Monte Carlo
Pone a prueba la solidez de un sistema simulando miles de escenarios posibles, no solo el que ocurrió. Responde: «¿tuve suerte o mi sistema es de verdad?».
El análisis Monte Carlo responde a la pregunta más incómoda del trading: «¿tuve suerte, o mi sistema es de verdad sólido?». Tu backtest te muestra UNA historia: la que efectivamente ocurrió. Pero esa secuencia exacta de ganancias y pérdidas no se va a repetir jamás. Monte Carlo toma tus operaciones y las reordena y varía miles de veces para construir miles de historias alternativas igual de plausibles. Así dejas de ver un único resultado y empiezas a ver el rango de resultados que podrían haber ocurrido — que es lo que de verdad te va a pasar en vivo.
Qué hace por dentro
La simulación no inventa operaciones de la nada: parte de las TUS operaciones reales (las del backtest) y las perturba de formas estadísticamente válidas. Estas son las tres técnicas principales:
| Técnica | Qué cambia | Qué pregunta responde |
|---|---|---|
| Reordenar (shuffle) | El orden en que ocurren tus operaciones, no cuáles. | ¿Y si la mala racha hubiera llegado al principio? ¿Habrías sobrevivido? |
| Remuestrear (bootstrap) | Toma operaciones al azar con repetición para formar nuevas historias. | ¿Qué tan dependiente es el resultado de unas pocas operaciones afortunadas? |
| Saltar operaciones | Elimina un % de operaciones al azar (las que te perdiste por estar offline, slippage, etc.). | ¿Aguanta el sistema si en la práctica no tomas todas las señales? |
Cómo leer el resultado: los percentiles
Monte Carlo no te da un número, te da una distribución. La clave está en los percentiles: el percentil 5 es el «mal escenario» (solo 1 de cada 20 historias salió peor) y el percentil 95 es el «buen escenario». Lo que importa no es el promedio, sino qué tan malo es el peor caso realista.
| Métrica | Cómo interpretarla |
|---|---|
| Drawdown en el percentil 95 | El peor drawdown realista. Si tu plan de riesgo no aguanta esa caída, el sistema te va a sacar del mercado antes de funcionar. |
| % de escenarios rentables | Si solo el 60% de las historias terminó en verde, tu rentabilidad depende demasiado de la suerte. |
| Rango de retorno (p5 – p95) | Un rango estrecho = sistema consistente. Un rango enorme = el resultado es casi una lotería. |
No mires solo el escenario promedio. Fíjate en el peor 5%: si tu sistema sigue siendo rentable (o al menos no quiebra) ahí, estás preparado para la realidad del mercado. La mayoría de traders quiebra justamente porque planeó para el escenario promedio y vivió el del percentil 5.
Monte Carlo vs Multiverso: no son lo mismo
Es fácil confundirlos porque ambos «simulan miles de escenarios», pero atacan distintos riesgos y se complementan:
Varía la SECUENCIA de tus operaciones ya ocurridas. Responde «dado que estas operaciones existen, ¿qué tan sensible es mi resultado a su orden y a perderme algunas?». Es rápido y se hace sobre los trades de un backtest cualquiera.
Va más a fondo: genera miles de MERCADOS sintéticos nuevos (precios que nunca existieron pero estadísticamente parecidos) y vuelve a correr el algoritmo completo en cada uno. Responde «¿este algoritmo funciona en mercados que NO son exactamente el histórico que lo entrenó?». Es el filtro anti-overfitting más duro, y vive en «Mis Algoritmos».
En la práctica: usa Monte Carlo para dimensionar tu riesgo (¿qué drawdown debo estar dispuesto a aguantar?) y el Multiverso para decidir si un algoritmo merece dinero real (¿generaliza o solo memorizó el pasado?). Los dos juntos, más Walk-Forward y DSR, son los cuatro ángulos de la robustez.