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Notas desde la fábrica de estrategias
El dólar de tu backtest era USDC. El 11 de marzo cotizó a 87 centavos.
Etiquetamos la curva de equity en dólares. La cuenta estaba en USDC, y aquel sábado el USDC no era un dólar.
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¿Cómo haces el warmup de un backtest sin contar el lookback como rendimiento?
Indicadores a medio formar, curvas recortadas que conservan sus posiciones, y warmups de 30 días sobre features de 8 horas. El chequeo de reinicio que los pilla.
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Hicimos backtesting en Binance y paper trading en Bybit. El edge era el desfase.
Investigamos BTC en Binance y lo operamos en paper trading en Bybit. El backtest no era optimista. Estaba mirando una cinta más rápida.
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La cobertura que duplicó los costes de trading de nuestro backtest
Las operaciones con opciones eran escasas. La cobertura se negociaba cada vez que el subyacente se movía. Así encontramos los costes que faltaban en un backtest de opciones.
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El corto de tu backtest iba ganando. El desapalancamiento automático lo cerró de todos modos.
La liquidación es lo que ocurre cuando se te acaba el margen. El ADL es lo que ocurre cuando se le acaba al otro, y tú eras quien estaba ganando.
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La señal acertó. Nuestro backtest de opciones compró el vencimiento equivocado.
La señal apuntaba a un call spread. El backtest eligió un vencimiento que, visto en retrospectiva, parecía líquido. Rastreamos la discrepancia hasta una unión de calendarios que pasó inadvertida.
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Tu backtest de opciones usó un precio medio al que nunca se negoció
Un precio medio puede ser una estimación razonable del valor y una pésima suposición para la ejecución. Estas son tres formas en que esa diferencia genera silenciosamente rendimiento ficticio en un backtest de opciones.
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¿Por qué mi backtest sigue reemplazando sus datos de opciones?
La misma estrategia de opciones puede producir resultados distintos con “el mismo” historial. Te contamos cómo detectar si cambió el mercado en tu archivo y qué guardar para poder explicar la siguiente ejecución.
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El Sharpe de tu backtest puede subir al añadir más mercados
Un universo de mercados más amplio parece diversificación. Durante la búsqueda de estrategias, también puede ser otra tanda de pruebas. Así puedes distinguir una cosa de la otra.
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¿Por qué mi backtest mejora cuando reequilibro con más frecuencia?
Un rebalanceo diario puede captar antes una señal y gastar la ventaja en el intento. Así medimos si el trading adicional compensa.
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El Sharpe de tu estrategia puede mejorar cuando empeoran los datos
Un tick sospechoso puede ser un precio erróneo o la observación que deja al descubierto la fragilidad de tu estrategia. La limpieza de datos necesita un registro de auditoría, no solo una curva de capital más atractiva.
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Reconstruimos un backtest después de que un proveedor de datos modificara su historial
El mismo código de estrategia y el mismo rango de fechas produjeron una curva de capital distinta seis semanas después. Atribuimos la diferencia a datos de mercado revisados y reconstruimos el experimento para poder determinar qué había cambiado.
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Tu estrategia pasó por 240 pruebas. ¿Cuántos backtests hiciste en realidad?
Probaste 240 conjuntos de parámetros y te quedaste con el ganador. Su Sharpe es 2.1. La pregunta importante es cuántas oportunidades le diste al ruido para parecer una ventaja.
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La estrategia funcionó hasta que le cobramos por renovar una posición de futuros
Nuestro diferencial de calendario parecía impecable hasta que venció el contrato próximo. Entonces el backtest renovó una posición a un precio al que nadie podía operar.
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El rebalanceo parecía barato hasta que calculamos el spread
El backtest contabilizó 4 puntos básicos en comisiones. El spread y el impacto de mercado elevaron el coste del rebalanceo por encima de 20. Así encontramos el coste que faltaba.
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¿Cómo puedo hacer backtesting de una estrategia que opera con una señal diaria?
Una vela diaria ofrece un precio y una fecha, pero no te dice cuándo tu estrategia conoció el cierre. Así puedes hacer backtesting de señales diarias sin concederles una ejecución imposible.
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Dejamos que un agente de investigación de IA optimizara una estrategia. El registro fue menos impresionante.
El agente encontró una estrategia con un Sharpe de 4.1. Después contamos los intentos, congelamos la búsqueda y vimos cómo el resultado se reducía a algo que sí podíamos evaluar.
