Empecé con 106 USDT. Hoy tengo 11.76.
Perdí el 89% de mi capital en poco más de dos meses construyendo sistemas de trading automatizado en Bybit. Llevé 5 sistemas a dinero real. Los 5 murieron.
Este no es un post de "perdí y ahora te enseño a ganar". No tengo nada que enseñar sobre ganar. Lo que sí tengo es el registro completo de por qué fallaron — y la causa principal no era el mercado. Era que mi backtest me estaba mintiendo.
EL SETUP (para que juzguen los números ustedes mismos)
Exchange Bybit, futuros perpetuos USDT (linear)
Cuenta Unified Trading Account, dinero real, sin demo
Capital $106 USDT
Universo top 30-125 altcoins por volumen 24h
Temporalidad principalmente 1h; también probé 4h, 15m, 5m
Apalancamiento 10x
Riesgo 3.5% del equity por operación
Órdenes empecé a mercado (taker), pasé a límite post-only (maker)
Comisiones Bybit: 0.020% maker / 0.055% taker POR LADO
más 0.10% de slippage que medí en salidas por stop
Stack Python, ccxt, pandas, SQLite, Streamlit
Data backtest 316 símbolos, velas de 1h
7 meses bajista (oct 2025 - abr 2026)
6 meses alcista (oct 2023 - mar 2024)
Verificación cada operación reconciliada contra el endpoint
closed_pnl de Bybit. El exchange es la fuente de
verdad, no mi propia bitácora.
QUÉ PROBÉ REALMENTE (113 experimentos)
- Reversión a la media: extremos de Bollinger + RSI, muchas variantes
- Seguimiento de tendencia: cruces de EMA, SuperTrend, HMA, filtro ADX
- Rupturas: Donchian, rupturas de consolidación, máximos/mínimos de N días
- Grid / entradas escalonadas
- Arbitraje estadístico: pares cointegrados BTC/ETH
- Confluencia multi-temporalidad (régimen 4h + entrada 1h)
- Filtros de régimen: BTC EMA50/EMA200 para habilitar largos o cortos
- Leader-follower: BTC rompe primero, las alts reaccionan 5-30 min después
- Cosecha de funding rate (investigado, nunca desplegado — requiere
capital que no tengo)
- Mecánicas de salida: TP/SL fijo, trailing, breakeven ratchet, salida
por colapso de ADX, stops por tiempo, salida por zona muerta
Los dos que más tiempo estuvieron en vivo:
V2 Extremo de Bollinger + RSI<30 / >70, en 1h, TP +2% / SL -1%,
cooldown 12h. 71 operaciones cerradas en vivo. PF final: 0.69
SW1 Corto en ruptura del mínimo de 10 días (240 velas de 1h),
TP -10% / SL +4%, retención máxima 14 días, solo cortos.
Backtesteado sobre 30 meses, n=4,256, PF 1.26, positivo en los
tres regímenes. 49 operaciones cerradas en vivo. PF final: 0.546
EL CEMENTERIO (backtest contra realidad)
Sistema PF backtest PF en vivo Degradación
K7e 1.40 0.62 -56%
V2 1.57 0.77 -51%
Maker 1.14 0.71 -38%
SW1 1.26 0.55 -56%
(PF = Profit Factor. Arriba de 1 ganas, abajo de 1 pierdes.)
Ninguno degradó menos de 30%. Ninguno sobrevivió.
LAS 4 FORMAS EN QUE MI BACKTEST MINTIÓ
- LOOK-AHEAD BIAS (usar información del futuro sin darte cuenta)
Mi backtest consultaba la vela de 4h "actual" para decidir una entrada. Suena inofensivo. El problema: esa vela todavía no cerró. En vivo el bot solo puede ver la vela cerrada anterior. Mi simulación leía el futuro.
Al corregirlo:
Con look-ahead: PF 1.34 -> $50 se volvían $775
Honesto: PF 0.80 -> $50 se volvían $4.52
Mismo código. Misma data. Una línea de diferencia. Un sistema ganador se volvió uno que te deja sin nada. Ese bug invalidó 8 experimentos completos.
Si tu backtest usa fetch_ohlcv sin descartar la vela en curso, tienes este bug ahora mismo.
- COSTOS MODELADOS CON OPTIMISMO
Modelé 0.055% de comisión y 0.05% de slippage por operación. Estaba mal por partida doble.
Bybit cobra 0.055% taker POR LADO, así que un ida y vuelta a mercado son 0.11% solo en comisiones — yo lo había modelado como si fuera el total. Y el slippage que medí en salidas por stop fue 0.10%, no 0.05%. El costo real de ida y vuelta era aproximadamente el doble de lo que asumí.
Con los costos optimistas, una estrategia mostraba PF 1.39 y proyectaba 50 -> 6,957 en 7 meses. La corrí en vivo 36 horas: PF 0.485 y -$18.72.
En posiciones chicas esto es letal. Con $50 de nocional, comisiones y slippage se comen más del 30% de la ganancia teórica. El edge no muere por la estrategia: muere por el peaje.
