Raio-X do Robô Trader: Keltner e Momentum no EUR/USD H8, 291 operações e 5 testes de robustez

Este robô ensina a diferença entre resultado e risco. O resultado de um período soma subidas e quedas. O teto de risco olha só as quedas. No forward, a Strategy 6.3.80 caiu de 259,92 para 211,66 entre julho de 2024 e fevereiro de 2025, um tombo de US$ 48,26, e depois subiu até 264,62. O saldo do período ficou perto de zero, e o tombo foi o que a carteira precisou suportar.

É estudo de caso. Nada aqui recomenda operar. O robô não está à venda, roda com lote mínimo de 0,01 e resultado passado não garante futuro. Ele é um dos 54 robôs que a esteira que monta o portfólio escolheu para a minha conta real de US$ 1.000,19, ligada em 3 de setembro de 2026 (capítulo 19 do Diário).

O que a pesquisa mostra: Magdon-Ismail, Atiya, Pratap e Abu-Mostafa (2004) derivaram o tombo máximo, a maior queda de um pico até um fundo, de um movimento browniano com deriva. O tombo máximo esperado cresce com o logaritmo do tempo quando a deriva é positiva, com a raiz do tempo quando ela é zero e de forma linear quando é negativa (Journal of Applied Probability, 41(1), 147-161).

De onde ele veio: 226.716 estratégias, 4 sobreviventes

Os robôs do meu banco nasceram num projeto do StrategyQuant X que rodou de 20 de junho a 1º de julho de 2026, em ciclos. Cada ciclo gera estratégias com um algoritmo genético e passa as aceitas por sete portões em fila. Quem cai num portão é apagado. No projeto inteiro foram 218 ciclos e 10.003.131 estratégias geradas, e 345 passaram no último portão. É uma em cada 29 mil.

A 6.3.80 nasceu no ciclo que começou às 5h41 de 22 de junho de 2026. Foi um ciclo longo. O genético gerou 226.716 estratégias em uma hora e 23 minutos até achar 600 que passassem nos filtros. Pra ser aceita, a estratégia precisava, nos dados de construção, de fator de lucro de pelo menos 1,10, pelo menos 3 operações por mês, estabilidade da curva de pelo menos 0,40 e ganho médio de pelo menos 1,5 vez a perda média, e não podia andar junto com as que já estavam no banco. O registro do ciclo conta as reprovadas: 176.987 pelo fator de lucro, 22.937 por operar pouco, 12.820 pela estabilidade, 8.397 pela razão entre ganho e perda médios e 2.045 pela correlação.

Das 600 aceitas, 147 se pagaram de agosto de 2021 a dezembro de 2023, período que o genético nunca viu. O Monte Carlo de ordem cortou 43 e o de pular operações, mais 64. Parâmetros, barra inicial e preço aleatório tiraram 5. O reteste final, tick a tick de 2019 a 2026, deixou 4 de 35. A 6.3.80 é uma delas. Esses números saem do registro do próprio StrategyQuant, e a ligação entre o robô e o ciclo é a data de geração gravada dentro do arquivo .sqx dele.

Como ele funciona, em português

A compra comanda o robô. Na abertura de cada barra de 8 horas ele lê só barras fechadas e compra a mercado quando a banda superior do canal de Keltner caiu na última barra e o DI+ de 40 períodos, que mede o movimento de alta, virou para cima depois de um fundo. O canal de Keltner é a média do preço típico das últimas 20 barras (máxima, mínima e fechamento, divididos por 3), com bandas a 1,5 vez a amplitude média delas, a máxima menos a mínima. Ele fecha a compra quando o Momentum de 50 períodos, que compara o fechamento com o de 50 barras atrás, cai na última barra. Das 252 compras, 248 saíram assim. Só 3 pararam no stop de 1,1% e 1 no alvo de 2,5%. Ela dura 24 horas na mediana. São três barras.

A venda é rara. Foram 39 em 7,4 anos. Uma a cada 2,3 meses. O robô arma a venda quando o Awesome Oscillator, a diferença entre as médias de 5 e de 34 períodos do ponto médio das barras, cai por 8 barras seguidas e o Momentum de 14 períodos, sobre as máximas, também cai. Então registra uma ordem de venda stop, que só vira posição se o preço descer até o fechamento Heiken Ashi (a média das quatro cotações da barra) da última barra menos 1,9 vez o ATR de 20 períodos. A ordem vale por 8 barras.

