Cómo leer un backtest

Cuando lanzas el backtest de una estrategia o de una cartera, Skewlab simula cómo se habría comportado sobre los datos históricos y te devuelve una página de resultados. Esta guía te ayuda a leerlos y a evitar las trampas de interpretación más comunes.

Premisa. Un backtest es un rendimiento hipotético sobre datos pasados: muestra cómo una estrategia se habría comportado, no cómo se comportará. Los resultados pasados no garantizan los futuros. El objetivo no es "el número más alto", sino entender si una lógica tiene fundamento y cuán robusta es.

La vista de conjunto y la curva de equity

Arriba encuentras las métricas principales de un vistazo: capital, rendimiento total y anual (CAGR), Sharpe ratio, máximo drawdown y otras medidas. Hay que leerlas siempre juntas: un rendimiento alto con un drawdown enorme vale menos que un rendimiento moderado pero estable. Debajo, la curva de equity muestra cómo habría crecido el capital en el tiempo — mira más allá del punto de llegada: la forma del recorrido (una subida regular es mejor que una con grandes altibajos) y los periodos planos o en descenso.

Performance anual y mensual

Las tablas año por año y el heatmap mensual muestran cuándo la estrategia ha ganado o perdido. Sirven para entender la consistencia: una estrategia que rinde gracias a un solo año excepcional es distinta de una que gana de forma regular.

Drawdown y distribución de los rendimientos

Los drawdown principales enumeran las pérdidas peores desde el pico hasta el mínimo, con duración y recuperación. La distribución de los rendimientos muestra la forma de los resultados — colas largas a la izquierda señalan el riesgo de pérdidas extremas — y la estabilidad rolling dice si el perfil riesgo/rendimiento se ha mantenido estable en el tiempo.

Medidas de cola y benchmark

Las medidas de cola cuantifican el comportamiento en los escenarios extremos, y la comparación con un benchmark dice si la estrategia lo ha hecho mejor o peor que una referencia pasiva.

Cartera: composición y contribución

Para una cartera, los resultados también desglosan lo que hay dentro. El panel componentes enumera cada posición con su peso objetivo, y el análisis de contribución muestra cuánto ha aportado cada una al rendimiento total, con sus propias métricas de riesgo — así ves qué posiciones han sostenido la cartera y cuáles la han frenado. La vista asset allocation reparte el capital por tipo de instrumento y por sector.

Cartera: rebalancing

Cuando una cartera se rebalancea, los resultados muestran los rebalanceos realizados — cuántos, el turnover anualizado y el coste de cada evento. La prima de rebalancing compara la cartera con y sin rebalancing para decirte si realmente ha añadido valor, todo neto de costes — porque no siempre vale la pena: puede reducir el riesgo pero también limitar el potencial de subida.

Señales de alarma

Saber leer un backtest significa reconocer cuándo un resultado es demasiado bueno para ser verdad:

• Poquísimos trades — un rendimiento espectacular con 5-10 operaciones no tiene valor estadístico: podría ser suerte.
• Tasa de acierto muy alta (95-100%) — casi siempre señala un problema, no un genio: a menudo falta un stop loss.
• Curva demasiado perfecta — el mercado real no sube en línea recta.
• Fragilidad ante los parámetros — si cambiando un poco un umbral el resultado se reduce a la mitad, la estrategia está over-fitted.

Los análisis avanzados

Según el plan puedes lanzar análisis que ponen a prueba la solidez: Monte Carlo, Alpha/Beta, Robustez temporal, Stress test. Son la herramienta para distinguir una estrategia robusta de una afortunada.

En resumen. No evalúes un backtest por un solo número. Mira rendimiento y riesgo juntos, comprueba que haya suficientes trades, desconfía de los resultados demasiado perfectos, y usa los análisis avanzados para entender si la estrategia es sólida o solo afortunada.