La prueba retrospectiva (backtesting) es como jugar un videojuego donde puedes rebobinar el tiempo y probar diferentes estrategias para ver qué habría pasado. Imagina que eres un trader que quiere saber si una forma particular de comprar y vender acciones habría generado dinero en el pasado. El backtesting te permite fingir que has estado usando esa estrategia durante meses o años, y luego comprobar los resultados sin arriesgar dinero real.

Piénsalo como una máquina del tiempo para trading. Tomas tus reglas de trading – como “compra cuando este indicador sube” y “vende cuando baja” – y las aplicas a datos históricos del mercado. La computadora entonces te dice exactamente qué habría ocurrido si hubieras seguido esas reglas en el pasado.

La mayoría de las personas reaccionan inicialmente viendo cuánto dinero habrían ganado. Pero aquí está lo importante: ese número por sí solo no dice mucho. Y aún más importante, solo porque algo funcionó en el pasado no significa que funcionará en el futuro. Los mercados cambian, y lo que funcionó ayer podría no funcionar mañana.

Sin embargo, el backtesting sigue siendo increíblemente valioso. Puede ayudarte a evitar grandes errores y hacer que te equivoques menos en tus decisiones de trading. Es como tener una red de seguridad antes de lanzarte al trading real.

¿Qué es exactamente una estrategia de trading?

Antes de profundizar en el backtesting, entendamos qué es realmente una estrategia de trading. Una estrategia de trading es simplemente un conjunto de reglas que te dice cuándo comprar y cuándo vender. Es como tener una receta para operar.

Tu estrategia podría ser simple, como “compra cuando la media móvil de 20 días cruza por encima de la de 50 días, y vende cuando cruza por debajo”. O podría ser más compleja, involucrando múltiples indicadores, patrones gráficos, eventos de noticias o incluso la fase de la luna (aunque no recomendaría esta última).

Para este artículo, supongamos que estás usando algún tipo de indicador técnico para tomar tus decisiones. Tu conjunto completo de reglas – cuándo comprar, cuándo vender, cuánto comprar, cuándo salir – eso es tu estrategia.

Crear una estrategia no es difícil. Cualquiera puede diseñar una. El verdadero desafío es descubrir si esa estrategia realmente funciona. ¿Ganará dinero? ¿Perderá dinero? ¿Funcionará de forma consistente o tendrá altibajos salvajes?

Como trader, quieres saber si tu estrategia funciona antes de arriesgar tu dinero real. A nadie le gusta conducir con los ojos vendados, ¿verdad?

Pero aquí está el problema: no puedes predecir el futuro. No importa cuánto estudies los mercados, nunca puedes estar 100 % seguro de lo que ocurrirá mañana, la próxima semana o el próximo año.

¿Entonces deberías rendirte?

¡No! Aún no te rindas. Aunque no puedes predecir el futuro, aún puedes mejorar significativamente tus probabilidades. Aquí está cómo: puedes averiguar si tu estrategia funcionó en el pasado.

Imagina que pudieras retroceder en el tiempo un año y comenzar a seguir tu estrategia desde ese punto. ¿Qué habría pasado? ¿Habrías ganado dinero? ¿Perdido dinero? ¿Cuánto? ¿Con qué frecuencia habrías operado? ¿Cuáles habrían sido tus mayores ganancias y pérdidas?

Eso es exactamente lo que hace el backtesting. Cuando pruebas tu estrategia, obtienes un informe detallado sobre cómo habría funcionado con datos históricos del mercado. Aprendes cosas como:

• ¿Cuál habría sido el resultado total si hubieras invertido 10 000 USD?
• ¿Habrías hecho mejor que simplemente comprar y mantener el mercado?
• ¿Cuál fue la operación ganadora promedio?
• ¿Cuál fue la operación perdedora promedio?
• ¿Cuántas operaciones habrías hecho?
• ¿Cuál fue tu mayor pérdida?
• ¿Podrías haberte comprado ese bote elegante con el que sueñas?

Estos números son fascinantes, pero recuerda: el rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. A algunas personas esto les parece decepcionante, pero en realidad es positivo entender esta limitación desde el principio.

Lo que el backtesting realmente puede decirte

La buena noticia es que el backtesting sigue proporcionando información valiosísima, aunque no puede predecir el futuro. Te ayuda a reducir tus probabilidades de equivocarte alineando tus expectativas con datos reales.