A lógica completa, sem esconder nada

A regra saiu do arquivo .sqx pelo extrator do projeto, e os deslocamentos, o preço da ordem stop e a validade eu conferi no XML e no código do EA da conta. São 13 condições em quatro blocos, e a barra 1 é a última fechada.

O robô só decide na abertura de cada barra. Ele não duplica posição no mesmo lado. Das 291 saídas do backtest, 252 foram por sinal, 26 no stop, 11 no alvo, 1 pelo stop movido e 1 no fim do teste. Nenhuma condição da estratégia olha horário, dia da semana ou calendário econômico. O arquivo do SQX traz 0,1 lote, e o EA da conta e o backtest exportado rodam 0,01.

Os três períodos, cada um julgado com dado novo

A história de um robô do StrategyQuant tem três períodos, e cada um é julgado com dado que o anterior não viu. A construção vai de janeiro de 2019 a julho de 2021: é onde o genético escolheu as regras. O fora da amostra vai de agosto de 2021 a dezembro de 2023: é o portão que reprovou 453 das 600 estratégias do ciclo. O forward vai de janeiro de 2024 a junho de 2026, e nenhum teste da construção olhou pra ele. Ali o robô nunca foi julgado. As datas vêm do projeto do StrategyQuant como ele estava em 24 de junho de 2026, no meio da geração.

Os números abaixo saem do reteste tick a tick, operação por operação, lançadas na data em que fecham, sem comissão. O robô melhorou do primeiro para o segundo período: fator de lucro de 1,61 na construção e 1,78 no fora da amostra. No forward caiu para 1,03. O lucro por mês foi de US$ 3,15 na construção, US$ 5,04 no fora da amostra e US$ 0,15 no forward. O tombo quase não mudou entre os três: US$ 40,67, 45,08 e 46,69. O lucro mudou.

O que caiu foi o tamanho do ganho. O acerto ficou: 48% nos três períodos. O ganho médio foi de US$ 5,76 na construção e US$ 6,52 no fora da amostra, e caiu para US$ 3,88 no forward, enquanto a perda média ficou em US$ 3,44, 3,33 e 3,46. Com ganho médio de 1,12 vez a perda média, o acerto de 48% fica perto do empate. É a conta que explica o forward. As vendas deram US$ 61,03 no fora da amostra e −US$ 9,35 no forward.

Onde ele ganhou e onde ele perdeu

A tabela usa a curva diária do .sqx. O gráfico de barras soma as operações pela data de fechamento, e por isso cada ano difere dela em poucos dólares.

O melhor ano foi 2022. O par caiu 17,0% até 28/09 e subiu 12,3% depois, com a maior faixa diária da série, 102,5 pips, e o robô fez +US$ 112,29. O pior foi 2024. De janeiro a setembro o par ficou numa faixa de 613 pips e o robô fez +12,23, e de outubro a dezembro o par caiu 7,0% e o robô perdeu 39,98, o pior dos 30 trimestres do backtest.

Os quatro anos de faixa diária acima de 77 pips deram os quatro maiores resultados, na mesma ordem da faixa: +41,39 em 2023, +46,43 em 2025, +68,05 em 2020 e +112,29 em 2022. Dos quatro, 2020 fica dentro do in-sample (jan/2019 a jul/2021), 2022 e 2023 são out-of-sample e 2025 é forward. Dos quatro abaixo de 71 pips, três fecharam no negativo. São 8 anos, e o último está pela metade. A janela ao vivo, de 14/07 a 21/09, teve faixa diária média de 48,8 pips, menos que os 55,3 de 2019, o ano mais calmo da série.

Mês a mês, foram 48 meses positivos em 88 com operação fechada. O melhor foi agosto de 2022, com US$ 45,37. O pior foi junho de 2022, com −US$ 22,53. Os dois extremos caíram no mesmo ano, o melhor dele.

