El Engaño del Backtesting Perfecto
Su estrategia algorítmica parece impecable en el papel. Le mostramos por qué esa ilusión puede costarle capital real.
La Ilusión vs. La Realidad
La curva de equidad de un backtest “perfecto” (sobreajustado) asciende sin problemas. La realidad del mercado introduce volatilidad, costos y eventos inesperados que el modelo no previó.
¿Qué es el Backtesting? Un Fundamento Olvidado
El backtesting es una simulación histórica. Su objetivo no debe ser *validar* una idea, sino intentar *falsarla* rigurosamente. La mayoría falla aquí.
¿Funciona mi idea? (Validación)
¿Cómo puedo “romper” mi idea? (Falsación)
Los 7 Errores Críticos del Backtesting
1. Overfitting (Sobreajuste)
Es el error más grave. El algoritmo “memoriza” el ruido del pasado en lugar de aprender una regla robusta. El rendimiento fuera de muestra (Out-of-Sample) colapsa.
2. Data Snooping
Probar cientos de estrategias en los mismos datos hasta que una funciona por pura casualidad. Es como disparar una flecha y luego pintar la diana alrededor.
- Estrategia 1: Falla
- Estrategia 2: Falla
- …
- Estrategia 247: ¡Éxito! (Por azar)
3. Sesgo de Supervivencia
Usar bases de datos que solo incluyen a los “supervivientes” (ej. acciones actuales del S&P 500) ignora a las empresas que quebraron, inflando masivamente los resultados.
4. Datos de Baja Calidad
Usar datos gratuitos o incompletos introduce “picos falsos” o gaps. Su algoritmo simula operaciones en precios que nunca existieron realmente.
de “ticks” en datos gratuitos pueden ser erróneos.
5. Ignorar Costos (Fricción)
Comisiones, *spreads* y *swaps* son la fricción del mercado. Para estrategias de alta frecuencia, los costos pueden ser la diferencia entre ganancia y pérdida.
6. Ignorar el *Slippage*
Es la diferencia entre el precio esperado y el precio real de ejecución. En mercados volátiles (ej. noticias) o de baja liquidez, el *slippage* destruye la rentabilidad.
La Solución: El Camino a la Confianza Robusta
Deje de buscar “validación”. Empiece a construir confianza robusta a través de pruebas de estrés y un análisis profesional.
Técnica Clave: Análisis *Walk-Forward*
Simula un entorno real: optimiza en un período de datos y prueba en el siguiente período “nuevo”, desplazando la ventana iterativamente.
Métricas Clave (Más Allá del Beneficio)
Una estrategia robusta equilibra rentabilidad y riesgo. Una sobreajustada parece genial en beneficio, pero falla en todas las métricas de riesgo.