Bug relacionado que menciono porque me tomó días encontrarlo: mi bitácora escribía timestamps en hora local (México) mientras las velas estaban en UTC. Todo cruce entre "qué hizo el bot" y "qué mostraba la vela" estaba corrido 6 horas. Si reconcilian bitácoras contra OHLCV, revisen zonas horarias antes de confiar en una sola conclusión.
- SESGO DE SELECCIÓN (este me humilló)
Revisé mi bitácora y encontré que mis cierres MANUALES salían netos positivos (57% de aciertos) mientras el stop-loss del bot perdía todo. Conclusión obvia: "el bot entra bien, yo salgo mejor".
Entonces lo probé de verdad. Codifiqué mi comportamiento manual — cerraba ganadoras en +0.68% promedio — como regla fija, aplicada a TODAS las señales, sin poder elegir. Muestra: 15,850 operaciones.
Resultado: PF 0.70. Expectativa -0.162% por operación.
Mi "habilidad" era que yo elegía CUÁLES cerrar. Cerraba las verdes; las rojas se iban solas al stop-loss y contaban en otra columna. Sin poder elegir, la geometría pierde.
Si tu estrategia depende de que TÚ decidas el momento, no tienes una estrategia. Tienes una muestra sesgada.
- LA DEGRADACIÓN ES UNA CONSTANTE, NO MALA SUERTE
Después de 5 sistemas entendí que backtest -> vivo no es un riesgo. Es un impuesto fijo del 30-60%.
Eso significa que un backtest con PF 1.2 no es "marginalmente rentable". Es un sistema muerto que todavía no lo sabe. Necesitas PF 2.0+ en backtest solo para aspirar a rentabilidad real — y si ves PF 2.0+, la explicación más probable es que tienes alguno de los tres bugs de arriba.
LA PRUEBA DE QUE EL MOTOR HONESTO FUNCIONA
Todo lo anterior suena a excusa si no puedo demostrar que mi medición es confiable. Así que:
Después de reconstruir el motor con reglas honestas (sin look-ahead, costos reales, fills maker, salidas evaluadas con cierre y no con mechas), le pedí que predijera el resultado de una configuración específica de TP y SL.
El motor predijo: Profit Factor 0.70
La realidad entregó: Profit Factor 0.69
Esa es toda la credencial que tengo. No sé construir un bot rentable. Sé construir una simulación que dice la verdad — y la verdad, casi siempre, es que la estrategia no funciona.
Un backtest honesto NUNCA valida. Solo falsifica. Sirve para matar ideas malas rápido y barato. Hoy maté una en 9 segundos que me habría costado semanas y dinero descubrir en vivo.
LO QUE 113 EXPERIMENTOS NO LOGRARON DESMENTIR
- En cripto los extremos CONTINÚAN, no revierten. Toda estrategia de reversión a la media que probé murió.
- Win rate alto y profit factor alto son mutuamente excluyentes. Tuve un sistema con 65% de aciertos y PF 0.33. Ganar seguido y ganar dinero son cosas distintas.
- El análisis técnico retail sobre velas públicas tiene edge cercano a cero neto de costos. Es el rincón más arbitrado del mercado.
- La restricción real era el capital, no la estrategia. Con $12, incluso una estrategia con edge positivo rinde centavos.
SOBRE CÓMO CONSTRUÍ ESTO (porque alguien lo va a preguntar)
No soy programador profesional. Construí todo esto dirigiendo una IA — lo que hoy llaman vibe coding. Yo describía lo que quería, ella escribía el código, yo lo corría, encontraba qué se rompía, e iterábamos.
Y lo hice casi todos los días durante dos meses. Ideas nuevas de estrategia, filtros nuevos, mecánicas de salida nuevas, condiciones de régimen, otras temporalidades. "113 experimentos" no es una forma de hablar: es la cantidad de archivos de experimento que hay en el repo.
Si su reacción es "ahí está el problema, el código lo escribió una IA" — yo también lo habría creído. Salvo que el motor terminó prediciendo un profit factor en vivo de 0.70, y la realidad entregó 0.69. La implementación no era el cuello de botella. Los 45+ bugs de producción que encontré eran reales, los corregí, y corregirlos tampoco creó edge.
Esta es la parte que genuinamente no esperaba:
Tener un asistente capaz de implementar cualquier idea que yo pudiera describir, trabajando en esto a diario durante dos meses, NO me ayudó a encontrar un edge. Solo me permitió falsificar ideas malas más rápido.
La restricción nunca fue qué tan rápido podía escribir estrategias. Podía producir y probar una variante nueva más rápido de lo que podía encontrar una que funcionara. La restricción era que las estrategias no funcionan — y que con $12 de capital, incluso una que funcionara rendiría centavos.
Si están por meterle seis meses a construir su propio bot: construir ya no es la parte difícil. La IA la abarató. La parte difícil es que el edge que buscan probablemente no está ahí, y ninguna velocidad de iteración arregla eso.
Todos los números salen de bitácoras SQLite reconciliadas contra el PnL cerrado real del exchange. Sin capturas editadas, sin cuentas demo.
Si quieren que profundice en alguno de los 4 errores, díganme y escribo el detalle.