Anatomia de uma Estratégia Real: Keltner e Estocástico no EUR/USD, e a Degradação de Só 1%

Isto é um estudo. Faço questão de dizer na primeira linha o que ele não é: não é recomendação para você operar esta estratégia, não é um produto à venda, e não é promessa de nada. Resultado passado não garante resultado futuro, e os valores em dólar são pequenos de propósito, porque medi tudo no lote mínimo 0,01. Este é o segundo texto de uma série em que eu abro robôs reais do meu banco de estratégias, com os parâmetros todos à mostra. O primeiro dissecou uma estratégia de Bollinger e WaveTrend que degradou 52% fora da amostra. Esta aqui degradou 1%, e as duas juntas contam uma história que nenhuma das duas conta sozinha.

O que a pesquisa mostra: Bailey, Borwein, López de Prado e Zhu (2014) demonstraram que quanto mais configurações de uma estratégia você testa, maior a probabilidade de o backtest estar sobreajustado, e que a métrica decisiva é quantas variações foram testadas até aquele resultado aparecer. Como quase ninguém reporta esse número, o investidor não consegue medir o grau de sobreajuste do que está comprando (Notices of the AMS, 61(5), 458-471).

Como ela funciona, em português

Antes dos parâmetros, o mecanismo. Esta estratégia usa três medidas, e cada uma responde a uma pergunta diferente sobre o preço.

A primeira mede onde o preço fechou dentro da faixa recente. Você pega a maior máxima e a menor mínima das últimas barras e olha onde o fechamento de agora caiu dentro desse intervalo. Fechou colado no topo da faixa, a medida vai perto de 100. Colado no fundo, perto de zero. Essa medida se chama Estocástico, e ela tem duas linhas: uma é o valor cru de cada barra, a outra é a média dos últimos valores dela mesma. Quando a linha crua passa por cima da linha média, os fechamentos recentes estão subindo dentro da faixa mais rápido que vinham subindo antes. É esse cruzamento que a estratégia usa para comprar.

A segunda mede se o preço está longe da média dele, e quanto é “longe” hoje. Você traça uma média móvel do preço e desenha duas linhas paralelas a ela, uma acima e outra abaixo, e a distância dessas linhas até a média não é fixa: ela é um múltiplo do tamanho médio das velas recentes. Isso importa. Um movimento de 40 pips é enorme numa semana parada e banal numa semana de notícia. Esse envelope que se alarga e se estreita sozinho conforme a agitação do mercado é o Canal de Keltner, e o tamanho médio de vela que alimenta a conta dele se chama ATR, que reaparece nos stops mais adiante.

A terceira mede se o preço está se afastando ou voltando para a média. Você calcula a distância entre o preço e uma média dele, divide pela oscilação típica daquele período para virar um número comparável entre épocas diferentes, e suaviza o resultado. Enquanto essa distância cresce, a linha sobe. Quando ela para de crescer e começa a encolher, a linha vira para baixo, e o detalhe que interessa é que essa virada costuma acontecer antes de o preço cair. Essa medida se chama WaveTrend. A estratégia usa a virada dela para vender.

Juntando as três, a estratégia inteira cabe em três frases. Ela compra quando os fechamentos recentes começam a subir dentro da faixa e a semana ainda não subiu, ou seja, uma força de curto prazo dentro de uma semana fraca. Ela vende quando o preço para de se afastar da média e começa a voltar. E ela sai de qualquer posição sem consultar indicador nenhum, apenas por stop, por alvo ou por tempo. Nada manda fechar. Essa é a decisão de desenho mais forte do arquivo, e a que mais afeta o resultado que você vai ver na curva daqui a pouco.

A lógica completa, sem esconder nada

Abri o arquivo .sqx (nome interno “Strategy 4.2.87”, formato AlgoWizard do StrategyQuant X) e li o XML inteiro. O motor é MetaTrader 5, a avaliação acontece no fechamento da barra de 8 horas, e o tamanho da posição não está cravado na estratégia: ela aponta para a gestão de dinheiro global do projeto. Reportei a curva no lote mínimo 0,01 que uso em deploy, então lucro e rebaixamento escalam juntos se você multiplicar o lote. Não há stop nem alvo no nível da conta.