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Tu agente de investigación con IA ya vio el conjunto de prueba: 3 formas de contaminar la puntuación
Un conjunto de prueba deja de serlo cuando sus resultados guían el siguiente experimento. Estas son 3 formas en que los agentes de investigación aprenden de él sin que nos demos cuenta y cómo mantener una puntuación fiable.
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¿Cómo comprobar si la ventaja de una estrategia resiste mayores costes de trading?
No preguntes si tu estrategia resiste «costes realistas». Mide cuánto coste puede absorber, qué supuestos importan y en qué punto desaparece la ventaja.
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Por qué tu backtest necesita un registro de exclusiones de cotización
Si una empresa desaparece de tu backtest, quizá también haya desaparecido su rentabilidad final. Tres atajos habituales convierten acciones de empresas desaparecidas en ganadoras invisibles.
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Tu backtest encontró una ventaja del 20%. ¿Cuánto se debió a una marca de tiempo incorrecta?
Una ventaja del 20% en un backtest puede provenir de una cifra que nadie podía conocer en ese momento. Así puedes averiguar si las revisiones, las publicaciones tardías o los datos incorporados retroactivamente por el proveedor están operando por ti.
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Desmontamos un backtest de un mercado de predicción que compró el contrato equivocado
El backtest compró «¿Se aprobará la ley?». Pero ¿qué ley, para qué fecha límite y según la resolución de quién? Analizamos los fallos de identidad del contrato que convierten una reproducción ordenada de un mercado de predicción en una apuesta distinta.
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El pago de funding que hizo perder dinero a una operación ganadora en perpetuos
Una operación con un perpetuo de BTC acertó la dirección y aun así perdió dinero. Aquí está el libro mayor, pago por pago, y las comprobaciones contables que explican por qué.
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¿Cómo saber si la ventaja de una estrategia sobrevive a un cambio de régimen de mercado?
El rendimiento promedio de una estrategia puede ocultar un acuerdo frágil con un solo tipo de mercado. Así puedes averiguar si su ventaja se mantiene en distintos regímenes.
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Un mejor backtest puede empeorar la investigación de estrategias
Un backtest puede ayudarte a descartar una mala idea. Si lo usas para elegir la mejor entre 500 ideas, quizá la ganadora solo haya tenido más suerte. Así puedes mantener un proceso de investigación honesto.
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¿Por qué se ejecuta mi orden limitada en el backtest si el mercado nunca llegó a su precio?
Tu precio límite apareció dentro de la vela, así que el backtest registró una ejecución. Eso es un toque de precio, no una prueba de que consiguieras la operación.
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Tu estrategia superó el walk-forward. ¿Por qué divergieron los resultados del paper trading?
Una estrategia superó la validación walk-forward, pero luego los resultados del paper trading divergieron. El primer sospechoso podría ser el traspaso entre investigación y ejecución, no el mercado.
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¿Por qué mi backtest ejecutó una operación a un precio que el mercado nunca mostró?
Si tu ejecución simulada es mejor que cualquier precio de la barra, el problema quizá esté en tus supuestos de ejecución y no en la señal. Así puedes rastrear de dónde salió ese precio.
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El backtest encontró un turnover anual del 12%. La cuenta operó un 38%.
Un backtest puede indicar un turnover anual del 12% mientras la cuenta opera un 38%. La diferencia suele empezar por lo que significa «turnover» en el código.
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¿Cómo evitar que un agente de estrategias con IA filtre el mañana en el día de hoy?
Una estrategia puede superar todas las comprobaciones de sintaxis y aun así conocer el futuro. Estas son las formas sutiles en que los agentes de investigación filtran información y las comprobaciones que las detectan.
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¿Cómo se hace backtesting de una estrategia que opera durante una interrupción del mercado?
Una interrupción no es una vela con volumen cero. Cambia lo que el mercado permite hacer a tu estrategia, y la subasta de reapertura puede volver a fijar el precio al que creías estar operando.
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Tu ventaja desapareció cuando cambió el nivel de comisiones. ¿Falló la estrategia o la cuenta?
Las operaciones brutas de tu estrategia siguieron siendo las mismas, pero el nivel de comisiones cambió con el volumen de tu cuenta. Así puedes saber si cambió la ventaja o la cuenta.
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El rebalanceo que vendió a los ganadores de mañana: análisis del turnover
Una tabla de posiciones no es una estrategia de trading hasta que la conviertes en órdenes. Sigue un rebalanceo mensual desde las ponderaciones objetivo hasta el turnover, las comisiones y los supuestos que pueden hacer que el backtest parezca demasiado limpio.
