A quién sirve — A quien cambia tamaño, reglas o estrategia después de la última semana «fantástica» o «terrible» — olvidando la muestra estadística real.
El recency bias hace que la última operación, la última sesión o la última racha parezcan más representativas del sistema de lo que realmente son. Tras tres ganancias se aumenta el riesgo; tras tres pérdidas se abandona el plan — el mercado no «tiene» que continuar la última secuencia.
En palabras sencillas — «Últimamente todo funciona» o «últimamente siempre pierdo» — y actúas como si fuera la nueva normalidad, ignorando cientos de operaciones pasadas.
Efectos típicos
| Racha reciente | Comportamiento distorsionado |
|---|---|
| Serie de ganancias | Overconfidence, tamaño excesivo |
| Serie de pérdidas | Abandono del sistema, revenge trading |
| Una operación enorme | Generalización sobre una estrategia no probada |
| Mercado lateral reciente | Olvidar regímenes de tendencia anteriores |
Contraste con el sample size y la expectancy: las decisiones de proceso deben basarse en muestras suficientes, no en el último bloque.
Error típico — Desactivar las reglas tras 5 pérdidas consecutivas — sin verificar si están dentro de la varianza esperada del sistema.
Ejemplo — Tres ganancias al 3R: duplicas el tamaño «porque el mercado está fácil». Cuarta operación — stop completo con tamaño doble: una pérdida cancela tres ganancias.
Ficha resumen
- Qué es: sobrepeso hacia los eventos recientes.
- Antídoto: diario, métricas rolling, reglas de tamaño fijas.
- Relacionado: Overconfidence.