Informe GridReplay · octubre 2026
Pusimos a prueba a las IAs de Pionex
Su asistente Pai propone configuraciones de grid bots y su agente Quant promete backtests. Repetimos sus propuestas sobre la historia real del mercado, minuto a minuto, para ver qué habría pasado con el dinero.
NEAR/USDT, últimos 30 días, velas de 2 horas. Las líneas horizontales son los 36 niveles del grid geométrico que propone Pai (3,60–6,00 USDT, 35 cuadrículas). Cada vez que el precio cruza una, el bot compra o vende.
Tres conclusiones
de meses acaban en positivo si se aplica el método de Pai una y otra vez durante dos años. De media, se pierde dinero: −2,2 % al mes en SOL y −1,8 % en NEAR.
de meses positivos en SOL al entrar en el tercio inferior del rango, justo lo que Pai presenta como el momento favorable. El resto de entradas: 64 %.
de coincidencia mediana entre GridReplay y 33 grids reales de Pionex, orden por orden. Quant, según él mismo, no simula funding ni liquidación y nunca se ha comparado con bots reales.
1 · Lo que propone Pai
Un análisis técnico bien escrito, sin simulación
Le pedimos a Pai, el asistente de Pionex.AI, activos para grid trading y una configuración concreta. Eligió SOL y NEAR por su volatilidad y propuso rangos a partir de soportes, resistencias, RSI y bandas de Bollinger. Sus datos de mercado eran correctos: los mínimos que citaba (92,35 y 3,91 USDT) se habían marcado ese mismo día.
| Propuesta de Pai | Rango (USDT) | Cuadrículas | Modo | Stop loss |
|---|---|---|---|---|
| SOL/USDT spot | 85 – 125 | 45 – 65 | geométrico | 80 |
| NEAR/USDT spot | 3,60 – 6,00 | 35 – 50 | geométrico | 3,30 |
Lo que no ofrece es ninguna cifra de resultado: ni cuánto habría ganado o perdido esa configuración, ni cuántas veces salta el stop, ni cómo se compara con simplemente comprar y mantener. Así que lo calculamos. Primero, sus configuraciones exactas sobre el último mes:
| Últimos 30 días | Resultado | Del grid | De la posición | Comprar y mantener | Ciclos |
|---|
Esta prueba favorece a Pai: su rango sale precisamente de ese mismo mes, así que el precio nunca se salió. Aun así, el grid gana con las oscilaciones pero el inventario comprado pierde con la caída. Supera a comprar y mantener, pero no gana dinero en SOL.
2 · El método, dos años después
Repetimos su forma de razonar 200 veces
Una configuración aislada no dice mucho: lo que importa es si el criterio funciona de forma repetida. Convertimos el razonamiento de Pai en una regla fija, deducida de sus dos propuestas, y la aplicamos cada semana desde finales de 2024, manteniendo cada bot 30 días:
- Límite inferior: un 8 % por debajo del mínimo de los 30 días previos.
- Límite superior: el máximo de esos 30 días.
- Grid geométrico con ~1 % entre niveles, stop loss un 7 % bajo el límite inferior, comisión del 0,05 %.
Resultado de cada bot a 30 días, en % sobre la inversión
| Activo y entrada | Bots | En positivo | Mediana | Media | Peor | Saltó el stop |
|---|
El resultado se parece a lanzar una moneda: algo más de la mitad de los meses acaban en positivo, pero las pérdidas son mayores que las ganancias y la media es negativa. En uno de cada cuatro bots salta el stop loss, con pérdidas de alrededor del 20 %.
Y el consejo de entrar cuando el precio está en el tercio inferior del rango empeora los resultados en SOL y no los mejora en NEAR. Cuando el precio está cerca del mínimo del mes, con frecuencia es porque sigue bajando.
3 · Lo que dice Quant de sí mismo
Backtests escritos por IA, sin validar
Quant es el agente de pago de Pionex.AI para investigar estrategias. Le pedimos el mismo backtest de NEAR y respondió que la ejecución de backtests estaba deshabilitada, sin inventarse cifras, algo que le honra. Después le preguntamos cómo funciona. Resumimos sus respuestas:
- Para cada petición genera un script de Python nuevo, que el motor de Pionex ejecuta vela a vela.
- Lo describe como
una modelización en Python de la idea de grid
, no como el bot real. - Usa una sola comisión por operación, sin distinguir órdenes límite de órdenes a mercado, y no tiene evidencia de que calcule funding ni liquidaciones.
- Sobre su precisión frente a bots reales:
no tengo ninguna cifra de validación
. - No tiene acceso al historial de bots del usuario.
| Pai | Quant | GridReplay | |
|---|---|---|---|
| Simula resultados | No | Sí* | Sí |
| Comisiones maker y taker | — | No | Sí |
| Funding de futuros | — | No | Sí |
| Liquidación | — | No | Sí |
| Validado contra bots reales | No | No | Sí |
| Analiza tu historial de bots | No | No | Sí |
4 · ¿Y nuestro simulador acierta?
Comprobado contra 33 bots reales
Pedir rigor obliga a aplicárselo a uno mismo. Tomamos el historial de operaciones de una cuenta real de Pionex (marzo 2025 a octubre 2026), reconstruimos cada grid de futuros a partir de sus órdenes y lo repetimos en GridReplay sobre las velas de 1 minuto de Binance, con su funding real.
45 grids reconstruidos. Dejamos fuera 12 que se modificaron en marcha (se añadió inversión o se cambió el rango) porque no son comparables. Quedan 33: 18 long, 13 short y 2 neutrales, en BTC, LINK, AVAX, HBAR, WLFI, XRP y otros, con 2.298 órdenes ejecutadas.
Diferencia entre el resultado neto simulado y el real, por bot
coincidencia mediana de órdenes por nivel y lado entre simulación y realidad.
bots con un resultado neto a menos de ±5 % (o ±1 USDT) del real.
liquidaciones reproducidas, con el resultado dentro del margen.
Metodología y límites
Qué medimos y qué no
- Datos: velas de 1 minuto de Binance (spot para SOL y NEAR; perpetuos y funding para la validación), descargadas de su histórico público y verificadas por checksum.
- Dentro de cada minuto se supone un recorrido conservador (en velas alcistas, primero el mínimo y luego el máximo). Las órdenes se ejecutan al tocar su nivel.
- La regla del método de Pai está deducida de dos ejemplos y se probó en dos activos. Los bots de semanas consecutivas se solapan, así que hay unos 25 periodos realmente independientes por activo. Es una señal clara, no una prueba definitiva.
- Pionex agrega precios de varios mercados; pequeñas diferencias con Binance explican parte de las desviaciones de la validación.
- Rentabilidades pasadas no garantizan rentabilidades futuras. Este informe no es asesoramiento financiero ni una recomendación de inversión.
Comprueba tu propia configuración
GridReplay repite cualquier grid sobre la historia real, minuto a minuto, y analiza los bots que ya has usado a partir de tu historial de Pionex. Está en desarrollo: apúntate y lo usarás gratis durante el periodo de pruebas.
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