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La curva de equity y el Profit Factor no te dicen si la estrategia es robusta.
Tu estrategia puede estar ajustada perfectamente al pasado pero fallar en el futuro. Sin tests de robustez, estás apostando.
El máximo drawdown histórico es solo UNO de los posibles. Monte Carlo revela los escenarios que no has visto.
Cuando operas en real, ¿cómo sabes si los resultados son normales o tu estrategia se ha roto? Necesitas validar continuamente.
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Todo lo que necesitas para validar tu estrategia antes de operar en real.
Métricas y rendimiento
Perfil estadístico completo: equity, DD, estacionalidad, distribución de retornos y análisis de rachas.
Patrones y filtros What-If
Detección automática de patrones estacionales + simulaciones What-If avanzadas.
Validación IS/OOS
Motor Exhaustivo/Genético. División Trades/Tiempo. Método Rolling/Anchored. Matrix y 3D.
Evaluar eficacia de filtros
Compara estrategia original vs filtrada con métricas de eficiencia, precisión y estabilidad.
Monte Carlo y dependencia
3 tipos de Monte Carlo + 3 tests de estrés: sensibilidad a costes, slippage y outliers.
Creación de carteras
Define restricciones y el motor propone combinaciones óptimas de estrategias para tu cartera.
Análisis multi-estrategia
Estadísticas a nivel cartera: equity combinada, drawdown, correlación y análisis de simultaneidad.
Comparativa Real vs Backtest
Marca la fecha LIVE y comprueba si el rendimiento real está dentro del rango estadístico esperado.
Conceptos clave que todo trader algorítmico debe conocer.
La simulación Monte Carlo es una técnica estadística que genera miles de escenarios posibles reorganizando aleatoriamente el orden de tus trades históricos. Esto revela el rango de drawdowns y retornos que podrías experimentar en el futuro, más allá del único escenario que ocurrió en el backtest. Es fundamental para evaluar la robustez de una estrategia antes de operar con dinero real.
El Walk Forward Analysis divide tu histórico en períodos de optimización (In-Sample) y validación (Out-of-Sample). Simula cómo habría funcionado tu estrategia si la hubieras optimizado en el pasado y operado en datos que no había visto. Un Walk Forward Ratio superior al 50% indica que la estrategia tiene capacidad predictiva real, no solo ajuste al pasado.
La sobreoptimización o curve-fitting ocurre cuando una estrategia se ajusta demasiado a los datos históricos específicos, capturando ruido en lugar de patrones reales. El resultado: excelentes backtests pero pobres resultados en vivo. Se detecta mediante pruebas de robustez como Monte Carlo y Walk Forward.
El seguimiento live compara tus resultados reales con las proyecciones estadísticas del backtest. Si tus métricas caen fuera del rango esperado (por ejemplo, drawdown mayor al percentil 95 de Monte Carlo), es una señal de que la estrategia puede haber dejado de funcionar y requiere revisión.
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