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Cada métrica que Foliolytic calcula: cómo se calcula, qué datos utiliza, qué casos extremos maneja la implementación y en qué se diferencia Foliolytic de las calculadoras en línea típicas. Sin caja negra.
Foliolytic utiliza los rendimientos diarios reales de las letras del Tesoro de EE. UU. a 3 meses de FRED como tasa libre de riesgo, emparejados con cada día natural de su historial de cartera. La mayoría de las calculadoras en línea utilizan una suposición estática del 2% o 3%, lo que puede cambiar los ratios Sharpe y Sortino en 0.3–0.5 en entornos donde los rendimientos de las letras del Tesoro son del 5%. Combinado con la reconstrucción de la reducción máxima con resolución diaria (no instantáneas de fin de mes) y el XIRR de Newton-Raphson con retroceso por bisección, esto alinea las cifras de Foliolytic con la metodología institucional de gestión de activos.
Rendimientos reales del Tesoro · Granularidad diaria · XIRR de Newton-RaphsonSerie de valor diario de la cartera reconstruida a partir de sus transacciones. Rendimiento diario de las letras del Tesoro de EE. UU. a 3 meses de FRED, emparejado con cada día natural. 252 días de negociación al año para carteras solo de acciones; 365 para solo de criptomonedas; mezcla adecuada por activo para carteras mixtas.
Si el historial de la cartera es inferior a 30 días, el Sharpe se suprime (tamaño de muestra demasiado pequeño para una inferencia significativa). Si σ < 1e-9 (cartera efectivamente plana), el Sharpe se reporta como nulo en lugar de infinito.
La mayoría de las calculadoras en línea utilizan una tasa libre de riesgo estática del 2% o 3%. Foliolytic utiliza los rendimientos diarios reales de las letras del Tesoro. En entornos de tasas altas (2023–2025), esto cambia los ratios Sharpe en 0.3–0.5 en comparación con las calculadoras de tasa fija.
Misma serie de cartera diaria y tasas libres de riesgo diarias que para el Sharpe. El umbral para la 'desventaja' es la tasa libre de riesgo diaria, no cero.
La desviación a la baja se calcula utilizando solo los días en que r_d < r_f_d. Los días en que r_d ≥ r_f_d contribuyen con cero a la suma, pero se cuentan en n. Esto coincide con la especificación original de Sortino de los años 80.
Algunas calculadoras utilizan cero como umbral de desventaja, lo cual es matemáticamente conveniente pero teóricamente incorrecto. El documento original de Sortino especifica el rendimiento mínimo aceptable (MAR), que se interpreta de forma más natural como la tasa libre de riesgo.
Historial completo de transacciones con flujos de efectivo fechados. Incluye aportaciones (negativas), retiradas (positivas), valor terminal de la cartera en la fecha más reciente (positivo) y cualquier dividendo en efectivo recibido como flujos separados.
Newton-Raphson itera con una suposición inicial de 0.10. Si la derivada se acerca a cero o la iteración diverge, el algoritmo recurre a la bisección en [-0.99, +5.0]. Tolerancia de convergencia: 1e-10. Los flujos de efectivo inferiores a $0.01 se ignoran. El resultado está limitado de forma sensata a [-0.99, +5.0] por año; los valores fuera de este rango casi siempre indican errores de datos (confusión de monedas, desplazamientos de puntos decimales, fallos en la notificación de criptomonedas).
El XIRR de Excel utiliza el mismo enfoque de Newton-Raphson pero no tiene un límite de sensatez, por lo que devuelve valores absurdos (miles de millones por ciento) para datos de criptomonedas desordenados. El límite de Foliolytic evita que estos contaminen el panel de control.
Valores diarios de la cartera, fechas de todos los flujos de efectivo externos. El período entre dos flujos consecutivos es una ventana de rendimiento.
Los rendimientos de los subperíodos se encadenan geométricamente para eliminar el efecto del momento de las aportaciones y retiradas. Los días sin flujos producen períodos de rendimiento de un solo día. Los períodos de varios días entre flujos se capitalizan.
El TWR es el estándar para evaluar el rendimiento a nivel de activo (lo que informan los gestores de fondos). El rendimiento ponderado por dinero (XIRR) es el estándar para evaluar la experiencia real de un inversor. Foliolytic calcula ambos; a menudo difieren en varios puntos porcentuales.
