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When a crypto backtest lies

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When a crypto backtest liesMade for FINVIA CORP, by Hanademi
Cuando un backtest criptomienteMade for FINVIA CORP, by Hanademi
Trend evidence spans 58 futures, not15-minute cryptoTraditional futures and forwards studied from January 1985 through December 2009; reported persistencelasted roughly 1 to 12 months.Made for FINVIA CORP, by HanademiSources: Moskowitz, T. J., Ooi, Y. H., & Pedersen, L. H. (2012). Time series momentum. Journal of Financial Economics.Unitinstruments and monthsInstruments studied1292413Equity indexesCurrenciesCommoditiesGovernmentbondsReported persistence112Lower boundUpper bound
This is serious evidence, not a social-media backtest. The study covered 58 futures and forwards across four asset classes over 25 years. Yet the reported persistence lasted roughly 1 to 12 months. Trend following is therefore a credible candidate family, not proof of a net edge at 15-minute horizons.
La evidencia de tendencia abarca 58 futuros,no cripto a 15 minutosFuturos y forwards tradicionales estudiados entre enero de 1985 y diciembre de 2009; la persistenciareportada duró aproximadamente de 1 a 12 meses.Made for FINVIA CORP, by HanademiFuentes: Moskowitz, T. J., Ooi, Y. H., & Pedersen, L. H. (2012). Time series momentum. Journal of Financial Economics.Unidadinstrumentos y mesesInstrumentos estudiados1292413ÍndicesbursátilesDivisasMateriasprimasBonossoberanosPersistencia reportada112Límite inferiorLímite superior
Esta es evidencia seria, no un backtest de redes sociales. El estudio cubrió 58 futuros y forwards en cuatro clases de activos durante 25 años. Sin embargo, la persistencia reportada duró aproximadamente de 1 a 12 meses. El seguimiento de tendencia es una familia candidata creíble, no una prueba de edge neto a 15 minutos.
The terms that decide whether a backtest iscredibleMade for FINVIA CORP, by HanademiBacktestA simulation of trading rules on historical data.Lookahead biasUsing information unavailable when a decision occurred.FundingPeriodic payments exchanged between futures positions.Sharpe ratioReturn relative to variability, not a guarantee of profit.1/N allocationDividing capital equally among N components.PBOA diagnostic for unstable backtest-winner selection.
These terms carry the argument. A backtest can be perfectly repeatable and still use future information. Funding is a real cash flow, while Sharpe and PBO are diagnostics rather than profits. Keep those differences visible as the evidence becomes more technical.
Los términos que deciden si un backtest escreíbleMade for FINVIA CORP, by HanademiPrueba retrospectivaUna simulación de reglas de trading con datos históricos.Sesgo lookaheadUsar información no disponible cuando ocurrió una decisión.FinanciamientoPagos periódicos intercambiados entre posiciones de futuros.Ratio SharpeRetorno frente a variabilidad, no una garantía de beneficio.Asignación 1/NDividir el capital por igual entre N componentes.PBOUn diagnóstico de selección inestable de ganadores de backtests.
Estos términos sostienen el argumento. Un backtest puede ser perfectamente repetible y aun usar información futura. El funding es un flujo real, mientras Sharpe y PBO son diagnósticos, no beneficios. Conviene mantener esas diferencias visibles cuando la evidencia se vuelve más técnica.
Three documented tests are distinct:backtesting, lookahead analysis andrecursive analysis.Freqtrade documents three test classes, while warning that whole-dataframecalculations can expose simulated decisions to later candles. Code inspection andseparate bias analyses remain necessary before a reproducible simulation supports aperformance claim.Sources: Freqtrade. (n.d.). Backtesting, lookahead analysis, and recursive analysis. Freqtrade documentation.; Freqtrade. (n.d.). Lookahead analysis.Freqtrade documentation.Each bar represents one of the three documented Freqtrade test classes.
A calculator can repeat every step and still receive tomorrow's prices as inputs. Freqtrade separates ordinary backtesting from lookahead and recursive analyses. Whole-dataframe calculations are a warning sign because later candles can leak into earlier decisions. The documentation evidence remains low confidence because it was not verified live during this build.
