¿Cómo se debe hacer el backtest de un bot de trading cripto?
Respuesta directa
Un backtest creíble evita que datos futuros se filtren en decisiones pasadas, usa precios ejecutables, incluye comisiones, deslizamiento, latencia y funding, y evalúa periodos fuera de muestra. La ganancia por sí sola no basta: revisa la caída desde máximos, el número de operaciones, la dependencia del régimen de mercado y la sensibilidad a los parámetros.
Fórmula
Rendimiento neto de la estrategia = PnL bruto de las operaciones − comisiones − deslizamiento − funding − fallas de ejecución
Ejemplo calculado
Una estrategia que muestra una ventaja bruta de 8 puntos básicos (pb) por operación, pero paga 5 pb de comisiones de ida y vuelta y 2 pb de deslizamiento, solo conserva 1 pb antes de funding y errores. Pequeños supuestos pueden borrar la ventaja aparente.
Pasos
- Fija la definición de la señal antes de probar.
- Usa periodos de entrenamiento y de prueba en orden temporal.
- Modela todos los costos de ejecución.
- Haz trading simulado antes de operar en real.
Errores frecuentes
- Optimizar cientos de parámetros sobre una sola muestra.
- Usar el precio de cierre para una ejecución que no estaba disponible.
- Ignorar las caídas del exchange y los límites de solicitudes de la API.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el sesgo de anticipación (look-ahead bias)?
Ocurre cuando una decisión histórica usa información que no estaba disponible en ese momento.
¿Cuántos datos fuera de muestra son suficientes?
Los suficientes para incluir varias condiciones de mercado y un número significativo de operaciones; no existe un mínimo universal.
¿Cuándo debe pasar un bot a operar en real?
Solo después de resultados estables en simulación, monitoreo operativo, límites de riesgo y una pequeña prueba real controlada.