Análisis estadístico del comportamiento institucional en 17 mercados. Capturamos microestructura cada 5 minutos desde enero 2026. Estos son los hallazgos.
Cada estudio analiza un evento específico de microestructura y mide su correlación estadística con el movimiento de precio 1 hora después.
Winrate = % de eventos donde el precio siguió la dirección del patrón en 1h. N = tamaño de muestra.
| Patrón / Estudio | N (muestra) | Winrate 1H | Avg Move | Interpretación |
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Expectancy = ganancia esperada por evento. Es la métrica estándar en prop firms y quant desks. Una expectancy positiva significa que el patrón tiene edge estadístico.
| Patrón | WR% | Avg Win% | Avg Loss% | Expectancy | Muestra | Interpretación |
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Distribución de todos los movimientos de precio 1h después de detectar actividad de ballena. Esto es lo que los quants llaman outcome distribution — crítico para entender el perfil de riesgo del patrón.
Un quant siempre pregunta: "Is the sample balanced?" Aquí está la respuesta. Desglose completo de señales BUY vs SELL con sus respectivos winrates y métricas de expectancy.
Winrate de continuación cuando se detecta actividad de ballena institucional. Activos con >200 eventos en muestra.
Para cada condición del order book medimos si el precio a 1h se movió en la dirección esperada — cross-asset, 23,000+ snapshots. Un WR <48% no es un fallo: es adverse selection — la señal funciona al revés.
| Condición | Sample n | WR esperado | Avg Move 1h | Std Dev | Clasificación | Interpretación |
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Clasificamos cada mercado según el poder predictivo de su order book. US500 y SOL muestran señal institucional directa. BTC y ETH presentan adverse selection — el libro local miente porque el price discovery ocurre en otro exchange.
| Activo | Clase | Sample n | Signal WR | Avg Move | Volatilidad | Tipo de Mercado | Estrategia |
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El plan Research incluye todas estas métricas por patrón, por activo, y por sesión de mercado.
El plan Research te da acceso completo a esta base de datos: exportación CSV, API de datos, y Research Reports periódicos con los hallazgos actualizados.
Para cada evento del libro de órdenes: ¿el mercado se mueve en la dirección esperada, o en la contraria? Win rate <43% = señal invertida — el sistema detecta trampas, no continuaciones. · * n<30 sin validez estadística · Horizonte: 1h · Cache: 1h
| Señal | n | n res. | WR Normal | WR Inverso | Ret. 1h | MFE≈ | MAE≈ | Veredicto |
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Cómo leer esto: WR Normal = % de éxito si sigues la señal tal cual. WR Inverso = % de éxito si operas en contra. Ret. 1h = retorno real promedio (positivo = precio subió). MFE/MAE aproximados (no intrabar).
Para cada evento del libro: WR↑ (precio sube 1h) · WR↓ (precio baja 1h) · movimiento promedio en cada dirección · activos con mayor n por señal. · Horizonte: 1h · Cache: 1h · n<30 sin validez estadística
| Evento | n | WR↑ | WR↓ | Lado | Mov↑ avg | Mov↓ avg | Ret. neto | Top Activos (WR↑ %) |
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Los activos con más eventos de manipulación son los más "jugables" para un sistema de order book. Mayor manipulación = más trampas = más señal detectable.
| Activo | Spoofing | Absorción | Ballenas | Trampas | Índice | Mag. 1h |
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Cómo leer esto:
WR↑ y WR↓ deben sumar ~100% (excluye planos -1).
Mov↑ avg = retorno promedio de los casos ganadores (subida).
Mov↓ avg = retorno promedio de los casos perdedores (bajada) — negativo.
Ret. neto = retorno promedio de TODOS los casos con señal activa — si negativo, el mercado tiende a bajar cuando ocurre el evento.
Nota: Los datos de absorción bajista tienen n bajo — requieren más acumulación.
Probabilidad condicional multivariable — P(sube_1h | señal_A + señal_B). Cada fila es una combinación de eventos del libro de órdenes y su outcome estadístico real. · Horizonte: 1h · Cache: 1h · n<15 excluidos
| Condición(es) | Tipo | n | WR↑ | WR↓ | Edge | Lado | Ret. 1h |
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Las dos señales con mayor edge, descompuestas por sesión de mercado. Detecta si el edge es global o solo existe en ciertas horas.
Cómo leer el Modelo de Confluencias: Cada fila es una condición booleana del libro de órdenes. WR↑ = % veces que el precio subió a 1h cuando esa condición era verdadera. Edge = distancia al 50% (>6% = estadísticamente relevante). Ret. 1h = retorno promedio real en %. Nota: Con más acumulación de datos, las combinaciones de n bajo ganarán validez estadística.