Cómo hacer el backtesting de una estrategia de trading: guía paso a paso

¿Cree que su estrategia de trading está lista para aplicarla en el mercado? No se precipite. Antes de arriesgar dinero real, debe probarla.

Aquí entra en escena el backtesting en trading. Al ejecutar su estrategia con datos históricos, puede ver cuál habría sido su rendimiento en distintas condiciones de mercado, identificar sus debilidades y ajustar factores clave, como las señales de entrada al mercado, los stop loss y los tamaños de posición.

Sin embargo, el backtesting no es infalible. Algunos traders se pierden con los datos, otros se apresuran y acaban obteniendo resultados poco fiables…

En esta guía presentamos un proceso claro y detallado para que pueda hacer el backtesting de su estrategia de trading de forma adecuada y evitar los errores más comunes de los traders.

Empecemos.

ADVERTENCIA

El trading conlleva riesgos. Esta actividad es adecuada únicamente para clientes informados que comprenden el funcionamiento de instrumentos financieros complejos (futuros, opciones, CFD, etc.) y que pueden permitirse asumir riesgos elevados, incluido el de sufrir pérdidas rápidas que excedan los depósitos. Las estadísticas de trading muestran que más del 90 % de los traders pierden dinero. Sea prudente.

Paso inicial: definir unas reglas claras y objetivas

Un backtesting sólido siempre empieza con una estrategia bien definida. Si sus reglas son laxas o incoherentes, sus resultados no serán representativos.

Para crear un esquema claro, desglose su estrategia en cinco componentes básicos:

1. Establecer criterios claros: ¿cuándo merece la pena plantearse una operación?

2. Reglas de apertura de posición: ¿qué señales o condiciones deben confirmarse para ejecutar una operación?

3. Colocación de stop loss: ¿cómo se gestiona el riesgo en cada operación?

4. Reglas de take profit: ¿cuándo y cómo se aseguran los beneficios?

5. Filtros de operación: ¿cómo se perfecciona la calidad de la operación y se evita utilizar parámetros mal ajustados?

Utilicemos este marco para hacer el backtesting de una estrategia sencilla de seguimiento de tendencia que utiliza una media móvil exponencial (EMA) en el SPY.

Componente	Pregunta	Regla
Criterios	¿Qué condiciones deben existir antes de plantearse una operación?	El precio del SPY debe cerrar por encima de la EMA de 50 periodos en el gráfico de 4 horas El volumen de la vela de apertura de posición debe superar la media de 50 periodos para confirmar el impulso
Reglas de apertura de posición	¿Qué desencadena la operación?	Abrir una posición larga sobre 100 acciones cuando el precio cruce y se mantenga por encima de la EMA de 50 periodos Abrir una posición corta sobre 100 acciones cuando la cruce por debajo, con las mismas condiciones
Stop loss	¿Cómo se va a limitar el riesgo?	Colocar la orden de stop loss a 3 puntos de distancia para controlar el riesgo por operación
Take profit	¿Cómo se aseguran los beneficios?	Colocar la orden de take profit a 5 puntos de distancia para mantener una ratio riesgo-beneficio adecuada
Filtros de operación	¿Qué condiciones adicionales deben cumplirse para mejorar la precisión?	La EMA de 200 periodos en el gráfico diario debe confirmar una tendencia alcista (es decir, el precio debe estar por encima de ella)

Utilice esta hoja de cálculo de Google como plantilla para elaborar una tabla y hacer el backtesting de su propio sistema.

Primer paso: escoger una plataforma de backtesting con datos fiables

La calidad no es negociable. Unos datos erróneos llevan a resultados erróneos. Asegúrese de que la herramienta con la que haga el backtesting no solo se limite a ofrecer datos de precio básicos (apertura, máximo, mínimo, cierre), sino que también ofrezca el volumen, indicadores técnicos e, incluso, spreads bid-ask o datos en ticks para estrategias avanzadas.

La mayoría de las plataformas requieren una suscripción, pero muchas ofrecen simuladores o planes básicos para que pueda explorar sus funciones antes de tomar una decisión.

Para esta guía utilizaremos ProRealTime, en concreto, ProBacktest, una potente herramienta de backtesting que permite probar estrategias con datos históricos, cambiar los parámetros, y analizar y comparar el rendimiento con métricas detalladas.

