- Implemented portfolio engine with risk-based allocation (50/50)
- Added equity-based metrics for system-level evaluation
- Validated portfolio against standalone strategies
- Reduced max drawdown and volatility at system level
- Quantitative decision closed before paper trading phase
✅ 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
