Investigación de sistemas de trading · Capital propio
Quantic Eagle desarrolla sistemas de trading: programas que convierten el análisis de los mercados en decisiones sobre qué comprar o vender y cuánto destinar a cada operación. Operamos solo con nuestro capital; no aceptamos dinero para invertirlo por cuenta de otras personas ni gestionamos sus inversiones. Aquí compartimos casos para entender y comprobar esas decisiones.
Ejemplo inventado · No son resultados de Quantic Eagle
Estás haciendo un backtest: simulas las compras y ventas de una estrategia con precios del pasado. Quieres probar un filtro, una regla adicional que descarta algunas señales de compra. ¿Te ayuda realmente a elegir mejores operaciones?
Ejecutas todas las señales de la estrategia, sin añadir el filtro. Compras siempre por el mismo importe.
El filtro descarta 12 operaciones. Como esperas que las señales restantes sean más fiables, decides invertir también el doble en cada una. Repites la prueba en el mismo periodo.
Son pruebas separadas; no modificas posiciones que ya están abiertas. Ambas parten de una cuenta simulada de 10.000 €. En la segunda utilizas más dinero en cada operación, sin añadir dinero a la cuenta. A un precio de 100 €, por ejemplo, compras 20 títulos en lugar de 10.
Has ganado 154 € más. ¿Se debe al filtro o a que has duplicado el importe? En la segunda prueba has cambiado tanto las operaciones que realizas como el dinero que inviertes en cada una.
Para medir el efecto del filtro, repite la segunda prueba con compras de 1.000 €. El segundo botón muestra esta comparación: mismos precios e importes; solo cambia si se aplica el filtro.
Beneficio neto acumulado · euros
Cada punto representa una prueba: con o sin filtro y con compras de 1.000 o 2.000 €.
Beneficio neto final · €
Un punto más alto indica un beneficio final mayor. Un punto más a la izquierda indica una caída máxima menor: la cuenta perdió menos dinero respecto a un máximo anterior del saldo. Aquí medimos el saldo después de cada venta; no vemos las pérdidas temporales mientras una posición sigue abierta.
Cuadrados: sin filtro. Círculos: con filtro. El número junto a cada punto es el importe invertido por operación en esa prueba. Los dos símbolos rellenos corresponden a la comparación elegida con los botones.
Comparas 48 operaciones de 1.000 € sin filtro con 36 de 2.000 € con filtro. Los beneficios son 294 € y 448 €, pero la comparación mezcla dos cambios. Pulsa «Cambia solo el filtro» para ver ambas versiones con compras de 1.000 €.
Beneficio neto acumulado · euros
Cada punto representa una prueba: con o sin filtro y con compras de 1.000 o 2.000 €.
Beneficio neto final · €
Un punto más alto indica un beneficio final mayor. Un punto más a la izquierda indica una caída máxima menor: la cuenta perdió menos dinero respecto a un máximo anterior del saldo. Aquí medimos el saldo después de cada venta; no vemos las pérdidas temporales mientras una posición sigue abierta.
Cuadrados: sin filtro. Círculos: con filtro. El número junto a cada punto es el importe invertido por operación en esa prueba. Los dos símbolos rellenos corresponden a la comparación elegida con los botones.
Al repetir la prueba con filtro y compras de 1.000 €, el beneficio es de 188 €, frente a los 294 € de la estrategia original. En este ejemplo, el filtro reduce el beneficio en 106 €. También reduce la caída máxima del saldo de 88 € a 82 €: 6 € menos. Ahora puedes valorar ambas diferencias; el beneficio de 448 € no demostraba que el filtro permitiera ganar más.
Puede ocurrir al probar una nueva versión de tu estrategia: añades una regla y también ajustas el tamaño de las posiciones. Para saber qué cambio ayuda, compara primero las versiones cambiando una sola cosa cada vez.
| Estrategia | Importe por operación | Beneficio neto | Caída máxima del saldo |
|---|---|---|---|
| Sin filtro | 1.000 € | +294 € | 88 € |
| Con filtro | 1.000 € | +188 € | 82 € |
| Sin filtro | 2.000 € | +684 € | 168 € |
| Con filtro | 2.000 € | +448 € | 142 € |
Con 2.000 € por operación también puedes comparar ambas estrategias: el beneficio es de 684 € sin filtro y de 448 € con él. El filtro reduce el beneficio en 236 €. ¿Por qué no es el doble de los 106 € de diferencia en las pruebas de 1.000 €? Con 1.000 € por operación, el filtro reduce la ganancia bruta en 130 € y ahorra 24 € de gastos: 130 € − 24 € = 106 €. Con 2.000 €, la reducción bruta pasa a 260 €, pero el ahorro sigue siendo de 24 €: 260 € − 24 € = 236 €. Cada operación completa cuesta 2 € en este ejemplo. Son los supuestos de este ejemplo, no una regla general sobre filtros o modelos de IA.
La caída máxima del saldo, también llamada drawdown del saldo, es la mayor bajada desde un máximo alcanzado hasta un mínimo posterior. Por ejemplo, si el saldo llega a 10.100 € y luego baja a 10.000 €, la caída es de 100 €. Aquí solo observamos el saldo inicial y el saldo después de cada venta; la cuenta podría haber perdido más mientras los títulos seguían en cartera.
