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Tamaño de muestra (N)

El tamaño de muestra (N) es la cantidad de casos usados para calcular estadísticas como la tasa de acierto o el resultado esperado. Si esa 'tasa de acierto del 70%' salió de 10 operaciones, entonces N=10. Cuanto más pequeño el N, más probable es que el número sea pura casualidad; solo con un N suficientemente grande la estadística se vuelve confiable.

Un mismo '70% de aciertos' puede pesar cosas totalmente distintas. Que salgan 7 caras en 10 lanzamientos de moneda es algo común: con una moneda justa pasa más o menos 1 de cada 6 veces. Pero sacar 700 en 1,000 lanzamientos es prácticamente imposible. El primer 70% se explica por el azar; el segundo es evidencia de que la moneda misma está cargada.

Con las estadísticas de trading pasa igual. Un 70% de aciertos salido de 10 operaciones es un número que puede aparecer perfectamente aunque la habilidad real sea una moneda al aire (mitad y mitad). En cambio, un 55% salido de 200 operaciones puede significar mucho más. Antes que el tamaño del número, importa de cuántos casos salió ese número.

En las señales de gráfico, cuanto más rara la señal, más pequeño el N. En condiciones extremas (por ejemplo, el RSI derrumbándose bajo 20), aun revisando años de datos aparecen apenas unas decenas de casos. La tasa de acierto de esas señales se sacude mucho con que cambien unos pocos casos, así que hay que leer el número con más cuidado.

Otro problema del N pequeño es el espigueo (cherry-picking). Si pruebas decenas de combinaciones cambiando condiciones de aquí para allá, por pura casualidad algunas darán tasas de acierto vistosas. Sacar y mostrar solo el resultado bonito parece un gran descubrimiento, pero es como repetir muchas tandas de 10 lanzamientos de moneda y presumir solo la tanda que salió bien.

Así que, donde sea que veas una tasa de acierto o un rendimiento, pregunta por reflejo: "¿de cuánto es el N?". Una estadística que no responde o no puede responder esa pregunta se puede descartar de entrada.

What the data actually shows

Barobara muestra el número de casos (N) junto a cada tasa de acierto y resultado esperado, y directamente no pone conclusiones en las combinaciones con muy pocos casos. A la página de estadísticas solo suben las señales cuya cantidad de apariciones históricas supera cierto criterio. Por ejemplo, en señales poco frecuentes como la sobreventa profunda RSI (diario), los casos son pocos y los números oscilan más — revisa siempre el N que aparece en la página. La lista completa de señales está en las estadísticas de señales.

Common misconceptions

"¿Acertar 10 seguidas es habilidad?" Si acertar la dirección es mitad y mitad, 10 aciertos seguidos son una probabilidad de 1 entre 1,024. Parece baja, pero si 1,024 personas adivinan cada una por su lado, en promedio a 1 le salen todas. En redes sociales solo se ve a esa persona, y las otras 1,023 desaparecen en silencio — a eso se le llama sesgo de supervivencia. Una racha corta de aciertos difícilmente sirve como prueba de habilidad.

FAQ

Q. ¿Con cuántos casos (N) es confiable?

No hay una respuesta exacta, pero con muestras de unas decenas es normal que la tasa de acierto oscile ±10 puntos porcentuales o más. Barobara eligió no poner conclusiones en las combinaciones con pocos casos. Lo importante es el hábito de leer cualquier número siempre junto con su N.

Q. ¿Si el N es grande, puedo confiar sin más?

Aun con N grande, los datos pueden estar concentrados en cierta época (por ejemplo, un mercado alcista), y si el carácter del mercado cambia en el futuro, los números pueden desviarse. Un N grande es condición mínima, no suficiente, y la estadística histórica es, en todo caso, distribución del pasado.

Related terms

Tasa de acierto (Win Rate)Valor esperado (EV)
For reference, not a prediction. Term explainers and historical data are not a guaranteed direction.
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