7 años de backtesting. Descorrelación máxima. Transparencia total.
Copia automáticamente las operaciones de portfolios algorítmicos basados en estrategias robustas que operan en Forex, Índices y Oro
Abrir Cuenta en Global Prime y Empezar a CopiarAplicamos el método científico al trading: hipótesis, validación estadística rigurosa y replicación en condiciones reales antes de operar con capital.
Combinamos estrategias en diferentes activos y timeframes para reducir el riesgo de cartera y suavizar la curva de equity sin depender de un solo enfoque.
Compartimos nuestro proceso completo: desde las pruebas de robustez hasta las fuentes académicas que respaldan cada decisión de inversión.
No lanzamos ninguna estrategia al mercado sin pasar por estas 4 fases de validación rigurosa
Investigación exhaustiva de ineficiencias y anomalías en múltiples activos (Forex, Índices, Oro). Análisis de patrones estadísticos, estacionalidad, momentum y reversión a la media. Generación de miles de hipótesis basadas en fundamentos cuantitativos sólidos.
Validación rigurosa mediante simulaciones Monte Carlo (>5,000 iteraciones), walk-forward analysis, permutación de datos y stress testing. Solo las estrategias que superan múltiples criterios estadísticos avanzan a la siguiente fase. Análisis de correlación y diversificación.
Implementación en cuenta real con capital reducido durante 3-6 meses. Monitorización continua de slippage, ejecución, comisiones reales y comportamiento psicológico. Validación de que los resultados del backtest se replican en condiciones de mercado real.
Despliegue gradual con gestión de capital profesional. Seguimiento diario de métricas de rendimiento, correlaciones entre estrategias y ajuste dinámico de exposición. Revisión trimestral de cada estrategia y reemplazo de aquellas que pierden ventaja estadística.
Un backtest positivo no garantiza nada. Por eso aplicamos múltiples pruebas de robustez para validar que cada estrategia tiene ventaja real
Aleatorización de secuencias de operaciones para evaluar la distribución estadística de resultados posibles. Simula miles de escenarios diferentes reorganizando trades históricos para calcular probabilidades de drawdown máximo, beneficio esperado y consistencia.
Métrica: Distribución de equities, percentiles de confianza, análisis de peor caso
División del histórico en períodos de entrenamiento y validación sucesivos. Optimiza en un período y valida en el siguiente, avanzando progresivamente en el tiempo.
Métrica: Consistencia entre períodos in-sample y out-of-sample
Reorganización aleatoria de barras de precio manteniendo propiedades estadísticas. Si la estrategia sigue siendo rentable en datos permutados, demuestra robustez ante variaciones del mercado.
Métrica: Performance en datos sintéticos vs. datos reales
Prueba de la estrategia ante condiciones extremas del mercado: alta volatilidad, gaps, baja liquidez, períodos de crisis.
Métrica: Drawdown en escenarios adversos
Realizamos más de 5,000 simulaciones Monte Carlo para cada estrategia, evaluando diferentes escenarios de mercado y secuencias de operaciones. Esto nos permite conocer la distribución estadística real de resultados esperados.
Nuestro enfoque se fundamenta en la literatura cuantitativa más respetada del sector
Estrategias prácticas de trading algorítmico con ejemplos de backtesting y validación rigurosa
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La historia de un matemático pionero en la era de los algoritmos
Ver en AmazonOperamos en diferentes mercados para reducir la correlación y distribuir el riesgo de forma inteligente
EUR/USD, GBP/USD, USD/JPY y más pares principales
S&P 500, NASDAQ, DAX, FTSE
XAU/USD como activo refugio descorrelado
¿Por qué es importante la descorrelación? Cuando una estrategia tiene pérdidas, otra puede estar generando beneficios. Esto reduce la volatilidad total de la cartera y mejora la consistencia de resultados a largo plazo.
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