La lucha entre tarifas e indicadores: La verdadera encrucijada de la estrategia Squeeze Momentum y la ruptura del indicador ADX

Una prueba anual de estrategias de alta frecuencia en criptomonedas ha destapado muchas ilusiones de los traders. Basada en una inversión inicial de 100,000 dólares, la prueba de la estrategia popular Squeeze Momentum en TradingView en BTC y ETH muestra que las comisiones no son simplemente un coste de transacción, sino la primera variable que decide la supervivencia de la estrategia. Para romper este círculo vicioso, la incorporación de indicadores de tendencia como ADX se vuelve una solución imprescindible.

Cómo una diferencia del 0.04% en comisiones puede cambiar una estrategia

Los datos son los más convincentes. Bajo la misma estrategia y en el mismo entorno de mercado, una diferencia de solo 0.04% en comisiones (de 0.02% en tarifas de orden a 0.06% en tarifas de mercado) puede hacer que los resultados de backtest en ETH a 15 minutos pasen de un beneficio del 47.34% a una pérdida del 13.81%.

Esto no es un impacto marginal, sino un golpe mortal.

Específicamente, el backtest consideró tres escenarios típicos de tarifas: 0% como referencia ideal, 0.02% para órdenes Maker, y 0.06% para órdenes Taker. En el marco de tiempo de 15 minutos (que genera entre 600 y 800 operaciones anuales en esta estrategia), las diferentes estructuras de tarifas produjeron resultados impactantes:

Rendimiento en BTC a 15 minutos:

• Sin tarifas: +21.47% de beneficio
• Tarifa de orden Maker 0.02%: -14.45% de pérdida
• Tarifa de mercado Taker 0.06%: -55.94% de pérdida

Rendimiento en ETH a 15 minutos:

• Sin tarifas: +68.66% de beneficio
• Tarifa de orden Maker 0.02%: +47.34% de beneficio estable
• Tarifa de mercado Taker 0.06%: -13.81% de pérdida

Lo más irónico de los datos de ETH es que, con comisiones acumuladas de 76,536 dólares, una estrategia que debería ser muy rentable puede terminar en pérdida. Esto implica que, para estrategias de alta frecuencia con más de 600 operaciones al año, cada operación implica en promedio una “entrada” de aproximadamente 92 dólares en comisiones.

La verdad sobre el desgaste de costes en operaciones a 15 minutos

El marco de 15 minutos es el ciclo más denso para las señales de Squeeze Momentum, y también donde el efecto de las comisiones se amplifica al máximo. En este marco, la situación de BTC es especialmente clara.

Incluso con una tarifa relativamente baja del 0.02%, BTC a 15 minutos muestra una pérdida del -14.45%. Esto refleja que la baja volatilidad relativa de BTC (Beta) no es suficiente para cubrir los costes fijos de las operaciones frecuentes. En otras palabras, en las condiciones actuales del mercado, las estrategias de ruptura técnica simples ya no generan suficientes beneficios (Alpha) en ciclos cortos de BTC.

Por otro lado, ETH muestra una ventaja de volatilidad más fuerte. Gracias a esta mayor volatilidad relativa, ETH puede mantener un rendimiento del 47.34% con una tarifa Maker del 0.02%. Pero si se usan órdenes de mercado (tarifa del 0.06%), incluso capturando grandes movimientos, los costes acumulados siguen llevando la cuenta a pérdidas.

Esta comparación revela una verdad clave: la estructura de tarifas determina directamente qué activos son adecuados para estrategias de alta frecuencia y cuáles deben evitarse.

¿Por qué extender el ciclo tampoco salva esta estrategia?

La intuición habitual es que reducir la frecuencia de operaciones disminuye el desgaste por comisiones. Pero al extender el marco de backtest a 1 hora, la estrategia falla aún más.

En 1 hora, BTC registra una pérdida severa del -37.33%, y ETH también sufre (-34.49%). Más sorprendente aún, incluso sin considerar comisiones (0%), en 1 hora BTC y ETH muestran pérdidas del -12.29% y -11.51%, respectivamente.

Esto indica un problema clave: los parámetros predeterminados de la estrategia pueden fallar completamente en diferentes marcos temporales.

Los parámetros estándar de Squeeze Momentum (longitud BB 20, múltiplo de desviación estándar 2.0) funcionan bien en 15 minutos, pero en 1 hora empiezan a “dar la contra”. Probablemente esto se deba a un retraso en la señal: cuando en el gráfico de 1 hora se confirma la “liberación de compresión”, la tendencia ya ha iniciado hace tiempo, lo que lleva a entrar en máximos locales y luego enfrentarse a correcciones profundas.

