9.678 observaciones | 8 años (2018-2026) | Actualizado 2026-04
La industria chilena de corretajes, fondos y research rara vez publica validación honesta de sus recomendaciones. Se venden scores, rankings y "carteras recomendadas" sin datos duros que respalden si efectivamente funcionan a lo largo del tiempo.
Creemos que una metodología cuantitativa tiene que ser replicable. Si no puedes mostrar cómo se comportó tu modelo en el pasado sobre una ventana suficientemente larga y con un protocolo que evite data snooping, no estás haciendo research — estás vendiendo marketing.
Esta página publica los resultados del Atlas Score V3 con aciertos y limitaciones. No escondemos los años donde el modelo falló (COVID 2020, bear market 2022), ni los supuestos que tuvimos que adoptar para armar el backtest. El objetivo es construir confianza basada en evidencia, no en narrativa.
Si eres inversionista retail, esto te da criterio para evaluar cuánto peso darle a la clasificación. Si eres analista quant, te da material para auditar el trabajo.
Fuentes de datos
CMF Chile (8 años de FECU, 2015-2024) + precios diarios Yahoo Finance 2015-2026.
Frecuencia
Scores mensuales (día 1 de cada mes) sobre 99 empresas chilenas activas.
Total observaciones
9.678 pares (empresa, mes, horizonte) evaluados en retornos forward.
Horizontes medidos
Retornos a 3 meses, 6 meses, 12 meses y 24 meses desde la clasificación.
Métricas
Hit rate, Information Coefficient (Spearman), Sharpe, max drawdown, alpha vs IPSA.
Walk-forward estricto
Train 2018-2022 | Validation 2023-2024 | Test locked 2025-2026. Sin data leakage.
Hit rate = porcentaje de observaciones con retorno positivo a 12 meses desde la clasificación. Los retornos son totales (precio + dividendos reinvertidos), nominales en CLP.
| Clasificación | Hit rate 12m | Retorno promedio 12m | N observaciones |
|---|---|---|---|
| MUY ATRACTIVA | 77% | +30,3% | n=428 |
| ATRACTIVA | 72% | +25,0% | n=3.402 |
| NEUTRAL | 65% | +17,5% | n=1.117 |
| POCO ATRACTIVA | 55% | +15,1% | n=3.156 |
Hit rate y retorno promedio calculados sobre los 8 años completos (2018-2026). Cada fila agrega todas las observaciones de esa clasificación en el período. Retornos totales a 12 meses desde la clasificación (precio + dividendos reinvertidos), nominales en CLP.
Simulamos dos portafolios con rebalanceo mensual equal-weight: uno con empresas en clasificación Muy Atractiva + Atractiva, y otro con empresas en Poco Atractiva. El objetivo es medir si el score discrimina efectivamente ganadoras de perdedoras.
Muy Atractiva + Atractiva
Rebalanceo mensual equal-weight 2018-2026 con DRIP. Benchmark = promedio de 500 portafolios aleatorios MC.
Poco Atractiva
La clasificación discrimina: Poco Atractiva acierta 17pp menos que Atractiva a 12m, aunque la empresa pague dividendos.
Interpretación: el score discrimina correctamente en ambas puntas de la distribución. La capacidad de identificar perdedoras (CAGR 1,3%) es tan valiosa como la de identificar ganadoras.
Ninguna metodología cuantitativa es perfecta. Publicamos lo que el Atlas Score no hace bien para que el usuario calibre expectativas.
No protege en bear markets
En COVID 2020 el Information Coefficient se invirtió (-0,129). Los scores de 2021 no anticiparon el bear market de 2022. El Atlas Score identifica calidad relativa, no predice crashes macro.
Muy Atractiva es rara
Aparecen ~0,5-0,7 empresas/mes en promedio. Es un diseño intencional (tipo "honor roll") pero limita diversificación: no siempre habrá candidatas disponibles.
Shares outstanding históricos
Usamos el valor actual como proxy para períodos previos. Impacto marginal (±5%) en empresas estables, mayor en IPOs recientes o splits frecuentes.
NIIF 16 pre-2019
La deuda de períodos anteriores a 2019 no incluye arriendos capitalizados (la norma IFRS 16 no estaba vigente). Comparaciones inter-temporales de D/EBITDA tienen este sesgo.
99 empresas
Universo limitado al mercado chileno (Bolsa de Santiago). Los resultados no son extrapolables a mercados con distinta microestructura, liquidez o sectorialidad.
La versión anterior (V2) incluía una clasificación intermedia llamada "Favorable" que tenía un hit rate de 44,5% — peor que azar. Emitir una clasificación que rinde peor que lanzar una moneda es un problema serio, y decidimos eliminarla.
V3 consolidó las clasificaciones en cuatro niveles (Muy Atractiva, Atractiva, Neutral, Poco Atractiva) y refinó parámetros clave: yield mínimo ≥5%, descuento DDM ≥5% y penalización explícita para empresas con flujos cíclicos.
Cada cambio se validó en walk-forward estricto — entrenamiento en 2018-2022, validación en 2023-2024, test locked en 2025-2026 — para evitar overfitting. El Information Ratio mejoró 45% sobre V2.
El código de validación (scripts de backtest, cálculo de IC, generación de portafolios sintéticos) está disponible internamente. Si eres analista quant y quieres auditar la metodología, contáctanos y te damos acceso al repo bajo NDA.
Para una explicación narrativa y accesible del proceso de validación, revisa el post explicativo del blog.
Contacto: [email protected]
El Atlas Score se actualiza mensualmente sobre 99 empresas de la Bolsa de Santiago. Explora el ranking y revisa las fichas detalladas.
Atlas Chile — Validación Score Atlas V3 — Datos: CMF, Yahoo Finance — Abril 2026
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