Qué es una equity curve en trading
Una equity curve es un gráfico que representa la evolución del valor de una cuenta o de una estrategia.
Normalmente:
- el eje horizontal representa el tiempo o el número de operación;
- el eje vertical representa capital, equity, rendimiento porcentual, P&L acumulado o alguna medida normalizada como múltiplos de riesgo.
Si estás construyendo una curva sencilla a partir de operaciones cerradas, la lógica puede expresarse así:
Capital después de n operaciones = capital inicial + suma del P&L neto de las operaciones 1…n
Por ejemplo, si empiezas con 100,000 MXN y tus tres primeras operaciones producen +2,000, -1,500 y +3,000 MXN, tu curva pasaría por:
100,000 → 102,000 → 100,500 → 103,500 MXN
No hay más misterio matemático. Lo importante viene después: qué información contiene esa trayectoria que una cifra final no puede mostrarte.
Si todavía no tienes clara la lógica completa de una prueba histórica, conviene dominar primero qué es el backtesting.
Equity, balance y P&L acumulado no siempre significan lo mismo
Aquí tendría cuidado porque distintas plataformas pueden utilizar nombres parecidos para gráficos que no son exactamente iguales.
Una curva construida únicamente con operaciones cerradas se comporta más como una curva de balance: cambia cuando una operación genera un resultado realizado.
La equity de una cuenta, en cambio, puede considerar también las ganancias o pérdidas flotantes de las posiciones que siguen abiertas.
Esto importa mucho.
Imagina una estrategia que mantiene una posición con una pérdida flotante de 20,000 MXN durante varios días y finalmente la cierra en -2,000 MXN. Una curva construida únicamente con los resultados al cierre podría hacer que ese recorrido pareciera mucho más tranquilo de lo que realmente fue.
Por eso, antes de interpretar cualquier equity curve, mi primera pregunta sería:
¿Qué está graficando exactamente esta plataforma?
No des por hecho que todas las curvas que llevan la palabra equity están construidas de la misma manera.
Lo que la equity curve te muestra y las métricas aisladas no
Hasta este punto del curso ya hemos separado varias piezas del rendimiento.
El win rate te dice qué porcentaje de operaciones resultó ganador.
El payoff ratio compara el tamaño medio de las ganancias con el de las pérdidas.
La expectancy resume cuánto produce o pierde en promedio cada operación bajo los datos analizados.
Son métricas útiles. Pero agregan los datos.
Y al agregarlos pierdes una cosa muy importante: el orden en el que ocurrieron los resultados.
Vamos a verlo con números.
Supongamos dos backtests que comienzan con 100,000 MXN. Los dos contienen exactamente las mismas diez operaciones:
- seis ganancias de +2,000 MXN;
- cuatro pérdidas de -1,500 MXN.
En ambos casos tenemos:
| Métrica | Resultado |
|---|---|
| Operaciones | 10 |
| Ganadoras | 6 |
| Perdedoras | 4 |
| Win rate | 60% |
| Ganancia media | 2,000 MXN |
| Pérdida media | 1,500 MXN |
| Profit Factor | 2.0 |
| Expectancy | +600 MXN por operación |
| Beneficio neto | +6,000 MXN |
| Capital final | 106,000 MXN |
Hasta aquí, los dos sistemas parecen idénticos.
Y con esas métricas agregadas, lo son.
Pero cambiemos el orden.
Secuencia A
+2,000 → -1,500 → +2,000 → -1,500 → +2,000 → -1,500 → +2,000 → -1,500 → +2,000 → +2,000
La curva iría aproximadamente así:
100,000 → 102,000 → 100,500 → 102,500 → 101,000 → 103,000 → 101,500 → 103,500 → 102,000 → 104,000 → 106,000
Ahora ordenemos exactamente las mismas operaciones de otra forma.
Secuencia B
+2,000 → +2,000 → +2,000 → +2,000 → +2,000 → +2,000 → -1,500 → -1,500 → -1,500 → -1,500
Aquí llegamos primero a 112,000 MXN y después caemos hasta 106,000 MXN.
Mismo win rate. Mismo payoff. Misma expectancy. Mismo profit factor. Mismo beneficio final.
