A quién va dirigido — A quien pase de señales teóricas a órdenes simuladas y necesite saber si la ventaja sobrevive a la implementación. Restar una comisión fija no basta cuando el spread, el impacto, el préstamo, la financiación y la probabilidad de ejecución cambian según el instrumento, el momento y la cantidad.
Los costes de transacción en backtests son las reglas mediante las que una simulación convierte una decisión teórica en un resultado neto plausible. Incluyen costes explícitos, fricciones implícitas, costes de mantenimiento y ejecuciones perdidas. El modelo debe ser causal: utiliza únicamente cotizaciones, volúmenes, tarifas y disponibilidades que podían conocerse cuando se habría enviado la orden.
En palabras sencillas — La señal dice qué se desearía comprar o vender. El modelo de costes pregunta si realmente habría sido posible hacerlo, cuándo, en qué cantidad y a qué precio.
De la señal al resultado neto
Una descomposición útil es:
resultado neto = resultado teórico − costes explícitos − spread − impacto − coste de retraso/oportunidad − costes de mantenimiento − costes de roll
No todos los componentes pueden observarse por separado y la fórmula no evita solapamientos. Por ejemplo, comparar una ejecución con la cotización media puede incluir ya parte del spread y del impacto; restarlos de nuevo supondría contarlos dos veces. El benchmark, las marcas temporales y las convenciones deben preceder a la cifra.
| Componente | Qué representa | Factores principales |
|---|---|---|
| Comisiones y tarifas | cargos aplicables del bróker, centro de negociación, compensación, mercado e impuestos | instrumento, mercado, volumen, esquema de tarifas |
| Spread | coste de cruzar la diferencia entre bid y ask | liquidez, hora del día, volatilidad, tipo de orden |
| Slippage | diferencia entre la ejecución y el benchmark declarado | latencia, gaps, profundidad, secuencia de eventos |
| Impacto de mercado | movimiento del precio asociado a la propia demanda de liquidez | tamaño, participación, urgencia, volatilidad, resiliencia |
| Retraso y coste de oportunidad | movimiento mientras la orden espera o sigue incompleta | duración, límite, competencia, deterioro de la señal |
| Ejecución parcial y ausencia de ejecución | cantidad ejecutada inferior a la solicitada | prioridad, profundidad, cancelaciones, mercado |
| Préstamo | préstamo de valores, disponibilidad, reclamaciones y comisiones de posiciones cortas | demanda y oferta de préstamo, especificidad del valor |
| Financiación y margen | financiación de posiciones, garantías y apalancamiento | tipo, divisa, haircut, duración, intermediario |
| Roll y base | cierre y reapertura de contratos o exposiciones | curva, calendario, spread entre vencimientos, liquidez |
Otros elementos pueden incluir conversión de divisas, impuesto de timbre o tratamiento fiscal. Solo deben incorporarse cuando resulten pertinentes y bajo una regla documentada.
Por qué un coste fijo no es universal
El supuesto de «un tick por operación» puede ser un escenario didáctico, no una propiedad del mercado. La misma orden cambia de coste entre una subasta y la negociación continua, condiciones normales y de estrés, un valor líquido y una microcap, o una orden pasiva y una agresiva. Incluso el signo del slippage puede ser favorable o desfavorable respecto al benchmark; eso no elimina el impacto ni garantiza que la mejora pueda repetirse.
Por tanto, cuando los datos lo permiten, el modelo debería depender de:
- cantidad de la orden y valor nocional;
- volumen disponible y tasa de participación;
- spread y profundidad observables;
- volatilidad y régimen horario;
- lado, tipo de orden, urgencia y duración;
- mercado, divisa y clase de activo;
- préstamo, financiación y estado del contrato.
Una función sencilla que aumente con la participación puede ser más transparente que una simulación compleja sin calibrar. La complejidad debe seguir a los datos, no precederlos.
Órdenes y ejecuciones causales
La cadena correcta es: datos disponibles → señal → orden → interacción con el mercado → ejecución → posición. Una barra OHLC diaria no revela la secuencia intradiaria ni la cantidad disponible. Si dentro de una misma barra se cruzan un stop y un objetivo, el backtest no puede elegir retrospectivamente el resultado favorable. Necesita datos más granulares o una regla conservadora declarada.
En una orden limitada, que el «precio haya sido tocado» no implica automáticamente una ejecución: puede haber otras órdenes por delante en la cola o un volumen insuficiente. En una orden de mercado, el precio no está garantizado y la orden puede atravesar varios niveles. La latencia y las ejecuciones parciales modifican cantidad, riesgo y señales posteriores. Estas restricciones deben respetar el flujo descrito en data leakage y sesgo de anticipación.
