Cómo hacer el backtest de una estrategia de cruce de SMA
Una estrategia de cruce de SMA compra cuando una media móvil simple rápida cruza por encima de otra más lenta, como la SMA de 50 días sobre la de 200 días (el Golden Cross), y vende en el cruce inverso. Suele funcionar en mercados con tendencia y produce muchas señales falsas en rango, así que haz el backtest con al menos 10 años de datos diarios e incluye los costes de transacción.
El cruce de medias móviles simples es una de las señales de trading sistemático más antiguas. Es mecánico, fácil de entender y se ha estudiado a fondo, lo que lo convierte en un punto de partida ideal para aprender a hacer bien el backtest de una estrategia.
¿Qué es un cruce de SMA?
Una media móvil simple (SMA) es la media aritmética de los precios de cierre en una ventana de observación definida. Una estrategia de cruce de SMA usa dos medias móviles: una rápida (periodo más corto) y una lenta (periodo más largo). Cuando la SMA rápida cruza por encima de la lenta, indica una posible tendencia alcista y genera una señal de compra. Cuando cruza por debajo, indica una posible tendencia bajista y genera una señal de venta o de corto.
La lógica es intuitiva: si los precios recientes se mueven por encima de la media de largo plazo, el impulso es alcista. Pero la sencillez que hace atractivos los cruces de SMA es también su limitación: son indicadores retrasados por naturaleza, es decir, reaccionan a los movimientos del precio cuando ya han empezado.
Combinaciones de parámetros habituales
El cruce de SMA más citado es el Golden Cross / Death Cross: la SMA de 50 días cruzando la SMA de 200 días. Este par lo siguen los traders institucionales y aparece con frecuencia en los medios financieros.
Otras combinaciones que se prueban a menudo:
- 10 / 30 días — señales más rápidas, más operaciones, mayores costes de transacción
- 20 / 50 días — medio plazo, buen equilibrio para swing trading
- 50 / 200 días — lento, pocas operaciones al año, para position trading
- Variantes con EMA — las medias móviles exponenciales dan más peso a los precios recientes; prueba ambas y compara
El par adecuado depende de la volatilidad del activo, del marco temporal y de tu tolerancia al tiempo de permanencia en la posición. Un cruce 50/200 en el gráfico diario de SPY generará menos de 5 señales por década; un cruce 10/30 con datos horarios de BTC puede generar cientos.
Configurar el backtest
Para hacer bien el backtest de un cruce de SMA, necesitas definir:
- Universo y marco temporal. ¿Qué activo(s)? ¿Qué rango de fechas? Usa al menos 10 años de datos diarios para capturar varios ciclos de mercado.
- Reglas de entrada y salida. ¿Entras al cierre de la vela del cruce o en la apertura de la siguiente? Lo segundo es más realista: normalmente no puedes ejecutar en la misma vela que disparó la señal.
- Tamaño de posición. ¿Importe fijo en dólares, número fijo de acciones o un porcentaje del capital? Esto influye mucho en el cálculo del drawdown.
- Costes de transacción. Incluye comisiones y una estimación realista de deslizamiento (incluso un 0,05 % por lado cambia los resultados de forma notable en un cruce de alta frecuencia).
- Referencia (benchmark). Compara con comprar y mantener el mismo activo. Una estrategia que rinde un 8 % anual cuando comprar y mantener rinde un 12 % no sirve, se vea como se vea la curva de capital.
Interpretar los resultados
Cuando el backtest termine, fíjate en estas métricas antes de sacar conclusiones:
- Ratio de Sharpe: Rentabilidad por unidad de volatilidad. Por debajo de 0,5 es pobre, por encima de 1,0 es bueno y por encima de 2,0 es excepcional y merece escepticismo.
- Drawdown máximo: La mayor pérdida de pico a valle durante el periodo de prueba. Una estrategia con un drawdown máximo del 40 % es psicológicamente muy difícil de operar en real.
- Tasa de acierto y profit factor: Las estrategias de cruce de SMA suelen tener tasas de acierto del 35–45 %: pierden más a menudo de lo que ganan, pero las operaciones ganadoras son mayores. Un profit factor por encima de 1,5 compensa una tasa de acierto baja.
- Número de operaciones: Si hay menos de 30 operaciones en el periodo de prueba, los resultados no son estadísticamente significativos. Más operaciones dan más confianza en las métricas.
Errores comunes
El sobreajuste es el mayor riesgo. Si pruebas 50 combinaciones distintas de SMA y presentas la mejor, has hecho minería de datos en lugar de descubrir una ventaja. Valida cualquier conjunto de parámetros en un periodo reservado que no se haya usado durante la optimización.
El sesgo de supervivencia afecta a los backtests de acciones. Si pruebas un cruce de SMA con los componentes actuales del S&P 500 remontándote 20 años, solo pruebas las empresas que sobrevivieron: las que quebraron ya no están en el índice. Usa un conjunto de datos libre de sesgo de supervivencia.
La dependencia del régimen es el problema más infravalorado. Los cruces de SMA funcionan en mercados con tendencia y son brutalmente deficitarios en entornos laterales y erráticos. Examina los resultados año por año: si la estrategia solo funcionó durante el mercado alcista de 2010–2021, no es robusta.
Pruébalo tú mismo
La forma más rápida de probar distintas combinaciones de parámetros de SMA sin programar es describir la estrategia en lenguaje natural. Con QuantPrompt, puedes escribir algo como: “Compra cuando la SMA de 20 días cruce por encima de la SMA de 50 días en datos diarios de SPY; vende en el cruce inverso. Usa el 100 % del capital por operación.” La IA interpreta la estrategia, ejecuta el backtest con datos históricos OHLCV y devuelve un informe de rendimiento completo con curva de capital, gráfico de drawdown y métricas clave, sin necesidad de código.
Así resulta práctico iterar rápido: prueba 10/30 frente a 20/50 frente a 50/200 en minutos, compara los ratios de Sharpe uno al lado del otro e identifica en qué régimen rinde mejor cada conjunto de parámetros.