Cómo mueren los DARWINs Gold: patrones, señales y lecciones
Análisis de 93 Gold cerrados vs 851 activos. El 70% murió por slow bleed, no por crashes. El rolling Sharpe diverge 8 meses antes del cierre.
Nota de research. Cohorte: 93 DARWINs Gold con cuenta cerrada (status = deleted) vs 851 Gold activos como control. Corte de datos: equity diaria hasta febrero 2026. Base: scraping propio de darwinexzero.com, ~32.500 DARWINs en la DB del proyecto.
Resumen ejecutivo
He cruzado la equity diaria de los 93 DARWINs que alcanzaron Gold en DarwinIA Zero y cerraron cuenta contra la de 851 Gold que siguen activos. Cinco hallazgos:
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Los Gold no mueren por crashes. Solo 1 de 93 sufrió un blow-up (drawdown >30% en 3 meses). El 70% murió por slow bleed: degradación lenta del edge durante 6+ meses.
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La señal más temprana es el rolling Sharpe (Sharpe sobre ventana móvil de 126 días), que diverge 8 meses antes del cierre. De 1.78 a T-12 cae a 0.87 a T-8, cruza cero a T-3 y llega a -0.43 al morir.
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El 84% cambió de perfil estadístico en sus últimos 12 meses. 23 eran Grinders en su época buena — solo 1 conservó la clasificación al morir.
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Ningún Steady Compounder ha muerto. El recovery factor >5 que exige ese perfil es una barrera que la mayoría de los muertos nunca superó ni en su mejor momento.
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Perfil típico del Gold que muere: Sharpe 0.75 (la mitad del control), mediana 2 meses en Gold, 5 activos operados (vs 9 en los vivos).
Metodología
Poblaciones
| Grupo | N | Criterio de selección |
|---|---|---|
| Muertos | 93 | DARWIN que aparece al menos en una edición Gold del ranking y tiene la cuenta cerrada (status deleted en darwinexzero.com). |
| Control | 851 | DARWIN que aparece al menos en una edición Gold y sigue activo y presente en el ranking reciente (última edición ≥ 2025-01). |
El universo Gold analizado son 944 DARWINs, extraídos del snapshot de ~32.500 DARWINs scrapeados hasta febrero 2026.
El cierre de cuenta es la única señal fiable de muerte en la plataforma. Un DARWIN fuera del ranking no cuenta como muerto: puede haber sido excluido por capacidad, pausa voluntaria u otros criterios internos de DarwinIA. Solo status = 'deleted' es definitivo. Esto implica que un Gold que degradó, bajó a Silver y dejó de operar sin cerrar cuenta queda fuera del grupo “muerto” de este estudio. Más sobre este sesgo en la sección de limitaciones.
Fuentes de datos
Todos los datos provienen de darwinexzero.com. No hubo recopilación adicional para este análisis.
| Dato | Cobertura (muertos) | Qué aporta |
|---|---|---|
| Equity diaria | 93/93 | Curva diaria de quote. Base para rolling Sharpe, drawdowns y retornos mensuales. |
| Métricas lifetime | 93/93 | Sharpe, Sortino, perfil estadístico. |
| Historial de ranking | 93/93 | Edición a edición Gold/Silver. |
| Capital e inversores | 62/93 | Evolución de nº de inversores y capital USD. 31 DARWINs sin datos (probablemente nunca tuvieron inversores). |
| Activos operados | 93/93 | Nº de activos operados (snapshot). |
| Drawdowns históricos | 92/93 | Eventos de drawdown históricos. |
Ventanas temporales y cálculos
- Rolling Sharpe (126 días). Sharpe ratio calculado sobre ventana móvil de 126 días de trading (≈ 6 meses calendario). Fórmula:
(mean(returns) / stddev(returns)) * sqrt(252). Devuelve una serie temporal por DARWIN. - Rolling max drawdown (90 días). Peor drawdown peak-to-trough en ventana móvil de 90 días de trading. Devuelve serie temporal.
- Slope. Pendiente de regresión OLS sobre la serie de rolling Sharpe del DARWIN. Positiva = mejora, negativa = degrada. En la cronología agregada el cálculo exige ≥ 12 meses de equity (N = 72 de los 93 muertos).
