El debate sobre la efectividad de los ratios de Fibonacci es tan antiguo como el propio análisis técnico. Sus defensores los ven como un mapa de la estructura oculta del mercado, mientras que sus críticos los descartan como astrología financiera, argumentando que su aparente éxito es simplemente producto de un sesgo de confirmación. La única manera de ir más allá de la opinión y adentrarse en el ámbito de los hechos es mediante pruebas rigurosas y objetivas.
El backtesting es el proceso de aplicar un conjunto específico de reglas de trading a datos históricos del mercado para determinar si dicha estrategia habría sido rentable en el pasado. Para una herramienta tan subjetiva como Fibonacci, este proceso es complejo, pero es la única manera de responder a la pregunta crucial: ¿Tiene esta estrategia realmente una ventaja estadística?
El desafío: superar la subjetividad
A diferencia de un indicador como el cruce de medias móviles, que genera una señal clara y objetiva que se puede automatizar fácilmente, el análisis de Fibonacci es inherentemente discrecional. La selección de los puntos máximo y mínimo de oscilación está sujeta a interpretación, lo que significa que dos operadores pueden examinar el mismo gráfico y trazar niveles diferentes.
Esta subjetividad hace que el backtesting automatizado sea prácticamente imposible para la mayoría de las plataformas. Por lo tanto, se requiere un backtesting manual, lo que exige un marco estricto y predefinido para eliminar la discreción del proceso.
Una guía paso a paso para realizar pruebas retrospectivas manuales
Un backtest exitoso se basa en la creación de un plan comercial con reglas tan claras y mecánicas que no haya lugar a interpretaciones durante la prueba.
Paso 1: Definir una estrategia comercial objetiva
Primero, cree un conjunto concreto de reglas de entrada, salida y gestión de riesgos. La ambigüedad impide una prueba válida. Una estrategia bien definida podría ser la siguiente:
Activo y marco temporal : EUR/USD, utilizando el gráfico diario para la tendencia y el gráfico de 4 horas para las señales.
Filtro de tendencia: La EMA de 50 períodos debe estar por encima de la EMA de 200 períodos en el gráfico diario para confirmar una tendencia alcista. Solo se considerarán las operaciones en largo.
Definición de punto de oscilación : Una onda de impulso se define como un movimiento de al menos 300 pips desde un mínimo oscilante hasta un máximo oscilante. Un mínimo oscilante es el punto más bajo de tres velas, con un mínimo más alto a cada lado.
Señal de entrada : Abra una posición larga si el precio retrocede y alcanza la zona entre los niveles de Fibonacci del 50% y el 61,8%. La entrada solo es válida si se forma una vela envolvente alcista dentro de esta zona en el gráfico de 4 horas.
Stop-Loss : Coloque el stop-loss 10 pips por debajo del mínimo del swing que finalizó el retroceso (Punto C).
Objetivo de beneficio : El primer objetivo de beneficio es el máximo anterior (Punto B). El segundo objetivo es la extensión de Fibonacci del 127,2%.
Paso 2: Seleccionar los datos históricos
Elija un mercado específico y un período significativo de datos históricos. Los datos deben abarcar diversas condiciones de mercado, incluyendo tendencias fuertes, mercados bajistas y rangos laterales. Se recomienda un período de al menos cinco años para garantizar la solidez de la estrategia.
Paso 3: Simular y registrar operaciones
Usando una plataforma de gráficos con datos históricos, retroceda al inicio del período seleccionado. Avance el gráfico barra por barra, como si estuviera sucediendo en tiempo real. No mire hacia adelante. Cuando se cumplan exactamente las reglas del paso 1, documente la operación en una hoja de cálculo con las siguientes columnas:
- Número de comercio
- Fecha de entrada
- Precio de entrada
- Precio de stop-loss
- Precio(s) objetivo de beneficio
- Riesgo en pips (Precio de entrada – Precio de stop loss)
- Recompensa en pips (Objetivo de beneficio – Precio de entrada)
- Relación riesgo-recompensa
- Resultado (Ganancia/Derrota)
- Ganancia/Pérdida en Pips
Repita este proceso hasta que se registre un número estadísticamente significativo de transacciones, idealmente 100 o más.
Paso 4: Analizar las métricas de rendimiento
Una vez recopilados los datos, analice los resultados para evaluar la viabilidad de la estrategia.
Tasa de victorias : el porcentaje de operaciones que fueron rentables.
Relación riesgo-recompensa (RRR) promedio : No se requiere una alta tasa de aciertos si la RRR es alta. Por ejemplo, una estrategia con una tasa de aciertos del 40 % puede ser muy rentable si el promedio de ganancias es tres veces mayor que el promedio de pérdidas (RRR 1:3).
Factor de Utilidad : Se calcula como Utilidad Bruta/Pérdida Bruta. Un valor superior a 1 indica rentabilidad. Un valor superior a 1,5 generalmente se considera bueno.
Caída Máxima: La pérdida porcentual más considerable desde un valor máximo del capital hasta un mínimo posterior. Esto mide el impacto potencial de una racha perdedora y es una métrica crucial para la gestión de riesgos .
Expectativa : calcula la cantidad promedio que un comerciante puede esperar ganar o perder por operación.
- Expectativa = (Tasa de victorias x Tamaño promedio de victorias) – (Tasa de pérdidas x Tamaño promedio de pérdidas)
- Una expectativa positiva significa que la estrategia tiene una ventaja estadística.
Interpretando los resultados y avanzando
El objetivo del backtesting no es demostrar que Fibonacci funciona universalmente, sino determinar si su estrategia específica, basada en reglas, es eficaz en un mercado y un período de tiempo determinados. Algunos estudios han demostrado que las estrategias básicas de Fibonacci no tienen mejor rendimiento que un lanzamiento de moneda, con tasas de éxito inferiores al 50 %. Sin embargo, un plan bien definido que incorpore factores de convergencia, como medias móviles u osciladores de momentum, puede generar una expectativa positiva.
Si el backtest arroja resultados positivos, el último paso antes de arriesgar capital real es el forward testing, también conocido como paper trading. Esto implica aplicar la estrategia en una simulación de mercado en vivo durante varias semanas o meses.
Las pruebas prospectivas confirman que la estrategia funciona eficazmente en las condiciones actuales del mercado y, lo que es igual de importante, que el operador posee la disciplina psicológica necesaria para ejecutar el plan sin desviaciones. Las pruebas retrospectivas convierten una herramienta subjetiva en un sistema basado en datos, reemplazando la esperanza por la probabilidad.