¿Cómo decide la comisión si una operación tiene éxito o fracasa? Lecciones de una prueba de estrategia real

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Autor: Michel Athayde

Resumen

“En el trading de alta frecuencia, las comisiones no son solo un coste, sino la clave que decide la victoria o la derrota.”

Este artículo, basado en un capital inicial de 100,000 dólares, realiza una prueba retrospectiva de un año en la estrategia popular Squeeze Momentum (LazyBear) en TradingView, aplicándola en BTC y ETH con una posición completa. Los datos revelan una realidad dura: una diferencia de comisión del solo 0.04% puede hacer que el rendimiento de la misma estrategia en el marco de 15 minutos de ETH pase de un beneficio del 47% a una pérdida del 14%. Esto significa que, para muchos minoristas y traders cuantitativos principiantes, la lógica de la estrategia puede ser válida, pero la estructura de tarifas en la ejecución acaba devorando todo el Alpha.

(Nota: La prueba retrospectiva de este artículo se basa en datos históricos de contratos perpetuos en exchanges principales, usando la configuración estándar de parámetros de Squeeze Momentum, sin considerar el impacto del deslizamiento, con el objetivo de comparar únicamente el impacto marginal de diferentes estructuras de comisiones en el valor neto de la estrategia. )

1. Perspectiva de datos clave: sensibilidad a las tarifas en BTC y ETH

Este estudio simula tres escenarios típicos de tarifas: 0% (referencia base), 0.02% (tarifa Maker/orden pendiente) y 0.06% (tarifa Taker/ejecución inmediata). La estrategia se ajustó a un modo “solo largo” para adaptarse a la tendencia alcista a largo plazo del mercado de criptomonedas.

Los resultados son los siguientes:

1.1 Marco de 15 minutos: la “máquina de beneficios” en alta frecuencia

El gráfico de 15 minutos es el período con señales más densas (600-800 operaciones anuales), y también donde el efecto de las comisiones se amplifica al máximo.

Tabla 1: Comparación de datos clave en marco de 15 minutos

Activo

Modelo de tarifa

Total de operaciones

Beneficio neto (Total PnL)

Total de comisiones (USD)

Estado

BTC

0% (Ideal)

701

+21.47%

$0

Ganancias

BTC

0.02% (Orden pendiente)

888

-14.45%

$29,596

Pérdidas

BTC

0.06% (Ejecución inmediata)

842

-55.94%

$64,193

Gran pérdida

ETH

0% (Ideal)

657

+68.66%

$0

Altísimo beneficio

ETH

0.02% (Orden pendiente)

838

+47.34%

$33,960

Ganancias

ETH

0.06% (Ejecución inmediata)

826

-13.81%

$76,536

Pérdidas

Análisis profundo:

Dificultad en alta frecuencia en BTC: Bajo las condiciones de ejecución de 15 minutos, la menor volatilidad relativa (Beta) de BTC dificulta cubrir los costes fijos de transacción frecuentes. Incluso con una tarifa baja del 0.02%, la estrategia aún muestra rentabilidad negativa. Esto indica que, en la madurez actual del mercado, una estrategia simple basada en rupturas de indicadores técnicos en ciclos cortos puede ya no generar suficiente Alpha en BTC.

Ventaja de volatilidad en ETH: ETH muestra mayor potencial explosivo. En condiciones ideales (0% de tarifa), su rendimiento del 68.66% supera ampliamente al de BTC. Esta alta volatilidad permite que ETH mantenga un rendimiento del 47.34% incluso con una tarifa Maker del 0.02%.

Costo de la ejecución inmediata (Taker): La parte más alarmante de los datos es la comparación en ETH. Cuando los traders usan órdenes de mercado (tarifa del 0.06%), incluso capturando grandes movimientos en ETH, las comisiones acumuladas de hasta $76,536 pueden llevar la cuenta a pérdidas (-13.81%).

2. Paradoja de los ciclos: ¿Por qué alargar el período no resuelve el problema?

Se suele pensar que aumentar el marco temporal reduce la frecuencia de operaciones y, por tanto, el desgaste por comisiones. Sin embargo, en esta prueba retrospectiva, se observa un fenómeno contraintuitivo en el marco de 1 hora (1H).

