Una de las preguntas que más me hacen los alumnos y miembros del club es:
“¿Cómo desarrollas tus estrategias para que sean consistentes y resistentes al tiempo?”
En este artículo te comparto mi proceso completo, el que sigo hoy en día tras años de experiencia y muchas pruebas fallidas.
Es un método estructurado que utilizo siempre con StrategyQuant X, y que combino con herramientas como QuantAnalyzer y MetaTrader 5 para validar los sistemas antes de ponerlos a operar en real.
Todas las estrategias desarrolladas —ya sea con StrategyQuant o con otro tipo de método— tienen una vida limitada.
Esto puede ser porque el mercado no está en condiciones óptimas para esa estrategia, o porque esa ventaja, filtro o tipo de entrada deja de funcionar.
Por eso es importante tener una metodología clara de búsqueda de sistemas, desarrollo, seguimiento y reposición con nuevas estrategias que estén adaptadas a las condiciones actuales del mercado.
Paso 1: Definir el activo y el timeframe
Antes de empezar, selecciono cuidadosamente:
- El activo a trabajar (puede ser un índice, divisa o materia prima)
- El timeframe, normalmente M15 o H1 si quiero algo equilibrado entre frecuencia y estabilidad
- La calidad del histórico, idealmente descargado del propio bróker
El primer paso es configurar correctamente el activo:
valor del punto, especificaciones del contrato, swaps, comisiones, spread, horarios de trading…
Todo esto es el pilar básico de la estrategia, porque si partimos con unas especificaciones mal configuradas, los sistemas creados no se parecerán en nada a los resultados reales cuando los testemos en MetaTrader.
No busco un tipo específico de sistema (tendencial, scalper, breakout…).
Lo mejor es darle al software libertad para que genere todo tipo de estrategias: eso nos permite mayor diversidad en entradas, salidas, y tipos de lógica, y con ello mayor descorrelación entre estrategias.
Paso 2: Fijar las reglas del juego
En StrategyQuant configuro:
- Criterios de calidad (retorno/drawdown, profit factor, número de operaciones, etc.)
- Limitaciones básicas (por ejemplo, no más de 3 órdenes abiertas, stop mínimo de 5 pips, etc.)
- Fechas de datos divididas en entrenamiento, validación y test final
En esta parte también defino la partición de los datos:
- Qué datos se usarán para entrenamiento y búsqueda de patrones
- Qué parte se usará para validación interna
- Y finalmente, qué porción de datos se reserva como out of sample real (datos totalmente desconocidos para el sistema)
Este paso es clave para verificar si la ventaja estadística se mantiene más allá del entrenamiento.
Aquí se establecen ratios que me permiten medir la degradación de rendimiento entre el entrenamiento y la validación. Si un sistema degrada más del 30-40%, se descarta.
Paso 3: Minería de datos con generación masiva
Una vez que tengo configurado el activo y la partición de datos, es momento de dejar trabajar al software.
Uso el modo genético de StrategyQuant para realizar millones de combinaciones en búsqueda de patrones que se repiten en la serie histórica. Aquí se generan estrategias con:
- Entradas basadas en indicadores técnicos
- Filtros por volatilidad, horario, volumen simulado, etc.
- Reglas de salida con stops, trailing, time exit o take profit
StrategyQuant es capaz de generarte miles de estrategias válidas al día, y yo lo ejecuto desde mi VPS dedicado para dejarlo trabajando 24/7 mientras reviso los resultados en tiempo real.
Paso 4: Primer filtrado por lógica y resultados
Una vez tengo un banco de datos decente con miles de estrategias, llega el momento de filtrar.
Me enfoco en:
- Resultados sólidos que superen mis filtros estadísticos
- Lógica coherente en el comportamiento de la estrategia
- Estabilidad en diferentes condiciones del mercado
Después, aplico pruebas de estrés en los datos reservados (fuera de muestra) para verificar si el sistema mantiene su ventaja en datos desconocidos.
Paso 5: Pruebas de robustez
Aquí someto los sistemas a una serie de tests diseñados para detectar sobreajuste:
- Montecarlo de reordenación de trades
- Montecarlo de modificación de precios (ruido ATR)
- Aumento artificial de comisiones y spread
- Variación de parámetros de indicadores
Si una estrategia mantiene buenos ratios con pequeñas modificaciones, pasa este filtro.
Además, realizo una verificación con datos de alta precisión (tick) para asegurarme de que la lógica del sistema se ejecuta correctamente en condiciones de mercado real.
Paso 6: Validación final con MetaTrader y QuantAnalyzer
Siempre digo lo mismo:
StrategyQuant es un generador de sistemas, pero donde trabajan realmente es en MetaTrader.
Este paso es tan importante como los anteriores:
- Hago un backtest en MetaTrader con datos reales del bróker
- Comparo que los ratios se mantengan similares a los de StrategyQuant
- Exporto el informe en HTML y lo comparo en QuantAnalyzer
QuantAnalyzer me permite cargar tanto reportes de .sqx como HTML de MetaTrader y así verificar que la ejecución real del sistema no tiene desviaciones importantes.
Este paso es fundamental para evitar errores que cometen muchos principiantes: llevar a producción sistemas que luego no se comportan igual que en los tests.
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