Los traders sistemáticos emplean estrategias algorítmicas para gestionar sus inversiones. Como resultado de la naturaleza determinista de tales estrategias, es posible determinar sus respuestas exactas a cualquier conjunto concebible de condiciones del mercado. En consecuencia, se puede realizar un análisis de sensibilidad para descubrir sistemáticamente comportamientos indeseables de la estrategia y mejorar la robustez de la estrategia añadiendo controles para reducir la exposición durante períodos de bajo rendimiento/condiciones del mercado desfavorables, o para aumentar la exposición durante períodos de alto rendimiento/condiciones del mercado favorables. En este estudio, formulamos tanto una estrategia simple de seguimiento de tendencias sistemática (es decir, un modelo de trading) para simular decisiones de inversión como un modelo de mercado para simular la evolución de los precios de los instrumentos. Luego mapeamos la relación entre los parámetros del modelo de mercado bajo diversas condiciones y el rendimiento de la estrategia. Nos enfocamos, en particular, en identificar el impacto en el rendimiento de los cambios tanto en la dependencia serial en la variabilidad de precios como en los cambios en la tendencia. La dependencia serial a largo plazo del rango verdadero empeora el rendimiento de la estrategia simple clásica de seguimiento de tendencias. Durante períodos de alto rendimiento, la dispersión de los resultados de trading aumenta significativamente a medida que aumenta la dependencia serial a largo plazo.