Rendimientos diarios de la cartera. Rendimientos diarios del índice de referencia (S&P 500 por defecto; configurable a QQQ, VT o cualquier índice de referencia personalizado). Rendimiento diario de las letras del Tesoro a 3 meses para calcular los rendimientos en exceso.
Mínimo de 30 días de superposición entre la cartera y el índice de referencia. Los días en que cualquiera de los dos tiene datos faltantes se eliminan. Los valores atípicos (>5σ) se marcan pero no se eliminan; beta es una estadística robusta y la eliminación de valores atípicos tiende a sesgarla al alza.
Algunas calculadoras calculan beta sobre rendimientos brutos (no rendimientos en exceso), lo cual es matemáticamente equivalente solo si la tasa libre de riesgo es constante. Con tasas de letras del Tesoro variables en el tiempo, la regresión sobre rendimientos en exceso es más correcta.
Igual que beta, más la intersección de la regresión (el término constante de OLS).
Alpha se reporta en puntos porcentuales anualizados. La significancia estadística (t-stat) se calcula junto con ella; los valores de alpha sin un t-stat > 1.5 deben tratarse como ruido, no como habilidad.
Muchos alphas de hojas de cálculo se calculan como una intersección pura de regresión no escalada, omitiendo el paso de anualización. Foliolytic siempre informa el alpha anualizado para que el número sea directamente interpretable como 'rendimiento extra por año frente a la exposición al riesgo equivalente al índice de referencia'.
Misma regresión que beta. R² es el coeficiente de determinación de ese ajuste.
Si R² < 0.05 frente al índice de referencia elegido, las estimaciones de beta y alpha de la cartera se marcan como estadísticamente sin sentido; no hay una relación lineal que interpretar.
Foliolytic trata un R² alto (≥ 0.95 con baja participación activa) como una señal de 'indexador encubierto'; consulte las Actualizaciones Importantes Recientes en CLAUDE.md para la definición de la insignia.
Serie de valor diario de la cartera a lo largo de todo el historial. La reconstrucción utiliza la valoración transacción por transacción, no instantáneas de fin de período.
Se utiliza granularidad diaria para acciones y criptomonedas. Los picos/valles intradiarios no se capturan; la reducción máxima de Foliolytic tiene resolución diaria. El tiempo de recuperación (días desde el pico hasta el día siguiente en o por encima del pico) se informa junto con ella.
Muchos rastreadores calculan la reducción máxima a partir de los NAV mensuales, lo que subestima la verdadera caída de pico a valle en un promedio del 20–30%. La reconstrucción diaria captura más de la trayectoria.
Historial completo de rendimientos diarios. Nivel de confianza α (por defecto: 95% y 99%). Para el VaR paramétrico, también requiere la media muestral y la desviación estándar. Para Monte Carlo, ajusta una distribución (Gaussiana por defecto; distribución t para activos con colas pesadas).
El VaR histórico requiere al menos 60 días de rendimientos (mínimo estadístico); se prefieren encarecidamente más de 250 días. El VaR paramétrico puede no ser fiable para distribuciones de rendimientos no gaussianas. Foliolytic informa los tres en paralelo para que la brecha (o la ausencia de ella) sea visible.
La mayoría de las calculadoras solo informan el VaR paramétrico. Foliolytic muestra el histórico, paramétrico y Monte Carlo. Para activos con colas pesadas (criptomonedas, renta variable apalancada, acciones individuales), el VaR paramétrico puede subestimar el potencial de pérdida real en más del 50%.
Igual que el VaR histórico. El CVaR utiliza solo los días en que la pérdida superó el umbral del VaR.
Condicionado a que la cola no esté vacía: requiere al menos 5 observaciones más allá del umbral del VaR para una estimación significativa. Con 250 días de historial al 95% de VaR, esto da 12–13 observaciones de cola, lo cual es un límite.
Muchas fuentes solo informan el VaR. El CVaR (también llamado Déficit Esperado) no solo le indica el umbral, sino también la gravedad promedio más allá de él, lo cual es más útil para la planificación de capital. Basilea III para bancos ahora exige el CVaR sobre el VaR por estas razones.
Rendimiento anualizado (CAGR sobre el historial completo). Reducción máxima sobre el historial completo.
Requiere que ambas entradas no sean triviales. Si MaxDD < 1% (esencialmente sin reducción máxima), Calmar se reporta como 'n/a' en lugar de infinito. Si R_annual ≤ 0, Calmar aún puede calcularse, pero se informa con un contexto explícito (un Calmar alto debido a una baja reducción máxima es impresionante solo si el rendimiento también es positivo).
