Tu backtest muestra números por todas partes: Sharpe Ratio 1.8, Profit Factor 2.3, Win Rate 58%, Max Drawdown 15%... ¿Son buenos? ¿Malos? ¿Qué significan realmente?
Las métricas son el lenguaje del trading algorítmico. Sin entenderlas, estás volando a ciegas. Con este artículo aprenderás a interpretar cada métrica fundamental, qué valores son realistas y cuáles son señales de alerta de problemas en tu backtest. Si buscas profundizar en las métricas ajustadas al riesgo después de este artículo, tenemos una guía de métricas avanzadas.
"No puedes mejorar lo que no puedes medir." — Peter Drucker
Calcula las métricas de tu estrategia
Sube tu backtest y obtén automáticamente más de 50 métricas profesionales, incluyendo análisis de la curva de equity.
Analizar mi estrategia →Las 8 métricas fundamentales del trading algorítmico
Existen decenas de métricas, pero estas 8 son las esenciales que debes dominar antes de evaluar cualquier estrategia:
| Métrica | Qué mide | Categoría |
|---|---|---|
| Net Profit | Beneficio total en dinero | Rentabilidad |
| Profit Factor | Ratio ganancias/pérdidas brutas | Eficiencia |
| Win Rate | Porcentaje de trades ganadores | Rentabilidad |
| Beneficio Medio | Ganancia promedio por operación | Rentabilidad |
| Maximum Drawdown | Pérdida máxima desde el pico | Riesgo |
| Sharpe Ratio | Retorno ajustado por volatilidad total | Riesgo ajustado |
| Expectancy | Ganancia media esperada por trade | Expectativa |
| Curva de Equity | Estabilidad y consistencia en el tiempo | Comportamiento |
Veamos cada una en detalle, empezando por las más simples.
Métricas de Rentabilidad
Estas métricas responden a la pregunta más básica: ¿la estrategia gana dinero?
Net Profit y Return
El Net Profit es simplemente cuánto dinero ganaste o perdiste en total. Es la métrica más intuitiva pero también la más engañosa si se mira sola.
El problema del Net Profit aislado
Una estrategia con $50,000 de profit puede parecer mejor que una con $10,000. Pero si la primera arriesgó $500,000 y la segunda solo $20,000, el retorno porcentual cuenta una historia diferente.
El Return (retorno porcentual) normaliza el profit respecto al capital inicial:
Return (%) = (Net Profit / Capital Inicial) × 100
CAGR: el retorno que realmente importa
El CAGR (Compound Annual Growth Rate o Tasa de Crecimiento Anual Compuesta) es la métrica de retorno que deberías usar en lugar del retorno medio anual. La diferencia es crítica.
CAGR = (Valor Final / Valor Inicial)^(1/años) - 1
La trampa del retorno medio anual
Imagina que inviertes $10,000. El primer año ganas un 100% ($20,000). El segundo año pierdes un 50% ($10,000). Tu retorno medio anual es +25%, pero tu CAGR es 0% — no ganaste nada. Cuanto mayor es la volatilidad, mayor la diferencia entre ambos. Según datos del Vanguard Total Stock Market ETF, el retorno medio anual fue 10.01% pero el CAGR real fue solo 8.13%.
Regla práctica: Siempre usa CAGR para comparar estrategias, especialmente si operan en períodos diferentes. Los brokers y asesores prefieren mostrar el retorno medio anual porque parece más impresionante. El CAGR te da la realidad.
Win Rate: el porcentaje de aciertos
El Win Rate (tasa de aciertos) es el porcentaje de trades que terminan en positivo.
Win Rate = (Trades Ganadores / Total Trades) × 100
Importante: Un Win Rate alto NO significa una estrategia buena. Puedes ganar el 90% de tus trades pero si cuando pierdes, pierdes mucho, seguirás en negativo. Por eso el Win Rate siempre debe evaluarse junto con el ratio riesgo/recompensa. Hay un dato revelador: un Win Rate del 40% con un R:R de 1:3 puede ser más rentable que un 60% con R:R 1:0.5 -- la relacion matematica entre ambas metricas importa mas que el porcentaje aislado.
