Evidencia › Qué ratio riesgo-beneficio paga más en una c…

Qué ratio riesgo-beneficio paga más en una cuenta de fondeo: 670,000 simulaciones

Por Seth Pacheco · actualizado el 21 de agosto de 2026

En simple

Pusiste un puesto de comida en un mercado y el dueño del local te pone tres condiciones. Te paga como máximo una cantidad fija cada vez que pasas a cobrar. Tienes que haber vendido en varios días distintos, no todo en una sola tarde. Y si se te juntan las jornadas malas, te quita el puesto.

Cuando simulamos ese mercado, gana quien vende platos baratos todos los días. Se lleva más dinero a casa que quien espera el pedido grande de un banquete. El banquete deja más por venta, cierto, pero cuando llega no cabe en el límite de cobro, y la espera deja demasiados días vacíos. Perder el puesto le pasa a los dos: es parte del costo, no un accidente.

Eso es una cuenta de fondeo. Nada de esto dice que el banquete se cocine peor. Dice que, con estas reglas, no se paga.

Qué significa para ti

Si operas una cuenta de fondeo, la decisión de mañana es de objetivos, no de análisis. Si vienes apuntando a 1:2 o más lejos, baja al rango 1:0.6–1:0.8 y quédate ahí mientras las reglas del producto sigan siendo estas. Cuando la firma cambia sus reglas, cambia la respuesta. Los tres valores empatan: no gastes semanas buscando el decimal perfecto. Elige uno —AST opera en 1:0.8— y dedica ese esfuerzo a ejecutar igual todos los días.

El objetivo lejano no es mal trading; es que el producto cobra distinto. Hay un tope por retiro que recorta el acierto grande. Hay un mínimo de días positivos que premia frecuencia y no tamaño. Y hay un trailing drawdown: el colchón de pérdida que la firma tolera antes de cerrarte la cuenta. Al tamaño de riesgo con el que simulamos, dos malas seguidas lo agotan. Cobrar seguido paga más que cobrar en grande. Y sostener un sistema de 35% de aciertos implica rachas de cinco a siete pérdidas consecutivas como rutina. Ahí es donde el trader se sale del sistema, antes de que el sistema falle.

Segunda decisión: presupuesta cuentas quemadas. Incluso el escenario que más retira las quema. Una cuenta cerrada no prueba que el método falló; es un costo del negocio y conviene tratarlo como línea de gasto, no como crisis.

Tercera: no te lleves esto a tu capital propio. Fuera de esas reglas no está demostrado, y tenemos una contradicción interna abierta sobre otro de nuestros modelos. Y si alguien te vende objetivos lejanos dentro de fondeo, el listón está publicado. Para que 1:2 gane haría falta una ventaja por operación de 28.5%, y los mejores hedge funds sostienen entre 1% y 3%.

Ese resultado no se puede citar suelto. Viaja con tres condiciones, y las tres son parte de la cifra:

1. El multiplicador es un rango, 6–9x. El "9x" del material original depende de cómo se aplique el factor de ajuste; con factor uniforme baja a 6.71x.
2. El óptimo es un rango, no un punto. 1:0.6, 1:0.7 y 1:0.8 son empate estadístico. El punto exacto se mueve según cómo se modele el win rate.
3. El resultado está acotado al contexto de una cuenta de fondeo, y tenemos una contradicción interna abierta que aún no resolvemos. La declaramos abajo.

¿Por qué un ratio que gana menos por operación termina retirando más?

Porque el dinero no lo decide la operación: lo deciden tres reglas del producto. Una cuenta de fondeo no paga por acertar en grande, paga por sobrevivir y por cobrar seguido. Un R:R alto choca con las tres reglas a la vez; un R:R bajo pasa entre ellas sin fricción. Si ya pasaste una evaluación y viste la cuenta cerrarse antes de tu primer cobro, conoces este mecanismo por dentro.

