¿Cuántas operaciones antes de que un historial signifique algo?

Este artículo trata de cómo hacer esa aritmética tú mismo. No te hará popular entre quien venda una estrategia, porque la respuesta honesta es que muchísimos historiales publicados, incluidos algunos con operaciones genuinamente reales, no demuestran nada.

¿Cuántas operaciones necesitas para juzgar una estrategia de trading?

Para una lectura aproximada de un porcentaje de acierto, unos cientos. Para tener confianza en que una ventaja es real y no suerte, más cerca de mil, y aun así solo si esas operaciones abarcan más de un régimen de mercado. Cualquier cosa por debajo de unas cien operaciones debe tratarse como anécdota, no como resultado.

La razón es una fórmula que puedes ejecutar en una hoja de cálculo. La incertidumbre en torno a un porcentaje de acierto observado es aproximadamente la raíz cuadrada de p por (1 menos p), dividida entre el número de operaciones, donde p es el porcentaje de acierto observado. Multiplica eso por 1,96 y tienes un intervalo de confianza del 95 %: el rango en el que plausiblemente se sitúa el porcentaje de acierto real.

Aplícalo a un historial que muestra un 55 % de acierto y el resultado es aleccionador.

Lee de nuevo las dos primeras filas. Un historial de 50 operaciones que muestra un 55 % de aciertos es estadísticamente indistinguible de lanzar una moneda al aire. No es una crítica al trader. Es una afirmación sobre lo que cincuenta observaciones pueden sostener, y se aplica igual a tus propios resultados.

¿Qué te dice realmente un 55 % de acierto?

Por sí solo, casi nada, incluso con mil operaciones detrás. El porcentaje de acierto sin la ganancia media y la pérdida media es una cifra sin significado, porque una estrategia que gana el 80 % de las veces puede perder dinero de forma constante, y una que gana el 35 % de las veces puede componerse de forma magnífica.

Considera dos historiales, ambos con 500 operaciones.

La estrategia A gana el 72 % de las veces. Ganancia media 40 euros, pérdida media 130 euros. La esperanza matemática por operación es 0,72 por 40, menos 0,28 por 130, que es 28,8 menos 36,4, una pérdida de 7,60 euros por operación. En 500 operaciones son 3.800 euros perdidos, con un porcentaje de acierto que luce estupendo en una página de marketing.

La estrategia B gana el 38 % de las veces. Ganancia media 210 euros, pérdida media 90 euros. La esperanza es 0,38 por 210, menos 0,62 por 90, que es 79,8 menos 55,8, una ganancia de 24 euros por operación. En 500 operaciones, 12.000 euros, a partir de un historial que luce mediocre en un titular.

La estrategia A es el patrón que produce cortar las ganancias pronto y dejar correr las pérdidas, y es el patrón perdedor más habitual en el trading minorista. También es el más fácil de comercializar, porque el porcentaje de acierto es la cifra que la gente captura en pantalla. Pide siempre la ganancia media, la pérdida media y el número de operaciones juntos, o pide la esperanza en R, que combina las tres cifras en una sola. Riesgo y beneficio explica bien esa relación.

¿Por qué importa más el tiempo que el número de operaciones?

Porque los mercados cambian, y la ventaja de una estrategia es una afirmación sobre condiciones que quizá ya no se mantengan. Mil operaciones realizadas en dieciocho meses de un entorno con tendencia, tipos bajos y baja volatilidad te dicen cómo se comporta la estrategia en ese entorno y nada sobre ningún otro.

Por eso un historial de alta frecuencia puede alcanzar mil operaciones en seis meses y seguir siendo evidencia débil, mientras que una estrategia swing con 300 operaciones a lo largo de cinco años puede ser evidencia más sólida pese a la muestra menor. Quieres que la muestra cubra cambios de régimen: un ciclo de subidas de tipos y uno de bajadas, un pico de volatilidad y un verano tranquilo, al menos un mes de crisis genuina.