Entrada comprada. Duas condições. Primeira: o Estocástico de período 5, com suavizações 3 e 3, com a linha rápida %K acima da linha lenta %D, medido na barra anterior. Segunda: o fechamento do dia anterior menor ou igual à abertura da semana. A leitura é um pedido de força de curto prazo dentro de uma semana que ainda não subiu, ou seja, compra de repique dentro de semana fraca.

Entrada vendida. Três condições, e é aqui que aparece a primeira surpresa do arquivo. A primeira é a abertura da barra anterior ser diferente da linha central do Canal de Keltner de período 37 e multiplicador 3,0, medida duas barras atrás. Leia de novo: diferente. O operador gravado no XML é o de desigualdade, e o preço de abertura praticamente nunca é exatamente igual ao valor de um canal calculado com casas decimais. Essa condição é verdadeira quase sempre, então ela não filtra nada. É ruído. O gerador aleatório do SQX deixou a condição no arquivo, e a otimização nunca a removeu porque ela também nunca atrapalhou. A segunda condição é real: a linha principal do WaveTrend de canal 33 e média 12 virando para baixo. A terceira é o filtro anti-conflito, que impede vender na mesma barra em que existe sinal de compra.

As duas saídas por sinal estão desligadas. No XML, tanto a saída da compra quanto a da venda estão gravadas como uma constante booleana false. É o valor literal do arquivo, conferido linha a linha. Na prática, nenhuma posição desta estratégia fecha porque um indicador mandou fechar. Toda saída é mecânica:

Na compra, stop de 0,6%, saída forçada após 17 barras, movimento do stop para o zero a zero quando o lucro atinge 375 pontos com folga de 1,9 vez o ATR de 12 períodos, e um stop móvel de 2,3 vezes o ATR de 77 períodos. Na venda, alvo de 1,4%, stop de 1,0% e stop móvel de 1,4 vez o ATR de 7 períodos, sem saída por tempo. Repare na assimetria: a compra tem prazo de validade e não tem alvo, a venda tem alvo e não tem prazo. São dois mecanismos diferentes para cada direção, e nenhum deles depende de indicador.

Este é o segundo aviso que espalho pelo texto. Mostrar a receita completa não entrega uma máquina de fazer dinheiro. Uma estratégia isolada, sem teto de perda e sem gestão de risco de portfólio, é frágil por construção. O que você acabou de ler é uma peça. E uma peça sozinha não sobrevive a um ano ruim.

Onde ela ganhou e onde ela quebrou

Cruzei o resultado ano a ano com o contexto macro do EUR/USD. O padrão é limpo. E é quase o oposto do que a estratégia do primeiro estudo mostrou.

2019 (+US$ 216,91), o auge. O melhor ano dela, de longe. O par passou o ano preso entre 1,09 e 1,16, sem catalisador, com o Fed cortando juros no meio do ciclo e sem divergência clara contra o ECB, e uma estratégia que compra repique dentro de semana fraca colhe exatamente esse tipo de mercado parado. Quase 42% de todo o lucro dos 7,4 anos saiu daqui.

2020 (+US$ 106,94). O ano da COVID, com o crash de pânico em março e a alta firme até dezembro, com o Fed a zero e compra de ativos sem teto anunciado, o que deu movimento nos dois sentidos dentro de doze meses. Segundo melhor ano.

2021 (−US$ 13,50). Queda persistente de 1,23 para 1,12, conforme o mercado precificou o aperto do Fed enquanto o ECB seguia parado. Tendência de baixa arrumada, e ela perdeu dinheiro. Pouco, mas perdeu.

2022 (−US$ 1,99). Aqui está o número que mais me interessou de todo o estudo. Foi o ano do dólar forte: o Fed subiu 425 pontos-base, veio o choque de energia da guerra na Europa, e o EUR/USD despencou até a paridade em julho e ao mínimo de 0,9536 em setembro, o menor nível desde 2002. A pernada de baixa mais limpa em vinte anos. E esta estratégia terminou o ano no zero a zero.

2023 (+US$ 42,42). O par ficou preso numa faixa de cerca de 830 pips o ano inteiro, sem catalisador novo, e o ano que quebrou a estratégia do primeiro estudo foi justamente o que pagou esta aqui. Range é o alimento dela.

2024 (−US$ 19,97). Ano partido em dois, com o miolo entre 1,07 e 1,09 e uma pernada de alta do dólar no quarto trimestre depois da eleição americana, com o par caindo para perto de 1,04. Ela perdeu no ano.

