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Cómo la granularidad adaptativa de los datos acelera los backtests y ahorra almacenamiento: drill-down de 1m a 1s, 100ms y operaciones individuales solo donde el precio se movió de forma significativa o el volumen se disparó, no en toda la serie histórica.
Cómo precalcular timeframes e indicadores a partir de velas de un minuto, guardarlos en parquet y usarlos para pruebas masivas de estrategias sin recálculos redundantes.
Why a single train/test split does not protect against overfitting, how walk-forward optimization systematically verifies parameter robustness, and why a strategy with +3342% PnL@ML on 21 parameters is a ticking time bomb without WFO.
Why 10 crypto pairs don't provide 10x diversification, how to calculate effective_N via correlation_factor, and how many pairs you really need to monitor for 80-90% orchestrator slot utilization.
Comparación detallada de Polars y Pandas en tareas de algotrading: benchmarks de filtrado, agregación, cálculos de señales rolling, I/O y consumo de memoria. Arquitectura híbrida Polars + Numba para el máximo rendimiento en backtests.
Por qué encontrar los mejores parámetros de una estrategia es solo la mitad del trabajo. Cómo distinguir visual y cuantitativamente una meseta estable de un pico frágil, y por qué los gráficos de contorno de Optuna son un paso obligatorio antes de lanzar una estrategia optimizada a producción.
Por qué la búsqueda exhaustiva es imposible con 12+ parámetros, cómo el descenso por coordenadas pasa por alto las interacciones, y cómo Optuna con un sampler TPE encuentra en 500 iteraciones lo que OAT no puede encontrar en 96. Ejemplos de código prácticos, comparación de samplers y optimización multiobjetivo.