Glosario

Glosario de inversión cuantitativa.

Los 30 conceptos que todo inversor sistemático debe dominar antes de operar, explicados en una frase. De la validación al dimensionamiento del riesgo, sin jerga innecesaria.

Validación

Hipótesis nula: El supuesto de partida de que tu estrategia NO tiene ventaja y los resultados son fruto del azar. Por qué importa: te obliga a demostrar lo contrario con evidencia, en lugar de enamorarte de un backtest bonito. Tu trabajo es intentar refutarla, no confirmarla.
In-sample: El tramo de datos histórico que usas para construir y ajustar la estrategia. Por qué importa: los resultados in-sample casi siempre lucen bien (has optimizado sobre ellos). Por sí solos no demuestran nada: son el examen con las respuestas delante.
Out-of-sample (OOS): El tramo de datos que reservas y NO tocas durante el diseño, para probar la estrategia ya cerrada. Por qué importa: es la primera prueba honesta. Si el comportamiento OOS se parece al in-sample, hay indicios de robustez; si se desmorona, tenías sobreajuste. Es tu activo más valioso y más perecedero: cada vez que lo miras para 'ajustar un poco', lo contaminas. Úsalo una sola vez, al final.
Overfitting (sobreajuste): Ajustar tanto la estrategia a los datos pasados que aprende el ruido en lugar de la señal. Por qué importa: es uno de los errores más frecuentes del sistemático novato. Una estrategia sobreajustada brilla en el pasado y se hunde en cuanto toca dinero real.
Walk-forward: Validación por ventanas deslizantes: optimizas en un tramo, pruebas en el siguiente OOS, avanzas y repites. Por qué importa: simula cómo reoptimizarías en la vida real y da una visión más realista que un único backtest sobre todo el histórico.
Monte Carlo: Reordenar o remuestrear miles de veces las operaciones (o los retornos) para ver el abanico de resultados posibles. Por qué importa: tu curva de equity es solo UNA de las muchas que podrían haber salido. Monte Carlo te enseña el rango de drawdowns y resultados que deberías esperar, no solo el del camino que tocó.

Sesgos

Look-ahead bias: Usar en una decisión información que en ese momento real no estaba disponible (p. ej. el cierre del día para operar dentro de ese mismo día). Por qué importa: infla los resultados de forma irreal. Una estrategia con look-ahead es ciencia ficción: no se puede ejecutar.
Survivorship bias: Probar solo sobre activos que han sobrevivido hasta hoy, ignorando los que quebraron, se deslistaron o desaparecieron. Por qué importa: hace que cualquier estrategia parezca mejor de lo que es, porque eliminas precisamente a los perdedores. Trabaja con universos que incluyan a los muertos.

Datos y operativa

Universo de activos: El conjunto de instrumentos sobre los que pruebas y operas la estrategia (qué mercados, qué tickers, qué periodo). Por qué importa: define lo que tu estrategia ha visto y lo que no. Un universo mal elegido (demasiado pequeño, sin liquidez o contaminado por survivorship) invalida cualquier conclusión por buenos que parezcan los números.
Cierre del día: El último precio negociado de la sesión. Por qué importa: es la referencia más fiable y menos manipulable para decidir, pero ojo: si decides al cierre, no puedes operar a ese mismo cierre sin incurrir en look-ahead. Decide hoy, ejecuta mañana.
Slippage: La diferencia entre el precio al que esperabas operar y el precio real al que se ejecuta tu orden. Por qué importa: es un coste invisible en el backtest que sí existe en real. Ignorarlo convierte estrategias 'rentables' en perdedoras, sobre todo si operas mucho o con poca liquidez.
Paper trading: Operar la estrategia en tiempo real pero con dinero simulado, antes de arriesgar capital. Por qué importa: es el puente entre el backtest y lo real. Revela problemas de ejecución, latencia y disciplina que ningún histórico te muestra. No sustituye al real, pero filtra errores graves gratis.
Régimen de mercado: El estado general del mercado en un periodo (tendencia, lateral, alta o baja volatilidad, crisis). Por qué importa: casi ninguna estrategia funciona en todos los regímenes. Saber en cuál nace tu ventaja te dice cuándo esperar que rinda y cuándo desconfiar de ella.

