Modelo hipotético inicial: 70 % de ganancias de 50 USD y 30 % de pérdidas de 200 producen 35 − 60 = −25 USD por operación. Es una distribución declarada, no resultado garantizado de cada secuencia. Una cifra de acierto aislada no describe rentabilidad, caída o crecimiento compuesto.

Define resultado y denominador antes de promediar

Con pérdidas expresadas como magnitud positiva, la fórmula es frecuencia de ganancias × ganancia media menos frecuencia de pérdidas × pérdida media. Para una muestra de resultados netos, equivale a P/L total dividido por todas las operaciones. Mantén las de resultado exactamente cero en ese total; las frecuencias de ganancias y pérdidas no tienen por qué sumar uno cuando existen ceros.

Ejemplo de unidades abstractas: 70 % gana 1 y 30 % pierde 3. Media 0,7 − 0,9 = −0,2 unidades antes de gastos omitidos. Un centenar de observaciones no demuestra que azar y selección se hayan anulado o que la media persistirá.

Distingue media descriptiva y expectativa futura. Una distribución especificada tiene su esperanza; usar la media pasada como estimador futuro exige supuestos de representatividad, reglas, costes y dependencia. No hay mínimo matemático exacto de cien trades en la fórmula.

Tres estrategias EUR con tasas de acierto distintas

Supón tres modelos sobre cuentas iniciales de 10.000 EUR y el mismo EUR/USD, antes de costes adicionales. A gana 50 EUR con frecuencia 70 % y pierde 100 con 30 %: 35 − 30 = 5 EUR por operación. B gana 100 con 50 % y pierde 50 con 50 %: 50 − 25 = 25 EUR, cinco veces A pese a menor acierto.

C gana 80 con 60 % y pierde 120 con 40 %: 48 − 48 = cero. La secuencia individual aún puede terminar en beneficio o pérdida. Estas medias no son cuotas de dinero recibidas regularmente ni describen todos los riesgos de las distribuciones.

Si los gastos de ejecución omitidos promedian 6 EUR por trade en cada modelo, medias netas A −1, B 19 y C −6. Si el diario ya usa resultados netos, no los restes de nuevo. El tratamiento fiscal depende de circunstancias y reglas aplicables; no es una comisión universal fija por operación.

Contraste EUR añadido: salida al precio de entrada con resultado bruto de precio cero y comisión total supuesta de 3 EUR da resultado neto −3. No es trade exactamente cero después de costes. Registra el cargo una vez e incluye el resultado como pérdida neta, sin aumentar artificialmente el número de ceros de la muestra.

R normaliza cada operación con su propio riesgo inicial

En el marco de Van Tharp, R es riesgo monetario planificado inicialmente en esa operación. Múltiplo firmado = resultado / R, con definición consistente de costes. R no equivale necesariamente al 1 % o 2 % de capital, y el resultado real puede ser peor que −1R. La normalización no vuelve idénticas estrategias con ejecución o distribuciones diferentes.

Modelo con 50 % de aciertos, ganancia media +2R y pérdida −1R: esperanza 0,5 × 2 − 0,5 × 1 = 0,5R. Con 40 % de aciertos y esos pagos, queda 0,4 × 2 − 0,6 = 0,2R. No extrapoles la diferencia como retorno monetario sin declarar el riesgo usado por cada operación.

Si la media supuesta se mantiene en 0,5R, suma esperada de cien trades es 50R. Con riesgo inicial fijo de 100 EUR por trade, equivale a 5.000 EUR esperados antes de costes que no se incluyan en el resultado. Recalcular R desde equity cambiante hace variar los euros; no garantiza realizar aquella suma. El orden también afecta al drawdown.

Ejemplo fuente con riesgos distintos: +200 USD y R de 100 dan +2R; −100 USD y R de 200 dan −0,5R. Media de múltiplos: (2 − 0,5)/2 = +0,75R. Media monetaria es 50 USD y riesgo medio 150; dividir 50 entre 150 da 0,3333…, otra medida. Calcula primero cada múltiplo y después su media, sin intercambiar denominadores.

Bandas descriptivas y dos porcentajes con bases distintas

Por encima de 0,5R significa media muestral superior a ese valor; entre 0,3 y 0,5, media positiva en ese intervalo; entre 0,1 y 0,3, lo mismo con menor valor. Entre cero y 0,1 también puede ser positiva. Si ya es neta, ya descuenta los gastos definidos; si es bruta, falta comprobarlos. Una media inferior a cero describe la muestra sin demostrar cada periodo futuro perdedor.

No son grados de calidad validados, umbrales para asignar capital o prueba de durabilidad. Una media no revela rachas, dispersión, extremos raros o /es/gestion-riesgo/que-es-el-drawdown-maximo/. Dos distribuciones pueden compartirla y tener pérdidas muy diferentes.

