Estadísticas de trading: totales, secuencia y denominadores

Imagina un diario hipotético de 117 operaciones con aproximadamente 62 % de aciertos y una pérdida media doble de la ganancia media. Esos datos pueden coexistir con pérdidas. La simplificación binaria que usa probabilidad 0,62 da 0,62 −0,38 ×2 =−0,14 unidades de ganancia media por operación. No calcula una pérdida porcentual exacta de esa cuenta: faltan importes, costes y recorrido de equity, y el porcentaje inicial es aproximado.

Aciertos y pagos deben leerse juntos

En otro modelo, 80 % de ganancias de una unidad y 20 % de pérdidas de cinco producen −0,2 por operación. Con 35 % de ganancias de cuatro y 65 % de pérdidas de una, la esperanza es +0,75. Son probabilidades y pagos hipotéticos, no estimaciones de una estrategia real.

En un modelo binario, esperanza = probabilidad de ganar × ganancia media − probabilidad de perder × pérdida media absoluta. Al estimar con datos, conserva costes y ceros de forma coherente. Para media R divide cada resultado neto por su riesgo inicial previsto antes de promediar. Una media histórica positiva, 0,3 R o 0,5 R no es umbral universal de beneficio futuro.

El orden también contiene información. A alterna +1,−1 hasta completar ocho resultados; B agrupa cuatro +1 y después cuatro −1. Ambas listas contienen cuatro ganancias y cuatro pérdidas, aciertos 50 %, profit factor 1 y media 0. A tiene ocho bloques consecutivos de signo y racha perdedora máxima 1; B tiene dos bloques y racha perdedora máxima 4.

Un bloque de signo mantiene el mismo signo sin interrupción. La definición se inspira en el tratamiento de secuencias dicotómicas de NIST, pero aquí solo contamos signos: no ejecutamos un contraste de aleatoriedad ni predecimos dependencia futura con ocho observaciones.

Comprobación adicional en EUR: asigna 100 EUR a cada unidad, capital inicial 10.000 EUR y ningún flujo externo. A alterna 10.000 y 10.100; su mayor caída es 100/10.100 ≈0,99 %. B sube hasta 10.400 y vuelve a 10.000; su caída es 400/10.400 ≈3,85 %. La escala monetaria es un supuesto adicional; los totales siguen iguales y el recorrido no.

Cuatro medidas y sus límites

Lee juntos aciertos, media neta, profit factor y drawdown máximo, con definiciones y registros. Todavía faltan exposición abierta, flujos, costes omitidos y concentración. Un informe agregado inicia una investigación, sin sustituir el examen de la cuenta.

Profit factor es suma de resultados positivos dividida por magnitud de negativos, bajo el mismo tratamiento de costes. Sin pérdidas el denominador es cero y el ratio queda indefinido. PF 1 significa ganancias incluidas iguales a pérdidas incluidas; 1,5 o 3 no prueban validez fuera de muestra ni sobreajuste por sí solos.

Drawdown porcentual es la mayor caída de un máximo anterior a un mínimo posterior en una trayectoria de saldo o equity declarada. Ejemplo EUR: de 12.000 a 8.400 hay 30 % de caída, pero recuperar 3.600 desde 8.400 exige 42,86 %. Separa flujos y especifica muestreo. Reducir tamaño al 25 % de caída o pasar a demo al 40 % serían políticas particulares, no garantías universales.

La incertidumbre depende de datos y supuestos. El intervalo clásico de la media descrito por NIST usa desviación muestral, tamaño y valor crítico t bajo condiciones apropiadas. Resultados dependientes, regímenes cambiantes y pagos raros complican la lectura. Diez aciertos, cien o doscientas operaciones no suministran una precisión universal.

Ganancia media, ceros y riesgo variable

Compara media de ganadoras netas y magnitud de perdedoras con la política de salida real. Un objetivo/stop de precios igual a dos no obliga a que el pago medio realizado sea dos: parciales, riesgos distintos, costes y deslizamiento lo alteran. Una ganancia media hipotética 110 EUR y pérdida media 180 EUR requiere revisar registros, sin diagnosticar automáticamente un motivo psicológico.

