Estudio Backtest FX

Simulación histórica institucional con reconstrucción tick-level, modelado de slippage y validación específica por régimen

 

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Preguntas frecuentes sobre Kit de Backtest
Resuelve tus dudas sobre backtesting Forex, validación histórica de estrategias y herramientas profesionales de análisis
¿Qué ventajas ofrece el backtesting tick-by-tick frente a datos OHLC?

El backtesting con datos tick-by-tick proporciona:

  • Precisión institucional en la reconstrucción de mercados
  • Modelado realista de y latencia
  • Validación en condiciones de alta volatilidad
  • Capacidad para probar estrategias HFT y scalping
¿Cómo se modelan los costes de transacción en las simulaciones?
Nuestro sistema implementa un modelo multifactorial que incluye:
  1. Spread dinámico según condiciones de mercado
  2. Comisiones por lote y tipo de broker
  3. Slippage probabilístico basado en volatilidad histórica
  4. Impacto de mercado para órdenes grandes
¿Qué tipos de análisis estadístico incluye la plataforma?

La analítica avanzada cubre:

  • Ratio de Sharpe adaptado a Forex
  • Análisis de drawdown por régimen de mercado
  • Estadísticas de ejecución por sesión horaria
  • Validación Monte Carlo con 10,000 iteraciones
¿Puedo probar estrategias basadas en noticias o eventos?

Sí, el sistema permite:

  1. Sincronización con calendario económico histórico
  2. Simulación de condiciones pre/post anuncios
  3. Modelado de gaps y saltos de volatilidad
  4. Análisis específico por categoría de noticia
¿Qué periodos históricos están disponibles para backtesting?

Actualmente ofrecemos:

  • Datos tick desde 2010 para 28 pares mayores
  • Reconstrucción de sesiones asiática/londres/NY
  • Eventos de mercado extremos (Black Swan)
  • Actualizaciones trimestrales de datos
¿Cómo se valida la robustez de una estrategia?
Implementamos 12 métricas de robustez incluyendo:
  1. Test de fractales de mercado
  2. Análisis de sensibilidad a parámetros
  3. Validación cruzada por subperiodos
  4. Pruebas de estrés con volatilidad artificial
¿Es compatible con estrategias de machine learning?

La plataforma soporta:

  • Exportación de features en formato CSV
  • Integración con Python/R via API
  • Backtesting de modelos ONNX
  • Validación de overfitting con K-fold