Ademas, la significancia estadistica del Win Rate depende del numero de operaciones. Segun el Teorema Central del Limite, con solo 20 trades, un Win Rate del 65% tiene un p-value superior a 0.2, lo que significa que hay mas de un 20% de probabilidad de que ese resultado sea fruto del azar. Para que las metricas sean fiables, necesitas al menos 30 trades como inferencia inicial y 100+ para resultados robustos.
Beneficio Medio por Operación
El Beneficio Medio por Operación (Average Trade) es el Net Profit dividido por el número total de trades. Es una métrica crítica, especialmente para estrategias intradía.
Beneficio Medio = Net Profit / Número de Trades
Crítico para estrategias intradía
El beneficio medio debe superar tus costes de ejecución. Si tu beneficio medio es $20 por trade pero pagas $8 de comisión + $7 de slippage, tu beneficio real es solo $5. Muchas estrategias parecen rentables en backtest pero son inviables por costes.
Ejemplo práctico:
- Estrategia A: Beneficio medio $150/trade, 50 trades/año = viable
- Estrategia B: Beneficio medio $15/trade, 500 trades/año = en riesgo si costes > $10
Algo Strategy Analyzer incluye tests de estrés que simulan aumentos de costes para verificar si tu estrategia sigue siendo viable.
Profit Factor: eficiencia ganancias vs pérdidas
El Profit Factor no es solo una métrica de rentabilidad — es una métrica de eficiencia que relaciona lo que ganas con lo que pierdes.
Profit Factor (definición): Ratio entre el beneficio bruto total y la pérdida bruta total. Un PF de 2.0 significa que por cada $1 perdido, la estrategia gana $2.
Profit Factor = Gross Profit / Gross Loss
Los traders institucionales consideran un Profit Factor superior a 1.75 como el mínimo recomendable para una estrategia viable. Sin embargo, un PF por encima de 4.0 es una señal de alerta clara que indica probable overfitting o una muestra de operaciones demasiado pequeña. Según un estudio de uTrade Algos, el 95% de traders que utilizan backtesting con métricas adecuadas reportan mejoras significativas en su rendimiento, lo que demuestra la importancia de medir correctamente.
| Profit Factor | Interpretación |
|---|---|
| < 1.0 | Perdedora - Pierde más de lo que gana |
| 1.0 - 1.5 | Marginal - Rentable pero frágil ante costes |
| 1.5 - 2.5 | Buena - Rango típico de estrategias robustas |
| > 3.0 | Sospechosa - Probable overfitting o muestra pequeña |
Métricas de Riesgo
Las métricas de rentabilidad solas no cuentan toda la historia. ¿Cuánto riesgo asumiste para conseguir ese retorno?
Maximum Drawdown: la métrica más importante
El Maximum Drawdown (DD máximo) es, en mi opinión, la métrica más importante de todas. Mide la pérdida máxima desde un pico hasta el valle más profundo.
Maximum Drawdown (definición): La mayor caída porcentual desde un máximo histórico hasta el mínimo subsiguiente antes de un nuevo máximo. Es el "peor momento" de la estrategia. Profundizamos en esta métrica crítica en nuestra guía completa sobre drawdown.
Max DD = (Pico - Valle) / Pico × 100
El Drawdown es el "killer" de traders
Un drawdown del 50% requiere un 100% de ganancia para recuperarse. Un 75% de DD necesita un 300%. El drawdown en live suele ser 1.5-2x mayor que en backtest debido a slippage, costes no modelados y condiciones reales de mercado.
| Drawdown | Ganancia necesaria para recuperar | Impacto psicológico |
|---|---|---|
| 10% | 11% | Tolerable |
| 20% | 25% | Incómodo |
| 30% | 43% | Difícil de mantener |
| 50% | 100% | Devastador |
| 75% | 300% | Ruina práctica |
Maximum Drawdown y Tiempo Underwater
El Drawdown mide cuánto cae; el Tiempo Underwater mide cuánto tarda en recuperar el pico anterior
Tiempo Underwater: la métrica olvidada
El Maximum Drawdown te dice cuánto puedes perder, pero el Tiempo Underwater te dice cuánto tiempo sufrirás. Ambas métricas son igualmente importantes para la salud mental del trader.
