7. 5. 2026

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Factor de ajuste Rolling Pro

Un plugin gratuito StrategyQuant X que superpone el Factor Profit rodante sobre la curva de equidad completa de su estrategia, para que pueda ver no sólo cuánto ha ganado un sistema, pero cuando realmente funcionaba.

Un único Factor Profit a lo largo de todo un backtest oculta todo lo que importa: un 1,7 puede ser una ganancia constante o unos meses de suerte que dejaron de dar sus frutos silenciosamente. La vista móvil vuelve a calcular el FP a lo largo de una ventana móvil y lo representa como una segunda línea en el gráfico de renta variable, rachas ganadoras, cambios de régimen y bordes en decadencia..

La ventana enrollable tiene dos modos:

Últimas X operaciones - mide el rendimiento reciente en términos de recuento comercial, bueno para sistemas de alta frecuencia
Últimos X meses - Mide los resultados a lo largo del tiempo, lo que resulta útil para los sistemas oscilantes y la evaluación del estilo de las empresas de capital riesgo.

Debajo del gráfico, las tarjetas resumen muestran el beneficio neto, el FP actual, el máximo, el mínimo, la media, el porcentaje de ventanas por encima de 1 y el total de operaciones, codificados por colores según los umbrales habituales (>1,5 bueno - 1,2-1,5 aceptable - <1,2 débil). Una línea discontinua de referencia en PF = 1 hace que el punto de equilibrio sea visible al instante, y los tooltips sobre el cursor explican cada métrica en un lenguaje sencillo. El gráfico utiliza dos ejes Y (equidad a la izquierda, FP a la derecha) para que ninguna de las líneas quede aplastada. Se actualiza automáticamente al cambiar de estrategia y admite temas claros y oscuros.

A quién va dirigidoPara cualquier usuario de SQX que desee comprobar si la ventaja de una estrategia es consistente, está decayendo o se concentra en un único tramo afortunado, antes de promoverla a la negociación en vivo o a la evaluación por parte de una empresa instrumental.

1 Comentario
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Emmanuel Evrard
Editor
28. 5. 2026 12:25 pm

No se habla lo suficiente de la evolución de las estadísticas durante un backtest.
Gracias, Blaster. Esto es muy interesante.

Last edited 2 months ago by Emmanuel Evrard