Metodología
Cómo se hacen nuestros números
Cada backtest, dataset y comparativa de este sitio sale de la misma pipeline: datos de exchange reales a la entrada, un motor event-driven en el medio y un control de robustez antes de publicar nada. Esta página documenta esa pipeline — para que pueda juzgar nuestros números en lugar de tener que fiarse.
Datos
Todos los resultados se calculan sobre velas OHLCV reales descargadas de exchanges de cripto vía CCXT — principalmente Binance para los datasets públicos. Las páginas públicas usan barras diarias desde el 01/01/2021; el backtester del estudio también ejecuta timeframes intradía (15m, 1h, 4h). Nunca usamos datos de precio sintéticos ni interpolados.
La descarga de datos es fail-loud a propósito: si un exchange no puede servir la ventana solicitada, el run falla con error en lugar de rellenar el hueco en silencio. Un backtest sobre datos parcheados es peor que ningún backtest.
Un solo motor, en todas partes
El mismo motor de backtesting event-driven impulsa el producto, cada página pública y nuestros runs de investigación publicados. Procesa las barras como un stream: los indicadores se actualizan de forma incremental, los periodos de warmup se respetan y una regla solo puede ver datos que existían en ese momento — sin lookahead, por construcción.
Las implementaciones de los indicadores se verifican contra referencias independientes (TA-Lib y TradingView) con un harness de paridad automatizado; los indicadores core coinciden con TA-Lib hasta la precisión de coma flotante.
Los costes son parte del resultado
Cada ejecución simulada paga comisiones de trading — los datasets públicos aplican comisiones estándar de exchange a una cuenta de $10.000. Las curvas de equity sin comisiones favorecen a las estrategias que operan a menudo; una estrategia que solo gana antes de costes es una estrategia perdedora.
Validación antes de publicar
Una curva de equity con buen aspecto es el principio del análisis, no el final.
Split cronológico 70/30
La historia se divide en orden temporal: una estrategia se puntúa en el primer 70% (in-sample) y se vuelve a puntuar en el último 30% que nunca vio (out-of-sample). Memorizar el pasado se manifiesta como un colapso out-of-sample.
Ventanas walk-forward
Más allá del split único, los runs se reevalúan en ventanas móviles, de modo que un veredicto nunca dependa de un único periodo afortunado.
Monte Carlo y deflated Sharpe
Las secuencias de trades se remuestrean para estimar cuánta suerte hay en un resultado, y los Sharpe ratios se deflactan por el número de configuraciones probadas antes de informar de nada.
Probabilidad de overfitting
Los barridos de parámetros se puntúan con cross-validation combinatoria purgada (PBO) — la probabilidad de que la configuración ganadora solo parezca la mejor por azar.
Lo que no hacemos
- Sin señales de trading a la venta y sin copy-trading — publicamos métodos y herramientas, no llamadas de "sígueme".
- Sin cherry-picking: nuestros runs de investigación propios se publican ganen o pierdan, marcados con la insignia HOUSE, y cada share público lleva un sello verificable por hash.
- Sin posicionamientos pagados en las páginas de comparativas o "best" — nadie puede comprarse un veredicto mejor.
- Sin asesoramiento financiero. Los backtests describen el pasado; no son una promesa sobre el futuro.
Correcciones
Si un número le parece incorrecto — una fila de dataset, un gráfico, un valor de indicador — díganoslo. Preferimos corregir un error antes que defenderlo.
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