Hemos bajado nuestra propia rentabilidad publicada. Faltaban los precios de las empresas que se hundieron.

Si reconstruyes el pasado con la lista de empresas que siguen cotizando hoy, estás haciendo la prueba sabiendo el resultado. Las que quebraron, las que se hundieron y las que el índice echó por perder tamaño no aparecen: tu algoritmo no puede comprarlas y, por tanto, tampoco puede equivocarse con ellas.

El resultado no es un error de cálculo. Es una cifra plausible, bonita y siempre a favor de la casa. Es el fallo más común de todo backtest publicado, y es invisible a menos que alguien lo mida.

Empezamos por medir el agujero en vez de estimarlo. La composición histórica real del índice son 201 instantáneas mensuales desde 2010; cada empresa presente en una instantánea es una plaza-mes. De 100.481 plazas-mes, 11.002 no tenían serie de precios.

Y el agujero no estaba repartido. Está casi todo al principio, que es justo donde más pesa una curva de quince años:

En 2011, de las cerca de 500 empresas de cada instantánea mensual, faltaba el precio de más de 135 de media. La cuenta por empresa del día de la revisión da 144 de 498. Casi todas eran absorbidas, quebradas o expulsadas del índice por tamaño: Yahoo purga a las que dejan de cotizar y no las vuelve a servir.

El recuento vive en datos/construido/huecos_de_precio_declarados.json, que escribe deslistadas_wayback/listar_huecos_de_precio.py. Las 144 sobre 498 están en INVESTIGACION_FACTORES_2026-09-01.txt. Las empresas que siguen sin serie, y por qué, están declaradas una a una en datos/construido/deslistadas_huecos_declarados.json: 177 fichas con el motivo de cada hueco.

Una serie de precios rescatada es un fichero con fechas y números. Nada en él dice de quién es. Y los símbolos se reciclan: bajo el mismo tíquer han cotizado empresas distintas en décadas distintas. Meter la serie equivocada da precios perfectamente plausibles y perfectamente falsos, y eso ya nos pasó una vez: una serie que no era de esa empresa llegó a ser la número 1 de nuestro ranking multifactorial durante cuatro meses de 2013.

Así que la identidad no se decide por el símbolo. Se decide contra los documentos de la SEC: los formularios que los directivos presentaron por esa empresa llevan un precio y una fecha, y esos precios tienen que caer dentro de la serie rescatada, a la misma escala. Cada serie pasa además por un contraste de volumen negociado y de cobertura, y se le exige un mínimo de anclas.

De 65 candidatas revisadas entraron 49. Se quedaron fuera:

• Dos por identidad insuficiente (ODP y UA): sin anclas bastantes y sin garantía de procedencia. Una serie que no se puede probar no entra, aunque sea casi seguro que es la buena.
• Catorce por ser demasiado ralas: archive.org no capturó suficientes días. Una serie con huecos falsea el momento y la volatilidad, porque el motor cuenta barras. Están declaradas con nombre y apellidos, porque existen y son suyas: el día que haya más capturas dejan de ser un hueco.

Los veredictos, uno por serie y con sus contrastes, están en deslistadas_wayback/veredicto_historial_deslistadas.json (29 entran de 31) y deslistadas_wayback/veredicto_cosecha_wayback.json (34 aptas, 14 apartadas por ralas). Las apartadas, en deslistadas_wayback/deslistadas_ralas_declaradas.json. Los guiones son cosechar_deslistadas.py, validar_deslistadas.py e integrar_deslistadas.py.

Bajaron todas. No había ninguna que subiera, y eso es lo que se esperaba: las series que faltaban eran las de las empresas que lo hicieron mal.

La cifra que publica la web hoy para la multifactorial de 20 es un 16,75%, no el 16,82% de la tabla. No es una discrepancia escondida: la tabla es la comparación controlada —dos pasadas con una sola cosa distinta— y el 16,75% es lo que sale del ciclo completo de la web, con los precios del día y todo lo demás también al día. Son dos experimentos distintos y por eso no dan el mismo decimal.

El antes y el después los mide deslistadas_wayback/medir_impacto_deslistadas.py, que corre regenerar_carteras_honesto.py dos veces sin tocarle una línea y compara las métricas que publica la web. Las cifras están recogidas en INVESTIGACION_FACTORES_2026-09-01.txt. La cifra viva sale de carteras.json y se ve en la página de la cartera.

La otra mitad ya estaba pagada. En agosto arreglamos un problema distinto y peor: el backtest usaba la lista de miembros del S&P 500 de hoy aplicada hacia atrás, lo que permitía comprar en 2021 una empresa que el índice no admitió hasta 2025 —y la admitió precisamente porque para entonces ya había subido—. El caso que lo explica todo: AppLovin ocupaba 21 plazas-mes de la cartera y no entró en el índice hasta septiembre de 2025, después de subir un 1.365%.

Arreglarlo costó, en la ventana medida:

Trece puntos de rentabilidad anual que no existían. Y fíjate en Value 10: mejora al quitar el sesgo. No todos los factores se benefician de poder comprar a los futuros ganadores, y eso es justamente lo que hace creer que la medición está midiendo algo.

La tabla completa de las 20 carteras está en efecto_universo_pit.txt. Un matiz que va con ella: esos −13,33 puntos están medidos sobre una ventana de 4,94 años (59 rebalanceos, de agosto de 2021 a julio de 2026), no sobre los 15 años completos. Sobre la ventana larga el efecto no se puede aislar, porque el cambio de universo se aplicó a la vez que el alargamiento de la muestra. No se puede separar y no nos lo vamos a inventar.

Cero carteras cambian de composición. Las empresas que la cartera compra hoy son exactamente las mismas antes y después del arreglo. Lo único que cambia es lo que afirmamos sobre el pasado.

• El 23,89% anual de Zacks y su propia letra pequeña
• Cinco cosas que probamos y NO funcionan