En el trading sistemático, los sesgos pueden arruinar incluso las mejores estrategias.
Sin darnos cuenta, podemos manipular nuestros resultados para que se vean mejores de lo que son en realidad, llevándonos a conclusiones erróneas y a pérdidas significativas.
Aquí vamos a detallar cuatro de los sesgos más comunes y destructivos, para que los puedas identificar y evitar.
📝 1. Look-Ahead Bias (Sesgo de Mirar al Futuro)
Este sesgo ocurre cuando usamos información que aún no estaría disponible en el momento de la operación.
Aunque esto suena como un error obvio, puede ocurrir fácilmente cuando, por ejemplo, utilizamos el precio de cierre de la siguiente vela para generar una señal de compra o venta.
Esto da una visión «ideal» que no representa la realidad, porque en tiempo real no puedes ver la siguiente vela antes de operar.
📊 2. Selection Bias (Sesgo de Selección)
El sesgo de selección aparece cuando elegimos o descartamos datos basándonos en criterios específicos que favorecen los resultados que queremos ver.
Por ejemplo, imagina que estás creando una estrategia de seguimiento de tendencia y decides probarla solo en acciones como Nvidia (NVDA) en un mercado alcista reciente.
💀 ¿Cuál es el problema?
Al limitarte a probar solo en un activo o un periodo que ha tenido buenos resultados, te estás engañando con un rendimiento inflado y difícil de replicar en el mercado general.
Una estrategia que realmente funcione debe tener éxito en una variedad de activos y condiciones de mercado.
🔍 3. Data Snooping (Sesgo por Exceso de Análisis de Datos)
Este sesgo surge cuando usamos los mismos datos una y otra vez para optimizar una estrategia, o cuando creamos un modelo demasiado complicado que termina ajustándose a patrones irrelevantes en los datos.
Data snooping es como buscar coincidencias en una gran cantidad de datos y luego enfocarnos solo en los resultados que parecen interesantes, sin considerar la aleatoriedad.
💡 Ejemplo
Ernest Chan, experto en trading cuantitativo, explica este sesgo con un ejemplo:
Si observas muchas correlaciones en un conjunto de datos, siempre encontrarás algunas que parezcan fuertes.
Pero si eliges y analizas solo esas, sin considerar que solo se ven fuertes por la cantidad de pruebas que realizaste, estás construyendo una estrategia basada en casualidades y no en una señal confiable.
📉 4. Survivorship Bias (Sesgo de Supervivencia)
Este sesgo aparece cuando analizamos únicamente los activos que han “sobrevivido” hasta hoy, ignorando aquellos que han quebrado, sido eliminados o fusionados.
Esto suele pasar cuando revisamos datos históricos sin considerar las acciones que ya no están en el mercado.
💀 ¿Cuál es el problema?
El análisis se vuelve incompleto y da una visión sesgada de los resultados, ya que ignoramos los riesgos y pérdidas de aquellos activos que no lograron sobrevivir.
Esto hace que los resultados de la estrategia parezcan más rentables y menos riesgosos de lo que realmente serían en la práctica.
Para entender completamente los riesgos y obtener una visión objetiva, necesitamos incluir estos activos desaparecidos en nuestro análisis.
💡 Reflexión Final
Los sesgos como el look-ahead bias, selection bias, data snooping y survivorship bias pueden parecer inocentes o inofensivos, pero tienen el poder de llevar nuestras estrategias de trading al fracaso.
La clave está en reconocerlos y crear estrategias de trading que sean robustas, realistas y probadas en una variedad de escenarios.
La newsletter de MKTSignals
Si quieres estar al tanto de todas nuestras novedades, suscríbete a nuestra newsletter. ¡Es gratis!
0 comentarios