Los riesgos del backtesting: por qué un buen historial no garantiza nada
Un backtest es una simulación de lo que habría pasado si hubieras aplicado una estrategia en el pasado. Es una herramienta útil, pero engañosa si no se interpreta bien. Estos son los problemas que más veces arruinan carteras.
1. Sobreajuste (overfitting)
Si pruebas cientos de combinaciones de reglas, alguna saldrá estupenda por pura casualidad. Una estrategia con muchos parámetros ajustados al pasado suele funcionar peor en el futuro.
Cómo detectarlo: pocas reglas, parámetros «redondos» (1, 3, 6, 12 meses), y resultados que se mantienen al cambiar ligeramente cada parámetro.
2. Sesgo de datos (data snooping)
Aunque el autor no ajuste a propósito, conoce el pasado. Los papers de Keller se publican con datos hasta 2022; su comportamiento posterior es el verdadero examen, el periodo fuera de muestra. Por eso mostramos en cada ficha cómo ha ido desde la publicación.
3. Sesgo de supervivencia
Si pruebas solo ETF que existen hoy, ignoras los que cerraron. En estrategias con ETF de grandes índices el efecto es menor, pero existe.
4. Costes ignorados
Comisiones, horquilla de compra-venta, impuestos y tracking de los ETF se llevan puntos de rentabilidad. En estrategias con rotación mensual son relevantes. Por eso nuestros backtests incluyen un 0,1 % por operación y tienes un simulador con costes ajustables.
5. Supuestos de ejecución irreales
Operar al precio exacto del cierre del último día del mes es fácil en un papel, no tanto en la vida real. Con operar al día siguiente, los resultados cambian algo.
6. Periodo corto o favorable
Con ETF solo hay datos desde 2007-2008. Un periodo dominado por tipos en mínimos y una gran bolsa alcista no representa todos los entornos. Algunos papers usan datos desde 1970 con índices; es más información, pero con más incertidumbre.
7. Cambio de régimen
Lo que funcionó en un entorno de tipos bajos puede no hacerlo cuando cambian los tipos. Es justo la razón por la que HAA incorporó un canario de inflación.
Cómo protegerte
- Desconfía de cualquier backtest con rentabilidades «demasiado buenas».
- Prefiere estrategias publicadas por investigadores que enseñen también sus peores periodos.
- Compara con una referencia pasiva simple (como el 60/40).
- Usa el seguimiento en vivo: ve a la página de seguimiento y comprueba cómo evolucionan las señales registradas.
- Invierte solo lo que puedas permitirte tener en una estrategia que puede rendir peor que una pasiva durante años.
Preguntas frecuentes
¿Los backtests sirven para algo?
Sí: para descartar ideas malas, comprender cómo se comporta una estrategia en crisis y estimar órdenes de magnitud. No sirven para prometer rentabilidades.
¿Qué es el periodo fuera de muestra?
El tramo de datos posterior al desarrollo de la estrategia, que no se usó para diseñar las reglas. Es la mejor comprobación de que no hay sobreajuste.
¿Cuánto tiempo hace falta para evaluar una estrategia táctica?
Muchos años, y varios ciclos de mercado. Unos pocos meses o un año no dicen casi nada.