Pero en el segundo caso has atravesado una caída de 6,000 MXN desde el máximo de la curva:
6,000 / 112,000 × 100 ≈ 5.36%
Esta es una de las razones por las que me gusta tanto mirar la equity curve: convierte la estadística agregada en una secuencia que puedes analizar.
El orden de las operaciones importa.
Cómo interpretar una equity curve correctamente
Una equity curve que sube de izquierda a derecha es mejor que una que destruye capital, obviamente.
Pero esa observación es demasiado básica como para evaluar un sistema.
Yo la leería por capas.
Primero averigua qué representan los dos ejes
Una curva por número de operación y una curva por tiempo calendario pueden contar historias muy distintas.
Supongamos que un sistema ejecuta veinte operaciones durante enero, ninguna durante febrero y otras veinte en marzo.
Si el eje X representa el número de trade, el periodo completo de febrero desaparece visualmente. La operación 20 estará prácticamente pegada a la 21.
Si utilizas tiempo calendario, en cambio, verás un tramo horizontal de un mes.
Ninguna representación es incorrecta. Simplemente responden preguntas diferentes.
La curva por operación te ayuda a estudiar la secuencia estadística de trades.
La curva por tiempo también te permite observar cuánto tarda el sistema en producir resultados, estancarse o recuperarse.
Mira las caídas desde máximos, no solo la pendiente
Cada vez que la curva alcanza un máximo y posteriormente cae, aparece un drawdown.
Una forma sencilla de calcularlo es:
Drawdown (%) = (máximo anterior – equity actual) / máximo anterior × 100
Si la curva pasa de un máximo de 120,000 MXN a 108,000 MXN:
Drawdown = (120,000 – 108,000) / 120,000 × 100 = 10%
Pero yo no miraría únicamente la profundidad.
También importa cuánto dura esa caída.
Dos sistemas pueden tener un máximo drawdown del 10%. Uno puede recuperar su máximo después de diez operaciones; otro puede pasar 180 operaciones sin volver a alcanzarlo.
El porcentaje es el mismo.
La experiencia estadística, operativa y psicológica no lo es.
Y hay otro matiz: el máximo drawdown observado históricamente no es un límite que el futuro esté obligado a respetar. Solo es el peor que apareció dentro de esa muestra.
Por eso también importa mucho haber trabajado con una muestra de operaciones suficientemente representativa.
Busca de dónde sale realmente el beneficio
Una curva puede terminar arriba porque el sistema produjo resultados de forma relativamente distribuida durante toda la muestra.
O puede terminar arriba porque tres operaciones extraordinarias explican prácticamente todo el resultado.
Las dos curvas podrían acabar en +20%.
Yo no las interpretaría igual.
Una de las preguntas más útiles que puedes hacerte es:
¿Qué ocurre si elimino las mejores operaciones del backtest?
No porque debas borrarlas del resultado. Si ocurrieron bajo reglas válidas, forman parte del sistema.
La pregunta sirve para descubrir cuánto depende la estrategia de unos pocos outliers.
En sistemas tendenciales, por ejemplo, cierta dependencia de grandes operaciones puede formar parte de su propia lógica. El problema no es que existan outliers.
El problema es no saber que dependes de ellos.
Fíjate en los periodos planos
Una equity curve no tiene por qué subir constantemente.
Los sistemas atraviesan rachas perdedoras, periodos sin oportunidades y condiciones de mercado para las que su ventaja puede ser menos favorable.
Un tramo lateral puede indicar muchas cosas:
- pocas señales;
- ganancias y pérdidas compensándose;
- costes consumiendo una ventaja pequeña;
- o un entorno de mercado poco favorable para las reglas del sistema.
La curva te muestra dónde investigar.
No te dice automáticamente por qué ocurrió.
Esa diferencia me parece fundamental.
Comprueba si todo cambió después de optimizar
Imagina una curva mediocre durante cinco años. Cambias tres parámetros y aparece una curva preciosa, casi sin drawdowns.
Eso no demuestra que hayas mejorado la estrategia.
Puede significar simplemente que has encontrado los parámetros que mejor describían ese pasado concreto.
Por eso conviene conectar la lectura de la curva con lo que ya vimos sobre overfitting en trading.
Una curva demasiado perfecta no es automáticamente sospechosa, pero tampoco merece confianza extra simplemente por ser bonita.