Modelo de dos periodos sin flujos, costes adicionales o probabilidades asignadas: 100 unidades ganan 50 % y llegan a 150; después pierden 40 % de 150 y quedan 90. Media aritmética de retornos (50 − 40)/2 = +5 %, pero rendimiento total es −10 %. Los multiplicadores son 1,50 y 0,60.

Una media porcentual positiva puede terminar con menos capitalDos periodos hipotéticos sin flujos o costes adicionales: cada porcentaje usa el capital al inicio de su periodo. No se asignan probabilidades.EJEMPLO DE CÁLCULOPrimer periodo100 × 1,50 = 150Segundo periodo150 × 0,60 = 90Media de retornos(50 % − 40 %)/2 = +5 %Capital y efectivoTotal −10 %; mediamonetaria −5
Una media porcentual positiva puede terminar con menos capital. Dos periodos hipotéticos sin flujos o costes adicionales: cada porcentaje usa el capital al inicio de su periodo. No se asignan probabilidades.

Media porcentual +5 %; resultados monetarios medios −5 unidades y capital final 90, caída total del 10 %. Son medidas diferentes.

Primer periodo
100 × 1,50 = 150 – Retorno +50 %; ganancia de 50 unidades.
Segundo periodo
150 × 0,60 = 90 – Retorno −40 %; pérdida de 60 unidades.
Media de retornos
(50 % − 40 %)/2 = +5 % – No es retorno total ni pronóstico de próxima operación.
Capital y efectivo
Total −10 %; media monetaria −5 – (50 − 60)/2; unidades abstractas, sin riesgos propuestos.

Los resultados monetarios son +50 y −60 unidades, media −5. No contradice la media porcentual de +5 %: tienen unidad y base diferentes. Sin modelo de probabilidades, aquí +5 % es solo media registrada de dos porcentajes, no expectativa de la próxima operación. Los valores grandes hacen visible el cálculo y no son objetivo o riesgo propuesto.

Lo que la media no promete

Inferir futuro necesita selección representativa, reglas consistentes y modelo adecuado de costes y dependencia. Volatilidad o correlación estables no bastan para demostrarlo. Registra cambios de regla y tarifa y compara ventanas con definiciones compatibles, incluyendo resultados fuera de los datos usados para ajustar.

/es/estrategias/ventaja-en-el-trading/ y /es/gestion-riesgo/gestion-de-riesgo-fundamentos/ permiten conectar diagnóstico y restricciones. Reducir frecuencia no eleva automáticamente esperanza y 0,3R no autoriza universalmente subir lotaje. Una media nueva y ruidosa tampoco identifica por sí sola el momento en que una estrategia ha dejado de funcionar permanentemente.

Tamaño de muestra y error de estimación

Diez operaciones describen esos resultados y suelen aportar una estimación futura débil. Treinta siguen siendo una muestra limitada: el número solo no convierte 0,3R en un intervalo concreto de 0,15R–0,45R. Necesitas dispersión observada, modelo de dependencia y método de intervalo.

Con observaciones independientes de varianza finita común, error estándar de la media es sigma / raíz de n, normalmente estimado con s / raíz de n. Un intervalo también necesita supuestos de distribución y valor crítico. Mayor dispersión amplía incertidumbre; agrupación y selección pueden invalidar la fórmula simple.

Bajo esos mismos supuestos, cien datos dan más precisión que treinta; con quinientos, el error estándar es cerca del 44,72 % del de cien. Reducirlo a la mitad requiere cuatro veces las observaciones. No establece mínimo universal de quinientas para comparar variantes, y datos de trading pueden incumplir los supuestos.

Una muestra corta puede revelar un error sin confirmar ventaja, y una larga puede no representar el proceso futuro. Declara tamaño, selección, dispersión, dependencia, costes y evaluación separada en lugar de convertir cien trades en certificado.

Práctica original USD: treinta ganancias netas medias de 200, cincuenta pérdidas medias de 100 y veinte operaciones exactamente cero después de costes. P/L 6.000 − 5.000 = 1.000 USD sobre cien trades, media 10. Acierto excluyendo ceros 30/80 = 37,5 % y profit factor 6.000/5.000 = 1,2.

Cambia solo los ceros de veinte a cuarenta: total de trades 120 y media 1.000/120 = 8,33 USD aproximadamente. P/L total sigue 1.000, acierto sin ceros 37,5 % y profit factor 1,2. No mezcles denominadores ni conviertas este cálculo monetario neto en media porcentual o de R. El ejercicio no predice resultados.

¿Qué puedes comprobar ahora?

  1. Define y conserva la muestra. Incluye todas las operaciones cerradas elegidas y ceros netos. Registra tamaño, criterios, costes y cambios de reglas.
  2. Calcula cada R y cada media. Divide resultado firmado por riesgo inicial propio y luego promedia. Compara por separado media monetaria, porcentajes y capital compuesto.
  3. Revisa con evidencia adicional. Muestra dispersión, dependencia y drawdown y fija calendario de revisión. No uses cincuenta o cien operaciones como umbral universal de validez o aumento de capital.