Tres pruebas documentadas sondistintas: backtesting, análisislookahead y análisis recursivo.Freqtrade documenta tres clases de prueba y advierte que los cálculos sobre eldataframe completo pueden exponer decisiones simuladas a velas posteriores. Lainspección del código y los análisis separados de sesgo siguen siendo necesarios antesde que una simulación reproducible respalde una afirmación de rendimiento.Fuentes: Freqtrade. (n.d.). Backtesting, lookahead analysis, and recursive analysis. Freqtrade documentation.; Freqtrade. (n.d.). Lookahead analysis.Freqtrade documentation.Cada barra representa una de las tres clases de prueba documentadas por Freqtrade.
Una calculadora puede repetir cada paso y aun recibir los precios de mañana como entrada. Freqtrade separa el backtesting común de los análisis lookahead y recursive. Los cálculos sobre el dataframe completo son una señal de alerta porque velas posteriores pueden filtrarse a decisiones anteriores. La evidencia documental mantiene confianza baja porque no se verificó en vivo durante esta construcción.
Candles alone cannot reconstruct what afutures strategy knew or could execute.A successful current API response cannot establish historical availability, continuity orexecutable depth.Sources: Binance. (n.d.). USDⓈ-M Futures market data and general information. Binance Developers.; github.com.
A candle file is not a market replay. The simulation also needs depth, trades, open interest, funding history and the contract rules in force at the time. Binance says new daily public files appear the next day, so publication lag also affects information availability. Each family needs its own completeness and timing checks.
Las velas por solas no reconstruyen loque una estrategia sabía o podía ejecutar.Una respuesta actual exitosa de la API no demuestra disponibilidad histórica, continuidadni profundidad ejecutable.Fuentes: Binance. (n.d.). USDⓈ-M Futures market data and general information. Binance Developers.; github.com.
Un archivo de velas no es un replay del mercado. La simulación también necesita profundidad, trades, interés abierto, histórico de funding y las reglas contractuales vigentes. Binance indica que los archivos públicos diarios aparecen al día siguiente, por lo que el retraso de publicación también afecta la disponibilidad. Cada familia necesita sus propias comprobaciones de integridad y tiempo.
The declared round trip costs 0.08% beforeexecution frictionDeclared entry and exit fees, percent of traded notional; spread, slippage and funding remain excluded.Made for FINVIA CORP, by HanademiUnitpercent of notional0%0.02%0.04%0.06%0.08%0.04%Entry fee0.04%Exit fee0.08%Round trip
The declared fee is 0.04% on entry and another 0.04% on exit. That creates a 0.08% round trip before the simulation pays spread, slippage or funding. Small gross edges can disappear at this first hurdle. The figure is a project declaration and still needs direct verification against the applicable fee tier.
La ida y vuelta declarada cuesta 0,08%antes de fricciónFees declarados de entrada y salida, porcentaje del nocional operado; spread, slippage y funding quedanexcluidos.Made for FINVIA CORP, by HanademiUnidadporcentaje del nocional0 %0,02 %0,04 %0,06 %0,08 %0,04 %Fee de entrada0,04 %Fee de salida0,08 %Ida y vuelta
El fee declarado es 0,04% en la entrada y otro 0,04% en la salida. Eso crea una ida y vuelta de 0,08% antes de pagar spread, slippage o funding. Los edges brutos pequeños pueden desaparecer en este primer obstáculo. La cifra es una declaración del proyecto y aún necesita verificación directa frente al nivel de fees aplicable.
120 training days lead to only 14 backtestdaysDeclared FreqAILiquidaciones durations in days; FreqAI also advertises creating more than 10,000feature sets.Made for FINVIA CORP, by HanademiSources: López de Prado, M. (2018). Advances in financial machine learning. Wiley.; freqtrade.io.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.Unitdays120Training window14Backtest window1Retraining interval
The declared setup trains on 120 days and backtests on 14, with retraining every 24 hours. FreqAI also advertises more than 10,000 feature sets from simple strategies. That scale creates many opportunities to fit noise. A 12-candle forward label adds temporal leakage risk when it crosses a validation boundary without purging.
120 días de entrenamiento llevan a sólo 14de backtestDuraciones declaradas de FreqAILiquidaciones en días; FreqAI también anuncia la creación de más de10.000 conjuntos de variables.Made for FINVIA CORP, by HanademiFuentes: López de Prado, M. (2018). Advances in financial machine learning. Wiley.; freqtrade.io.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.Unidaddías120Ventana de entrenamiento14Ventana de backtest1Intervalo de reentrenamiento
La configuración declarada entrena con 120 días y hace backtest con 14, con reentrenamiento cada 24 horas. FreqAI también anuncia más de 10.000 conjuntos de variables a partir de estrategias sencillas. Esa escala crea muchas oportunidades para ajustar ruido. Una etiqueta futura de 12 velas añade riesgo de leakage cuando cruza un límite de validación sin purging.
