Backtest 2020–2026: 10.000 carteras simuladas
Los resultados pasados no garantizan resultados futuros. El backtest se hizo usando los datos de las velas de 1 minuto del exchange Binance.
Simulamos la estrategia en 10.000 carteras con capital inicial aleatorio entre US$ 15 y US$ 1.000, nacimiento distribuido entre 2020 y 2026 y vida hasta octubre de 2026 — 6,8 años cubriendo dos mercados en baja (2021–22 y 2024–25).
La simulación cobró los costos reales de ejecución (costos de 0,10% por posición relacionados con las tarifas de Hyperliquid y el slippage estimado) y la tarifa del 2% de la aplicación sobre cada depósito. Ninguna cartera tuvo trato especial: misma estrategia, mismas reglas.
Lee la tabla con honestidad: la mayoría de los números son buenos, pero el 46,7% de las carteras terminó en pérdida y las peores lo perdieron todo. Eso es lo que significan los dos lados.
| +63,3% | Retorno medio — media aritmética de las 10.000 carteras sobre el capital inicial. Queda muy por encima de la mediana porque pocas carteras tuvieron retornos extremos: la media es arrastrada por la cola derecha. |
| +7,9% | Mediana de retorno — la mitad de las carteras terminó por debajo de este valor, la mitad por encima. Es el retrato del caso típico, sin el efecto de las excepciones. |
| 53,3% | Carteras en ganancia — el 53,3% de las 10.000 cerró por encima del capital inicial; el 46,7% terminó en pérdida. Una estrategia con ventaja real logra ser lucrativa con menos de la mitad de las carteras ganadoras porque las ganancias medias superan las pérdidas medias. |
| −80,4% | P05 (percentil 5) — 1 de cada 20 carteras perdió el 80% o más del capital. La cola izquierda es real y debe entrar en tu decisión. |
| +376,9% | P95 (percentil 95) — 1 de cada 20 carteras terminó por encima de +376,9%. La asimetría de los extremos: el espejo de la cola izquierda. (P99: +873,8%.) |
| 44,4% | Doblaron el capital — el 44,4% de las carteras alcanzó, en algún momento, el doble del capital inicial. |
| +144,5% | Total retirado automáticamente (media) — suma de los retiros del 50% de la ganancia por evento, en promedio +144,5% del capital inicial a lo largo de la vida de la cartera. Es dinero que salió del exchange hacia la cartera del usuario y quedó fuera del riesgo siguiente. |
| 5,1% | Carteras muertas — el 5,1% perdió el 100% del capital antes del fin de la simulación (1ª muerte: 7,3 días de vida). |
La distribución completa, franja por franja
| Franja de retorno | Saldo final en el exchange | Total retirado (% del capital inicial) | Resultado final (saldo + retirado) | Pico del patrimonio (promedio de la franja) |
|---|---|---|---|---|
| P01–05 | −95,9% | +8,8% | −87,1% | 1,20x |
| P06–10 | −93,8% | +19,5% | −74,3% | 1,28x |
| P11–15 | −92,7% | +28,6% | −64,1% | 1,31x |
| P16–20 | −90,6% | +35,4% | −55,2% | 1,34x |
| P21–25 | −88,8% | +42,8% | −46,0% | 1,39x |
| P26–30 | −87,6% | +50,1% | −37,5% | 1,42x |
| P31–35 | −88,6% | +60,3% | −28,3% | 1,47x |
| P36–40 | −87,3% | +68,2% | −19,1% | 1,59x |
| P41–45 | −86,7% | +77,5% | −9,2% | 1,63x |
| P46–50 | −85,4% | +87,4% | +2,0% | 1,75x |
| P51–55 | −85,9% | +99,3% | +13,4% | 1,88x |
| P56–60 | −84,9% | +111,5% | +26,6% | 2,03x |
| P61–65 | −85,2% | +126,4% | +41,2% | 2,22x |
| P66–70 | −84,3% | +143,8% | +59,5% | 2,41x |
| P71–75 | −84,6% | +164,3% | +79,7% | 2,60x |
| P76–80 | −83,4% | +190,0% | +106,6% | 2,97x |
| P81–85 | −81,3% | +226,5% | +145,2% | 3,38x |
| P86–90 | −81,1% | +279,8% | +198,7% | 4,04x |
| P91–95 | −80,6% | +376,0% | +295,4% | 5,26x |
| P96–100 | −71,9% | +731,3% | +659,4% | 10,35x |
Cada fila agrupa el 5% de las 10.000 carteras (500 carteras), ordenadas por el resultado final. El saldo en el exchange, el total retirado y el resultado final se ponderan por el capital inicial sumado de las carteras de la franja — por eso las dos primeras columnas suman exactamente la tercera (valores redondeados). El pico del patrimonio es el promedio de las carteras de la franja.