No debes quedarte solo con la pregunta obvia de “¿fue rentable o no?”: profundiza más. Debes entender cómo se comporta tu estrategia, no solo su cifra final de ganancia. Estas son las cosas importantes que el backtesting puede mostrarte:

Frecuencia de operaciones y fiabilidad

¿Tu estrategia produjo muchas operaciones o muy pocas? Esto importa porque:

• Si pagas comisiones de corretaje, más operaciones significan mayores costos
• Si solo tuviste 5 operaciones en un año, no puedes confiar realmente en las estadísticas – no es suficiente dato significativo
• Si tuviste 200 operaciones, puedes tener más confianza en los resultados

Piénsalo así: si lanzas una moneda 5 veces y sale cara 4 veces, podrías pensar que está cargada. Pero si la lanzas 1 000 veces y salen 600 caras, entonces puedes estar mucho más seguro de que realmente hay algo raro.

Consistencia vs. volatilidad

¿Tus operaciones dieron resultados consistentes o algunas fueron pequeñas y otras enormes? Esto te habla de la fiabilidad de tu estrategia. Si la mayoría de tus operaciones fueron pequeñas ganancias y pérdidas, pero tuviste algunos enormes que marcaron la diferencia, entonces debes preguntarte: ¿cuáles son las probabilidades de que esos outliers vuelvan a ocurrir?

Es como tener un trabajo donde ganas 50 USD la mayoría de los días, pero en ocasiones ganas 10 000 USD. Es emocionante, pero ¿puedes contar con esos grandes pagos regularmente?

Momento de exposición al mercado

¿Tu estrategia te expuso al mercado en los momentos correctos? ¿Entraste cuando querías estar dentro y saliste cuando querías estar fuera? ¿O te mantuvo dentro en momentos malos y fuera en buenos?

Esto es crucial porque incluso una estrategia que gana dinero en general podría tener un timing terrible, lo cual puede ser peligroso en el trading real.

Riesgo y drawdown

¿Cuál fue el peor drawdown que experimentó tu estrategia? Un drawdown es cuánto dinero habrías perdido desde el punto más alto. Si tu estrategia bajó de 10 000 USD a 6 000 USD en algún punto, eso es un drawdown del 40 %.

Aunque no puedes asumir que tus ganadores pasados se repetirán, puedes estar bastante seguro de que las pérdidas ocurrirán de nuevo. Los mercados tienen días, semanas y meses malos. Tu estrategia debe resistir estos periodos sin destruir tu cuenta.

Análisis del comportamiento de la estrategia

¿Cuáles fueron los problemas comunes con tu estrategia? ¿Salía de las operaciones demasiado tarde o demasiado pronto? ¿Entraba en momentos incorrectos? ¿Tenía dificultades durante mercados laterales? ¿Perdía grandes movimientos? ¿Se enredaba en señales falsas?

Comprender estos patrones te ayuda a mejorar tu estrategia o saber cuándo evitar ciertas condiciones del mercado.

Tasa de aciertos y riesgo/beneficio

¿Cuál fue tu tasa de aciertos (porcentaje de operaciones ganadoras)? ¿Cuál fue tu relación riesgo/beneficio promedio? Estos números funcionan juntos para determinar si tu estrategia es matemáticamente viable.

Por ejemplo, si ganas el 30 % de las veces pero tu ganador promedio es 3 veces mayor que tu perdedor promedio, aún podrías ser rentable. Pero si ganas el 30 % de las veces y tus ganadores son solo 1,5 veces mayores que tus perdedores, probablemente perderás dinero a largo plazo.

Fragilidad de la estrategia

¿Qué tan sensible es tu estrategia a pequeños cambios? Si cambias tu período de backtest o ajustas tus parámetros ligeramente y los resultados se derrumban, eso es una gran señal de alerta.

El futuro es impredecible y turbulento. Si tu estrategia solo funciona bajo condiciones perfectas, probablemente no funcionará en trading real.

Lo que el backtesting no puede decirte

Es igual de importante entender lo que el backtesting no puede hacer. Un simulador nunca puede darte luz verde y decir “VE, esta estrategia definitivamente será rentable”.

Esto es lo que el backtesting no puede decirte:

Garantías de rendimiento futuro

El backtesting nunca puede garantizar que tu estrategia será rentable en el futuro. Los mercados cambian y lo que funcionó en el pasado podría no funcionar mañana. Nuevas regulaciones, condiciones cambiantes o simplemente que otros traders ahora usen estrategias similares pueden afectar el desempeño.

