Anatomia de uma Estratégia Real: a Mais Mansa da Série, e o Menor Lucro de Todas



Isto é um estudo. Digo 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 porque medi tudo no lote mínimo 0,01. Esta é a quinta e última peça da série em que abro robôs reais do meu banco, depois de uma que degradou 52%, uma que degradou 1%, uma que ficou melhor fora da amostra, uma que ganhou tudo num ano e uma com saldo negativo há três anos. Esta fecha a série com a leitura que mais me custou caro: a diferença entre uma estratégia parada e uma estratégia que anda e devolve.

O que a pesquisa mostra: Bailey, Borwein, López de Prado e Zhu (2014) argumentam que a quantidade de dados efetivamente usada por uma estratégia importa mais que o comprimento do histórico testado, porque um sistema muito seletivo produz poucas observações independentes e, com poucas observações, qualquer métrica de desempenho carrega uma incerteza que o número sozinho não mostra (Notices of the AMS, 61(5), 458-471).

Como ela funciona, em português

Antes dos parâmetros, o mecanismo. Esta estratégia usa quatro ideias, e uma delas muda completamente a forma de olhar o gráfico.

A ideia que muda tudo é olhar volume por preço, e não por tempo. O gráfico normal mostra, embaixo de cada vela, quanto se negociou naquele período. Vire isso de lado: em vez de perguntar “quanto rodou às 10h”, pergunte “quanto rodou no preço 1,0850, somando todos os dias”. O resultado é um histograma deitado, colado no eixo de preços, com barrigas nas faixas em que muita gente negociou e vales nas faixas que o preço só atravessou correndo. Isso se chama Volume Profile. A faixa de preço com o maior volume de todas tem nome próprio, ponto de controle, ou POC, e é onde comprador e vendedor mais concordaram em fechar negócio ao longo de todo o período medido. Quando o POC vai descendo ao longo do tempo, o centro de gravidade do mercado está migrando para preços mais baixos.

A segunda ideia mede a profundidade e a duração das quedas. Você anota a cada barra o quanto o preço está abaixo do topo recente, em porcentagem, eleva ao quadrado, tira a média e a raiz. O número cresce quando a queda é funda e cresce também quando ela demora, o que separa essa medida de qualquer volatilidade comum. Isso se chama Ulcer Index. Esta estratégia usa a variante do lado da alta e exige que ela esteja abaixo de 2,21, ou seja, ela só compra em momentos de pouco estresse acumulado.

A terceira mede onde o fechamento caiu dentro da faixa recente. Você pega a maior máxima e a menor mínima das últimas barras e vê onde o preço de agora fechou dentro desse intervalo, o que dá um número entre dois extremos. Colado no topo, vai para zero. Colado no fundo, vai para −100. Essa escala invertida é a única esquisitice do Williams %R, que no resto é a mesma ideia do Estocástico. A estratégia usa a virada dele para cima.

A quarta é usada só para sair. É o preço médio ponderado pelo volume, o VWAP: em vez da média simples dos preços, cada preço entra na conta com o peso do volume que rodou nele. É o preço que um comprador grande teria conseguido, na média. A estratégia fecha a compra quando o VWAP passa por cima do último fundo marcado no gráfico.

A estratégia inteira, em três frases. Ela compra quando o estresse acumulado está baixo, o preço vira para cima dentro da faixa recente e o centro de gravidade do volume está descendo. Ela vende quando um oscilador de força fica abaixo da abertura do mês por nove barras seguidas e duas faixas do perfil de volume se cruzam. E, ao contrário de todas as outras quatro estratégias da série, as duas saídas por sinal estão ligadas de verdade: aqui existe indicador mandando fechar posição.

A lógica completa, sem esconder nada

Abri o arquivo .sqx (nome interno “Strategy 2.1.57(1)”, formato AlgoWizard do StrategyQuant X) e li o XML inteiro: motor MetaTrader 5, avaliação no fechamento da barra de 8 horas, tamanho de posição apontando para a gestão de dinheiro global do projeto. Medi a curva no lote mínimo 0,01.

Entrada comprada. Três condições. O Ulcer Index UP de parâmetros 1 e 24, uma barra atrás, abaixo de 2,21. Mais o Williams %R de 14 períodos virando de direção para cima. Mais o ponto de controle do perfil de volume caindo, com parâmetros 443 e 3.

Entrada vendida. Três condições. O QQE de 14 períodos abaixo da abertura do mês corrente, por nove barras seguidas. Mais o cruzamento entre duas faixas de perfis de volume diferentes, um de parâmetros 2, 100 e 70,0 e outro de 3, 100 e 70,0. Mais o filtro anti-conflito.

