Veredicto C

Quitamos los mejores periodos y operaciones de lo que subiste y medimos lo que queda. Si el total cae a cero o menos, depende de unos pocos eventos que pueden no repetirse. No es una previsión.

1 de 8 escenarios quedan en cero o por debajo.

Sobre la curva (retorno total compuesto)

Sobre las operaciones cerradas (resultado neto tras comisiones y swap)

Las 5 mejores operaciones suman este múltiplo del resultado neto: 0.11x Medido

Un total y una caída máxima no dicen cómo se vivió el historial: cuánto tiempo pasó sin un nuevo máximo, cuánto tardó en volver la peor caída, y cómo fueron el peor día y el peor mes. Son las cifras que hacen que alguien apague un sistema.

Las peores caídas Medido

Cada caída va del último punto en un máximo a su punto más bajo y termina en la primera fecha de vuelta en ese máximo. Una que no vuelve antes de la última fecha del archivo sigue abierta.

La curva se reconstruye con operaciones cerradas: las pérdidas abiertas no se ven, así que las caídas reales duraron y midieron al menos esto.

Días naturales de la curva de equity aportada; meses con el último punto de cada mes.

Tus operaciones agrupadas por el día y la hora de entrada. Si casi todo el resultado sale de un solo día o de una sola franja, un cambio de horario del servidor, de festivos o de noticias puede borrarlo.

Horas de entrada tal como las da el archivo (hora de la plataforma o del servidor); resultado neto después de los costes que el archivo detalla por operación.

Un historial largo puede verse bien en total aunque su último tramo ya no sume. Partimos el tiempo del historial en tres tramos iguales y comparamos el último con los dos anteriores, operación por operación.

Se mantiene El último tercio del historial no muestra una caída a pérdidas que el azar no explique.

Operaciones cerradas por fecha de cierre; resultado neto tras los costes que detalla el archivo.

Buscamos el momento en que la rentabilidad media de la curva más cambió y medimos si ese cambio es mayor que el vaivén normal de sus retornos (prueba CUSUM, que tiene en cuenta que un retorno puede influir en el siguiente). No cambia la clase.

Sin cambio claro No hay un cambio claro en la rentabilidad media a lo largo del historial (p = 0.154): las diferencias entre tramos caben en el vaivén normal de sus retornos. No prueba que no haya cambiado: un cambio pequeño puede pasar sin verse. Medido

CUSUM de los retornos en orden de tiempo (Ploberger y Krämer); varianza de largo plazo prudente; valor p del puente browniano.

Rentabilidad de la curva, con sus saldos de fin de mes, en cada caída de mercado de fecha pública que cubre completa (del máximo al mínimo del mercado). Un mes sin operaciones cuenta como plano. Las fechas son fijas: no se ajustan al archivo. Medido

Mercado: variación entre el cierre del mes previo a la ventana y el de su último mes, una cifra histórica fija comprobada el 2026-09-25 con los niveles del índice en FRED (S&P 500, Nasdaq Composite, Bitcoin (Coinbase)); no se lee ni se muestra ningún otro dato de esos índices. Son acciones de EE. UU. y bitcoin: si la estrategia opera otro mercado (divisas, materias primas, otro país), tómelos solo como contexto de lo que vivía el mercado, no como su punto de comparación.

Peores 12 meses seguidos: +4.2%; mejores: +41.7%. Terminaron en positivo el 100% de los periodos de 12 meses. Medido

Cada rentabilidad del archivo se asigna según el VIX (cuánto espera el mercado de opciones que se mueva el S&P 500 el mes siguiente) al cierre del día de mercado anterior a que empiece: mercado tranquilo por debajo de 20, agitado desde 20. Desde 1990 el VIX cerró en 20 o más aproximadamente un día de cada tres. Periodo: del 2020-01-01 al 2024-11-29. Medido

La diferencia de rentabilidad media entre las dos columnas (0.19 errores estándar) no basta para decir que se comporta distinto según el mercado. Medido

VIX: datos públicos de FRED (serie VIXCLS, de CBOE) leídos al generar el informe. Mide acciones de EE. UU.: si la estrategia opera otro mercado, tómalo como termómetro general del miedo en los mercados. No cambia la clase.