Algunas implementaciones utilizan el Calmar móvil de 36 meses en lugar del período completo. Foliolytic calcula el Calmar de período completo por defecto; el Calmar móvil está disponible en la pestaña de métricas avanzadas.
Rendimiento anualizado en exceso durante el período. Beta de la misma regresión utilizada para la métrica beta.
Si β es cercano a cero o negativo, el Treynor se vuelve sin sentido o contraintuitivo. Foliolytic marca las carteras con |β| < 0.2 como de 'beta baja' y muestra el Treynor con un indicador de advertencia.
El Treynor es más útil para carteras bien diversificadas donde el riesgo idiosincrásico ha sido diversificado. Para acciones individuales o carteras concentradas, el Sharpe es la métrica más apropiada; el Treynor sobreestimará el rendimiento ajustado al riesgo porque el riesgo específico de la empresa no es capturado por beta.
Rendimientos diarios de la cartera y rendimientos diarios del índice de referencia. Ambos anualizados mediante √252.
Requiere al menos 60 días de datos emparejados. Si el error de seguimiento < 0.5% (esencialmente indexado), el IR se suprime porque el numerador dividido por un denominador cercano a cero produce estimaciones inestables.
Algunas implementaciones utilizan rendimientos mensuales (el estándar oficial GIPS). Foliolytic utiliza datos diarios para una mayor resolución; la diferencia entre diario y mensual es pequeña para el IR (típicamente dentro del 5%).
Rendimientos mensuales de la cartera y del índice de referencia. Calculado con granularidad mensual para coincidir con la convención de informes estándar.
Requiere al menos 12 meses en cada régimen (alza/baja) para estimaciones significativas. Los meses en que el rendimiento del índice de referencia es exactamente cero se eliminan. Los ratios de captura se informan como porcentajes.
Foliolytic también informa la calidad del ratio de captura (la diferencia up_capture - down_capture); el perfil ideal es alto en alza, bajo en baja.
Rendimientos diarios de la cartera y del índice de referencia. La serie de diferencias se calcula diariamente; TE es la desviación estándar anualizada.
Mismos requisitos mínimos de datos que el IR (≥ 60 días). Para carteras muy ajustadamente indexadas (< 0.5% TE), la métrica se informa pero se marca porque un error de seguimiento tan bajo generalmente significa indexación encubierta.
Algunas calculadoras utilizan el error de seguimiento ex-ante (prospectivo, basado en factores) en lugar del ex-post (histórico). Foliolytic siempre utiliza el ex-post: la desviación real observada del índice de referencia.
Ratio de Sharpe observado, tamaño de muestra n, asimetría muestral, curtosis muestral. SR* de referencia (por defecto 0).
Los cuantiles para el PSR se obtienen mediante bootstrapping de ventanas móviles de 5 años de rendimiento total de SPY (1101 ventanas de 1928–2025), por lo que la puntuación refleja distribuciones de referencia que tienen en cuenta el tamaño de la muestra. La fórmula del PSR tiene √(n-1) en el numerador, por lo que las distribuciones de referencia deben usar ventanas que coincidan con la longitud del historial del usuario; consulte la corrección de métricas v6 de abril de 2026 en CLAUDE.md.
La mayoría de las calculadoras en línea no informan el PSR en absoluto. Las pocas que lo hacen suelen utilizar una distribución de referencia fija que no tiene en cuenta el tamaño de la muestra, lo que lleva a que las carteras de los usuarios con historiales realistas de 5 años obtengan una puntuación 'mala' incluso en el umbral de credibilidad de BLP.
Serie de rendimientos diarios. Los tamaños de ventana suelen oscilar entre 10 y T/2 logarítmicamente.
La dirección se trata como 'neutral' en lugar de 'cuanto más alto, mejor'; H = 0.5 (caminata aleatoria) es el punto medio conceptual, siendo las desviaciones en cualquier dirección informativas. Cuantiles obtenidos mediante bootstrapping de ventanas móviles de 5 años de SPY, igual que el PSR.
Foliolytic utiliza el método del rango reescalado (R/S). El análisis de fluctuación sin tendencia (DFA) está disponible como alternativa en la pestaña avanzada; ambos suelen dar resultados muy similares para los rendimientos de renta variable que la mayoría de los usuarios poseen.
Serie de reducción diaria (porcentaje respecto al máximo móvil).
Reportado como un porcentaje. Como todas las métricas basadas en la reducción máxima, es sensible a la resolución de la serie de valores subyacente; la reconstrucción diaria es importante.
