Custo de Spread no Backtest: A Cunha Entre o Papel e a Conta Real

Atualizado em 25/08/2026

Este mesmo vídeo está publicado no nosso Instagram, onde a gente publica todo dia sobre algotrading e mercado: ver no @invista.ja. Por lá também ficam os bastidores do portfólio que roda em conta real, com o saldo aberto.

Todo mundo que roda backtest conhece a diferença entre a curva bonita da simulação e o extrato azedo da conta. Boa parte dessa diferença tem um nome técnico: microestrutura de mercado. É o conjunto de custos que nascem de como a ordem é executada, e que aparecem mesmo quando a decisão de comprar ou vender estava certa. Spread cotado contra spread efetivo, slippage, seleção adversa e impacto de mercado. Junto aqui a intuição de trader com o que eu medi nos meus próprios dados, incluindo o achado do custo de carrego desligado em 36.170 dias-posição, a perda de carry do iene subestimada por tick sintético, e por que custo mal-modelado é uma das fontes de Sharpe inflado que a régua honesta precisa descontar.

O que a pesquisa mostra: Glosten e Milgrom provaram que uma spread bid-ask positiva emerge mesmo quando o formador de mercado tem custo operacional zero e lucro esperado zero, puramente porque alguns participantes negociam com informação superior; a spread é a única defesa contra ser sistematicamente preenchido no lado errado da informação (Glosten e Milgrom, 1985).

Existem três spreads e o que sai da sua conta é o efetivo

O spread que aparece na tela é o spread cotado: a distância entre a melhor oferta de compra (bid) e a melhor oferta de venda (ask) no topo do livro. É um número honesto e quase sempre irrelevante pra quem opera de verdade, porque ele só vale pra um lote minúsculo, exatamente a quantidade disponível na primeira linha do livro. No momento em que sua ordem é maior do que essa primeira linha, ela caminha livro adentro e paga preços cada vez piores. O custo que você de fato pagou é o spread efetivo: o dobro da distância entre o preço de execução e o ponto médio do livro no instante da ordem. Ele captura a ordem atravessando níveis e a profundidade real disponível, e por isso é quase sempre a cifra que importa.

Existe ainda uma terceira medida, o spread realizado, que compara o preço de execução com o ponto médio alguns minutos depois. A diferença entre o efetivo e o realizado é reveladora: ela isola quanto do custo foi seleção adversa, que é a parte do spread que existe porque a contraparte podia saber mais que você. Roll (1984) mostrou que dá pra estimar a spread efetiva sem nem olhar o livro, só pela autocovariância negativa das variações de preço, que é o dobro da raiz dessa autocovariância. O detalhe prático que fica dessas três medidas: um backtest alimentado com o spread cotado assume o melhor caso possível de execução, e o melhor caso raramente acontece na conta.

A seleção adversa te preenche na ponta quando o mercado já virou

A seleção adversa é o conceito mais importante e o menos intuitivo dos três. A ideia de Glosten e Milgrom é a seguinte: o formador de mercado que te vende no ask e te compra no bid sabe que alguns dos traders na fila têm informação que ele não tem. Ele não consegue distinguir o trader informado do desinformado antes de negociar, então ele alarga a spread pra recuperar dos desinformados o que perde, em média, pros informados. Por isso a spread é positiva mesmo num mundo sem custo operacional e sem lucro do intermediário. É um prêmio de risco de informação.

Pra quem opera robô, isso vira uma frase incômoda: você tende a ser preenchido na ponta boa justamente quando o preço vai contra você. Se você deixou uma ordem limitada de compra e ela executou, muitas vezes foi porque apareceu vendedor com pressa (ou com informação) empurrando o preço pra baixo, e você acabou de comprar o topo local. O preenchimento fácil é um sinal de alerta, não de sorte. Num backtest ingênuo, toda ordem limitada que toca o preço é considerada executada ao preço cheio, sem pagar esse viés. Na conta real, a ordem que executa é seletivamente a que o mercado quis te dar, e o mercado te dá o que ele quer descartar.

Por que o scalper de alta frequência é o mais exposto a isso

O componente de seleção adversa é pago a cada toque no spread. Uma estratégia que faz cinco trades por dia paga essa cunha cinco vezes; uma que faz um trade por semana paga uma vez. Como a seleção adversa não é um custo fixo por dia mas por transação, ela escala com o giro. O scalper de alta frequência é, por construção, quem mais toca no spread, e portanto quem mais acumula custo de execução, quem mais depende de que o backtest tenha modelado esse custo com precisão cirúrgica, e quem menos costuma fazer isso. Um sistema de baixa frequência que segura posição por dias tem outros problemas (o carrego, que eu vou chegar), mas toca no spread pouquíssimas vezes.

