Veredicto D

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.

7 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)

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.

La peor caída no se recupera antes de la última fecha del archivo.

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 costos que el archivo detalla por operación.

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.

Cambió La rentabilidad media cambió alrededor del 18 mar 2026 (probablemente entre el 12 nov 2025 y el 22 jul 2026): +149.4% al año antes y -99.2% al año después. Con p = 0.038, el azar difícilmente explica una diferencia así.

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

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 2025-09-19 al 2026-09-16. Medido

La diferencia de rentabilidad media entre las dos columnas (0.80 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 2025-09-19 al 2026-09-16. 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

El archivo no dice en qué moneda está la cuenta, así que se lee como dólares. Si no lo es, esta sección no aplica.

La inflación de EE. UU. en esas fechas fue de +3.1% en total. 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.

Operaciones cerradas por hora de entrada y de cierre; resultado neto tras los costos 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.

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

Con el mismo porcentaje de perdedoras y en orden al azar, lo normal es una racha máxima de 4 perdedoras seguidas, y 1 de cada 20 historiales llega a 6. Este historial tuvo 12. Medido

Las perdedoras llegaron más juntas de lo que el azar explica: una racha así sale en menos de 1 de cada 20 órdenes al azar. Suele indicar pérdidas que dependen del tipo de mercado o posiciones abiertas a la vez.

¿Cuánto de esto podría ser azar?

Con 344 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.

El rango de la media por operación o el del factor de beneficio incluye el punto de equilibrio (0 y 1): con estas operaciones no se puede distinguir el sistema de uno que ni gana ni pierde por operación.

Largos

Cortos

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.

Los archivos no dicen cuántas configuraciones se probaron antes de elegir esta. La tabla muestra cuánto historial haría falta según cuántas fueran: pregúntaselo al vendedor.

Sharpe del archivo: 0.57. Historial: 12 meses. Medido

Con menos de un año de historial, un Sharpe anualizado cambia mucho con pocos datos: tómalo como orden de magnitud.

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).

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

Pérdidas abiertas El archivo solo muestra el balance y las banderas rojas encontraron pérdidas abiertas que el balance oculta (Drawdown flotante oculto). Aquí no entran, así que estas cifras salen optimistas: no decidas con ellas sin la curva de equity con flotante.

¿Cuánto cambia con lo que encontró este informe?

El mismo programa (Genérico · Evaluación en dos fases, fase 1), remuestreado igual, con distintos tramos del historial o con lo que el informe descuenta. Son escenarios del mismo historial, no predicciones: si la cifra cae mucho fuera de muestra o con costos, la de la historia completa es optimista. Medido

Las mismas cifras optimistas de arriba aplican a esta tabla: el balance esconde pérdidas abiertas.

¿A qué tamaño? El reto a 0.5x, 1x, 1.5x y 2x

El mismo programa que la escalera (Genérico · Evaluación en dos fases, fase 1), con otro tamaño. En cada fila, llegar al objetivo, romper una pérdida y no llegar dentro del tope se reparten todas las simulaciones, contando todas las fases. La tabla muestra qué cambia con el tamaño; no aconseja ninguno. «Llega al objetivo» cuenta solo lo que llega dentro de ese tope, que pone la simulación y no las reglas. Con menos tamaño el objetivo tarda más: las simulaciones que pasan a «no llega» se quedaron sin días; no rompieron una pérdida, que tiene sus propias columnas. Medido

1x es el tamaño del historial que subiste: cada día simulado gana o pierde el mismo porcentaje del balance que un día del archivo. 0.5x es la mitad de ese tamaño y 2x, el doble. Los porcentajes de 1x se miden sobre el balance inicial del archivo (1,000). Declarado

Lote o riesgo por operación a 1x: No medido la auditoría no guarda el lote ni el stop loss de cada operación, así que no se conoce el lote ni el riesgo por operación a 1x

Las reglas que se simulan no fijan un tamaño de cuenta: son porcentajes (del balance inicial o del día), así que la tabla no depende del tamaño de la cuenta.

Método y supuesto: la fila de historia completa de la escalera con cada retorno diario multiplicado por el tamaño; supone que cambiar el tamaño escala cada retorno diario en la misma proporción, como hace el apalancamiento lineal cuando los costos crecen en proporción al tamaño (el mismo costo por lote) y la ejecución no empeora con más volumen.

Las mismas cifras optimistas de arriba aplican a esta tabla: el balance esconde pérdidas abiertas.

• 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

Cifras con la historia completa y sin el costo de referencia; la escalera de arriba muestra cuánto cambian.

Las mismas cifras optimistas de arriba aplican a esta tabla: el balance esconde pérdidas abiertas.

1. ¿Es la única cuenta con esta estrategia? Pide también las cuentas que se cerraron o se reiniciaron: enseñar solo la que salió bien es habitual.
2. Pide el backtest del mismo robot con la misma configuración: subido junto a esta cuenta, el informe compara los dos operación por operación.
3. Las operaciones perdedoras duran más que las ganadoras: ¿cómo decide el sistema cerrar una pérdida?
4. ¿Qué hace el sistema después de varias pérdidas seguidas: cambia el tamaño, hace una pausa o vuelve a entrar enseguida?
5. Pide la curva de equity (flotante), no solo la de balance: el balance oculta las pérdidas abiertas.
6. ¿El robot aumenta el tamaño después de una pérdida? ¿Cuál es el tamaño máximo que puede llegar a abrir?
7. ¿El robot abre posiciones adicionales en contra cuando el precio se aleja? ¿Cuántas como máximo?
8. Pide el historial completo con cada depósito y retiro: ¿cuánto dinero se depositó en total, cuándo, y cuánto se retiró?
9. ¿Qué posiciones siguen abiertas, desde cuándo y con qué pérdida flotante?
10. El historial tiene saltos, huecos o valores repetidos: ¿de dónde salen los datos y cómo se limpiaron?

Sharpe corregido por autocorrelación (Lo, 2002): 0.49, frente a 0.57 del cálculo simple. Los retornos de periodos cercanos tienden a moverse juntos: el Sharpe simple sale inflado. Medido

Si los retornos no se toman como independientes entre sí, la varianza del Sharpe se multiplica por 1.1: la probabilidad de que el Sharpe real sea mayor que cero pasa de 68.75% a 67.70%. Ni con diez veces los 258 retornos que hay llegaría al 95%. Es informativo: la clase usa la cuenta simple. Medido

Intentos usados en el Sharpe deflactado: 1 No medido sin declarar; se calcula con 1, el caso más favorable

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

No medido no se declaró un inicio fuera de muestra

No medido no se subió un benchmark

No medido no se subió la matriz de variantes