Consejo experto

Puede hacer sus primeros backtesting gratis con el simulador gratuito de ProRealTime.

Segundo paso: configurar el entorno de backtesting

En este paso, probará su estrategia en condiciones simuladas aunque realistas. Si utiliza ProRealTime, puede ver este vídeo para aprender a configurarlo:

Asegúrese de utilizar el panel que se muestra a continuación para incluir los costes de trading, como las comisiones de las órdenes o los spreads. Debe ajustar estos parámetros para que su estrategia tenga unas condiciones de trading realistas.

Estos costes pueden hacer que los beneficios se esfumen, por lo que es fundamental incluirlos para simular el rendimiento real de su estrategia. Cuanto más realista sea la configuración, mejor será su preparación cuando quiera operar de verdad.

Cuando esto esté listo, defina sus reglas de gestión del riesgo para que se ajusten a su estrategia. Entre estas se incluyen los niveles en los que añadir stop loss, take profit y el tamaño de posición.

Por ejemplo:

Si tiene algunos conocimientos en programación, ProRealTime ofrece herramientas para llevar a cabo un backtesting avanzado. Al utilizar códigos personalizados, puede ajustar su estrategia y probar configuraciones más complejas. Aunque hay herramientas sin código disponibles, la programación permite tener una mayor flexibilidad al personalizar sus análisis.

Tercer paso: ejecutar el backtesting 

La ejecución del backtesting es el momento clave. Puede comprobar cuál habría sido el rendimiento de su estrategia en el mercado con datos históricos. Cuando sus reglas y parámetros estén configurados, el sistema hará su trabajo.

El backtesting simulará las operaciones al ejecutar la apertura y el cierre de posiciones mientras calcula los beneficios y las pérdidas en función de sus condiciones. Pero no solo se trata de comprobar que la estrategia sea rentable: también es fundamental evaluar cómo se comporta en distintos entornos.

Asegúrese de ejecutar el backtesting sobre un conjunto de datos lo suficientemente amplio para evaluar distintos escenarios, desde en tendencias alcistas hasta en fases de gran volatilidad. Analizar los resultados le permite ver el potencial de su estrategia, lo que le aporta una información muy valiosa para ajustar su enfoque.

Cuarto paso: analizar los resultados

En este paso comprobará si su estrategia se sostiene. El informe de backtesting ofrece información detallada sobre el rendimiento y muestra la rentabilidad, el riesgo y las estadísticas de las operaciones.

La estrategia registró un beneficio neto de 1737 $, con una media de 115,80 $ en beneficios por operación, un porcentaje de operaciones rentables del 53,33 % (8 de 15 operaciones fueron rentables) y una ratio de ganancias-pérdidas de 1,78, lo que significa que las ganancias fueron superiores a las pérdidas.

Las ganancias totales alcanzaron los 3952 $, mientras que las pérdidas totales sumaron 2215 $. La mejor operación registró unos beneficios de 494 $, mientras que la peor pérdida fue de 437 $, lo que contribuyó a un máximo drawdown de -945 $.

La estrategia presentó una actividad moderada, con 0,56 operaciones por día, y tuvo posiciones abiertas el 26,71 % del tiempo, lo que sugiere un enfoque a corto plazo. La mayor pérdida de 437 $ fue un factor clave en el drawdown, que muestra que optimizar los stop loss o probar stops dinámicos podría ayudar a mejorar el control del riesgo.

Aunque el sistema es rentable, más ajustes podrían ayudar a obtener unos resultados más regulares. Adaptar los criterios para abrir posiciones podría ayudar a reducir las pérdidas innecesarias, y ajustar las órdenes de take profit permitiría optimizar los beneficios. 

Probar estas variaciones en ProBacktest podría ayudar a mejorar la resiliencia de la estrategia y el rendimiento a largo plazo.

Quinto paso: optimizar su estrategia

Un backtesting sólido solo es el punto de partida. La optimización ayuda a perfeccionar una estrategia, pero la clave es realizar ajustes que mejoren el rendimiento real, no solo en los resultados pasados.

El mayor riesgo es caer en una optimización excesiva, es decir, hacer que una estrategia funcione bien con datos históricos pero que no lo haga en los mercados reales. Esto sucede cuando su configuración está demasiado ajustada a la acción del precio pasada. Para evitarlo, céntrese en realizar cambios que se mantengan en distintas condiciones de mercado en lugar de optimizar los sistemas solo para los resultados del backtesting.