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A tu backtest le encantaba la mejor hora. ¿Podrás operarla cuando cambie la hora?
Tu estrategia gana dinero durante la primera hora… hasta que esa hora se desplaza. Una guía práctica para probar la estacionalidad intradía durante los cambios al horario de verano y según los horarios de cada mercado.
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Tu backtest gastó el mismo dinero dos veces: guía de contabilidad de carteras
Una posición puede ser rentable sobre el papel y, aun así, dejarte sin fondos para la siguiente orden. Tres atajos contables habituales explican cómo los backtests gastan discretamente el mismo efectivo dos veces.
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Tu estrategia en paper trading se reinició con una posición distinta: una nota sobre la recuperación del estado
Reiniciaste el proceso, pero ¿se reinició también la estrategia? Así puedes averiguar si su memoria de las posiciones, las órdenes pendientes y las señales coincide con la cuenta de paper trading.
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El backtest pasó. La estrategia en paper se perdió el 37% de sus órdenes.
Nuestra estrategia en paper envió 100 órdenes y obtuvo 63 ejecuciones. El backtest contó 91. La brecha se debió al estado de las órdenes, los tiempos y supuestos que un ratio de Sharpe no podía mostrar.
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Intentamos reproducir el backtest de una estrategia. Así descubrimos dónde divergían las cifras.
Volvimos a ejecutar una estrategia guardada y obtuvimos una curva de capital distinta. En unos días, rastreamos las diferencias hasta las revisiones de datos, las versiones de las dependencias y un valor predeterminado sorprendentemente pequeño.
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¿Cómo sé si los datos de mercado de un backtest realmente se podían negociar?
Que los precios sean correctos no garantiza un backtest fiable. Comprueba cuándo estuvo disponible cada observación, qué mercado representa y si tu estrategia habría podido actuar en consecuencia.
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Reprodujimos una estrategia de paper trading tras reiniciarla. Sus órdenes cambiaron.
Reiniciamos una estrategia de paper trading en mitad de una posición y obtuvimos una secuencia de órdenes distinta. La señal estaba bien. Su memoria, no.
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¿Qué ocurre realmente en un backtest de opciones al vencimiento?
Al vencimiento, la última cotización de la opción suele ser el dato menos útil para calcular tus ganancias y pérdidas. Así modelamos la liquidación, el ejercicio y la entrega sin inventarnos una ejecución.
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Tu gráfico de futuros continuos muestra un contrato imposible de negociar
El 20 de abril de 2020, dos contratos WTI liquidaron con una diferencia de $58.06. Si los empalmas sin cuidado, tu backtest contabiliza $58,060 que ninguna posición ganó.
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Reinicia tu estrategia a mitad del backtest. ¿Recuerda lo que tiene?
Una estrategia puede sobrevivir a todos los mercados de tu conjunto de datos y aun así fallar cuando se reinicia su proceso. Detén la reproducción a mitad de camino y descubre qué olvidó.
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Tu cuenta de paper trading rechazó la ejecución del backtest: una carta sobre los filtros del exchange
Calculaste correctamente el tamaño de la orden en el backtest, pero la plataforma de paper trading la rechazó. Así puedes incorporar las reglas de precisión al modelo de ejecución de la estrategia.
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Los datos tick no salvarán tu backtest: en la mayoría de las estrategias lo empeoran
Más resolución no significa más verdad. En la mayoría de las estrategias, los datos tick cambian un problema real —suposiciones deficientes sobre ejecuciones y costes— por uno ficticio: la ilusión de que los datos más detallados hacen que un backtest sea más honesto.
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El rebalanceo que se comió la señal: el primer encuentro de una estrategia con el mercado real
La señal acertó la dirección. Aun así, la cartera perdió su ventaja durante el rebalanceo, con un libro poco profundo y una orden demasiado grande tras otra.
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¿Cómo se hace el backtest de un perpetuo inverso sin mezclar BTC y dólares?
Una operación gana $10,000. La cuenta gana $15,000. Ambos números son correctos. Tu backtest necesita explicar los $5,000 faltantes.
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Tu backtest de acciones encontró una posición corta. ¿Habrías podido tomar prestadas esas acciones?
Tu estrategia de gap fade abre posiciones cortas en todos los valores que selecciona. Tu bróker ofrece una lista más reducida. Una carta sobre la operación que falta antes de entrar.