Señales perfectas de entrada y salida

El backtesting no puede decirte exactamente cuándo entrar o salir en tiempo real. Las señales que funcionaron perfectamente en datos históricos podrían no activarse al mismo tiempo en trading en vivo debido al ruido del mercado, el slippage o retardos de ejecución.

Cambios de régimen del mercado

El backtesting no puede predecir cuándo el mercado cambiará de tendencia a lateralidad, o de baja volatilidad a alta volatilidad. Estos cambios de régimen pueden invalidar por completo estrategias que funcionaron bien en el régimen anterior.

Eventos de Cisne Negro

El backtesting no puede tener en cuenta eventos extremos y raros que no hayan ocurrido en tus datos históricos. Choques del mercado, cambios repentinos de política u otros eventos inesperados pueden destruir incluso las estrategias más sólidas.

Cómo interpretar resultados de backtesting

Interpretar los resultados del backtesting es entender la personalidad de tu estrategia. Es como conocer a una persona: aprendes sus hábitos, fortalezas, debilidades y qué la hace funcionar.

Empieza por descubrir si tu estrategia se comportó como esperabas cuando la diseñaste. A veces te sorprendes gratamente al descubrir que no se comportó como pensabas, ¡quizá es incluso mejor!

Puedes deducir el temperamento general de tu estrategia, lo cual te da una mejor visión de lo que puedes esperar. Por ejemplo:

• Si tu estrategia hizo 10 operaciones en el año pasado, no esperes que haga 3 operaciones por día en el futuro
• Si el 99 % de tus operaciones pasadas estuvieron limitadas a ±1 %, no esperes ganancias del 30 % por operación de forma realista
• Si tu estrategia entró tarde en 100 de 120 operaciones, no esperes que capte movimientos perfectamente en el futuro

El backtesting es especialmente bueno diciéndote cuándo tu estrategia es definitivamente un no‑go. Nunca puede decirte “debes operar esta estrategia ahora”, pero sí puede decir “nunca uses esta estrategia, no vale la pena, sigue adelante”.

El enfoque científico del backtesting

El backtesting es pura investigación. Implica aplicar el método científico al trading. Esto significa generar hipótesis (como “si compro cuando ocurre X y vendo cuando ocurre Y, ganaré dinero”) y luego tratar de refutarlas.

Nota que dije “refutarlas”, no “probarlas”. Nunca puedes probar estrictamente que una estrategia es correcta. Esta es una limitación fundamental del método. En ciencia no puedes probar que algo es verdadero, pero puedes probar que es falso.

Si te esfuerzas al máximo por demostrar que una estrategia es un fracaso (probándola en distintos períodos, diferentes marcos temporales, distintos parámetros) y aún así no puedes demostrar que es mala, entonces eso es lo mejor que puedes esperar. En ese punto no tienes razones lógicas para rechazarla. Podrías tener razones emocionales, pero no lógicas.

Ser honesto contigo mismo significa admitir cuando eso es lo mejor que has encontrado. Con el tiempo, podrías descubrir que falla en la realidad. Entonces tendrás que entender por qué, intentar arreglarla, tratar de refutarla otra vez y repetir todo el proceso.

Técnicas avanzadas para un mejor backtesting

Simplemente ejecutar un backtest y observar los resultados es un buen comienzo, pero esforzarse un poco más puede tener enormes beneficios. Tu objetivo debería ser “refutar que la estrategia es buena” o “demostrar que es mala”. Si ese es tu objetivo, entonces probar agresivamente tu estrategia puede aumentar tus probabilidades de romperla.

Probar diferentes periodos de tiempo

Al hacer backtesting observas valores de varios métricos. A veces los rangos de variabilidad de estos métricos pueden decirte más que los valores en sí mismos. Por ejemplo, prueba cambiar la profundidad del backtest gradualmente (como 1 000 velas, 2 000, 3 000… hasta 10 000 velas) y observa cómo varían los métricos.

Fluctuarán inevitablemente, pero si métricas clave como la relación riesgo/beneficio, porcentaje de aciertos o drawdown cambian drásticamente, eso es señal de posible fragilidad en tu estrategia.

Puedes lograr el mismo efecto haciendo backtesting a profundidad máxima pero usando diferentes períodos de tiempo. Elige estos períodos cuidadosamente: uno podría representar un año bajista, otro un año alcista y otro un año lateral.

