El backtesting es un paso fundamental en la creación de estrategias de trading, pero pequeños errores pueden ocasionar grandes pérdidas en mercados reales. A continuación, te presentamos los 10 errores más comunes al hacer backtesting que debes evitar:
- Ignorar los costos: Pasar por alto el slippage y las comisiones infla la rentabilidad.
- Usar datos futuros: El sesgo de anticipación distorsiona los resultados al usar información no disponible.
- Sobreoptimización: Ajustar demasiado las estrategias hace que fallen en el trading real.
- Tamaños de muestra pequeños: Probar con pocas operaciones arroja resultados poco fiables.
- Sesgo por pruebas múltiples: Testear demasiadas estrategias aumenta falsos positivos.
- Descuidar las emociones: El backtesting ignora los retos psicológicos del trading real.
- Errores en el momento de ejecución: Suponer ejecución perfecta de las órdenes genera imprecisiones.
- Ignorar el riesgo cambiario: Omitir los efectos del tipo de cambio afecta las ganancias, sobre todo con apalancamiento.
- Falta de un plan escrito: No contar con reglas claras y puntos de referencia provoca inconsistencias.
- Expectativas poco realistas: Los backtests no reflejan completamente las condiciones del trading en vivo.
Estos errores pueden hacerte creer que una estrategia funcionará cuando en realidad no es así. Evítalos usando supuestos realistas, métodos adecuados de validación y herramientas como el análisis walk-forward para que tus estrategias estén preparadas para el mercado real.
19 errores comunes al hacer backtesting (y cómo prevenirlos)
1. Ignorar el slippage y las comisiones
No considerar costos como el slippage y las comisiones es un error habitual en el backtesting. Omitir estos gastos puede dar una falsa impresión de rentabilidad, volviendo los resultados poco confiables.
El slippage ocurre cuando las operaciones se ejecutan a precios distintos a los esperados debido a la volatilidad del mercado. Las comisiones, las tarifas que cobran los brokers por cada operación, pueden reducir rápidamente las ganancias, especialmente para traders de alta frecuencia. Combinados, estos factores pueden convertir una estrategia aparentemente rentable en una que no rinde en mercados reales. Por ejemplo, una estrategia que muestra un retorno anual del 20 % en backtesting podría rendir solo un 10 % después de considerar estos costos.
Los traders experimentados integran modelos detallados de costos en sus backtests. Utilizan datos históricos para estimar el slippage con precisión y consideran las estructuras de comisiones específicas de sus brokers.
Plataformas como For Traders ofrecen herramientas para simular tanto el slippage como las comisiones, permitiendo probar estrategias en condiciones más realistas. Para mejorar la precisión del backtesting, los traders deberían:
- Utilizar datos históricos para estimar el slippage.
- Incluir las estructuras reales de comisiones de sus brokers.
- Ajustar los costos según el tamaño de la operación y condiciones del mercado.
Como las condiciones del mercado y los costos asociados cambian con el tiempo, es crucial actualizar regularmente estas suposiciones para obtener resultados confiables.
2. Usar datos del futuro
El sesgo de anticipación ocurre cuando datos futuros se incluyen por error en el backtesting, distorsionando los resultados y haciendo que las estrategias parezcan más efectivas de lo que realmente son. Este error sucede cuando se utiliza información que no estaría disponible en el momento real de la toma de decisiones.
Por ejemplo, basarse en precios de cierre para guiar operaciones ejecutadas antes en el día implica disponer de datos futuros, algo imposible en operaciones en tiempo real. Esto genera métricas infladas que no se replican en el trading en vivo.
Este sesgo suele introducirse mediante datos económicos revisados, precios ajustados tras divisiones de acciones o indicadores con perspectiva futura. Estos factores brindan resultados demasiado optimistas que no reflejan la realidad. Para contrarrestarlo, los traders emplean técnicas como el análisis walk-forward, que prueba estrategias en diferentes subconjuntos históricos confirmando resultados sin usar datos futuros.
Plataformas como For Traders ayudan a evitar el sesgo de anticipación garantizando que los datos se analicen en su secuencia histórica correcta. Así, el backtesting es más preciso y ofrece una visión realista del rendimiento posible de una estrategia.
La clave para un backtesting efectivo es respetar estrictamente el orden temporal: usar solo la información disponible en cada momento de la decisión. Evitar el sesgo de anticipación permite que los resultados reflejen condiciones reales de mercado y produzcan estrategias aptas para el trading real.
3. Sobreoptimización excesiva
La sobreoptimización, también llamada curve-fitting, ocurre cuando los traders ajustan parámetros de su estrategia para que encajen perfectamente con los datos históricos. Aunque esto puede hacer que la estrategia parezca efectiva, genera una falsa sensación de éxito que conduce a malos resultados en el mercado real. Estas estrategias tan especializadas no soportan nuevos escenarios ni cambios en las condiciones de mercado.