Os cinco testes de robustez, rodados de novo

O arquivo .sqx do robô guarda o reteste final e um Monte Carlo, mas não guarda o resultado dos testes da construção. Então rodei os cinco de novo no StrategyQuant, em 25 de outubro de 2026, com a mesma janela (2019 a 2023), a mesma precisão e o mesmo critério que o projeto usava em junho. Cada teste faz 500 simulações. O critério olha o pior 5% delas, ou seja, o resultado que 95% das simulações superam: fator de lucro acima de 1, lucro de pelo menos 50% do original, rebaixamento de no máximo 175% do original e retorno sobre rebaixamento de pelo menos 25% do original. Ele passou nos cinco. A tabela mostra a folga de cada um.

O teste de ordem das operações embaralha a sequência das mesmas operações. O lucro final não muda, porque a soma é a mesma. O que muda é o caminho. E o caminho decide o tombo. No pior 5% das 500 ordens o rebaixamento foi de US$ 59,51, contra US$ 44,83 na ordem real, ou 133% dela. O limite era 175%.

O teste de pular operações sorteia 15% das operações e tira da conta, 500 vezes. Ele simula o que acontece quando a corretora rejeita a ordem, o servidor cai ou a conta abre atrasada. No pior 5%, o lucro caiu de US$ 222,02 para US$ 134,75, ou 61% do original. O mínimo era 50%. Foi o teste mais apertado dos cinco.

O teste de parâmetros sorteia, em cada simulação, mudanças de até 20% em cada parâmetro, com 10% de chance por parâmetro. É a pergunta que eu faço a todo robô: se o Momentum de 50 barras da saída vira 42 ou 58, a estratégia ainda ganha? No pior 5% o lucro ficou em US$ 138,81, 63% do original, com fator de lucro de 1,40 e rebaixamento de US$ 56,97. Estratégia ajustada demais aos dados quebra aqui. Esta não quebrou: manteve 63% do lucro.

O teste de barra inicial começa o backtest até 150 barras depois, o que muda o estado dos indicadores no começo. No pior 5% o lucro foi de US$ 221,43, 99,7% do original. Foi o teste mais folgado. O começo do teste quase não pesa.

O teste de preço aleatório mexe na abertura, na máxima, na mínima e no fechamento de cada barra em até 10% do ATR de 14 barras, e nos gaps também. Ele simula outro histórico do mesmo mercado. No pior 5% o lucro ficou em US$ 173,67, 78% do original, e o rebaixamento em US$ 52,80.

O mesmo robô em três precisões de backtest

Repare que o lucro “original” do quadro não é o mesmo em todos os testes. É a precisão do backtest. O mesmo robô, nos mesmos anos de 2019 a 2023, deu três números:

Aqui as três precisões quase batem, e a de barra é a mais baixa. Em outros robôs da série a precisão de barra chegou a dar o dobro do tick real. Este sai do mercado por sinal em 252 das 291 operações, e só 37 bateram stop ou alvo, que é onde o simulador sem ticks precisa adivinhar qual dos dois veio primeiro. Refiz o teste de pular 15% das operações em cima do tick real: no pior 5%, o lucro de 2019 a 2023 fica em US$ 152,08, 62% dos US$ 243,78. Passa. Nenhuma das 500 simulações terminou no prejuízo. A régua não muda nada aqui.

Ele sobreviveu fora da amostra?

O forward fechou em +US$ 0,22 em 2,4 anos. O projeto do StrategyQuant X otimizou as regras de janeiro de 2019 a julho de 2021 (in-sample) e aprovou de agosto de 2021 a dezembro de 2023 (out-of-sample). As duas etapas juntas somam a construção de +243,63, ou 48,8 por ano (243,63 divididos por 4,99 anos de curva). O forward deu +US$ 0,22, ou 0,1 por ano, uma degradação de 99,8%. Chamo 2024 a 2026 de forward. Há uma ressalva. O reteste final do construtor já rodava até junho de 2026, e eu não tirei robô pelo retorno desse trecho.

No forward a curva se mexeu. O máximo foi 264,62, em janeiro de 2026, o mínimo foi 211,66, em fevereiro de 2025, a amplitude foi de cerca de US$ 52,95 (264,616 menos 211,663, sem arredondar) e a curva teve 314 valores diferentes. O pior tombo de todo o backtest, US$ 48,26, aconteceu aí dentro, de julho de 2024 a fevereiro de 2025, em 198 dias.

