Los datos tick no salvarán tu backtest: en la mayoría de las estrategias lo empeoran

El consejo habitual es: si quieres un backtest honesto, consigue datos tick. Creo que ese consejo es erróneo para la mayoría de las estrategias y que seguirlo suele empeorar el backtest, no mejorarlo. No porque los datos tick sean inexactos —son lo más preciso que puedes conseguir—, sino porque la mayoría de la gente los usa para sustituir el rigor por la resolución, y no son lo mismo.

Así es como falla. Un investigador crea una estrategia con barras de 1 minuto, obtiene un Sharpe que le gusta y alguien —un mentor, una publicación en un foro o sus propias dudas persistentes— le dice que el backtest no es honesto porque está basado en barras. Así que reconstruye toda la infraestructura con datos tick: cada operación, cada actualización de cotizaciones, con marcas de tiempo hasta el microsegundo. El backtest tarda más, el código se vuelve tres veces más complejo y el Sharpe... apenas cambia o cambia en una dirección que nadie puede explicar. Aun así, lo ponen en producción, porque los datos tick parecen más rigurosos, y parecer riguroso no es lo mismo que serlo.

Qué aporta realmente la resolución tick

Los datos tick te dicen la secuencia y el precio de cada operación y, si pagas por ello, de cada actualización del libro de órdenes. Es información real. Te permiten reconstruir tu posición en la cola, estimar la probabilidad de ejecución a un nivel de precio determinado y detectar la selección adversa: si el mercado se mueve en tu contra justo después de la ejecución hipotética. Todo eso importa muchísimo si tu periodo de tenencia se mide en segundos y tu ventaja, en fracciones de tick.

Pero la mayoría de las estrategias que vemos en Stratmill —y la mayoría de las que realmente usan investigadores minoristas y semiprofesionales— mantienen posiciones de minutos a días. En ese horizonte, lo que determina si tu backtest es honesto no es si modelaste la operación número 40 de un minuto determinado. Lo que importa es si modelaste el spread, la tasa de financiación, la curva de deslizamiento y el hecho de que tu orden límite espera detrás de las órdenes de otras personas en la cola. Puedes equivocarte en los cuatro aspectos con datos tick y acertar en todos con barras de 1 minuto. La resolución y la honestidad son independientes.

Ese último número es el que la gente suele subestimar. Un backtest a nivel tick no es simplemente «el mismo backtest con más filas». En la mayoría de los exchanges, las operaciones llegan desordenadas respecto a la marca de tiempo de ingestión, se corrigen retroactivamente, se reparten entre varios fragmentos del motor de emparejamiento y, en algunos mercados cuyos datos hemos ingerido, a veces se duplican o desaparecen por completo durante una reconexión. Crear una infraestructura tick que de verdad sea más correcta que una infraestructura de barras bien hecha, y no solo más granular, es un proyecto serio de sistemas. La mayoría de los equipos no lo emprende. Conectan un backtester a un archivo de datos tick de un proveedor y dan el trabajo por hecho. Así cambian un conjunto conocido y documentado de aproximaciones (OHLCV) por otro desconocido y sin documentar (lo que sea que haga la lógica de conciliación tick del proveedor cuando tiene un mal día).

El ruido que estás comprando

Hay un segundo coste, menos relacionado con la ingeniería y más con la estadística. Las operaciones individuales alternan entre el bid y el ask: es el rebote entre bid y ask, un artefacto conocido en la literatura sobre microestructura del mercado desde la década de 1980. Si tu señal opera en intervalos inferiores a unos segundos, el backtesting a nivel tick puede hacerte ver estructura donde solo hay rebote. Vi a un investigador descubrir un patrón precioso de reversión a la media en datos operación por operación que desapareció en cuanto los agrupó en barras de apenas 5 segundos, porque el patrón era el rebote.

Un quant que conozco —antes dedicado a la creación de mercado y ahora al frente de una pequeña cartera de criptomonedas— me lo explicó así: «Los datos tick son una lupa. Si la apuntas a tu ventaja, perfecto. Si la apuntas al ruido, pasarás seis meses modelando ese ruido a la perfección». Ahora hace backtesting de casi todo con barras de 1 segundo o 1 minuto y solo recurre a los datos tick para responder a una pregunta concreta: «¿Se habría ejecutado realmente esta orden límite?». Esa es una pregunta sobre la probabilidad de ejecución, no sobre la señal.

Esa es la distinción acertada, y la mayoría de quienes defienden los datos tick se la saltan. La forma honesta de usarlos no es ejecutar toda la estrategia con ellos, sino recurrir a ellos de manera puntual para responder a la única o las dos preguntas que los datos de barras de verdad no pueden resolver.

Cuándo tienen razón los críticos

Dicho esto, hay estrategias para las que los datos tick son imprescindibles, y exageraría mi argumento si fingiera lo contrario. Si haces algo parecido a la creación de mercado —cotizar a ambos lados, gestionar el inventario tick a tick y tener en cuenta tu posición en la cola a un nivel de precio específico—, los datos de barras no pueden representar tu problema en absoluto. Toda la economía de esa estrategia ocurre dentro del minuto, no entre minutos. Lo mismo sucede con el arbitraje estadístico sensible a la latencia entre mercados, donde la pregunta es literalmente «¿qué operación ocurrió primero?», y con la creación de mercado de opciones para volúmenes grandes, donde unos cientos de milisegundos de selección adversa tras una operación lo son todo. En esos regímenes, hacer backtesting con barras no es una simplificación, sino un error de categoría: no estás probando una versión de menor resolución de tu estrategia, sino otra distinta que, por casualidad, comparte el nombre con la original.

La afirmación no es que «los datos tick sean malos». Es que recurrir a ellos suele servir para evitar una pregunta más difícil y menos vistosa: ¿es correcto mi modelo de costes? ¿Son acertadas mis suposiciones sobre la ejecución? ¿Se habría ejecutado realmente esta orden o estoy suponiendo que se ejecutó a un precio que el libro nunca ofreció de verdad? Puedes responder a esas preguntas con barras de 1 minuto o incluso de 1 segundo si tienes en cuenta con honestidad la posición en la cola y el spread. Los datos tick permiten responderlas con más precisión y varias veces el coste de ingeniería, incluso en estrategias para las que esa precisión adicional no cambia la conclusión. Dedica ese esfuerzo extra cuando lo exija el horizonte y sáltatelo en los demás casos: es una forma mucho mejor de aprovechar el tiempo del equipo de investigación que recurrir por defecto a los datos más detallados disponibles porque parezcan más rigurosos.