Análisis técnico

Prompts de IA para backtesting de estrategias de trading

Usa estos prompts para diseñar pruebas creíbles, cuestionar supuestos ocultos y decidir si un backtest es lo bastante sólido para la siguiente fase de validación.

Un complemento útil de nuestras colecciones: Auditoría de realismo para backtests de bots

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10 prompts de backtesting listos para copiar

Marco universal de backtesting de estrategias

Plantilla universal Intermedio

Crea un proceso de backtesting reproducible con reglas, datos, costes, métricas y separación estricta entre muestra de desarrollo y validación.

ID 161

Actúa como especialista en investigación cuantitativa. Quiero evaluar una estrategia en el mercado de criptomonedas mediante análisis manual de gráficos, Google Sheets, Python o herramientas de IA. Diseña reglas de entrada, salida y riesgo; selección y limpieza de datos; prevención del sesgo de anticipación y supervivencia; costes; métricas; validación fuera de muestra y prueba prospectiva. Formula las preguntas necesarias antes de proponer el plan.

Backtesting de una estrategia en Google Sheets

Intermedio

Muestra cómo construir en Google Sheets un backtest manual, trazable y lo bastante sencillo para utilizarlo sin programar.

ID 162

Actúa como analista de sistemas de trading. Diseña un backtest en Google Sheets con columnas para fecha y hora, señal, entrada, stop, salida, tamaño, resultado en divisa y múltiplos R, comisiones, deslizamiento, régimen y notas. Incluye fórmulas para pérdidas y ganancias, drawdown y esperanza matemática, además de reglas para salidas parciales, operaciones cerradas por stop, señales perdidas y posiciones solapadas. Añade controles contra duplicados, información futura, errores de fórmula y datos faltantes que pasen inadvertidos.

Tamaño de muestra y validez estadística

Intermedio

Explica qué puede inferirse de una muestra y cómo la incertidumbre, la dependencia entre operaciones y los cambios de régimen limitan las conclusiones.

ID 163

Actúa como especialista en estadística aplicada al trading. Mi backtest tiene N operaciones, una tasa de acierto de 20 % y esperanza de Y. Estima la incertidumbre, explica qué supuestos harían inválida una prueba simple y qué conclusiones no pueden sostenerse. Propón más datos, periodos o pruebas por régimen antes de confiar en la estrategia, sin inventar un tamaño mínimo universal.

Detección de sobreajuste de parámetros

Intermedio

Detecta cuándo una estrategia depende de un valor exacto de parámetros, demasiadas reglas o un único régimen y propone simplificaciones comprobables.

ID 164

Actúa como analista de robustez. He optimizado lista. Evalúa sensibilidad de parámetros, mesetas frente a picos aislados, número de pruebas, complejidad de las reglas, deterioro fuera de muestra y dependencia del régimen. Propón comprobaciones de perturbación, reserva de datos y pruebas múltiples, además de una versión más sencilla que conserve la hipótesis planteada. No elijas parámetros solo porque produjeron el mejor resultado histórico.

Análisis de la brecha entre backtest y operativa real

Pro

Compara resultados históricos y reales para separar costes, señales perdidas, cambio de régimen, errores de implementación e incumplimiento del plan.

ID 165

Actúa como analista de rendimiento de trading. El backtest produjo resumen y la operativa real produjo resumen. Compara datos y marcas temporales, spread, comisiones, deslizamiento, latencia, lógica de órdenes, ejecuciones parciales o perdidas, implementación, cambios de régimen y conducta. Ordena las hipótesis según la evidencia, propone pruebas para refutarlas y define un plan gradual para medir y reducir la brecha antes de aumentar el riesgo.

Backtesting asistido por IA con controles de validación

Intermedio

Explica dónde puede ayudar la IA en un backtest y qué decisiones requieren datos, reglas reproducibles y verificación independiente.

ID 166

Actúa como asistente de investigación cuantitativa. Diseña un flujo seguro para utilizar IA en limpieza de datos, especificación de reglas, generación de casos de prueba, revisión de código, documentación y análisis de escenarios. Define qué no debe delegarse sin evidencia, cómo verificar el código y las referencias generados, cómo detectar filtraciones de datos y supuestos ocultos y cómo impedir que la repetición de instrucciones se convierta en una optimización no documentada. Termina con una lista de auditoría.

Comprobar si una estrategia puede someterse a backtesting

Principiante

Descarta ideas que no tienen entradas, salidas, riesgo y datos observables antes de invertir tiempo en probarlas.

ID 167

Evalúa mi idea de estrategia en seis áreas: entrada objetiva, salida objetiva, riesgo cuantificable, momento inequívoco, señales que puedan registrarse sin sesgo retrospectivo y datos que ya existían al tomar la decisión. Concluye «comprobable», «aún no comprobable» o «no comprobable con los datos actuales». Enumera todas las ambigüedades y conviértelas, cuando sea posible, en reglas medibles.

Métricas de backtesting que realmente importan

Intermedio

Prioriza métricas que muestran esperanza, riesgo, estabilidad y costes en lugar de confiar en beneficio total o tasa de acierto aislados.

ID 168

Selecciona cinco métricas esenciales para evaluar una estrategia de trading y explica en una frase qué mide cada una. Incluye rendimiento neto después de costes, drawdown o riesgo de cola, esperanza matemática, estabilidad entre periodos o regímenes y tamaño de muestra o incertidumbre. Explica por qué el beneficio total y la tasa de acierto por sí solos pueden engañar e identifica una limitación de cada métrica elegida.

Prueba de estrés de la robustez de una estrategia

Intermedio

Comprueba si pequeñas perturbaciones en entradas, stops, objetivos y costes destruyen el resultado histórico.

ID 169

Somete conceptualmente la estrategia a entradas una vela tarde, stops un 20% más amplios, objetivos menores, costes duplicados, señales omitidas, peores ejecuciones y reordenación de operaciones. Define la referencia y las métricas necesarias y qué patrón indicaría robustez o fragilidad. No afirmes que la ventaja sobrevive o desaparece sin datos reales.

Validación de una estrategia antes del despliegue

Pro

Define qué evidencia necesita una estrategia para avanzar desde el backtest hasta una ejecución real limitada y supervisada.

ID 170

Actúa como revisor independiente de sistemas de trading. Diseña una secuencia de validación desde backtest hasta reproducción histórica, trading simulado, operativa real con tamaño mínimo y escalado gradual. Define cobertura de datos y regímenes, costes realistas, tamaño de muestra, conciliación, límites de caída y operación y criterios de aprobación, rechazo y pausa. Indica qué fallos obligan a volver atrás o abandonar la estrategia.

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Incluye información de la subcategoría, IDs de prompts, descripciones, dificultad y texto del prompt.

Cómo usar prompts de IA para hacer backtesting

Un buen prompt de backtesting debe definir primero las reglas de trading y la evidencia necesaria antes de pedir a la IA que interprete resultados. Estos flujos ayudan a estructurar la revisión sin tratar el rendimiento histórico como una garantía.

Especifica el mercado, el marco temporal, la fuente de datos, las reglas de ejecución y unos costes de trading realistas.
Comprueba sobreajuste, sesgo de anticipación, sesgo de supervivencia, fugas de datos, tamaño de muestra y dependencia del régimen.
Compara resultados in-sample, out-of-sample, walk-forward y de sensibilidad antes de pasar al paper trading.