Para mí, la pregunta importante es otra:
¿La lógica que produjo esa curva sigue mostrando un comportamiento razonable cuando dejamos de optimizar sobre los mismos datos?
Ahí entra la separación entre In-Sample y Out-of-Sample.
Las formas de una equity curve y lo que deberían hacerte investigar
No creo en clasificar curvas como “buenas” o “malas” solo por su forma. Prefiero utilizarlas como pistas.
| Forma que observas | Qué podría estar ocurriendo | Qué comprobaría |
|---|---|---|
| Ascenso relativamente estable | La estrategia produjo resultado de forma distribuida | Muestra, costes, drawdowns y comportamiento fuera de muestra |
| Grandes saltos separados por largos tramos planos | El beneficio puede depender de pocos trades o determinados regímenes | Distribución de operaciones y concentración del P&L |
| Subidas pequeñas y caídas bruscas | Puede existir riesgo de pérdidas poco frecuentes pero grandes | Pérdida máxima por operación, gaps, stops, apalancamiento y distribución |
| Larga fase lateral | El edge puede haberse reducido durante ese periodo o simplemente haber pocas oportunidades | Frecuencia, condiciones de mercado y costes |
| Descenso prolongado | El sistema perdió dinero durante esa muestra | Reglas, costes, cambios de régimen y evidencia fuera de muestra |
| Curva espectacular después de ajustar parámetros | Posible optimización retrospectiva | Sensibilidad de parámetros y comportamiento out-of-sample |
Fíjate en que he utilizado deliberadamente palabras como “puede”.
La geometría de la equity curve no demuestra la causa.
Si una curva se aplana durante seis meses, no puedes concluir mirando solo el gráfico que “el mercado cambió de régimen”.
Puede ser verdad.
También puede ser varianza normal, menos operaciones, costes diferentes o simplemente ruido.
La curva genera preguntas. Después necesitas los datos para responderlas.
Una equity curve puede verse mejor de lo que realmente es
Hay varias formas de producir una curva históricamente atractiva sin tener un sistema igual de atractivo.
Una muy obvia es olvidarte de los costes.
Si una estrategia obtiene 40 MXN brutos por operación pero entre spread, comisión y slippage pierde 35 MXN, tienes un sistema completamente distinto del que mostraría una simulación sin fricciones.
Otra forma de distorsión es utilizar información futura, reglas reinterpretadas retrospectivamente o parámetros elegidos después de ver el resultado.
Y existe una más sutil: cambiar el tamaño de posición.
Imagina que dos sistemas tienen exactamente la misma calidad de señales, pero uno arriesga una cantidad fija y otro reinvierte un porcentaje de la equity.
Con compounding, la segunda curva puede empezar a acelerarse simplemente porque cada nueva operación se ejecuta sobre una base de capital mayor.
Eso no significa que el edge esté mejorando.
Significa que el position sizing está cambiando la geometría de la curva.
Cuando compares dos equity curves, asegúrate de que estás comparando reglas de capital equivalentes.
Si no, puedes terminar comparando gestión monetaria en lugar de estrategia.
Cómo construir una equity curve útil
No necesitas software sofisticado para construir una primera versión.
Necesitas un registro cronológico de las operaciones, el resultado neto de cada una y un criterio consistente sobre qué quieres representar.
Si partes de operaciones cerradas, puedes tomar el capital inicial y sumar sucesivamente cada resultado neto.
Por ejemplo:
| Operación | Resultado | Equity acumulada |
|---|---|---|
| Inicio | — | 100,000 MXN |
| 1 | +2,000 MXN | 102,000 MXN |
| 2 | -1,500 MXN | 100,500 MXN |
| 3 | +3,000 MXN | 103,500 MXN |
| 4 | -800 MXN | 102,700 MXN |
| 5 | +1,600 MXN | 104,300 MXN |
Con esos valores ya puedes representar el gráfico.
Si quieres una lectura más completa del riesgo realmente asumido durante las posiciones, necesitarás además información sobre cómo cambia la equity mientras los trades siguen abiertos.
Y aquí aparecen tres decisiones que no conviene esconder:
costes, tamaño de posición y flujos externos de capital.
