Casi todos pensamos que MÁS ES MEJOR. Que mientras más indicadores, más condiciones y más teorías de internet de trading tenga un gráfico hay más posibilidades de que gane.
Este es justo el pensamiento que debemos evitar a toda costa. Muchos de nosotros cree ciegamente que mientras más confirmaciones tenga ES BUENO para mi operativa.
Así me pasé un año entero con una estrategia que tenía buen tigger pero que de tantos indicadores complementarios terminó por estar SOBREAJUSTADA y eso es justo de lo que te voy a hablar en este último post de la serie de Cómo hacer un backtesting profesional desde 0:(Por qué tu estrategia va a fallar en vivo) y (De la idea al algoritmo: Qué plataformas usar y datos).
Así que en trading lo importante no es la cantidad de indicadores y confirmaciones sino la hipótesis que fundamenta tu estrategia, cuál es la lógica que la compone o más sencillo POR QUÉ DEBERÍA FUNCIONAR TU ESTRATEGIA y si respondes esto y además lo apoyas con datos pasados y el resultado es positivo tienes una estrategia que no está fundada en apreciaciones, fe o lógica de calle sino es certeza que proviene de haber validado tu idea con datos.
Entremos en la materia: ¿Cómo descubrir si mi estrategia está sobre ajustada y cómo valido la misma? Lo que equivale a decir cuántos DATOS PASADOS necesito para que se considere consistente
De acuerdo con Perry Kaufman ( Guide to Creating a Successful Algorithmic Trading Strategy) una de las leyendas vivas del trading sistemático explica que la consistencia no depende de los años de datos, sino del tamaño de la muestra de operaciones (Sample Size). Para él, evaluar MENOS de 100 o 200 operaciones da resultados erráticos y estadísticamente irrelevantes.
Así que la idea de que mientras más años de datos puedo abarcar más regímenes de mercado es contraproducente porque sería como fijarnos una meta de encontrar el Santo Grial del trading, una estrategia que funcione en todos los regímenes, mejor nos quedamos con la idea de construir un portafolio de sistemas especializados, donde cada uno domina un régimen específico
Por otra parte, en lo que respecta al SOBRE AJUSTE O OVERFITING como señalamos es cuando forzamos a nuestra estrategia a cumplir muchas condiciones al mismo tiempo para que se de por ejemplo una entrada, una toma de ganancias, o mantener la operación abierta.
En backtesting esto implica forzar al algoritmo a cumplir demasiadas condiciones en el pasado para "aumentar las ganancias" y que la estrategia luzca perfecta, sin ninguna pérdida lo cual es UN TRAMPA EN TODA REGLA.
No has creado un sistema ganador, solo has creado un código que se aprendió de memoria las respuestas a las preguntas que el profesor hizo ayer.
Cuando el mercado cambie de personalidad (regimen que no sabes cuándo pasará) en tiempo real, tu cuenta sufrirá las consecuencias devastadoras de sobre ajustar.
En este sentido, Roberto Pardo autor del Walk-Forward Analysis, señala que al ser un backtesting una simulación de estrés, un sistema lo suficientemente robusto es aquel que sabe comportarse en su régimen ideal, y que tiene reglas de gestión de riesgo que minimicen pérdidas cuando el mercado entra en un régimen hostil.
De manera tal que pretender que una sola estrategia sea perfecta en todos los escenarios es una utopía matemática que solo causa sobreajuste (overfitting). Un profesional aísla los datos para saber con exactitud en qué régimen específico tiene ventaja su estrategia, y diseña una gestión de riesgo robusta para proteger el capital cuando el mercado cambie de personalidad
Si quieres hacer un backtesting con rigor estadístico, estas son algunas reglas que podrías considerar:
1. Olvida los indicadores, evalúa el tiempo: Un sistema consistente no depende de flechas milagrosas, sino de estadísticas crudas. Para estrategias rápidas de Scalping o Daytrading, necesitas probar tus reglas lógicas en un historial de mínimo 3 a 5 años de datos puros (extraídos de fuentes confiables). Esto obliga a tu robot a enfrentarse a todos los regímenes posibles: mercados alcistas, caídas sangrientas y rangos laterales de liquidación. Si solo gana cuando tiene todos los indicadores juntos de manera precisa y alineada con las estrellas no es una estrategia, es un boleto de lotería.
2. La Prueba Ciega : Para descubrir si tu estrategia es real o un engaño visual, aplica la regla institucional: divide tus datos. Usa los primeros x años para diseñar las reglas de tu robot. Luego, lánzalo a operar en los últimos x años restantes sin cambiar un solo parámetro. Si en este último tramo el rendimiento se desploma drásticamente o entra en pérdidas, tu sistema estaba sobre ajustado. Deséchalo sin dudar.
3. Ejecución: El ajuste final para que tu simulación sea idéntica a la realidad es programar tu gatillo bajo el protocolo Next Bar Open. El algoritmo analiza el cierre de la vela, calcula las ventajas, pero ejecuta la orden exactamente en el microsegundo en que abre la siguiente vela (00:00 UTC). Operar en el ruido intermedio de la sesión destruye tu ventaja.
Hacer trading sistemático y cuantitativo no requiere memorizar patrones de velas ni llenar tu pantalla de líneas de colores ni de colocar cien mil indicadores que te den condiciones para entra al mercado, salir o mantener una operación abierta.
Requiere aceptar que menos es más y que la única garantía de supervivencia es una ventaja estadística probada.
Son tiempos de lectura.
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