Resultado nulo

El overlay que se retiró

Una regla que subía la exposición hasta 1,8× cuanto más por debajo de su tendencia estaba el precio, retirada en 2026 tras comprobarse que restaba a cualquier escala.

La pregunta: El test original dio p = 1,5·10⁻⁶. ¿Cómo puede una regla con ese p-valor estar mal?

Qué se encontró

Es la mejor historia del proyecto sobre por qué un p-valor no es un veredicto. El test original decía: sobre 57 trimestres, el overlay bate a comprar y mantener en Sharpe trimestral el 64,9 % de las veces, con p = 1,49·10⁻⁶. Se reprodujo literalmente y el número es correcto. El error estaba en lo que se concluyó de él: el Sharpe NO es aditivo entre ventanas, así que promediarlo trimestre a trimestre y leerlo como una afirmación sobre el periodo completo es un error de agregación. El Sharpe de todo el periodo era 0,721 frente a 0,840 de no hacer nada. Ganaba muchos trimestres por poco (diferencia mediana +0,048) y perdía los de varianza grande.

27.6%49.2%70.9%92.5%114.1%k = 0k = 0.5k = 1k = 1.5k = 0 es comprar y mantener · k = 1 es lo que corría en producciónHistoria completaExploración (<2023)Post-2017Reservado 2023+
Crecimiento anual compuesto según cuánto se escala el tilt. k = 0 es no hacer nada; k = 1 es lo que corría en producción. Monótono a la baja en las cuatro ventanas, incluida la reservada.analysis/scripts/phase8_overlay_leverage_2026-09-07.py

Pruébalo tú mismo

Mueve la escala del tilt sobre los 14 años de historia. La pregunta no es si funciona, es dónde está el máximo — y el máximo está en cero.

Exposición = 1 + k × (exposición del overlay − 1) → crecimiento anual medido
Crecimiento anual compuesto, historia completa (%)

Puntos de crecimiento anual que se dejan por el camino:

Los cuatro puntos de anclaje (k = 0 / 0,5 / 1 / 1,5) son medidos; lo de en medio es interpolación lineal entre ellos, no una simulación.

Números de ejemplo para practicar — no son datos reales.

Cómo se probó, paso a paso

  1. La regla: se mide a cuántas desviaciones típicas está el precio de una tendencia de ley de potencia ajustada sin mirar al futuro, y cuanto más por debajo esté, más exposición se toma, hasta 1,8×.
  2. La prueba que la mató: en vez de preguntar "¿funciona?", se preguntó "¿a qué escala funciona mejor?". Definiendo exposición = 1 + k × (exposición − 1), se barrió k. El k que maximiza el crecimiento es 0,00 —comprar y mantener— en las cuatro ventanas, incluida la de exploración sobre la que se validó originalmente.
  3. Y no es sólo apalancamiento: a exposición media IGUALADA, la forma del overlay tiene Sharpe 0,733 frente a 0,840 de una posición constante equivalente.
  4. El mecanismo, que es lo que lo cierra: el residuo se normaliza sobre una ventana móvil de 365 días, así que se vuelve máximamente negativo AL PRINCIPIO de una caída —cuando la caída es reciente frente al último año— y se re-centra según el mercado bajista se alarga. Es "comprar mientras cae", no "comprar en el suelo". Al máximo de exposición, BTC está de media un 48,7 % por debajo de máximos y los 90 días siguientes rinden −1,3 %; estando neutral, rinden +48,7 %.
Qué NO dice esto. Honestidad sobre el propio veredicto: los 104 días de exposición máxima se concentran en 3-5 episodios bajistas, así que el número efectivo de observaciones independientes es de 3 a 5, no de 104. Los coeficientes de información negativos (de −0,08 a 5 días a −0,24 a 180) NO son estadísticamente significativos (p entre 0,31 y 0,51), porque la exposición es extremadamente persistente. La afirmación defendible no es "predice significativamente peores retornos": es "no hay ninguna evidencia de que ayude y todos los estimadores puntuales apuntan a que resta". Lo que SÍ se conserva es el residuo como indicador de valoración descriptivo: "el precio está a X sigmas por debajo de su tendencia de largo plazo" sigue siendo información real. Lo que falla es convertirlo en un multiplicador de exposición.

Seguimiento

Este hallazgo sí tiene un número real que se publica y se actualiza.

Datos actualizados el 2026-09-09.

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