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Backtesting automatizado en Python

Convierte tus reglas en una estrategia reproducible y sométela a pruebas de robustez.

Escribe una clase simple, ejecútala sobre años de datos y analiza costos, drawdown, estabilidad de parámetros, walk-forward y Monte Carlo dentro del mismo motor utilizado por el replay manual — comparable bajo la misma configuración, datos y reglas de ejecución.

Ejecutar mi primer backtest →Ver la API ↓

Incluye plantillas, TA-Lib, optimización paralela y datos históricos descargables

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La Strategy API

Tres métodos, indicadores de TA-Lib, y listo

Sin frameworks pesados ni configuración de infraestructura — una clase con init() y on_bar().

ema_cross.py
class EmaCross(Strategy):
    symbol = "EURUSD"
    timeframe = "M5"
    fast = Param(12, min=5, max=50, step=1)
    slow = Param(26, min=10, max=200, step=1)

    def init(self):
        self.ema_fast = self.I(talib.EMA, self.data.close, timeperiod=self.fast)
        self.ema_slow = self.I(talib.EMA, self.data.close, timeperiod=self.slow)

    def on_bar(self, bar):
        if self.ema_fast[-1] > self.ema_slow[-1] and self.position is None:
            self.buy(risk_pct=1.0, sl_pips=30, tp_pips=60)

self.I() precomputa cualquier indicador de TA-Lib de forma causal (sin lookahead posible, auditado con tests reales); self.buy() dimensiona el lotaje por % de riesgo, con SL/TP en pips o precio. Multi-timeframe del mismo símbolo con self.data.tf("H1").

  • Parámetros optimizables declarados como Param(min=, max=, step=)
  • Brackets TP1/TP2 con breakeven automático, igual que en el panel manual
  • Corre en batch/paralelo (multiproceso) para barrer cientos de combinaciones
Cero doble estándar

El broker simulado no sabe si la orden vino de tu código o de tu mano

Muchos backtesters usan un motor “de juguete” para el código (spread fijo, ejecución instantánea sin slippage) y otro completamente distinto para operar en vivo — así, un backtest positivo no garantiza nada real. Acá es literalmente el mismo camino de código.

  • Spread, slippage, swap (con triple de miércoles) y comisión modelados según la configuración de cada símbolo
  • Un stop que gapea ejecuta al precio real del gap, nunca al nivel pedido
  • Resolución determinística de SL/TP dentro de la misma vela, auditada con tests
Menú principal de EdgeForge Backtester: mismo motor para replay manual y backtesting automático
Fragilidad y sensibilidad, no solo “se ve bien”

Un backtest positivo no es garantía de nada — esto sí te ayuda a detectar fragilidad

La mayoría de las herramientas retail se detienen en “corrió y dio positivo”. Esta va un paso más: expone si ese resultado es sensible a pequeños cambios o si es overfitting disfrazado.

Métricas detalladas

Profit factor, Sharpe/Sortino anualizados, expectancy, exposición, distribución de MAE/MFE, drawdown con timestamps de pico/valle/recuperación.

Optimizador walk-forward

Ventanas móviles: optimiza en un tramo, valida en el siguiente que nunca vio. Un parámetro que salta de 8 a 47 entre ventanas es la señal roja de sobreajuste.

Monte Carlo

Baraja el orden de tus trades, agrega slippage extra y omite operaciones al azar (500+ simulaciones) para estimar el riesgo bajo escenarios simulados, incluida la probabilidad de ruina.

Análisis Monte Carlo real de EdgeForge: percentiles de beneficio neto, drawdown máximo, racha perdedora y probabilidad de ruina sobre 1000 simulaciones

Salida real del análisis Monte Carlo: percentiles de beneficio y drawdown, y probabilidad de ruina estimada sobre 1.000 simulaciones remuestreadas.

Descarga de datos históricos y validación cruzada contra StrategyQuant X
Validación cruzada

Compara tu resultado trade a trade contra un export de StrategyQuant X

Si ya construyes estrategias en SQX o MetaTrader, no tienes que confiar a ciegas en un motor nuevo: el arnés de validación empareja cada trade (dirección, entrada, salida, pips) contra tu export, con tolerancia configurable de precio/tiempo/pips.

  • 41 indicadores custom de StrategyQuant/MT5 ya portados y verificados
  • Reporta qué trades coinciden, cuáles faltan y cuáles divergen
  • Genera automáticamente la hoja de traducción a bloques de SQX
Comparar un export →
¿No tienes tiempo de programar cada idea?

El Laboratorio IA usa exactamente esta misma API

Toda candidata que la IA valida es código Python real, con la misma API que acabas de ver — la puedes leer, modificar, y seguir iterando a mano cuando quieras.

Generar una estrategia con esta API →
Preguntas frecuentes

Lo que probablemente te estás preguntando

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