Evaluar patrones gráficos: de las tasas de éxito al registro completo · 4 / 5
Cero fallos observados no significa riesgo cero
Veinte gráficos seleccionados sin ningún fallo no demuestran que un patrón sea infalible. Primero comprueba cómo se eligieron los ejemplos y qué se considera fallo. Incluso una muestra bien recopilada y con resultados completos deja incertidumbre sobre la probabilidad subyacente. Un cálculo breve permite ver la importancia de los supuestos.
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Declara un modelo expresamente simplificado
Considera n ensayos independientes con una misma probabilidad desconocida de fallo p. Cada resultado debe estar completamente observado. Un fallo podría ser que un stop definido previamente ocurra antes del objetivo; cambiar el evento cambia la probabilidad estudiada. Selección, definición y horizonte deben fijarse antes de conocer los desenlaces.
Bajo esos supuestos, la probabilidad de un ensayo sin fallo es 1 − p. La de n ensayos independientes sin ningún fallo es (1 − p)^n. El modelo no describe automáticamente operaciones reales. Un mismo choque de mercado, operaciones repetidas, cambios de condiciones o ganadores elegidos retrospectivamente pueden incumplir sus supuestos.
Distingue frecuencia observada y límite superior de confianza
Sin fallos, la frecuencia observada es 0/n = 0. Para obtener un límite superior unilateral de confianza del 95 % en este modelo binomial, iguala la probabilidad de cero eventos a 0,05 y despeja p: p superior = 1 − 0,05^(1/n). El límite es positivo aunque la frecuencia observada sea cero.
El 95 % describe la cobertura del procedimiento a través de muestras repetidas bajo el modelo. No significa que, tras esta muestra concreta, un número fijo desconocido tenga una probabilidad del 95 % de quedar bajo el límite. Tampoco garantiza nada sobre regímenes de mercado futuros. El cálculo cuantifica una parte de la incertidumbre; no corrige una selección sesgada ni un modelo inadecuado.
Veinte, sesenta o trescientos ensayos completos
Compara tres muestras hipotéticas separadas, todas sin fallos y supuestamente compatibles con el modelo declarado. Para n = 20, la fórmula da aproximadamente 0,139108, es decir, el 13,91 %. Para n = 60 da alrededor del 4,87 %. Con n = 300, el límite superior baja a aproximadamente el 0,994 %. El cero de la columna de resultados parece idéntico, pero su significado bajo el modelo cambia.
Ninguna cifra es una probabilidad de fallo medida para una bandera, moneda o estrategia de Athenum concreta. Son cálculos con muestras inventadas. Un diario real también debe demostrar que conserva todos los ensayos válidos, que sus resultados están completos y que el evento definido corresponde a la decisión de trading estudiada.
| Ensayos completamente observados | Fallos observados | Límite superior bajo el modelo |
|---|---|---|
| 20 | 0 | 13,91 % |
| 60 | 0 | 4,87 % |
| 300 | 0 | 0,994 % |
Ampliar el diagrama- 20 ensayos sin fallos: 13,911 %
- 60 ensayos sin fallos: 4,87 %
- 300 ensayos sin fallos: 0,994 %
Más capturas no equivalen necesariamente a más ensayos independientes
Tres imágenes de la misma operación ganadora no aportan tres resultados independientes. Tres monedas distintas también pueden responder al mismo evento de mercado. No uses simplemente el número de imágenes o filas como n de un cálculo binomial. Identifica ensayos distintos y examina su dependencia. Si la independencia no es defendible, declara esa limitación y no presentes el cálculo como una probabilidad confirmada del proceso real.
Antes de actuar
- Define el fallo y el horizonte antes de evaluar resultados.
- Conserva todos los ensayos válidos, incluidos los desfavorables.
- Detecta ejemplos duplicados y resultados incompletos.
- Examina los supuestos de independencia y probabilidad constante.
- Presenta por separado frecuencia observada, límites del modelo y pronósticos.
Comprueba lo aprendido
Un informe muestra tres capturas de cada una de veinte operaciones ganadoras y afirma que n = 60 ensayos independientes. ¿Cuántas operaciones distintas hay y qué queda por comprobar?
Ver la respuesta explicada
Hay como máximo veinte operaciones distintas, no sesenta. Ni siquiera esas veinte son automáticamente independientes, completas, recopiladas sin selección por resultado y con la misma probabilidad de fallo. La revisión de datos y selección debe establecer si el modelo sencillo resulta una aproximación razonable.