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Desde que comecei a trabalhar com Robôs de Investimento, as perguntas que mais ouço são “Estratégias Automatizadas Funcionam?” e “Qualquer Estratégia Pode Ser Automatizada?”. A resposta é complexa, e é o que vamos tentar esclarecer neste artigo.
A primeira questão que precisamos tratar é se existe realmente uma estratégia, ou se as operações são feitas de forma aleatória ao longo do tempo. Para isso, precisamos saber se existe um mínimo de coerência nas entradas, gerenciamento de risco, etc. Atendi um cliente recentemente que afirmava que a estratégia dele não poderia ser automatizada, pois ele simplesmente “comprava quando o mercado estava subindo, e vendia quando estava caindo”. Com um pouco mais de conversa, e alguns questionamentos, ele acabou revelando que, se o dia era de alta, procurava os papéis que estavam subindo mais, aguardava uma correção (com base em médias móveis em um tempo menor), e comprava. O inverso acontecia quando o mercado era de baixa. Com base nessas informações, expliquei para ele que isso poderia ser facilmente automatizado, e assim fizemos. Após a produção do robô, o cliente me procurou, insatisfeito, que os resultados do BackTest eram horríveis, e que o robô só dava prejuízo, argumentando que ele usava a estratégia há um ano tendo lucro. A conclusão que chegamos, é que ele não tinha estratégia alguma, e operava de forma aleatória ao longo dos dias. O lucro do último ano era insuficiente para cobrir os prejuízos dos anos anteriores. Se ele tivesse usado a estratégia do robô, teria perdido menos do que operando de forma aleatória como fazia. Resumindo, ele achava que operava uma estratégia ruim, mas na prática operava outra, pior. É realmente difícil automatizar uma estratégia assim.
Uma outra situação bastante comum que encontramos é o cliente que não tem estratégia alguma, e que resolve construir um robô utilizando 3 tempos gráficos diferentes, 8 indicadores para entrada, outros 8 como filtro, e uma infinidade de parâmetros como hora de entrada, hora de saída, lucro máximo, prejuízo máximo, dentre outras “invenções”. O cliente então roda um desses “super-robôs” no Strategy Tester do MT5, e, como normalmente não tem capacidade de processamento, nem conhecimento para um BackTest correto, acaba encontrando um setup que deu certo em algum momento do tempo, mas que dificilmente se repetirá no futuro. Isso o que chamamos de “super-otimização”, ou overfit. A melhor maneira de entender esse problema é imaginar uma situação onde jogamos uma moeda para cima 1000 vezes, tendo como resultado 550 caras e 450 coroas. Podemos facilmente imaginar uma “estratégia” como CARAS = TENTATIVAS * 0,55 , ou CARAS = TENTATIVAS * 0,50 + 50. Qualquer uma delas serve para a amostra que estamos trabalhando, mas é praticamente impossível que funcione no futuro.
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A resposta para a pergunta colocada no início do artigo, “Estratégias Automatizadas Funcionam?”, é que depende da estratégia. O foco deve ser muito mais no modelo do que na otimização de centenas de parâmetros. Se o modelo for bom, a estratégia vai funcionar mesmo operando manualmente (com disciplina na execução, é claro). Se for ruim, não vai funcionar na mão, e nem de forma automatizada. De nada adianta adicionar parâmetros, filtros, etc., criando uma verdadeira engenharia financeira em uma estratégia ruim, para conseguir um bom BackTest. O robô perderá dinheiro, automaticamente. Se o modelo for bom, porém, a colocação de filtros e parâmetros adicionais pode melhorar ainda mais o resultado, e, nesse caso, a automatização será um sucesso.