Por ejemplo, una estrategia que muestra un 90 % de operaciones ganadoras en backtesting puede fracasar en vivo porque fue diseñada específicamente para patrones únicos de ese período histórico, poco probables de volver a repetirse.
Las estrategias exitosas se mantienen consistentes en diferentes entornos de mercado. Para evitar la sobreoptimización, utiliza estrategias simples, pruébalas en variadas condiciones y valida con datos fuera de muestra.
El objetivo real es crear estrategias que ofrezcan resultados estables a lo largo del tiempo y no solo un rendimiento histórico perfecto. Concentrarse en la consistencia y flexibilidad ayuda a evitar la sobreoptimización y aumenta las probabilidades de éxito en el trading en vivo.
En la siguiente sección abordaremos la importancia de probar con un número suficiente de operaciones, un paso crucial para validar que la estrategia funcione en el mundo real.
4. Muestras insuficientes de operaciones
Un error frecuente al hacer backtesting es probar estrategias con muy pocas operaciones. Basarse en tamaños de muestra pequeños, como 20 o 30 trades, no aporta datos suficientes para obtener conclusiones fiables, lo que puede llevar a resultados engañosos.
Piensa en el backtesting como un experimento científico: necesitas una muestra grande para obtener resultados confiables. Como mínimo, apunta a 100 operaciones para alcanzar una fiabilidad estadística básica. De forma ideal, prueba tu estrategia con cientos de trades bajo diversas condiciones de mercado.
Los problemas de muestras pequeñas son:
- No reflejan la diversidad de condiciones del mercado, distorsionando los resultados.
- Unos pocos trades afortunados pueden inflar el rendimiento, ocultando riesgos reales.
Por ejemplo, si pruebas una estrategia de criptomonedas solo durante un mercado alcista en 2021, no sabrás cómo se comporta en mercados bajistas o laterales.
Sin suficiente cantidad de trades, los resultados pueden parecer excelentes en backtesting pero fallar en el trading en vivo por debilidades ocultas. Para evitar esto, evalúa tu estrategia a lo largo de varios años e incluye todo tipo de escenarios. Usa datos in-sample y out-of-sample y añade activos deslistados para evitar el sesgo de supervivencia.
Plataformas como For Traders ofrecen desafíos de trading simulados que te permiten practicar el backtesting con muestras adecuadas. Esto ayuda a perfeccionar tus estrategias con base en datos históricos antes de arriesgar dinero real.
Además de asegurar suficiente número de operaciones, es importante entender cómo el sesgo por pruebas múltiples puede afectar los resultados. Lo veremos a continuación.
5. Ignorar el sesgo por pruebas múltiples
El sesgo por pruebas múltiples es un problema común y a menudo subestimado en backtesting que puede perjudicar significativamente los resultados del trading. Ocurre cuando se prueban muchas estrategias o parámetros sin considerar que aumenta la probabilidad de obtener falsos positivos.
Si testeas cientos de estrategias o ajustas parámetros interminablemente, es más probable que encuentres configuraciones que parezcan rentables solo por casualidad. Estos falsos positivos pueden lucir bien en datos históricos pero suelen fallar en trading real porque no tienen verdadero valor predictivo. Es un caso clásico de sobreajuste, donde las estrategias se adaptan demasiado a los datos pasados y no se ajustan a las condiciones del mercado real.
"Cuantas más pruebas hagas, mayor será la probabilidad de falsos positivos, un problema clave del sesgo por pruebas múltiples."
Cómo mitigar el sesgo por pruebas múltiples
Aquí algunos pasos prácticos para reducir el impacto de este sesgo:
- Corrección de Bonferroni: Ajusta tus niveles de significancia según la cantidad de pruebas realizadas. Este método estadístico ayuda a mantener la validez de los resultados al testear múltiples estrategias.
- Validación cruzada: Prueba tu estrategia en diferentes condiciones de mercado y marcos temporales. Esto asegura que la efectividad no sea casual.
- Criterios predefinidos: Evalúa las estrategias con reglas claras y definidas de antemano. Evita seleccionar solo los resultados más rentables, ya que esto suele derivar en curve-fitting.
Siguiendo estos pasos puedes construir estrategias con más probabilidades de rendir en el trading real. Herramientas como For Traders ofrecen plataformas estructuradas para aplicar estos métodos rigurosos y minimizar riesgos asociados al sesgo por pruebas múltiples.
Una estrategia robusta genera resultados consistentes en diversos escenarios de mercado, no solo en aquellos que coinciden con tus expectativas.
A continuación, abordaremos cómo las emociones pueden sesgar los resultados del backtesting, incluso en estrategias estadísticamente sólidas.
