Sistemas

Reglas sistemáticas y curvas de futuros: un ejemplo para desconfiar de los gráficos demasiado lisos

Autor Equipo Cronmiarzindio Octubre 2026

Ejemplo hipotético de backtest sobre futuros de materias primas

Diseñar reglas sobre curvas de futuros sin enamorarse de un backtest brillante

El mito central dice así: con suficientes datos y capacidad de cálculo, cualquier mercado cede ante un conjunto de reglas bien afinado. En la práctica, el intento de domar curvas de futuros de materias primas con una sola receta suele acabar en modelos demasiado sensibles a detalles históricos irrepetibles. Para ilustrarlo, propongo un ejemplo hipotético en el que se comparan dos conjuntos de reglas sencillas aplicadas a la misma serie de contratos continuos, con diferencias mínimas en la forma de tratar el roll y los huecos de liquidez.

Cuando el método de roll pesa más que la señal

En el primer conjunto de reglas, el diseño asume un roll mecánico en una fecha fija del mes y calcula las señales sobre una serie continua ajustada. El backtest resultante parece estable, con rachas de pérdidas contenidas. Sin embargo, el ejemplo hipotético revela que buena parte de la estabilidad proviene de cómo se ajustan los saltos de precio entre vencimientos, no de una propiedad profunda del mercado. Cambiar el método de ajuste altera de forma apreciable la curva de resultados.

Reglas que concentran riesgo sin avisar

El segundo conjunto introduce una condición adicional: solo se rueda cuando el diferencial entre vencimientos supera cierto umbral. Sobre el papel, la idea pretende evitar costes innecesarios. En el ejemplo, el efecto es doble. Por un lado, reduce el número de operaciones; por otro, concentra el riesgo en episodios donde la estructura temporal se mueve con fuerza. La curva hipotética de resultados muestra picos más pronunciados y periodos de aparente calma que pueden ser engañosos.

Sensibilidad a decisiones que parecen menores

Comparar ambos enfoques invita a una conclusión incómoda: el aspecto de un backtest puede depender tanto de decisiones de implementación como de la lógica de la señal principal. Ajustes en la forma de construir la serie, en los costes asumidos o en la gestión de datos faltantes pueden cambiar métricas clave sin que el usuario lo perciba a simple vista.

Qué hacer antes de fiarse de un gráfico perfecto

Por eso, el artículo insiste en tratar cualquier resultado histórico como un punto de partida para hacer preguntas, no como un mapa fiable del futuro. Los ejemplos son hipotéticos, los datos utilizados en la práctica pueden diferir y los resultados pueden variar. Antes de utilizar reglas similares en operaciones reales, es recomendable discutir sus supuestos con un profesional independiente y revisar escenarios menos favorables que los mostrados en la pantalla.

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