El Strategy Lab: treinta estrategias, y al menos diez están por debajo de nuestro propio umbral
Este es el número que una biblioteca de estrategias no debería publicar.
En el re-test de hoy (16 de agosto de 2026), al menos 10 de las 30 estrategias del Anny Strategy Lab están por debajo de uno o más de los umbrales que exigimos para publicación. Siguen en la página. Siguen siendo copiables. Los números que fallan se muestran en cada una.
"Al menos" está haciendo un trabajo real en esa frase. El re-test diario recalcula seis de los siete filtros que se describen más abajo — trades, win rate, Sharpe, drawdown, degradación fuera de muestra, Sharpe fuera de muestra. El séptimo, el conteo de trades fuera de muestra, se verifica cuando se publica una estrategia y no se almacena para re-verificación. Así que 10 es un piso, no un total exacto, y la dirección honesta para redondear es hacia arriba.
Ese conteo cambia cada día, en ambas direcciones. Hace dos días era 18. La página de estrategias lleva la cifra actual, y esa es la que gobierna, no esta.
Lo publicamos porque una biblioteca cuyos números solo mejoran es una biblioteca que no está re-testeando. Está re-imprimiendo el día en que publicó.
Así es como funciona, filtro por filtro.
Lo que la búsqueda realmente rechaza
En nuestro barrido más reciente registrado, ejecutado antes del 16 de agosto de 2026, el Lab hizo backtest de 9.385 combinaciones de parámetros. Veinticinco de ellas produjeron suficientes trades para ser evaluadas contra el umbral de calidad. Cuatro fueron publicadas.
Hay que ser preciso sobre qué pasó con las otras 9.360: la gran mayoría nunca generó el mínimo de treinta trades, así que no había nada que juzgar. Ese es un filtro mecánico, no un veredicto de que cada una de ellas habría perdido dinero. Ninguna fue ejecutada con capital real, y no estamos afirmando lo contrario.
Los barridos se lanzan deliberadamente, a mano, cuando decidimos ejecutar uno. No hay calendario ni promesa sobre con qué frecuencia crece la biblioteca. La parte diaria de este sistema es el re-testing, no la búsqueda.
El umbral
Para ser elegible para publicación, una candidata debe superar los siete filtros siguientes:
| Filtro | Umbral |
|---|---|
| Trades cerrados en backtest | al menos 30 |
| Win rate | al menos 40% |
| Sharpe ratio | al menos 0.5 |
| Drawdown máximo | no peor que 35% |
| Degradación fuera de muestra | no peor que 50% |
| Sharpe fuera de muestra | al menos 0.3 |
| Trades fuera de muestra | al menos 8 |
Cada cifra anterior se mide en trades que pagan costos. Cada lado de cada trade se cobra con una comisión taker del 0.1% más slippage: 0.1% en majors, 0.3% en todo lo demás. Un viaje de ida y vuelta en una altcoin cede por lo tanto un 0.8% antes de poder mostrar ganancia. Los backtests que omiten esto son la razón por la que una estrategia con un win rate del 42% parece viable en un gráfico y no lo es en un exchange.
Se aplican dos pisos adicionales por encima: un Sharpe ratio probabilístico de al menos 0.6 medido en datos fuera de muestra, y rentabilidad en al menos la mitad de los períodos walk-forward.
Una limitación honesta, ya que citamos un Sharpe probabilístico junto a un conteo de candidatas de cinco cifras: esa probabilidad no se ajusta a la baja por cuántas combinaciones probamos. Busca entre 9.385 candidatas y algunas superarán cualquier umbral fijo por pura suerte. La muestra retenida que se describe más abajo es en la que nos apoyamos para detectar eso, no el número PSR. Corregir el umbral por el tamaño de la búsqueda está en nuestra lista y aún no está construido.
Superar todos los filtros hace que una candidata sea elegible. Es una prueba de entrada, tomada una vez, el día de la publicación. Lo que ocurre después está más abajo en esta página.
Qué significa "fuera de muestra" aquí
El historial de cada estrategia se divide cronológicamente. El primer 80% se usa para encontrarla y ajustarla. La búsqueda de parámetros nunca lee el 20% final — ningún parámetro de ninguna candidata se elige, puntúa o clasifica usándolo. La estrategia superviviente se ejecuta entonces contra ese tramo final intacto, y si se derrumba allí no se publica, por muy bien que se haya visto el primer 80%.
También dividimos el historial completo en cuatro períodos secuenciales y verificamos que la estrategia se mantuvo en todos ellos en lugar de deber su resultado a un mes con suerte. Para ser exactos: los parámetros permanecen fijos en los cuatro períodos, por lo que lo que esto mide es consistencia. Re-optimizar dentro de cada ventana sería walk-forward optimisation, que es una afirmación diferente y más fuerte que la que estamos haciendo.
9.385 combinaciones fueron ajustadas en el primer 80%. Cuatro seguían en pie tras el 20% final. Esa brecha es lo que una muestra retenida le cuesta a una candidata, y lo que saltársela nos habría permitido publicar.
Peak Fader en DOT, tal como fue publicado. El bloque superior es lo que hizo la estrategia a lo largo de su historial completo. El bloque inferior es el 20% retenido que nunca vio durante el ajuste, incluyendo cuánto decayó. Ambos están en la página pública, uno al lado del otro.
