Artículos sobre trading algorítmico. Cómo crear y validar correctamente estrategias de trading.
Las bases: qué es, herramientas, datos y cómo crear estrategias
Guía completa: plataformas profesionales (TradeStation, MultiCharts, AmiBroker), capital por mercado, requisitos técnicos y la realidad del sector.
Python vs C++, MetaTrader vs NinjaTrader, APIs de brokers y librerías de backtesting. Todo para elegir tu stack de algo trading.
Tipos de datos (tick, OHLC), proveedores gratuitos vs premium, sesgos mortales como survivorship bias, y cómo elegir datos para tu backtest.
Setup, Trigger, Entry, Stop Loss, Take Profit y Position Sizing: los bloques que separan estrategias ganadoras de perdedoras.
El proceso completo: desde generar ideas hasta codificar. Fuentes académicas, formulación de hipótesis, edge y buenas prácticas.
Por qué los backtests mienten y cómo medir el rendimiento real
Por qué tu backtest miente: look-ahead bias, survivorship bias, overfitting, data snooping y slippage. Aprende a detectar los sesgos.
Sharpe Ratio, Profit Factor, Win Rate, Sortino, Calmar y Expectancy. Qué significa cada métrica y qué valores son realistas vs sospechosos.
Guía completa de métricas ajustadas al riesgo. Fórmulas, interpretación, limitaciones y cuál priorizar según tu perfil de trading.
Tipos de drawdown, cómo calcularlo, Ulcer Index, psicología del dolor y protocolo kill switch para proteger tu capital.
Cómo saber si tu estrategia funcionará en real
El framework de 5 pasos que separa las estrategias rentables del overfitting: estadísticas, optimización, Monte Carlo, Walk Forward y Live Tracking.
Cómo detectar y evitar el sobreajuste en tus estrategias de trading algorítmico.
El método de validación más riguroso: optimización continua con datos fuera de muestra.
Sube tu backtest y obtén análisis profesional: estadísticas avanzadas, Monte Carlo, Walk Forward y más.
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