Agora o que separa esta estratégia das outras quatro. Nas outras, ao menos uma das saídas por sinal estava gravada como constante booleana false, desligada. Aqui as duas estão ligadas, com condições reais. A compra fecha quando o VWAP de 71 períodos fica acima ou igual ao fractal de 3. A venda fecha quando o fechamento das velas Heiken Ashi fica abaixo da média exponencial tripla de 30 por cinco barras e a regressão linear de 40 fica acima ou igual à mínima da semana. No desenho de saída, é a mais bem acabada da série.

Os controles de risco. A compra tem stop de 0,7% e mais nada: sem alvo, sem limite de barras, sem stop móvel. Ela só sai pelo sinal ou pelo stop, e por isso pode segurar posição por muito tempo, o que é o oposto das outras quatro estratégias desta série, todas com prazo de validade na posição. A venda tem alvo de 2,0%, stop de 1,1% e saída forçada após 5 barras. De novo dois desenhos diferentes dentro do mesmo robô.

Segundo aviso do 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.

Os dois anos que se anularam

Cruzei o resultado ano a ano com o contexto macro do EUR/USD, e o começo da série é diferente de tudo que apareceu nesta série.

2019 (−US$ 0,18) e 2020 (−US$ 0,20). Dois anos inteiros, resultado somado de trinta e oito centavos negativos. Olhando só o fechamento anual, parece que ela ficou parada. Não foi isso que aconteceu. E a diferença entre as duas coisas é o ponto deste texto inteiro.

Em 2019 a curva oscilou entre +US$ 7,47 e −US$ 6,41, uma amplitude de quase 14 dólares num resultado final de dezoito centavos negativos. Os seis primeiros meses ficaram cravados em zero, sinal de um semestre inteiro sem operação, e todo o vaivém aconteceu do meio do ano em diante.

Em 2020 a história é bem mais dura. Foi 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. Ela pegou o movimento: saltou para US$ 18,10 em março, ficou nesse patamar até julho, e chegou ao topo de US$ 29,05 em setembro. Aí devolveu. Outubro fechou em 25,0. Novembro em 10,6. Dezembro em −0,4. Ela construiu 29 dólares e entregou os 29 de volta em três meses. Amplitude de US$ 32,34 no ano, para um resultado final de vinte centavos negativos. Trabalho o ano todo, saldo zero.

2021 (+US$ 93,49), o ano que carregou tudo. Queda persistente de 1,23 para 1,12, com o mercado precificando o aperto do Fed enquanto o ECB seguia parado. Ela colheu 93 dólares. É 76% de tudo que ela ganhou nos 7,4 anos.

2022 (+US$ 26,17). O ano do dólar forte, com o Fed subindo 425 pontos-base, o choque de energia da guerra na Europa e o par indo até a paridade em julho e ao mínimo de 0,9536 em setembro, o menor nível desde 2002. Movimento gigante, resultado modesto.

2023 (−US$ 30,87), o pior ano. Par preso numa faixa de cerca de 830 pips o ano inteiro, sem catalisador novo. Devolveu um terço do que tinha ganhado em 2021.

2024 (+US$ 7,00), 2025 (+US$ 17,51) e 2026 até junho (+US$ 10,81). Três períodos positivos e pequenos, somando US$ 35,32, e são de fato os anos de menor oscilação de toda a história dela, com amplitudes de US$ 11,21, US$ 27,86 e US$ 15,03. É a fase mais regular. Também a de menor ambição.

Por que eu insisto nesse detalhe. Resultado anual perto de zero tem duas explicações opostas, e a diferença entre elas é tudo. Ou a estratégia não encontrou sinal e ficou fora do mercado, o que faria dela um sistema seletivo esperando a condição certa. Ou ela operou o ano todo e devolveu o que ganhou, o que é um sistema que trabalhou de graça pagando custo. A curva de equity separa os dois casos, desde que você olhe o caminho em vez do saldo: em 2020 a equity dela assumiu 122 valores diferentes ao longo do ano e percorreu US$ 32,34 entre o topo e o fundo. Ela operou muito. O que ela não fez foi guardar.

A degradação mais suave da série, e o que ela esconde

Ela foi construída e otimizada com dados de 2019 a 2023, e 2024 a 2026 é forward real. No in-sample, +US$ 88,41, uma média de US$ 17,7 por ano; no forward, +US$ 35,32, uma média de US$ 14,6 por ano. A degradação é de 18%. Segunda mais suave da série, atrás só do 1% da estratégia de Keltner.

Some isso ao rebaixamento de US$ 42,04, o menor de todas, e você tem no papel a estratégia mais bem comportada do grupo. Sobe pouco, cai pouco, degrada pouco. Em qualquer filtro de risco por planilha, ela passa.

