Investigación: lo que aprendimos al intentar que el trading de cripto resulte rentable
Seis semanas construyendo, ejecutando y auditando sistemas de trading con un asistente de IA, y un backtest de 31.407 configuraciones de indicadores. Documentado con todas las pérdidas incluidas.
Lo que dicen los datos
- ¿Qué temporalidad funciona para operar con cripto? 31.407 backtests tras costes
Cuanto más corta la vela, menos dinero sobrevivió a la comisión y al tick.
- Porcentaje de aciertos frente a esperanza matemática: por qué los indicadores que más aciertan pierden dinero
Las reglas que ganaban más a menudo perdían dinero. La aritmética que lo explica.
- 34 reglas de indicadores en gráficos horarios de cripto: todas perdieron
Reglas de manual, sin cambios, en velas de 1 hora de 22 monedas: 0 de 34 ganaron dinero.
- La trampa del backtest de un minuto: cómo un backtest solo con comisión inventa beneficios
Resultados de 1 minuto solo con comisión, de decenas de miles de por ciento, y por qué nunca fueron reales.
- El coste oculto de un tick de precio en Upbit
A 128 wones, un paso de precio (un tick) es 0,78 % del precio: quince veces la comisión.
- El mejor backtest que encontramos, y por qué no confiamos en él
+63 % al año tras costes en la reproducción (replay) con datos pasados. Seis razones para no creerlo todavía.
- Nuestro backtest decía 75 % al año. El sesgo de supervivencia decía 41 %.
Qué cambia cuando eliges las monedas como podrías haberlas elegido en su momento.
- ¿Cuánto tiempo hace falta para demostrar que una estrategia de trading funciona?
Unos 34 meses de operaciones en vivo para una regla de tendencia típica. Dos semanas no prueban nada.
- El seguimiento de tendencia gana 36 % de las veces. Y de eso se trata.
Nueve años, 1037 operaciones: la mayoría pierde, y unas pocas tendencias lo pagan todo.
- ¿Ayudan los stop loss? 8810 backtests de cripto emparejados
Añadir una regla de salida mejoró la rentabilidad anual en solo 7 de 100 pares.
Qué pasó cuando lo intentamos
- Seis semanas dejando que la IA construya un sistema de trading de cripto
−44 % en la primera semana, ₩25,2 millones de pérdidas simuladas en 918 salidas y un servidor que siguió las reglas a la perfección y aun así perdió.
- Un solo fallo causó 86 % de nuestras pérdidas de trading
157 salidas mantenidas una mediana de 12 segundos, y una conclusión errónea que retiramos un día después.
- ¿Puede un modelo de lenguaje elegir operaciones de cripto? Probamos 6536 candidatos
Las operaciones que más le gustaron al modelo fueron las peores. Y además, tres errores de conteo.
- Dos semanas de un servidor de trading que cumplió las reglas a la perfección: −3,93 %
Cinco operaciones, cinco pérdidas, cero errores, y lo que encontró la auditoría.
- ¿Ganan dinero los bots de trading con IA? Lo que muestra el registro público
Los beneficios verificados están en manos de los creadores de mercado (market makers). Ningún bot minorista publica resultados auditados.
- Cementerio de estrategias: estrategias de trading de cripto que fracasaron
Cada enfoque que probamos, cómo lo probamos y por qué fracasó.
La investigación sobre trading está en pausa hasta que haya mejores modelos de IA. Si se reanuda, los resultados se publicarán primero aquí, sean buenos o malos.