¿Es igual de fiable una tasa de aciertos del 80 % con 20 operaciones que con 1000?
Imaginemos dos historiales de operaciones: en uno se ganaron 16 de 20; en el otro, 800 de 1000. En la página, ambos muestran un 80 %, pero esos dos números no ofrecen el mismo grado de precisión.
En el historial de 20 operaciones, cambiar el resultado de una sola operación modifica la tasa de aciertos en 5 puntos porcentuales; en el de 1000, el mismo cambio solo la afecta en 0,1 puntos. Una muestra pequeña es más fácil de alterar significativamente con unos pocos resultados.
Los métodos para calcular intervalos de confianza de proporciones que recoge el manual público de estadística del NIST también tienen en cuenta el tamaño de la muestra. Si se cumplen supuestos como la independencia y la estabilidad de la tasa de aciertos, una muestra más grande suele implicar un intervalo de estimación más estrecho; no significa que «en el futuro se mantendrá necesariamente en el 80 %».
Pero la cantidad de órdenes tampoco lo es todo. Si durante un mismo movimiento del mercado se abren muchas posiciones en la misma dirección en BTC, ETH y SOL, es posible que sus resultados estén muy correlacionados. Dividir una misma exposición al riesgo en decenas de órdenes no equivale a obtener decenas de comprobaciones independientes.
Cuando reviso un historial, también tengo en cuenta el tamaño de la muestra, el periodo cubierto, las condiciones del mercado y si las señales se repiten. Muchas operaciones concentradas en un único movimiento tendencial quizá no basten para saber qué ocurrirá en un mercado lateral.
Aquí hablamos de la fiabilidad de la estimación de la tasa de aciertos, no de la rentabilidad. Las ganancias y pérdidas, así como los costes, deben calcularse por separado. Y no se debería confiar en algo solo por un porcentaje llamativo.
$BTC $ETH $SOL
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En el historial de 20 operaciones, cambiar el resultado de una sola operación modifica la tasa de aciertos en 5 puntos porcentuales; en el de 1000, el mismo cambio solo la afecta en 0,1 puntos. Una muestra pequeña es más fácil de alterar significativamente con unos pocos resultados.
Los métodos para calcular intervalos de confianza de proporciones que recoge el manual público de estadística del NIST también tienen en cuenta el tamaño de la muestra. Si se cumplen supuestos como la independencia y la estabilidad de la tasa de aciertos, una muestra más grande suele implicar un intervalo de estimación más estrecho; no significa que «en el futuro se mantendrá necesariamente en el 80 %».
Pero la cantidad de órdenes tampoco lo es todo. Si durante un mismo movimiento del mercado se abren muchas posiciones en la misma dirección en BTC, ETH y SOL, es posible que sus resultados estén muy correlacionados. Dividir una misma exposición al riesgo en decenas de órdenes no equivale a obtener decenas de comprobaciones independientes.
Cuando reviso un historial, también tengo en cuenta el tamaño de la muestra, el periodo cubierto, las condiciones del mercado y si las señales se repiten. Muchas operaciones concentradas en un único movimiento tendencial quizá no basten para saber qué ocurrirá en un mercado lateral.
Aquí hablamos de la fiabilidad de la estimación de la tasa de aciertos, no de la rentabilidad. Las ganancias y pérdidas, así como los costes, deben calcularse por separado. Y no se debería confiar en algo solo por un porcentaje llamativo.
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