Pruebas de sensibilidad a parámetros

Prueba qué tan sensible es tu estrategia a cambios de parámetros. Si cambiar tu media móvil de 20 a 21 parámetros arruina completamente tus resultados, esa es señal de alerta. El futuro no te dará exactamente las mismas condiciones, así que tu estrategia debe ser robusta a pequeños cambios.

Pruebas fuera de muestra

Divide tus datos en dos partes: un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba. Usa el conjunto de entrenamiento para desarrollar tu estrategia, luego pruébala en el conjunto de prueba sin hacer ajustes basados en esos resultados. Esto evita el sobreajuste.

¿Cuántas operaciones necesitas?

Las preguntas “¿Cuántas operaciones por día quieres hacer normalmente?” y “¿Cuántas operaciones por día quieres que haga tu estrategia backtesteada?” pueden parecer similares, pero no lo son.

Si el backtesting trata de aprender el temperamento de tu estrategia, quieres que tus backtests produzcan resultados confiables. Si tu backtest genera una operación por año (¡qué operación épica!), podría ser un estudio de caso interesante, pero tendrás incertidumbre sobre si eso puede volver a ocurrir, o tal vez solo sucede cada 22.3 años.

Si tu backtest produce muchas operaciones, estás en buen camino. Si tuviste 100 entradas en el año pasado, puedes esperar estar en la misma liga en el futuro también. Tal vez tengas 70, tal vez 130, pero no es probable tener cero operaciones.

Sin embargo, el número de operaciones por sí solo no es suficiente. También necesitas ver la distribución de retornos. Idealmente, quieres que tus operaciones contribuyan a tu resultado de manera algo equilibrada. Matemáticamente, deseas que tus retornos no tengan colas gordas.

Una vez que tienes una distribución sin colas gordas, tienes motivos para aplicar la ley de los grandes números a tus resultados de backtesting. Entonces puedes esperar que tu estrategia se comporte de manera algo estable bajo circunstancias más o menos similares.

Peligros del curve fitting

Hay una cita famosa: “Con cuatro parámetros puedo ajustar un elefante, y con cinco puedo hacer que mueva la trompa”. Esto describe perfectamente uno de los mayores peligros en el backtesting.

El proceso de backtesting implica analizar la salida de tu estrategia, luego ajustar parámetros o introducir nuevas variables, y repetir el proceso. Normalmente querrías eliminar malas entradas, convertir perdedores en pequeñas ganancias o cambiar algún riesgo/beneficio por tasa de acierto o viceversa.

Durante este proceso ocurre algo interesante. Al observar el comportamiento de tu estrategia en un conjunto de datos y hacer que funcione mejor en esos datos, inevitablemente haces que la estrategia esté mejor adaptada a ese conjunto en particular. Aquí hay un conflicto directo: quieres que tu estrategia funcione bien en datos que no has visto (el futuro), pero lo único que tienes es el pasado.

Quieres que tu estrategia generalice (y por lo tanto sea a prueba de futuro), pero el único control que tienes es ajustar a datos pasados.

Tus reglas de estrategia podrían estar capturando patrones genuinos, o podrían estar capturando ruido aleatorio del mercado. No hay una manera sencilla de diferenciar esto durante el backtesting.

Si te enfocas en el ruido en lugar de patrones genuinos, adaptar tu estrategia a tu conjunto de datos impedirá su capacidad de funcionar bien en datos no vistos. Ahí es cuando tu estrategia se vuelve sobreajustada o curve-fit. Estas estrategias pueden parecer increíbles en backtests pero fallar cuando enfrentan datos de mercado que no estaban en tu conjunto original.

Cómo evitar el curve fitting

Generalización vs. sobreajuste es siempre un equilibrio, a menos que hayas capturado un patrón persistente con precisión ideal. Este es un tema profundo, pero hay algunas reglas prácticas que ayudan a evitar errores graves.

Primero, esfuerza por mantener tu estrategia simple. Recuerda que al backtestear estás asumiendo que capturarás patrones que se repetirán en el futuro. Cuantas más condiciones agregues, mayor el potencial de curve fitting. Pregúntate qué probabilidades estimas de que tu conjunto de condiciones de entrada siga ocurriendo en el futuro.

En sentido matemático estricto, las probabilidades de que un Boeing 787 se autoensamble en una caja suficientemente grande con piezas suficientes (y siendo agitada con fuerza) no son cero. ¿Pero qué tan altas son?

