feat: Backtesting engine completo + documentación (Semanas 3-4)

✅ Motor de backtesting: - BacktestEngine con simulación de trades - Sistema de Trade y Position - Gestión de capital y comisiones - Slippage simulado ✅ Estrategias implementadas: - MovingAverageCrossover (SMA/EMA configurable) - RSIStrategy (umbrales personalizables) - BuyAndHold (baseline) ✅ Métricas de performance: - Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Calmar Ratio - Max Drawdown, Win Rate, Profit Factor - Expectancy, Risk/Reward Ratio ✅ Scripts: - backtest.py: Ejecutar backtests individuales - backtest.py compare: Comparar múltiples estrategias ✅ Documentación: - README actualizado con sección de backtesting - Ejemplos de uso programático - Estructura de proyecto actualizada
2026-01-27 21:37:39 +01:00
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+++ b/README.md
@@ -18,8 +18,9 @@ Bot de trading algorítmico desarrollado desde cero con Python, PostgreSQL y Mac

 ## 🎯 Estado del Proyecto

-### ✅ Completado (Semanas 1-2)
+### ✅ Completado (Semanas 1-2 y 3-4)

+**Semanas 1-2: Infraestructura de Datos**
 - ✅ Sistema de logging robusto con rotación de archivos
 - ✅ Conexión a exchanges vía CCXT (Binance por defecto)
 - ✅ Descarga de datos históricos con reintentos automáticos
@@ -35,6 +36,23 @@ Bot de trading algorítmico desarrollado desde cero con Python, PostgreSQL y Mac
 - ✅ Tests unitarios
 - ✅ Manejo de errores y reintentos

+**Semanas 3-4: Backtesting Engine**
+- ✅ Motor de backtesting completo
+- ✅ Clase base abstracta para estrategias
+- ✅ Sistema de trades y posiciones
+- ✅ 3 estrategias implementadas:
+  - Moving Average Crossover (SMA/EMA)
+  - RSI Strategy
+  - Buy & Hold (baseline)
+- ✅ Métricas de performance:
+  - Sharpe Ratio, Sortino Ratio
+  - Max Drawdown, Calmar Ratio
+  - Win Rate, Profit Factor
+  - Expectancy, Risk/Reward
+- ✅ Script de comparación de estrategias
+- ✅ Simulación de comisiones y slippage
+- ✅ Gestión de capital y position sizing
+
 **Datos descargados actualmente:**
 - 5 criptomonedas (BTC, ETH, BNB, SOL, XRP)
 - 3 timeframes (1h, 4h, 1d)
@@ -43,9 +61,9 @@ Bot de trading algorítmico desarrollado desde cero con Python, PostgreSQL y Mac

 ### 🔄 En Progreso

- ⏳ Backtesting Engine (Semanas 3-4)
- ⏳ Estrategias de trading (Semanas 5-8)
- ⏳ Machine Learning (Semanas 5-8)
+- ⏳ Optimización de parámetros (en desarrollo)
+- ⏳ Visualizaciones de resultados (en desarrollo)
+- ⏳ Machine Learning (Semanas 5-8 planificadas)

 ### 📅 Planificado

@@ -281,8 +299,33 @@ timeframes = ['1h', '4h', '1d']
 days_back = 120  # Cambia aquí
 ```

+### Backtesting
+
+**Ejecutar backtest simple:**
+```bash
+python backtest.py
+```
+
+Esto ejecuta un backtest con:
+- Estrategia: Moving Average Crossover (10/30)
+- Símbolo: BTC/USDT
+- Periodo: 60 días
+- Capital inicial: $10,000
+
+**Comparar múltiples estrategias:**
+```bash
+python backtest.py compare
+```
+
+Compara 4 estrategias diferentes:
+- Buy & Hold
+- MA Cross (10/30 SMA)
+- MA Cross (20/50 EMA)
+- RSI (30/70)
+
 ### Uso programático

+**Pipeline de datos:**
 ```python
 from src.data.fetcher import DataFetcher
 from src.data.processor import DataProcessor
@@ -304,6 +347,34 @@ df_clean = processor.calculate_returns(df_clean)
 storage.save_ohlcv(df_clean)
 ```

+**Backtesting:**
+```python
+from src.data.storage import StorageManager
+from src.backtest import BacktestEngine
+from src.strategies import MovingAverageCrossover
+
+# Cargar datos
+storage = StorageManager(...)
+data = storage.load_ohlcv('BTC/USDT', '1h')
+
+# Crear estrategia
+strategy = MovingAverageCrossover(fast_period=10, slow_period=30)
+
+# Ejecutar backtest
+engine = BacktestEngine(
+    strategy=strategy,
+    initial_capital=10000,
+    commission=0.001,
+    position_size=0.95
+)
+
+results = engine.run(data)
+
+# Ver resultados
+from src.backtest.metrics import print_backtest_report
+print_backtest_report(results)
+```
+
 ## 📁 Estructura del Proyecto