Qué hay en la biblioteca hoy
A fecha de 16 de agosto de 2026: 30 estrategias, en 15 activos y 14 tipos de estrategia distintos. La más pequeña tiene 30 trades cerrados detrás y la media tiene 45. Estos son trades simulados de backtest, no historial de trading en vivo.
Cada estrategia está en cola para un re-backtest con datos de mercado frescos diariamente, y los números en su página se reemplazan con lo que devuelva ese re-test. El resultado se publica incluso cuando es peor que el día en que publicamos, que es como una estrategia publicada termina mostrando un Sharpe fuera de muestra negativo en público.
Aquí hay una de ellas, activa en el sitio ahora mismo:
Momentum Rider en SOL. Un Sharpe de 0.23 frente a nuestro piso de 0.5, un Sharpe fuera de muestra de −1.49, y la degradación anclada en el tope de +100. Está publicada, es copiable, y esos son los números que mostramos para ella.
Dos cosas que hay que entender sobre eso:
Una alerta no es una retirada. El re-test diario marca una estrategia que ha caído por debajo de un filtro. No la retira. Una estrategia que falla permanece en la biblioteca, aún copiable, con sus filtros fallidos mostrados. Retirarla es una decisión que una persona toma deliberadamente. Trata una alerta como una advertencia sobre la que tienes que actuar, no como una limpieza que ya hicimos por ti.
La cifra de degradación está limitada. Expresamos la degradación respecto al backtest original como un porcentaje acotado en ±100, donde un número positivo significa que el tramo fuera de muestra fue peor y un número negativo significa que fue mejor. Una estrategia que muestra +100 ha decaído al menos eso y posiblemente más. Nueve de las treinta están exactamente en uno de los extremos de ese tope hoy: cuatro en +100, cinco en −100. Para esas nueve la cifra mostrada subestima cuánto se han movido realmente.
Las reglas son privadas, en todos los planes
Ves las métricas que te permiten juzgar una estrategia: historial completo de trades, curva de equity, win rate, drawdown, resultados fuera de muestra, y en qué regímenes de mercado funcionó.
No ves los valores exactos de los parámetros. Ni en Free, ni en Pro, ni en Pro Max. La mayoría de los productos en esta categoría venden esos números en el nivel más alto; los nuestros se retienen en todos los niveles, que es por qué esta sección termina sin un botón de mejora de plan.
Cada superficie del producto los retiene, incluyendo el chat y los enlaces compartidos. Si alguna vez encuentras una ruta que los devuelva, dínos y la cerramos.
Puedes ejecutar una estrategia sin ellos. La ejecución es del lado del servidor: las reglas corren en nuestras máquinas y nunca se envían a tu navegador, tu configuración de bot, ni a tu cuenta de exchange.
Qué haces con ella
- Explora. Toda la biblioteca es legible por cualquiera, incluyendo personas que no han iniciado sesión. Esta parte no cuesta nada y no necesita cuenta.
- Despliega una como bot. Esto requiere un plan de pago, y un plan de pago incluye las treinta — las marcadas como Premium no son una compra separada. Tú eliges el exchange, el capital y el stop; las reglas en sí permanecen del lado del servidor.
- Modifícala. Cambia el tamaño de posición, el stop, el take-profit, el timeframe. Una vez que cambias cualquiera de esos, los números de la página dejan de describir lo que estás ejecutando. El re-test diario siempre sigue la versión sin modificar.
- Añade coins. Ejecuta el mismo enfoque en otros activos, con la salvedad de que cada métrica publicada se obtuvo en un activo. En una coin nueva es una idea no probada hasta que se hace backtest allí.
- Construye un portfolio. Ejecuta varios bots a la vez, con una vista de portfolio que alerta cuando todos están haciendo silenciosamente la misma apuesta, porque los activos que se mueven juntos no son diversificación.
Qué cuesta
Explorar no cuesta nada. Ejecutar una estrategia cuesta un plan de pago y nada más: no se consumen créditos cuando copias una estrategia en un bot, sin tarifa por estrategia, sin comisión de marketplace.
Construimos el Lab porque la alternativa es ejecutar una búsqueda de 9.385 combinaciones en tu propio hardware para obtener cuatro respuestas de ella, con una muestra retenida que tienes que recordar retener de ti mismo. Ejecutar esa búsqueda una vez y dar los supervivientes a todos los del plan nos cuesta lo mismo que ejecutarla para una persona. Esa es la parte que Anny y Claude hacen posible, y por eso no tiene precio separado.
Ese es el acuerdo. Anny hace el rechazo, tú obtienes lo que sobrevivió, y puedes ver cuándo un superviviente empieza a flaquear, incluso cuando va en nuestra contra.
El Strategy Lab es investigación, no asesoramiento financiero. Anny no es asesora financiera. Todas las cifras mostradas provienen de backtests sobre datos históricos; el rendimiento pasado en backtest, incluyendo resultados fuera de muestra, no es indicativo de resultados futuros. Los backtests cobran comisiones de exchange y slippage tal como se describe arriba, pero excluyen costos de funding, y asumen que un stop-loss se ejecuta en su nivel. Los resultados en vivo serán diferentes. Opera solo lo que puedas permitirte perder.
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