Uso a curva do dossiê para anos e janelas, e a lista de operações, líquida de US$ 0,06 por operação e toda com o rótulo IST do reteste completo, para médias e sequências. No forward a lista dá −US$ 1,24 em 92 operações contra os +0,22 da curva, com +8,71 nas 82 compras e −9,95 nas 10 vendas. A diferença para a curva vem sobretudo da comissão (−5,52) e de uma venda aberta em 05/06, que a lista fecha no fim do teste com +3,81 e a curva, encerrada em 05/06, ainda não conta.

Por que a esteira deixou ele no portfólio

A esteira de 12 de julho de 2026 mediu a carteira de janeiro de 2024 a junho de 2026: partiu de 204 robôs, a curadoria cortou a redundância até 82, e o corte guloso tirou um por vez até a maior de três medidas de risco, vezes a folga de 1,5, caber no teto de capital da carteira. Sai primeiro quem pesa mais no risco e diversifica menos, medido pelo ENB, o número efetivo de fatores de risco independentes.

A 6.3.80 foi cortada. No passo de 62 para 61 robôs, tirá-la baixava a medida de tombo da carteira e o ENB, o número efetivo de fatores de risco independentes. O corte parou em 53 robôs, abaixo do teto de capital. Depois do corte, uma etapa final devolve à carteira o robô cortado que mais eleva o ENB sem estourar o teto, e veta quem tenha λ_L acima de 0,5 com algum robô que já esteja dentro, sendo λ_L a frequência com que dois robôs caem juntos nas suas 20% piores semanas. Voltou um robô. Foi a 6.3.80. Cortada e devolvida. A carteira de 54 fechou abaixo do teto, com o ENB um pouco maior.

Ela e a Strategy 6.6.76 tinham λ_L de 0,668, o terceiro maior entre 39 duplas de robôs acima de 0,5, e a 6.6.76 saiu antes, quando a carteira foi a 78. Ela mora numa célula que o log da esteira chama de magra, tendência × EUR/USD × comprado, com 2 robôs.

Por que cortar por risco e diversificação, e não pelo lucro do forward? Porque escolher pelo lucro de uma janela e medir na mesma janela infla o resultado. Em junho de 2026 eu medi isso: uma carteira escolhida pelo maior lucro de 2024 a 2026 dava Sharpe de 5,24 nessa mesma janela, um número que a própria escolha fabrica. A esteira escolhe por risco, e o teste limpo do conjunto é a conta real.

O que o teto de Monte Carlo mede

O tombo é a distância, em dólares, entre o último pico da curva de resultado do robô e o ponto atual. O teto de US$ 96,94, 9,7% do saldo-base da conta, é o percentil 95 do pior tombo que o Monte Carlo simulou com as operações do backtest. Um dos critérios do painel manda retirar o robô quando o tombo chega a 100% dele; os outros dois olham a estagnação da curva e a execução muito fora do esperado. Em 25 de outubro o painel dizia manter. O forward não entra nessa regra. Só o tombo entra. Pra você ter uma noção, o maior tombo do forward, US$ 48,26, equivale a 49,8% do teto.

O StrategyQuant grava no .sqx 500 simulações que sorteiam, com reposição, as operações do reteste de 2019 a 2026. O leque abaixo mostra as 500 curvas: a faixa clara cobre 90% delas e a escura, a metade do meio. A curva real ficou na faixa escura em 170 das 291 operações, 58,4%. Ela saiu da clara 18 vezes, todas para baixo e todas no começo, entre a 6ª e a 25ª operação.

O p95 do pior tombo dessas 500 deu US$ 96,78, a 16 centavos do teto da esteira. A pior chegou a US$ 141,79. A janela muda a medida: no reteste de 2019 a 2026 o p95 do tombo é 2,08 vezes o tombo real de US$ 46,61, e na janela da construção, de 2019 a 2023, o mesmo teste deu 1,33 vez. O teto da carteira vem do período inteiro. É o mais duro dos dois.