Si depositas 50,000 MXN en una cuenta que tenía 100,000, una línea que salta a 150,000 no ha demostrado una rentabilidad del 50%.
El depósito debe separarse del rendimiento producido por las operaciones.
Lo mismo sucede con los retiros.
Para evaluar un sistema, quieres que la curva refleje la estrategia, no el dinero que entra o sale de la cuenta por motivos ajenos a ella.
Si quieres practicar el proceso de ejecución y registro en un entorno de trading antes de comprometer capital real, puedes consultar Pepperstone y la promoción disponible desde nuestro enlace.
La cuenta demo puede servirte para practicar reglas, registrar operaciones y comparar lo que ejecutas con lo que decía tu sistema. Eso no convierte automáticamente un buen backtest en buenos resultados reales: las condiciones de demo y de mercado real no tienen por qué reproducirse exactamente.
Una curva por pesos, porcentaje o R puede contarte cosas distintas
Supongamos que una estrategia ganó 100,000 MXN.
¿Es mucho?
No tenemos ni idea hasta conocer la base.
Pasar de 100,000 a 200,000 MXN y pasar de 10 millones a 10.1 millones producen la misma ganancia monetaria, pero representan resultados relativos completamente distintos.
Por eso muchas veces tiene sentido normalizar la equity curve.
Puedes verla como:
- capital absoluto, útil para saber cómo evolucionó el dinero de una cuenta concreta;
- rentabilidad porcentual, útil para relacionar el cambio con el capital;
- resultado acumulado en R, cuando quieres estudiar las operaciones respecto al riesgo inicial definido para cada trade.
Ninguna representación es universalmente superior.
La pregunta es qué quieres analizar.
Si estás comparando sistemas con distinto capital inicial, mirar únicamente pesos o dólares puede ser engañoso.
Si estás estudiando el impacto real sobre una cuenta concreta, eliminar completamente el componente monetario tampoco tendría sentido.
No juzgues una equity curve por 20 operaciones
Una línea ascendente formada por doce ganancias y ocho pérdidas se ve estupenda en una pantalla.
El problema es que sigue siendo una muestra diminuta.
Con pocas operaciones, el orden aleatorio de los resultados puede cambiar muchísimo la apariencia de la curva.
Recuerda el ejemplo de antes: ni siquiera necesitamos modificar las operaciones para cambiar el drawdown.
Bastó con cambiar su secuencia.
Cuantas menos observaciones tienes, más fácil es confundir una racha favorable con una característica estable del sistema.
Esto no significa que exista un número mágico a partir del cual la equity curve se vuelva fiable.
La cantidad necesaria depende, entre otras cosas, de:
- la frecuencia de la estrategia;
- la dispersión de resultados;
- los mercados utilizados;
- la duración de las operaciones;
- el tipo de edge que intentas medir.
Pero sí significa algo muy práctico:
una curva bonita con una muestra pequeña debería aumentar tus preguntas, no tu confianza.
¿Qué significa una equity curve “buena”?
Yo evitaría una definición del tipo:
“Una buena equity curve es una línea suave que siempre sube.”
El trading real no funciona así.
Una curva históricamente interesante debería mostrar, como mínimo, crecimiento neto después de los costes bajo las condiciones probadas, acompañado de un nivel de variabilidad y drawdown compatible con el riesgo que el sistema pretende asumir.
Después querría saber de dónde proviene ese crecimiento.
¿Está distribuido entre muchos trades?
¿Depende de un solo periodo?
¿Se mantiene cuando cambias ligeramente la muestra?
¿Sobrevive fuera de los datos utilizados para desarrollar la estrategia?
¿Los drawdowns son coherentes con lo que puedes asumir?
¿La ejecución realista conserva la expectativa?
Ahí es donde dejamos de “mirar una gráfica” y empezamos a evaluar un sistema.
Equity curve trading no siempre significa exactamente lo mismo
Hay una pequeña ambigüedad con el término equity curve trading que merece aclararse.
A veces se utiliza simplemente para hablar del análisis de la curva de capital.
Pero también existe otra acepción: utilizar la propia equity curve como señal para modificar la estrategia.
Por ejemplo, alguien podría calcular una media móvil sobre la curva y reducir el riesgo cuando la equity cae por debajo de ella.
O podría pausar el sistema después de superar determinado drawdown.