Lectura importante: durante toda la simulación, las carteras siguieron aplicando la estrategia continuamente, cada una hasta el final de su período — ninguna se cerró antes. Y ninguna parte del valor retirado fue reinvertida: los retiros quedaron en su cartera, fuera del riesgo siguiente. Por eso el saldo final en el exchange es bajo en todas las franjas — el patrimonio acumulado está en el total retirado, y el resultado final suma ambos.
Metodología
Motor de simulación auditado: contabilidad de margen fiel a la aplicación, verificación de conservación contable en el 100% de las carteras (0 fallos) y ejecución A/B idéntica bit a bit entre el motor y el código que corre en la aplicación. Costos calibrados en el libro de órdenes real de Hyperliquid (taker 0,045%, slippage 0,01%).
Los números brutos, el JSON por cartera y el informe integral están archivados; esta página publica el mismo contenido sin edición.
Limitaciones honestas
La base de precios es de Binance (criptos correlacionadas entre sí). Hyperliquid real negocia también activos descorrelacionados — acciones, índices y materias primas tokenizados — que la simulación no contiene. Los años 2024 y 2025 fueron mercados en baja: carteras nacidas en esos períodos tuvieron medianas negativas.
Un backtest es evidencia de robustez bajo costo real, no predicción. Los resultados pasados no garantizan resultados futuros; la mayoría de los años recientes tuvo mediana negativa. Opera solo capital que puedas perder por completo.
Gráfico de resumen: las 10.000 carteras
A) Distribución de los resultados por cartera
Lectura del último grupo del gráfico: la barra de la derecha agrupa TODAS las carteras por encima del 500% — 308 carteras (3,1% de las 10.000), incluida la mejor (+5.577%) —, y por eso es más alta que sus vecinas. El capital inicial mediano de ellas es US$ 302,60 (conjunto: US$ 509,90): son el 2,4% del capital simulado y el 14,0% del resultado final, con pico mediano de 10,2x y retiro mediano del 772% del capital inicial.
B) Carteras ordenadas de peor a mejor
C) Capital invertido y resultado final
Todos los paneles están en % del capital invertido, excepto el panel C, en dólares.
Segundo backtest 2020–2026: 1.000 usuarios con 10 carteras cada uno
Los resultados pasados no garantizan resultados futuros. Este segundo backtest se hizo considerando que cada usuario de la aplicación creará 10 carteras y depositará el mismo importe en cada una — sorteado entre US$ 15 y US$ 100 —, de modo que cada usuario realiza muchas órdenes de compra y, potencialmente, muchas órdenes de venta cada día, aportando liquidez al mercado como un market maker, con la intención de ganar a largo plazo. Lo que sigue es el resultado final después de que la aplicación funcione durante 1 año.
Fueron 1.000 usuarios simulados, cada uno con 10 carteras: 10.000 carteras, cada una con 365 días de vida. El capital por cartera se sorteó entre US$ 15 y US$ 100 y se repitió en las 10 carteras del mismo usuario, así que cada usuario invirtió entre US$ 150 y US$ 1.000 en total. El inicio de cada usuario se distribuyó de forma uniforme entre enero de 2020 y octubre de 2026.
La base de precios es la misma del primer backtest: velas de 1 minuto de Binance, del 01/01/2020 al 09/10/2026. Los costos también son reales: 2% de activación sobre el depósito y, por posición, 0,045% de taker más 0,01% de slippage por lado — cerca de 0,11% en cada ida y vuelta. El retiro automático es el oficial de la aplicación: 50% del beneficio realizado por evento a partir de US$ 22.
El retrato es mejor que el de las carteras individuales porque diez carteras diluyen la mala suerte de una sola: el 68,7% de los usuarios terminó con beneficio, la mediana fue +30,7% y el total invertido se convirtió en US$ 819.341,30 sobre US$ 563.495,02 invertidos (+45,4% ponderado). Aun así, el 31,3% terminó en pérdida y el peor usuario perdió el 78,4%: los dos lados siguen aquí.
