.

Q : Comment reconnaître le surajustement dans les stratégies étrangères ?

A : Signaux d'alerte : (1) trop de paramètres/règles (>7-8), (2) taux de réussite extrêmement élevé (>70 %), (3) effondrement des performances en cas de variation des paramètres, (4) logique de la stratégie non explicable de manière intuitive. Demandez toujours des résultats hors échantillon et des analyses de sensibilité des paramètres. L'algorithme Forex pour les gestionnaires de fortune devrait fournir cette documentation par défaut.

Q : Ai-je besoin d'un terminal Bloomberg coûteux pour effectuer des backtests professionnels ?

R : Ce n'est pas obligatoire, mais il est essentiel de disposer de données de haute qualité. Bloomberg/Reuters fournissent des données ponctuelles et des instantanés, ce qui est essentiel pour éviter les biais d'anticipation. Alternatives : Refinitiv Eikon, Quandl (pour certains ensembles de données), bases de données Forex spécialisées telles que Dukascopy (gratuites, mais limitées). Pour les solutions Forex professionnelles destinées aux entrepreneurs : investissez dans des données de haute qualité, cela vous reviendra moins cher que des millions de pertes dues à de mauvais backtests.

Q : Dois-je faire du trading sur papier avant le déploiement en direct ?

R : Absolument. Au minimum 3 à 6 mois. Le paper trading (avec des données réelles en direct, et non une simulation de backtest) révèle des problèmes que les backtests ne montrent jamais : latence API, rejets d'ordres spécifiques au courtier, modèles de slippage inattendus, problèmes de liquidité à certains moments de la journée. Les logiciels FX destinés aux professionnels devraient permettre une transition fluide entre le backtest, le paper trading et le trading en direct.

Copyright © 2025 1000FTAD AG – Tous droits réservés

Remarque : cet article ne constitue pas un conseil en investissement. Il s'agit d'une évaluation du marché destinée aux investisseurs professionnels.

Pour en savoir plus : www.1000ftad.ch 📩 Contact : https://1000ftad.ch/kontakt/

Avertissements relatifs aux risques : les produits de 1000FTAD sont réservés aux investisseurs professionnels et aux investisseurs qualifiés. Pour plus d'informations : https://1000ftad.ch/rechtlicher-hinweis/