Muestra separada en PLN: +200,−100,0,+200,−100,−100,+200,−100,+200,−100; riesgo inicial 100 PLN cada una. Cuatro ganadoras suman 800, cinco perdedoras 500 y una operación queda en cero. Con todas en el denominador, aciertos 40 %, total 300 PLN, media 30 PLN o 0,30 R y profit factor 800/500 =1,60.

Si excluyes el cero del porcentaje, aciertos 4/9 ≈44,44 %. Declara la convención. La media sobre diez es 0,40 ×200 −0,50 ×100 +0,10 ×0 =30 PLN. Con ceros no puedes sustituir la proporción de pérdidas por 1 menos aciertos: ese resto también contiene operaciones neutras.

El riesgo variable puede invertir el signo monetario frente a media R: +2 R con riesgo 10 PLN gana 20;−1 R con riesgo 100 pierde 100. La media es +0,5 R, pero el resultado en dinero es −80 PLN. Mantén el denominador de riesgo inicial aunque muevas el stop; si falta, informa ausencia y no dividas por un nuevo cero.

Exposición y segmentos que no describen el mismo modelo

Define exposición temporal como fracción de un intervalo declarado con posiciones abiertas que cumplan el criterio elegido. No mide tamaño ni concentración. Igualar resultados con menos tiempo dentro no demuestra automáticamente mayor habilidad.

Modelo binario hipotético:55 % de ganancias medias 165 EUR y 45 % de pérdidas medias 145 EUR dan 25,50 EUR por operación. En una segmentación distinta, 40 % de entradas tiene aciertos 31 % y 60 % tiene 67 %. El conjunto da 0,40 ×31 % +0,60 ×67 % =52,6 %.

Si ambos segmentos comparten pagos 165/145 EUR, su esperanza agregada es 18,06 EUR. No puede ser a la vez el modelo de 55 %. Un estudio de seis meses o 132 operaciones necesita recuentos, costes e incertidumbre reales antes de probar una regla cambiada sobre datos reservados.

Un diario que se pueda segmentar y conciliar

Define la unidad: una idea con salidas parciales puede generar varias ejecuciones. Conserva ejecuciones y su identificador de idea, riesgo inicial, neto, fechas, instrumento, dirección, configuración y cumplimiento. Separa resultados cerrados de posiciones abiertas y transferencias de beneficios. Una docena de campos no garantiza por definición todos los datos necesarios.

Incluye operaciones pertinentes y concilia con historia de cuenta. Los segmentos candidatos necesitan tamaño y cobertura. Elegir después el peor grupo puede ajustar ruido; eliminarlo mejora esa historia sin demostrar mejora posterior. No existe una solución verificada para ocho de cada diez casos por descartar una etiqueta.

Diagnóstico de concentración independiente: nueve pérdidas netas de 1 R y una ganancia neta 20 R producen +11 R, media +1,1 R y profit factor 20/9 ≈2,22. Al omitir la mayor ganadora quedan −9 R, media −1 R y PF 0. Esa sensibilidad no justifica borrar una operación válida ni rechazar por sí sola un método con ganancias raras grandes.

Conserva muestra completa y etiqueta omisiones. Repetir el control excluyendo cada observación genera vistas relacionadas de la misma historia, no muestras nuevas independientes ni frecuencia futura de resultados raros. Un gráfico atractivo tras una exclusión no demuestra una corrección causal.

Tres acciones para una revisión reproducible

1. Concilia el periodo disponible y calcula aciertos, ganancia y pérdida netas medias, media monetaria y R con definiciones explícitas de ceros y parciales. El resultado debe poder reconstruirse desde identificadores, riesgo inicial y costes, sin usar un número fijo de operaciones como certificado.
2. Conserva cronología y calcula bloques de signo, racha perdedora y drawdown sobre una medida de capital declarada, con flujos y muestreo identificados. El resultado debe mostrar qué información del camino omiten los agregados y cómo se relaciona con una política de exposición definida antes.
3. Segmenta solo con reglas documentadas, conserva recuentos, historia completa y preguntas pendientes, y evalúa cualquier cambio en datos sin inspeccionar. El resultado debe distinguir diagnóstico, selección y prueba posterior, sin convertir una exclusión de seis semanas o cincuenta operaciones en garantía de mejora.