Algunas implementaciones informan el UI como una fracción; Foliolytic utiliza la convención original de Peter Martin de porcentaje * 100 para una comparación directa con la investigación publicada.
Rendimientos mensuales de la cartera y del índice de referencia.
Los meses donde r_p == r_b se dividen a partes iguales. Mínimo de 12 meses para una estimación significativa.
Foliolytic también informa una métrica emparejada, promedio de bateo vs. cero (meses donde r_p > 0 / total), útil para estrategias de retorno absoluto.
Rendimiento anualizado, tasa libre de riesgo, todos los valores de reducción máxima durante el período.
Similar al Calmar, pero penaliza la suma de las reducciones máximas al cuadrado en lugar de solo la máxima. Menos sensible a una única reducción máxima de cisne negro que el Calmar.
Las líneas base de Burke de Foliolytic se recalibraron a FF_100Y_BUFFETT_ANCHORED en la v6.5 (abril de 2026); consulte CLAUDE.md para la historia de la calibración.
Rendimiento anualizado en exceso, Índice de Úlcera.
Pariente directo de Calmar y Burke; utiliza el Índice de Úlcera como denominador del riesgo de trayectoria.
La mayoría de las calculadoras no calculan el Ratio de Martin. Foliolytic lo incluye porque las métricas basadas en el Índice de Úlcera se correlacionan bien con el dolor subjetivo del inversor.
Rendimiento anualizado. Lista de todas las reducciones máximas completadas dentro de la ventana de búsqueda, clasificadas por profundidad.
El ajuste del -10% es un desplazamiento fijo de la formulación original de Sterling. Si existen menos de N reducciones máximas completadas, la métrica se suprime.
El Sterling es más sensible que el Calmar a una serie de reducciones máximas medias. Las líneas base de Foliolytic (FF_100Y_BUFFETT_ANCHORED) se recalibraron en la v6.5.
Ratio de Sharpe de la cartera, desviación estándar anualizada del índice de referencia, tasa libre de riesgo anualizada.
M² ≡ Sharpe reescalado a la volatilidad del índice de referencia. Siempre que las bandas de Sharpe cambien, las bandas de M² DEBEN cambiar de forma idéntica; son matemáticamente la misma cantidad.
Muchas calculadoras calculan el Sharpe pero omiten el M². El M² es más interpretable para los usuarios minoristas porque se expresa en puntos porcentuales de rendimiento, no en un ratio sin unidades.
Cada métrica de Foliolytic se calcula a partir de la reconstrucción diaria de la cartera, no de instantáneas de fin de mes. Esto es más importante para las métricas basadas en la reducción máxima (reducción máxima, Calmar, Burke, Martin, Sterling, Ulcer): los NAV mensuales suelen subestimar la verdadera reducción de pico a valle en un 20–30% porque omiten las caídas intramensuales. La granularidad diaria captura la trayectoria que realmente ocurrió.
Las carteras solo de acciones utilizan 252 días de negociación. Las carteras solo de criptomonedas utilizan 365 días (negociación 24/7). Las carteras mixtas utilizan una combinación por activo, luego se recombinan en una única cifra de cartera anualizada. El escalado de la volatilidad utiliza √n (la varianza escala linealmente con el tiempo, por lo que la desviación estándar escala con √tiempo).
Los rendimientos logarítmicos diarios se utilizan internamente para cualquier métrica que requiera agregación temporal (varianza, capitalización multiperíodo, anualización). Los rendimientos aritméticos se utilizan para la visualización porque son más intuitivos ('-30%' es más reconocible que 'rendimiento logarítmico -0.357'). Los dos son equivalentes a nivel diario para los rendimientos típicos de renta variable; divergen para movimientos extremos.
Los valores atípicos se marcan pero no se eliminan. La eliminación de valores atípicos tiende a sesgar al alza las estimaciones de varianza y Sharpe y generalmente es una mala práctica. La excepción es cuando los datos indican claramente un error, por ejemplo, operaciones de criptomonedas mal reportadas en centavos en lugar de dólares, o fallos de conversión de moneda que producen picos de precios de 1000x. Estos son detectados por la capa del analizador (consulte /about) y corregidos antes del cálculo de las métricas.
Foliolytic suprime las métricas que requieren más datos de los disponibles. Sharpe y Sortino requieren ≥ 30 días. Beta, alpha, IR, error de seguimiento requieren ≥ 60 días de datos emparejados. Los ratios de captura requieren ≥ 12 meses en cada régimen. PSR y Hurst requieren suficiente historial para arrancar distribuciones de referencia. Cuando no se cumple el mínimo, la métrica muestra '—' en lugar de un número sin sentido.