¿Qué es el Tiempo Underwater?
Es el período que transcurre desde que la equity alcanza un máximo hasta que vuelve a superarlo. Una estrategia puede tener un DD "pequeño" del 15%, pero si tarda 18 meses en recuperarse, pocos traders lo aguantarían psicológicamente.
Ejemplo real: Un Drawdown del 30% que dura 2 meses es más fácil de operar que un DD del 15% que dura 14 meses. La profundidad importa, pero la duración puede ser el factor que rompa tu disciplina.
Sharpe Ratio: el problema del consenso
El Sharpe Ratio, creado por el premio Nobel William F. Sharpe, es la métrica más citada en la industria. Pero tiene un problema serio: no hay consenso en cómo calcularlo para trading.
Sharpe Ratio = (Return - Risk-Free Rate) / Standard Deviation
El problema de la anualización
La comunidad financiera anualiza el Sharpe multiplicando por √252 (días de trading). Pero esta fórmula asume que los retornos son independientes (sin correlación serial). En trading real, esto puede sobreestimar el Sharpe hasta un 65% según estudios de la CAIA.
Por qué cada plataforma calcula el Sharpe diferente
Las inconsistencias incluyen:
- Tasa libre de riesgo: ¿Bonos a 3 meses? ¿1 año? ¿Cero? Cada plataforma elige diferente.
- Período de cálculo: ¿Retornos diarios, mensuales, o por trade? Resultados muy diferentes.
- Anualización: Multiplicar por √12 (mensual) o √252 (diario) da resultados distintos.
- Correlación serial: Si los retornos están correlacionados, la raíz cuadrada del tiempo no aplica.
"Calcular Sharpe ratios usando retornos diarios vs mensuales puede dar resultados un 20% diferentes para el mismo activo. Si los retornos tienen autocorrelación, la diferencia puede llegar al 65%." — CAIA Association
| Sharpe Ratio | Interpretación | Contexto |
|---|---|---|
| < 1.0 | Subóptimo | Ignorar después de costes |
| 1.0 - 2.0 | Bueno | Objetivo realista para retail |
| 2.0 - 3.0 | Muy bueno | Verificar cálculo y overfitting |
| > 3.0 | Sospechoso | Probable error de cálculo u overfitting |
Sharpe Ratio: mismo retorno promedio, diferente volatilidad
Mismo retorno promedio del 8%, pero la estrategia verde es más consistente (menos dispersión)
Según los estudios de David H. Bailey y Marcos López de Prado (autor de Advances in Financial Machine Learning), un Sharpe Ratio superior a 2.0 en backtest suele caer a 1.0-1.5 en operativa real, lo que supone un deterioro significativo.
En la práctica, esto significa que si tu backtest muestra un Sharpe de 1.5, podrías estar operando con un Sharpe por debajo de 1.0 en el mundo real. Por eso muchos gestores profesionales exigen un Sharpe mínimo de 2.0 en backtest antes de considerar una estrategia viable.
Recomendación práctica
No te obsesiones con el valor exacto del Sharpe. Úsalo para comparar estrategias dentro de la misma plataforma, no entre plataformas diferentes. Y considera el Sortino como alternativa más robusta.
Sortino Ratio: solo el riesgo que importa
El Sortino Ratio, desarrollado por Frank A. Sortino en los años 80, soluciona un problema del Sharpe: solo penaliza la volatilidad negativa (downside), no la positiva. A los traders no les molesta ganar más de lo esperado.