| +44,3% | Retorno medio por usuario — media aritmética de los 1.000 usuarios sobre el capital invertido (sus 10 carteras sumadas). Está por encima de la mediana porque pocos usuarios tuvieron resultados extremos. |
| +30,7% | Mediana por usuario — la mitad de los usuarios terminó por debajo de este valor, la otra mitad por encima. Es el caso típico, ya con el efecto de 10 carteras por usuario. |
| 68,7% | Usuarios con beneficio — el 68,7% de los 1.000 terminó por encima de lo que invirtió; el 31,3% terminó en pérdida. |
| −45,4% | P05 — 1 de cada 20 usuarios perdió el 45,4% o más del capital. Incluso con 10 carteras, la cola izquierda existe. |
| +188,7% | P95 — 1 de cada 20 usuarios terminó por encima de +188,7% (P99: +300,2%). La cola derecha es el espejo de la izquierda. |
| 40,0% | Llegaron a 2x en el pico — el 40,0% de los usuarios vio el patrimonio consolidado de sus 10 carteras llegar al doble de lo invertido en algún momento; el 18,7% terminó con 2x o más. |
| 1,77x | Pico mediano — la mediana del mayor valor consolidado de las 10 carteras fue 1,77x lo invertido (máximo: 6,03x). |
| 48% | Retirado automáticamente — de media, el 48% del capital invertido salió del exchange hacia la cartera del usuario durante el año, fuera del riesgo siguiente. Total: US$ 315.652,04. |
La distribución completa, franja por franja
| Franja de retorno | Saldo final en el exchange | Total retirado (% del capital inicial) | Resultado final (saldo + retirado) | Pico del patrimonio (promedio de la franja) |
|---|---|---|---|---|
| P01–05 | −59,8% | +3,6% | −56,2% | 1,11x |
| P06–10 | −51,1% | +11,8% | −39,3% | 1,22x |
| P11–15 | −45,4% | +15,2% | −30,2% | 1,35x |
| P16–20 | −39,4% | +17,8% | −21,6% | 1,39x |
| P21–25 | −37,1% | +23,9% | −13,2% | 1,43x |
| P26–30 | −34,0% | +29,0% | −5,0% | 1,43x |
| P31–35 | −32,9% | +34,5% | +1,6% | 1,55x |
| P36–40 | −16,2% | +26,3% | +10,1% | 1,61x |
| P41–45 | −23,0% | +40,6% | +17,6% | 1,64x |
| P46–50 | −21,0% | +46,6% | +25,6% | 1,77x |
| P51–55 | −14,0% | +48,1% | +34,1% | 1,85x |
| P56–60 | −17,5% | +59,8% | +42,3% | 1,91x |
| P61–65 | −4,3% | +55,7% | +51,4% | 1,99x |
| P66–70 | +0,2% | +62,4% | +62,6% | 2,15x |
| P71–75 | +7,1% | +68,5% | +75,6% | 2,24x |
| P76–80 | +5,1% | +83,4% | +88,5% | 2,44x |
| P81–85 | +11,8% | +92,5% | +104,3% | 2,60x |
| P86–90 | +20,2% | +106,3% | +126,5% | 2,81x |
| P91–95 | +45,9% | +118,6% | +164,5% | 3,15x |
| P96–100 | +89,3% | +159,6% | +248,9% | 4,15x |
Cada fila agrupa el 5% de los 1.000 usuarios (50 usuarios, con sus 10 carteras sumadas), ordenados por el resultado final. El saldo final en el exchange, el total retirado y el resultado final están ponderados por el capital invertido de la franja — las dos primeras columnas suman exactamente la tercera. El pico es el promedio de la franja del mayor valor consolidado de las 10 carteras, en múltiplos de lo invertido.
Lectura importante: las 10 carteras de un usuario operaron todo el año, cada una hasta el final de sus 365 días de vida, y nada de lo retirado volvió al riesgo. Por eso el saldo final en el exchange es bajo en casi todas las franjas: el patrimonio acumulado está en el total retirado, y el resultado final suma los dos.
Metodología
El mismo motor auditado del primer backtest, con dos añadidos que no cambian su comportamiento: fin de vida por cartera (365 días) y registro del valor consolidado a lo largo del tiempo, para medir el pico de las 10 carteras juntas. Superó 31 verificaciones: identidad bit a bit del motor en 10/10 semillas, conservación contable en 10.000/10.000 carteras, resultado final igual a saldo más retirado en 10.000/10.000, pico confirmado por una segunda implementación independiente y base sin huecos (2.473 días).
El JSON con los 1.000 usuarios y las 10.000 carteras, el informe integral y el código de la simulación están archivados; esta página publica los mismos números, sin edición.
Limitaciones honestas
La base es de Binance y los criptoactivos están correlacionados entre sí; la Hyperliquid real también negocia activos descorrelacionados que la simulación no contiene. Un año de vida por cartera es más corto que los 6,8 años del primer backtest, y los usuarios que empezaron en 2024 y 2025 encontraron mercados bajistas — la mediana de esos períodos es menor.
Diez carteras reducen la mala suerte de una cartera aislada, pero no crean ventaja: el retorno por USDC invertido es el mismo, con menos varianza. Un backtest es evidencia de robustez bajo costo real, no una predicción. Los resultados pasados no garantizan resultados futuros — opere solo con capital que pueda perder por completo.
Gráfico de resumen: los 1.000 usuarios
A) Distribución de los resultados por usuario
B) Usuarios ordenados de peor a mejor
C) Capital invertido y resultado final
Todos los paneles están en % del capital invertido, excepto el panel C, en dólares.
Versión requiere Android 7.0 o superior
0x2ALL — skill de trading asimétrico para agentes de IA