2025 (+US$ 130,10). O segundo melhor ano. O par saiu de 1,02 para 1,18 no primeiro semestre depois do choque tarifário de abril, numa fuga do dólar rápida e cheia de saltos. Movimento violento e descontínuo, do tipo que estopa sistema calibrado para tendência ordenada. Esta colheu.

2026 até junho (+US$ 58,91). Pernada de alta em janeiro, com o par cruzando 1,20, seguida de correção e lateralização. Ano parcial, positivo.

Junte os extremos e o retrato aparece. Os anos que pagam esta estratégia são os de lateralização (2019, 2023) e os de movimento brusco e descontínuo (2025), enquanto os anos que não pagam são justamente os de tendência longa e ordenada (2021, 2022). Ela vive do repique dentro do range e do solavanco. Em linha reta, passa em branco.

Ela sobreviveu fora da amostra?

Agora o teste que separa uma estratégia de um autoengano. Esta foi construída e otimizada com dados de 2019 a 2023, e esse é o período in-sample, onde os parâmetros foram escolhidos por terem funcionado. O período de 2024 a 2026 é forward real, dados que ela nunca viu na construção. É o único trecho honesto da curva.

Os números são estes. No in-sample de cinco anos, +US$ 350,78, uma média de US$ 70,2 por ano; no forward de 2,4 anos, +US$ 169,04, uma média de US$ 69,6 por ano. A degradação é de 1%. Se eu parasse a análise aqui, escreveria que encontrei uma estratégia sem sobreajuste, e estaria vendendo uma conclusão que o próprio dado não sustenta.

Por que o 1% engana. Uma média igual dos dois lados não quer dizer comportamento igual dos dois lados. Olhe a composição. No in-sample, os cinco anos foram +216,91, +106,94, −13,50, −1,99 e +42,42, ou seja um ano gigante e quatro anos entre pequeno e negativo; no forward, os anos foram −19,97, +130,10 e +58,91, um ano negativo e dois positivos, com o grosso concentrado em 2025. Nos dois períodos o resultado veio de um único ano bom carregando os outros. A média por ano é estável porque a estrutura é a mesma, e a estrutura é dependência de um ano excepcional. O que está aí é uma distribuição de resultados muito torta, com a mesma média nas duas metades por coincidência das duas amostras.

Tem mais. O melhor ano de todos, 2019, está dentro do período de construção, e sozinho responde por quase 42% do lucro total. Uma estratégia otimizada num período que contém o ano mais favorável da amostra tem uma vantagem que o forward não precisou repetir para manter a média, porque o forward também teve o seu ano excepcional, 2025. Dois eventos raros, um de cada lado. Chamar isso de estabilidade é ler sorte como método.

A régua honesta aqui é a frequência de anos negativos. Três dos sete anos fechados deram prejuízo, e isso vale igual dentro e fora da amostra. É o mesmo mecanismo que a probabilidade de sobreajuste do backtest mede e que o Sharpe deflacionado tenta corrigir quando se testa muita variação.

O espelho: onde esta ganha, a outra perde

Aqui está o achado que me fez publicar as duas juntas. Coloquei o resultado anual desta estratégia ao lado do da estratégia de Bollinger e WaveTrend do primeiro estudo, medidos no mesmo par, no mesmo período e no mesmo lote:

Em 2022 uma fez o melhor ano da vida e a outra ficou no zero. Em 2025 inverteu, com quase o mesmo tamanho. Nos cinco anos da tabela as duas nunca ganharam bem ao mesmo tempo, e em três deles uma ganhou enquanto a outra perdia. Não é coincidência e não é sorte: uma delas precisa de tendência longa e ordenada, e a outra precisa de range ou de solavanco. São mecanismos que respondem a regimes opostos.

Isso é a tese da casa aparecendo em dado medido. Uma carteira com estas duas não teria o melhor ano de nenhuma das duas, e também não teria o pior. Somando as duas colunas em 2022 daria +128,20, e em 2025 daria +101,48. Nenhum ano catastrófico, nenhum ano heroico. É por isso que este projeto virou a montagem de um portfólio em vez de caça a uma estratégia, e é por isso que eu meço quantos comportamentos independentes existem dentro da carteira em vez de contar quantos robôs ela tem.