Sortino Ratio = (Return - Risk-Free Rate) / Downside Deviation
Regla práctica: Si tu Sortino es significativamente mayor que tu Sharpe, tu estrategia tiene buena volatilidad positiva pero riesgo bajista controlado. Eso es bueno.
Calmar Ratio: el drawdown en el denominador
El Calmar Ratio, introducido por Terry W. Young en 1991, pone el drawdown máximo en el denominador. Es especialmente útil para estrategias donde el peor momento (el drawdown) es más relevante que la volatilidad promedio.
Calmar Ratio = Retorno Anualizado / Maximum Drawdown
| Ratio | Qué mide en el denominador | Cuándo usarlo |
|---|---|---|
| Sharpe | Volatilidad total (desviación estándar) | Comparar estrategias de forma general |
| Sortino | Solo volatilidad negativa (downside) | Cuando te importa más el riesgo bajista |
| Calmar | Maximum Drawdown | Cuando el peor escenario es crítico |
Un Calmar > 1.0 significa que tu retorno anual supera tu peor drawdown. Un Calmar > 3.0 es excelente. Si tienes buen Sharpe pero mal Calmar, significa que aunque tu volatilidad promedio es baja, tu peor momento fue catastrófico.
Recovery Factor: la resiliencia de tu estrategia
El Recovery Factor mide la capacidad de tu estrategia para recuperarse de los drawdowns. Es una métrica simple pero muy reveladora que muchos traders ignoran.
Recovery Factor = Beneficio Neto / Maximum Drawdown
Ejemplo:
- Estrategia A: Beneficio $100,000, DD máximo $12,500 → RF = 8.0 (excelente)
- Estrategia B: Beneficio $120,000, DD máximo $30,000 → RF = 4.0 (buena)
Aunque la estrategia B tiene más beneficio absoluto, la A es más eficiente en relación al riesgo asumido.
| Recovery Factor | Interpretación |
|---|---|
| < 1.0 | Peligrosa - No recupera sus propias pérdidas |
| 1.0 - 2.0 | Marginal - Recupera pero con poco margen |
| 2.0 - 5.0 | Buena - Rango típico de estrategias robustas |
| > 5.0 | Excelente - Alta resiliencia |
Diferencia clave con el Calmar Ratio: El Recovery Factor usa el beneficio neto total (acumulado), mientras que el Calmar anualiza el retorno. Esto hace que el Recovery Factor sea más útil para evaluar backtests completos, y el Calmar para comparar estrategias en períodos diferentes.
La Curva de Equity: lo que los números no cuentan
La curva de equity es, para mí, tan importante como cualquier métrica numérica. Muestra cómo evoluciona tu capital a lo largo del tiempo y revela la estabilidad y consistencia de la estrategia.
No solo importa cuánto ganas, sino cómo lo ganas
Dos estrategias pueden tener el mismo Net Profit y Sharpe Ratio, pero curvas de equity completamente diferentes. Una puede ser suave y ascendente; otra puede tener escalones, mesetas y caídas bruscas. La primera es operable; la segunda puede destruirte psicológicamente.
Qué buscar en una curva de equity
Curva Real vs Curva Problemática (mismo resultado final, experiencia muy diferente)
Ambas curvas terminan en $150k, pero la roja te habría hecho abandonar por la frustración del estancamiento prolongado
✅ Señales positivas
- Pendiente constante: Ganancias estables en el tiempo
- Drawdowns breves: Se recupera rápido de las caídas
- Consistencia: Similar comportamiento en distintos períodos
- Sin dependencia: No depende de unos pocos trades grandes
🚫 Señales de alerta
- Escalones: Todo el profit viene de pocos trades
- Mesetas largas: Períodos sin ganar ni perder
- Caídas verticales: Pérdidas bruscas e inesperadas
- Curva al final: Solo gana en el período más reciente
Patrones problemáticos en la curva
Curva con "escalones"
Indica que el profit depende de unos pocos trades muy rentables. Si esos trades no se hubieran dado, la estrategia sería perdedora. Alta dependencia = alto riesgo.