Los saldos de la curva, en dólares, convertidos al tipo de cambio de cada día (cotización del mediodía en Nueva York de la Reserva Federal), del 2020-01-01 al 2024-11-29. Si vives con otra moneda, esto es lo que valió la cuenta en ella. La diferencia con la fila en dólares viene del tipo de cambio, no de la estrategia: cuando el dólar sube frente a tu moneda, el resultado en ella sube, y cuando baja, baja. Medido

La inflación de EE. UU. en esas fechas fue de +22.3% en total (+4.2% al año). Medido

Las filas «después de su inflación» dividen entre el índice oficial de precios al consumidor de cada país de cada mes, o el del último mes publicado; una moneda sin ese índice al día muestra solo su fila antes de inflación. El rendimiento al año se muestra con al menos un año de historial. Tipos de cambio y precios de EE. UU. de FRED, leídos al generar el informe. No cambia la clase. Precios al consumidor: peso mexicano, Fuente: INEGI, Índice Nacional de Precios al Consumidor (INPC), usado aquí para descontar la inflación de los saldos; real, Banco Central do Brasil (IPCA del IBGE); euro, Eurostat (vía FRED); libra, Office for National Statistics, bajo la Open Government Licence v3.0; yen, elaborado a partir del Índice de Precios al Consumidor de Japón (Statistics Bureau, Ministry of Internal Affairs and Communications), vía e-Stat; dólar canadiense, Banco de Canadá (IPC de Statistics Canada, disponible gratis en bankofcanada.ca); franco suizo, índice armonizado de Eurostat.

Lo que te diría un diario de trading: si las pérdidas se aguantan más que las ganancias, si se vuelve a entrar deprisa tras perder y cómo salen las operaciones tras una racha de pérdidas. No cambia la clase: son preguntas para hacer.

Sin patrones Nada destaca en cómo opera después de perder.

Operaciones cerradas por hora de entrada y de cierre; resultado neto tras los costes que detalla el archivo.

Cuando un robot o una señal opera varios mercados, el total puede venir de uno solo mientras los demás pierden. No cambia la clase: son preguntas para hacer.

Repartido Ningún instrumento carga él solo con el resultado.

Operaciones cerradas por el instrumento que indica el archivo; resultado neto tras los costes que detalla el archivo.

Con el mismo porcentaje de perdedoras y en orden al azar, lo normal es una racha máxima de 8 perdedoras seguidas, y 1 de cada 20 historiales llega a 11. Este historial tuvo 7. Medido

¿Cuánto de esto podría ser azar?

Con 1,282 operaciones, cada cifra tiene un margen. Rango al 95 %: los valores de fondo compatibles con estas operaciones, si cada una es independiente de las demás y el sistema no cambió. No es una predicción.

Largos

Cortos

Comparamos la configuración elegida con las que están a un paso en cada parámetro dentro de tu archivo de optimización. Si al mover un parámetro un paso el resultado se hunde, la configuración se ajustó al ruido del historial.

Elegida: la pasada con más beneficio, porque el informe no trae entradas que coincidan con una pasada.

FastMA 24SlowMA 55

Meseta Los vecinos conservan buena parte del resultado: parece una meseta.

Vecinos a un paso

Si en el probador de MT5 activas el periodo forward y subes esa optimización, el informe añade «¿Aguanta en el periodo forward?»: compara cada configuración en el periodo optimizado y en uno posterior que el optimizador no usó para elegir.

Cuantas más configuraciones se prueban, más alto sale la mejor aunque ninguna tenga ventaja. Aquí ponemos el Sharpe del archivo junto al que daría la pura suerte con las configuraciones contadas, con la matemática publicada de Bailey y López de Prado y de Harvey y Liu. Es la misma cuenta que decide la dimensión «Número de configuraciones probadas», dicha en números.

Supera a la suerte, sin margen El Sharpe de 1.79 supera al 1.19 que darían 120 configuraciones sin habilidad, pero no con el margen que pedimos: la confianza de que no sea suerte (DSR) es del 90%, y para aprobar esta dimensión pedimos 95%.

