Elige parámetros en la meseta, no en un pico aislado

Conclusión: elige el centro de la zona estable, no el punto de mejor resultado

Ordenar los resultados de la optimización por rendimiento y adoptar la fila de arriba. Para nosotros, ese es el camino más corto hacia el curve fitting.

Lo que miramos no es el valor máximo, sino si el rendimiento se mantiene alrededor del valor óptimo. Llamamos "meseta" (plateau) al rango en el que el resultado se conserva de forma suave aunque se desplace un poco el parámetro, y adoptamos un valor cercano a su centro. Sus cifras serán menos brillantes que las del punto de mejor resultado, y asumimos ese costo.

Por qué un pico aislado es peligroso

El pico contiene "aciertos casuales"

La optimización busca, entre cientos o miles de combinaciones, la que mejor se ajusta a los datos históricos. Cuanto mayor es el número de pruebas, más fácil es que entren en los primeros puestos combinaciones que simplemente captaron unas pocas operaciones ganadoras muy grandes.

Si el rendimiento cae con fuerza al mover el parámetro a un valor vecino, consideramos probable que ese resultado dependa de unas pocas operaciones concretas más que de una ventaja real de la estrategia.

El mercado no vuelve con la misma forma del período optimizado

En el futuro, tanto la volatilidad como el ciclo de los movimientos se desviarán un poco del pasado. Es una situación parecida a operar con parámetros ligeramente desajustados.

Un parámetro cuyo entorno no se desmorona tiene margen para absorber pequeñas desviaciones. Un pico afilado no lo tiene.

Por qué adoptar el valor central

Si eliges el borde de la meseta, a un lado tienes enseguida un precipicio. En el centro, hacia cualquier lado que te desvíes, sigues sobre la meseta.

Lo que elegimos no es la altura del resultado, sino la distancia hasta el punto en que se desmorona.

Procedimiento de verificación: ver el entorno en MT5

Lista de comprobación

1. No uses un paso demasiado grueso: con un paso grande no se distingue una meseta de un punto aislado. Cuando aparezca un rango prometedor, vuelve a ejecutar solo ese entorno con un paso más fino.
2. Elige dos parámetros y muéstralos en 2D: MT5 permite ver los resultados de la optimización como una superficie. Si el color intenso se extiende por una zona, es una meseta; si solo una celda es intensa, es un pico.
3. No te guíes solo por el PF: compara también el número de operaciones y el drawdown entre valores vecinos. Si el PF se mantiene pero las operaciones caen de golpe, es sospechoso que se haya convertido en otra estrategia.
4. Elige el centro del rango y anota la diferencia con el máximo: dejar constancia de cuánto rendimiento cediste te permite verificar después tu decisión.
5. Confirma en un período no usado en la optimización: la meseta es solo una observación dentro de los mismos datos. Si la forma se mantiene fuera de ese período es algo que hay que comprobar por separado.

Si usas el algoritmo genético, hay que tener cuidado. Como la búsqueda se concentra en las zonas prometedoras, puede terminar sin haber probado suficientemente el entorno. Para verificar el entorno es más seguro repetir la prueba con una búsqueda exhaustiva sobre un rango acotado.

Las operaciones básicas de MT5 están reunidas en Conocimientos de EA y MT5.

Lo que puede hacer el usuario

Con los EA distribuidos también se puede hacer la misma comprobación. Basta con mover los parámetros principales un poco hacia arriba y hacia abajo desde el valor inicial, ejecutar el backtest y ver si el resultado se desmorona de golpe.

Por ejemplo, DONCHIAN ENGINE tiene valores medidos en backtest de PF1.5, 631 operaciones y 9.4 años de verificación. La versión superior, MEGAMAX DONCHIAN, registra en backtest PF1.55 y 629 operaciones.

Sin embargo, aquí hay algo que debemos decir con honestidad. Estos son los resultados de un único punto, el de los parámetros adoptados, y con esas cifras por sí solas no se puede saber si su entorno es una meseta. Que el PF no sea llamativo no demuestra que haya una meseta. La tarea de mover los parámetros y comprobar no puede sustituirse con cifras publicadas.

Los valores medidos en backtest de cada EA se pueden ver juntos en el ranking de resultados medidos.

Límites y advertencias

• La meseta no garantiza beneficios futuros. Aunque parezca una meseta amplia, es solo estabilidad sobre los mismos datos históricos. Si cambia la naturaleza del mercado, la meseta entera puede hundirse.
• Trazar "hasta dónde llega la meseta" es subjetivo. Si decides a posteriori y a conveniencia cuánta caída del rendimiento toleras, eso también es una forma de curve fitting. El criterio debe fijarse antes de optimizar.
• Con muchos parámetros no se puede verificar todo. En una superficie 2D solo se ven dos a la vez. Es posible pasar por alto desmoronamientos en los que intervienen tres o más.
• Con pocas operaciones, la forma misma de la meseta no es fiable. Con unas pocas operaciones cambia el color de la superficie.
• Nosotros mismos no podemos afirmar que este método sea suficiente. En el forward test en cuenta demo, varios EA muestran resultados en negativo. Incluso con parámetros elegidos pensando en la meseta, no se han evitado las fases perdedoras.

Resumen

• En la optimización, busca el rango en que el entorno no se desmorona, no el punto de mejor resultado
• Adopta un valor cercano al centro de la meseta; prioriza la distancia hasta el colapso sobre la altura del resultado
• No mires solo el PF: compara también el número de operaciones y el drawdown entre valores vecinos
• Los resultados del algoritmo genético deben reverificarse con una búsqueda exhaustiva del entorno
• La meseta es estabilidad sobre datos históricos y no promete resultados futuros
• A partir de la cifra de un solo punto publicado no se puede juzgar si hay meseta. Muévelo y compruébalo tú mismo