Tamaño de muestra y sesgos: selección interesada, anticipación y sobreajuste (cherry picking, look-ahead, overfitting)
Casi nadie falsea un backtest a propósito. Lo que ocurre es que la muestra es pequeña, la memoria selecciona, el ojo ve el futuro sin querer y las reglas se van amoldando al pasado. Esta lección es un catálogo de esas trampas y de cómo cerrarles la puerta.
Qué vas a aprender
- Por qué una muestra corta produce resultados que parecen sólidos y no lo son
- Qué es el cherry picking y cómo aparece incluso cuando crees estar siendo objetivo
- Qué es el look-ahead bias: usar información que aún no existía en la vela
- Qué es el sesgo de supervivencia y por qué solo ves los sistemas que sobrevivieron
- Qué es el overfitting y cómo distinguir una regla de mercado de una regla que describe la historia
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