Cada prueba empieza con 10.000 €. Las operaciones son consecutivas: vendes todos los títulos de una posición antes de abrir la siguiente. En cada prueba inviertes siempre el mismo importe por operación, sin apalancamiento ni aumentos a medida que se acumulan beneficios.
Las 48 ocasiones de compra se numeran a partir de 1: el número 1 identifica la primera ocasión.
Cada compra se realiza a 100 € por título. Los precios de venta y las 12 operaciones descartadas ya están fijados en los datos inventados del ejemplo. No buscamos un filtro rentable; estas decisiones sirven para explicar cómo comparar dos versiones. Cada operación realizada cuesta 2 € en total entre compra y venta; una operación descartada no genera gastos ni beneficio.
Invertir el mismo importe por operación no garantiza el mismo riesgo: el filtro cambia las operaciones que se realizan. El ejemplo no evalúa un modelo de IA real ni demuestra beneficios futuros. No incluye otros gastos, diferencias entre el precio esperado y el de ejecución ni restricciones al ejecutar las órdenes.
node QE-COMPARE-02.js
¿Por qué comparar todas las combinaciones? NIST/SEMATECH explica el diseño de experimentos y las interacciones entre cambios. Es una referencia metodológica, no una validación de este ejemplo.
QE-COMPARE-02 / 1.0 · 20.09.2026 · Quantic Eagle LTD
01 / El riesgo durante el recorrido
Dos trayectorias pueden terminar al mismo nivel y haber expuesto el capital a pérdidas muy diferentes.
02 / Poner a prueba los supuestos
Un resultado prometedor puede depender de costes bajos o de una ejecución difícil de conseguir. Esos supuestos también deben ponerse a prueba.
Vídeo de marca · 49 segundos
Tu programa compra cuando el precio baja. Quieres añadir una regla que evite algunas de esas compras. Ejecuta dos simulaciones sobre el mismo periodo, una con la regla y otra sin ella. Mantén iguales los importes y las hipótesis sobre los costes; después compara operaciones, ganancias y pérdidas. Si también cambias los importes, la comparación deja de aislar el efecto de la regla.
En un ejemplo inventado, el programa compra una acción si la empresa anuncia beneficios superiores a los previstos. El anuncio sale el lunes a las 12, pero la simulación registra la compra a las 10 de ese día. El programa ha usado la noticia dos horas antes de que estuviera disponible. Compara la hora del anuncio con la de la compra para encontrar el error: la fecha «lunes» por sí sola oculta la diferencia.
Imagina que el informe del backtest muestra la ganancia calculada con los precios supuestos y que los gastos se guardan en otra tabla. En este ejemplo inventado, compras y vendes con una ganancia de 5 € antes de gastos. Las comisiones y las diferencias respecto a los precios utilizados para simular la ejecución cuestan 7 € en total: queda una pérdida de 2 €. Leer solo el informe puede llevarte a elegir una estrategia por una ganancia que desaparece después de los gastos. Reconstruye el coste de cada compra y venta con cantidades, precios y tarifas comprobadas por separado; concílialo con el resultado indicado. Si el spread ya está incluido en los precios de ejecución, no lo restes otra vez.
En este ejemplo inventado comparas dos versiones de un programa que simula compras y ventas de acciones durante el mismo mes.
puntuaciones.csv: cada fila contiene fecha, acción y puntuación, también para las acciones que no has comprado. Como el modelo y los precios son idénticos, puedes usar esos números para probar el nuevo umbral. Debes volver a simular las órdenes: antes A quedaba excluida; ahora el programa puede comprar acciones A y abrir una posición, es decir, registrar esas acciones entre los títulos que mantiene la cuenta.Supón que tienes 1.000 € en efectivo en la cuenta simulada. Compras 8 acciones a 100 € y pagas 1 € de comisión: quedan 199 € en efectivo y una posición de 8 acciones. Si el precio sigue en 100 €, la cuenta vale 999 €: 199 € + 8 × 100 €. Los 800 € gastados se han convertido en acciones; la comisión de 1 € es el coste. Al vender, el programa suma el importe recibido al efectivo disponible y resta la comisión prevista. Repetir estos pasos permite reconstruir la cuenta con la nueva regla.
El modelo descrito arriba solo recibe precios: el efectivo restante no modifica sus puntuaciones. Otro modelo podría estar diseñado para recibir también el efectivo disponible. En ese caso, el programa de simulación le proporciona el número registrado en la cuenta: 199 € después de esta compra, frente a los 1.000 € de la prueba sin compra. El modelo realiza su cálculo con los nuevos datos; no puedes copiar automáticamente la puntuación obtenida con 1.000 €. Calcular una predicción con datos distintos no significa volver a entrenar el modelo.
El día 15 añades una regla al programa y repites la simulación desde el inicio del mes. El nuevo gráfico puede ayudarte a entender el cambio. No muestra lo que el programa había decidido durante los primeros catorce días: entonces aún usaba la regla anterior.
Precios y predicciones inventados para este ejercicio. No son operaciones ni resultados de Quantic Eagle.
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Es
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