El backtesting de estrategias de trading es una herramienta esencial para evaluar la efectividad antes de implementarlas en el mercado en tiempo real. En este artículo, te explicaremos cómo realizamos el backtesting de todas las estrategias en nuestra web, con un enfoque estandarizado que asegura resultados consistentes y fiables.
Abordaremos los activos que utilizamos, las temporalidades empleadas, y cómo gestionamos el riesgo en cada operación. También detallaremos el cálculo del tamaño de la posición y cómo usamos el indicador ATR(14) para definir los niveles de stop loss, asegurando que el riesgo por operación no supere un porcentaje determinado. Esta metodología nos permite evaluar de manera precisa y objetiva cada estrategia, proporcionando a los traders la información necesaria para tomar decisiones informadas.
Selección de activos para el backtesting
Para llevar a cabo el backtesting de nuestras estrategias, hemos seleccionado un conjunto de activos que representan una variedad de mercados, cada uno con características y comportamientos distintos. Esto nos permite obtener una visión amplia y detallada de cómo se desempeñan nuestras estrategias en diferentes condiciones de mercado. Los activos que hemos elegido para nuestras pruebas son:
- S&P 500: Este índice incluye las 500 empresas más grandes de EE. UU. y es uno de los indicadores más seguidos a nivel mundial. Su amplia diversificación lo convierte en un excelente indicador para evaluar estrategias en el mercado de acciones, reflejando tanto las tendencias del mercado en general como los movimientos específicos de las empresas más importantes.
- NASDAQ 100: Similar al S&P 500, pero enfocado en las 100 principales empresas tecnológicas. Este índice es más volátil que el S&P 500, lo que lo convierte en un activo interesante para evaluar estrategias en mercados más dinámicos y con mayor riesgo.
- EURUSD: Como uno de los pares de divisas más líquidos y transaccionados del mundo, el EURUSD es clave para evaluar estrategias en el mercado Forex. Este activo ofrece una alta volatilidad y una gran cantidad de datos históricos, lo que facilita la realización de backtests precisos en el mercado de divisas.
- Oro (XAUUSD): El oro es tradicionalmente considerado un refugio seguro en tiempos de incertidumbre económica. Su comportamiento es diferente al de los activos financieros más volátiles, lo que lo convierte en una excelente opción para probar estrategias que buscan aprovechar movimientos de largo plazo y protegerse de crisis económicas.
- Bitcoin: Como una de las criptomonedas más relevantes, Bitcoin ha demostrado una volatilidad extrema, lo que lo convierte en un activo ideal para probar estrategias en mercados de alto riesgo y alta recompensa. A pesar de su naturaleza fluctuante, ofrece oportunidades únicas para aquellos que buscan explotar sus movimientos rápidos.
La diversidad de estos activos nos permite probar nuestras estrategias en mercados de acciones, divisas, metales preciosos y criptomonedas, lo que da lugar a una evaluación más completa y precisa de su efectividad en diferentes entornos de mercado.
Selección de temporalidades para el backtesting
El backtesting es una herramienta esencial para evaluar la viabilidad de una estrategia, y una parte crucial de este proceso es la elección de la temporalidad en la que se ejecutan las pruebas. Las temporalidades no solo afectan los resultados de la estrategia, sino que también ofrecen una visión diferente de las dinámicas del mercado. En nuestro caso, hemos optado por utilizar diversas temporalidades para evaluar el rendimiento de las estrategias bajo diferentes condiciones y horizontes temporales.
Temporalidades utilizadas:
- 5 años de historia, temporalidad diaria (1D): Esta temporalidad nos permite analizar las tendencias a largo plazo, identificando los movimientos más importantes del mercado y los ciclos que ocurren a lo largo de un periodo extenso. Es ideal para estrategias de inversión o de seguimiento de tendencias.
- 2 años de historia, temporalidad de 4 horas (4H): La temporalidad de 4 horas es perfecta para estrategias de medio plazo, donde se busca captar movimientos más cortos que en el marco diario pero sin llegar a las oscilaciones intradía. Ayuda a evaluar el rendimiento en un marco temporal más dinámico, pero aún sin la presión del mercado de 1 hora.
- 1 año de historia, temporalidad de 1 hora (1H): Esta temporalidad permite realizar análisis más detallados y enfocarse en movimientos intradía, lo que resulta adecuado para estrategias de trading más activas, como las de scalping o day trading. Permite identificar señales rápidas y optimizar las entradas y salidas.