El efecto compuesto sobre la misma ventana de 90 días simulados:

A 1:0.7, los 19.7 retiros sobre 90 días equivalen a un cobro cada 4.6 días. Es una salida del simulador en el brazo 1:0.7, el de la validación original. No es un plazo que prometamos a nadie, ni la cadencia de una cuenta real: AST opera hoy a 1:0.8. Tampoco publicamos los dólares simulados de ninguno de los dos brazos: dependen del tamaño de riesgo que se le fije al simulador. Una cifra en dólares sin ese denominador es una promesa disfrazada de dato.

Queda la pregunta incómoda: cuánto más es "más".

¿Cuánto más retira exactamente? Entre 6 y 9 veces

Aquí corregimos nuestra propia cifra, y la corregimos hacia abajo. El claim pedagógico original de AST decía que el ratio con 4x menos ventaja por operación terminaba retirando 9x más. Una auditoría metodológica externa sobre el argumento de 670K simulaciones (DeepSeek R1, 15-abr-2026) lo corrigió. El multiplicador depende del esquema de factor de ajuste aplicado a los brutos.

• Con factor diferencial (0.78 para los R:R bajos, 0.58 para los altos): 9.03x.
• Con factor uniforme (cualquier valor, igual para ambos brazos): 6.71x.

El 34% de inflación sale del spread 0.78/0.58, no de algo observado. La dirección del hallazgo se sostiene —los R:R bajos retiran más—, pero el dramatismo del "9x" es condicional a una decisión de modelado nuestra. Por eso publicamos el rango y nunca el extremo.

¿Cuál es el R:R correcto? Un rango, no un número

Buscamos el número exacto y lo que apareció fue una meseta. El experimento de validación confirma que el tier S es un empate estadístico. Con los brutos de AST reconstruidos, el óptimo puntual cae en 1:0.8; con brutos de un Monte Carlo independiente, cae en 1:1.1. La designación de un punto óptimo único no es robusta al modelado del win rate.

Un barrido aparte (16 win rates × 1,000 simulaciones) muestra por qué el rango importa más que el punto. El ratio 1:0.8 con 63.4% de aciertos produce resultados equivalentes a 1:0.7 con 65%, con un delta de −2.8%. Dentro del tier S preferimos la simplicidad operativa antes que la optimización marginal. AST opera hoy en 1:0.8.

¿No es lo mismo subir el win rate que bajar el R:R?

Matemáticamente pueden empatar; estructuralmente no. La equivalencia que usamos para enseñarlo:

Un 35% de aciertos a R:R 1:2 produce una expectativa prácticamente igual a la de un 58% de aciertos a R:R 1:0.8. Del orden de $44 por cada $1,000 arriesgados, cifra aproximada de nuestra fuente interna y antes de comisiones. Expectativa equivalente, sostenibilidad muy distinta, por tres razones:

1. Psicológica. Sostener 35% implica rachas de 5 a 7 pérdidas consecutivas como rutina. El trader se sale del sistema antes de que el sistema falle.
2. Técnica. Una falla de plataforma, de internet o de ejecución se absorbe en un sistema de aciertos altos. En uno de aciertos bajos se acumula sobre una racha ya estresada.
3. De régimen. Un objetivo cercano al precio de entrada es más probable de tocarse que uno lejano, con independencia de la volatilidad del momento. Los R:R altos necesitan movimientos amplios sostenidos.

La palanca no es el R:R. Es la expectativa que puedes sostener.

¿Qué tendría que ser cierto para que el R:R alto ganara?

Un resultado que nadie puede romper tampoco vale nada. Este se rompe así. El rango 1:0.6–1:0.8 se mantiene óptimo mientras el crecimiento de ventaja sea de hasta ~8% por cada 0.1 de R:R adicional. Para superar 1:0.8 operando a 1:2.0 haría falta una ventaja de 28.5% por operación. Los mejores hedge funds sostienen entre 1% y 3%. Esa es la condición de falsación de esta página, y no la vemos cumplida en ningún lado.