Suena lógico:
“Opero más cuando mi sistema funciona y menos cuando deja de hacerlo.”
Pero hay un problema.
Has añadido una segunda estrategia encima de la primera.
La regla de encendido y apagado también tiene parámetros.
Y esos parámetros también pueden sobreoptimizarse.
Puedes construir una regla fantástica para evitar precisamente los drawdowns que ya conoces y descubrir después que no funciona cuando aparece una secuencia diferente.
Yo no modificaría un sistema automáticamente porque su equity curve cruce una media o alcance un porcentaje arbitrario.
Si quieres utilizar una regla así, esa regla necesita ser testeada exactamente igual que cualquier otra parte del sistema.
Cómo utilizar la equity curve para mejorar tu análisis sin perseguir el pasado
La equity curve funciona muy bien como instrumento de diagnóstico.
No tanto como generador automático de explicaciones.
Supongamos que descubres que casi todas las caídas relevantes ocurrieron durante mercados laterales.
La conclusión todavía no debería ser:
“Voy a añadir un filtro para no operar cuando el mercado esté lateral.”
Primero necesitas definir qué significa “lateral” utilizando información disponible antes de las operaciones.
Después puedes comprobar si el patrón se mantiene en otras muestras.
Si inventas la definición después de mirar dónde perdió el sistema, puedes terminar construyendo una regla perfecta para evitar exactamente los errores del pasado.
Eso vuelve a ser overfitting.
La buena utilización de la equity curve se parece más a esto:
“Este tramo se comportó de forma distinta. ¿Qué cambió? ¿Puedo definirlo sin mirar el futuro? ¿Esa explicación se sostiene en otros datos?”
La curva te señala dónde cavar.
El análisis posterior decide si encontraste algo real o simplemente otra historia convincente.
Llevar la equity curve del backtest a la ejecución
Hay una comparación que, más adelante, se vuelve especialmente interesante:
equity curve del backtest frente a resultados obtenidos fuera del backtest.
No deberían coincidir operación por operación. Esperarlo no tendría sentido.
Lo que sí puedes estudiar es si aparecen diferencias sistemáticas.
Por ejemplo:
- si el backtest asumía costes demasiado bajos y en ejecución sufres más spread o slippage, aparece una diferencia económica concreta;
- si las señales teóricas existen pero tú no las ejecutas, quizá el problema esté en el proceso;
- si ejecutas correctamente las reglas pero la distribución de resultados cambia durante una muestra suficiente, tienes algo que investigar.
Todavía no tienes una conclusión automática.
Tienes una señal para seguir analizando.
Una demo puede ser útil precisamente en esta transición porque permite empezar a separar problemas de implementación de resultados propios del mercado.
Si quieres utilizar Pepperstone como entorno para practicar el proceso, puedes abrir o consultar una cuenta desde nuestro enlace. Si existe alguna promoción disponible para tu cuenta, revisa ahí sus condiciones actuales, ya que pueden cambiar.
Y recuerda algo importante: una plataforma no crea el edge.
La plataforma te permite ejecutar y registrar un proceso. La calidad del sistema sigue dependiendo de las reglas, los datos, los costes, el riesgo y la validez de la ventaja que estás intentando explotar.
La equity curve es la película, no la calificación final
Si solo miras el resultado final de un backtest, sabes dónde acabó.
Si añades win rate, payoff, expectancy y profit factor, entiendes mucho mejor qué produjo ese resultado.
Pero al observar la equity curve añades otra dimensión:
cómo se distribuyeron los resultados a lo largo de la secuencia.
Ahí aparecen:
- rachas;
- drawdowns;
- recuperaciones;
- concentración del beneficio;
- periodos planos;
- cambios en el comportamiento de la estrategia.
Para mí, esa es su verdadera utilidad.
No mirar una línea que sube y pensar:
“Este sistema funciona.”
Sino mirar la línea y saber qué preguntas tienes que hacer después.
En la próxima lección bajaremos un nivel: pasaremos de estudiar la evolución del sistema completo a estudiar lo que ocurre dentro de cada operación con MAE y MFE.
Ahí veremos cuánto llegó a moverse un trade en contra y a favor antes de terminar, una información que el resultado final de la operación tampoco puede mostrarte.
