Monte Carlo en un backtest: qué mide y qué no
Aprende a leer los percentiles, el drawdown y el remuestreo de operaciones del informe Quant de Deepwick.
Una curva de capital muestra un recorrido histórico. El panel Monte Carlo de Deepwick permite preguntar qué ocurre al construir otros recorridos a partir de las operaciones cerradas de ese backtest. La diferencia importa: sigues trabajando con la información de la muestra original.
Abre Monte Carlo desde un informe guardado
Entra en Backtests, abre un informe terminado y pulsa quant report. Allí encontrarás el bloque Monte Carlo bootstrap, con el número de simulaciones, los percentiles del capital final y una medida de drawdown. Necesitas una sesión y al menos una operación cerrada para obtener resultados; una muestra pequeña puede producir cifras muy poco informativas.
Antes de interpretarlas, anota el símbolo, proveedor, temporalidad, periodo y costes del backtest. Si todavía no tienes uno, sigue la guía de tu primer backtest.
Qué cambia en cada simulación
Deepwick toma el P&L de las operaciones cerradas y lo muestrea con reemplazo: una operación puede aparecer varias veces y otra no aparecer. Cada recorrido contiene tantas extracciones como operaciones tenía la muestra. No se limita a cambiar el orden de una lista fija.
El manual estadístico de NIST explica este principio del bootstrap: volver a muestrear observaciones para explorar la incertidumbre de una estadística.
La implementación actual del informe utiliza 1.000 simulaciones y un capital inicial de referencia de 10.000. Suma importes de P&L; no vuelve a ejecutar el script ni recalcula el tamaño de cada posición. Si tu backtest usa otro capital, no interpretes estos porcentajes como una reproducción directa de tu cuenta. Al volver a calcular, las cifras pueden variar por el muestreo aleatorio.
Cómo leer los percentiles
5th %, Median y 95th % describen posiciones dentro de los capitales finales simulados. No son una promesa de que tu resultado futuro caerá entre esos extremos.
El drawdown del percentil 95 describe una zona desfavorable de las simulaciones generadas. Puede haber escenarios peores, incluso dentro de ellas. Tampoco cubre pérdidas que nunca aparecieron en la muestra original.
Ruin prob (final < 50%) cuenta las simulaciones que terminan por debajo de la mitad del capital de referencia. No mide necesariamente cuántas cruzaron ese umbral durante el recorrido, ni la probabilidad real de liquidación de una cuenta.
Qué registrar en tu investigación
Guarda el número de operaciones, los percentiles, el capital de referencia y la fecha del análisis. Comprueba si unas pocas ganancias grandes dominan la muestra y qué cambia al estudiar otro periodo.
Este remuestreo no conserva las rachas históricas ni incorpora por sí solo nuevos regímenes, fallos de ejecución o costes distintos. Úsalo para formular preguntas sobre la muestra, junto con un walk-forward con entrenamiento y prueba separados. El bloque de particiones del informe Quant no sustituye ese proceso de reoptimización y evaluación posterior.