La estrategia superó las pruebas. Luego, el exchange cambió su tick size.

A las 08:00 UTC de un martes, un venue cripto cambió el tick size de un contrato perpetuo de precio medio. Nuestra estrategia de basis no se dio cuenta. Su señal seguía viendo el mismo diferencial entre spot y futuros, sus límites de riesgo no habían cambiado y el backtest seguía arrojando los mismos resultados.

El trading en paper sí lo detectó. El adaptador de órdenes redondeó una orden limit de compra hacia abajo, al precio permitido más cercano. Así, la orden quedó un tick por debajo del nivel que había modelado el backtest. El mercado tocó el precio anterior, la orden simulada se ejecutó y la orden en paper quedó sin ejecutar. Para el almuerzo, la posición de la estrategia estaba desequilibrada.

El incidente parecía un pequeño error de redondeo. En realidad, era un problema en los límites del modelo: la estrategia conocía los precios, pero el backtest desconocía la cuadrícula de precios del venue.

Operábamos con una señal de basis sencilla: comprábamos spot y vendíamos un perpetuo cuando la prima de los futuros superaba un umbral. Las órdenes eran pasivas porque la ventaja esperada del basis era pequeña. Unos pocos ticks podían decidir si la entrada generaba lo suficiente para cubrir las comisiones y la salida posterior.

¿Qué cambió al cambiar el tick size?

Antes de la actualización, el perpetuo aceptaba precios en incrementos de 0.01. Después, aceptaba incrementos de 0.05 en la banda de precios pertinente. La señal calculó un objetivo de venta de 42,318.03, un precio válido con la regla anterior. Con la nueva regla, ese precio no era válido.

El exchange rechazaba los precios no válidos, pero nuestro adaptador tenía una alternativa: redondeaba la venta hacia abajo a 42,318.00. Ese precio tampoco era válido. Una segunda alternativa volvía a redondear, esta vez a 42,318.05, que sí era válido, pero menos agresivo para quien vendía. La orden ya no podía vender al precio modelado. Esa ruta de código se había escrito para otro mercado y convirtió silenciosamente el rechazo en una orden con precio reajustado.

Esa orden planteaba dos preguntas distintas. Primero, ¿qué precio puede aceptar el venue? Segundo, ¿cómo debería responder una estrategia cuando el precio que desea no está en la cuadrícula? El exchange responde a la primera. La estrategia o la política de ejecución debe responder a la segunda.

No hay una regla de redondeo universalmente correcta. Redondear una compra hacia abajo respeta el límite de precio del comprador, pero puede reducir la probabilidad de ejecución. Redondear hacia arriba puede hacer que la orden sea ejecutable de inmediato, lo que cambia las comisiones y el impacto. Para nuestra entrada pasiva de basis, modificar la orden sin avisar fue una decisión equivocada. La estrategia había elegido un objetivo; el adaptador cambió su economía.

¿Por qué el backtest seguía pareciendo sólido?

Nuestro simulador histórico de órdenes trataba los precios limit como números continuos. Si el mínimo de la vela llegaba al precio de compra o su máximo llegaba al precio de venta, contaba una ejecución. Esa ya es una aproximación generosa para una orden pasiva, porque que el precio negociado llegue al límite no dice nada sobre la posición en la cola. Pero el cambio de tick size puso de manifiesto un problema más básico: esa orden no podía haber existido a ese precio.

Repetimos las mismas decisiones aplicando la nueva cuadrícula desde su hora de entrada en vigor. Varias ejecuciones desaparecieron. Algunas órdenes se redondearon a precios que cruzaban el spread y generaron comisiones taker en lugar de comisiones maker. La trayectoria resultante de la posición divergió, así que también cambiaron las coberturas y salidas posteriores. Una regla que parecía metadato había alterado toda la secuencia de operaciones.

Y la actualización no fue una sorpresa oculta en un gráfico. El venue había publicado un cambio en las reglas del instrumento con una marca de tiempo de entrada en vigor. Almacenábamos con cuidado los datos de mercado, pero los metadatos de los instrumentos vivían en una caché que se actualizaba al iniciar el sistema. El backtest usaba las reglas de hoy para todas las fechas históricas; el trading en paper conservó reglas obsoletas hasta que se reinició el proceso. Ninguno de los dos entornos representaba lo que el venue permitía en cada momento.

¿Cómo debería modelar un backtest los cambios de tick size?

Versiona las reglas de los instrumentos con intervalos de validez, igual que otras entradas históricas puntuales. Como mínimo, conserva la hora de entrada en vigor y los valores necesarios para validar una orden: tick size, paso de cantidad, cantidad mínima y cualquier banda de precios. El simulador debería cargar el conjunto de reglas disponible en el momento simulado de la decisión.

Después, define explícitamente cómo se gestionan las órdenes. Si un precio objetivo no es válido, recházalo, redondéalo según una política documentada o recalcula el objetivo sobre la cuadrícula. Registra qué ocurrió. Un backtest que corrige automáticamente cada orden puede servir para estimar una política de ejecución concreta, pero no debería presentar esa política como si fuera una ejecución del exchange.

Añadimos dos comprobaciones. La primera valida cada orden generada con las reglas del instrumento vigentes en ese momento y falla de forma explícita si el precio o la cantidad no son válidos. La segunda compara la orden final normalizada del backtest con la del adaptador de paper: lado, precio, cantidad, vigencia y tipo de comisión previsto. Si no coinciden, la ejecución no se considera comparable.

Después, repetimos la simulación del cambio del martes. El backtest dejó de atribuir ejecuciones a 42,318.03 después de la actualización de la cuadrícula. El trading en paper y la simulación tomaron la misma decisión para cada objetivo no válido, incluso cuando decidieron omitir la orden.

La señal no se había roto. Se habían quedado obsoletas sus suposiciones sobre el instrumento con el que podía operar. Una estrategia puede adaptarse a un nuevo tick size, pero solo si el sistema de investigación trata las reglas del venue como parte del mercado que está simulando.