Un caso de manual sobre cómo un dato verdadero sostiene una conclusión falsa, y sobre cómo un estudio bien hecho puede seguir estando mal si su universo excluye a las empresas que murieron.
Lo que medimos Un dato cierto no basta: la biotecnología sí tiene muchos más desplomes de apertura, y aun así excluirla no está justificado. Los huecos son de ida y vuelta, y el filtro del método elige el lado.
Esta lección no va de una letra del método. Va de cómo se razona con datos, y usa un caso real que empezó con un comentario en una red social y terminó corrigiendo el propio estudio que lo respondía.
La afirmación era que un sistema de crecimiento no debe tocar biotecnología porque es el sector con más desplomes de apertura. Comprobado, el dato es cierto: cinco veces y media más huecos de caída del 30 % que el resto del mercado, y nueve veces más de caída del 60 %.
La tentación es cerrar ahí. Un dato verdadero y una conclusión que parece seguirse sola.
Primero, porque los huecos son simétricos y no lo son a favor de la caída: en todos los umbrales, los saltos al alza son más frecuentes que los desplomes. Un sector con huecos enormes tiene huecos enormes en las dos direcciones.
Segundo, y es lo que decide, porque el filtro del método cambia el lado del hueco. En los días en que el sistema da señal sobre una de esas empresas, el filtro corta el 94 % de los desplomes.
El peor hueco observado en un día de señal es −24,2 %, y los saltos al alza suben a 19,29 por cada diez mil días de acción.
En el resto del mercado esa misma cuenta da 3,60, es decir, 5,4 veces menos. Dicho de una forma que se recuerda: los filtros del método no sobreviven a la volatilidad del sector, la aprovechan, porque seleccionan su lado.
Aquí está lo que convierte esto en lección. La primera versión del estudio concluía además que excluir el sector costaba diecinueve puntos anuales, y esa cifra salió en piezas públicas.
El mismo comentarista repreguntó por el universo histórico, y tenía razón. El estudio se había hecho con 31 empresas del sector, todas supervivientes: las que murieron no estaban.
Rehecho con el universo completo, 670 empresas del sector de las cuales 237 murieron, dos resultados cambiaron.
De ellas, 425 eran elegibles para el sistema, con 127 muertas dentro.
| Solo supervivientes | Universo completo | |
|---|---|---|
| Cartera de puro sector, rentabilidad anual | +45,6 % | −4,28 % |
| Cartera de puro sector, caída máxima | −85,8 % | |
| Coste anual de excluir el sector | diecinueve puntos | 2,9 puntos |
La cartera de puro sector pasa de ganar bien a perder dinero con una caída máxima del −85,8 %. Y el coste de excluirlo cae de diecinueve puntos a 2,9 puntos, que con un margen de ruido de más o menos treinta puntos no significa nada.
Esa cifra de diecinueve puntos ya no se puede usar, y las piezas públicas que la llevaban quedaron marcadas para no reutilizarse. Es incómodo y es exactamente lo que hay que hacer.
La asimetría sobrevive, más débil. El sector sigue teniendo mucho más de todo en las dos direcciones, y el filtro sigue cortando la inmensa mayoría de los desplomes en los días de señal, aunque ya no todos.
La conclusión operativa aguanta: no excluir el sector. Pero se sostiene ahora sobre la asimetría de los huecos y no sobre un coste cuantificado, porque ese coste no está.
Dejó además dos enseñanzas técnicas. La primera: los precios traían huecos falsos, del orden de caídas del 80 % en un día, que correspondían a barras anteriores a la cotización real de la empresa. Medir desplomes sin limpiar eso es medir el archivo, no el mercado.
La segunda es más sutil y más cara. El montaje original cerraba las salidas por pérdida al precio previsto, aunque la sesión abriera muy por debajo. En un estudio sobre huecos de apertura, eso regala exactamente el riesgo que está en discusión.