Para cada métrica que utiliza R_f (Sharpe, Sortino, Treynor, M², alpha, beta sobre rendimientos en exceso), se utiliza el rendimiento diario de las letras del Tesoro a 3 meses y se empareja con cada día natural del historial de la cartera. La R_f anualizada utilizada en la visualización es el promedio ponderado por tiempo de la R_f diaria sobre el historial de la cartera. La mayoría de las calculadoras utilizan una única cifra de R_f fija, lo cual es incorrecto cuando las tasas se han movido.
S&P 500 (rendimiento total de SPY) por defecto. Configurable por el usuario a QQQ, VT o cualquier ticker personalizado. Beta, alpha, R², ratios de captura, promedio de bateo, IR y error de seguimiento se recalculan todos en función del índice de referencia elegido. Las carteras de criptomonedas utilizan BTC por defecto para las métricas relativas al índice de referencia.
Las distribuciones de referencia para la puntuación basada en percentiles (PSR, Hurst, cuantiles de Sharpe, etc.) se recalibran periódicamente a medida que llegan nuevos datos de mercado. El conjunto de calibración actual está documentado en el archivo fuente metricBaselines.js. Los eventos de recalibración importantes se registran con etiquetas de versión (v6.4, v6.5) para mayor transparencia; consulte CLAUDE.md y el registro de cambios en la parte superior de metricBaselines.js.
Cada métrica a continuación tiene su propia calculadora dedicada con ejemplos resueltos, tablas de interpretación y una herramienta gratuita de carga de CSV.
Los rendimientos aritméticos ((P_t - P_(t-1)) / P_(t-1)) son intuitivos y lo que los inversores suelen entender por 'rendimiento'. Los rendimientos logarítmicos (ln(P_t / P_(t-1))) tienen una propiedad matemática crítica: son aditivos en el tiempo. El rendimiento logarítmico de 90 días es igual a la suma de 90 rendimientos logarítmicos diarios. Los rendimientos aritméticos no tienen esta propiedad, se componen geométricamente. Foliolytic utiliza rendimientos logarítmicos internamente para cualquier agregación temporal y rendimientos aritméticos para la visualización.
Casi con certeza debido a la tasa libre de riesgo. Foliolytic utiliza los rendimientos diarios reales de las letras del Tesoro de EE. UU. a 3 meses de FRED. La mayoría de los brókers y calculadoras en línea utilizan una suposición fija (a menudo 2% o 0%). En un entorno donde los rendimientos de las letras del Tesoro son del 5%, esto puede cambiar el Sharpe en 0.3–0.5, una diferencia sustancial.
Los desdoblamientos se aplican retroactivamente a los recuentos y precios históricos de las acciones. Un desdoblamiento de 4 por 1 en AAPL en agosto de 2020 cuadruplica retroactivamente su número de acciones y reduce a la cuarta parte el precio histórico para todas las fechas anteriores al desdoblamiento. La serie de valor de la cartera permanece continua a través del desdoblamiento; no hay un salto en el valor, solo en las cifras cosméticas por acción.
Los dividendos en efectivo se añaden al saldo de efectivo de la cartera en la fecha ex-dividendo. No se reinvierten automáticamente. Si su bróker reinvierte automáticamente, las compras de acciones resultantes aparecerán en su historial de transacciones y se procesarán normalmente. Los dividendos especiales se gestionan de la misma manera que los dividendos en efectivo regulares.
S&P 500 (rendimiento total de SPY) por defecto. El índice de referencia es configurable en el panel de control; puede elegir cualquier índice principal, ETF o incluso un ticker personalizado. Beta, alpha, R², ratio de captura, promedio de bateo y error de seguimiento se recalculan todos en función del índice de referencia elegido.
Foliolytic calcula los rendimientos a partir de su historial de transacciones tal cual. Si su bróker deduce comisiones de las posiciones o las cobra como transacciones separadas, esos flujos se reflejan. Si las comisiones se pagan desde una cuenta de efectivo separada que no está en su CSV, no se capturan. Para la mayoría de las cuentas de corretaje minoristas (Fidelity, Schwab, Robinhood, IBKR), las comisiones de la plataforma ya se reflejan en los precios de las transacciones.
Ejecute todos los cálculos descritos anteriormente en su propia cartera en segundos.
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