Segundo, para estimar cuán frágil es tu estrategia, haz backtesting en dos conjuntos de datos en lugar de uno. Usa el primer conjunto (llámalo “entrenamiento”) para tu rutina normal de desarrollo de estrategia. Usa el segundo conjunto (“prueba”) para ver métricos, pero nunca analices señales particulares en ese conjunto. Hacerlo arruinaría la idea y convertiría el conjunto de prueba en parte de tu estrategia como el conjunto de entrenamiento.

Si tu estrategia sigue viéndose bien en el conjunto de prueba, entonces es buena señal o has hecho trampa.

Tercero, haz backtesting mientras ajustas ligeramente tus parámetros de entrada y observa la variación de sus signos vitales. Si cambiar tu longitud de SMA de 30 a 29 arruina completamente tu estrategia, deberías preguntarte: ¿hay razones sólidas para que 30 sea tan importante y tenga un significado especial? ¿Qué pasará si en el futuro esos movimientos perfectos que capturas son más lentos por una vela o más rápidos por una vela?

Errores comunes en backtesting que debes evitar

Incluso traders experimentados cometen errores en el backtesting. Aquí algunos errores comunes a tener en cuenta:

Ignorar los costos de transacción

Muchos principiantes no incluyen los costos de transacción en sus backtests. Cada vez que compras o vendes pagas comisiones. Esto puede acumularse rápidamente, especialmente con estrategias de alta frecuencia. Una estrategia que parece rentable sin comisiones podría realmente perder dinero si incluyes costos realistas.

No considerar el slippage

El slippage es la diferencia entre el precio que esperas y el precio que realmente obtienes. En trading real no siempre obtienes el precio exacto que ves en pantalla. Durante periodos volátiles o con órdenes grandes, el slippage puede ser significativo.

Usar información futura

Este es un error clásico llamado “sesgo de anticipación” (look‑ahead bias). Ocurre cuando tu estrategia usa información que no habría estado disponible en el momento de la operación. Por ejemplo, usar el precio de cierre de hoy para tomar una decisión que debería haberse tomado ayer.

No probar suficientes datos

Probar con muy pocos datos puede darte resultados engañosos. Una estrategia podría funcionar bien durante unos meses pero fallar a largo plazo. Trata de probar al menos varios años de datos e incluir diferentes condiciones del mercado.

Ignorar los regímenes del mercado

Los mercados pasan por fases diferentes – tendencias, lateralidad, alta volatilidad, calma. Una estrategia que funciona bien en mercados tendenciales podría fallar en mercados laterales. Asegúrate de que tu backtest incluya distintos regímenes del mercado.

Construyendo un proceso robusto de backtesting

Para aprovechar al máximo el backtesting necesitas un enfoque sistemático. Aquí está un proceso paso a paso:

Paso 1: define tu estrategia claramente

Escribe tus reglas con detalle. Sé específico acerca de condiciones de entrada, condiciones de salida, tamaño de posición y gestión del riesgo. Cuanto más preciso seas, mejor podrás probarla.

Paso 2: elige tus datos cuidadosamente

Selecciona datos apropiados para tu estrategia. Si haces trading diario, usa datos diarios. Si operas intradía, usa datos de minutos o ticks. Asegúrate de que tus datos sean limpios y precisos.

Paso 3: configura tu backtest

Configura tu software de backtesting con parámetros realistas. Incluye costos de transacción, slippage y otras restricciones del mundo real. Comienza con una versión simple de tu estrategia.

Paso 4: ejecuta pruebas iniciales

Ejecuta tu backtest y analiza los métricos básicos. No te emociones demasiado con buenos resultados ni te desanimes con malos resultados. Esto es solo el comienzo.

Paso 5: somete tu estrategia a estrés

Prueba tu estrategia en diferentes períodos de tiempo, condiciones de mercado y parámetros. Intenta quebrarla. Si es frágil, quieres saberlo ahora.

Paso 6: optimiza con cuidado

Si tu estrategia muestra potencial, mejora un poco. Pero ten cuidado de no sobreoptimizar. Recuerda los peligros del curve fitting que discutimos.

Paso 7: valida fuera de muestra

Prueba tu estrategia final en datos que no ha visto antes. Este es tu control de realidad.

Entendiendo métricas de backtesting

El backtesting genera muchas métricas diferentes. Aquí las más importantes:

Retorno total

Es el porcentaje total de ganancia o pérdida desde tu capital inicial. Es en lo que la mayoría se enfoca, pero no es la métrica más importante.

