Giordano Salvatori, fundador de STA · 18/10/2026 · 5 min de lectura
R es una unidad de medida del riesgo. Antes de entrar en una operación decides dónde poner el stop, es decir, el precio al que la posición se cierra sola para limitar la pérdida. La cantidad que perderías si el precio llegara a ese stop es 1R. Todo lo demás se mide con esa vara.
Si arriesgas 20 € y la operación cierra en el stop, has hecho −1R. Si cierra con una ganancia de 40 €, has hecho +2R. Si cierra con una pérdida de 10 €, has hecho −0,5R. El valor en euros cambia de una operación a otra, R no: siempre dice «cómo ha ido respecto a lo que había previsto».
Ejemplo ilustrativo: entras a 100 € con el stop en 95 € y compras 4 unidades. El riesgo es 5 € × 4 = 20 €, así que 1R = 20 €. Si sales a 110 €, ganas 10 € × 4 = 40 €, es decir, +2R. Si el precio baja hasta el stop, pierdes 20 €: −1R. Los números son inventados para explicar el cálculo y no son el resultado de ningún sistema.
El win rate es el porcentaje de operaciones cerradas con ganancia. Parece un buen indicador, pero no dice cuánto se gana cuando se gana ni cuánto se pierde cuando se pierde. Mira dos sistemas de ejemplo, cada uno con 100 operaciones:
| Ejemplo ilustrativo | Sistema A | Sistema B |
|---|---|---|
| Win rate | 70% | 40% |
| Ganancia media cuando gana | +0,3R | +2R |
| Pérdida media cuando pierde | −1R | −1R |
| Total en 100 operaciones | 70 × 0,3 − 30 × 1 = −9R | 40 × 2 − 60 × 1 = +20R |
El sistema A gana siete veces de cada diez y aun así pierde. El sistema B pierde seis veces de cada diez y termina en positivo. Quien mira solo el porcentaje elige A, y es un error que sale caro.
El número que lo resume todo es el resultado medio por operación, en R, llamado también esperanza matemática. Se calcula así:
(probabilidad de ganar × ganancia media) − (probabilidad de perder × pérdida media)
En el ejemplo: el sistema A tiene 0,7 × 0,3 − 0,3 × 1 = −0,09R por operación; el sistema B tiene 0,4 × 2 − 0,6 × 1 = +0,2R. Un valor por encima de cero significa que, de media, en muchas operaciones pasadas, cada operación ha rendido más de lo que arriesgaba. Por debajo de cero, lo contrario. No es una previsión de lo que pasará: describe cómo ha ido, y solo si la muestra es suficientemente grande.
Las comisiones y el funding (el pago periódico entre quien está long y quien está short en los contratos perpetuos) reducen cada resultado. Un sistema que cierra en +0,05R antes de los costes puede acabar por debajo de cero tras pagarlos. Por eso el resultado en R se lee siempre neto de costes: si quien te enseña los números no lo dice, pregúntalo.
La regla práctica es la relación entre el win rate y la proporción entre ganancia y pérdida (el R:R). Para no perder de media, necesitas al menos esto:
| Si la ganancia media es de… | …el win rate de equilibrio es de aproximadamente |
|---|---|
| +0,5R | 67% |
| +1R | 50% |
| +2R | 33% |
| +3R | 25% |
La fórmula es sencilla: el win rate de equilibrio es 1 dividido entre (1 + ganancia media en R), antes de los costes. Es equilibrio, no una ganancia: por encima de ese umbral la esperanza es positiva, por debajo es negativa. Con targets lejanos se puede perder más a menudo de lo que se gana y estar igualmente bien, pero hay que aguantar rachas largas de pérdidas.
R sirve también para decidir cuánto arriesgar. Si en cada operación arriesgas el 1 % de la cuenta, cada pérdida en el stop vale −1 % y diez pérdidas seguidas valen alrededor de −10 %. Si en cambio arriesgas el 10 % por operación, diez pérdidas bastan para vaciar casi todo. Fijar de antemano cuánto vale 1R, en porcentaje de la cuenta, es la decisión que determina si una racha normal de pérdidas es molesta o fatal. Ningún sistema evita las rachas de pérdidas: solo se pueden hacer soportables.
Cada ficha de STA tiene una entry, un stop y un target, así que puedes calcular tú mismo cuánto vale 1R y cuánto vale el target en R. Hay un stop en cada ficha, así que sabes antes de entrar cuánto puedes perder. La forma más tranquila de practicar es la DEMO gratuita: sigue las fichas con capital virtual y precios reales, anota el resultado de cada una en R y mira cómo se comporta la media después de unas semanas.
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