- Recovery factor. Retorno total / |MaxDD lifetime|. Un RF de 5 significa que por cada 1% de drawdown máximo el DARWIN acumuló 5% de retorno.
- Retención de inversores. Último nº de inversores / pico histórico.
- Cronología T-12 → T-1. Para los 72 muertos con ≥ 12 meses de equity, alineo las series en T-0 (fecha del último quote) y calculo medianas del grupo en cada T-k. Los 21 restantes quedan fuera de la cronología por muestra insuficiente; sí cuentan en los agregados.
- Reclasificación a T-12. Para medir si el perfil estadístico del muerto es el mismo que en su época buena, recorto los últimos 12 meses de equity y ejecuto el mismo clasificador sobre la serie truncada.
Corte del dataset: equity diaria hasta febrero 2026. Cualquier muerte posterior queda fuera de la cohorte.
Muertos vs control: métricas que discriminan
| Métrica | Muertos (N=93) | Control (N=851) | Diferencia |
|---|---|---|---|
| Sharpe mediano (lifetime) | 0.75 | 1.40 | -0.65 |
| Sortino mediano (lifetime) | 1.04 | 2.28 | -1.24 |
| MaxDD lifetime | -13.9% | -9.1% | -4.8 pp |
| MaxDD últimos 6 meses | -12.9% | -5.6% | -7.3 pp |
| Rolling Sharpe slope | -0.01213/día | -0.00043/día | 28× más rápido |
| Win Days % | 47.4% | 46.4% | +1.0 pp |
| Nº activos operados | 5 | 9 | -4 |
| Meses negativos consecutivos | 1.0 | 1.0 | 0.0 |
Medianas por grupo. “Últimos 6 meses” = ventana móvil al final de la serie. Slope = pendiente OLS sobre rolling Sharpe (126d). pp = puntos porcentuales.
Las tres métricas que mejor separan muertos de vivos son el rolling Sharpe slope, el MaxDD reciente y el Sortino lifetime. El Sortino cae más que el Sharpe porque los muertos tienen más dispersión en las pérdidas —su downside deviation es más alta— y el Sortino solo penaliza el ruido a la baja.
Lo que no discrimina: Win Days % (prácticamente idéntico), meses negativos consecutivos en la mediana, y nº absoluto de inversores. Los muertos no pierden más días que los vivos; lo que los mata no es la frecuencia de pérdidas sino su magnitud cuando llegan.
La cronología de una muerte
Para los 72 muertos con 12 o más meses de equity, la trayectoria mediana mes a mes:
| Meses antes del cierre | Rolling Sharpe | Retorno mensual | MaxDD 90d |
|---|---|---|---|
| T-12 | 1.78 | +1.1% | -4.7% |
| T-10 | 1.43 | +1.1% | -4.8% |
| T-8 | 0.87 | +0.8% | -4.6% |
| T-6 | 0.38 | 0.0% | -4.6% |
| T-3 | 0.00 | 0.0% | -6.0% |
| T-1 | -0.43 | -0.0% | -7.8% |
N = 72 muertos con ≥ 12 meses de equity. Medianas del grupo, alineadas en T-0 = último quote. Rolling Sharpe sobre ventana 126d. MaxDD 90d = peor drawdown en los 90 días previos. Pendiente OLS sobre los 12 meses: -0.222 puntos de Sharpe por mes.
Cuatro fases
Fase 1 — Falsa seguridad (T-12 a T-9). Sharpe mediano entre 1.3 y 1.8, retorno +1.1% mensual, drawdowns de -4.7%. Un año antes del cierre los números son excelentes. Nada en la ficha pública del DARWIN sugiere un problema.
Fase 2 — Erosión silenciosa (T-8 a T-6). El rolling Sharpe cae por debajo de 1.0 a T-8. Los retornos bajan de +0.8% a 0.0% mensual. Los drawdowns apenas se mueven (-4.5% a -4.6%), así que la degradación es invisible si solo se miran drawdowns. Es la ventana de actuación.
Fase 3 — Punto de no retorno (T-5 a T-3). Sharpe en 0.31 y cayendo. Retornos planos. A T-3 el rolling Sharpe cruza cero: el DARWIN oficialmente pierde dinero en ventanas de 6 meses.