En lugar de fijar un único conjunto de parámetros, pruebe distintos valores para ver hasta qué punto es flexible la estrategia. Si su estrategia se basa en una EMA de 50 periodos, pruébela con una EMA de 40, 45, 55 y 60 periodos, y observe los resultados. Si un pequeño cambio varía completamente el rendimiento, es posible que la estrategia sea demasiado inflexible. Lo mismo sucede con los niveles de stop loss y take profit. Unos pequeños ajustes deberían mejorar la eficacia sin comprometer el sistema.

Una estrategia que solo funciona bien en mercados con una tendencia clara no será efectiva cuando cambien las condiciones. Pruébela tanto en mercados con una tendencia clara como en rango para asegurarse de que se adapta de manera adecuada. El objetivo no debe ser crear un sistema que genere ganancias cada vez que opere, sino elaborar uno que se mantenga estable y sea resiliente en distintas fases de mercado.

Un único backtesting no es suficiente. Ajustar las condiciones para abrir posiciones, probar EMA alternativas y adaptar las reglas de gestión del riesgo le ayudará a ver qué es lo que realmente funciona. En lugar de perseguir maximizar las ganancias, céntrese en reducir el drawdown y en mejorar la estabilidad. Esto es lo que marca la diferencia entre una estrategia que funciona bien al operar de verdad y otra que solo lo hace sobre el papel.

Sexto paso: confirmar los resultados

Confirmar los resultados del backtesting es la prueba definitiva de su fiabilidad, ya que es lo que determina si la estrategia puede hacer frente a la incertidumbre de los mercados reales.

El paso más importante es probar la estrategia con datos nuevos que no se hayan utilizado en el proceso de backtesting inicial. Esto ayuda a confirmar si la estrategia es realmente eficaz o si solo se ha optimizado para los datos históricos. Si el rendimiento se mantiene con unas condiciones nuevas, entonces significa que es muy sólida.

Para realizar una evaluación más flexible y dinámica, la prueba walk-forward permite llevar este análisis un paso más allá. En lugar de optimizar la estrategia una única vez y aplicarla a todo el conjunto de datos, debe ajustarse y probarla de manera continua en distintos periodos temporales. Esto simula cómo se adaptaría la estrategia a los cambios de las condiciones del mercado y reduce el riesgo de optimizarla en exceso.

Este es un ejemplo de cómo pueden cambiar los resultados con los distintos métodos de comprobación:

En la izquierda, los sistemas de trading presentan un buen rendimiento en algunas condiciones. Pero, en la derecha, al utilizar un método distinto, el rendimiento baja de forma importante. 

Esto muestra por qué es fundamental realizar más pruebas que un único backtesting: lo que funciona en un conjunto de datos puede no hacerlo en otro. Si su estrategia presenta un buen rendimiento tanto en pruebas fuera de la muestra como dentro de la muestra, y sigue siendo estable en distintas fases de mercado, tiene muchas más posibilidades de que sea rentable al operar de verdad.

Séptimo paso: registrar sus resultados

ProRealTime registra automáticamente los backtests, por lo que es algo menos a lo que prestar atención.

Esto facilita consultar los resultados pasados, cambiar las estrategias y comparar el rendimiento a lo largo del tiempo. Pero conservar los datos no es suficiente: debe sacar conclusiones útiles que le sirvan de ayuda en sus futuras decisiones.

En lugar de observar los resultados finales, mantenga un registro estructurado de sus observaciones que le ayude a ajustar su estrategia posteriormente. Esto es lo que debe observar:

• Tendencias de rendimiento: ¿los resultados mejoraron o empeoraron a lo largo del tiempo? ¿Existían algunas condiciones específicas cuando el rendimiento de la estrategia era mucho mejor o peor?
• Fortalezas: ¿qué aspectos de la estrategia funcionaron de forma estable? (Por ejemplo, aperturas de posiciones adecuadas, operaciones con una buena ratio riesgo-beneficio, éxito al seguir la tendencia, etc.).
• Debilidades: ¿qué patrones llevaron a registrar pérdidas? ¿Las señales falsas o los cierre de posición prematuros fueron problemas recurrentes?
• Historial de optimización: ¿qué ajustes se probaron y cómo influyeron en los resultados?
• Siguientes pasos: ¿qué más debería analizarse en pruebas futuras? ¿Existen parámetros específicos que necesitan una mayor validación?

