Robustez
La simulación de Monte-Carlo en trading
7 min de lectura · por el equipo de GetBacktest
Tu backtest produce una sola curva de capital — un único desenlace posible entre una infinidad. La simulación de Monte-Carlo responde a una pregunta más honesta: «¿y si las mismas operaciones hubieran ocurrido en otro orden?». Al rebarajar las cartas miles de veces, revela el abanico de futuros plausibles, no solo el que se produjo.
La idea
Partes de tu lista de operaciones (o de tus estadísticas: win rate, ganancias, pérdidas). Reproduces miles de secuencias sorteando los resultados al azar en esa distribución, lo que produce miles de curvas de capital diferentes.
Cada curva es un «y si» creíble. Al agregarlas, obtienes una distribución de resultados en vez de una única cifra tranquilizadora.
Qué mide
El rango de rendimientos finales (percentiles P10 a P90), el drawdown máximo típico y extremo, y sobre todo el riesgo de ruina: la parte de las simulaciones que toca un umbral crítico de pérdida.
Esta lectura lo cambia todo: dos estrategias con el mismo rendimiento medio pueden tener riesgos de ruina radicalmente distintos. Monte-Carlo hace visible ese riesgo antes de que se materialice en tu cuenta.
Por qué una sola curva engaña
La curva de tu backtest es fruto de un orden concreto de ganancias y pérdidas. Un simple reordenamiento — siete pérdidas agrupadas antes — podría haberte arruinado antes de que la ventaja diera fruto.
Fiarse de una única trayectoria es confundir «lo que pasó» con «lo que podía pasar». Monte-Carlo corrige ese sesgo mostrando la dispersión real de los desenlaces.
Cómo leerla
Mira el peor decil (P10) y el riesgo de ruina, no solo el escenario mediano. Si el P10 es insostenible o el riesgo de ruina no es despreciable, reduce el riesgo por operación — la palanca más eficaz.
En GetBacktest, el Monte-Carlo corre sobre tus operaciones de replay y muestra la banda P10–P90, la mediana y el umbral de ruina. Ves de un vistazo si tu plan sobrevive a la varianza.
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Empezar gratisPreguntas frecuentes
¿Para qué sirve Monte-Carlo en trading?
Para estimar la dispersión de los resultados posibles de una estrategia: drawdown, rango de rendimiento y, sobre todo, riesgo de ruina — reproduciendo miles de secuencias de operaciones.
¿Cuántas simulaciones hacen falta?
Unos pocos miles suelen estabilizar los percentiles. Lo que importa es tener suficientes operaciones reales de entrada: una distribución sacada de 15 operaciones sigue siendo poco fiable.
¿Monte-Carlo sustituye al walk-forward?
No, son complementarios. El walk-forward prueba la robustez fuera de muestra; Monte-Carlo prueba la robustez al orden de las operaciones y cuantifica el riesgo de ruina.
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