SignalScope lifted mean IC from 0.006 to0.161Practitioner-reported mean information coefficient after hundreds of experiments; most production signalreportedly came from one feature.Made for FINVIA CORP, by HanademiSources: signalscopes.com.Unitmean information coefficientInitial model0.006Later model0.226.8x
SignalScope reports mean information coefficient rising from 0.006 to 0.161 after hundreds of experiments. Yet it says most of the production signal came from one feature. That combination is the warning. Large searches can improve a headline metric while leaving the deployed system dependent on a narrow source of signal.
SignalScope elevó el IC medio de 0,006 a0,161Coeficiente de información medio reportado por un profesional tras cientos de experimentos; casi toda laseñal de producción provenía de una variable.Made for FINVIA CORP, by HanademiFuentes: signalscopes.com.Unidadcoeficiente de información medioModelo inicial0,006Modelo posterior0,226,8x
SignalScope reporta que el coeficiente de información medio subió de 0,006 a 0,161 tras cientos de experimentos. Sin embargo, afirma que casi toda la señal de producción provenía de una variable. Esa combinación es la advertencia. Las búsquedas grandes pueden mejorar una métrica principal mientras dejan el sistema desplegado dependiente de una fuente estrecha de señal.
At 3x, the same move creates 3 times thelossApproximate profit or loss multiplier for identical percentage price moves, excluding margin thresholds andtrading costs.Made for FINVIA CORP, by HanademiSources: Hull, J. C. (2022). Options, futures, and other derivatives (11th ed.). Pearson.; en.wiwi.uni-paderborn.de.Unitprofit or loss multiple1x12x23x3
Runner Hybrid v4 declares 3x leverage and as many as four concurrent trades. Before margin effects and costs, the same price move scales profit or loss roughly 1:2:3 across 1x, 2x and 3x exposure. Four positions can also concentrate on the same market factor. A study of ESMA's 2018 cap found lower leverage use but substitution toward riskier assets, so leverage alone does not describe total risk.
Con 3x, el mismo movimiento crea 3 vecesla pérdidaMultiplicador aproximado de ganancia o pérdida ante movimientos porcentuales idénticos, sin umbrales demargen ni costos de trading.Made for FINVIA CORP, by HanademiFuentes: Hull, J. C. (2022). Options, futures, and other derivatives (11th ed.). Pearson.; en.wiwi.uni-paderborn.de.Unidadmúltiplo de ganancia o pérdida1x12x23x3
Runner Hybrid v4 declara apalancamiento 3x y hasta cuatro trades simultáneos. Antes de efectos de margen y costos, el mismo movimiento escala la ganancia o pérdida aproximadamente 1:2:3 entre exposiciones 1x, 2x y 3x. Cuatro posiciones también pueden concentrarse en el mismo factor de mercado. Un estudio sobre el límite de ESMA de 2018 halló menor apalancamiento, pero sustitución hacia activos más riesgosos, por lo que el apalancamiento por sí solo no describe el riesgo total.
Warnings are not controlsJim Cramer at a broadcast desk surrounded by stock-market displays.Sources: 24-Year-Old's $45 Billion Hedge Fund Blows Up Days After Cramer Warned of the Dangers of Margin Trading - 24/7 Wall St.. 247wallst.com.
Broadcast commentary can flag market risk, but a trading system still needs measured leverage controls.
Las advertencias no son controlesJim Cramer en un escritorio de televisión rodeado de pantallas bursátiles.Fuentes: 24-Year-Old's $45 Billion Hedge Fund Blows Up Days After Cramer Warned of the Dangers of Margin Trading - 24/7 Wall St.. 247wallst.com.
Los comentarios televisivos pueden señalar el riesgo de mercado, pero un sistema de trading aún necesita controles de apalancamiento medidos.
Hyperliquid saw $2.1 billion in forcedclosures within 12 minutes.The figure is a medium-confidence blockchain reconstruction and should be reproducedbefore being used as a strategy input.Sources: github.com.
