Essa é a terceira publicação da série “Aprenda a avaliar sua estratégia” e hoje falaremos de médias móveis.
No primeiro post apresentei os conceitos que serão abordados ao longo da sequência. Já no segundo, detalhei as maneiras de se avaliar uma estratégia e como as utilizaremos para a nossa análise. Agora, chegou o momento de ir para o primeiro exemplo prático utilizando a estratégia mais simples de investimento: cruzamento de médias móveis.
Sim, estou falando do popular indicador de análise técnica utilizado por especialistas do mercado em relatório de análise e por investidores. Se você tem interesse em saber mais sobre o funcionamento e limitações deste indicador, sugiro a leitura de um conteúdo bem completo do Bússola do Investidor: Média Móvel Exponencial: Como e quando utilizar.
Como avaliar uma estratégia de médias móveis
Para a análise dessa estratégia hoje vamos utilizar o robô gratuito da plataforma SmarttBot chamado Tangram 2 Candlestick.
O robô possui diversos parâmetros a serem configurados de acordo com o interesse do usuário; são infinitas as combinações possíveis. Por isso, iremos fixar a maioria dos parâmetros e variar apenas o período das médias utilizadas, sabendo que quanto menor o período escolhido, maior será o número de transações realizadas pela estratégia, uma vez que irão ocorrer mais cruzamentos de média.
A tabela abaixo apresenta os parâmetros escolhidos em cada robô.
Conforme explicado no post anterior, a análise será realizada em duas partes: primeiramente backtest e depois simulação em tempo real. Para cada contrato foi considerada uma margem de 500 reais, com a intenção de efeito ao possibilitar a visualização de resultados. Já os custos considerados foram de 50 centavos por mini contrato.
Resultados simulação backtest (entre 01/01/2015 e 29/08/2017)
- Retorno líquido (%): é o retorno considerando os custos de transação. Muitas vezes uma estratégia apresenta retorno bruto positivo, mas ao considerar os custos percebe-se que a estratégia não se mostra eficiente.
- Drawdown máximo (%): é a maior perda financeira da estratégia. Um drawdown de 50% indica que em algum momento sua carteira desvalorizou 50%. Para se recuperar desse drawdown seria necessário que sua estratégia valorizasse 100% para atingir o valor que possuía antes do drawdown.
- Número de trades: aqui você consegue perceber a frequência de operação de sua estratégia. Quanto maior o número de trades, maior serão os custos de transação, exigindo uma melhor performance nos resultados.
- Trades com lucro (%): mostra a porcentagem de trades vencedores. Em geral, estratégias seguidoras de tendência apresentam um baixo percentual de acerto, mas ganham mais dinheiro nos momentos que acertam.
- Fator Lucro: é a relação entre lucro média e perda média. Quanto maior esse valor, melhor a relação retorno/risco da estratégia.
- Máximo de dias para se recuperar de um drawdown: representa quantos dias sua estratégia demora para se recuperar dos dias de perda. (não está no relatório resumido).
Analisando os resultados do backtest, o robô 1 apresentou os melhores resultados de retorno e risco. Apesar do robô 3 ter apresentado o maior retorno bruto, o alto número de trades consumiu boa parte desse lucro. Já robô 4 apresentou os piores resultados, além de ser o que realizou o maior número de trades.
A seguir, vamos avaliar os resultados em tempo real no modo simulado, para verificar se os robôs analisados apresentaram o mesmo comportamento.
Resultados simulação em tempo real (entre 01/08/2017 e 26/09/2017)
Os melhores resultados de retorno ficaram por conta do robô 2, enquanto os melhores resultados de risco/retorno foram do robô 1. O robô 3 apresentou os piores resultados em todos os quesitos.
É possível observar que o melhor robô do backtest (robô 1) também apresentou os melhores resultados de risco em 2 meses de simulado. Isso indica que, dentre os robôs testados, certamente ele possui a maior probabilidade de apresentar bons resultados no longo prazo.
Vale ressaltar a importância de analisar outras métricas, não só o retorno. As métricas de risco, por exemplo, mostram a consistência da estratégia, um fator determinante na confiança do investidor.
Daniel Kahneman, vencedor do prêmio nobel de economia, afirma que o investidor trata eventos de perda de uma forma supervalorizada e não relacionada com o evento global. Em outras palavras, se uma estratégia apresentar um dia de ganho e um dia de perda da mesma magnitude, o investidor não considera que o robô está com soma zero pois tende a supervalorizar a perda, uma vez que ele estava esperando um ganho igual aos anteriores.
Esse efeito comportamental deve ser refletido na escolha de uma estratégia: quanto menor o risco, maior a probabilidade do investidor continuar confiando na estratégia.
Conclusão
Conseguimos ver nesse post que até uma estratégia simples é capaz de apresentar bons resultados no longo prazo. São infinitas as formas de melhorar as estratégias aqui apresentadas: alterando o tempo gráfico, acrescentando outros indicadores, melhorando o gerenciamento de risco (stops, horários de operação).
Mas é sempre bom ressaltar que resultados passados não garantem retornos futuros, apenas indicam uma maior probabilidade disso acontecer.
Por isso, esteja sempre atento ao mercado, identifique o que aconteceu nos dias que sua estratégia falhou e nos dias que ela performou bem. O mais importante é não desistir: teste sua estratégia exaustivamente até ter confiança de colocá-la em prática. Se você ainda não encontrou um bom setup é porque não tentou o suficiente! Ganhar dinheiro utilizando robôs de investimento não é difícil, mas é trabalhoso.
Por isso estude, simule, teste sua estratégia exaustivamente, melhore sua estratégia até ter confiança. Depois conte-nos como foi sua experiência.
Grande abraço e até a próxima!
