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Quais parâmetros utilizar no momento de otimizar um sistema de operação?

Rogério Passos seleciona 7 razões para melhor avaliar um setup e revela que tudo não passa de expectativa e controle de risco

SÃO PAULO - Na última matéria sobre validação estatística, além da introdução de 16 indicadores de avaliação, foram feitas duas perguntas - o que privilegiar [indicadores] ao avaliar uma estratégia? Quais critérios realmente farão a diferença para o trader?

Van K. Tharp, através de sua reconhecida obra Trade Your Way to Financial Freedom, trouxe ao mercado uma visão diferenciada de como administrar um trade e, inclusive, os pontos-chave ao avaliar um sistema de operação, “que muitas pessoas chamam de segredos de trade”, ironiza.

Com base nestes conceitos e sua experiência em análise estatística, Rogério Passos, sócio-diretor da Operação Consultoria, definiu sete parâmetros para uma adequada caracterização de um sistema. É importante lembrar que existem outras tantas diretrizes que o trader poderá utilizar e que as que serão expostas não são necessariamente as melhores. Entretanto, "com base em nossa experiência pessoal, consideramos que o uso dessas grandezas permite obter conclusões satisfatórias", afirma Passos:

  • Hit Rate - Mede a taxa de acertos do sistema (percentual de trades positivos dividido pelo número total de operações geradas).
  • RRR (Relação Risco/Recompensa) - Medida que considera o tamanho relativo entre os ganhos e as perdas geradas. Se seu sistema, por exemplo, gera prejuízo de R$ 5,00 por trade e lucra R$ 10,00, o fator RRR será de 1:2.
  • Custo de Operação - É muito importante o trader computar os custos [corretagem, emolumentos etc.] da operação, além das despesas imprevistas com Slippage, diferença fundamental no resultado final do sistema.
  • Fator Oportunidade - Mede a frequência com que o sistema permite novas entradas. Em tese, quanto mais regras o trader impor ao sistema, menor será o Fator Oportunidade.
  • Capital Inicial - Uma das variáveis mais óbvias, mas que alterará bruscamente o vetor Fator Oportunidade conforme aumentada.
  • Position Sizing - Primordial para o controle de risco, este definirá quanto de capital o sistema irá alocar por trade e, consequentemente, sua exposição ao mercado.
  • Fator Ociosidade do Capital - Como o sistema é programado para operar um tipo de cenário, existirão momentos em que a estratégia não estará alinhada ao mercado, deixando, portanto, parte do dinheiro na conta ou até gerando seguidos prejuízos. Por conta disto, é importante metrificar qual percentual do capital fica ocioso e utilizar sistemas compostos.

Uma questão de expectativa e controle de risco
Depois de formular, programar e realizar o primeiro teste, está na hora do trader otimizar seu sistema e avaliar sua performance e sua robustez diante da base histórica. Ou seja, alterar os sete parâmetros para obter melhores resultados.

Além de essencial para entender a dinâmica do seu sistema, este exercício modifica também os valores de rentabilidade (ganho gerado pelo sistema no período) e o MDH (Máximo Drawdown Histórico), grandezas determinantes para o desempenho de um sistema de operação, destaca Passos. “Isso significa que podemos melhorar ou piorar o desempenho de um sistema simplesmente ajustando os sete parâmetros”, destaca o sócio-diretor da Operação Consultoria.

Para entender melhor a funcionalidade dos parâmetros, Passos divide-os em dois grupos:

Grupo 1 Hit Rate; RRR; Custo de Operação; Fator Oportunidade Expectativa
Grupo 2 Capital Inicial; Position Sizing; Fator Ociosidade do Capital Controle de risco

O primeiro grupo está ligado ao “quanto se pode esperar ganhar por cada centavo arriscado pelo sistema de operação e reflete a eficácia do sistema”, afirma Passos – “é onde a análise técnica ser faz mais útil”.

O segundo grupo, como o próprio nome diz, diz respeito à quantidade e distribuição do capital nos trades. Este é o único ponto do trade que o investidor terá como manipular a operação, pois imputará sua estratégia de saída (Trailing Stop ou Stop Gain) e o nível de exposição ao risco (Position Sizing).

