Probar una estrategia sin usar información del futuro

Qué es un backtest y en qué se diferencia esta prueba

Un backtest es una simulación de una regla de decisión sobre datos históricos para estimar cómo se habría comportado. La fuga de futuro, o lookahead, ocurre cuando en cada decisión usas información que no estaba disponible en ese instante: precios de cierre del periodo, resultados ya resueltos o noticias posteriores. En mercados de predicción, donde se compran y venden participaciones sobre eventos, esa filtración infla los resultados de forma silenciosa y difícil de detectar a simple vista. La mitigación básica es una partición cronológica estricta: entrenamiento con lo más antiguo, validación con lo intermedio y prueba con lo más reciente, sin barajar ni reutilizar filas entre bloques.

Un segundo problema, específico de estos mercados, es la diferencia entre precio mostrado y precio ejecutable. El número que ves suele ser el punto medio entre la mejor puja y la mejor oferta; cuando el diferencial supera 0,10, la plataforma muestra el último intercambio. Ese valor no garantiza que puedas operar ahí. Una orden a mercado consume varios niveles del libro y sufre deslizamiento, así que tu registro debe guardar cotizaciones ejecutables, profundidad y fecha de observación, no solo el gráfico de precios.

El protocolo: partición cronológica con huecos y fallos visibles

El protocolo que propongo aquí es explícito: divide la historia en 3 tramos temporales consecutivos, calibra o entrena solo con el primero, ajusta parámetros con el segundo y evalúa una única vez con el tercero. La parte incómoda es conservar los mercados ausentes, los mercados cerrados y las entradas fallidas como filas del conjunto de datos, en lugar de borrarlas. Si eliminas los casos en los que no pudiste entrar o en los que el mercado se cerró antes de tiempo, tu muestra se sesga hacia los episodios cómodos y la rentabilidad medida deja de representar la estrategia. Cada decisión debe compararse con las cotizaciones y la profundidad disponibles en ese momento, más las comisiones aplicables.

La partición cronológica no elimina toda incertidumbre. Tú eliges los puntos de corte, y con pocos datos el tramo de prueba puede ser frágil. Documenta cuántos mercados y cuántas decisiones caen en cada tramo; si el tramo de prueba tiene muy pocos eventos, trátalo como indicio y no como medición. También conviene distinguir entre pronóstico probabilístico agregado y compra de participaciones: en plataformas como Metaculus los usuarios envían pronósticos que se agregan en una predicción comunitaria, con criterios de resolución objetivos, en lugar de comprar cuotas de eventos. Confundir ambos mecanismos produce backtests que no corresponden al instrumento real que vas a usar.

Cómo contar costes y pérdidas omitidas

El error más común es reportar beneficio bruto y llamarlo rendimiento. El protocolo exige restar entrada y salida. Ejemplo ilustrativo con cifras hipotéticas: beneficio bruto 20 menos costes de entrada y salida 8 deja 12. Si además omitiste 3 operaciones perdedoras y un mercado cerrado sin salida posible, esa cifra de 12 queda invalidada como medida de rendimiento, porque el conjunto de resultados está incompleto. No hay resultados de referencia producidos para esta guía: los números sirven para mostrar el cálculo, no como promesa ni como expectativa de ganancia.

Caso ilustrativo: decidir con cotización ejecutable

La tabla siguiente muestra un caso ilustrativo, no un estudio empírico. Supone un mercado binario donde ves punto medio 0,62, pero la mejor puja está en 0,58 y la mejor oferta en 0,66, con profundidad limitada. La decisión depende de si el coste total esperado supera tu ventaja estimada, no de si el precio mostrado parece atractivo. Si la profundidad en 0,66 no cubre tu tamaño, tu entrada real será peor que el punto medio y el cálculo cambia.

Por qué un modelo histórico puede engañarte

Un modelo de lenguaje entrenado con datos históricos puede conocer el resultado de eventos pasados. Si le pides que pronostique ese mismo evento en un backtest, su acierto no demuestra capacidad de previsión: puede estar recordando. Para sustanciar un pronóstico no visto, necesitas un registro prospectivo: la predicción se sella antes de la resolución, con fecha y criterio de resolución documentados, y después se compara con el resultado. Sin ese registro previo, cualquier evaluación hacia atrás mezcla memoria con inferencia y no es evidencia sólida de que el modelo prediga mejor que el azar.

Límites y siguiente decisión

Este protocolo no produce resultados de referencia ni valida una estrategia concreta. Sus límites incluyen la selección de puntos de corte, datos de profundidad incompletos, comisiones que cambian con el tiempo y mercados que se resuelven de forma ambigua. Antes de operar, revisa la liquidez disponible en cada mercado y decide si puedes entrar y salir a los precios que registraste. Si tu interés es el flujo completo de trabajo con modelos, consulta la guía de flujo de trabajo con IA; para entender el impacto de la profundidad del libro, revisa la guía de liquidez; y para el panorama general del uso de IA en estos mercados, empieza por la introducción a la inteligencia artificial en mercados de predicción. Enlaza cada decisión con datos ejecutables y fechas, no con una cifra aislada de rentabilidad.