Fase 4 — Desenlace (T-2 a T-1). Sharpe negativo (-0.43). MaxDD acelerándose a -7.8%. El trader cierra la cuenta.
Una alerta simple —rolling Sharpe por debajo de 1.0 con slope negativa durante 3 meses consecutivos— detecta la Fase 2 con 6-8 meses de margen sobre el desenlace.
Distribución de perfiles al morir
| Perfil | N | % | Sharpe mediano |
|---|---|---|---|
| Inclasificable | 31 | 33.3% | 0.75 |
| Insufficient Data | 12 | 12.9% | 0.69 |
| Event Trader | 10 | 10.8% | 1.19 |
| Negative/Flat | 8 | 8.6% | -0.26 |
| Fat-tail Scalper | 5 | 5.4% | 1.12 |
| Híbridos y otros | 25 | 26.9% | — |
| Grinder | 2 | 2.2% | 1.60 |
| Steady Compounder | 0 | 0.0% | — |
N = 93. “Híbridos y otros” agrupa Momentum Burst, Mean Reverter, Regime Adaptive, Sawtooth y combinaciones. Criterios del clasificador en el apéndice técnico.
Un tercio de los muertos no tiene identidad estadística clara. Ningún Steady Compounder. Solo 2 Grinders.
El perfil se calcula con la equity entera, así que un DARWIN que fue Grinder tres años y tuvo 12 meses malos antes de cerrar ya no aparece como Grinder aquí: los últimos meses contaminan las métricas lifetime. Por eso repetí la clasificación truncando los últimos 12 meses de cada muerto. El 84% tenía un perfil distinto en T-12. 23 eran Grinders; solo 1 seguía siéndolo al morir. La pérdida de la etiqueta Grinder es la migración más reveladora del estudio, y aparece meses antes de que los drawdowns la reflejen.
Taxonomía: cómo se muere en Gold
Clasifico cada muerte en categorías no excluyentes. Un DARWIN puede mostrar más de una señal.
| Tipo | N | % | Criterio |
|---|---|---|---|
| Slow bleed | 65 | 69.9% | Slope de rolling Sharpe < -0.03/mes durante ≥ 6 meses |
| Investor exodus | 56 | 60.2% | Último nº de inversores / pico < 20% |
| Inactivity | 16 | 17.2% | Retorno absoluto < 1% en los últimos 6 meses |
| Otro | 11 | 11.8% | No encaja en ninguna categoría |
| Blow-up | 1 | 1.1% | MaxDD > 30% en los últimos 3 meses |
N = 93. Las categorías no son excluyentes, así que la suma supera el 100%.
El 70% de los Gold muere por erosión lenta del edge, no por una posición catastrófica. El blow-up —la imagen mental popular de “morir en trading”— es 1 caso de 93. La combinación más frecuente es slow bleed + investor exodus: el rendimiento se degrada, los inversores que quedaban se van, y el trader cierra.
El 17% adicional muere por inactividad: el trader deja de operar, la curva queda plana durante meses y eventualmente cierra la cuenta. Estos parecen casos de pérdida de motivación antes que de colapso del sistema.
Implicaciones prácticas
Para inversores.
- Mira el rolling Sharpe, no solo el Sharpe lifetime. Un DARWIN con Sharpe lifetime de 1.5 pero rolling Sharpe de 0.3 está en erosión; el lifetime tarda meses en reflejarlo.
- La pérdida de clasificación Grinder es la bandera más temprana. Si un DARWIN era Grinder y ya no lo es, algo cambió en la operativa antes de que lo reflejen los drawdowns.
- No te fíes de los drawdowns históricos. En los muertos, los drawdowns solo empeoran a T-4, cuando el rolling Sharpe lleva 4-5 meses cayendo.
Para traders (gestores de DARWINs).
- La degradación es gradual, no abrupta. Un rolling Sharpe cayendo 3+ meses no es un “mal mes”; es una tendencia. La tentación de esperar “un mes más” es fuerte precisamente porque cada mes aislado parece inocuo.
- Operar pocos activos correlaciona con muerte. Los muertos operan 5 activos de mediana, los vivos 9. Esto no prueba causalidad —puede reflejar experiencia, capital o estilo— pero sí señala concentración.
