Monte Carlo

El backtest te muestra una historia: la que ocurrió, con los trades en ese orden. Pero es solo una de las muchas que podían suceder. El Monte Carlo toma los trades del backtest y los vuelve a jugar miles de veces en configuraciones distintas, construyendo un abanico de resultados plausibles. Sirve para responder: ¿cuánto puedo fiarme del resultado, o fue (mala) suerte?

Cómo se lanza

Desde la página de resultados abres el Monte Carlo y eliges el método:

• Reshuffle de los trades — usa los mismos trades pero remezcla su orden. Aísla el riesgo de secuencia: cuánto depende el drawdown del orden afortunado (o desafortunado) con el que cayeron los trades. El beneficio final no cambia, solo cambia la trayectoria.
• Resample con reinserción — remuestrea los trades: algunos repetidos, otros excluidos. Abre una distribución más amplia, porque varía también el beneficio final.
• Monte Carlo Permutation Test (MCPT) — test de significatividad del edge (próximamente).

Cómo leer los resultados

De alrededor de 1000 simulaciones sale, para cada métrica, no un solo número sino una gama de valores posibles (la distribución). En lugar de "el drawdown fue 22%", el Monte Carlo te dice en qué intervalo puede caer razonablemente.

• Mediana (50º) — el resultado típico: la mitad de las simulaciones va mejor, la mitad peor.
• Percentiles (5º y 95º) — los límites del escenario favorable y desfavorable. Cuál de los dos es el "lado malo" depende de la métrica: para rendimiento y Sharpe es el 5º (valores bajos); para el drawdown es el 95º.
• Posición del backtest — dónde cae tu resultado real en la distribución. Cerca del 50º es representativo; hacia los extremos fue un caso particular.
• Cuanto más ancha es la banda, más incierto es el resultado.

Un límite que recordar. El Monte Carlo sobre los trades mide cuánto depende el resultado de la secuencia y de la muestra de los trades — no si la estrategia tiene una ventaja real sobre el mercado. Para eso hacen falta otros tests, como la robustez temporal (walk-forward).