É por isso que eu desconfio, por default, de qualquer curva de equity de scalper que não mostre explicitamente qual spread e qual slippage foram assumidos. A vantagem alegada de um scalper mora inteira dentro da diferença entre o spread otimista do teste e o spread efetivo da conta. Se essa diferença for de meio pip por trade e o sistema faz milhares de trades, ela sozinha vira a conta do vermelho pro azul e vice-versa. O sinal do scalper e o ruído do seu custo de execução têm a mesma ordem de grandeza, e essa é a definição de uma estratégia frágil.

36.170 dias-posição com o custo de carrego desligado

Agora o meu dado. Em 2026 eu rodei uma auditoria adversarial na minha esteira de validação de robôs (grids e sistemas de tendência em EURUSD, GBPUSD, USDJPY e USDCAD, todos carregando posição de um pregão pro outro). Um dos furos encontrados foi que, nas trade-lists das simulações, o swap estava modelado como zero. Somando a duração de todas as posições, eram 36.170 dias-posição atravessando a virada do dia sem que a simulação lançasse um centavo de crédito ou débito de carrego. O swap é o custo de manter a posição aberta, o análogo, no eixo do tempo, do que o spread é no eixo da execução: um vazamento pequeno, contínuo e fácil de esquecer que o backtest pode simplesmente não enxergar.

O que o custo zerado fez ao diagnóstico foi pior que o erro no número final. Com o carrego desligado, eu não tinha como separar quanto do lucro de cada robô era timing de preço de verdade e quanto era o diferencial de juros pingando na conta. O backtest tinha apagado exatamente a variável que explicava por que a estratégia parecia funcionar. É o mesmo mecanismo do spread otimista no scalper: um custo mal-modelado não só mente sobre o resultado, ele esconde a fonte econômica do resultado. Detalhei a remodelagem desses números no artigo sobre custo de swap em backtest.

O tick sintético alisou o custo no pior dia: por que o −$683 provavelmente é maior

O episódio que amarra tudo aconteceu entre 25 de julho e 12 de agosto de 2024. O Banco do Japão apertou a política monetária, o mercado desmontou o carry de iene em bloco, o USDJPY caiu de cerca de 161 pra 141, e a perna de USDJPY do meu livro perdeu $683 em três semanas (lote 0,01), arrastando o livro inteiro pra −$546 na janela mesmo com EURUSD positivo em $148. Meses de resultado pequeno e regular devolvidos num intervalo de três semanas.

O detalhe de microestrutura é o que importa aqui. Essa janela de 2024 foi medida em tick sintético, porque a corretora só tem tick real a partir de 2025. Tick sintético interpola de forma suave o que na realidade foi um salto de preço com o spread escancarado e slippage alto, ou seja, ele alisa exatamente o momento em que o custo de execução explode. O evento que define a cauda da estratégia estava medido justamente no tipo de dado que esconde a cauda. Cruzando com os fills que ignoram slippage de gap, a perda real de execução nesse pior dia pode ter sido da ordem de duas vezes o −$683 registrado. A seleção adversa e o impacto de mercado são pequenos no dia calmo e monstruosos no dia do desmonte, e o dia do desmonte é o único que decide se a conta sobrevive.

Um segundo aprendizado desse episódio: o risco de execução se revelou crônico em vez de pontual. Quando separei os 32 piores dias do livro no período 2024-2026, só 2 caíram dentro do unwind famoso. O pior dia isolado foi 21 de abril de 2025, com perda de $741, longe de qualquer manchete de carry. Um livro exposto ao custo de execução na cauda sangra com regularidade em qualquer regime tenso, e o episódio célebre é só o exemplar mais fotogênico.

Custo mal-modelado infla o Sharpe e mata o robô de papel bonito

Todos esses custos convergem numa distorção só: eles inflam o Sharpe do backtest. Um robô que fecha o teste com Sharpe alto assumindo spread cotado, slippage zero e swap zero está reportando uma razão risco-retorno que a conta real nunca vai entregar. Quando eu montei um portfólio de 42 robôs e o Sharpe saltou de 3,76 pra 5,24, parte da inflação vinha de custos otimistas embutidos nas trade-lists. Rodando a deflação com a régua honesta, o número desabava: o líquido em dólar somado caía de $23,8k pra $9,6k. O Sharpe bonito era em boa medida um artefato de custo subestimado, e o Sharpe deflacionado existe justamente pra descontar esse tipo de ilusão.

