Backtesting: probar un método sin enseñarle el futuro

Un backtest aplica una regla definida a datos históricos. Su interés depende menos de su rapidez que de su capacidad para reproducir la información y las cuotas realmente disponibles en el momento de la apuesta.

Escribir la regla antes de la prueba

Precisa las competiciones, los mercados, las horas de decisión, los criterios y los importes. «Apostar cuando encuentre valor» no es una regla reproducible. «Apostar si la probabilidad del modelo supera el umbral de la cuota según un criterio fijado» puede serlo.

Guarda también las apuestas descartadas. Modificar los criterios después de ver las ganancias convierte la prueba en la búsqueda de una curva bonita.

Separar los periodos

Desarrolla en un primer periodo, ajusta en un segundo y evalúa en un periodo final intacto. Una validación deslizante puede repetir esta lógica: aprender solo del pasado y predecir la ventana siguiente.

Todas las transformaciones deben aprenderse con los datos de entrenamiento. No calcules una media de temporada con partidos que todavía no se habían jugado en la fecha de la predicción.

Reproducir la ejecución

Una cuota de cierre no estaba necesariamente disponible cuando tu regla se habría activado. Registra precios con fecha y hora, comisiones, rechazos y reglas de liquidación. Trata las anulaciones y devoluciones en lugar de clasificarlas como pérdidas.

Ejemplo: en 100 apuestas fijas de 10€ a cuota 2,00, 54 aciertos dan 80€ de beneficio y un 8 % de ROI. Añadir 20€ de costes reduce el beneficio a 60€, es decir, un 6 %. Los costes pueden cambiar la conclusión.

Leer varios indicadores

Presenta el volumen, el beneficio, el ROI, el drawdown, la distribución de cuotas y la concentración de las ganancias. Un historial muy bueno después de muchos intentos exige una nueva validación con datos futuros.

Las apuestas en papel completan el backtest, porque revelan retrasos y cuotas que faltan. No recrean perfectamente la ejecución con dinero real.

Ejemplo de división cronológica

El periodo de prueba solo sirve una vez. Si retocas la regla después de verlo, pasa a ser un periodo de ajuste más, y hay que esperar a nuevos datos para probar.

Lista de control de fugas de datos

• Una clasificación o una media calculadas con partidos posteriores a la fecha de la apuesta.
• Cuotas de cierre usadas como precio de entrada cuando la regla se activa antes.
• Alineaciones oficiales usadas a una hora en la que aún no se habían publicado.
• Una muestra limitada a los equipos que siguen hoy en la liga (sesgo de supervivencia).

Errores frecuentes

• Probar decenas de variantes y quedarse solo con la mejor curva.
• Olvidar las apuestas imposibles: cuotas con tope, mercados retirados, cuentas limitadas.
• Suponer importes infinitos en mercados con poca liquidez.

Ponerlo en práctica con SCANbet

Importa tu historial real en CSV o Excel para comparar lo que prometía el backtest con lo que obtuviste de verdad, y sigue la fase de prueba en un bankroll separado. La calculadora de significación y el simulador Monte Carlo ayudan a juzgar si el resultado de la prueba final se distingue del ruido.

Preguntas frecuentes

¿Cuántas temporadas hacen falta para un backtest?

Las suficientes para cubrir contextos distintos (principios y finales de temporada, cambios de reglas) y dejar un periodo final intacto. Dos o tres temporadas son habituales, pero la calidad de las cuotas con fecha y hora cuenta más que la duración.

¿Qué diferencia hay entre backtest y apuestas en papel?

El backtest repite el pasado; las apuestas en papel aplican la regla en tiempo real, sin dinero. Las segundas revelan los problemas de ejecución que el primero oculta.

Mi backtest es excelente: ¿puedo apostar fuerte?

No. Un backtest excelente es, ante todo, un resultado que hay que confirmar. Empieza por las apuestas en papel, después con importes reducidos, y compara cada etapa con la anterior.

Recursos

Scikit-learn: división cronológica y trampas de validación (en inglés).

Sigue con el seguimiento sin dinero y las pruebas múltiples.