Backtesting de cartera
Prueba una asignación o una regla contra el historial registrado a resolución de un minuto — con cada clase de activo en un solo reloj, y una exportación de ejecución que puedes entregar a otra persona para que la reproduzca.
Campos de respuesta documentados, resolución y acceso. El historial disponible varía según instrumento y plan.
1m
Resolución base de barra de precio; marcos más gruesos se agregan desde ella.
OHLCV
Apertura, máximo, mínimo, cierre y volumen, con marcas de tiempo por símbolo.
REST
Solicitudes documentadas /v3/bars y paginación con cursor.
7d
Ventana histórica de Explorer; los planes pagos amplían el acceso al historial disponible.
El backtesting de cartera consiste en ejecutar las reglas de una cartera contra precios históricos para ver qué habría retornado y cómo habría sufrido drawdown. DepthFeed backtestea carteras en acciones estadounidenses, ETFs, cripto spot y futuros perpetuos en una cuadrícula temporal de resolución por minuto, y exporta cada ejecución para que el resultado pueda reproducirse independientemente.
Backtesting de cartera
Las herramientas que clasifican para backtesting de cartera prueban una clase de activo cada una. DepthFeed une acciones, ETFs, cripto spot, futuros perpetuos y libros de órdenes grabados de mercados de predicción en una sola cuadrícula temporal, para que una regla pueda leer un hueco en acciones y actuar en una posición cripto — o leer cualquiera y actuar en un contrato Kalshi — sin que tengas que conciliar las marcas de tiempo de tres proveedores manualmente.
La mayoría de los backtesters de asignación funcionan con cierres diarios o mensuales, lo que oculta todo lo que sucede dentro de la barra — el gap en el que realmente te habrían llenado, la caída intradía que te habría detenido. La serie base aquí es de un minuto, por lo que una regla de rebalanceo se prueba contra los precios que realmente habría tocado un rebalanceo.
La historia sigue tu plan, y las barras usan la misma ventana que la profundidad del libro de órdenes: 7 días en el nivel gratuito Explorer, 30 en Quant, 90 en Research, y la historia completa disponible para cada instrumento en Desk. El trabajo a largo plazo — estudios de asignación multianuales, comparaciones de regímenes a través de ciclos — es una carga de trabajo de Desk. Ventanas más cortas son suficientes para validar una regla antes de comprometerse con el archivo.
Research y superiores exportan la estrategia, las operaciones y la ejecución en forma portable. Esa es la diferencia entre un backtest que puedes publicar y una captura de pantalla: alguien más puede cargar la exportación, volver a ejecutarla y obtener tus números — o encontrar dónde divergen.
Elija instrumentos soportados y un rango de fechas dentro de la cobertura almacenada. Defina las reglas de estrategia y configuraciones de capital o posición en Backtest Lab, luego revise las configuraciones de ejecución para cada tramo. Inspeccione la lista de operaciones y la caída del portafolio en la cuadrícula de tiempo compartida. Donde su plan soporte exportaciones, guarde la estrategia y ejecútela junto para que otro investigador pueda reproducir las mismas suposiciones.
Estas son barras atribuidas a la fuente, no un feed consolidado (SIP). Para investigación, backtesting y trabajo con señales esa distinción rara vez importa; para reportes de mejor ejecución o registros regulatorios sí, y deberías usar una cinta consolidada en su lugar. Un minuto es la resolución más fina — los marcos más gruesos se agregan a partir de él, así que una barra de 1 hora y sesenta barras de 1 minuto siempre coinciden.
Inspecciona la cobertura documentada y elige archivos diarios listados, historial REST acotado o actualizaciones en vivo del libro. Los precios de referencia se incluyen cuando están disponibles; las referencias faltantes permanecen nulas. Cada método de entrega tiene su propia disponibilidad y contrato de respuesta.
Verifica el esquema y prueba una muestra de formato sintético antes de pagar.
Prueba la robustez y exporta evidencia que puedas reproducir.
Cada plan de pago
Acceso completo a datos; la capacidad escala con el nivel.
| Capacidad | Explorer$0 | Quant$29 | Research$99 | Desk$249 |
|---|---|---|---|---|
| DatosHistorial | 7 días, limitado | 30 días | 90 días | Archivo completo |
| Activos del libro de órdenes | Todos los 7 | Todos los 7 | Todos los 7 | Todos los 7 |
| Cinta de ticks cruda (/v3/**/ticks) | — | — | — | Incluido |
| Barras de precios — acciones, ETFs y criptomonedas | de 1 minuto, con ventana | base de 1 minuto | base de 1 minuto | base de 1 minuto |
| símbolos de barras por solicitud | 3 | 8 | 16 | 32 |
| Acceso a venue (mercados de predicción) | Muestra registrada + REST de deportes | Cada venue | Cada venue | Cada venue |
| EntregaAdmisión REST general | 1 req/seg | 25 req/sec · 1,000/min | 50 req/sec · 3,000/min | 100 req/sec · 6,000/min |
| Streams de libro en vivo | 1 suscripción BTC | 5 suscripciones · 1 conexión | 25 suscripciones · 2 conexiones | 100 suscripciones · 5 conexiones + comodines |
| Libros de órdenes de mercados deportivos en vivo | Solo REST | 1 | 2 | 3 |
| ResearchBacktest Lab — mercados de predicción | Muestra de Polymarket | Polymarket + Kalshi | Polymarket + Kalshi | Polymarket + Kalshi |
| Backtest Lab — acciones, ETFs y criptomonedas | Incluido, dentro de la ventana de 7 días | Incluido | Incluido | Incluido |
| Análisis de robustez | — | — | Research Lab fuera de muestra | Incluido |
| Estrategias simuladas concurrentes | 1 | 5 | 15 | 40 |
| Wallet Intelligence | 1 wallet · 3 auditorías | 5 wallets · 10 auditorías | 10 wallets · 25 auditorías | 20 wallets · 50 auditorías |
| Créditos mensuales de ejecución de IA | — | 200 | 1,000 | 3,000 |
| OperacionesCarril de consulta histórica | Compartido | Compartido | Compartido | Aislado · 6 solicitudes paralelas |
Facturación mensual en USD. Cancela en cualquier momento. Los impuestos, cuando sean requeridos, se calculan antes del pago. Un plan de pago completamente no utilizado puede ser cancelado y reembolsado en su totalidad bajo los siguientes términos. Términos.
Los créditos de IA solo cubren la ejecución del modelo. El acceso a datos, historial, exportaciones, límites de API, streams y venues nunca los consumen.