Separar siempre el dato de la conclusión, y preguntarse si el dato, condicionado a lo que uno realmente hace, sigue diciendo lo mismo. Y aplicar la vara del universo completo a los estudios propios con la misma dureza que a los ajenos, incluso cuando la cifra que se cae ya se ha publicado. La vara está en contra qué se compara.
La biotecnología tiene cinco veces y media más huecos de apertura con caídas del 30 % que el resto del mercado. El dato es correcto y se verifica evento por evento. La conclusión, que hay que evitar el sector, no se sigue: los huecos al alza son más frecuentes que los de bajada en todos los umbrales, y en los días en que el método da señal, el filtro corta el 94 % de los desplomes mientras los saltos al alza suben a 19,29 por cada diez mil días de acción, contra 3,60 en el resto del mercado. El filtro no sobrevive a la volatilidad del sector: elige su lado.
No dice que haya que comprar biotecnología, ni que el sector sea buena idea: una cartera de puro sector, medida con el universo completo, pierde dinero con una caída máxima del −85,8 %. Dice que excluirlo de un sistema de crecimiento no está justificado por sus desplomes. El coste de excluirlo no está cuantificado: los 2,9 puntos medidos quedan dentro de un ruido de más o menos treinta puntos. El estudio va sin costes de ejecución en su parte de carteras, y tuvo que corregir dos cosas antes de poder concluir nada: los precios traían huecos falsos por barras anteriores a la cotización real, y el montaje original cerraba las salidas por pérdida al precio previsto aunque la sesión abriera por debajo, lo que regalaba justo el riesgo que estaba en discusión. Las rentabilidades absolutas de los sistemas propios no se publican aquí; la cartera de puro sector se cita porque es una cesta del sector, no un sistema.
No dice eso. Dice que excluir el sector por sus desplomes no está justificado por los datos: el filtro del método corta el 94 % de esos desplomes en los días de señal y conserva la asimetría al alza. Cuánto cuesta excluirlo, medido bien, queda dentro del ruido.
Porque en un sector donde mueren muchas empresas, quedarse solo con las vivas es como mirar la lista de premiados de una lotería. Aquí ese detalle no matizó una cifra: le cambió el signo, y esa cifra ya se había publicado.
Pierde dinero. Con las supervivientes daba +45,6 % anual; con el universo completo da −4,28 % con una caída máxima del 85,8 %. Ese cambio de signo, de una cifra a la que se le dio publicidad, es el mejor argumento del curso a favor del universo completo.
La asimetría, algo más débil. El sector conserva mucho más de todo, arriba y abajo, y el filtro sigue dejando fuera la gran mayoría de los desplomes que caen en fecha de señal. Ya no los deja fuera todos: el peor hueco pasó de −16,4 % a −24,2 %.
Seis posiciones máximas, enero de 2020 a abril de 2026, con la mecánica del método y llenado realista de las salidas. El original usaba 31 empresas del sector, todas supervivientes; el corregido, 670, de las que 237 murieron. Sin condicionar, las caídas del 30 % y del 60 % son mucho más frecuentes que en el resto. Condicionando a los días de señal, el filtro corta el 94 % de los huecos de caída del 20 %; los saltos al alza del 20 % suben a 19,29 frente a 3,60 en el resto, 5,4 veces más. Cartera de puro sector: +45,6 % con supervivientes y −4,28 % con el universo completo, con caída del 85,8 %. Excluir el sector cuesta 2,9 puntos, dentro de un ruido de treinta. Sin costes.
Estudio un estudio propio · publicado el 8 sep 2026. Los datos de acciones son de un universo propio con fecha de publicación real y con las empresas deslistadas incluidas: más de cinco mil nombres y 5,1 millones de observaciones desde 2016.
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Esta sección enseña cómo funciona cada estructura y qué dicen los datos. No dice qué comprar, ni cuándo, ni sobre qué: eso es otro trabajo, y es el nuestro. Seis sistemas operando con capital propio, con cada posición y cada resultado a la vista —también los que salen mal.
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