 ```
@@ -313,17 +384,32 @@ trading-bot/
 │   └── secrets.env           # Credenciales (NO subir a git)
 │
 ├── src/                      # Código fuente
+│   ├── backtest/            # Motor de backtesting
+│   │   ├── __init__.py
+│   │   ├── engine.py       # BacktestEngine
+│   │   ├── strategy.py     # Clase base Strategy
+│   │   ├── trade.py        # Trade, Position
+│   │   └── metrics.py      # Métricas de performance
+│   │
+│   ├── strategies/          # Estrategias de trading
+│   │   ├── __init__.py
+│   │   ├── moving_average.py  # MA Crossover
+│   │   ├── rsi_strategy.py    # RSI Strategy
+│   │   ├── buy_and_hold.py    # Buy & Hold
+│   │   ├── base.py            # (futuro)
+│   │   ├── ml_model.py        # (futuro)
+│   │   └── signals.py         # (futuro)
+│   │
 │   ├── data/                # Módulo de datos
 │   │   ├── __init__.py
 │   │   ├── fetcher.py      # Descarga desde exchanges
 │   │   ├── processor.py    # Limpieza y procesamiento
 │   │   └── storage.py      # PostgreSQL + Redis
 │   │
-│   ├── backtest/            # Motor de backtesting (próximo)
-│   ├── strategies/          # Estrategias de trading (próximo)
-│   ├── ml/                  # Machine Learning (futuro)
 │   └── utils/               # Utilidades
-│       └── logger.py       # Sistema de logging
+│       ├── __init__.py
+│       ├── logger.py       # Sistema de logging
+│       └── alerts.py       # (futuro)
 │
 ├── tests/                   # Tests unitarios
 │   └── test_data.py
@@ -338,6 +424,7 @@ trading-bot/
 │
 ├── main.py                  # Demo/testing
 ├── download_data.py         # Descarga masiva
+├── backtest.py              # Backtesting runner
 ├── requirements.txt         # Dependencias
 ├── .gitignore
 └── README.md
@@ -488,6 +575,23 @@ python download_data.py
 - Manejo de errores robusto
 - Resumen final con estadísticas

+### `backtest.py` - Backtesting
+
+```bash
+# Backtest simple
+python backtest.py
+
+# Comparar estrategias
+python backtest.py compare
+```
+
+**Uso:** Evaluar estrategias sobre datos históricos
+**Características:**
+- Simulación de comisiones y slippage
+- Métricas detalladas de performance
+- Comparación de múltiples estrategias
+- Informe completo de resultados
+
 ## 🧪 Testing

 ### Ejecutar todos los tests
@@ -511,29 +615,36 @@ pytest tests/test_data.py::TestDataProcessor::test_clean_data_removes_duplicates

 ## 🗺️ Roadmap

-### ✅ Fase 1: Infraestructura de Datos (COMPLETADO)
+### ✅ Fase 1: Infraestructura de Datos (COMPLETADO - Semanas 1-2)
 - Sistema de descarga robusto
 - Almacenamiento optimizado
 - Procesamiento de datos

-### 🔄 Fase 2: Backtesting (PRÓXIMO - Semanas 3-4)
+### ✅ Fase 2: Backtesting (COMPLETADO - Semanas 3-4)
 - Motor de backtesting
- Estrategia simple (moving average crossover)
+- 3 estrategias implementadas
 - Métricas de performance
- Visualizaciones
+- Sistema de comparación

-### 📅 Fase 3: Estrategias Avanzadas (Semanas 5-8)
- Indicadores técnicos
+### 🔄 Fase 3: Optimización y Visualización (EN PROGRESO)
+- Optimización de parámetros (grid search)
+- Visualizaciones de resultados
+- Gráficos de equity curve
+- Walk-forward analysis
+
+### 📅 Fase 4: Estrategias Avanzadas (Semanas 5-8)
+- Indicadores técnicos avanzados
 - Machine Learning básico
- Optimización de parámetros
+- Feature engineering
+- Optimización con validación

-### 📅 Fase 4: Trading Real (Semanas 9-12)
+### 📅 Fase 5: Trading Real (Semanas 9-12)
 - Paper trading
- Gestión de riesgo
+- Gestión de riesgo avanzada
 - Ejecución de órdenes
 - Monitoreo en tiempo real

-### 📅 Fase 5: Producción (Futuro)
+### 📅 Fase 6: Producción (Futuro)
 - Dashboard web
 - Alertas y notificaciones
 - Multi-exchange
@@ -646,8 +757,9 @@ Para dudas sobre el código o siguientes fases de desarrollo, consulta conmigo.

 ---

-**Versión actual:** 0.2.0 (Semanas 1-2 completadas, Semanas 3-4 en preparación)  
+**Versión actual:** 0.3.0 (Semanas 1-4 completadas)  
 **Última actualización:** Enero 2026  
 **Python:** 3.12.3  
 **PostgreSQL:** 16+  
-**Datos:** 5 símbolos, 3 timeframes, 120 días (~54k registros)
+**Datos:** 5 símbolos, 3 timeframes, 120 días (~54k registros)  
+**Estrategias:** 3 implementadas (MA Cross, RSI, Buy&Hold)