Curva que solo sube al final
Señal de posible overfitting al período más reciente. La estrategia puede estar optimizada para condiciones de mercado que ya pasaron.
Curva "demasiado perfecta"
Una línea recta perfecta hacia arriba es sospechosa. Las estrategias reales tienen volatilidad. Si parece demasiado bueno, probablemente hay overfitting o errores en el backtest.
Analiza tu curva de equity
En Algo Strategy Analyzer puedes visualizar tu curva de equity, identificar los drawdowns, y analizar la distribución de trades ganadores y perdedores.
Métricas de Expectativa
Expectancy: la ganancia media esperada
La Expectancy (esperanza matemática) combina Win Rate con el tamaño promedio de ganancias y pérdidas.
Expectancy = (Win Rate × Avg Win) - (Loss Rate × Avg Loss)
Ejemplo:
- Win Rate: 40% (Loss Rate = 60%)
- Ganancia media: $300
- Pérdida media: $100
- Expectancy = (0.40 × $300) - (0.60 × $100) = $120 - $60 = $60 por trade
Si la Expectancy es positiva, la estrategia es rentable a largo plazo, independientemente del Win Rate. Lo importante no es ganar más veces, sino que lo que ganes cuando aciertes compense lo que pierdas cuando falles.
Risk/Reward Ratio y Win Rate: la conexión matemática
El Risk/Reward Ratio (R:R) mide cuánto arriesgas vs cuánto puedes ganar.
Payoff Ratio: el tamaño relativo de tus aciertos
El Payoff Ratio (también llamado Average Win / Average Loss) mide cuánto ganas en promedio cuando aciertas, comparado con cuánto pierdes cuando fallas.
Payoff Ratio = Ganancia Media / Pérdida Media
Importante: El Payoff Ratio por sí solo no dice nada sobre la rentabilidad de tu estrategia. Necesitas combinarlo con el Win Rate. Una estrategia con Payoff Ratio de 3.0 pero Win Rate del 20% es perdedora. Por eso existe la Expectancy, que une ambas métricas.
La clave es que R:R y Win Rate están matemáticamente conectados. La fórmula del Risk/Reward Ratio es:
Risk/Reward = (Take Profit - Entrada) / (Entrada - Stop Loss)
A partir de esta relación, podemos calcular el Win Rate mínimo necesario para no perder dinero (breakeven) con cualquier R:R dado:
Breakeven Win Rate = 1 / (1 + R:R)
Matriz de Rentabilidad: Win Rate vs Risk/Reward
Esta tabla muestra la expectancy para cada combinación de Win Rate y ratio Risk/Reward. Los valores positivos (verde) indican estrategias rentables; los negativos (rojo) indican pérdidas.
| Win Rate | R:R 0.5 | R:R 1.0 | R:R 1.5 | R:R 2.0 | R:R 2.5 | R:R 3.0 | R:R 4.0 | R:R 5.0 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 20% | -0.70 | -0.60 | -0.50 | -0.40 | -0.30 | -0.20 | 0.00 | +0.20 |
| 25% | -0.63 | -0.50 | -0.38 | -0.25 | -0.13 | 0.00 | +0.25 | +0.50 |
| 30% | -0.55 | -0.40 | -0.25 | -0.10 | +0.05 | +0.20 | +0.50 | +0.80 |
| 35% | -0.48 | -0.30 | -0.13 | +0.05 | +0.23 | +0.40 | +0.75 | +1.10 |
| 40% | -0.40 | -0.20 | 0.00 | +0.20 | +0.40 | +0.60 | +1.00 | +1.40 |
| 45% | -0.33 | -0.10 | +0.13 | +0.35 | +0.58 | +0.80 | +1.25 | +1.70 |
| 50% | -0.25 | 0.00 | +0.25 | +0.50 | +0.75 | +1.00 | +1.50 | +2.00 |
| 55% | -0.18 | +0.10 | +0.38 | +0.65 | +0.93 | +1.20 | +1.75 | +2.30 |
| 60% | -0.10 | +0.20 | +0.50 | +0.80 | +1.10 | +1.40 | +2.00 | +2.60 |
| 65% | -0.03 | +0.30 | +0.63 | +0.95 | +1.28 | +1.60 | +2.25 | +2.90 |
| 70% | +0.05 | +0.40 | +0.75 | +1.10 | +1.45 | +1.80 | +2.50 | +3.20 |
| 75% | +0.13 | +0.50 | +0.88 | +1.25 | +1.63 | +2.00 | +2.75 | +3.50 |
Cómo leer esta tabla
Busca tu Win Rate en la columna izquierda y tu R:R en la fila superior. El valor resultante es la expectancy por unidad de riesgo. Por ejemplo: con 40% de Win Rate necesitas al menos R:R 1.5 para ser rentable (breakeven). Con 25% de Win Rate, necesitas mínimo R:R 3:1.