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El modelo de deslizamiento de tu backtest debería equivocarse a propósito
El objetivo de un modelo de deslizamiento no es adivinar el precio al que se habría ejecutado tu orden. Es averiguar si tu estrategia resiste precios de ejecución plausibles que no puedes conocer a partir de barras históricas.
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Tu backtest macroeconómico operó con el informe revisado de empleo
Descargaste correctamente la serie histórica de empleo. Aun así, tu estrategia operó con cifras que no existirían hasta dos meses después. Así puedes reconstruir la información de la que disponía.
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¿Cuánta latencia deberías añadir a un backtest? Medimos cada milisegundo de la nuestra
195 ms de mediana. 2,970 ms en el percentil 99. 840 ms de mediana en los minutos en que tu señal realmente dispara. Solo uno de esos números es interesante.
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5 reglas de dimensionamiento, 1 señal: qué parte de tu backtest hace el verdadero trabajo
La mayor parte de la variación en el resultado de tu backtest viene del tamaño de la posición, no del momento de entrada. Aquí está la misma señal con 6 reglas de dimensionamiento, junto con la factura de comisiones y el apalancamiento máximo que el informe olvidó mostrar.
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Mismo código, mismos datos, 2 Sharpe distintos: la auditoría de no determinismo que necesita tu backtest
11,205 barras idénticas bit a bit; luego, un empate en una clasificación y una diferencia de Sharpe de 0.15. Si no conoces la banda de variación de tu backtest, no sabes si tu mejor conjunto de parámetros ganó algo.
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Tu ratio de Sharpe superó todas las pruebas. Aun así, podría ser una coincidencia.
Un Sharpe de 2 puede parecer extraordinario tras mil intentos. La cifra sorprendente es cuántas formas probaste para llegar hasta ahí.
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Por qué el objetivo de volatilidad de tu backtest no controla el riesgo que debería
Un objetivo de volatilidad del 10% es una instrucción para dimensionar la posición, no una garantía de riesgo. Desglosamos una estrategia con perpetuos de BTC para ver en qué punto la cifra deja de reflejar cuánto puede perder la cuenta.
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La tasa de financiación parecía baja. La posición seguía perdiendo.
Un perpetuo pagaba un 0.01% de financiación cada ocho horas. Aun así, la operación perdió dinero. Aquí explicamos adónde fue a parar el atractivo carry del backtest.
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La fila en la que se basa tu backtest de opciones: una call de BTC de Deribit, campo por campo
El ticker tiene unos veinte campos. Dos son precios a los que nadie negoció, tres usan unidades que tu backtest probablemente interpreta mal y la cifra que acaba con la mayoría de las estrategias de opciones ni siquiera aparece en el payload.
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Hiciste el backtest a $2,000 por operación y ahora quieres $50,000: una carta sobre capacidad
Tu ventaja es de 22 bps brutos por operación. A $2,000 pagas unos 2 bps de impacto. A $50,000 pagas 11. La aritmética que sigue decide si tienes una estrategia o una captura de pantalla.
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Tu backtest nunca fue liquidado: margen, mark price y el nivel de apalancamiento que omitiste
La curva de capital cae un 63% en abril y se recupera para junio. En la plataforma, la cuenta se cerró el día 41 y ya no quedaba nada que recuperar.
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Tu stop y tu objetivo estaban dentro de la misma vela. ¿Cuál eligió tu backtest?
El mínimo de la vela está por debajo de tu stop. El máximo, por encima de tu objetivo. Uno de los dos niveles se alcanzó primero, la vela no dice cuál y, aun así, algo en tu código tomó una decisión.
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Los minutos que no existen: huecos, interrupciones y velas de volumen cero en el histórico OHLCV
Las velas ausentes no están repartidas al azar por tu histórico. Se concentran justo en los minutos que le importan a tu estrategia, y las soluciones habituales hacen que el daño pase inadvertido.
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Tu orden limitada no se ejecutó: una nota sobre la posición en la cola, los backtests maker y el Sharpe que te inventaste
Tu regla de ejecución ocupa una línea: si el mínimo de la vela está en mi límite o por debajo, mi orden se ejecuta. Esa línea está haciendo más trabajo que toda tu alpha, y lo está haciendo mal.
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Datos ajustados por splits, al detalle: qué le hace el split de 10 por 1 de NVDA a cada fila
La fila dice que el cierre fue de $120.8781. Ese día, el mercado marcó $1,208.88. Seis columnas separan esas dos cifras, y la mayoría de los backtests interpreta mal al menos tres.
