El mismo sistema, las mismas reglas, la misma estrategia. Pero resultados completamente diferentes a diferentes horas. Pero, ¿alguna vez has pensado: puede que la razón del fracaso del sistema no sean tus códigos, sino la hora?
Aunque los mercados financieros parecen estar siempre abiertos, no ofrecen la misma liquidez, la misma densidad de jugadores y la misma volatilidad en cada hora. Por eso, si no has analizado la distribución de ganancias y pérdidas de tu sistema en una base horaria, lo que crees que es éxito podría ser solo una casualidad.
Ejemplo:
Supongamos que un sistema tiene una tasa de ganancia del 60% en un total de 1000 operaciones según el resultado del backtest. Genial. Pero cuando divides estas 1000 operaciones por horas, quizás solo el período entre la apertura de Londres y antes de Nueva York produce una expectativa positiva. En otras horas, el sistema o está luchando o está perdiendo dinero.
📊 Por lo tanto, la filtración basada en el tiempo revela la verdadera eficiencia del sistema. No solo el resultado de la transacción, sino también "cuándo se obtuvo" es parte del sistema.
Sugerencia técnica: Registra cada dato de la transacción junto con la marca de tiempo.
Agrupa todas las transacciones por intervalos de tiempo (hora de Turquía):
🔹 Asia: 03:00–10:00 🔹 Londres: 10:00–16:30 🔹 Apertura de Nueva York: 16:30–23:00 🔹 Cierre de Nueva York: 23:00–03:00
Extrae las siguientes métricas para cada intervalo:
Tasa de ganancia Avg R:R Expectativa Perfil de drawdown Compara estos.
En un análisis realizado en 2023, la relación promedio R:R de las operaciones en el par BTC/USDT al contado durante las horas asiáticas es de 1:1.2, mientras que en la superposición Londres-NY, esta relación aumenta a 1:1.9.
Es decir, lo importante no es "qué hace" el sistema, sino "cuándo lo hace".
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El mismo sistema, las mismas reglas, la misma estrategia. Pero resultados completamente diferentes a diferentes horas. Pero, ¿alguna vez has pensado: puede que la razón del fracaso del sistema no sean tus códigos, sino la hora?
Aunque los mercados financieros parecen estar siempre abiertos, no ofrecen la misma liquidez, la misma densidad de jugadores y la misma volatilidad en cada hora. Por eso, si no has analizado la distribución de ganancias y pérdidas de tu sistema en una base horaria, lo que crees que es éxito podría ser solo una casualidad.
Ejemplo:
Supongamos que un sistema tiene una tasa de ganancia del 60% en un total de 1000 operaciones según el resultado del backtest. Genial. Pero cuando divides estas 1000 operaciones por horas, quizás solo el período entre la apertura de Londres y antes de Nueva York produce una expectativa positiva. En otras horas, el sistema o está luchando o está perdiendo dinero.
📊 Por lo tanto, la filtración basada en el tiempo revela la verdadera eficiencia del sistema. No solo el resultado de la transacción, sino también "cuándo se obtuvo" es parte del sistema.
Sugerencia técnica: Registra cada dato de la transacción junto con la marca de tiempo.
Agrupa todas las transacciones por intervalos de tiempo (hora de Turquía):
🔹 Asia: 03:00–10:00
🔹 Londres: 10:00–16:30
🔹 Apertura de Nueva York: 16:30–23:00
🔹 Cierre de Nueva York: 23:00–03:00
Extrae las siguientes métricas para cada intervalo:
Tasa de ganancia
Avg R:R
Expectativa
Perfil de drawdown
Compara estos.
En un análisis realizado en 2023, la relación promedio R:R de las operaciones en el par BTC/USDT al contado durante las horas asiáticas es de 1:1.2, mientras que en la superposición Londres-NY, esta relación aumenta a 1:1.9.
Es decir, lo importante no es "qué hace" el sistema, sino "cuándo lo hace".