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No contexto dos investimentos, o backtesting desempenha um papel na avaliação da viabilidade de estratégias, permitindo a análise da aderência de determinados parâmetros ao comportamento passado do mercado. Para isso, realizamos testes baseados em um conjunto abrangente de informações coletadas ao longo do tempo.
Quanto mais detalhados forem esses testes, mais realista será a simulação realizada. Lembrando que a máxima de que resultados passados não garantem resultados futuros também se aplica aos resultados demonstrados nos backtests, no entanto, as chances de obter resultados positivos a longo prazo são maiores quando utilizamos estratégias validadas em comparação com aquelas que não passaram por esse processo de validação.
Apresentaremos alguns casos de backtests realizados com a estratégia Azul Marrom, algoritmo proprietário da Plataforma Quantzed que busca identificar pontos de reversão em preços de ativos. Para esse estudo, utilizamos dados de negociação organizados em intervalos diários. Cada dia foi considerado uma entrada no software ( NTSL).
Ao receber um sinal confirmado, a simulação realiza a entrada no preço de abertura do próximo dia de negociação. Na plataforma Quantzed isso significa que o usuário participará da abertura do mercado ao preço de leilão quando um sinal estiver confirmado. É fácil identificar o sinal confirmado na plataforma, uma vez que somente ele apresenta dados de fechamento, ponto de entrada, stop e risco, conforme abaixo.
Após a entrada, utilizaremos o Stop Loss como medida de proteção do capital, garantindo liquidez para buscar novas oportunidades.
Com o intuito de apresentar uma análise abrangente, fizemos vários testes e rapidamente confirmamos a mm9 — já utilizada pela Quantzed — como um ponto de saída eficiente. Ainda neste processo de estudo, feito constantemente, descobrimos que a média de 5 é uma alternativa também eficiente para definir saídas para os trades.
Portanto, apresentaremos dois estudos, utilizando as duas médias exponenciais (de 5 e de 9 períodos) como parâmetros de saída.
Nestes estudos de caso, teremos a seguinte legenda:
Ativo: Ticker de negociação
Tempo: Período em que testamos a estratégia
Saida: MM9 para saída pela Média Exponencial de 9 ou MM5 para a Média Exponencial de 5 períodos
Quantidade: A quantidade de ações ou de contratos (será sempre a mesma do começo ao fim)
Ao testar a estratégia com o contrato futuro de Índice, a estratégia apresentou um resultado de R$ 4.284,00, sem incluir custos transacionais. Sabendo que cada ponto equivale a R$ 0,20, podemos concluir que o resultado foi de 21.420 pontos em 5 anos.
Com um total de 11 negócios, a taxa de acerto foi de 72,73%. O drawdown foi de 14,62%.
Resultados semelhantes podem ser vistos no contrato de dólar futuro, que apresentou uma taxa de acerto de 72,73% e um fator de lucro de 1,67, ou seja, para cada R$ 1,00 colocado em risco, a estratégia entregou R$ 1,71 nos últimos 5 anos.
Interessantes também são os valores em ABEV3, que apresentou um fator de lucro de 7,06 e um drawdown menor que 9,16%. Ocorreram 23 negócios, com uma taxa de acerto superior a 78%.
Para não estender mais, apresentaremos duas tabelas, uma com os ativos que nos últimos 5 anos têm tido melhor aderência na saída pela MME9 e outra para a saída pela MM5. Os resultados foram ordenados pelo fator de lucro obtido.
A estratégia Azul Marrom se mostrou muito eficiente ao ser submetida a backtests, proporcionando resultados sólidos que validam sua eficácia. Através da análise de dados históricos e simulações, pudemos avaliar o desempenho da estratégia em diferentes condições de mercado e fica comprovada a sua qualidade.
Ao considerar esses resultados, é importante ressaltar que backtest são ferramentas complementares e não devem ser a única base para tomada de decisões financeiras. A análise do contexto corrente, a compreensão dos riscos e a diversificação de investimentos são fundamentais para uma abordagem sólida e bem-sucedida.
Por: Ivan Cristian - CNPI
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