Metodología

Bienvenido a la sala de máquinas. Aquí tienes cómo se calcula todo lo que hay en esta web: de qué fichero sale cada dato, qué fórmula exacta lo convierte en una puntuación, cómo se construye la cartera y qué mide de verdad la curva que ves. Cada afirmación de esta página lleva entre paréntesis el fichero del que sale, para que puedas comprobar en vez de creer. Y detrás de cada página hay veintinueve verificaciones automáticas — precios contrastados con una segunda fuente, curvas reproducidas ventana a ventana entre dos motores independientes, hasta la maquetación revisada con un navegador real. Veintiuna corren en cada ciclo del día; las otras ocho (maquetación, indexabilidad, datos estructurados, accesibilidad, direcciones estables, la navegación a la ficha, las cifras de la ficha y el contraste de precios) corren en el despliegue, porque necesitan un navegador o una segunda fuente. Y conviene ser exacto con lo que pasa cuando una falla: la de las carteras revierte sola —si carteras.json sale inflado, se restaura el último ejemplar validado antes de que lo vea nadie—, y las demás avisan pero no revierten: dejan el fallo escrito con nombre y apellidos en el registro del ciclo, y lo generado se publica igual.

Las cifras concretas de esta página están medidas sobre los datos del 21 de octubre de 2026 —la última cartera cerrada es la de la sesión del 21/10/2026 y el último ranking, el de la sesión del 21/10/2026— y llevan su fecha escrita al lado. Una cifra sin fecha no significa nada. Y no hace falta creerse ninguna: el ranking del día y la curva de cada cartera se bajan en CSV, gratis, sin cuenta y sin registro, del mismo fichero que pinta la tabla (§10). Eso, que casi nadie ofrece ni pagando, aquí es la norma.

1. Qué se publica y qué no

Empecemos por el núcleo: aquí cada rentabilidad publicada lleva detrás un backtest walk-forward reproducible, y esta página te dice exactamente qué es cada número y de dónde sale.

Y hay una distinción que es la que más cuesta mantener: las posiciones de hoy no son el backtest. La tabla de una cartera modelo son las mejores empresas de hoy según el algoritmo —lo que dice el modelo hoy—; la curva que hay encima es el resultado de haber repetido esa regla cada mes desde diciembre de 1998. Las dos cosas salen del mismo código y aun así responden a preguntas distintas.

2. El universo: quién puede entrar, y en qué fecha

El universo es el S&P 500. La pregunta difícil no es esa, es cuándo: quién estaba dentro del índice el día que el modelo tomó la decisión. Reconstruir eso es laborioso y fácil de saltarse; aquí es la base de todo el cálculo, y así se hace. Hasta el 21/8/2026 la pertenencia sale de la tabla histórica del S&P 500 de Sharadar, desde 1998 y con las empresas que después desaparecieron. Lo que sigue en este apartado —la composición reconstruida, los renombres, los tickers reciclados, los ajenos y el parche de Cboe— se aplica a nuestros datos de siempre, que solo alimentan los meses vividos desde esa fecha: la historia de Sharadar usa un único espacio de símbolos y se calcula sin parches.

Dos filtros más, pequeños y con efecto medible. Del histórico de precios se descartan 20 tickers que nunca fueron del S&P 500 (AAP, B, BL, CC, CR, DEC, E, EC, G, HR, MC, ORC, R, RC, SND, SY, TE, TY, UA, XE): un 3,8% de nombres ajenos que además no son inofensivos, porque ORC reparte un 20% anual y EC un 8% por trimestre, justo el perfil que el factor Value agarra. Y se quita una de las dos clases cuando conviven las dos de la misma empresa —GOOG con GOOGL, FOX con FOXA, NWS con NWSA— antes de elegir cartera (factores.py, CLASES_DUPLICADAS): sin eso, una cartera «equiponderada» de diez posiciones tendría el 20% del dinero en un solo negocio en 9 de los meses medidos.

Hay una excepción declarada, a la vista y con nombre propio: Cboe Global Markets desaparece de la tabla de origen en febrero de 2019 y en realidad sigue en el índice hasta hoy. Es un fallo de la fuente, no del índice, y se repara con un parche explícito que se puede apagar (universo_pit.py, PARCHES). Su efecto es pequeño: CBOE ocupaba 14 plazas-mes de la cartera multifactorial de 50 y ninguna de la de 20.