Cómo medimos esto

Todo lo anterior sale de un solo montaje. Aquí está, pieza por pieza, para que puedas discutirlo:

• Muestra: 670,000 simulaciones Monte Carlo = 31 valores de R:R × 10,000 corridas, más 15 valores de R:R × 12 tasas × 2,000 corridas.
• Entorno modelado: una cuenta de fondeo con trailing drawdown de $2,000, tope de retiro de $2,000 por cobro y mínimo de 5 días positivos. El régimen de operación: dos operaciones por día repartidas en rotación entre cuentas, horizonte de 90 días.
• Eje barrido: el R:R, con el win rate fijo en cada corrida.
• Auditoría: revisión metodológica externa del argumento (15-abr-2026), más una auditoría de tres vías sobre el motor de simulación en su versión posterior (may-2026).

Limitaciones que declaramos:

• El modelo asume independencia entre operaciones y win rate constante dentro de cada simulación. No modela autocorrelación por régimen de mercado ni degradación temporal del sistema.
• Al mover el R:R con el win rate fijo, el barrido mide el edge con el nombre del eje. Lo vimos en un motor donde el win rate se mueve de forma endógena sobre recorridos reales de precio. Ahí, recortar el objetivo alrededor de un 30% compró solo 5 puntos de aciertos (de 56.5% a 61.5%) en uno de nuestros modelos propietarios. El barrido asume más de lo que el mercado paga.
• Las reglas del producto cambian y mueven la respuesta. El 1-mar-2026 una empresa de fondeo subió su tasa de consistencia para retiros de 30% a 50%. La aprobación con todo el riesgo en una sola operación cayó de más del 40% a cerca del 20%. Un resultado que depende de las reglas caduca cuando cambian las reglas.
• No publicamos la configuración ejecutable del modelo: ni tamaños por fase, ni valores de stop, ni horarios. Publicamos qué medimos, sobre qué, con qué método y qué salió.

Lo que esto NO dice

Estos son los límites del resultado, dichos por nosotros antes de que los diga alguien más:

• No dice que un R:R bajo sea mejor trading. Dice que paga más dentro de un producto que castiga la varianza. Fuera de esas reglas —capital propio, otro producto, otro horizonte— el resultado no está demostrado.
• No dice "9x". Dice 6–9x, y el extremo alto depende de un esquema de factor elegido por nosotros.
• No dice que 1:0.7 sea el punto óptimo. Es un rango con empate estadístico; el punto se mueve a 1:0.8 o a 1:1.1 según cómo se modele el win rate.
• Tenemos una contradicción interna abierta y sin resolver, y es posterior a la auditoría que sostiene el rango (15-ago-2026). Sobre un motor de fondeo distinto y un modelo propietario nuestro, el R:R quedó cerrado en 1:1. Subirlo a 1.1, 1.2 o 1.3 no mejora el negocio en 36 de 36 celdas, y 0 de 80 celdas del barrido pasan el gate. Pero bajarlo al tier S tampoco gana ahí. Por debajo de un ratio justo por debajo de 1:0.8 el desafío se vuelve infactible. La razón: no existe tamaño que haga que dos aciertos netos alcancen el objetivo sin pasarse del drawdown de evaluación. Con un matiz que nos obliga a decir nuestra propia documentación interna: ese "1:1" es una etiqueta, no un R:R alto. La causa está en cómo ese modelo gestiona la salida. La gran mayoría de las operaciones termina con un objetivo mucho más cercano a la entrada que la etiqueta. El ratio que efectivamente se realiza queda bastante por debajo de 1:1 — más cerca del tier S de esta página que de su opuesto. Aun así, la tensión sigue abierta: nuestra documentación interna ordena resolverla antes de volver a citar el rango 1:0.6–1:0.8 como regla general. Mientras no se resuelva, esta página es un resultado de contexto, no una ley.
• No dice que dejes de quemar cuentas. Aun en el mejor brazo, el simulador quema 9.1 cuentas cada 90 días. Quemar es parte del costo, no una anomalía.
• "R:R negativo" no significa expectativa negativa. Es una etiqueta para un ratio menor a 1:1. La expectativa la determina la combinación de ratio y aciertos.

Los retiros verificados de nuestros traders están publicados, uno por uno, en el muro de retiros.

Si quieres ver cómo se aplica esto dentro de una operativa completa, la formación está en biblioteca.ast.bar.