Retorno anualizado

Convierte tu retorno total a una tasa anual, facilitando la comparación entre estrategias con diferentes periodos de tiempo.

Drawdown máximo

Es la mayor caída máxima a mínima en el valor de tu cuenta. Mide la peor racha negativa que habrías experimentado.

Ratio de Sharpe

Este mide el rendimiento ajustado al riesgo. Te indica cuánto retorno estás obteniendo por cada unidad de riesgo que asumes. Cuanto mayor, mejor.

Tasa de aciertos

Es el porcentaje de operaciones que fueron rentables. Es importante, pero no tanto como muchos piensan.

Factor de beneficio

Es la relación entre ganancias brutas y pérdidas brutas. Un factor de beneficio por encima de 1.0 significa que eres rentable, y cuanto más alto, mejor.

Ganancia promedio vs pérdida promedio

Esto indica el tamaño típico de tus ganancias y pérdidas. Quieres que tu ganancia promedio sea mayor que tu pérdida promedio.

Número de operaciones

Indica qué tan activa es tu estrategia. Más operaciones significan más oportunidades pero también más costos de transacción.

Cuándo confiar en resultados de backtesting

No todos los resultados son igualmente confiables. Aquí algunos criterios para tener más confianza:

Escenarios de alta confianza

• Tu estrategia ha sido probada en al menos 3‑5 años de datos
• Incluye diferentes condiciones de mercado (mercados alcistas, bajistas, laterales)
• Tiene un número razonable de operaciones (al menos 30‑50)
• Los resultados son consistentes en diferentes periodos
• Pequeños cambios en parámetros no afectan drásticamente los resultados
• Las pruebas fuera de muestra confirman los resultados

Escenarios de baja confianza

• Solo se probó en pocos meses de datos
• Solo se probó durante un solo tipo de mercado
• Muy pocas operaciones (menos de 20)
• Los resultados cambian drásticamente con pequeños cambios en parámetros
• Las pruebas fuera de muestra muestran malos resultados
• La estrategia es excesivamente compleja con muchos parámetros

De backtesting a trading en vivo

Una vez que tienes una estrategia que luce bien en backtesting, el siguiente paso es pasar al trading en vivo. Pero esta transición requiere planificación cuidadosa:

Empieza con poco

No arriesgues tu cuenta completa en una estrategia que solo ha sido backtesteada. Comienza con una cantidad pequeña de dinero para probarla en condiciones reales.

Primero trading simulado

Considera operar en papel (paper trading con datos en tiempo real) antes de usar dinero real. Esto te ayuda a identificar problemas de ejecución, timing o factores psicológicos.

Monitorea de cerca

Cuando comiences a operar en vivo, monitorea tus resultados de cerca. Compáralos con los del backtest. Si son significativamente distintos, intenta entender por qué.

Sé consciente de posibles decepciones

Los resultados del trading real casi siempre son peores que los del backtesting. Esto es normal y esperado. No te desanimes si tu desempeño en vivo no coincide exactamente con tu backtest.

Sigue mejorando

Usa tu experiencia en trading real para mejorar tu estrategia. Aprenderás cosas que el backtesting no pudo enseñarte.

Conclusión

El backtesting es una herramienta poderosa para traders, pero no es una bola de cristal. No puede predecir el futuro, pero puede ayudarte a entender el pasado y tomar mejores decisiones sobre tus estrategias de trading.

La clave es usar el backtesting como una herramienta de investigación, no como una garantía de ganancias futuras. Enfócate en entender cómo se comporta tu estrategia, cuáles son sus fortalezas y debilidades, y si es lo suficientemente robusta para manejar diferentes condiciones del mercado.

Recuerda que el objetivo del backtesting no es probar que tu estrategia es perfecta, sino refutar que es terrible. Si no puedes demostrar que es mala después de pruebas exhaustivas, podrías tener algo que valga la pena probar con dinero real.

Pero siempre empieza pequeño, monitorea de cerca y prepárate para aprender de tus errores. Los mercados cambian constantemente, y lo que funcionó ayer podría no funcionar mañana. Los mejores traders son aquellos que pueden adaptarse y aprender tanto de sus éxitos como de sus fracasos.

El backtesting es solo una herramienta en tu caja de herramientas de trading, pero es esencial. Úsalo sabiamente, y puede ayudarte a convertirte en un trader más informado y exitoso.