Tabla 2: Rendimiento en marco de 1 hora

Activo

Tarifa (Precio de mercado 0.06%)

Beneficio neto

Factor de ganancia

Fenómeno

BTC

1H

-37.33%

0.723

Pérdida severa

ETH

1H

-34.49%

0.840

Pérdida severa

Análisis:

Incluso sin considerar comisiones (0%), BTC y ETH en el marco de 1 hora muestran pérdidas (BTC -12.29%, ETH -11.51%). Esto puede deberse a que los parámetros predeterminados (20, 2.0) generan señales rezagadas en ciclos largos. Cuando en el gráfico de 1 hora se confirma una señal de “compresión y liberación”, la tendencia ya puede estar en marcha, lo que lleva a entrar en picos locales y luego sufrir retrocesos y stops. Esto indica que aplicar parámetros predeterminados a diferentes marcos temporales conlleva riesgos significativos.

3. Perspectivas clave: de “tasa de acierto” a “relación de pagos”

3.1 La trampa matemática del punto de equilibrio

Squeeze Momentum es una estrategia de ruptura de tendencia típica, con una tasa de acierto generalmente baja (del 26% al 40% en backtests), basada principalmente en una buena relación riesgo-recompensa.

Pero las comisiones elevan directamente el punto de equilibrio matemático.

Por ejemplo, en ETH en marco de 15 minutos, $76,536 en comisiones implican que cada operación, independientemente de si es ganadora o perdedora, lleva implícito un “coste de entrada” de aproximadamente $92 .

La conclusión principal es que, para estrategias con más de 600 operaciones anuales, las comisiones se convierten en la variable que decide la supervivencia, más que la capacidad predictiva del indicador.

3.2 Gestión del capital y desgaste por interés compuesto

El backtest usó una gestión con 100% de exposición. En condiciones de altas tarifas, el desgaste acumulado puede acelerar la pérdida de capital. En BTC en marco de 15 minutos con tarifa del 0.06%, la máxima caída (drawdown) alcanzó un sorprendente 58.32%, lo que en la práctica suele significar liquidación o pérdida de control emocional.

4. Lecciones prácticas y direcciones de optimización

Con base en estos datos, podemos ofrecer recomendaciones para traders que quieran implementar estrategias de momentum similares:

4.1 La estructura de tarifas determina la viabilidad

Conclusión: En la práctica, solo si se puede garantizar una ejecución estable de órdenes Maker (pendientes), estas estrategias de alta frecuencia tienen una mayor probabilidad de ser viables.

Recomendación: En el nivel de código, se debe preferir lógica pasiva de colocación de órdenes (como en el mejor precio o en la profundidad del mercado), en lugar de ejecutar órdenes de mercado directamente. Si se opera en exchanges con tarifas Taker superiores al 0.05%, hay que ser extremadamente cauteloso.

4.2 La selección del activo: la volatilidad es la verdadera ventaja competitiva

Conclusión: Con tarifas fijas, la volatilidad del activo debe ser suficiente para cubrir los costes.

Recomendación: En comparación con BTC, la estrategia Squeeze Momentum funciona mejor en ETH u otras altcoins con mayor Beta. La naturaleza más “estable” y menos volátil de BTC, que se está “assetizando”, reduce la rentabilidad de estas estrategias de ruptura a corto plazo.

4.3 Introducir filtros para evitar operaciones en mercados sin tendencia

Conclusión: La apertura frecuente en mercados laterales es la principal causa de pérdidas.

Recomendación:

Filtro de tendencia: usar indicadores como ADX (por ejemplo, ADX > 20) para confirmar la fuerza de la tendencia y evitar operar en rangos sin dirección clara.

Multi-marco: antes de abrir en 15 minutos, verificar que en 1H o 4H haya una tendencia alcista, para seguir la tendencia mayor y evitar señales falsas.

4.4 Adaptación dinámica de parámetros

Conclusión: La ineficacia en marco de 1 hora nos muestra que los parámetros no son universales.

Recomendación: ajustar parámetros como la longitud de las Bandas de Bollinger (BB Length) y el multiplicador de desviación estándar (MultFactor) según el marco temporal, para reducir señales rezagadas y el riesgo de comprar en máximos.

5. Conclusión

Squeeze Momentum, como estrategia de código abierto clásica, sigue siendo efectiva en la detección de tendencias. Pero esta prueba muestra claramente que el “Santo Grial” del trading cuantitativo no está en encontrar un indicador mágico, sino en controlar al máximo los costes de ejecución y entender profundamente la microestructura del mercado.

Para los traders que buscan rentabilidad en criptomonedas, optimizar el código es solo el primer paso. La clave está en reducir las tarifas de la cuenta, elegir proveedores de liquidez adecuados, y que estos aspectos suelen ser más determinantes para el PnL final que la optimización de los parámetros.