Al construir modelos predictivos para señales financieras, la mayoría de nosotros recurrimos a métricas como RMSE o MAE. Estas son útiles, pero pueden pasar por alto la pregunta central que impulsa muchas estrategias: ¿el modelo acertó en la dirección del mercado? Aquí es donde entra la Precisión Direccional (DA). Definición: DA mide el porcentaje de veces que un modelo predice correctamente si un valor se moverá hacia arriba o hacia abajo en relación con la última observación. Formalmente: DA = (1/N) * Σ_t sign(A_t – A_{t-1}) * sign(I_t – A_{t-1}) Aquí, A = valor real, I = inferencia, N = número de predicciones, y los subíndices indican los pasos de tiempo. Por qué es importante: • RMSE ≠ rendimiento en trading. Un modelo puede minimizar el error pero fallar consistentemente en el signo de los cambios de precio, lo que lleva a resultados pobres. • La dirección impulsa decisiones. Para estrategias de selección de lados (largo vs. corto, riesgo a la alza vs. riesgo a la baja), la rentabilidad depende en gran medida de la corrección de la llamada, menos de la magnitud del error. • El valor económico está vinculado a DA. Incluso pequeñas mejoras por encima del 50% de DA pueden crear una ventaja significativa cuando se compone a través de muchas operaciones. Interpretación en la práctica: • 50% = ventaja estadísticamente significativa en mercados ruidosos. • 55–60% = altamente eficiente, raro en datos financieros del mundo real. • 60%+ = prepárate para retirarte temprano. Para los creadores de modelos de Forge, mejorar la Precisión Direccional (DA) es especialmente relevante en temas de retornos logarítmicos, donde la función de pérdida otorga un peso adicional a predecir el signo correcto de los retornos. Si bien la red no califica a los participantes únicamente en función de DA, ciertas funciones de pérdida están diseñadas para valorar la corrección direccional más de lo habitual. En estos casos, los modelos que con mayor frecuencia "aciertan en el signo" tendrán un mejor rendimiento bajo el sistema de puntuación y, a su vez, contribuirán más a la inteligencia colectiva de la red. Esto fortalece las estrategias posteriores en trading, cobertura de volatilidad y ejecución proactiva de DeFi, sin simplificar la evaluación únicamente a DA. A medida que refinas modelos en Forge, piensa más allá de RMSE. La Precisión Direccional es a menudo la métrica que determina si tu contribución se convierte en parte de una estrategia ganadora en la cadena.