Test de permutación

Un test de permutación comprueba si el resultado de un backtest pudo surgir por azar recalculando muchas veces el mismo estadístico sobre datos cuya estructura se ha reordenado al azar. La proporción de permutaciones que igualan o superan el resultado real es el valor p.

Senzoukria · Glosario · Actualizado en septiembre de 2026

Construir la distribución nula

La pregunta no es «¿ganó dinero la estrategia?» sino «¿habría ganado esto una regla sin información?». Para responderla hay que destruir la información que la regla podía explotar y conservar todo lo demás: las mismas barras, el mismo número de operaciones, los mismos costes. Reordenar el orden de los resultados, o el signo de cada operación, o el emparejamiento entre señales y desenlaces son las formas habituales de hacerlo.

Recalcula el objetivo sobre cada serie reordenada. Tras muchas permutaciones tienes una distribución de resultados que una regla sin ventaja produciría sobre estos mismos datos. Sitúa el resultado real sobre esa distribución.

Leer el desenlace

  • El valor p es la fracción de permutaciones cuyo estadístico es al menos tan bueno como el observado.
  • Un valor p pequeño significa que pocas reordenaciones aleatorias alcanzaron el resultado observado; la ventaja se distingue del azar en esta muestra.
  • Un valor p grande significa que las reordenaciones aleatorias lo alcanzan con normalidad. El resultado puede seguir siendo real, pero estos datos no lo demuestran.
  • El test es exacto para la muestra y no necesita ninguna hipótesis distribucional, por eso encaja con resultados de operaciones de colas gruesas.

En Senzoukria

El gauntlet de go/no-go del panel de backtest de la aplicación lista «Test de permutación: ventaja distinguible del azar» como uno de sus criterios y muestra el valor p resultante junto al PSR, el DSR y el PBO. El panel presenta el bloque como «un test de permutación contra el puro azar», ejecutado en una fase llamada gauntlet · permutaciones después del walk-forward y de la rejilla de periodo completo.

La página de backtest del sitio lista los tests de permutación junto al PSR, el DSR y el PBO entre las herramientas de investigación disponibles en las pruebas históricas compatibles. Igual que los demás criterios, el test usa la misma política de llenado y los mismos costes que el backtest que produjo las operaciones.

Errores frecuentes

  • Permutar de una forma que destruye también la estructura que la estrategia usa legítimamente, como las fronteras de sesión, lo que vuelve la hipótesis nula demasiado fácil de batir.
  • Ejecutar el test sobre el ganador dentro de muestra de un barrido sin tener en cuenta los intentos. El valor p de permutación no corrige por selección; el Sharpe deflactado sí.
  • Leer el valor p como la probabilidad de que la estrategia no tenga ventaja. Es la probabilidad del resultado observado bajo la hipótesis nula, no al revés.
  • Usar demasiadas pocas permutaciones, lo que vuelve basto el menor valor p que se puede reportar.

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Preguntas frecuentes

¿Cuántas permutaciones hacen falta?
Las suficientes para que la resolución del valor p sea más fina que la decisión que quieres tomar. Con cien permutaciones, el menor valor p distinto de cero es uno entre cien. La aplicación ejecuta las permutaciones como una fase aparte del gauntlet después del walk-forward; el recuento lo fija el panel y se muestra junto al resultado.
¿Un test de permutación puede sustituir a la validación walk-forward?
No. El test de permutación pregunta si el resultado sobre los datos probados se distingue del azar. El walk-forward pregunta si unos parámetros congelados siguen funcionando sobre datos posteriores. Una estrategia puede pasar uno y fallar el otro. El gauntlet informa de ambos porque fallan por motivos distintos.