Un backtest te da una única secuencia de operaciones. La caída que ves es el peor descenso en ese orden concreto. Si las mismas operaciones hubieran llegado en otro orden, con varias perdedoras seguidas, la caída podría haber sido mucho más profunda. La reordenación Monte Carlo estima cuánto.
La idea
Toma la lista de operaciones cerradas y sus rentabilidades. Reordénalas al azar, reconstruye la curva de capital y mide su caída máxima. Repite muchas veces. Ahora tienes una distribución de caídas que el mismo conjunto de operaciones podría haber producido.
Cómo lo hace Backte.st
La prueba Orden aleatorio de operaciones reordena las operaciones 200 veces e informa de la caída del percentil 95: un nivel que solo superó el 5 % de las secuencias reordenadas. Usa una semilla aleatoria fija, así que el mismo informe da siempre la misma cifra.
Por qué es útil
- Tamaño de posición. Si la caída reordenada es mucho más profunda que la del backtest, quizá quieras arriesgar menos por operación.
- Expectativas. Saber que una caída del 30 % es plausible facilita mantener una estrategia en una mala racha, o decidir de antemano que no puedes.
- Comparaciones. Dos estrategias con rentabilidades parecidas pueden tener caídas reordenadas muy distintas.
Límites a tener en cuenta
- Ignora las pérdidas dentro de cada operación. La reordenación trabaja con rentabilidades de operaciones cerradas, así que no incluye las caídas mientras una posición está abierta.
- Supone que las operaciones son independientes. En realidad, las operaciones perdedoras suelen agruparse en ciertos regímenes de mercado, y reordenar rompe esa agrupación.
- No puede inventar nuevos tipos de operaciones. Si el histórico nunca incluyó un desplome, la reordenación tampoco.
- Necesita suficientes operaciones. Con muy pocas, la distribución no significa nada y la prueba indica que hay pocas operaciones.
Usarla junto a las demás pruebas
La reordenación responde a «¿hasta dónde podría llegar con estas operaciones?». Las demás pruebas preguntan si las operaciones en sí son fiables: si resisten fuera de muestra, con costes más altos y sin las pocas mejores ganancias.
Abre las pruebas de robustez de cualquier ejecución en el laboratorio para ver la caída reordenada junto a la real.