E aqui está o que a planilha não mostra. O lucro total dela é US$ 123,73 em 7,4 anos, o menor da série por uma margem grande: a estratégia de Keltner fez quatro vezes isso. No lote mínimo, US$ 16 por ano some no custo de operação assim que a conta é multiplicada. E a estabilidade aparente engana por outro motivo: o pico histórico da equity dela é US$ 126,24, alcançado em 23 de abril de 2023, e ela fecha em US$ 123,73 em junho de 2026. São três anos sem fazer topo novo, com a curva subindo e descendo dentro de uma faixa estreita.

É por isso que eu não escolho robô por métrica isolada e prefiro medir quantos fatores de risco independentes uma carteira tem de verdade, olhando o comportamento de cada peça ano a ano em vez de olhar o resumo. Vale aqui o mesmo raciocínio da probabilidade de sobreajuste do backtest. Com poucas observações, qualquer métrica vem com uma incerteza que o número sozinho não mostra.

O que esta série inteira ensina

Cinco estratégias, cinco defeitos diferentes. Três conclusões que valem para qualquer robô.

Primeira, nenhuma métrica isolada sobrevive à leitura ano a ano. A série teve degradação de 1%, de 18%, de 86%, de 88% e de −28%, e em todos os casos o número escondia exatamente a mesma coisa. Um ou dois anos excepcionais decidindo o resultado inteiro. A checagem que reprova mais candidato é a mais simples de todas. Tire o melhor ano e olhe o que sobra.

Segunda, o arquivo diz coisas que o relatório não diz. Encontrei condições que são verdadeiras quase sempre e por isso não filtram nada, uma condição que exige três coincidências na mesma barra e por isso quase nunca dispara, e saídas por sinal gravadas como false em quatro das cinco estratégias. Nada disso aparece em curva de equity nem em ranking de loja.

Terceira, o valor de uma peça depende das outras. A estratégia de Keltner e a de Bollinger ganham em regimes opostos, com resultados quase espelhados em 2022 e 2025. Sozinha, cada uma tem ano ruim de assustar. Foi medindo esse tipo de encaixe entre comportamentos que este projeto virou a montagem de um portfólio, em vez da procura por uma estratégia que funcione sempre. Não existe uma que funcione sempre.

Fecho a série com o mesmo aviso que abriu cada texto. Nada aqui é recomendação. São cinco dissecações de estratégias reais com os defeitos escancarados, publicadas porque ver onde uma estratégia falha ensina mais do que ver onde ela brilha.

Os números deste estudo

Perguntas frequentes

O que é Volume Profile e o que é o POC?

O gráfico comum mostra o volume negociado por período de tempo, embaixo de cada vela. O Volume Profile inverte esse eixo e mostra o volume negociado por faixa de preço, somando todos os períodos. O desenho vira um histograma deitado colado na escala de preços, com saliências nas faixas onde muita gente negociou. A faixa com o maior volume de todas se chama ponto de controle, ou POC, e representa o preço em que comprador e vendedor mais fecharam negócio. Quando o POC desce ao longo do tempo, o centro de gravidade do mercado está migrando para preços mais baixos, que é o sinal que esta estratégia usa.

Dois anos com resultado zero significa que ela não operou?

Não neste caso, e vale saber como se distingue uma coisa da outra. O resultado de 2019 e 2020 somados foi de trinta e oito centavos negativos, e olhando só isso qualquer um escreveria que a estratégia ficou parada. O caminho conta o contrário: em 2020 a equity assumiu 122 valores diferentes ao longo do ano, subiu até US$ 29,05 em setembro e voltou para o zero em dezembro, com uma amplitude de US$ 32,34 entre topo e fundo. Ela operou o ano inteiro. A régua que separa “ficou fora do mercado” de “operou e devolveu” é o número de valores distintos que a equity assume no período, e não o resultado do período.

Rebaixamento menor e degradação menor fazem dela a melhor da série?

Num filtro de planilha ela passaria na frente das outras quatro, e é justamente por isso que ela fecha a série. O lucro total dela é US$ 123,73 em 7,4 anos, o menor de todas, e a estratégia de Keltner fez quatro vezes isso no mesmo período. E o pico histórico da equity dela é de abril de 2023: são três anos sem topo novo. Rebaixamento pequeno sobre lucro pequeno continua sendo dinheiro parado, e a métrica de risco sozinha não mostra isso.

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 nem 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.
• Martin, P.; McCann, B. (1989). The Investor’s Guide to Fidelity Funds. Wiley. Obra em que o Ulcer Index foi apresentado. tangotools.com.
• López de Prado, M. (2018). Advances in Financial Machine Learning. Wiley. Sobre in-sample contra out-of-sample e por que o backtest superestima. wiley.com.
• Pound Sterling Live. EUR/USD history 2023. Faixa de ~1,0448 a 1,1276, amplitude de ~827 pips no ano. poundsterlinglive.com.