Introducción del indicador ADX y filtrado por resonancia multitemporal para señales inválidas

Para mejorar esta situación de raíz, no basta con optimizar las tarifas. La clave está en reducir las entradas frecuentes en movimientos sin tendencia (rango, consolidación).

El indicador ADX (Índice de Fuerza Relativa de Tendencia) juega un papel crucial aquí. ADX mide la fuerza de la tendencia, no su dirección, con valores entre 0 y 100. Cuando ADX > 20, generalmente indica una tendencia clara; cuando ADX < 20, el mercado está en rango o sin dirección.

Las mejoras recomendadas para la estrategia Squeeze Momentum incluyen:

Filtrado por fuerza de tendencia: Antes de generar señales en 15 minutos, añadir la condición de que ADX > 20. Esto evita entrar en rangos y reduce significativamente las operaciones inválidas, disminuyendo el desgaste por comisiones.

Confirmación multitemporal: Antes de abrir una posición en 15 minutos, verificar que en marcos mayores (1 hora o 4 horas) el ADX también esté en tendencia fuerte (>20) y que las Bandas de Bollinger estén en configuración alcista. Esta resonancia multitemporal aumenta la validez de la señal, haciendo que cada operación tenga más potencial de ganancia y que el coste de comisiones se traduzca en beneficios reales.

Con estas filtraciones por ADX, el problema de entradas frecuentes en mercados laterales se reduce notablemente, mejorando la rentabilidad en costes similares.

¿Puede la optimización de parámetros superar el techo de las comisiones?

Además de incorporar ADX, la adaptación de parámetros a diferentes marcos temporales es fundamental.

Los parámetros predeterminados (longitud BB 20, múltiplo 2.0) están optimizados para un marco específico y no necesariamente funcionan en otros. La ineficacia en 1 hora nos advierte que la estrategia de “un solo parámetro para todo” no funciona en alta frecuencia.

Las direcciones de optimización incluyen:

• Ajustar los parámetros en 15 minutos para mantener sensibilidad a tendencias y reducir señales falsas.
• Reestudiar en 1 hora, aumentando la longitud de las Bandas de Bollinger (por ejemplo, a 30-40) para reducir retrasos en las señales, combinando con ADX para confirmar tendencia.
• Ajustar dinámicamente los parámetros según el ciclo de mercado, evitando ser atrapado en baja liquidez o alta volatilidad.

Pero hay que aclarar que la optimización de parámetros solo puede mejorar beneficios marginales; no puede superar el límite impuesto por las comisiones. La verdadera clave está en la estructura de tarifas.

De backtests a trading en vivo: las reglas de supervivencia en alta frecuencia

La conclusión principal de esta prueba es una realidad ineludible: en la práctica, las comisiones ya son un factor más determinante que los indicadores.

Para quienes quieran implementar estrategias de alta frecuencia, los consejos clave son:

Primero, procurar siempre que las operaciones sean Maker (orden en libro). Programar lógica pasiva de colocación de órdenes en el mejor precio o en profundidad, en lugar de comer mercado. Si la tarifa Taker en la plataforma es > 0.05%, estas estrategias de alta frecuencia no serán viables.

Segundo, preferir activos con mayor volatilidad (Beta alto). En comparación con BTC, que tiene menor volatilidad, ETH y otras altcoins principales ofrecen mejor relación coste-beneficio. Cuanto mayor sea la volatilidad, más fácil será que las ganancias excedan los costes en condiciones de tarifas fijas.

Tercero, usar filtros como ADX para confirmar tendencia. Evitar operaciones en rangos laterales, y solo abrir en tendencia confirmada (ADX > 20) y resonancia multitemporal. Esto mejora la calidad de cada operación y la rentabilidad neta.

Cuarto, aceptar que los parámetros deben ajustarse según el mercado. La calibración periódica y el backtest en diferentes condiciones es imprescindible.

El mayor aprendizaje de esta prueba es que, en trading cuantitativo, el éxito no depende de descubrir “indicadores mágicos”, sino del control extremo de los costes, la comprensión profunda de la estructura del mercado y el uso racional de herramientas como ADX para filtrar ruido. Optimizar el código es solo el primer paso; mejorar las tarifas, elegir bien la liquidez y las condiciones de ejecución suelen ser más decisivos que ajustar parámetros.