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A maioria das estratégias não bate o buy & hold.
Descubra se a sua bate, antes de pôr dinheiro nela.

Você tem uma ideia: cruzar médias, comprar na queda do RSI, seguir o MACD. O Terminal roda essa ideia contra anos de dados reais de ações, cripto e índices, e mostra o que teria acontecido, incluindo os meses em que teria dado errado.

Cruzamento de médias · 240 pregões exemplo
Comprar e segurar A estratégia
Retorno da estratégia
−5,2%
Comprar e segurar
+16,8%
Maior queda
−19,9%
Operações
34
Este backtest reprova a estratégia: ela ficou fora do mercado nas quedas, mas também nas altas, e entregou menos que simplesmente ter comprado e esperado. Saber disso custa alguns minutos. Descobrir operando custa mais.

Por dentro da ferramenta

As telas abaixo são de um caso real de uso: a mesma estratégia de cruzamento de médias do exemplo acima, passando por três testes que existem para responder a uma pergunta só: isso é um padrão que se repete, ou foi coincidência?

Otimizador de parâmetros

Testa centenas de combinações de período, stop e alvo, e ordena pelo Sharpe. A tentação é pegar a primeira linha e ir operar. Repare no que acontece com ela.

O SMA 9/21 lidera no treino com Sharpe 2,31 e desaba para 0,41 quando aplicado ao período que ele nunca viu. Já o SMA 7/30, sexto colocado no treino, segura 1,07 no teste. É por isso que a coluna do teste vem lado a lado com a do treino, e não escondida: o melhor resultado histórico costuma ser o mais ajustado ao passado, não o mais confiável.

Otimizador · 312 combinações testadas exemplo
ParâmetrosSharpe treinoSharpe testeOperações
SMA 9 / 212,310,4161
SMA 5 / 202,120,3078
SMA 12 / 261,87−0,0454
SMA 7 / 301,621,0743
SMA 10 / 501,440,7431
SMA 20 / 601,180,7322
A linha destacada não é a campeã do treino: é a que menos se desmanchou fora dele.

Walk-Forward Analysis

Em vez de uma única divisão treino/teste, a análise caminha pelo histórico: otimiza numa janela, aplica na janela seguinte, avança, repete. É a simulação mais próxima de como você realmente operaria: reajustando de tempos em tempos, sempre decidindo sem saber o futuro.

Aqui o resultado é desconfortável e útil: o treino vai bem em todas as seis janelas, mas o teste fica positivo em apenas três. Uma estratégia que só funciona em metade dos períodos, sem que você saiba de antemão em qual metade está, é uma estratégia que ainda não passou.

Walk-Forward · 6 janelas exemplo
20191,61−0,10
20201,73−0,07
20211,960,96
20221,41−0,74
20231,630,38
20242,300,69
Sharpe no treino Sharpe no teste
Janelas com teste positivo
3 de 6
Sharpe médio no teste
0,19
O treino sempre parece bom: ele foi ajustado para parecer. O teste é que conta.

Testes de significância

Um resultado positivo pode ser padrão ou pode ser sorte na ordem em que as operações aconteceram. A simulação de Monte Carlo reembaralha as operações mil vezes e mostra a distribuição inteira dos desfechos possíveis, em vez de um número só.

Junto vêm o teste de placebo, que roda entradas aleatórias para ver se a estratégia bate o puro acaso, e o Deflated Sharpe Ratio, que desconta o fato de você ter testado dezenas de combinações antes de escolher esta: quanto mais tentativas, mais fácil achar um bom resultado sem que ele signifique nada.

Monte Carlo · 1.000 reordenações exemplo
−60% 0 +45%
Pior 5%
−36,9%
Mediana
−4,9%
Melhor 5%
+23,6%
Chance de prejuízo
62%
Teste de placebo (entradas aleatórias)estratégia não supera o acaso
Deflated Sharpe Ratio (312 tentativas)0,08
Em 62% das reordenações a estratégia termina no prejuízo. O resultado original, de −5,2%, fica bem perto da mediana: não foi azar, foi o comportamento esperado dela.

O que dá pra fazer

O que isto não é

Não é recomendação de investimento, e não existe estratégia vencedora escondida aqui dentro. É uma ferramenta de simulação: ela mostra o que teria acontecido no passado, com as regras que você definir. O passado não se repete por obrigação, e uma estratégia que funcionou em três anos de histórico pode parar de funcionar amanhã.

A ferramenta foi construída para dificultar o autoengano: por isso os testes de significância, a separação entre treino e teste e os avisos quando o histórico é curto demais para concluir qualquer coisa. Se você procura confirmação de que sua ideia funciona, provavelmente vai sair frustrado.

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