Validamos el Atlas Score con 8 años de datos: el análisis honesto que nadie más publica
Validamos el Atlas Score con 8 años de datos: el análisis honesto que nadie más publica
La industria financiera chilena tiene un problema con los backtests.
Casi todos los productos prometen retornos extraordinarios, pero muy pocos publican la metodología de validación. Cuando lo hacen, suelen mostrar el período donde el modelo funcionó mejor, omiten los años donde falló, y evitan hablar de los supuestos incómodos.
Decidimos hacer lo contrario.
Este post documenta cómo validamos el Atlas Score V3, qué encontramos, y por qué algunos hallazgos nos obligaron a depurar una señal completa y cambiar un claim público que llevábamos tiempo usando.
El punto de partida: un claim que no se sostenía
Durante meses publicamos que el Atlas Score tenía un "84.7% de hit rate" en la señal Atractiva. El número venía de un backtest anterior sobre 170 observaciones.
Cuando extendimos la validación a 9.661 observaciones sobre 8 años (2018-2026), el número real resultó ser otro: entre 61% y 66% dependiendo de la señal.
No es un mal resultado — sigue siendo ~15 puntos sobre tirar una moneda — pero no es 84,7%. Y publicar un número que no se sostiene es peor que publicar uno honesto.
Cambiamos todos los claims públicos.
La metodología de validación
Fuentes de datos
Frecuencia
Calculamos el Atlas Score el primer día de cada mes entre enero 2018 y abril 2026 para cada una de las 99 empresas activas. Total: 9.661 observaciones score-mes (descontando IPOs posteriores al período).
Métricas
Para cada observación calculamos el retorno a 3, 6, 12 y 24 meses forward (point-in-time, sin look-ahead bias). Luego medimos:
Walk-forward estricto
Para evitar overfitting separamos los datos en tres bloques:
Si hubiéramos re-optimizado después de ver el test, los resultados estarían sesgados.
Los resultados reales
Performance por señal (8 años, retorno forward 12m)
| Señal | Hit rate | Retorno promedio | N observaciones |
|---|---|---|---|
| Muy Atractiva | 65,9% | +30,3% | 428 |
| Atractiva | 61,3% | +25,0% | 3.402 |
| Neutral | 56,9% | +17,5% | 1.117 |
| Poco Atractiva | 43,8% | +15,1% | 3.156 |
Tres lecturas inmediatas:
El portafolio
Si hubieras invertido $100 en enero 2018 exclusivamente en empresas Muy Atractiva + Atractiva, rebalanceando trimestralmente equal-weight:
Incluye el crash de COVID 2020 y el bear market 2022. No es un retorno espectacular de TikTok, pero es consistente y defendible.
El Information Coefficient
IC Spearman global = +0,17 (p < 1e-52).
Para contexto: en la industria de fondos cuantitativos, un IC > 0,05 se considera señal útil explotable. Uno de 0,17 es sólido. No es del otro mundo, pero es estadísticamente robusto y se mantiene out-of-sample.
Lo incómodo: dónde el modelo falla
Esto es lo que la mayoría no publica.
El modelo no protege en bear markets
Durante el crash de COVID (marzo-octubre 2020), el IC se invirtió: -0,129. Eso significa que las empresas con peor score rebotaron más que las de mejor score. El Atlas identifica calidad relativa, no predice crashes macro.
Implicación práctica: el score no es un indicador de timing. Si el mercado se cae 30% por razones macro, las empresas Muy Atractiva caen también.
Los scores 2021 no anticiparon el bear 2022
Empresas clasificadas Muy Atractiva en 2021 tuvieron retornos a 12m peores que aleatorio. El modelo calibrado para ciclos normales no vio venir el cambio de régimen de tasas altas globales.
Esto nos llevó a agregar una penalización sectorial a empresas cíclicas (commodities, minería, forestal, materiales, pesca): restamos 10 puntos al score cuando la empresa pertenece a estos sectores. Objetivo: evitar sobrevalorar un ciclista en el pico del ciclo.
Muy Atractiva es rara por diseño
En promedio, solo 0,5-0,7 empresas por mes alcanzan la clasificación Muy Atractiva. Es un "honor roll" ultra-selectivo. Ventaja: quienes aparecen tienen un perfil excepcional. Desventaja: no siempre hay oportunidades, y no permite construir una cartera diversificada exclusivamente con Muy Atractiva.
Shares outstanding históricos
No tenemos el número de acciones emitidas históricamente para todas las empresas. Usamos el valor actual como proxy. En empresas estables el error es marginal (±5%), pero en IPOs recientes o splits frecuentes puede ser mayor. Documentado en el código, no oculto.
La señal que depuramos
La versión V2 del modelo tenía 5 clasificaciones: Muy Atractiva, Atractiva, Favorable, Neutral, Poco Atractiva.
Al validar descubrimos que Favorable tenía hit rate de 44,5% — peor que tirar una moneda. Una señal aparentemente positiva que en realidad era ruido.
No intentamos justificarla. La eliminamos.
En V3 las empresas que antes caían en Favorable se reclasifican automáticamente: si cumplen criterios suficientes, pasan a Atractiva; si no, a Neutral. El usuario ahora ve 4 señales en vez de 5, pero cada una tiene edge estadístico real.
Por qué publicamos esto
Hay tres razones.
Primera: confianza. El usuario que nos paga por Atlas Pro merece saber cómo funciona el producto, incluyendo sus límites. Si oculta las limitaciones, el día que aparezcan se sentirá engañado.
Segunda: corrección intelectual. Si descubriéramos que publicamos un número que no se sostiene y lo dejáramos, estaríamos construyendo sobre una mentira. Mejor parar, aclarar, y seguir.
Tercera: diferenciación. En un mercado donde todos prometen retornos extraordinarios sin validar, publicar un análisis honesto con limitaciones explícitas es un posicionamiento único. El inversionista sofisticado valora la transparencia más que los claims espectaculares.
Cómo podés auditar esto vos
El código que genera estos resultados está disponible internamente. Si sos analista cuantitativo, académico o inversionista con background técnico, podés solicitar acceso bajo acuerdo de confidencialidad a [email protected].
Los datos fuente son públicos:
.SN para Bolsa de SantiagoConclusión honesta
El Atlas Score funciona, con matices:
Si sos un inversionista retail en Chile con horizonte 3+ años y querés seleccionar mejor, el Atlas Score es una herramienta útil. Si buscás un sistema de trading, no lo es.
La metodología completa está en nuestra página de validación con tablas, gráficos y disclosures detallados. La herramienta de backtest interactiva donde podés simular tu propia cartera está en atlas-chile.cl/backtest.
Este artículo se actualiza cuando se publican nuevas versiones del Atlas Score. Última revisión: abril 2026, V3 Plan A.