Hallazgos: Keltner LTC, leverage y exposición
Nota de lead quant, en lenguaje plano. Resume todo lo que hemos encontrado al estudiar cómo de-riesgar el sleeve de LTC de V34 y, sobre todo, aclara por qué dos páginas de backtest que parecían comparables daban números tan distintos. Si solo lees una cosa, lee el resumen y la recomendación.
Resumen en 30 segundos
- El multiplicador de exposición es la palanca de riesgo dominante — no qué hace el sleeve de LTC. A ×2, la cartera entera liquida la cuenta en un régimen hostil tipo 2023, tanto con la Keltner original como con la versión de-riesgada.
- El "caos" de números distintos no es por la Keltner. Viene de mezclar (a) dos motores de backtest distintos y (b) dos modelos de liquidación distintos. Aquí los separo.
- Para dinero real: exposición ×1–×1,5, no ×2. A ×1–×1,5 todo sobrevive todas las ventanas; ×2 es "solo mercado alcista".
- Del de-risk del LTC, lo que mantengo es el filtro de tendencia (SMA200) — arregla una pérdida real que vimos en vivo y no depende del modelo. Bajar leverage (2,25→1,5) es la parte discutible.
Por qué había tanta confusión (dos motores + dos modelos)
Dos páginas de backtest pueden tener el mismo nombre ("V34 a ×2") y aun así no ser comparables, por dos motivos independientes:
1. Dos motores de backtest
- Motor antiguo (mezcla vbt L-32 + L-23): el de la página lab_v34_recent_optimized_x2_v1.
- Motor nuevo (40 sleeves, build_v34 + simulador de cartera): el de las páginas del estudio de de-risk.
Los dos motores difieren ~120pp de CAGR aunque la configuración sea idéntica (es el "parity gap" que tenemos documentado entre stacks). Así que comparar una página de un motor con una del otro mezcla dos cosas a la vez. Regla: solo comparar páginas del mismo motor.
2. Dos modelos de liquidación
- Aislado / per-sleeve: cada posición liquida por su cuenta si se mueve en contra ~1/leverage. Es conservador y castiga mucho al LTC apalancado. Es el modelo bajo el que medí la recomendación original del de-risk.
- Cruzado / a nivel cuenta: hay un único precio de liquidación para toda la cuenta; las posiciones comparten el colchón. Es como corre staging de verdad (lo confirmé en el ejecutor en vivo).
Esto importa muchísimo: bajo aislado, el LTC a 2,25× se borra solo en caídas y de-riesgarlo ayuda mucho. Bajo cruzado (staging), el LTC no se liquida solo, así que su apalancamiento compone y de-riesgarlo sobre todo resta retorno. Mismo backtest, conclusión opuesta — solo cambia el modelo. Para decisiones sobre staging, el modelo válido es el cruzado.
Hallazgo 1 — el acantilado de leverage del LTC
Barriendo el leverage del sleeve LTC (manteniendo la estrategia) con el modelo per-sleeve, hay un acantilado de liquidación entre 2,0× y 2,25×. 1,5× es el punto más alto que nunca liquida en ninguna ventana y domina al ajuste de 2,25× en todas. Caveat honesto: la magnitud de esa ventaja depende del modelo per-sleeve (que borra el sleeve para siempre tras una liquidación). La dirección y la menor caída son robustas; el tamaño del "uplift", no.
Hallazgo 2 — el multiplicador manda (comparación limpia)
Aquí está la comparación limpia: las 4 configuraciones en el mismo motor y con el modelo cruzado (como staging), datos a 2026-06-19. Página interactiva: comparación en el Lab.
| Configuración | Modern (desde 2025) | Post-FTX (desde 2023) |
|---|---|---|
| Keltner original (LTC 2,25×) · ×1 | +372% | +1344% |
| Keltner original (LTC 2,25×) · ×2 | +1753% | −100% LIQUIDA |
| De-risk (1,5×+gate+stop) · ×1 | +207% | +718% |
| De-risk (1,5×+gate+stop) · ×2 | +698% | −100% LIQUIDA |
Lo que salta a la vista: a ×2, las DOS liquidan la cuenta en post-FTX (el colchón de liquidación se parte a la mitad, ~−25% de drawdown, y el régimen 2023 lo rompe). A ×1 todo sobrevive. Así que el ×2 es una apuesta de régimen (enorme en toro, pérdida total en un 2023), y eso es independiente de la Keltner.
Hallazgo 3 — Keltner original vs de-risk (sin defender ninguna)
Bajo el modelo cruzado (staging), la Keltner original rinde más en las ventanas que sobrevive. Pero ese "más" es básicamente más apalancamiento + más compra de caídas: es más riesgo encendido, no más edge. El de-risk tiene dos partes y conviene separarlas:
- El filtro de tendencia (SMA200) — no comprar caídas por debajo de la tendencia de largo plazo. Lo mantengo. Arregla una pérdida real observada en vivo (el LTC perdió dinero comprando el cuchillo) y no depende del modelo de liquidación. Tiene sentido económico.
- Bajar leverage (2,25→1,5) — es la parte model-dependiente: gran ganancia bajo aislado, pero bajo cruzado solo resta retorno. Opcional.
Conclusiones y recomendación (lead quant)
- Decide primero la exposición, no la Keltner. Para dinero real (flagship con seguidores), ×1–×1,5. A ×1,5 todo sobrevive todas las ventanas; el ×2 carga riesgo de liquidación de cuenta en un régimen hostil.
- No correr ×2 a ciegas a través de regímenes. Solo es defendible si aceptas explícitamente el riesgo de cola tipo 2023.
- Mantén el filtro de tendencia (SMA200) en el LTC. Es una mejora barata y real de riesgo, independiente del modelo.
- Bajar el leverage del LTC es opcional. Su gran ventaja en backtest era artefacto del modelo per-sleeve; bajo cruzado no se transfiere.
- Para decidir sobre staging, fíate de los números en modelo cruzado. Los titulares per-sleeve (más optimistas para el de-risk) no reflejan cómo corre staging.
En una frase: el problema no es la Keltner, es el multiplicador. El de-risk es una mejora modesta de riesgo (sobre todo el gate); la palanca que de verdad mueve la supervivencia de la cuenta es la exposición.
Páginas y reproducibilidad
- Comparación limpia (4 configs, mismo motor, cruzado)
- Config recomendada a ×1 · a ×2
- Estudio completo — filtro "Study / tag" → "V34 LTC de-risk study" (todas las variantes).
Nota de método: las tablas usan datos a 2026-06-19, modelo de liquidación cruzado (nivel cuenta) que es como corre staging. El "×2" es el multiplicador de tamaño de posición que corren los bots en vivo (duplica el nocional, ~duplica el drawdown y parte a la mitad el colchón de liquidación).