Pide el historial operación por operación con fechas, y mira lo que vivió el historial, no solo el total. Un historial que empieza en 2023 no ha visto un shock de liquidez real. Un historial que se salta los meses alrededor de una crisis probablemente ha sido depurado.

La brecha entre un backtest ordenado y lo que realmente se ejecutó en el mercado es su propio problema, y backtest frente a resultados reales cubre dónde suelen divergir esas cifras.

¿Puede una estrategia perdedora lucir bien durante un año?

Sí, fácilmente, y esta es la parte de las matemáticas que se ignora porque resulta incómoda. Si mil personas ejecutan cada una una estrategia sin ninguna ventaja real, el puro azar le regalará a unas 25 de ellas un año que luce excelente, y a un puñado le hará lucir espectacular.

Esos son los historiales que se comercializan, porque los otros 975 dejan de publicar en silencio. No estás viendo una muestra de estrategias. Estás viendo a los supervivientes de un proceso de selección, razón por la cual una clasificación de las cuentas con mejor rendimiento es uno de los documentos menos informativos en finanzas. Los ganadores en lo alto de una clasificación de copy trading están seleccionados por haber ganado, y eso es cierto exista o no alguna ventaja real en la población.

La defensa práctica es pedir las cosas que la supervivencia no puede fingir. ¿Cuántas cuentas o estrategias operó este proveedor durante el periodo, y dónde están los registros de las que se descontinuaron? ¿Cuál es el historial completo de esta cuenta concreta, desde su primera operación, no desde una fecha de inicio elegida por alguien? ¿Está el historial verificado por un tercero que el proveedor no puede editar?

Esa última pregunta es la razón por la que la verificación importa más que las propias cifras, y es el estándar al que TIC se somete: el historial de Myfxbook en /results se publica íntegro, incluidos los malos meses, porque un historial que el editor puede recortar en silencio no es un historial. Cómo leer realmente una de esas páginas se explica en leer un historial de Myfxbook.

¿El tamaño de la muestra cambia cómo debes leer el drawdown?

Sí, y en la dirección que menos se espera. El drawdown máximo de un historial no es una propiedad de la estrategia. Es lo peor que llegó a ocurrir dentro de la ventana de observación, y cuanto más tiempo observas, peor se vuelve esa cifra.

Una estrategia observada durante seis meses podría mostrar un drawdown máximo del 9 %. Esa misma estrategia, sin cambios, observada durante cinco años muy probablemente mostrará algo considerablemente peor, porque hubo más tiempo para que ocurriera una mala racha. Tratar la cifra de una ventana corta como un techo es cómo los inversores terminan sorprendidos por un drawdown que la estrategia siempre fue capaz de producir.

Un hábito útil: sea cual sea el drawdown máximo que muestra un historial corto, asume que la capacidad real es notablemente mayor, y pregúntate si podrías aguantar eso sin abandonar la posición en el peor momento. Qué significa realmente el drawdown y drawdown, Sharpe y cómo leer un historial profundizan en cómo se calculan y se malinterpretan esas cifras.

La misma lógica se aplica a los ratios de Sharpe. Un Sharpe calculado a partir de doce rendimientos mensuales tiene un intervalo de confianza enorme a su alrededor, tan amplio que un Sharpe de 1,8 en un año y un Sharpe de 0,6 en un año no son de forma fiable estrategias distintas. El Sharpe se vuelve significativo en años, no en trimestres.

Qué pedir antes de confiar en cualquier historial

Cinco preguntas, en orden, y un proveedor que no pueda responderlas te ha dicho algo.

Nada de esto te dice que una estrategia vaya a funcionar. La estadística solo puede decirte si la evidencia es lo bastante sólida como para merecer consideración, y la respuesta honesta para la mayoría de los historiales comercializados es que no lo es. Saber qué historiales descartar es la mayor parte de la habilidad, y es el mismo criterio que se cubre en due diligence antes de confiar en un proveedor de trading.