6. Descuidar los factores emocionales
Un error habitual en backtesting es pasar por alto los desafíos emocionales que surgen durante el trading en vivo. Aunque los backtests ofrecen estadísticas útiles, a menudo presentan una visión demasiado idealizada de la ejecución, sin considerar las luchas psicológicas reales de los traders.
En el trading real, emociones como el miedo, la sobreconfianza y la aversión a las pérdidas pueden llevar a decisiones erróneas —cerrar posiciones antes de tiempo o mantener pérdidas por demasiado tiempo. Sesgos como el sesgo de confirmación (favorecer información que confirma una idea), la falacia del costo irrecuperable (aferrarse a operaciones perdedoras) y la parálisis por análisis (sobrepensar durante mercados volátiles) afectan el juicio. Para contrarrestar estos efectos, los traders deben establecer reglas estrictas y documentar activamente diferentes perspectivas.
Para que el backtesting refleje mejor el trading real:
- Simula condiciones de mercado volátiles para identificar disparadores emocionales y practicar su gestión.
- Agrega márgenes de ejecución para contemplar dudas o demoras en la toma de decisiones.
- Desarrolla marcos claros de decisión con anticipación.
Plataformas como For Traders ofrecen entornos estructurados para que los traders practiquen el manejo emocional mediante ejercicios de trading simulados. Además proporcionan herramientas educativas y soporte comunitario para fortalecer la resiliencia mental necesaria para el éxito a largo plazo.
7. Errores en el momento de ejecución
Los errores en el timing durante la ejecución de órdenes pueden generar discrepancias entre los resultados del backtesting y los del trading real. El backtesting suele asumir una ejecución perfecta, que no refleja la realidad operativa. Esta diferencia puede dar una percepción inexacta de la efectividad de una estrategia.
En el trading en vivo, factores como latencia de red, retrasos en procesamiento del broker y liquidez del mercado pueden ralentizar la ejecución. Estas demoras ocasionan variaciones significativas en el rendimiento, sobre todo en estrategias que requieren entradas y salidas rápidas. Una estrategia que luce excelente en backtests puede tener problemas reales debido a estos desajustes de timing.
"Cuanto más simule tu backtesting el trading en vivo, mayores serán tus probabilidades de éxito." - Trading Heroes
Para hacer el backtesting más realista, los traders deben incluir retardos temporales, contemplar slippage y considerar condiciones de mercado como volatilidad y horarios de operación. Por ejemplo, si una señal aparece a las 10:00:00, asume que la operación se ejecuta pocos segundos después para reflejar mejor los retrasos típicos de los brokers.
Algunas plataformas, como For Traders, abordan este problema con herramientas de simulación que imitan condiciones de mercado real. Estas consideran latencia y slippage, ayudando a crear estrategias mejor preparadas para los desafíos del trading en vivo.
8. Ignorar el riesgo cambiario
El riesgo cambiario suele omitirse en el backtesting, pero puede afectar gravemente los resultados, especialmente en forex o estrategias que involucran múltiples divisas. Cambios pequeños en los tipos de cambio pueden tener un gran impacto en las ganancias, especialmente cuando se usa apalancamiento. Ignorar este riesgo genera resultados engañosos y pérdidas inesperadas al operar en vivo.
Un ejemplo emblemático fue el colapso en 1998 de Long-Term Capital Management, donde cambios no previstos en los tipos de cambio junto con alto apalancamiento fueron un factor clave en su fracaso. El Banco de Pagos Internacionales reporta que un cambio del 1 % en las tasas de cambio puede amplificar las ganancias o pérdidas comerciales en un 10 % cuando se aplica apalancamiento.
Para considerar el riesgo cambiario en el backtesting, los traders deberían:
- Usar datos históricos de tipos de cambio.
- Enfocarse en estrategias que reduzcan la exposición al riesgo cambiario.
- Ajustar parámetros de riesgo acorde a la volatilidad del mercado.
Para estrategias multimoneda, algunas plataformas brindan herramientas para un análisis detallado del riesgo cambiario. Estas simulan el impacto de variaciones en el tipo de cambio sobre la performance del trading, ofreciendo información valiosa.
El riesgo cambiario es especialmente crítico para posiciones a largo plazo. Analizar la volatilidad histórica y las correlaciones cambiarias ayuda a refinar las estrategias. Al incorporar este riesgo, los traders pueden alinear mejor sus backtests con condiciones reales, aumentando la fiabilidad de las estrategias.
A continuación, abordaremos cómo estructurar y documentar tu proceso de backtesting para mejorar su fiabilidad.
9. Falta de un plan de backtesting por escrito
Tener un plan escrito para el backtesting es fundamental para mantener la consistencia y evitar ajustes arbitrarios que distorsionan los resultados. Un plan sólido debe definir claramente las reglas de entrada y salida, los límites de riesgo, los indicadores de rendimiento y las condiciones del mercado bajo las cuales se evaluará la estrategia.