A blockchain reconstruction reports $2.1 billion in forced Hyperliquid closures across 162 assets within 12 minutes. The magnitude establishes how quickly liquidation risk can become a system-level event. It does not identify a profitable direction after the shock. The reconstruction is public, but it is not an independent exchange certification.
Hyperliquid registró USD 2.100 millones encierres forzosos durante 12 minutos.La cifra es una reconstrucción de blockchain con confianza media y debe reproducirseantes de usarse como input de estrategia.Fuentes: github.com.
Una reconstrucción con datos de blockchain reporta USD 2.100 millones en cierres forzosos de Hyperliquid sobre 162 activos durante 12 minutos. La magnitud demuestra la rapidez con que el riesgo de liquidación puede convertirse en un evento sistémico. No identifica una dirección rentable después del shock. La reconstrucción es pública, pero no es una certificación independiente del exchange.
One data contract must survive five timeresolutionsRequired OHLCV resolutions expressed in minutes: 1m, 5m, 15m, 1h and 4h.Made for FINVIA CORP, by HanademiSources: Get OHLCV by Symbol.Unitminutes per bar2404h601h1515m55m11m
The collector must support five resolutions from 1 minute to 4 hours. Resolution is only one dimension of the contract. Each decision also needs a feature timestamp, an availability timestamp and an execution timestamp. Treating those moments as interchangeable is how future information enters an otherwise clean dataset.
Un contrato de datos debe sobrevivir cincoresolucionesResoluciones OHLCV requeridas expresadas en minutos: 1m, 5m, 15m, 1h y 4h.Made for FINVIA CORP, by HanademiFuentes: Get OHLCV by Symbol.Unidadminutos por vela2404h601h1515m55m11m
El collector debe admitir cinco resoluciones desde 1 minuto hasta 4 horas. La resolución es sólo una dimensión del contrato. Cada decisión también necesita un timestamp de la variable, otro de disponibilidad y otro de ejecución. Tratar esos momentos como intercambiables es una forma de introducir información futura en un dataset aparentemente limpio.
A successful Bybit response may containonly one page of funding history.Funding histories should be rejected unless symbol coverage, timestamp continuity andpagination completeness are explicitly verified.Sources: Bybit. (n.d.). Get funding rate history. Bybit API documentation.; Bybit. (n.d.). Pagination. Bybit API documentation.
Bybit retrieves funding records by symbol and includes timestamps needed to rebuild cash flows. Its APIs also use pagination. An HTTP success therefore proves that one request worked, not that the entire history arrived. The collector must follow every cursor and test continuity before the data enters a backtest.
Una respuesta exitosa de Bybitpuede contener sólo una página delhistórico de funding.Los históricos de funding deben rechazarse salvo que se verifiquen explícitamente lacobertura por símbolo, la continuidad temporal y la paginación completa.Fuentes: Bybit. (n.d.). Get funding rate history. Bybit API documentation.; Bybit. (n.d.). Pagination. Bybit API documentation.
Bybit recupera registros de funding por símbolo e incluye timestamps necesarios para reconstruir flujos. Sus APIs también usan paginación. Un éxito HTTP demuestra que una solicitud funcionó, no que llegó todo el historial. El collector debe seguir cada cursor y comprobar la continuidad antes de que los datos entren en un backtest.
Order-flow imbalance moved pricesacross 50 stocks without provingautomatic reversal.Mean reversion remains a hypothesis requiring a predeclared horizon, execution modeland continuation control.Sources: Cont, R., Kukanov, A., & Stoikov, S. (2014). The price impact of order book events. Journal of Financial Econometrics.; Cartea, Á., Jaimungal,S., & Penalva, J. (2015). Algorithmic and high-frequency trading. Cambridge University Press.
Cont, Kukanov and Stoikov studied order-book events across 50 U.S. stocks and linked short-interval price changes to order-flow imbalance. That supports testing responses around intense flow. It does not support buying every fall or selling every rise. Persistent imbalance can keep moving the price in the same direction.
El desequilibrio de flujo movióprecios en 50 acciones sindemostrar reversión automática.La reversión a la media sigue siendo una hipótesis que exige un horizonte predeclarado,un modelo de ejecución y un control de continuación.Fuentes: Cont, R., Kukanov, A., & Stoikov, S. (2014). The price impact of order book events. Journal of Financial Econometrics.; Cartea, Á., Jaimungal,S., & Penalva, J. (2015). Algorithmic and high-frequency trading. Cambridge University Press.
