SOP: Cómo evaluar cualquier estrategia de trading en 6 capas

Pregunta rectora: ¿El canal tiene señal disponible, o el mercado ya la extrajo?

### Checklist

• [ ] ¿La estrategia opera sobre qué tipo de activo? (acciones, crypto, forex, futuros, opciones)
• [ ] ¿Cuál es el ratio señal/ruido histórico de ese activo?
• [ ] ¿El modelo identifica una ineficiencia replicable o es sobreajuste?
• [ ] ¿Cuántos parámetros tiene el modelo? (Más de 5 → probable overfitting)
• [ ] ¿El modelo funciona en múltiples períodos de mercado (bull, bear, sideways)?
• [ ] Sharpe ratio del backtest > 1.5 en ventana out-of-sample

### Señales de alarma - Backtest perfecto (curva de equity sin drawdowns) - El modelo tiene más parámetros que años de datos - Solo funciona en un activo y un período específico

### Acción concreta 1. Tomar los datos más limpios disponibles del activo (tick data > 1min > 1h > 1d) 2. Calcular la entropía de la serie de precios usando la fórmula de Shannon 3. Si la entropía es cercana al máximo teórico → no hay señal → descartar 4. Si hay señal medible → pasar a Capa 2

Pregunta rectora: ¿La estrategia asume una campana de Gauss o respeta las colas gruesas?

### Checklist

• [ ] ¿Se calculó la curtosis de los retornos de la estrategia?
• [ ] ¿El peor drawdown histórico está dentro de 2 desviaciones estándar?
• [ ] ¿La estrategia tuvo algún movimiento de 3+ sigma?
• [ ] ¿Se modelaron explícitamente los escenarios de cola? (cisne negro, flash crash, liquidez cero)
• [ ] ¿La estrategia diferencia entre riesgo (probabilidades conocidas) e incertidumbre (probabilidades desconocidas)?

### Señales de alarma - Retornos distribuidos normalmente en el backtest (es imposible en mercados reales) - No se modelaron escenarios de cola - La estrategia asume liquidez infinita

### Acción concreta 1. Plotear la distribución de retornos de la estrategia 2. Identificar si hay colas gruesas (leptokurtosis) 3. Simular Monte Carlo con 10.000 iteraciones incluyendo eventos de cola (3-5 sigma) 4. Si el 5% peor de los escenarios quiebra la cuenta → rediseñar sizing 5. Si pasa → pasar a Capa 3

Pregunta rectora: ¿El tamaño de la apuesta maximiza el crecimiento a largo plazo sin riesgo de ruina?

### Checklist

• [ ] ¿Se calculó el Kelly Criterion para esta estrategia?
• [ ] Si Kelly óptimo es > 25% de la cuenta → usar Kelly fraccional (25-50% del Kelly)
• [ ] ¿La probabilidad de ruina en 1000 operaciones es < 1%?
• [ ] ¿El sizing se ajusta cuando la volatilidad cambia?
• [ ] ¿Hay un stop-loss por operación? ¿Por drawdown total?

### Señales de alarma - Tamaño de posición fijo (no ajusta por volatilidad ni por Kelly) - Apuesta > 2% de la cuenta por operación - "Esto es diferente" cada vez que el drawdown se acerca al límite

### Acción concreta 1. Calcular f = (p b - q) / b (Kelly Criterion) 2. Usar Kelly fraccional: apostar 25% de f* como máximo 3. Definir stop-loss total: si la cuenta cae X%, dejar de operar 30 días 4. Re-calcular Kelly cada 100 operaciones 5. Si el sizing sobrevive a un Monte Carlo con eventos de cola → Capa 4

Pregunta rectora: ¿La estrategia puede mantener su ventaja el tiempo suficiente para que el interés compuesto haga efecto?

### Checklist

• [ ] ¿Cuál es la vida media estimada de esta estrategia? (meses, años)
• [ ] ¿La estrategia tiene un mecanismo de adaptación o es estática?
• [ ] ¿Se midió la decadencia del edge a lo largo del tiempo?
• [ ] ¿Hay un plan para cuándo retirar la estrategia?
• [ ] ¿El operador puede soportar un drawdown de 12 meses?

### Señales de alarma - "Esta estrategia funciona para siempre" - No hay un criterio objetivo para abandonar la estrategia - El drawdown máximo esperado supera la tolerancia psicológica del operador

### Acción concreta 1. Estimar vida media de la estrategia (basado en cuánto tardan otros en copiarla) 2. Definir criterio de muerte: "Si pierde X% en Y meses → liquidar" 3. Proyectar crecimiento compuesto a 3, 5 y 10 años usando Kelly fraccional 4. Verificar que el resultado proyectado justifica el riesgo 5. Si el crecimiento compuesto proyectado es > 15% anual → Capa 5

Pregunta rectora: ¿El ser humano detrás de la estrategia va a seguir el plan cuando duela?

### Checklist

• [ ] ¿Hay un journal de trading con cada operación y su justificación?
• [ ] ¿Las operaciones reales coinciden con las del plan? (desviación < 5%)
• [ ] ¿Hay un sistema de accountability? (mentor, socio, registro público)
• [ ] ¿El operador tuvo episodios de tilt (venganza, sobreoperación)?
• [ ] ¿Hay reglas escritas para QUÉ HACER en cada escenario posible?

### Señales de alarma - "Esta vez es diferente" - Se mueven los stops después de ponerlos - Se aumenta el tamaño después de una pérdida - Se deja de hacer journal cuando las cosas van mal

### Acción concreta 1. Escribir un plan de trading con: entrada, salida, sizing, contingencia 2. Comprometerlo con alguien (socio, mentor, registro público) 3. Llevar journal diario con screenshot de cada operación 4. Revisión semanal: ¿seguí el plan? Si no → reducir tamaño a la fuerza 5. Si el operador sigue el plan consistentemente por 3 meses → Capa 6

Pregunta rectora: ¿La estrategia reconoce sus propias limitaciones y se adapta cuando el mercado cambia?

### Checklist

• [ ] ¿La estrategia tiene un mecanismo de adaptación? (parámetros que se ajustan)
• [ ] ¿Se revisa la efectividad de la estrategia mensualmente?
• [ ] ¿Hay un comité o segunda opinión para cambios mayores?
• [ ] ¿La estrategia sobrevive a un cambio de régimen de mercado? (baja volatilidad → alta)
• [ ] ¿El operador acepta que toda estrategia muere eventualmente?

### Señales de alarma - El modelo nunca cambia porque "funciona" - No hay fechas de revisión programadas - Se culpa al mercado en vez de ajustar la estrategia

### Acción concreta 1. Programar revisión mensual de las 6 capas 2. Si 2+ capas fallan en la revisión → la estrategia está muerta 3. Si 1 capa falla → ajustar esa capa y re-testear 4. Si todas las capas pasan → seguir operando 5. Repetir el ciclo el mes siguiente

` Capa 1: Señal → Shannon → ¿Hay algo en el ruido? Capa 2: Distribución → Mandelbrot → ¿La cola va a matarte? Capa 3: Sizing → Kelly/Thorp → ¿Cuánto poner en juego? Capa 4: Compounding → Hamming → ¿El edge vive lo suficiente? Capa 5: Disciplina → Feynman → ¿Vas a seguir el plan? Capa 6: Realidad → Derman/Lo → ¿Te adaptás cuando el mercado cambia? `

Regla de oro: Si fallás en 2+ capas, no es una estrategia. Es una apuesta.