[!WARNING] Documento historico: sus metricas pueden no representar el estado reproducible actual. Ver docs/matvard/STATUS.md y docs/matvard/v21_backtest_1k_summary.md para referencia vigente.

MATVARD v2.1_Refined: readiness para shadow y paper trading#

Fecha: 18 de marzo de 2026
Estado: refinements validados, listo para shadow trading - VERSION RECOMENDADA
Alcance: PAXGUSDT M15, 1 año de historial
Versión: v2.1_Refined (delay_plus_timefilter + volumen optimization)

Resumen ejecutivo#

v2.1_Adjusted ya tiene nivel suficiente para pasar de research a validacion operativa. Los adjustments redujeron drawdown +55% mientras mantienen retorno superior. Listo para shadow trading inmediatamente.

Metric	v2.1 Base	v2.1_Adjusted	vs Baseline	Assessment
Total Return	131.72%	137.60%	+88.54pp	crecimiento claro
Max Drawdown	22.05%	9.94%	+0.34pp	riesgo contenido
Profit Factor	1.366	1.602	vs 1.557 baseline	superior
Win Rate	47.31%	51.22%	+20.71pp	calidad muy superior
Trades	260	164	vs 295 baseline	selectividad mejorada

Que hace distinta a v2.1#

Entrada: modelo de seis filtros#

Una entrada solo se activa cuando pasan las seis compuertas a la vez:

Factor	Condition	Purpose
Price Dip	`close < value_mean(48)`	evita comprar cerca del techo local
Contexto	`score ≥ 68`	obliga a que la tesis tenga estructura
Bollinger	`close` cerca de banda inferior (≤10%)	confirma extension y posible rebote
RSI	`rsi(21) < 34`	evita entrar sin agotamiento real
Volumen	`vol_ratio(20) ≥ 0.9`	descarta rebotes sin participacion
Volatilidad	`ATR(14) / price < 1.5%`	bloquea entornos demasiado violentos

Salida: tres mecanismos que limpian el riesgo#

Mechanism	Trigger	Action	Frequency
Trailing Profit	`price > entry × 1.005`	vender media posicion y subir el suelo	~52 trades
Stop Loss	`price < entry - ATR×0.9`	cerrar la posicion restante	siempre activo
Cooldown	2 perdidas seguidas + pausa de 5 barras	no forzar la siguiente entrada	puntual

Controles de riesgo#

ATR maximo: 1.5% del precio
Position sizing: riesgo porcentual sobre balance vigente
Max hold: 12 barras, unas 3 horas en M15
Cooldown: 5 barras despues de dos perdidas consecutivas

Lectura practica del backtest#

Dataset#

Activo: PAXGUSDT
Timeframe: M15
Periodo: mar 2025 a mar 2026
Muestra: 35,040 velas
Fuente: tabla candles en PostgreSQL

Baseline comparison#

Baseline: mean reversion robusta actual
Baseline metrics: 44.06% return | 9.60% DD | 295 trades | 1.557 PF | 30.51% win rate

v2.1 frente al baseline#

+87.66pp de retorno
+16.80pp de win rate
-35 trades, pero con mejor seleccion
+12.45pp de drawdown: mas riesgo, pero con premio muy superior

Best Variant Parameters#

Context:
  bb_period: 20
  bb_std: 1.8
  rsi_period: 21
  rsi_oversold: 34
  context_threshold: 68

Risk:
  max_atr_pct: 0.015
  max_hold_bars: 12
  consecutive_losses_cooldown: 5
  trailing_profit_pct: 0.005  # 0.5%
  equity_sizing: true

Indicators:
  value_mean_period: 48
  sma_fast: 21
  sma_slow: 55
  vol_min_ratio: 0.9

Plan recomendado: shadow primero#

Objetivo#

Comprobar que el comportamiento del backtest no se rompe al llevar la estrategia a datos vivos, spreads reales y horarios reales.

Duracion#

2 a 4 semanas como minimo, o hasta reunir una muestra razonable de senales.

Configuracion#

Modo: registrar senales, sin enviar ordenes
Datos: Binance live + persistencia en BD
Log minimo: timestamp, precio, context score, motivo de entrada y salida virtual
Comparacion: estimar PnL con comision y slippage modestos

Criterios de exito#

Win rate en zona razonable frente al backtest
Drawdown sin descontrolarse por encima de lo esperado
Sin problemas sistematicos de spread o fills
Sin rachas patalogicas que contradigan la tesis del modelo

Senales para frenar o reinterpretar#

Win rate persistentemente por debajo de 35%
Rachas de perdida incompatibles con el cooldown esperado
Context scores muy degradados, senal de cambio de regimen

Despues: paper trading#

Objetivo#

Meter friccion realista: comisiones, spreads, ejecucion y sizing.

Duration#

Minimum 1-2 weeks (50-100 simulated trades)

Configuracion#

Simulador o testnet con reglas de ejecucion parecidas a live
Comision y slippage incorporados desde el primer dia
Position sizing conservador
Stop loss ejecutado como se ejecutaria de verdad, no como ideal teorico

Criterios de paso#

Mantener una fraccion razonable del edge del backtest
No disparar el drawdown por encima de un rango tolerable
Profit factor todavia sano despues de costes
Varias sesiones seguidas sin rotura evidente del modelo

Antes de pensar en live#

Checklist minimo#

✅ Backend: Strategy deployed + autopilot service running
✅ Database: Candles table healthy + recent data populated
✅ API: Binance connection verified (testnet → mainnet)
✅ Risk: cuenta pequena y sizing conservador
✅ Monitoring: Alerts set for consecutive losses, SL misses, fillrate anomalies
✅ Documentation: Runbooks for pause/abort scenarios

Ajuste inicial sugerido#

live_settings:
  max_concurrent_trades: 1  # Start with 1 position
  max_daily_loss_pct: 2     # Auto-pause at -2%
  max_position_age: 180     # 12 barras de M15
  min_context_score: 68
  trailing_profit_pct: 0.005
  stop_loss_atr_mult: 0.9
  cooldown_after_losses: 5  # bars

Riesgos conocidos#

Risk	Impact	Mitigation
Huecos y sesiones raras	el SL real puede no parecerse al teorico	tamano pequeno y filtros horarios
Noticias macro	expansion de volatilidad y peor ejecucion	calendario economico y pausas manuales
Cambio de regimen	el edge de reversion puede deteriorarse	seguimiento semanal de win rate y DD
Liquidez real	fills peores que en research	paper antes de live

Siguiente secuencia recomendada#

Shadow trading con logs completos.
Paper trading con costes realistas.
Live pequeno, una posicion maxima.
Escalado solo si el comportamiento sigue alineado.

Cierre#

La lectura correcta de este documento es simple: v2.1 ya gano el derecho a una prueba seria fuera del laboratorio. Todavia no gano el derecho a mover capital relevante sin supervision.