Análisis Tick a Tick: la Importancia de datos reales
Una parte fundamental de nuestro enfoque es realizar el análisis utilizando datos tick a tick, lo que significa que cada movimiento de precio es evaluado en tiempo real, sin la interpolación o estimación que a veces ocurre en los datos históricos basados en barras o velas. Esto asegura que los resultados sean más precisos, reflejando la acción del mercado tal como sucedió en tiempo real.
Contar con datos tick a tick 100% reales y confiables es vital para obtener resultados válidos y representativos. Sin este nivel de detalle, las estrategias pueden generar resultados artificiales, lo que afectaría la fiabilidad del análisis. Al utilizar datos históricos completos y precisos, nuestras pruebas simulan de manera fiel cómo habría funcionado la estrategia en condiciones de mercado pasadas, y nos permite generar conclusiones más precisas sobre su efectividad.
Cálculo del riesgo y gestión de posición
Una correcta gestión del riesgo es esencial para garantizar la consistencia y fiabilidad de los resultados del backtesting, especialmente cuando se están evaluando estrategias en diferentes activos y temporalidades. Para estandarizar los resultados y asegurar un manejo uniforme del riesgo, implementamos los siguientes criterios de gestión en cada operación:
1. Volatilidad mediante ATR (14)
El Average True Range (ATR) es un indicador que mide la volatilidad del activo. Calculamos el ATR (14) en el mismo marco temporal que se utiliza para la prueba, lo que nos proporciona una medida precisa de la volatilidad reciente del activo en ese período. Este enfoque asegura que la gestión del riesgo se ajuste de forma dinámica a las condiciones del mercado, ya que la volatilidad puede variar según el activo y el marco temporal.
2. Stop-loss basado en ATR
El stop-loss (SL) es una herramienta clave para proteger el capital y limitar las pérdidas en cada operación. Para calcularlo, definimos el SL como 3 veces el valor del ATR (14). Este enfoque tiene la ventaja de que ajusta la distancia del stop-loss en función de la volatilidad del activo en el momento de la operación. Cuanto mayor es la volatilidad, mayor será la distancia del stop-loss, lo que reduce la probabilidad de ser detenido prematuramente debido a fluctuaciones normales del mercado.
3. Riesgo máximo por operación
Para controlar el riesgo global de la cuenta, limitamos el riesgo de cada operación a un máximo del 3% del capital total. Este porcentaje asegura que ninguna pérdida individual tenga un impacto significativo en el balance general, y permite mantener un enfoque disciplinado y controlado durante el proceso de trading.
4. Tamaño de la posición
El tamaño de la posición se calcula en función del riesgo máximo permitido y la distancia del stop-loss. Utilizando estos parámetros, determinamos cuántos lotes (o unidades del activo) debemos operar para que el riesgo por operación no supere el 3% del capital disponible. Esto garantiza una gestión adecuada del riesgo, independientemente de la volatilidad o del activo en cuestión.
Si deseas profundizar en cómo calculamos el riesgo y cómo el ATR es utilizado para ajustar el tamaño de la posición y el stop-loss, te invitamos a leer nuestro artículo sobre «ATR: El indicador de volatilidad que todo trader necesita», donde explicamos en detalle este proceso y su importancia para el éxito a largo plazo.
Conclusión
El backtesting es una herramienta crucial para validar y evaluar las estrategias de trading antes de ejecutarlas en un entorno real. Al realizar pruebas con datos históricos, podemos simular cómo se habría comportado una estrategia en diferentes condiciones de mercado, lo que nos permite tomar decisiones más fundamentadas.
En nuestro enfoque de backtesting, hemos implementado una gestión del riesgo uniforme basada en el ATR(14), asegurando que cada operación se ajuste a un riesgo máximo del 3% del capital total. Además, hemos seleccionado activos representativos como el S&P500, NASDAQ 100, EURUSD, ORO y BITCOIN, y realizado pruebas en diferentes temporalidades, lo que nos proporciona una visión integral del rendimiento potencial de cada estrategia.
Es fundamental que los resultados del backtesting se basen en datos precisos y de calidad y se realicen con condiciones de mercado realistas. Esto nos garantiza que las estrategias probadas tengan el mayor grado de aplicabilidad en escenarios reales de trading.
En resumen, contar con un enfoque estandarizado de backtesting, acompañado de una gestión del riesgo adecuada, ofrece una base sólida para evaluar cualquier estrategia de trading y maximizar las probabilidades de éxito a largo plazo.