Backtest de cartera (2023-01-03 → 2026-09-11)

Estrategia: sma_cross · Selector: fuerza de tendencia (cierre / SMA200 − 1)
Parámetros: {'fast': 20, 'slow': 50, 'trend': 200, 'atr_period': 14, 'stop_atr_mult': 2.0, 'take_profit_atr_mult': 3.0, 'max_hold_days': 40, 'calendar_days': False, 'volume_filter_ratio': 0.8, 'entry_window': 5, 'exit_mode': 'take_profit'}
Universo (10): SPY QQQ AAPL MSFT NVDA AMZN GOOGL META JPM XOM · Benchmark: SPY

Métricas por modo de salida

La columna Buy & Hold es SPY en el mismo periodo.

Detalle take_profit

Operaciones cerradas: 39 · Máx. posiciones simultáneas: 4/5 · Señales descartadas por falta de huecos: 0 · por régimen: 0 · por hueco de apertura: 5 · Reglas de riesgo: 0 kills diarios, 0 días vetados por drawdown, 0 señales descartadas, 0 vetadas por anti-PDT (1 day trades) · Precios nominales: sí (0 posiciones atravesaron un split)

Riesgo comparable: SPY a la misma volatilidad (mezcla con efectivo, vol móvil 60 d): +7.0 % · IC 90 % del retorno anualizado (bootstrap por bloques): [+0.8 %, +3.1 %]

Por año y régimen take_profit

Últimas operaciones take_profit

Lectura honesta

• Sesgo de supervivencia. El universo son símbolos que hoy sabemos que sobrevivieron y subieron; sobre datos de 2019 en adelante eso infla el resultado. Compara siempre contra el benchmark y trata estas cifras como techo, no como expectativa.
• Este backtest de cartera es el que se compara con el paper: mismo capital compartido, mismo límite de posiciones, mismo sizing y mismo selector.
• Paridad con el bot: hueco de apertura > MAX_GAP_PCT descarta la entrada y stop/take-profit se desplazan con el precio de apertura, como en engine/cycle.py. Lo que el backtest NO reproduce: la cancelación de entradas sin fill (aquí toda entrada se llena en la apertura), los fills parciales y la latencia real del cron. La regla anti-PDT SÍ se simula con --risk-rules (solo veta entradas, como en vivo).
• Reglas de pérdida diaria y drawdown solo con --risk-rules (el workflow automático las activa): con el histórico gratuito (desde 2020-07-27) nunca se disparan; se prueban con un crash sintético en tests/test_kill_switch_system.py.
• El objetivo de take-profit de la regla al cierre se recalcula cada día con el ATR actual (entrada + 3×ATR), mientras la pata bracket queda fija en la entrada: cuando la volatilidad baja, la regla al cierre vence antes. El bot hace exactamente lo mismo (docs/STRATEGY.md).
• El número de operaciones no es un umbral universal de validez: mira el intervalo de confianza del retorno anualizado (bootstrap por bloques, abajo) y recuerda que esta ventana participó en la selección de variantes.

Cómo se calcula

• Sharpe: retornos diarios de la equity de la cartera, tipo libre de riesgo 0, media ÷ desviación × √252. Sin remuneración del efectivo (la cuenta paper no paga intereses).
• Costes: comisión 0.00 % por lado + 0.00 USD por orden; slippage 0.050 % por lado sobre apertura, stop y objetivo.
• Drawdown máximo: caída desde el máximo previo de la equity diaria al cierre.
• Exposición: % de días con alguna posición abierta. Es tiempo invertido, no capital ni riesgo: no se usa como denominador de nada.
• Benchmark a la misma volatilidad: mezcla benchmark + efectivo cuyo peso sigue la volatilidad móvil de 60 días de la estrategia (solo datos pasados). Descriptivo.
• IC 90 % del retorno anualizado: bootstrap por bloques de 10 días sobre los retornos diarios (1 000 remuestreos). Conserva la dependencia dentro del bloque; NO corrige que la ventana fuera de muestra participó en la selección del modo de salida.
• Precios: indicadores sobre barras ajustadas por splits (IEX); dinero, tamaños enteros, stop y objetivo con precios nominales del día: sí.
• Anti-PDT (con reglas de riesgo): veta entradas nuevas tras 3 operaciones abiertas y cerradas el mismo día en 5 días hábiles si la equity está bajo 25,000 USD; nunca bloquea una salida. Como en vivo.
• Evidencia técnica vs económica: este reporte mide si el sistema hace lo que dice; no demuestra ventaja económica. Esa se plantea aparte, con la observación en paper y estos intervalos, nunca con el retorno acumulado solo.

Reproducir

• Commit del código: 957a040
• Comando: bot backtest-portfolio --start 2019-01-01 --split 2023-01-01 --cash 2000 --exit-mode take_profit --risk-rules --tag REAL2000 --no-png
• Hash de los datos (cachés CSV usadas): 8bfaba63e4ea
• Datos conservados en: backtest-data/2026-09-12
• Ajuste y feed: split (indicadores) + raw (dinero), feed IEX
• alpaca-py: 0.44.0
• Generado: 2026-09-12 04:37 UTC
• Mismo commit + mismos archivos de caché + mismo comando → mismo resultado (tests/test_backtest_reproducible.py). Sin el archivo de datos el hash no sirve.