3. Los datos y sus fuentes

Fundamentales: la SEC, y la fecha de presentación

Los fundamentales salen de los documentos que las empresas depositan ante la Securities and Exchange Commission (10-K, 10-Q y, para los directivos, el Formulario 4). Cada dato de la SEC trae dos fechas: end, cuando terminó el periodo, y filed, cuando se publicó. Un ejercicio que cierra en diciembre no se publica hasta febrero o marzo. Aquí todo se indexa por filed (construir_fundamentales_pit.py): usar la cifra antes de que existiera es información del futuro, el error clásico que infla los backtests de esta industria. Datos punto-en-el-tiempo de la SEC, la fuente primaria: algo que ni la mayoría de las plataformas de pago ofrece, y que sostiene cada cifra desde el 21/8/2026; antes, las cuentas vienen de Sharadar, que también las fecha por su presentación a la SEC.

TTM: los últimos doce meses, no el último año fiscal

Los flujos —ingresos, beneficio, BPA, flujo de caja operativo, margen bruto y operativo— son cifras TTM: en el histórico, las TTM ya presentadas de Sharadar; en el cálculo diario, reconstruidas trimestre a trimestre y sumando los cuatro últimos. El balance —patrimonio, activo, pasivo, deuda, acciones, caja— es la foto del último trimestre.

La pega clásica de los trimestrales de la SEC es que vienen mezclados: un 10-Q publica a la vez el trimestre suelto y el acumulado del ejercicio, y el 10-K publica el año entero pero no el cuarto trimestre por separado. Se resuelve por resta: Q4 = ejercicio completo − acumulado a nueve meses. Con Apple FY2024, 391.035 − 296.105 = 94.930 millones, que es exactamente el cuarto trimestre fiscal que reportó Apple. La resta se hace siempre entre dos periodos que arrancan el mismo día y bajo la misma etiqueta contable; si falta un trozo y no se puede armar la cadena, se cae al importe anual de toda la vida.

Las etiquetas XBRL

Un mismo concepto contable se etiqueta distinto según la empresa y la época. Se prueban todas en orden de preferencia y gana la primera que tenga dato para ese trimestre concreto (no se descarta una etiqueta entera de golpe). Estas son las canónicas (construir_fundamentales_pit.py, CONCEPTOS y BALANCE):

Las decisiones de esa tabla no son cosméticas. Se añadió el coste de ventas porque Netflix abandonó GrossProfit en 2021 y McDonald's, Chevron, Dow, Nucor y Corteva no la usan: sin margen bruto se quedaban con dos de los cinco componentes de Quality, por debajo del mínimo de tres, y caían del factor entero. Se añadieron etiquetas de deuda porque las tres primeras dejaban sin apalancamiento a bancos, aseguradoras, petroleras y REIT. Y no se añaden SecuredDebt, UnsecuredDebt ni SubordinatedDebt aunque muchas las publiquen: son trozos de la deuda, y usar un trozo como si fuera el total dice que la empresa debe menos de lo que debe, que es peor que no puntuarla.

Precios: qué se descarta y por qué

El histórico de precios hasta el 21/8/2026 viene de Sharadar (ajustado por splits, con las escisiones reescaladas y todas las empresas que salieron del índice). El día a día, de APIs financieras profesionales: las cotizaciones en vivo por API con clave y control de peticiones, y un segundo proveedor que hace de segunda opinión sobre el primero. Se usa el cierre ajustado por splits pero no por dividendos (daily_update.js): los dividendos se suman aparte, en su fecha ex, y usar el precio ya ajustado por dividendos los contaría dos veces. La lista de símbolos vive en un solo sitio, simbolos_yahoo.json: dos copias de la misma lista siempre acaban divergiendo.

Canjes que el proveedor codifica como splits. AvalonBay dejó de cotizar el 14/8/2026 y cada acción se cambió por 2,793 de Vivmark. El proveedor lo declara como un split 2,793:1 con fecha 17/8 y sirve toda la serie de AVB dividida por 2,793 (65,90 donde cerró a 184,06). No es un split: es un canje, y tratarlo como split reescalaría 1.543 de 1.556 filas y dejaría un escalón del −64% en junio de 2020 que nunca ocurrió. La serie de AVB se queda en su escala y termina el 14; mapearla a VMRK empalmaría dos empresas. La distinción está declarada, con su prueba, en simbolos_yahoo.json: en renombres solo entran renombres puros y comprobados —BNY da exactamente los mismos cierres que BK en las 1.044 fechas comunes, y ECHO los mismos que SATS en 1.045—; las fusiones van en delistados.