Métricas

CAGR: Tasa de crecimiento anual compuesto: el ritmo medio anual al que crece el capital. Por qué importa: resume el rendimiento en una sola cifra comparable entre periodos. Cuidado: una CAGR alta puede esconder drawdowns brutales. Nunca la mires sola.
Drawdown: La caída desde un máximo de capital hasta el siguiente valle, antes de recuperar. Por qué importa: es el dolor real que sentirás operando. La rentabilidad se presume; el drawdown se sufre. Es la métrica que decide si serás capaz de seguir el plan cuando duela.
Máximo drawdown: El mayor drawdown registrado en todo el periodo analizado. Por qué importa: es el peor momento que la estrategia te habría hecho pasar. Pregúntate siempre: ¿habría seguido invirtiendo tras una caída así? Si la respuesta es no, la estrategia no es para ti aunque sea rentable.
Sharpe: Rentabilidad por encima del activo sin riesgo dividida entre la volatilidad total. Por qué importa: mide rentabilidad ajustada al riesgo, el estándar de comparación. Su límite: penaliza igual la volatilidad buena (subidas) que la mala (caídas).
Sortino: Como el Sharpe, pero solo penaliza la volatilidad a la baja (las caídas). Por qué importa: refleja mejor lo que de verdad te importa. A un inversor no le molesta que su capital suba con saltos; le molesta que caiga. Suele ser más informativo que el Sharpe.
Calmar: CAGR dividido entre el máximo drawdown. Por qué importa: relaciona lo que ganas con lo peor que tienes que aguantar. Es una de las medidas más honestas para saber si la recompensa compensa el sufrimiento.

Estadística de la ventaja

Edge (ventaja): La ventaja estadística real y repetible que hace que tu estrategia tenga expectativa positiva a largo plazo. Por qué importa: sin edge, la gestión del riesgo solo ralentiza la ruina. Todo el proceso de validación existe para responder a una pregunta: ¿hay edge o no?
Expectativa: El resultado medio esperado por operación, combinando probabilidad de acierto y tamaño de ganancias y pérdidas. Por qué importa: es el termómetro de tu edge. Si es positiva y estable, repetir la operación muchas veces juega a tu favor. Si es negativa, el volumen te hunde más rápido.
Ratio de acierto: Porcentaje de operaciones ganadoras sobre el total. Por qué importa: es la métrica más malinterpretada. Un 40% de aciertos puede ser muy rentable si las ganancias superan a las pérdidas; un 80% puede arruinarte si las pocas pérdidas son enormes. Nunca la mires sin el ratio beneficio/riesgo.
Ratio beneficio/riesgo: Cuánto ganas de media en las operaciones buenas frente a cuánto pierdes en las malas. Por qué importa: junto al ratio de acierto define la expectativa. Es el otro lado de la balanza: un acierto bajo se sostiene si tus ganadoras son mucho mayores que tus perdedoras.
R-múltiplo: Expresar cada resultado como múltiplos del riesgo inicial asumido (1R = lo que arriesgabas). Por qué importa: normaliza operaciones de distinto tamaño y te deja pensar en términos de riesgo, no de euros. Una ganadora de +3R y una perdedora de -1R hablan el mismo idioma.
Robustez: La capacidad de una estrategia de seguir funcionando ante pequeños cambios en parámetros, datos o condiciones de mercado. Por qué importa: una estrategia robusta no depende de un número mágico. Si rinde bien con parámetros 18, 19, 20 y 21, es robusta; si solo funciona con el 19,5 exacto, es sobreajuste disfrazado.
Correlación: Grado en que dos estrategias o activos se mueven juntos (de -1 a +1). Por qué importa: combinar estrategias poco o nada correlacionadas suaviza la curva global y reduce drawdowns. Diversificar de verdad es bajar correlaciones, no acumular cosas parecidas.

Riesgo y dimensionamiento

Position sizing: El método para decidir cuánto capital comprometes en cada operación. Por qué importa: es la palanca que más impacta en tu resultado real, por encima incluso de la señal de entrada. Dos personas con la misma estrategia y distinto sizing acaban en sitios opuestos.
Fracción fija: Arriesgar siempre un porcentaje constante del capital en cada operación (p. ej. 1% del total). Por qué importa: es simple, disciplinado y se adapta solo: arriesgas menos en euros cuando vas perdiendo y más cuando ganas. Un buen punto de partida antes de complicar nada.
Criterio de Kelly: Fórmula que calcula la fracción óptima a arriesgar para maximizar el crecimiento a largo plazo, según tu edge. Por qué importa: marca el techo teórico. En la práctica casi nadie usa Kelly completo (su volatilidad es brutal): se suele operar a fracciones de Kelly precisamente para sobrevivir a la varianza real.
Volatility targeting: Ajustar el tamaño de las posiciones para mantener una volatilidad objetivo estable en la cartera. Por qué importa: cuando el mercado se agita, reduces exposición; cuando se calma, la subes. Suaviza la experiencia y evita que un régimen turbulento dispare tus pérdidas sin control.