E[Sharpe máximo] de intentos sin habilidad (Bailey y López de Prado); longitud mínima del backtest (Bailey, Borwein, López de Prado y Zhu); descuento de Bonferroni (Harvey y Liu).

Cuánto dinero hace falta para que un año malo no se lleve más de cierto porcentaje de la cuenta, con las operaciones de este archivo. Sorteamos 2,000 años de operaciones al azar y tomamos la caída que solo un 5 % de ellos supera, o la del propio historial si es mayor.

1. Si aceptas perder hasta 10%24,425.89Capital necesario al tamaño del backtest0.41x Tamaño sobre el balance inicial del archivo (10,000)
2. Si aceptas perder hasta 20%12,212.94Capital necesario al tamaño del backtest0.82x Tamaño sobre el balance inicial del archivo (10,000)
3. Si aceptas perder hasta 30%8,141.96Capital necesario al tamaño del backtest1.2x Tamaño sobre el balance inicial del archivo (10,000)
4. Si aceptas perder hasta 50%4,885.18Capital necesario al tamaño del backtest2.0x Tamaño sobre el balance inicial del archivo (10,000)

1x es el tamaño de lote del backtest; 0.50x es la mitad. Por encima de 1x la caída en dinero crece en la misma proporción.

Solo cuenta operaciones cerradas: las pérdidas de las posiciones mientras seguían abiertas no entran, así que el capital necesario puede ser mayor.

Supuestos:

• Tamaños fijos: sin interés compuesto ni cambios de tamaño tras ganar o perder.
• Las operaciones se sortean de forma independiente; la caída del propio historial cubre las rachas.
• Los costes son los que detalla el archivo subido.
• Las cifras en dinero van al tamaño que usó el archivo; el tamaño relativo se calcula sobre su balance inicial, sin sumar depósitos posteriores.
• Mide las pérdidas del historial; no es una predicción.

Reglas simuladas: Genérico · Evaluación en dos fases, fase 1. Reglas de referencia genéricas, no las de una firma concreta.

• Reglas de referencia típicas de las evaluaciones en dos fases; no son las de ninguna firma concreta.

Supuestos:

• Estimación remuestreada del historial aportado: no es una predicción.
• Con datos diarios no se ve el drawdown flotante intradía, así que la estimación es optimista frente a los límites diarios y totales.
• Supone que el futuro se parece al historial y que cada día con retorno distinto de cero cuenta como día operado.

¿Con qué firma encaja tu historial?

El mismo historial, remuestreado igual, con las reglas publicadas de cada firma, de más a menos probabilidad de pasar todas las fases del programa dentro de la regla del mejor día, si la firma la tiene; a igual cifra, por nombre. Compara reglas; no recomienda comprar ningún reto. Medido

1. ¿Hay una cuenta real o demo con al menos 11 meses de historial auditable con el mismo robot y la misma configuración?
2. ¿Con qué modo de modelado y calidad de históricos se hizo el backtest (ticks reales, 1 minuto OHLC, solo precios de apertura)?
3. ¿Qué spread, comisión y swap se usaron? ¿Son los de su bróker?
4. Pide la curva de equity (flotante), no solo la de balance: el balance oculta las pérdidas abiertas.

Sharpe corregido por autocorrelación (Lo, 2002): no queda apreciablemente por debajo de 1.79, así que el orden de los retornos no infla el Sharpe simple de forma apreciable. Si la corrección lo sube, el informe no la usa, para no favorecer al archivo. Medido

Los retornos no dependen de forma apreciable unos de otros: tenerlo en cuenta no cambia la probabilidad de que el Sharpe real sea mayor que cero. Medido

Intentos usados en el Sharpe deflactado: 120 Medido pasadas de la exportación de optimización de MT5

Varianza usada: la mayor entre la observada en las variantes que subiste y la que produce el error de muestreo.

Bootstrap estacionario por bloques, remuestreos: 500 · bloque 20

En muestra

Fuera de muestra

No medido no se subió un benchmark

No medido no se subió la matriz de variantes