Realizaré una prueba estadística de tu estrategia de trading contra una null aleatoria

La mayoría de las pruebas solo preguntan "¿estas reglas generaron dinero en esta historia?". Ese umbral es demasiado bajo. Entradas aleatorias lo superan constantemente, y también lo hacen reglas que miran discretamente datos futuros o simplemente siguen la deriva del mercado. Yo pruebo estrategias como lo hacen los investigadores cuantitativos: contra una null aleatoria emparejada.

Lo que obtienes:

- Tus reglas codificadas en una prueba de backtest reproducible en Python

- Pruebas de permutación de Monte Carlo: ¿tu estrategia supera a las entradas aleatorias con la misma frecuencia de operaciones y tiempo de mantenimiento? (el método de Timothy Masters)

- División fuera de muestra y barrido de parámetros, para que sepas que no es una configuración mágica

- Comisiones y deslizamientos modelados de forma realista, donde la mayoría de las ventajas minoristas mueren silenciosamente

- Para traders prop: Monte Carlo de tus estadísticas contra las reglas de trailing-drawdown de tu firma, convertido en una probabilidad de éxito o fracaso

- Un informe escrito en lenguaje sencillo de todo lo anterior

Advertencia justa: la mayoría de las estrategias fallan esta prueba. Ese es el valor. Lo descubres por unos pocos cientos de dólares en lugar de cuentas arruinadas. Informo lo que dicen las estadísticas, no lo que esperas escuchar. Esto es investigación y educación, no asesoramiento financiero.