Sesgo de supervivencia: por qué el 51 % de las empresas de un backtest ya no cotiza

Cuando alguien muestra el resultado histórico de una estrategia, la pregunta que casi nadie hace es con qué lista de empresas lo probó. Suena a detalle administrativo y es lo que decide si el número significa algo. Si la lista se armó con las empresas que existen hoy, el resultado está inflado desde antes de empezar, y nada en la salida avisa que pasó.

Qué es el sesgo de supervivencia

Supongamos que se quieren probar unas reglas sobre las acciones del S&P 500 en los últimos diez años. Lo natural es bajar la lista actual del índice y correr la prueba hacia atrás. El problema está en el primer paso: esas empresas están en el índice hoy porque les fue razonablemente bien. Las que quebraron, las que se fundieron, las que fueron absorbidas y las que simplemente se desplomaron hasta salir del índice no figuran en esa lista.

La prueba, entonces, nunca compra una empresa que después desapareció. En la vida real sí se habría comprado: en su momento cotizaba, cumplía las reglas y se veía igual de prometedora que las demás. El resultado sale mejor que la realidad, y el error no deja rastro: no hay ningún aviso, ninguna advertencia, ningún número en rojo. Solo un resultado más lindo.

Es el equivalente a medir qué tan riesgoso es un deporte preguntándoles únicamente a los que siguen jugando.

Cuántas son, y cómo se cuentan

En los universos que usa este sistema —construidos año por año, con la composición que cada índice tenía en ese momento— hay 7.202 tickers distintos entre 1995 y 2026. De esos, 3.695 ya no cotizan: el 51 %.

El número no se estima: se compara. NASDAQ publica abierta y gratuitamente la lista de todos los papeles listados hoy en los mercados de Estados Unidos; son 13.262. Un ticker de los universos históricos que no está en esa lista, no cotiza. Se puede recalcular en cualquier momento, y conviene hacerlo: el número envejece.

Que se pueda comparar, y no haya que estimarlo, es justamente el punto. Hay una forma tentadora de aproximarlo —mirar qué tickers dejaron de tener precios nuevos— que no sirve: una base de datos solo actualiza los papeles que están en uso, así que un ticker sin precios recientes puede estar delistado o simplemente fuera de la lista de trabajo. Dos cosas distintas con el mismo síntoma. Contra la lista oficial no hay ambigüedad: o el papel está listado hoy, o no. Un número que se publica tiene que poder recalcularse, y este se recalcula.

«Ya no cotiza» no es lo mismo que «quebró»

Entre esas 3.695 hay quiebras de verdad. AAMRQ era American Airlines en bancarrota; la Q al final del ticker es la marca que se les pone a las empresas en ese trámite. AABA era lo que quedó de Yahoo.

Pero también hay otra cosa. AAXN hoy se llama AXON y le va muy bien: solo se cambió el nombre. AAWW era Atlas Air, que pasó a manos privadas. ABC era AmerisourceBergen, que se renombró. Ninguna de esas tres fracasó.

Para el sesgo de supervivencia la distinción no cambia nada: todas desaparecen de una lista armada con los nombres de hoy, y por eso todas faltan en una prueba mal construida. Pero decir «la mitad de las empresas quebró» sería falso, y es exactamente la clase de exageración que vuelve sospechoso todo lo demás que uno diga.

Qué hacer con esto al mirar un backtest ajeno

No hace falta ser programador para detectar el problema. Alcanza con preguntar:

• ¿Con qué lista de empresas se probó, y de qué fecha es esa lista? Si la respuesta es «las del índice», la siguiente pregunta es: ¿las del índice de cuándo.
• ¿Están las que dejaron de cotizar? Si la respuesta es que no, o que «no se consiguen», el resultado no es comparable con operar de verdad.
• ¿A qué precio se ejecuta cada operación? Una señal que se calcula con el cierre y se ejecuta a ese mismo cierre usa información que en la vida real todavía no estaba.
• ¿Están descontadas las comisiones y el deslizamiento? En estrategias de mucha rotación, esa diferencia se come buena parte del resultado.

Ninguna de las cuatro preguntas es técnica. Las cuatro son difíciles de responder bien si el backtest se hizo mal, y ahí está su utilidad.

Lo que esto no arregla

Conservar las empresas que desaparecieron hace que el backtest sea honesto. No lo hace predictivo. Un resultado histórico bien construido sigue siendo una medición sobre el pasado, con reglas que ya conocían ese pasado cuando se las definió. Sirve para descartar lo que claramente no funcionó y para conocer la forma de las caídas que hay que tolerar; no sirve para saber qué va a pasar.

Por eso vale más una cosa que cualquier backtest: el resultado en vivo, publicado con fecha, con sus caídas, y con todas las operaciones a la vista, ganadoras y perdedoras.

Información, no asesoramiento financiero. Los resultados pasados, simulados o reales, no garantizan resultados futuros. Se puede perder capital.