Uma ressalva honesta: são duas estratégias, num par só, num período só. Dois comportamentos complementares não fazem uma carteira, e a complementaridade que aparece aqui em sete anos pode não se repetir nos próximos sete. O que este par prova é que o efeito existe e pode ser medido. Se ele vai continuar valendo é outra pergunta, e eu não tenho como responder antes de os anos passarem.

O que este estudo ensina

Três lições que passam desta estratégia para qualquer outra.

Primeira, degradação baixa não é sinal de qualidade. O 1% desta estratégia veio de duas metades com a mesma média e a mesma dependência de um ano excepcional, então antes de comemorar qualquer comparação de in-sample contra forward, abra a composição ano a ano dos dois lados. Uma métrica que resume sete anos num número só esconde exatamente o que você precisa ver.

Segunda, leia o arquivo, não o rótulo. Uma das três condições de entrada vendida desta estratégia é uma comparação de desigualdade que é verdadeira quase sempre, ou seja, ela não filtra nada. Isso não aparece em relatório de performance nem em curva de equity. Só abrindo o XML e lendo o operador gravado ali.

Terceira, o valor de uma estratégia depende de quais outras você tem. Julgada sozinha, esta aqui é medíocre. Três anos negativos em sete, e um rebaixamento de 165 dólares num lucro de 519. Colocada ao lado de uma seguidora de tendência, ela cobre justamente os anos em que a outra quebra. A pergunta útil é o que ela faz nos anos em que o resto da carteira apanha.

Fecho com o mesmo aviso do começo. Nada aqui é recomendação. É a dissecação de uma estratégia real com os defeitos escancarados, publicada porque ver onde uma estratégia falha ensina mais do que ver onde ela brilha.

Os números deste estudo

Perguntas frequentes

Degradação de 1% significa que a estratégia é boa?

Não. Significa apenas que o lucro médio por ano foi parecido dentro e fora da amostra. Nesta estratégia os dois períodos têm a mesma média porque os dois dependem de um único ano excepcional carregando os demais, 2019 de um lado e 2025 do outro. A composição é torta nos dois lados, e a métrica de degradação não enxerga isso porque ela compara médias, então abra sempre o resultado ano a ano dos dois períodos antes de concluir qualquer coisa a partir de uma degradação baixa.

O Canal de Keltner funciona?

Nesta estratégia específica, o Canal de Keltner aparece numa condição que não filtra nada, porque o operador gravado no arquivo é de desigualdade e a abertura do preço quase nunca é exatamente igual ao valor do canal. Ou seja, aqui ele está presente no nome e ausente no efeito. O que de fato move as entradas vendidas é a virada do WaveTrend, e o que move as compras é o Estocástico dentro de semana fraca. É um bom exemplo de por que a lista de indicadores de um robô diz muito pouco sobre o que ele faz.

Por que publicar uma estratégia com três anos negativos em sete?

Porque o valor dela não está no resultado isolado. Ela perde exatamente nos anos de tendência longa, que são os anos em que uma seguidora de tendência ganha, e ganha nos anos de range e de solavanco, que são os que quebram a seguidora. Numa carteira, esse comportamento vale mais do que uma curva bonita sozinha. Publicar só as estratégias com sete anos positivos daria uma série mais vendável e bem menos verdadeira.

Essa estratégia está à venda?

Não. Este é um estudo, e abri a lógica inteira de propósito, incluindo cada parâmetro, porque a minha tese é que o valor não está na receita secreta. Não há link de compra, não há assinatura, e não estou recomendando que ninguém opere isto. O objetivo é mostrar como uma estratégia real se comporta ao longo de sete anos e por que ela ganha ou perde, para que o leitor aprenda a olhar o processo de validação, que é onde a vantagem mora.

Referências

• Bailey, D. H.; Borwein, J. M.; López de Prado, M.; Zhu, Q. J. (2014). Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism: The Effects of Backtest Overfitting on Out-of-Sample Performance. Notices of the American Mathematical Society, 61(5), 458-471. ssrn.com.
• López de Prado, M. (2018). Advances in Financial Machine Learning. Wiley. Sobre in-sample versus out-of-sample e por que o backtest superestima. wiley.com.
• Atlantic Council (2022). The euro at parity with the USD: implications for the global economy. Contexto do dólar forte e da paridade em 2022. atlanticcouncil.org.
• Pound Sterling Live. EUR/USD history 2023. Faixa de ~1,0448 a 1,1276, amplitude de ~827 pips no ano. poundsterlinglive.com.