Publicado
I keep a spreadsheet of the top candidates my GPU backtester spits out, ranked by score, and I usually scroll straight to win rate first — old habit, hard to kill. This week I noticed something that broke the habit for good. One coin, BILLUSDT, showed up nine times in the same batch. Same entry family (range bottom reclaim), same 808 trades every single time. And the win rate column read: 96.7%, 96.8%, 44.4%, 94.9%, 45.2%, 44.8%, 95.0%, 49.9%, 91.6%.
Nueve configuraciones. La misma moneda. Mismo recuento comercial. La tasa de ganancia oscila entre "casi nunca pierde" y "pierde más de lo que gana". Si la tasa de ganancia midiera algo real acerca de una estrategia, ese cambio no debería ser posible con datos idénticos.
Lo que realmente se quedó quieto
El factor de beneficio, en esas mismas nueve filas, pasó de 1,68 a 2,12. Eso es todo. Una variación de 53 puntos en la tasa de ganancias produjo una variación de 0,44 en el factor de beneficio. El beneficio neto osciló +130 a +228 - las nueve configuraciones ganaron dinero, las nueve estaban a poca distancia entre sí, y las que tenían una tasa de ganancia al lanzar una moneda no eran significativamente peores que las que "casi nunca perdían".
Entonces, cualquier perilla que se giró entre estas nueve carreras, no fue comprar ni destruir la ventaja. Estaba repitiendo el mismo resultado aproximado con una etiqueta de tasa de ganancia diferente.
El mando era DCA-rescate, otra vez.
Revisé la columna que realmente lo explica: dca1_rate, con qué frecuencia una operación solo cerró en verde porque promedió primero a la baja. Las dos configuraciones con mayor tasa de ganancia (96,7%, 96,8%) tuvieron tasas de rescate DCA de 72,3% y 71,7% – el más alto que he registrado en cualquier moneda, más alto que la configuración MEGAUSDT que escribí hace un tiempo en 64,8%. Las configuraciones con la tasa de ganancia más baja (44-50%) se ubicaron en 47,5-54,8% Rescate DCA. Sigue siendo alta en términos absolutos, pero existe una brecha real y mensurable.
Si se aumenta el parámetro de agresividad del DCA, una operación perdedora obtendrá una segunda entrada a un precio peor, esperará y cerrará como una "ganadora". Haga eso en el 72% de sus operaciones y su tasa de ganancias aumentará a 90. Si lo hace menos, la tasa de ganancias caerá a 40 porque más operaciones simplemente... pierden, honestamente, en la primera entrada.
La parte que realmente me sorprendió
Aquí está el que no esperaba. La única configuración de red más alta del lote: +228.2, factor de beneficio 1,68 - fue la fila con una tasa de victorias del 91,6% con el más bajo Tasa de rescate DCA del clúster de alta tasa de ganancia, 47,5%. La configuración más dependiente de DCA, una tasa de rescate del 72,3%, en realidad terminó con el más bajo neto del grupo: +158.2. Una mayor duplicación no generó más ganancias aquí. Compró una columna de tasa de ganancias más atractiva y un peor resultado final.
La excursión adversa máxima también se mantuvo en una banda estrecha, -5,14% a -6,64% en los nueve: más suave que el -14,2% de MEGA, pero no cero. En un apalancamiento real que sigue siendo una reducción, un stop fijo necesita sobrevivir, no un número que un backtest pueda descartar.
¿Qué hago con esto ahora?
Dejé de ordenar mi lista de candidatos por tasa de victorias hace meses. Esta es la razón por la que también dejé de verlo como un desempate. En la misma moneda, el mismo recuento de operaciones, la misma ventaja subyacente produjo tasas de ganancia del 44% al 97%, dependiendo únicamente de cuánto se le permitió a la configuración rescatarse con una segunda entrada, y la versión que se rescató más en realidad ganó menos dinero. Si el número principal de una estrategia es la tasa de ganancia, pregunte cuál es su tasa de rescate DCA antes de preguntar cualquier otra cosa. Luego verifique cómo se ve la reducción de su apalancamiento en el calculadora de liquidación, y modelar el propio promediado hacia abajo en el Calculadora de realidad DCA antes de asumir que la "victoria" alguna vez fue realmente una victoria.