Los splits de verdad sí se aplican, y hacia atrás, sobre el histórico completo: se compara lo descargado con lo guardado en los días que se solapan y, si la razón mediana se aleja de 1 o el proveedor declara un split en la ventana, se vuelve a bajar la serie entera de ese ticker. Reescalar solo una ventana de días dejaría la serie partida en dos escalas y fabricaría desplomes que nunca ocurrieron —KLAC de 1.940,04 a 192,92 (−90,1%), CVNA −80,3%, CRWD −75,4%, DD +209,1% por un contrasplit—: por eso la escala se comprueba siempre contra la serie entera.

La referencia de mercado

La vara de la versión equiponderada es el S&P 500 equiponderado calculado con los mismos datos que las carteras: todas las empresas que estaban en el índice cada mes, a partes iguales, con los dividendos reinvertidos, incluidas las que después desaparecieron. Es la referencia justa de una cartera que también reparte a partes iguales: compararla con un índice ponderado por capitalización mezclaría dos cosas distintas —la selección de empresas y la forma de repartir— y no dejaría ver cuál de las dos hace el trabajo. La versión por capitalización se mide contra SPY, el ETF del S&P 500, que cotiza desde 1993 y cubre la ventana entera.

Hasta septiembre de 2026 la vara equiponderada era RSP, el fondo que replica ese índice, y no una media propia, por un motivo que era cierto: una media del propio universo solo promedia las empresas de las que hay precios, así que hereda el mismo sesgo de supervivencia que pretende juzgar (según el universo que se promediara salían +64,7% o +83,9% acumulados en una ventana en la que RSP hizo +46,3%). Con el backtest largo ese motivo desaparece —ahora tenemos el precio de todos los miembros del índice en cada fecha, los desaparecidos incluidos— y aparece otro: RSP no existe antes de mayo de 2003, y el backtest empieza en 1998. Así que la vara es el cálculo, y RSP pasa a ser su comprobación: en los 23 años en que existen los dos, el cálculo le saca +0,55 puntos al año, que es lo que cobra el fondo más lo que le cuesta operar, y mes a mes se mueven casi igual (correlación de 0,999, medido el 11/9/2026). Si algún día se separan más de un punto y medio al año, la web deja de publicar el track record en vez de enseñar una vara rota.

Asimetría que hay que declarar: ni la vara calculada ni nuestras carteras descuentan costes, mientras que RSP y SPY, que son fondos, llevan su comisión dentro del precio (0,20% RSP y 0,09% SPY). En la versión equiponderada la comparación es de igual a igual; en la versión por capitalización, la comisión de SPY juega un poco a nuestro favor.

Y si la referencia no llega hasta donde llega la cartera, se recorta el calendario y se dice, no se rellena. Arrastrar el último cierre de la referencia cuando va por detrás de los precios de las acciones le regalaría al mercado una subida que no hizo —cuatro sesiones de desfase valen un +0,87% inventado—. Un punto menos en la curva es un hueco visible; un punto con dos fechas dentro es una cifra falsa (regenerar_carteras_honesto.py).

4. Los cuatro factores, uno a uno

Aquí tienes la receta completa, con umbrales y límites incluidos. Hay una sola definición de cada factor y la usan las dos mitades del sistema: el ranking que ves y el backtest que lo mide (factores.py). No es un detalle organizativo: con dos definiciones del mismo factor —una para el backtest y otra para el motor de la web— se estaría enseñando la rentabilidad de una junto al ranking de la otra, que no es lo mismo. Aquí es una definición, en un fichero, compartida por las dos mitades.

Momentum

Rentabilidad a doce meses saltándose el último, dividida por la volatilidad anualizada. Sale de precios, no de cuentas.

momentum = ( P[t−21] / P[t−252] − 1 ) / ( σ · √252 )
σ = desviación típica poblacional de las variaciones diarias de las últimas 252 sesiones

Se exigen 253 cierres, más de 30 variaciones diarias válidas y volatilidad estrictamente positiva; si no, no hay momentum y se dice por qué (historia_corta, hueco_en_extremos, pocas_sesiones, volatilidad_cero). El salto de 21 sesiones es el estándar de la literatura: la última mensualidad se excluye porque a un mes el efecto se invierte.