É por isso que a imagem mental que eu carrego é a de duas curvas de equity do mesmo robô saindo do mesmo ponto: a de cima, do backtest com spread e slippage otimistas, subindo suave; a de baixo, da conta real com spread efetivo e seleção adversa, cedendo trade a trade. A cunha entre as duas é o custo de execução, e ela cresce com o giro. Num sistema de baixa frequência a cunha é fina. Num scalper ela abre até engolir a curva de cima inteira. Um robô que “lucra” no backtest com spread otimista não tem vantagem, ele tem um erro de contabilidade que a conta real corrige na marra.

Como eu modelo o custo real antes de aprovar qualquer robô

A defesa honesta tem três partes, e nenhuma delas é sofisticada. Primeiro, eu modelo o custo real (spread efetivo mais swap mais comissão) dentro da régua antes de aprovar qualquer robô, porque backtest sem custo de execução é ficção na direção que mais engana. Segundo, eu prefiro sistemas de menor frequência, que tocam menos vezes no spread e portanto pagam menos vezes a cunha de seleção adversa; a mesma vantagem bruta sobrevive melhor quanto menos vezes ela precisa atravessar o custo de execução. Terceiro, eu desconfio por princípio de qualquer backtest de scalper que não mostre o spread e o slippage assumidos, porque é ali, e só ali, que a vantagem alegada está escondida.

O que eu aprendi com 36.170 dias-posição de carrego apagado e com um −$683 medido no dado que alisa a cauda cabe em três perguntas, e nenhuma delas é sobre a estratégia em si. O seu backtest paga o spread efetivo ou o cotado? Ele modela o custo do pior dia ou de um dia médio interpolado? E o seu giro é baixo o bastante pra que a cunha de execução não coma a vantagem inteira? A decisão de comprar ou vender é a parte fácil. A microestrutura é onde o dinheiro de verdade troca de mãos.

Os números deste artigo

Qual a diferença entre spread cotado e spread efetivo?

O spread cotado é a distância entre a melhor compra e a melhor venda na tela, válida só pra um lote minúsculo. O spread efetivo é o dobro da distância entre o preço que você de fato executou e o ponto médio do livro, e ele captura a sua ordem caminhando por níveis piores conforme o tamanho cresce. O efetivo é quase sempre maior que o cotado e é a cifra que o seu backtest deveria usar, porque é a que sai da conta.

Por que estratégias de alta frequência sofrem mais com a microestrutura?

Porque o custo de execução, em especial o componente de seleção adversa, é pago a cada transação, não por dia. Uma estratégia de muitos trades paga a cunha do spread muitas vezes, então o resultado dela é dominado por quão bem o custo foi modelado. Meia unidade de spread a mais por trade, multiplicada por milhares de trades, inverte o sinal do sistema. Baixa frequência dilui esse custo ao tocar no spread poucas vezes.

O que é seleção adversa no preenchimento de ordens?

É a tendência de você ser preenchido na ponta boa justamente quando o preço está prestes a virar contra você. Glosten e Milgrom mostraram que a spread existe em parte porque o formador de mercado se protege de quem tem mais informação; do seu lado, isso significa que a ordem que executa fácil costuma ser a que o mercado quis te empurrar. O backtest ingênuo assume execução ao preço cheio e ignora esse viés.

Como saber se um backtest subestima o custo de execução?

Procure três coisas: qual spread foi assumido (cotado é otimista, efetivo é honesto), se o slippage foi tratado como função do tamanho e do giro, e se os dados de tick são reais ou sintéticos no período de estresse. Tick sintético interpola o pior momento e esconde o custo de execução da cauda, como aconteceu no meu −$683 de 2024, que provavelmente subestima a perda real em cerca de duas vezes.

Referências

• Glosten, L. R.; Milgrom, P. R. (1985). Bid, Ask and Transaction Prices in a Specialist Market with Heterogeneously Informed Traders. Journal of Financial Economics, 14(1). sciencedirect.com.
• Roll, R. (1984). A Simple Implicit Measure of the Effective Bid-Ask Spread in an Efficient Market. The Journal of Finance, 39(4). onlinelibrary.wiley.com.
• Amihud, Y. (2002). Illiquidity and Stock Returns: Cross-Section and Time-Series Effects. Journal of Financial Markets, 5(1). ideas.repec.org.