¿Por qué funciona? – Py Robo Advisor

13 claves que aplicamos en las estrategias de inversión cuantitativa para que realmente funcione

1. Modelos simples, robustos. Prioriza la regresión múltiple frente a redes neuronales complejas para evitar el sobreentrenamiento.

2. Validación secuencial (walk-forward). Divide el histórico en ventanas: entrena en A y valida en B; luego entrena en A+B y valida en C, y así sucesivamente. Esto impide que se filtre información futura y ofrece métricas reales, no ilusiones.

3. Familias de estrategias. Introduce un componente aleatorio para generar múltiples variantes y comprobar que los retornos siguen una distribución estable (sin picos ni “ruido”).

4. Solo datos históricos públicos. Usa exclusivamente información histórica de las cotizacions para mantener integridad y reproducibilidad científica.

5. Sin ajuste global de parámetros. Evita optimizar con algoritmos genéticos sobre toda la serie temporal: acabarás sobreentrenando.

6. Oportunidades, no impulsos. Aplica la regla del percentil 95: se ejecuta cuando la oportunidad es estadísticamente excepcional.

7. Órdenes límite. Controla el precio de entrada y salida; mejora el coste de ejecución.

8. Moneda alineada con el mercado objetivo. Opera en la misma divisa para reducir comisiones y fricciones.

9. Mide el “gap” simulación–realidad. Incorpora un proceso sistemático para cuantificar la desviación entre el backtest y la operativa en vivo.

10. Señales no masificadas. Evita estrategias compartidas que generen las mismas señales para todos: el primero que opera perjudica al resto.

11. Estabilidad evolutiva. Diseña estrategias cuyo rendimiento no se degrade ante pequeñas variaciones paramétricas; así evitas que una versión “hermana” parasite a otra.

12. Aprendizaje continuo + walk-forward. La combinación perfecta para minimizar el riesgo de filtración de información futura.

13. Métrica propietaria: Array Regression. Un coeficiente que evalúa relaciones N a N (por ejemplo, estrategias vs. activos) para detectar activos no predecibles y algoritmos con baja capacidad predictiva. Hay ejemplos y demostraciones disponibles en GitHub.

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