Value — tres rentabilidades sobre el precio, mínimo 2 de 3

ey = BPA(TTM) / precio rentabilidad por beneficio
by = (patrimonio / acciones) / precio rentabilidad por valor contable
sy = (ingresos TTM / acciones) / precio rentabilidad por ventas

Quality — cinco ratios, mínimo 3 de 5

roe = beneficio / patrimonio
roa = beneficio / activo
gm = beneficio bruto / ingresos margen bruto
om = resultado de explotación / ingresos margen operativo
lev = deuda / patrimonio ENTRA INVERTIDO: más deuda, peor

Los cinco se piden por parejas de la misma presentación (§3). Y cero deuda a largo plazo declarada explícitamente no es un hueco: es el mejor apalancamiento posible. Cinco empresas del índice lo declaran hoy —CMG, FSLR, ODFL, SNDK y WDC— y ese cero declarado puntúa como lo que es: la mejor nota de apalancamiento, nunca confundido con un dato que falta.

Growth — tres crecimientos interanuales, mínimo 2 de 3

g_rev = ingresos(hoy) / ingresos(hace 1 año) − 1
g_eps = BPA(hoy) / BPA(hace 1 año) − 1
g_ocf = flujo operativo(hoy) / flujo operativo(hace 1 año) − 1

«Hace un año» es otra foto punto-en-el-tiempo, tomada con la misma regla: solo lo que era público ese día (pit.py, foto_anterior()). La base tiene que ser positiva: crecer un tanto por ciento sobre una pérdida no significa nada —de −16,50 a +2,81 no es «un 117% más de beneficio», es otra cosa que este cociente no sabe medir—. Eso es distinto de que no haya cuentas del año pasado, y se emiten dos motivos distintos (base_no_positiva y sin_ano_anterior). Boeing publica sus tres cifras del año anterior; lo que pasa es que dos son pérdidas.

Antes de normalizar: qué se tira y qué se recorta

Hay dos rangos por componente, y la diferencia importa mucho. POSIBLE es lo que una empresa real puede llegar a tener: fuera de ahí el dato está mal —no es una empresa extraordinaria— y el componente se descarta. LIMITES es el recorte estadístico dentro de lo posible: valores reales pero extremos que, sin recortar, disparan la desviación típica y comprimen el Z-Score de todas las demás.

Recortar un dato roto es peor que tirarlo. A Equity Residential le salía un margen bruto de 5.070 porque su etiqueta de ingresos de ese periodo eran 216.000 dólares en vez de 2.900 millones; recortado a 1,0 no quedaba «descartado», quedaba como la mejor del índice. Así es como SBAC acabó #4 de 476 en Quality, y como BRK-B fue #1 en Value con la nota máxima por un BPA de clase A aplicado a la clase B (rentabilidad por beneficio del 4.253%).

Los suelos no son simétricos por una razón concreta. Los ingresos no pueden caer más de un 100%, así que g_rev tiene el suelo en −1. El BPA y el flujo de caja sí pueden: basta con que crucen a negativo. Un −1,16 ahí no es un dato roto, es una empresa que pasó de ganar dinero a perderlo, que es justo lo que el factor debería penalizar; con el suelo en −1 se descartaba y la empresa se quedaba sin crecimiento.

Dos filtros de cordura sobre las métricas «por acción»

Son dos y no uno, porque no todas dependen de lo mismo. El valor contable y las ventas por acción solo necesitan que el recuento de acciones sea creíble (mínimo un millón; la empresa del índice con menos acciones es NVR, con unos 2,9 millones). La rentabilidad por beneficio necesita además que el BPA cuadre: BPA × acciones / beneficio tiene que estar entre 0,33 y 3,0.

El mínimo de acciones existe porque unas cuantas empresas publican el recuento en millones bajo una etiqueta y en unidades bajo otra: McDonald's daba 711,1 y 710.505.859, y con 711 acciones «capitalizaba» 195.000 dólares. El margen del BPA es ancho a propósito, para no confundir un error de escala con el efecto legítimo de las preferentes: Albemarle paga unos 190 millones al año de dividendo de preferentes convertibles, su identidad da 0,16 y el dato es correcto. Cada una de las tres métricas lleva su propia bandera: un BPA raro no se lleva por delante a las otras dos.

