Calculadora de Objetivo de Beneficio para Prop Firm

Cómo funciona la simulación

win: equity × (1 + risk × RR)  ·  loss: equity × (1 − risk)
pass: equity ≥ 1 + target  ·  breach: equity ≤ 1 − maxDD

Las 2.000 simulaciones se operan a través de cada una de sus respectivas ejecuciones. El tamaño de cada operación se determina mediante una fracción fija (es decir, tú has indicado cuánto arriesgar en cada operación). Cada operación se gana según tu tasa de aciertos especificada; si es así, también paga según tu relación recompensa-riesgo indicada. Tras una ejecución, terminará inmediatamente al alcanzar el objetivo de beneficio (o aprobación), al tocar el límite inferior del drawdown (terminando así la ejecución), o cuando se hayan usado todas las operaciones permitidas sin haber alcanzado ni el objetivo ni el límite (como ocurriría en un desafío real sin límite de tiempo de operación, es decir, aún en marcha).

Un ejemplo práctico

Los valores predeterminados describen una estrategia retail sólida: 50% de tasa de aciertos a 1.5R, una esperanza matemática de +0.25R por operación, arriesgando 1% hacia un objetivo del 8% con un drawdown estático del 10%. Ese trader supera aproximadamente el 97% de los intentos y, aun así, alrededor de 1 de cada 35 ejecuciones muere en una racha perdedora inicial a pesar de contar con una ventaja positiva y un tamaño sensato. Ahora carga el preset de ejemplo más exigente, un objetivo del 10% sobre un drawdown del 5%, el objetivo al doble de distancia del suelo. La tasa de aprobación del mismo trader cae a aproximadamente el 84%, y aquí está la trampa: perseguir el objetivo más lejano aumentando el riesgo lo empeora, no lo mejora. Con un riesgo del 2%, la tasa de aprobación cae a alrededor del 66%; con un 3%, a alrededor del 58%, porque el suelo cercano castiga las grandes apuestas mucho más rápido de lo que el objetivo lejano las recompensa. Nada cambió en el trader; la geometría sí cambió, y las evaluaciones se fijan y comercializan exactamente sobre esa geometría.

Qué firma y cuánto tiempo tarda

El simulador puede usarse con cualquier bróker. Ingresa el objetivo y los requisitos de drawdown de tu firma para la evaluación (FTMO, Apex, TopStep, MyFundedFutures, Funding Pips, etc.), así como si es de un paso o dos pasos, futuros o forex. Las evaluaciones de un paso generalmente tienen un objetivo que va del 6% al 10% con un drawdown correspondiente del 5% al 10%. Sin embargo, los valores específicos, incluido si el suelo es dinámico, serán definidos por tu firma. Por lo tanto, usa los detalles contenidos en el reglamento de tu firma en lugar de basarte en reglas generales. Un valor de "operaciones medianas para aprobar" proporcionará directamente la respuesta a la pregunta de cuánto tiempo tardará. Para convertir esto en el número total de días de operación antes de superar la prueba, simplemente multiplica el resultado por el número promedio de operaciones por sesión de trading. Por último, ten en cuenta que el cuarto más lento de las ejecuciones en cualquier simulación generalmente tardará mucho más que la ejecución mediana.

Interpretar los números como una decisión de negocio

Multiplica los intentos esperados por la tarifa de evaluación y obtendrás el coste real de obtener financiación con tu estrategia, antes de cualquier pago. Ese número pertenece junto al umbral de rentabilidad de la calculadora de reparto de beneficios: juntos responden a la pregunta de cuánto costará la financiación y cuánto beneficio bruto hay que producir antes de ser neto positivo. Si la respuesta honesta no es atractiva, mejor aprenderlo de una simulación que de una secuencia de tarifas. La calculadora de drawdown cubre la aritmética de supervivencia una vez que estás financiado, y el simulador de riesgo de ruina ejecuta el mismo motor sin las barreras de la evaluación para tu propia cuenta.

Una advertencia honesta sobre los parámetros de entrada de este método es que casi todos los traders activos van a sobreestimar su porcentaje real de aciertos (el porcentaje de veces que realmente ganan en el trading) y subestimar la dispersión de cuánto dinero pueden esperar ganar cuando ganan (recompensa), en comparación con la cantidad de dinero que podrían perder si no ganan (riesgo). Por ello, recomendamos que si tus datos provienen de menos de un par de cientos de operaciones en tiempo real, ejecutes la simulación de nuevo, pero esta vez usando un porcentaje de aciertos que sea al menos un 5% menor que tu número actual y luego tomes la diferencia entre esos dos valores como tu incertidumbre. Entonces, actúa sobre cualquier probabilidad de aprobación que sobreviva ese corte. No actúes sobre las probabilidades de aprobación que fallen esa prueba.