Que dejes de fiarte de una sola metrica "bonita" y aprendas a leer el conjunto completo como lo haria alguien que evalua estrategias para vivir de ello. Un backtest con una sola metrica llamativa y el resto ignoradas es la forma mas comun de autoengaño en trading algoritmico.
Imagina dos estrategias sobre el mismo capital inicial de 1.000€:
| Estrategia A | Estrategia B | |
|---|---|---|
| Win rate | 80% | 35% |
| Ganancia media por trade ganador | +1% | +8% |
| Perdida media por trade perdedor | -6% | -2% |
| Resultado tras 20 trades | -16€ | +68€ |
La Estrategia A gana casi siempre, pero cuando pierde, pierde mucho: el clasico patron de "recoger monedas delante de una apisonadora". La B pierde más veces de las que gana, pero sus ganancias son mucho mayores que sus pérdidas. El win rate solo, sin el ratio ganancia/pérdida al lado, no dice nada sobre si una estrategia es rentable.
Regla practica: multiplica win rate x ganancia media, y (1 - win rate) x perdida media. Si el primer numero no supera claramente al segundo, no importa lo alto que sea el win rate.
El Sharpe ratio anualizado (el que calcula engine/backtest.py) responde a
una pregunta concreta: "por cada unidad de volatilidad que aguantas,
¿cuánto retorno extra estás consiguiendo?"
sharpe = (retorno_medio_diario / desviacion_estandar_diaria) * raiz(365)
Interpretacion orientativa (no son reglas absolutas): - Sharpe < 0: la estrategia pierde dinero de media. - Sharpe 0 – 1: mediocre, probablemente no compensa el riesgo asumido. - Sharpe 1 – 2: aceptable a bueno. - Sharpe > 2: muy bueno — y con pocos datos, motivo de sospecha, no de celebración (ver limitación siguiente).
Limitación clave: con menos de ~30-50 operaciones, el Sharpe es ruido. Un Sharpe de 3 calculado sobre 8 trades no significa que tengas el Santo Grial; significa que no tienes datos suficientes para calcular nada. Es exactamente lo que la herramienta marca como "DATOS INSUFICIENTES" cuando hay menos de 5 operaciones — con menos de 30 sigue siendo frágil, aunque el umbral duro que usamos sea más permisivo por simplicidad del MVP.
El max drawdown es la mayor caída porcentual desde un máximo de capital hasta el siguiente mínimo. No es solo un número de riesgo: es la mejor aproximación que tienes a cómo se sentiría de verdad operar esa estrategia con dinero real.
Una estrategia con +40% de retorno anual pero -45% de drawdown en el camino significa que, en algún punto, viste tu capital reducirse casi a la mitad antes de recuperarse. La mayoría de traders reales abandonan la estrategia en ese punto — por eso un backtest "rentable a largo plazo" con un drawdown brutal suele ser inviable en la práctica, aunque el número final sea bonito.
Umbral orientativo que usa el veredicto de la herramienta: por encima de -35% de drawdown máximo, se considera "riesgo de pérdida severa en el camino", independientemente de lo bueno que sea el retorno final.
Corre el gauntlet con tres periodos distintos del mismo símbolo:
python engine/run_veredicto.py --simbolo BTC/USDT --dias 90
python engine/run_veredicto.py --simbolo BTC/USDT --dias 365
python engine/run_veredicto.py --simbolo BTC/USDT --dias 730
Para cada informe generado, contesta antes de mirar el veredicto automático: 1. ¿Cuántos trades hay? ¿Es un número fiable estadísticamente? 2. ¿El retorno bate a buy&hold, o solo parece bueno en aislado? 3. ¿Qué tan doloroso habría sido el drawdown máximo en la práctica? 4. ¿El profit factor sobrevive si le restas un 20% de margen de seguridad?
Compara tus respuestas con el veredicto automático de la herramienta al final. Si discrepan, revisa cuál de las 4 preguntas explica la diferencia.
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