Cont, Kukanov y Stoikov estudiaron eventos del libro en 50 acciones estadounidenses y vincularon cambios cortos de precio con el desequilibrio de flujo. Eso respalda probar respuestas alrededor de flujos intensos. No respalda comprar cada caída ni vender cada subida. Un desequilibrio persistente puede seguir moviendo el precio en la misma dirección.
Published momentum evidencebecomes biased when failed tokensdisappear from history.A point-in-time asset universe is part of the strategy definition, not a data-cleaning detail.Sources: Liu, Y., Tsyvinski, A., & Wu, X. (2022). Common risk factors in cryptocurrency. Journal of Finance.; López de Prado, M. (2018). Advances infinancial machine learning. Wiley.
Published cryptocurrency research identifies market, size and momentum factors. That makes cross-sectional momentum worth testing. The universe must still be reconstructed as it existed at each decision date. Keeping only active tokens lets survivors rewrite history by removing failed and delisted assets.
La evidencia publicada demomentum se sesga cuandodesaparecen los tokens fallidos.Un universo de activos point-in-time forma parte de la definición de la estrategia, no esun detalle de limpieza de datos.Fuentes: Liu, Y., Tsyvinski, A., & Wu, X. (2022). Common risk factors in cryptocurrency. Journal of Finance.; López de Prado, M. (2018). Advances infinancial machine learning. Wiley.
La investigación publicada sobre criptomonedas identifica factores de mercado, tamaño y momentum. Eso hace que valga la pena probar momentum cross-sectional. El universo aún debe reconstruirse como existía en cada fecha de decisión. Conservar sólo tokens activos permite que los supervivientes reescriban la historia al eliminar activos fallidos y deslistados.
Fourteen allocation models could not beatsimple 1/NStudy scope: 14 allocation models, seven datasets and one naive equal-allocation benchmark.Made for FINVIA CORP, by HanademiSources: DeMiguel, V., Garlappi, L., & Uppal, R. (2009). Optimal versus naive diversification. Review of Financial Studies.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.Unitreported study countAllocation models14Datasets7Naive benchmark1
DeMiguel, Garlappi and Uppal compared 14 allocation models across seven datasets. None consistently beat equal 1/N allocation out of sample. That is a hard warning for a minimum ensemble. Every added component must improve predeclared net metrics beyond both the strongest individual strategy and a simple allocation rule.
Catorce modelos de asignación nosuperaron al simple 1/NAlcance del estudio: 14 modelos de asignación, siete datasets y un benchmark ingenuo de asignación igual.Made for FINVIA CORP, by HanademiFuentes: DeMiguel, V., Garlappi, L., & Uppal, R. (2009). Optimal versus naive diversification. Review of FinancialStudies.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.Unidadrecuento reportado del estudioModelos de asignación14Conjuntos de datos7Benchmark ingenuo1
DeMiguel, Garlappi y Uppal compararon 14 modelos de asignación en siete datasets. Ninguno superó consistentemente la asignación igual 1/N fuera de muestra. Es una advertencia fuerte para un ensemble mínimo. Cada componente añadido debe mejorar métricas netas predeclaradas frente a la mejor estrategia individual y una regla de asignación simple.
More searching makes a winning statisticless convincingDeflated Sharpe adjustments and proposed factor-search thresholds from published research.Made for FINVIA CORP, by HanademiSources: Bailey, D. H., & López de Prado, M. (2014). The deflated Sharpe ratio. Journal of Portfolio Management.;Harvey, C. R., Liu, Y., & Zhu, H. (2016). ... and the cross-section of expected returns. Review of Financial Studies.Unitadjustment and test statisticDeflated Sharpe adjustments1unchanged, Selection bias → Estimation uncertaintySearch-adjusted threshold231Traditional thresholdAdjusted thresholdIncrease
If enough fair coins are flipped, one person will look unusually talented. Strategy search creates the same problem. The Deflated Sharpe Ratio adjusts for selection bias, non-normal returns and estimation uncertainty. Harvey, Liu and Zhu also proposed raising a conventional 2.0 threshold above 3.0 after extensive factor searching.