Para DarwinIA como plataforma. La mediana de permanencia en Gold de los muertos es de 2 meses. Los criterios de entrada capturan rendimiento pasado en pico y no capturan la estabilidad del edge. Una cohorte que entra brevemente a Gold y cae rápido sugiere que la asignación de capital llega tarde al ciclo de vida del trader.
Limitaciones y sesgos
Muestra pequeña en subgrupos. N = 93 es suficiente para patrones agregados, no para inferencia en subgrupos. Las categorías con menos de 5 elementos (Grinders muertos = 2, Steady Compounders muertos = 0) no admiten test estadístico. Que no haya Steady Compounders muertos puede ser imposibilidad real del perfil o simplemente N demasiado pequeño para capturar el caso raro.
Survivorship bias en el grupo control. Los 851 “vivos” son Gold que siguen activos y siguen en el ranking reciente. No incluye Gold que degradaron a Silver sin cerrar cuenta, ni Gold excluidos del ranking por capacidad o pausa. El control es, por definición, la cohorte que llegó a febrero 2026 en pie. Cualquier comparación muertos-vs-control está midiendo contra la selección más favorable de la plataforma, así que sobreestima la brecha.
Look-ahead bias en la construcción de señales. Los umbrales operativos —rolling Sharpe < 1.0, slope < -0.03/mes durante 6 meses, migración de la etiqueta Grinder— se derivaron observando los mismos 93 muertos que luego se usan para “predecir” muerte. Para usar estas señales como alerta prospectiva hay que validarlas fuera de muestra: por ejemplo, contra la cohorte de muertos posteriores a febrero 2026.
Sesgo de ventana en la cronología. La trayectoria T-12 a T-1 solo cubre los 72 muertos con ≥ 12 meses de equity. Un Gold que murió con 4 meses de vida no aporta nada a la cronología. Esto favorece muertos “veteranos” y subestima el patrón de los Gold que acceden y caen rápido, que son la mayoría (mediana de 2 meses en Gold).
DarwinIA Zero es una plataforma joven. Muchos DARWINs del dataset no han tenido tiempo de desarrollar track record largo. Los Gold Classic migraron de DarwinIA legacy en septiembre 2023. Esto limita las conclusiones sobre “cómo mueren los Gold maduros” porque la mayoría del dataset son Gold jóvenes que murieron jóvenes.
Equity diaria, no intraday. Los drawdowns usan precios de cierre diarios. El drawdown real intradía suele ser 2-5 pp más profundo, así que las cifras de MaxDD subestiman la volatilidad vivida.
Correlación ≠ causalidad. Operar pocos activos, perder la etiqueta Grinder o tener rolling Sharpe en caída aparecen correlacionados con muerte. No demuestran que causen muerte. Pueden ser proxies de experiencia, disciplina, capital o régimen de mercado.
Apéndice técnico
Dataset. ~32.500 DARWINs recopilados de darwinexzero.com. Corte: equity diaria hasta febrero 2026. Universo Gold analizado: 944 DARWINs (93 muertos + 851 control).
Datos utilizados por DARWIN: equity diaria (quote), historial de ediciones Gold/Silver en el ranking, evolución de nº de inversores y capital USD, activos operados, eventos de drawdown históricos y métricas lifetime (Sharpe, Sortino, perfil estadístico).
Criterios del clasificador de perfiles:
| Perfil | Criterios |
|---|---|
| Grinder | stdDev mensual < 3.5%, Sharpe > 1.5, |skewness| < 1.0 |
| Steady Compounder | tradingDays ≥ 504, retorno anualizado > 8%, recovery factor > 5, Sharpe ∈ [0.5, 2.5], stdDev mensual < 5% |
| Event Trader | concentración de retorno en outliers > 50%, bleed ratio < 50%, skewness > 1.0 |
| Mean Reverter | autocorrelación lag1 < -0.05, win days > 52%, |skewness| < 1.5 |
| Fat-tail Scalper | win days > 55%, skewness < -0.5, kurtosis > 5 |
| Momentum Burst | kurtosis > 10, autocorrelación lag1 > 0.05 |