Cuando una casilla sale vacía, el motivo lo emite quien la vació

Cada componente que no llega a puntuar deja escrito su código y la cifra que lo sostiene, en la misma línea en la que se descarta (factores.py, función _anotar; se publica en motivos_factores.json). Un motivo emitido no puede contradecir al cálculo porque sale del cálculo.

La alternativa cómoda —que el navegador adivine el motivo mirando qué campos faltan— se descartó midiéndola: un motivo deducido de síntomas le diría a Boeing «no hay cuentas de hace un año» teniendo las tres cifras publicadas, y a NVR «bancos y aseguradoras, o deben más de lo que tienen» siendo una constructora con 3.391 millones de patrimonio positivo. Adivinando se acierta una de cada tres veces; por eso el motivo lo emite el cálculo, no el síntoma.

Los códigos son: falta_en_la_sec, acciones_no_creibles, bpa_no_cuadra, patrimonio_no_positivo, ingresos_no_positivos, base_no_positiva, sin_ano_anterior, fuera_de_rango, sin_cuentas, periodos_distintos; y a nivel de factor, pocos_componentes, sin_normalizar y clase_duplicada. En la sesión del 21/8/2026 hubo 41 casillas vacías en 499 empresas: 39 por no llegar al mínimo de componentes y 2 por historia de precios demasiado corta.

5. Cómo se combinan: el Z-Score

Cada componente se normaliza por separado y luego se promedian los Z. En ese orden, y el orden es todo el asunto.

Z(componente) = recorte±3 [ signo · (x − media) / desviación ]
Z(factor) = recorte±3 [ media de los Z de sus componentes disponibles ]
Z(multi) = ( Z_momentum + Z_value + Z_quality + Z_growth ) / 4

La media y la desviación se calculan sobre el universo puntuado de esa fecha, no sobre una tabla histórica: la desviación es poblacional, se exigen al menos 20 empresas con ese componente y una desviación estrictamente positiva. El signo es −1 para el apalancamiento (más deuda, peor) y +1 para todo lo demás. La winsorización a ±3 se aplica dos veces, al componente y al factor.

El multifactorial solo puntúa a empresas que tienen los cuatro factores. Puntuar con dos y compararla con otra que tiene cuatro no es comparar. Ese es el motivo de que el ranking multifactorial sea más corto que los de un factor: en la sesión del 21/10/2026 había 494 empresas con momentum, 491 con value, 491 con growth, 471 con quality y 464 con los cuatro, sobre una lista de 503 constituyentes.

6. El walk-forward

Nuestro backtest está construido para responder a una sola pregunta: qué habría pasado de verdad. La forma más fácil de hacer que una estrategia parezca brillante es elegir a las ganadoras con los datos de hoy y luego medirlas contra los precios del pasado —produce cifras espectaculares y cero valor predictivo—, así que aquí se hace exactamente al revés, y de forma reproducible: la historia hasta el 21/8/2026 se calculó una vez y se congeló, y cada mes nuevo lo añade el ciclo diario (regenerar_carteras_honesto.py, y su gemelo de laboratorio backtest_honesto.py):

La rentabilidad es total: el rendimiento de cada tramo es (precio_final − precio_inicial + dividendos) / precio_inicial, contando los dividendos cuya fecha ex cae dentro del tramo. Se aplica igual a la estrategia y al mercado.

Y una posición que deja de cotizar se cierra, no se evapora. Si la cotización se corta a mitad de tramo por una opa, una fusión o una exclusión, devolver «sin dato» borraría a esa empresa del promedio como si nunca se hubiera comprado, y el sesgo de supervivencia volvería a entrar por la puerta de atrás. Se liquida al último precio conocido y ese resultado cuenta.

Las métricas, y cómo se miden para no favorecer a la cartera

Cuándo empieza cada curva, y por qué no en cero

Desde diciembre de 1998 el universo punto-en-el-tiempo ya llena las veinte carteras, así que hoy todas arrancan el mismo día. La regla sigue ahí para cuando no sea así: un periodo sin cartera es un hueco declarado, nunca un cero inventado: un mes plano que no existió bastaría para que dos pantallas dieran dos CAGR distintos del mismo acumulado. La serie empieza en el primer periodo con la cartera llena de verdad, y un hueco después de haber empezado no se rellena: el programa se para y avisa.

