El backtesting aplica reglas especificadas a datos históricos bajo un modelo de ejecución. Estima lo que ese modelo habría producido, no lo que una cuenta real habría ganado con certeza.

1. Escribe reglas que otra persona pueda reproducir

Define el instrumento, la fuente de datos, la sesión, el momento de la señal, las órdenes de entrada y salida, el método para calcular la cantidad, los costes y las condiciones para no operar. Indica si una señal utiliza una barra completada. Asigna una versión a las reglas antes de ejecutar la evaluación.

En un ejemplo de cruce, especifica el tipo de media y los periodos, qué barra confirma el cruce y el momento más temprano para la orden posterior. «Comprar en el cruce» deja sin resolver supuestos importantes sobre la ejecución.

2. Comprueba los datos que podrías haber conocido

Inspecciona las barras faltantes, los cambios de zona horaria, los ajustes por acciones corporativas y las renovaciones de contratos de futuros. Una lista actual de acciones que siguen cotizando no es necesariamente el universo histórico. Los comunicados económicos y las cifras de las empresas pueden haber sido revisados después de la fecha de la prueba.

Los valores de marcos temporales superiores y los puntos de giro confirmados pueden introducir información futura si se utilizan demasiado pronto. Conserva la versión de los datos y la configuración de la prueba para que el resultado pueda reproducirse.

3. Modela las órdenes y los costes

Una barra que contiene tanto el objetivo como el stop no te dice cuál se alcanzó primero. Utiliza datos más detallados cuando sea adecuado o documenta una regla conservadora para la ambigüedad. El toque de un precio límite no garantiza cantidad disponible ni una ejecución.

Incluye la estructura real de comisiones y un rango justificado de supuestos de ejecución adversa. No existe una tolerancia universal de deslizamiento de uno a dos ticks apropiada para cada orden, instrumento y evento. La documentación de estrategias de TradingView explica cómo un emulador de bróker gestiona las órdenes y las limitaciones de las pruebas; otras herramientas pueden diferir.

4. Revisa la secuencia, no solo el total

Registra las marcas de tiempo de entrada y salida, las ejecuciones, las cantidades, los costes, la exposición abierta y los motivos de las órdenes omitidas o rechazadas. Inspecciona el valor esperado neto, el drawdown y la dependencia de unos pocos valores atípicos junto con la tasa de aciertos y el factor de beneficio.

Una tasa de aciertos del 45% en la que el promedio de las ganancias brutas duplica el promedio de las pérdidas tiene un valor esperado bruto positivo en ese modelo. Los costes o distintos resultados realizados por operación pueden invertirlo. Una relación objetivo fija no es lo mismo que el promedio observado de las operaciones ganadoras.

5. Mantén la evaluación separada de la selección

Usa una parte de los datos para desarrollar reglas y una parte separada para evaluarlas. Ajustar repetidamente el modelo a la segunda parte la convierte en otro conjunto de desarrollo. Registra cuántas variantes se probaron e incluye periodos adversos.

Ningún umbral de 100 operaciones crea significación estadística por sí solo. La dependencia entre operaciones, la variabilidad de los resultados por operación y la cobertura del mercado importan. Consulta la incertidumbre del tamaño de la muestra.

La simulación forward puede comprobar entonces los tiempos y el flujo de trabajo de las órdenes con datos que van llegando. Sigue siendo una simulación, y un buen resultado no requiere una prueba con dinero real. Haz una pausa de inmediato ante un problema de seguridad o de implementación en lugar de continuar solo para alcanzar un recuento.

Aviso de riesgo: El trading implica un riesgo sustancial de pérdida. El rendimiento pasado no es indicativo de resultados futuros. Consulta nuestro aviso de riesgo completo.