Probar reglas de inversión con honestidad, sin dinero real
Una pequeña herramienta para probar reglas de inversión sencillas con datos de mercado pasados, construida para que no pueda hacer trampa ni lanzar una orden real.
La necesidad
Las pruebas de estrategias de inversión con datos pasados suelen parecer brillantes porque, sin decirlo, usan información que nadie tenía en ese momento.
La idea
Construir el laboratorio en torno a la trampa, y no en torno a las estrategias.
Lo que construí
- Una regla calculada con el precio de cierre de un día solo se aplica a la rentabilidad del día siguiente, nunca a la del mismo día.
- Cada cambio de posición cuesta un 0,05 % en comisiones.
- Cada regla se compara con «comprar al principio y no hacer nada»: una estrategia que gana un 8 % mientras el mercado gana un 20 % ha perdido valor.
- Dos seguros: la dirección de negociación está fijada en el entorno de pruebas, y el código solo puede leer; no tiene forma de lanzar una orden.
El resultado
- 3módulos de Python
- 453líneas de código
- 11indicadores calculados por prueba
- 0órdenes que puede lanzar, a propósito
Todavía no tiene pruebas automatizadas ni una ejecución con claves reales de simulación que pueda mostrar. Es una herramienta para entender un mecanismo, no para decidir una inversión.
En imágenes
Lo que aprendí
Si pruebas suficientes combinaciones con el pasado, siempre habrá una que parezca haber funcionado. Conocer los límites de una prueba forma parte del resultado.
Detalles técnicos Tecnologías, arquitectura y decisiones, para lectores técnicos
Tecnologías
- Python
- Streamlit
- pandas
- NumPy
- requests
- API de Alpaca (paper trading)
Cómo funciona
- Señales calculadas al cierre del día D aplicadas a la rentabilidad del día D+1; coste del 0,05 % por cambio de posición; comparación sistemática con comprar y mantener.
- Dos reglas que se pueden probar —cruce de medias móviles y ruptura por encima de un máximo anterior— con entre uno y cinco años de cotizaciones diarias de acciones estadounidenses.
- URL base de la API de negociación fijada en el código al entorno de pruebas paper-api de Alpaca (no configurable); cliente de solo lectura sin función de órdenes; claves leídas únicamente de variables de entorno.
- Cuando faltan datos (sin claves, 401/403, límite de peticiones), la interfaz de Streamlit muestra el motivo en lugar de una cifra por defecto.
- Sesgo conocido: las entradas se valoran al cierre que generó la señal y no a la apertura siguiente, así que incluyen el salto nocturno.
Lo que aún falta
- Todavía sin pruebas automatizadas
- No es una herramienta de inversión