Las cinco estrategias de un mismo tamaño arrancan todas en la fecha en la que el universo llena las cinco, que es la de la multifactorial (necesita las cuatro componentes a la vez y es la más exigente). Con el fichero del 21/10/2026: las carteras de 10 y 20 posiciones arrancan el 31/12/1998 y las de 50 y 100 el 31/12/1998. Momentum, value y quality podían haber empezado antes; empezar más tarde no es inventar un dato, callarlo sí lo sería.

7. Costes

Muy pocas webs te cuentan lo que cuesta seguir su estrategia; aquí está medido y publicado. Y para que lo leas con las cartas boca arriba, primero lo importante: ninguna curva de esta web lleva costes. Ni comisiones, ni horquilla de compraventa, ni deslizamiento, ni impuestos. Tu resultado real será inferior. Está escrito en los avisos que acompañan a cada cartera en carteras.json y se dice aquí otra vez porque es la limitación que más pesa sobre una estrategia que rota cada mes.

Lo que sí se mide, aparte, es la rotación y lo que costaría (medir_senal.py). El supuesto está escrito: 10 puntos básicos por lado (0,10% del importe operado, en cada lado), una cifra redonda y deliberadamente conservadora para valores del S&P 500 —cubre comisión de un bróker minorista, media horquilla de una empresa grande y algo de deslizamiento—. Se cambia con --coste. El coste anual en puntos es rotación_anual × 2 × 0,0010, porque cada renovación es una venta y una compra.

La banda de histéresis es la forma barata de recortar rotación sin cambiar la señal: una posición se mantiene mientras siga dentro del top 2N y solo se vende cuando cae por debajo; los huecos se rellenan con los mejores no poseídos. Mismo criterio de entrada, uno más laxo de salida. No está aplicada en las carteras que publica la web: es una medición, no la estrategia.

El medio punto al año de arriba es el coste de la rotación bajo un supuesto que conviene decir en voz alta: 10 puntos básicos por lado, sobre 59 rebalanceos de 2021-2026 y sin universo punto-en-el-tiempo. La misma cartera, medida con medir_costes.py sobre los 330 rebalanceos de la historia larga, cuesta 31 pb al año suponiendo una horquilla declarada de 3 pb, y 219-274 pb con la horquilla que estiman nuestros dos estimadores de los máximos y mínimos del día, que es una cota alta. Las tres cifras son el mismo cálculo con supuestos distintos, no tres resultados que se contradigan. Por eso toda cifra de coste de esta web dice tres cosas: si la horquilla es supuesta o estimada, con qué comisión y qué capital, y sobre qué ventana. Sin esas tres, dos números del mismo cálculo se leen como una contradicción. No incluye el cambio de divisa —que para un inversor en euros puede ser el gasto mayor y es el más fácil de evitar— ni impuestos: una cartera que rebalancea cada mes realiza plusvalías cada mes, y un fondo indexado las difiere.

8. Qué dicen las pruebas

Casi tres décadas de walk-forward reproducible, fichero a fichero: pocas casas pueden enseñarte una muestra así, y esta es la nuestra. Todas las cifras de esta sección salen de carteras.json tal como está publicado hoy, sobre la ventana 31/12/1998 → 21/10/2026: 27,81 años y 333 meses medibles, los mismos para todos los tamaños de cartera. (Los rebalanceos son uno más que los meses: el último ya está comprado y su mes no ha cerrado.)

Y una muestra de que aquí no se maquilla nada: léanse con cuidado las filas de Value y de Growth: son las de alfa negativa, y Value tiene además la beta más alta y la peor caída de la tabla (carteras.json del 11/9/2026). Una estrategia puede terminar arriba y aun así no haber batido a nada, y se publica igual.

La ventaja: medida, no demostrada

Someter tu propia ventaja a un test estadístico y publicar el resultado aunque no te favorezca es rarísimo en este sector. Nosotros lo hacemos en cada arranque del servidor, sobre la curva publicada:

El árbitro de señales: ¿ordena la puntuación?

