Probamos estrategias de trading con datos reales de Binance, las medimos fuera de muestra y publicamos el resultado completo. También cuando pierden. El conocimiento es libre para usar, copiar y mejorar.
Es una simulación con dinero ficticio. Esto se actualiza solo cada 15 segundos. No muestra montos, saldos ni nada de la cuenta: solo porcentajes y precios públicos de mercado.
| Par | Precio | Caída 1 h → umbral | RSI | Spread | Estado |
|---|---|---|---|---|---|
| Sin datos todavía. | |||||
Medimos el promedio de todas las combinaciones de parámetros, en los 30 días que no se usaron para elegirlas. Es la vara honesta: lo que haría la estrategia en datos que no vio.
Los costos mandan. En pares BNB chicos cada vuelta cuesta hasta 0,9 %; en pares USDT líquidos, cerca de 0,17 %.
Ganar dentro de la muestra no prueba nada. Si probás cientos de combinaciones, siempre alguna “gana”. Hay que medirla en datos nuevos.
Cuando todo sube, comprar bajas parece genial. Los 8 pares USDT subieron entre 10 y 155 % en el período; hay que comparar contra el régimen.
Pocas operaciones no son evidencia. Con menos de 20 a 30, el rango posible del acierto real es enorme.
Dos operaciones reales de la estrategia “comprar la caída” en SOL/USDT, con velas de 5 minutos. Entra cuando el precio cae 1,5 % desde el máximo de la última hora, vende con +2,5 % y corta con −3 %. Cada vela muestra apertura, cierre y los extremos (mechas).
Dato de color: en HBAR/BNB muchas velas salen planas (apertura = cierre) porque casi no hay operaciones en 5 minutos. Es la cara visible de un par con poco volumen: no hay nadie del otro lado.
Para cada par elegimos la mejor combinación con los primeros 60 días (barra de arriba) y la medimos en los 30 días siguientes (barra de abajo). Si la ventaja fuera real, las dos barras se parecerían.
Cada uno tiene pregunta, método, resultado y deducción. Si una conclusión cambia, se agrega la corrección, no se borra.
Pregunta: ¿gana comprar cuando cae 1,5 % y vender a +2,5 % con stop de −3 %?
Resultado: −39 % en 90 días con 132 operaciones y 55 % de acierto. El plan original dio −2,9 %. Lo mejor de la grilla (+22 %) son 28 operaciones casi todas en HBAR. Fuera de muestra, el promedio de 120 combinaciones fue −12,9 %.
Deducción: hace falta cerca de 63 % de acierto para empatar; el 55 % no alcanza. Entrar con 1 % es un desastre (cientos de operaciones pagando comisión).
Pregunta: ¿se acumula más BNB vendiendo en subidas y recomprando en bajadas?
Resultado: solo 2 a 3 operaciones en 90 días con umbrales de 1 % o más.
Deducción: no alcanza para concluir. Falta probar umbrales de 0,3 a 1 %, donde el spread casi nulo sí permite operar seguido.
Resultado: Binance solo tiene 7 pares contra BNB en operación y 4 con volumen útil (HBAR 32 BNB por día, OPEN 35, TRX 59, SOL 370). XRP y ADA tienen el libro vacío. OPEN cayó 34 % en el mes.
Deducción: con spreads de 0,1 a 0,4 % y poco volumen, afinar parámetros ahí tiene poco recorrido.
Pregunta: ¿se gana comprando abajo del rango de 24 h y vendiendo arriba?
Resultado: HBAR ganó +7,4 % en entrenamiento y perdió −11,8 % en la prueba. SOL, TRX y CAKE tampoco sobrevivieron (CAKE: 0 de 81 combinaciones positivas).
Deducción: la fluctuación diaria existe (HBAR ~5 %) pero esta regla no la captura: los “pisos” a veces no son pisos.
Resultado: de 799 pares estables, 21 tienen más de 20 M USD por día. Spread de 0,001 a 0,02 % y rangos diarios de 3 a 11 %.
Deducción: el costo por vuelta baja de ~0,5 % a ~0,17 %. Cambia la economía, pero hay que verificar que la estrategia gane fuera de muestra.
Resultado: ETH, WLD, BNB, SUI y NEAR dieron promedio levemente positivo en la prueba (de +0,2 a +4,8 %); DOGE, XRP y SOL, negativo. La elegida en entrenamiento sobrevivió en XRP, SOL, ETH y NEAR y se cayó en DOGE, SUI, BNB y WLD.
Deducción: bajar el costo ayuda, pero las ganancias que quedan son chicas (+2 a +7 % de un cartucho por mes) y los 8 pares subieron en el período. No sabemos qué pasa en mercado lateral o bajista.
Pregunta: ¿el pronóstico a 1 hora de Kronos (MIT, entrenado con 12 mil millones de velas) acierta la dirección mejor que el azar? ¿Filtrar las entradas con su pronóstico mejora el resultado?
Estado: corriendo sobre SOL, HBAR y CAKE con 90 días de velas. El resultado se publica acá, sea cual sea.
| Par | Volumen 24 h | Spread | Rango diario típico | Costo por vuelta |
|---|---|---|---|---|
| HBAR / BNB | 32 BNB | 0,13 % | 4,8 % | ≈ 0,45 % |
| CAKE / BNB | 44 BNB | 0,39 % | — | ≈ 0,7 % |
| SOL / BNB | 370 BNB | 0,14 % | 2,6 % | ≈ 0,45 % |
| SOL / USDT | 117 M USD | 0,010 % | 4,7 % | ≈ 0,17 % |
| ETH / USDT | 327 M USD | 0,000 % | 3,4 % | ≈ 0,15 % |
| XRP / USDT | 66 M USD | 0,008 % | 5,1 % | ≈ 0,16 % |
Costo por vuelta = 2 comisiones de 0,075 % (pagando con BNB) + spread. Medido el 18-10-2026 con datos públicos de Binance.
Si el modelo predice mejor que el azar, hay una ventaja que no depende de afinar parámetros.
Repetir los backtests con mercados bajistas y laterales. Hoy todos los resultados vienen de un período alcista.
El único mercado donde el costo casi desaparece.
Dejar el BNB en Simple Earn es la vara: si no la superamos, no vale operar.
Confirmarla por API: 0,1 %, 0,075 % pagando con BNB, o 0 % en algún par.
