Meu Sistema de Trading Tem 73,5% de Taxa de Acerto e Perde Dinheiro: Uma Auditoria de Backtest de 16 Anos

Passei alguns dias auditando um sistema de FX ao vivo que desenvolvi, com mais de 16 anos de histórico. O resultado foi negativo de uma forma que eu não esperava, e o diagnóstico que o identificou é geral o suficiente para valer a pena ser registrado — ele se aplica a qualquer busca de parâmetros, não apenas ao trading.

Todos os números abaixo provêm de uma execução real e mensurada. Nada é ilustrativo.

A configuração

17 configurações, barras de entrada de 4 horas, saídas simuladas em barras de 1 hora, de 28/05/2010 a 08/07/2026, 7.641 negociações. Crucialmente, alimentei as funções de produção não modificadas com um CSV histórico em vez de um feed de dados ao vivo, de modo que o caminho de código sendo testado é exatamente o mesmo caminho de código executado ao vivo.

Erro 1: a simulação cobrou custos no lugar errado

As barras de OHLC da plataforma são preços de BID (oferta). O backtest posicionava a entrada no fechamento da barra, colocava o take-profit e o stop-loss em fechamento ± n·ATR, verificava os toques contra as máximas e mínimas do bid e, então, subtraía o spread do P&L final.

Na operação real, uma posição comprada é executada no ASK (demanda), o bracket fica relativo a esse ask e o fechamento ocorre no BID. Portanto, na operação real, o preço precisa percorrer um spread extra para atingir o alvo e atinge o stop um spread antes.

Subtrair o custo do resultado não é o mesmo que cobrá-lo no gatilho. O primeiro altera quanto você ganha. O segundo altera quais negociações ganham.

Medição: 2 a 5 pontos percentuais de taxa de acerto, sempre contra você.

Isso se generaliza muito além do trading: se sua simulação aplica custos como um ajuste posterior em vez de modelar o mecanismo que os gera, suas contagens de eventos estarão erradas, não apenas seus totais.

Erro 2: a taxa de acerto foi uma escolha de design, não uma evidência

Os alvos eram de 0,5–0,8×ATR e os stops de 1,5–2,0×ATR. Isso resulta em um reward:risk de 0,25–0,4, o que fixa a taxa de acerto de equilíbrio por meio de aritmética:

taxa de acerto de equilíbrio = SL / (TP + SL) = 75–82%

Fora da amostra, usando apenas fatias de teste walk-forward: 4.947 negociações, 73,5% de taxa de acerto, -4.669,9 pips, -0,944 pips por negociação.

Uma taxa de acerto de 73,5% que perde dinheiro não é um paradoxo. Alvos pequenos são atingidos com frequência. É isso que alvos pequenos fazem. A alta taxa de acerto foi comprada ao aceitar uma perda quatro vezes maior que o ganho — ela nunca foi evidência de uma vantagem.

O diagnóstico que vale a pena roubar

Antes de reotimizar qualquer coisa, perguntei se a superfície de parâmetros era aprendível de alguma forma.

Para cada dobra walk-forward: avalie toda a grade de parâmetros na janela de treinamento e na janela de teste e, em seguida, calcule a correlação de postos de Spearman entre as duas.

se rho > 0  -> o posto de treinamento prevê o posto de teste; a seleção é significativa
se rho ~ 0  -> a superfície é ruído; NENHUMA regra de seleção pode ajudar

Essa segunda linha é a parte valiosa. Ela separa "meu otimizador é ruim" de "não há nada aqui" — duas situações que parecem idênticas externamente e exigem respostas opostas.

Resultado em 119 dobras:

• mediana de rho: -0,024
• média de rho: -0,030, IC 95% [-0,090, +0,030] — inclui zero
• dobras com rho > 0: 47,9% — um cara ou coroa

Zero informação. Consistente com isso, a otimização walk-forward com suavização de platô produziu resultados fora da amostra piores do que os parâmetros que nunca toquei, e selecionou o limite da grade em 11 das 17 configurações — a assinatura de um otimizador sem nada para agarrar.

Em seguida, verifiquei se o efeito existe em algum lugar

38 instrumentos, períodos de manutenção não sobrepostos, ajustados pela volatilidade e agrupados por classe de ativos, de modo que 1.140 testes foram reduzidos a 6, divididos entre primeiro e segundo semestres:

Duas coisas que eu não teria imaginado:

O custo de transação de equilíbrio é mais útil para a tomada de decisão do que o Sharpe. Os pares FX major atingem o equilíbrio em aproximadamente 3bp e os crosses em cerca de 1bp — ambos abaixo do spread real. A pergunta "há alguma vantagem aqui" é respondida antes mesmo de você escrever qualquer código de estratégia.

O resultado significativo era o falso. A Energia apresenta t = 3,73 na amostra completa. No entanto, ela está estagnada ou negativa no segundo semestre. Sem a divisão, teria parecido ser a descoberta mais forte da tabela.

A Cripto foi a única sobrevivente, mas sofreu uma deterioração acentuada (de 0,54 para 0,15). Com spreads realistas de CFD, o segundo semestre torna-se negativo. Trata-se de um efeito histórico, não atual.

A lição real

Construa o falsificador antes da estratégia.

A razão pela qual uma longa série de configurações parecia "validada" é que nenhum componente no pipeline tinha a função de dizer nada aqui. Cada parte foi projetada para encontrar algo, então encontrou algo, todas as vezes.

O teste de correlação de postos acima levou uma tarde e invalidou meses de trabalho com parâmetros — incluindo a principal pista na qual eu estava mais confiante. Esse é o teste fazendo seu trabalho, e é o seguro mais barato que adicionei a um processo de pesquisa há muito tempo.

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Esta é documentação de pesquisa, não conselho de investimento. Resultados passados não indicam resultados futuros. Negociar CFDs envolve alto risco de perda.

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Foto por Tyler Prahm no Unsplash

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Photo by Tyler Prahm on Unsplash