Sin esta estructura, los traders suelen hacer cambios impulsivos que comprometen la fiabilidad del backtesting, generando resultados que no se replican en escenarios reales. Un plan escrito actúa como guía para controlar las emociones y mantener la disciplina durante el proceso, como mencionamos antes.
Un plan efectivo de backtesting debe incluir:
- Criterios de entrada y salida: Reglas claras para cuándo abrir y cerrar operaciones.
- Parámetros de gestión de riesgo: Directrices específicas para controlar pérdidas.
- Métricas de rendimiento: Indicadores definidos para medir el éxito.
- Condiciones de mercado y marcos temporales: Contexto en el que se probará la estrategia.
- Procedimientos de revisión y actualización: Controles periódicos para refinar y mejorar el plan.
Por ejemplo, si pruebas una estrategia de cruce de medias móviles, no definir parámetros como los períodos de las medias o los límites de riesgo puede conducir a resultados inconsistentes. Documentar adecuadamente facilita el análisis y asegura objetividad al realizar ajustes.
También es importante revisar y actualizar el plan para adaptarse a cambios en el mercado. Esto mantiene la confiabilidad del proceso y te ayuda a evaluar las estrategias sin sesgos ni influencias emocionales.
Si bien un plan escrito fomenta la consistencia, recuerda mantener expectativas realistas y comprender las limitaciones que tiene el backtesting.
10. Expectativas poco realistas con los backtests
Un error común de los traders es esperar que sus resultados en vivo coincidan exactamente con los del backtesting. Esta creencia puede generar frustración y pérdidas financieras al aplicar estrategias en condiciones reales.
Los backtests permiten estimar probabilidades, pero no replican plenamente el trading en vivo. Las discrepancias suelen originarse en tres áreas clave:
Dinámica del mercado: Los mercados reales son impredecibles. Noticias repentinas, eventos inesperados y picos de volatilidad no pueden ser simulados por completo en backtesting.
Desafíos de ejecución: El trading en vivo enfrenta obstáculos prácticos como latencia, slippage y limitaciones de liquidez no considerados del todo en backtesting.
Emociones humanas: Los backtests no contemplan influencias emocionales como miedo, codicia o exceso de confianza, que pueden llevar a desviaciones del plan original.
Para establecer expectativas realistas, los traders deben diseñar estrategias capaces de afrontar diversos escenarios, en lugar de perseguir resultados perfectos en backtesting. Esto implica:
- Probar estrategias en diferentes marcos temporales y condiciones del mercado.
- Evaluar desempeño con métricas detalladas, no solo beneficios o pérdidas.
- Adaptar estrategias regularmente para alinearlas con las tendencias cambiantes.
Herramientas como For Traders ayudan a reducir esta brecha mediante entornos de trading simulados que reflejan mejor las condiciones reales. Estas plataformas permiten practicar con capital virtual y aprovechar el conocimiento comunitario para entender las diferencias entre backtesting y trading en vivo.
En definitiva, el éxito en trading no radica en igualar los números del backtest, sino en construir estrategias capaces de resistir la imprevisibilidad del mercado real.
Conclusión
El trading efectivo comienza con un backtesting bien ejecutado. Al abordar desafíos como metas poco realistas, sobreoptimización y muestras pequeñas, los traders pueden diseñar estrategias que funcionen bien en mercados reales.
Técnicas como el análisis walk-forward y la validación cruzada son clave para probar estrategias en diversas condiciones de mercado. Estos métodos ayudan a detectar estrategias realmente confiables y no solo aquellas exitosas en datos históricos específicos.
Aquí tienes un enfoque estructurado para guiar tu proceso de backtesting:
| Fase | Áreas clave | Errores comunes a evitar |
|---|---|---|
| Planificación | Desarrollar un plan claro y objetivos de prueba | Problemas con calidad o extensión de datos |
| Ejecución | Probar en diferentes marcos temporales y escenarios | Ignorar el tamaño de muestra o los costos |
| Validación | Usar análisis walk-forward y pruebas de robustez | Sobreoptimizar las estrategias |
| Implementación | Revisar y refinar estrategias regularmente | Desatender factores psicológicos |
El backtesting no es una tarea única, sino un proceso continuo. A medida que cambian los mercados, las estrategias requieren revisiones y ajustes constantes para seguir siendo efectivas. ¿El objetivo final? Estrategias que se adapten a las variaciones del mercado y entreguen resultados consistentes.
Entradas relacionadas en el blog
Empieza a operar con For Traders
Únete a nuestra plataforma para poner a prueba tus habilidades de trading, operar con capital virtual y obtener beneficios reales. Accede a recursos educativos, herramientas avanzadas y una comunidad de apoyo para mejorar tu trayectoria en el trading.
Comienza tu Desafío de Trading