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Qué falla al hacer backtests de mercados de predicción: un diario de 8 días
El instrumento desaparece. Paga un dólar o nada, una sola vez, en una fecha que no controlas. Casi todas las suposiciones incorporadas en un backtester basado en retornos fallan aquí, y este es el orden en que lo descubrimos.
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¿Cuántas operaciones necesita un backtest para que el Sharpe signifique algo?
El error estándar de un Sharpe anualizado es aproximadamente 1 dividido por la raíz cuadrada de los años de datos. Todo lo incómodo se desprende de esa línea.
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Creaste una estrategia que solo opera a las 00:00 UTC: una carta sobre los artefactos de los horarios de financiación
Tu Sharpe es 2.9 y cada dólar de beneficio llega en los cuatro minutos posteriores a una liquidación de financiación. He visto este resultado exacto quizá una docena de veces. Así puedes averiguar de qué tipo es el tuyo.
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Por qué tu backtest trata un pico de volatilidad como un nuevo régimen
El objetivo de volatilidad parece adaptativo. Una estimación desfasada, un límite mínimo mal planteado o una regla de rebalanceo oculta pueden convertir una semana complicada en meses de exposición perdida. Así puedes detectar el problema.
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Tu universo de símbolos es una máquina del tiempo: sesgo de supervivencia en backtests de perps cripto
Creaste tu universo llamando una vez a exchangeInfo, hoy, y filtrando por status == TRADING. Esa sola línea eliminó silenciosamente todas las monedas que desaparecieron.
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Anatomía de una vela de 1 minuto: todo lo que OHLCV no le dice a tu backtest
Doce valores en un array JSON. Al menos cuatro de ellos significan algo distinto de lo que asume tu motor de ejecución. Aquí está la vela entera, desarmada pieza por pieza.
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Tu backtest tiene 100 operaciones. ¿Por qué el precio medio de ejecución sigue siendo una incógnita?
100 operaciones, comisiones del 0.04% y una hipótesis de deslizamiento del 0.02% pueden parecer precisas. Pero el precio de ejecución sigue siendo una conjetura hasta que te preguntas qué volumen podía absorber el mercado.
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¿Por qué mi backtest opera con más frecuencia que mi estrategia en paper trading?
Una señal puede decir «comprar» una vez, mientras el sistema de órdenes lo intenta 3 veces y ejecuta 2. Así es como modelamos la diferencia entre las operaciones del backtest y el historial de órdenes de una cuenta de paper trading.
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Tu backtest tiene un problema de reloj, aunque todas las marcas de tiempo sean correctas
Una cotización y una señal pueden compartir marca de tiempo y aun así llegar en distinto orden. Esa pequeña ambigüedad puede determinar si tu estrategia llegó a operar.
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Por qué las órdenes abiertas de tu backtest necesitan un reloj
Una orden limitada puede seguir activa después de que desaparezca la señal que la creó. Tres formas habituales en que los backtests pierden de vista las órdenes abiertas y un modelo práctico para mantenerlas bajo control.
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Por qué tu backtest calcula mal los dividendos
Un dividendo puede parecer una pérdida repentina, una rentabilidad gratuita o un saldo en efectivo que la estrategia nunca recibió. Tres errores de modelado habituales explican por qué.
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Tres formas de fallar la optimización walk-forward sin darte cuenta
El test walk-forward se vende como el antídoto contra el sobreajuste. Hecho a la ligera, es sobreajuste con mejor papeleo. Tres modos de fallo y sus señales.
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Cómo un equipo de agentes de AI lleva una idea de trading de una frase a dinero de papel
Diez agentes, un pipeline y un embudo diseñado para matar ideas. Un recorrido por lo que ocurre realmente entre "momentum de funding" y un nodo de paper trading en vivo.
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El paper trading es el único punto de referencia ante el que responde tu backtest
Cada día pasamos la ventana de cada estrategia en paper por el motor de backtesting y comparamos las operaciones. Esto es lo que ese ritual no deja de encontrar.
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Lo que cuesta de verdad una operación de ida y vuelta en nueve venues
Las páginas de comisiones son marketing. Aquí tienes la aritmética de doble vía que decide si tu estrategia es un negocio o una donación, venue por venue.
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Por qué la mayoría de los backtests mienten, y las cuatro partidas que los corrigen
Una estrategia que en backtest rinde +40% al año y pierde dinero en vivo no tiene mala suerte. Se midió mal. Cuatro partidas separan esas dos cifras.
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