Un backtest de cartera responde «cuánto habría ganado una cartera de 20». Es una trayectoria: depende del corte en 20, del azar de unos pocos valores y de la suerte de las fechas. Para decidir entre dos definiciones parecidas del mismo factor hace falta medir la señal, no la cartera (medir_senal.py). Cuatro estadísticos, con su definición exacta escrita en el propio fichero:

Conviene leer esa tabla entera y no solo la última fila. Son IC pequeños —una centésima de media— con una desviación de 0,12 a 0,21 entre meses: las señales ordenan poco y con mucho ruido. Value es el único factor con la escalera de deciles ordenada de arriba abajo (monotonía +0,90; a doce meses su mejor decil le saca 3,4 puntos al peor). Momentum tiene IC positivo pero la escalera plana, quality la tiene al revés con un IC casi nulo, y growth sale invertido: a doce meses sus peor puntuadas rinden 2,8 puntos más que las mejor puntuadas. El multifactorial promedia todo eso: IC positivo y escalera casi plana. Con la historia corta, quality salía invertido y momentum era el más limpio; con casi el doble de historia el reparto cambia, que es lo que cabe esperar de señales tan débiles. Todo está publicado porque todo está medido; no se elige lo que favorece.

9. Lo que no sabemos

Una sección como esta es de lo más raro que vas a encontrar en una web financiera, y es de lo que más orgullosos estamos: decirte con precisión dónde acaba lo que sabemos es la mejor prueba de que todo lo demás está medido de verdad. Nada de lo que sigue resta a lo anterior; lo delimita.

Hay además un desfase que no es un fallo y conviene entender: los fundamentales son trimestrales y un trimestre tarda unas seis semanas en llegar a la SEC. Hasta esa fecha el modelo sigue con el trimestre anterior. Es el retraso que tiene también cualquier inversor real, no un sesgo.

10. Cómo comprobarlo tú mismo

No te pedimos un acto de fe: te damos los datos. Publicar la metodología sirve de poco si no se pueden bajar los números, así que todo lo que pinta esta web se descarga gratis y sin cuenta, del mismo fichero que pinta la tabla: no puede decir otra cosa que la pantalla.

Cada CSV lleva su fecha en la cabecera y en el nombre del fichero, para que dentro de un mes se sepa de cuándo es.

Los veintinueve guardianes

Una comprobación que se hace una sola vez no es una garantía: es la foto de un día bueno. Veintinueve verificadores corren sobre los datos antes de publicarlos, con una sola orden (verificar_todo.py), y distinguen tres estados y no dos: bien, mal y no examinado — porque «no he podido comprobarlo» no es «está bien», y un verificador que confunde los dos aprueba en falso.

Uno de esa lista, medir_cobertura_pit.py, vigila un riesgo que ningún otro mira: que el backtest cayera en silencio a un fichero de fundamentales con solo las empresas de hoy —507 en vez de 880—. Eso dejaría a 205 de los 498 miembros del índice de febrero de 2011 sin fundamentales, elegiría el top-20 de 2011 entre supervivientes e inflaría la cartera multifactorial de 20 en +2,06 puntos de CAGR —medido en agosto de 2026 sobre la historia anterior, que empezaba en 2011—. Y el verificador del backtest no lo cazaría: su prueba del veneno busca fugas de futuro, y esto no es una fuga, es un sesgo de selección. Por eso la cobertura de cada fecha tiene guardián propio.

Todo el cálculo diario se rehace tres veces cada día hábil (00:00, 15:31 y 22:20, hora de España) y los ficheros de datos se reescriben enteros en cada ciclo; la historia hasta el 21/8/2026 está congelada y no se recalcula. Las cifras vivas —las que cambian de un ciclo al siguiente— las escribe el servidor al servir la página, tomándolas del fichero publicado. Las mediciones puntuales sí están escritas a mano, y por eso llevan al lado la fecha en que se hicieron: nadie las regenera, y una medición sin fecha no valdría nada.

La cartera del modelo, cada semana en tu correo

Cada sábado, su semana en un minuto: cómo fue, lo mejor y lo peor, y qué directivos compraron con su dinero. Y el día que el modelo se rehace, qué entra y qué sale. Es una simulación, no un consejo. Como mucho un correo a la semana, sin publicidad y sin cuenta; te das de baja con un clic. Lo hace una persona: Pol Gracia.

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