Termo de backtesting
Dados de tiques
Os dados de tick representam todas as cotações e negociações que de fato ocorreram no mercado, com os preços reais de compra e venda associados a cada uma, e não um único preço amostrado uma vez por barra. Essa é a matéria-prima essencial para a modelagem de custos honesta, e a maioria dos backtests sequer a utiliza.
Um tick é uma única cotação ou atualização de negociação, o momento em que o mercado efetivamente imprimiu um preço. Uma vela de um minuto pode comprimir centenas deles em quatro números. Uma vela de uma hora, milhares. Tudo o que é descartado nessa compressão se perde para sempre, e o backtest começa já às cegas — antes mesmo de qualquer regra ser executada, antes mesmo de o custo entrar em cena.
Isso é mais importante nas extremidades da barra, porque uma vela não registra o spread. Ela mostra um preço, não os dois que estavam realmente disponíveis para negociação em um dado instante: o preço de compra (bid) pelo qual você teria vendido e o preço de venda (ask) pelo qual você teria comprado, capturados adequadamente apenas no spread de compra/venda . Ao amostrar uma vez por barra, essa diferença simplesmente desaparece dos dados.
Ao realizar backtests com base no fechamento de velas, a estratégia opera a um preço médio fantasma, que nunca foi uma cotação viável para negociação. Cada entrada parece um pouco melhor do que seria na prática. Cada saída parece um pouco pior do que a realidade exige. Multiplique isso por milhares de operações e a curva de capital da estratégia acaba se inflando com execuções que ninguém conseguiria realizar.
Para o mercado Forex, utilizamos dados de ticks reais com preços de compra e venda reais, para que o spread e o slippage sejam medidos em vez de estimados, e testamos apenas períodos de tempo de 30 minutos ou mais — operar em Forex com menos de 15 minutos de intervalo de tempo é extremamente custoso antes mesmo de uma estratégia ter uma chance justa de sucesso. Para futuros, construímos um histórico de 13 anos a partir de dados da CME, consolidados em contratos contínuos , de forma que uma estratégia negocie uma série de preços limpa em vez de uma pilha de contratos com vencimentos próximos.
Nada disso é teórico. Um sistema que liquida a preço médio pode ficar deficitário no momento em que você cobra o custo real de entrada e saída de uma operação. Dados baratos produzem respostas baratas disfarçadas de rigor. Se o modelo de custo por trás de um backtest é um palpite, o veredito sobre a estratégia também é um palpite, não importa quão limpa a curva de capital pareça.
Dentro do nosso modelo de dados e custos →
A pesquisa que fundamenta isso
- López de Prado (2018). “Advances in Financial Machine Learning.” Wiley. — Aborda o sobreajuste em backtesting e o vazamento de dados, a disciplina que os dados de custo realistas e em nível de tick visam apoiar, e não prejudicar.
- Sullivan, Timmermann e White (1999). “Data-Snooping, Technical Trading Rule Performance, and the Bootstrap.” Journal of Finance 54(5). — Mostra como os vencedores das regras de negociação dentro da amostra frequentemente falham fora da amostra, a mesma lacuna que dados de backtest imprecisos e não baseados em ticks podem mascarar.
Pesquisa externa, com links para contexto e leitura complementar. A FoxAlgo é independente e não possui vínculo com esses autores ou editoras.
Esses são os termos por trás da Lista de Proibições — a auditoria completa, com todas as estratégias e indicadores mencionados, seu veredicto e o motivo exato pelo qual foram aprovados ou reprovados.
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