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Retail trader base rates — evidencia académica

Tasas empíricas de cuántos retail day traders ganan dinero. Brutales y consistentes en múltiples geografías y períodos. Framing obligatorio para evaluar cualquier estrategia del proyecto.

Tabla de base rates

Estudio Market Período N % rentable net of fees
Barber, Lee, Liu, Odean Taiwan equity 1992-2006 450,000 <1% (consistente) / 19% heavy traders
Chague et al. Brasil futuros 2012-2017 20,000 new ~1% (17/1500 top-active > min wage)
Jordan & Diltz US equity dot-com 324 36% positivos (en +100% Nasdaq)
SEC FX Report Retail FX 2011 12 brokers agg ~30% ganan cada trimestre

Stylized facts

  1. ~97–99% pierden a mediano plazo en day trading equity/futuros.
  2. La excepción (~1%) suele ser heavy trader con infraestructura/volumen — NO retail promedio.
  3. Bull markets NO protegen: Jordan & Diltz muestra 64% perdedores incluso con Nasdaq +100%.
  4. FX es peor que equity: 70% pierden cada trimestre.

Daily loss numbers (Taiwan)

  • Trader promedio: -25 a -29 basis points/día net of fees.
  • En un año de 252 días hábiles: ~-60 a -70% anualizado si se mantuviera constante.

Qué significa para este proyecto

Implicancia directa

Si tratamos al usuario como "retail promedio", la probabilidad a priori de batir al SP500 en un horizonte multi-año haciendo day trading (frequent intraday) es sub-1%.

Qué haría diferir esta base rate

Algunos factores que movieron la aguja en los pocos traders rentables de los estudios:

  1. Edge estructural verificable — información, velocidad, software, modelos.
  2. Capital adecuado — ciertos edges solo escalan con >$100k.
  3. Volumen alto — heavy traders en Taiwan tenían 10× mejor tasa que casual (19% vs <1%).
  4. Instrumentos no commoditized — small-caps ineficientes vs mega-caps (ver analysis/small-caps-alpha-exception).

Qué NO mueve la aguja (según evidencia)

  • Paciencia, disciplina declarada — no son suficientes.
  • Aprendizaje en el puesto — analysis/retail-learning-bias muestra que retail no aprende con la experiencia.
  • Estrategias "probadas" sin edge real — overfitting.
  • Long-term commitment sin edge — los persistentes en Brasil siguen perdiendo.

Relación con el experimento del usuario

  • El usuario parte con base rate en contra (<1%).
  • El agente LLM puede potencialmente aportar un edge si:
  • Automatiza disciplina (guardrails estrictos — ver concepts/trading-guardrails).
  • Evita sesgos cognitivos sistemáticamente.
  • Usa swing trading (menos fricción) en vez de intraday — consistente con analysis/swing-vs-day-trading.
  • Opera en zonas ineficientes accesibles al user.
  • Pero NO hay evidencia de que un LLM haya demostrado sostenerlo por años. El experimento es, literalmente, una prueba de hipótesis.

Relaciones

Gaps

  • Estudios 2022-2025 post-pandemia retail boom (Robinhood, meme stocks, r/wallstreetbets).
  • Subgrupo de retail rentable: ¿qué los caracteriza? ¿existe skill identificable ex-ante?
  • Efecto de herramientas tipo "AI trading assistants" — inexistente en los estudios clásicos.