Al desarrollar una estrategia automatizada, es común querer mejorar los resultados añadiendo nuevos elementos: un indicador más, una condición extra, un nuevo filtro… Sin darnos cuenta, podemos terminar creando un robot que intenta ser conservador, agresivo y técnico al mismo tiempo.
Este tipo de estrategias, mal equilibradas, pueden parecer prometedoras en teoría, pero en la práctica suelen ser inestables, confusas y difíciles de ajustar.
Estrategias “Frankenstein”: cuando todo se mezcla sin orden
Una estrategia se vuelve una especie de “Frankenstein” cuando combina varios enfoques de trading sin una lógica clara que los una. Por ejemplo, un mismo robot puede incluir una condición de scalping a corto plazo, una señal de tendencia con medias móviles, y una lógica de reversión basada en un RSI extremo.
Aunque cada uno de estos elementos tenga sentido por separado, si no hay una jerarquía clara entre ellos, la estrategia pierde coherencia. El resultado suele ser una lógica desordenada que no se adapta bien al mercado y genera conflictos internos en el robot.
Señales de una estrategia mal integrada
Una de las primeras señales de este tipo de errores es que el robot casi no opera o lo hace de forma errática. Las condiciones se anulan entre sí, los filtros bloquean las señales, o las entradas se dan en momentos que no tienen sentido.
Además, cuando se analiza el rendimiento, resulta difícil identificar qué parte de la estrategia está funcionando realmente. Esto complica mucho la optimización y hace más difícil ajustar el robot de manera efectiva.
El riesgo del sobreajuste oculto
Otro problema es el ajuste excesivo no intencionado. Al combinar muchos conceptos diferentes en una misma estrategia, se tiende a modificar cada parámetro para que no interfiera con los demás. Esto genera una dependencia artificial entre los elementos.
Como resultado, los backtests pueden parecer perfectos, pero en realidad están tan ajustados a condiciones específicas que no funcionan bien en situaciones reales.
La importancia de una estructura clara
En tradEAsy, se recomienda mantener la operativa de cada robot, incluso si se quiere combinar distintos enfoques. Es posible fusionar estilos de forma efectiva, siempre que haya una estructura clara.
Por ejemplo, se puede diseñar una estrategia de seguimiento de tendencias con filtros de volumen, o una lógica de reversión que use gestión de riesgo dinámica. Lo importante es que todos los componentes estén alineados con un mismo objetivo y no se contradigan entre sí.
Menos puede ser más
Si una estrategia no muestra un comportamiento claro o no se puede describir fácilmente en una sola frase, probablemente necesite simplificarse. A menudo, dividir una estrategia compleja en dos o tres más simples da mejores resultados que tratar de unificarlo todo en un solo robot.
Crear un buen robot no consiste en sumar ideas sin parar, sino en integrarlas de forma lógica y funcional. Las estrategias tipo “Frankenstein” nos recuerdan que, en trading automatizado, más elementos no siempre significan mejores resultados.