Manipulando os parâmetros

 Alterando o Hit Rate
A maneira mais simples para alterar o Hit Rate é modificando a estratégia de saída, encurtando ou alongado o stop loss. Quanto mais curto o stop loss, maior a probabilidade de o sistema ser estopado no prejuízo e menor será o Hit Rate. Em contrapartida, afirma Passos, quando programamos um stop loss mais longo, menor será a chance de sermos estopados no prejuízo e haverá o aumento do Hit Rate.

Alterando a RRR
Seguindo o exemplo do Hit Rate, Passos altera novamente a estratégia de saída. Encurtando o stop loss, o sistema terá uma melhora da RRR, pois estará menos exposto ao mercado. Por outro lado, ao afastar o stop loss, haverá uma piora da RRR, já que o sistema aumenta o valor em risco. Comparando com o Hit Rate, a manipulação deste parâmetro tem um efeito contrário.

Alterando o Custo de Operação
Neste caso, fica claro que quanto maior o custo de operação, assim será o impacto negativo no sistema, e vice-versa. Contudo, a interferência no desempenho dependerá mesmo da estratégia utilizada pelo trader, lembra Passos. Os gastos serão maiores para um day trader e um swing trader, comparado a um position.

Alterando o Fator Oportunidade
Para alterar este parâmetro, várias atitudes podem ser tomadas, como criar novas restrições para a estratégia de entrada ou até operar em outra periodicidade gráfica. No primeiro caso, afirma Passos, ao inserir uma nova regra de entrada, o Fator Oportunidade será afetado negativamente, pois reduz a frequência de novos trades, mas, ao mesmo tempo, seu sistema estará menos exposto ao mercado.

No segundo caso, mudar o cenário de operação do semanal para o diário, por exemplo, eleva consideravelmente o Fator Oportunidade. Entretanto, seu sistema estará mais exposto ao mercado, gerando um aumento no nível de risco.

Alterando o Capital Inicial
Este um parâmetro que modifica consideravelmente os resultados das simulações. Quanto maior o capital investido, proporcionalmente será a rentabilidade, o Fator Oportunidade e o Hit Rate. Por conta disto, afirma Passos, traders que não dispõem de muito capital para investir devem priorizar sistemas voltados em Position ou no máximo swing trade, já que o custo de operação impactará muito e o controle de risco será mais rigoroso, limitando o raio de ação.

Alterando o Position Sizing
Neste caso, alterar o Position Sizing consiste em mudar o risco máximo por trade, máxima exposição do portfólio e o tamanho máximo da posição. Em geral, a conclusão é que quanto maior a exposição ao risco, maior a rentabilidade e o MDH.

Entretanto, não há uma regra geral para este tipo de alteração, pois, segundo o sócio-diretor da Operação Consultoria, “cada sistema apresentará um ponto ótimo de operação no que se refere ao Position Sizing”. A única alternativa para o trader definir este ponto será através de várias simulações estatísticas com o mesmo sistema.

Alguns cuidados ao otimizar
Além de tomar cuidado em não programar errado seu sistema, ao rodar uma simulação estatística, o trader deve ficar atento a alguns pontos. A base de dados que o trader utiliza é muito importante para a veracidade do resultado, assim como a utilização de softwares baseados em algoritmos de Monte Carlo*. No entanto, estes erros geralmente não são cometidos, sendo o mais comum relacionado ao overfitting dos dados.

Overfitting consiste no excesso de otimização de um trade system, ou seja, o trader simula condições tão específicas que dificilmente serão replicadas no futuro, conduzindo-o a resultados inconsistentes e ineficientes.

Um sistema abarrotado de regras e restrições, por exemplo, reduz consideravelmente o espaço amostral, inviabilizando a validação estatística, principal objetivo da otimização. Reduzindo o espaço amostral, consequentemente, o resultado será originado por uma parcela pequena de trades, gerando muitos pontos ‘fora da curva’.

Para não cair nesta armadilha e acreditar que seu sistema é o melhor já simulado, sendo, que no entanto, ele gera pontos de entrada em situações raras, é necessário ter uma amostra grande de dados e não querer moldar o mercado excessivamente, pois ele tem comportamento caótico.

*Modelo de simulação que utiliza a geração de números aleatórios para avaliar o desempenho de uma variável em razão do comportamento da amostra.

 

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