Más búsqueda vuelve menos convincente alestadístico ganadorAjustes del Deflated Sharpe y umbrales propuestos para búsquedas de factores en investigación publicada.Made for FINVIA CORP, by HanademiFuentes: Bailey, D. H., & López de Prado, M. (2014). The deflated Sharpe ratio. Journal of Portfolio Management.;Harvey, C. R., Liu, Y., & Zhu, H. (2016). ... and the cross-section of expected returns. Review of Financial Studies.Unidadajuste y estadístico de pruebaAjustes del Deflated Sharpe1sin cambio, Sesgo de selección → Incertidumbre de estimaciónUmbral ajustado por búsqueda231Umbral tradicionalUmbral ajustadoAumento
Si se lanzan suficientes monedas justas, una persona parecerá inusualmente hábil. La búsqueda de estrategias crea el mismo problema. El Deflated Sharpe Ratio ajusta sesgo de selección, retornos no normales e incertidumbre de estimación. Harvey, Liu y Zhu también propusieron elevar un umbral convencional de 2,0 por encima de 3,0 tras búsquedas extensas de factores.
Statistical validation cannot stop anoperational failureSix independent safeguard classes and three exit mechanisms named by the operating design.Made for FINVIA CORP, by HanademiSources: Hull, J. C. (2022). Options, futures, and other derivatives (11th ed.). Pearson.Unitsafeguard and exit mechanismIndependent safeguards1unchanged, Daily loss → Human approvalDistinct exit mechanisms1unchanged, Logical stop → Forced liquidation
A statistically validated strategy can still fail because its feed is stale, its order state is wrong or its stop depends on the same broken process. The design names six safeguard classes, including loss limits, reconciliation and human approval. It also separates logical stops, exchange-native stops and forced liquidation. Those mechanisms have different dependencies, so treating them as one protection layer is dangerous.
La validación estadística no detiene un fallooperativoSeis clases independientes de salvaguardas y tres mecanismos de salida nombrados por el diseñooperativo.Made for FINVIA CORP, by HanademiFuentes: Hull, J. C. (2022). Options, futures, and other derivatives (11th ed.). Pearson.Unidadsalvaguarda y mecanismo de salidaSalvaguardas independientes1sin cambio, Pérdida diaria → Aprobación humanaMecanismos de salida distintos1sin cambio, Stop lógico → Liquidación forzada
Una estrategia validada estadísticamente aún puede fallar porque su feed está obsoleto, el estado de sus órdenes es incorrecto o su stop depende del mismo proceso averiado. El diseño nombra seis clases de salvaguardas, incluidos límites de pérdida, reconciliación y aprobación humana. También separa stops lógicos, stops nativos del exchange y liquidación forzada. Esos mecanismos tienen dependencias distintas, por lo que tratarlos como una sola capa es peligroso.
In summaryMade for FINVIA CORP, by HanademiSources: github.com.; Bailey, D. H., & López de Prado, M. (2014). The deflated Sharpe ratio. Journal of Portfolio Management.; freqtrade.io.; Liu, Y.,Tsyvinski, A., & Wu, X. (2022). Common risk factors in cryptocurrency. Journal of Finance.A blockchain reconstruction reports $2.1 billion in forced Hyperliquid closures across 162 assets within 12 minutes.The Deflated Sharpe Ratio adjusts Sharpe evidence for selection bias, non-normal returns and estimation uncertainty.FreqAI advertises creating 10k+ feature sets from simple user-created strategies.Liu, Tsyvinski and Wu report three cryptocurrency factors described as market, size and momentum.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for FINVIA CORP, by HanademiFuentes: github.com.; Bailey, D. H., & López de Prado, M. (2014). The deflated Sharpe ratio. Journal of Portfolio Management.; freqtrade.io.; Liu, Y.,Tsyvinski, A., & Wu, X. (2022). Common risk factors in cryptocurrency. Journal of Finance.Una reconstrucción con datos de blockchain reporta USD 2.100 millones en cierres forzosos de Hyperliquid sobre 162 activos en 12 minutos.El Deflated Sharpe Ratio ajusta la evidencia Sharpe por sesgo de selección, retornos no normales e incertidumbre de estimación.FreqAI anuncia la creación de conjuntos de más de 10.000 variables a partir de estrategias sencillas definidas por el usuario.Liu, Tsyvinski y Wu reportan tres factores cripto descritos como mercado, tamaño y momentum.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

Serious trend evidence exists, but its horizon does not match this crypto system. These distinctions separate a repeatable simulation from credible trading evidence.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

Existe evidencia seria de tendencia, pero su horizonte no coincide con este sistema cripto. Estas diferencias separan una simulación repetible de evidencia de trading creíble.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English