Una estrategia bien documentada vale como referencia y es una herramienta para mejorar continuamente. El objetivo no es exclusivamente registrar los resultados, sino elaborar un enfoque estructurado y ajustar su sistema de trading a lo largo del tiempo.

Octavo paso: repetir y ajustar

En el paso final es donde se ve el progreso real. Piense en ello como un diálogo continuo con sus resultados de backtesting y utilice los resultados para identificar qué debe mejorarse.

Céntrese en identificar qué funciona, qué no y por qué.

1. Aísle un problema: ¿registra pérdidas con la estrategia de manera frecuente en algunas condiciones concretas de mercado? ¿El drawdown es excesivo?
2. Pruebe un cambio específico: ajuste una variable (por ejemplo, el tamaño del stop loss, la señal de confirmación de apertura de posición, etc.) y vuelva a realizar el backtesting.
3. Evalúe el resultado: ¿los ajustes mejoraron el rendimiento o generaron riesgos nuevos?
4. Ajuste y repita: mantenga lo que funciona, elimine lo que no y registre todo para tenerlo como referencia en el futuro.

Realice ajustes estratégicos, cambie parámetros, perfeccione las reglas o integre la información que le aporten las métricas de rendimiento. Después de cada revisión, vuelva a probar la estrategia para asegurarse de que los cambios arrojan resultados estables y fiables en distintos conjuntos de datos y condiciones de mercado.

No se trata de obtener resultados fiables en varios conjuntos de datos y condiciones de mercado ni en conseguir la perfección: el objetivo debe ser elaborar una estrategia que se pueda adaptar y en la que confíe al operar de verdad.

La clave es la persistencia y querer ajustar la estrategias hasta que sean tanto rentables como resilientes.

Sesgos habituales al realizar un backtesting (y cómo evitarlos)

Los errores que se cometen al realizar un backtesting pueden hacer que una estrategia parezca perfecta pero que no funcione en los mercados reales. Los sesgos pueden distorsionar los resultados y estos son los más importantes que deben evitarse.

• Optimizar en exceso una estrategia significa ajustarla demasiado a los datos pasados. En el backtesting parece infalible, pero en el momento en el que varían las condiciones de mercado, ya no funciona. Si modificar un parámetro cambia drásticamente los resultados, algo no va bien. Su sistema debe ser simple y debe comprobar que funciona con datos nuevos fuera de la muestra.
• El sesgo de anticipación aparece cuando su estrategia usa datos que en la realidad aún no estarían disponibles. Un error habitual es utilizar la acción del precio futura sin darse cuenta para abrir posiciones. Para arreglarlo, asegúrese de que su software de backtesting procesa los datos secuencialmente, igual que los mercados reales.
• El sesgo de supervivencia hace que una estrategia parezca mejor porque se ignoran los valores que dejaron de cotizar. Si su conjunto de datos solo incluye los valores que siguen cotizando, estaría obviando a las empresas que ya no lo hacen. La solución consiste en utilizar datos históricos que incluyan valores que ya no cotizan en bolsa para tener información precisa del rendimiento.
• El dragado de datos sucede cuando se prueban muchas variantes y se escoge específicamente la que presentó el mejor rendimiento. El problema es que la estrategia podría haber sido rentable solo por una cuestión de suerte. Para evitarlo, pruebe la estrategia en distintos marcos temporales y condiciones de mercado, y confirme siempre los resultados con pruebas fuera de la muestra.
• La creencia de que una estrategia que funcionó en el pasado seguirá haciéndolo en el futuro puede llevar a errores, ya que las condiciones del mercado cambian constantemente (liquidez, ciclos de volatilidad, nuevas tecnologías, etc.). Un sistema que funcionó hace cinco años puede ser inútil hoy en día. El mejor enfoque se basa en revalidar regularmente su estrategia con datos nuevos para asegurarse de que siga siendo eficaz.

El backtesting debería mostrar las debilidades de la estrategia en lugar de confirmar sus fortalezas. Si su sistema solo funciona en las condiciones ideales, no está listo para ponerlo en práctica de verdad. Identificar y corregir estos sesgos es lo que diferencia una estrategia robusta y flexible de otra abocada al fracaso.

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