Analiza tu estrategia completa
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Analizar mi estrategia →Valores realistas vs sospechosos
Esta tabla es tu referencia rápida para detectar problemas en tu backtest:
| Métrica | Realista | Sospechoso | Señal de alerta |
|---|---|---|---|
| Sharpe Ratio | 1.0 - 2.5 | > 3.0 | Overfitting o error de cálculo |
| Profit Factor | 1.3 - 2.5 | > 4.0 | Curve fitting, muestra pequeña |
| Win Rate | 35% - 65% | > 80% | Estrategia frágil o martingala |
| Max Drawdown | 15% - 30% | < 5% | Demasiado bueno para ser real |
| Retorno anual | 15% - 50% | > 100% | Apalancamiento excesivo |
| Curva de equity | Suave, ascendente | Perfecta, sin DD | Overfitting casi seguro |
La regla de oro
Si todas las métricas de tu backtest son "excelentes", probablemente tengas overfitting. Las estrategias reales tienen defectos. Un Sharpe de 1.5 con drawdown del 20% es más creíble que un Sharpe de 3.0 con drawdown del 5%.
Cómo interpretar métricas en conjunto
Ninguna métrica cuenta toda la historia. Debes mirarlas en conjunto.
El framework de evaluación
¿Cómo es la curva de equity?
Antes de mirar números, mira la curva. Si no te gusta lo que ves, el resto no importa.
¿Es sobrevivible el drawdown?
¿Podrías soportar psicológicamente ese DD multiplicado por 1.5-2x?
¿Es rentable después de costes? (Beneficio medio)
El beneficio medio debe superar comisiones + slippage con margen.
¿Es estadísticamente válida? (N > 100 trades)
Con menos de 100 trades, las métricas no son estadísticamente significativas.
¿Es sospechosa? (Métricas demasiado buenas)
Si todo es "excelente", revisa overfitting y valida con Walk Forward.
Conclusión
Las métricas son el lenguaje para evaluar estrategias de trading, pero ninguna métrica es perfecta por sí sola. El Sharpe Ratio tiene problemas de cálculo y consenso. El Win Rate puede engañar sin el contexto del R:R. El Profit Factor puede inflarse con pocas operaciones.
Lo más importante:
- Mira la curva de equity antes que cualquier número
- El Drawdown es la métrica que define si sobrevivirás
- El Beneficio medio debe superar tus costes reales
- No te obsesiones con el Sharpe exacto — varía entre plataformas
- Usa la matriz Win Rate/R:R para verificar viabilidad matemática
- Desconfía de métricas "perfectas"
Ahora que entiendes las métricas, el siguiente paso es aprender a validar correctamente tu estrategia usando técnicas como Walk Forward y Monte Carlo. Si aún estás diseñando tu sistema, revisa la anatomía de una estrategia de trading y nuestra guía para crear estrategias algorítmicas. También te recomendamos revisar las herramientas esenciales y asegurarte de que tus datos de mercado sean de calidad.
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