Datos macro FRED en backtest: cómo evitar el lookahead bias
Integrar CPI, NFP o yields en tus algoritmos puede multiplicar tu edge. O destruirlo, si caes en lookahead bias. La diferencia es usar release_date, no observation_date.
FRED (Federal Reserve Economic Data) ofrece más de 800,000 series macroeconómicas gratuitamente. Filtros como CPI, desempleo, yields del Tesoro, VIX, M2 Money Supply son todos fuente de potenciales señales para sistemas que combinan precio con contexto macro.
El error fatal: usar observation_date
El CPI de marzo de 2024 se publicó el 10 de abril. Si tu backtest usa la fecha de observación (1 de marzo) para tomar decisiones, estás operando con datos que aún no existían. Resultado: lookahead bias y estrategia fantasma.
La solución: release_date
FRED expone para cada datapoint la fecha real en que el público supo del valor. Esa es la única fecha que puedes usar en backtest. TradingNote sincroniza ambas y siempre usa release_date para evitar el problema.
Series útiles para empezar
- VIXCLS: volatilidad implícita del S&P 500
- UNRATE: tasa de desempleo USA
- DGS10: yield del bono a 10 años
- CPIAUCSL: CPI all urban
Si nunca usaste macro en tus algos, empieza por VIX como filtro de risk-off — los días con VIX > 25 se comportan estructuralmente diferente. La integración con FRED en TradingNote es nativa.
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