A quién sirve — A quien comprueba si la media neta estimada de un proceso es superior a cero, separando el cálculo de la incertidumbre de estimación y de las demás dimensiones del riesgo.
La expectancy positiva es la condición en la que el valor esperado neto por
operación supera cero para una estrategia y una población declaradas. La voz
general Expectancy explica el
cálculo; esta página aclara qué significa E_net > 0 y qué no permite concluir.
En palabras sencillas — La media estimada puede ser positiva aunque muchas operaciones individuales pierdan. No predice el próximo resultado y no describe por sí sola drawdown, colas, capacidad o riesgo de ruina.
Fórmula y unidad de medida
En el caso simplificado con operaciones ganadoras y perdedoras:
E_net = p(win) × media(win) − p(loss) × |media(loss)| − coste medio
Aquí |media(loss)| es la magnitud positiva de la pérdida media. El valor
absoluto evita un doble signo menos cuando los resultados perdedores se
registran como números negativos.
Si existen operaciones en breakeven o más categorías, el cálculo correcto suma cada resultado multiplicado por su probabilidad y resta los costes. Importes, porcentajes y múltiplos de riesgo R no deben mezclarse en la misma serie.
Ejemplo aritmético — Con el 40% de operaciones a +2R y el 60% a −1R, la expectancy bruta es 0,40 × 2R − 0,60 × 1R = +0,20R. Si spread, comisiones y slippage cuestan de media 0,05R por operación, la estimación neta pasa a +0,15R. El resultado describe esos datos y supuestos, no una garantía futura.
Estimación positiva y valor verdadero
Las probabilidades y medias de la fórmula suelen estar estimadas a partir de una muestra. Un número positivo puede depender del azar, de la selección de datos, de muchas variantes probadas o de un régimen que no se repetirá. No existe un umbral universal de operaciones: importan la incertidumbre, la estabilidad fuera de muestra y la coherencia del proceso.
| Control | Pregunta |
|---|---|
| Costes | ¿Incluye spread, comisiones, slippage e impacto coherentes con el tamaño? |
| Muestra | ¿Las observaciones son representativas y no están duplicadas? |
| Fuera de muestra | ¿El resultado se mantiene en datos no usados para elegir las reglas? |
| Régimen | ¿La media depende de un único contexto de mercado? |
| Distribución | ¿El resultado está repartido o concentrado en pocos outliers? |
Límite — `E_net > 0` es una condición media, no una decisión automática de asignación de capital. Dos estrategias con la misma expectancy pueden tener drawdowns, dependencia temporal, colas y necesidades de capital muy diferentes.
Fuentes
- NIST/SEMATECH, What is a Probability Distribution?, probabilidades de resultados discretos y continuos.
- SEC Office of Investor Education and Advocacy, How Fees and Expenses Affect Your Investment Portfolio, efecto de los costes sobre los rendimientos.
- Campbell R. Harvey y Yan Liu, Backtesting, tamaño muestral, pruebas múltiples y significación de estrategias.