Fuentes y calidad de datos

La validez de cualquier backtesting depende fundamentalmente de la calidad de los datos históricos utilizados. Datos incorrectos, incompletos o sesgados generan resultados engañosos que pueden llevar a decisiones costosas. Por eso invertimos significativamente en obtener datos profesionales de proveedores reconocidos internacionalmente. Nuestros datos históricos provienen de fuentes institucionales que suministran información a bancos y gestoras profesionales. Cada conjunto de datos pasa por múltiples controles de calidad antes de ser utilizado en backtesting. Verificamos continuidad temporal, coherencia de precios, ausencia de gaps artificiales y correcta representación de eventos de mercado significativos. Para acciones e índices, todos los datos están ajustados por splits, dividendos y otros eventos corporativos que afectan precios. Esto asegura que los backtests reflejen rendimientos reales que un trader habría experimentado. Para divisas y commodities, utilizamos datos tick-by-tick cuando están disponibles, lo que permite simulación precisa de spreads variables y condiciones de ejecución realistas. Mantenemos actualización constante de nuestras bases de datos históricas. Cada día incorporamos nuevos datos de mercado que pasan por los mismos controles rigurosos de calidad. Esta actualización continua permite validar estrategias utilizando la información más reciente disponible, incluyendo condiciones de mercado actuales. La cobertura temporal de nuestros datos abarca típicamente quince años hacia atrás, lo que incluye múltiples ciclos económicos completos. Esta extensión temporal es crucial para evaluar cómo se comporta una estrategia en diferentes regímenes de mercado, no solo en condiciones recientes que podrían no ser representativas del comportamiento futuro. Cuando trabajamos con mercados específicos como el mexicano, incorporamos datos de instrumentos locales relevantes incluyendo índices principales, divisas relacionadas con el peso mexicano y activos domésticos importantes. Esto permite validación de estrategias diseñadas específicamente para condiciones del mercado local. También mantenemos metadatos detallados sobre cada instrumento, incluyendo horarios de trading, especificaciones de contratos, cambios históricos en tamaños de tick y modificaciones en estructuras de mercado. Esta información contextual es esencial para modelar correctamente las condiciones reales que enfrentaría un trader al implementar la estrategia.