Capacidad de la estrategia
La capacidad es la escala a partir de la cual el rendimiento neto, el riesgo o la fidelidad a la señal se deterioran de forma material. No es una cantidad fija válida para siempre. Depende de los activos, la rotación, la concentración, el horizonte, la concurrencia de participantes y el método de ejecución.
Una comprobación práctica repite el test con distintos niveles de capital o de participación. Para cada nivel registra:
| Resultado | Por qué importa |
|---|---|
| cantidad solicitada y ejecutada | separa la exposición deseada de la posición obtenida |
| porcentaje del volumen | mide la presión relativa sobre el mercado |
| coste medio y marginal | muestra la no linealidad de la escala |
| órdenes incompletas | identifica señales que no pueden implementarse |
| rendimiento neto y drawdown | mide el deterioro económico |
| tiempo de liquidación | conecta la capacidad con el riesgo de salida |
La capacidad no queda demostrada por comparar únicamente el tamaño medio con el volumen medio: los días de estrés, los instrumentos concentrados y las salidas simultáneas pueden dominar el riesgo.
Protocolo de modelización
- Definir el benchmark. Declarar el precio y el timestamp frente a los que se mide la ejecución.
- Generar órdenes explícitas. Cantidad, lado, tipo, límite, duración y prioridad lógica deben derivar de la señal.
- Alinear calendario y datos. Utilizar cotizaciones, volúmenes y contratos disponibles point-in-time después de la señal.
- Aplicar costes explícitos verificables. Versionar esquemas de tarifas, cambios de régimen y divisa.
- Modelar spread e impacto sin duplicarlos. Declarar el benchmark y la función elegida.
- Permitir ejecuciones parciales y no ejecuciones. La posición debe usar las cantidades realmente simuladas.
- Añadir el carry pertinente. Préstamo, financiación y margen se acumulan con el tiempo; el roll sigue contratos y calendarios.
- Calibrar con la realidad cuando sea posible. Comparar ejecuciones reales o en paper con previsiones por clase de orden.
- Ejecutar escenarios. Los casos base, favorable y severo deben variar factores observables, no multiplicadores presentados como leyes.
- Probar varias escalas. Publicar la curva de coste y rendimiento neto frente al capital o la participación.
- Congelar el modelo antes del OOS. Los parámetros y reglas utilizados en la evaluación out-of-sample no deben adaptarse a su resultado.
Ejemplo ilustrativo — Una señal solicita 20.000 unidades. El simulador encuentra un spread variable, permite 12.000 unidades en el primer intervalo y 5.000 en el siguiente; las 3.000 restantes caducan. Resta las comisiones de las cantidades ejecutadas, estima el impacto en función de la participación y aplica financiación solo durante el periodo de mantenimiento. Cuando se duplica el capital, la cantidad no se duplica sin más al mismo precio: aumenta la participación y el test vuelve a calcular ejecuciones y coste. Las cifras son meramente ilustrativas.
Limitaciones y comunicación
El impacto contrafactual no puede observarse con precisión: no es posible ver el mercado sin la propia orden. Los modelos calibrados en periodos tranquilos pueden fallar bajo estrés; los datos de cotizaciones no siempre reconstruyen la posición en la cola; los datos históricos de préstamo y financiación pueden estar incompletos. Por tanto, un backtest no debería presentar el coste como una verdad puntual, sino como una estimación condicional con supuestos, intervalos y escenarios.
El rendimiento bruto sigue siendo útil para estudiar la señal; el rendimiento neto es necesario para evaluar la implementabilidad. Publicar ambos, junto con la rotación, las cantidades, la tasa de ejecución y la capacidad, hace visible dónde se crea o se pierde el resultado.
Fuentes
- André F. Perold, The Implementation Shortfall: Paper Versus Reality, The Journal of Portfolio Management, 1988 — diferencia entre una cartera teórica y el resultado implementado.
- U.S. Securities and Exchange Commission, Request for Comments on Measures To Improve Disclosure of Mutual Fund Transaction Costs — comisiones, spread, impacto de mercado, coste de oportunidad y dificultades de medición.
- Robert Almgren y Neil Chriss, Optimal Execution of Portfolio Transactions, Journal of Risk, 2001 — relación entre tamaño, impacto, riesgo de ejecución y trayectorias de las órdenes.
- Gene D'Avolio, The Market for Borrowing Stock, Journal of Financial Economics, 2002 — disponibilidad, comisiones y reclamaciones en el préstamo de valores.
- Andrea Frazzini, Ronen Israel y Tobias J. Moskowitz, Trading Costs of Asset Pricing Anomalies — costes reales, impacto, escala y capacidad de estrategias sobre acciones.