EMA200 Structure Breakout + FVG: solo 42 de 90 segmentos rentables, mediana -0.7% no supera a mantener

Apuesta a la continuación tras la ruptura: entra solo con ruptura válida de la estructura EMA200; las falsas rupturas desgastan el capital.

EMA200 Structure Breakout + FVG no superó el obstáculo más básico en este conjunto de datos: de 90 cortes diferentes, solo 42 fueron rentables, y la mediana del rendimiento por segmento es -0.7%; si cortas un segmento al azar para hacer backtesting, el resultado más probable es una pequeña pérdida, no una pequeña ganancia. Su mejor resultado es +18.1% en un solo segmento, pero eso es la cola derecha de la distribución, no la norma. Primero dejemos claros los hechos. Estos 90 segmentos provienen de los mismos datos BTCUSDT 1m: 15 rondas, 6 ventanas no superpuestas por ronda, moviendo solo los límites de las ventanas. Por lo tanto, no son 90 muestras independientes; el tamaño de muestra efectivo es mucho menor que 90, y deben entenderse como “diferentes cortes de una misma coyuntura de mercado”. La mediana del rendimiento por segmento (rendimiento total bruto por segmento) es -0.7%, el máximo es +18.1%, el mínimo es -7.2%, el drawdown más profundo entre los 90 segmentos es 10.4%, y la liquidación es 0 segmentos. En el mismo periodo, el benchmark de “buy-and-hold” tiene un rendimiento promedio por segmento de +6.1%; no hacer nada obtiene, en promedio por segmento, mucho más que la mediana de esta estrategia, y también más que la mayoría de sus segmentos. Esto es lo primero que los lectores deben saber: en este conjunto de datos, no superó a “mantener y no hacer nada”. ¿A qué apuesta realmente? En una frase: apuesta a que, después de que el precio complete una ruptura estructural cerca de EMA200, la tendencia continuará, y a que el retroceso al gap FVG es un segundo punto de entrada de bajo riesgo. La estructura de ganancias/pérdidas confirma esta hipótesis: la ganancia promedio por operación es 332 USD, la pérdida promedio por operación es 51 USD; una ganancia puede cubrir varias pérdidas, lo que significa que todo el rendimiento se sostiene con unas pocas operaciones ganadoras grandes, mientras el resto del tiempo se repiten pequeñas pérdidas. Esta es la forma típica de la lógica de seguimiento de tendencia, y no es un defecto en sí mismo; el costo es una tasa de acierto baja, rachas largas de pérdidas y una curva de cuenta que se ve mal la mayor parte del tiempo. La debilidad está en la otra cara de esta forma. Una mediana negativa pero un segmento máximo de +18.1% significa que el resultado depende en gran medida de si el segmento que cortaste contiene una tendencia unidireccional fluida. Una vez que entra en rangos laterales o baja volatilidad, las rupturas fallan con frecuencia, los retrocesos FVG pasan de “comprar en caída” a “perseguir máximos y quedar atrapado”, las pequeñas pérdidas se acumulan y el rendimiento por segmento queda por debajo de cero. El peor segmento, -7.2%, al mismo tiempo absorbe el drawdown más profundo de 10.4%, que es exactamente el retrato de esta situación. Por eso su sensibilidad al tipo de mercado es mayor que su sensibilidad a los parámetros: en segmentos de tendencia puede amplificar las ganancias, en segmentos laterales consume de forma continua, y qué proporción ocupa cada uno en la muestra determina directamente si ves +18.1% o -0.7%. Deben señalarse las limitaciones metodológicas. El texto original no dio todos los parámetros: el interval original es 2m; esta vez se toma el 1m más cercano; position.value y stopPercent se completaron según convención sectorial; el tamaño de posición se corrigió de 50000 al criterio de posición completa de 100000. Es decir, esta reproducción es “el desempeño de esta lógica bajo un conjunto razonable de parámetros”, no una réplica exacta de aquella configuración original. El nivel de stop-loss y el tamaño de posición influyen mucho en los resultados; cambiar los valores puede cambiar la conclusión. El periodo de muestra en sí también es limitado; los 90 cortes comparten el mismo tramo histórico y no pueden tomarse como evidencia entre mercados o ciclos. Este contenido es una verificación de reproducción basada en datos históricos y no constituye asesoramiento de inversión; esta plataforma no recomienda, califica ni clasifica.