Nas operações fechadas o pior tombo é de US$ 46,69, com fundo em 3 de fevereiro de 2025, 1,57 abaixo do da curva diária, que marca também a posição aberta. O topo anterior era de 26 de julho de 2024. O saldo ficou 476 dias abaixo dele e só passou em 27 de novembro de 2025. O teto de tempo sem novo pico, também pelo Monte Carlo, é de 1.130 dias. Ficou longe dele.

Quanto custo ele aguenta

O backtest do StrategyQuant roda com comissão zero. A conta não. A conta paga US$ 0,06 por operação, e a execução real tem derrapagem. Refiz a conta das 291 operações com a comissão e mais 0,5, 1 e 2 pips de derrapagem em cada uma. Com 2 pips a mais por operação, o lucro cai de US$ 248,06 para US$ 172,40, e o fator de lucro, de 1,48 para 1,31. São precisos 7,9 pips de derrapagem média, além da comissão, pra zerar o lucro dos sete anos e meio.

Cada operação

A distribuição das 291 operações mostra o desenho do robô. A perda média é de US$ 3,41 e o ganho médio, de US$ 5,45: 1,60 vez. Com acerto de 48,1%, sobram US$ 0,85 por operação. A maior perda foi de US$ 12,58 e o maior ganho, de US$ 25,95. A maior sequência de perdas foi de 9 operações seguidas.

Este robô vive da saída por sinal. O stop quase não trabalha. As 252 operações que saíram pelo Momentum somaram US$ 219,21. Os 11 alvos pagaram os 26 stops com sobra de US$ 14,05.

O que ele fez com dinheiro na mesa

No simulado, conta demo de 14 de julho a 3 de setembro de 2026 (50,8 dias), fechou 5 operações, 4 compras e 1 venda, com −US$ 7,29. Na conta real, de 3 de setembro a 25 de outubro de 2026, foram 11 posições fechadas, 10 compras e 1 venda, com −US$ 29,72 e nenhuma posição aberta. O tombo usa 31,3% do teto. As 11 fecharam na abertura de uma barra, o momento em que o sinal de saída age, como no backtest. São 11 operações contra 291. Ainda é cedo pra medir a estratégia pela conta.

O que este robô ensina

Resultado e risco são réguas diferentes. O forward desta Strategy 6.3.80 fechou perto de zero e passou por um tombo de US$ 48,26 no caminho. É por isso que a carteira não julga robô pelo lucro de um período. Julga pelo tombo contra um teto de Monte Carlo de US$ 96,94, tirado do período inteiro. Os cinco testes da construção mostram o resto: o robô manteve 99,7% do lucro no teste de barra inicial e 78% no de preço aleatório, e as três precisões de backtest quase bateram, porque ele sai por sinal e não depende de adivinhar stop e alvo dentro da barra. Eu, particularmente, não reotimizo robô. Prefiro o teto de tombo e a troca.

Os números deste robô

Perguntas frequentes

O que é o teto de Monte Carlo de um robô?

É o percentil 95 do pior tombo que o Monte Carlo simulou com as operações do backtest, e neste robô vale US$ 96,94. Quando o tombo chega a 100% dele, um dos critérios do painel manda retirar o robô.

Quais testes de robustez esse robô passou?

Ele passou nos sete portões do StrategyQuant: fora da amostra de agosto de 2021 a 2023, Monte Carlo de ordem das operações, de pular 15% das operações, de parâmetros, de barra inicial, de preço aleatório e o reteste final tick a tick. Os cinco testes de Monte Carlo foram rodados de novo em 25 de outubro de 2026 com o critério de junho, e ele passou nos cinco.

Um forward perto de zero é motivo para tirar o robô?

Não. Eu uso o teto de tombo como um dos critérios de saída, e o forward não entra nessa regra. Neste robô, +US$ 0,22 de forward conviveu com um tombo de US$ 48,26.

Esse robô está à venda?

Não. Ele roda na minha conta real, entre os 54 robôs do portfólio, e aparece aqui como estudo de caso. Nada neste texto é recomendação de investimento.

Referências

• Magdon-Ismail, M.; Atiya, A. F.; Pratap, A.; Abu-Mostafa, Y. S. (2004). On the maximum drawdown of a Brownian motion. Journal of Applied Probability, 41(1), 147-161. cambridge.org.
• Federal Reserve (2026). Federal Reserve issues FOMC statement, 16/09/2026. federalreserve.gov.