Como medir a consistência dos retornos de trading

Em resumo. Para medir a consistência dos seus retornos de trading, agrupe os resultados em períodos iguais, como semanas, e então verifique quatro números: a parcela de períodos lucrativos, o quanto os resultados dos períodos oscilam em torno da média, quanto do lucro total vem do melhor período isolado e como a mediana se compara com a média. Dois traders podem terminar com o mesmo lucro e ter consistência completamente diferente, e esses números mostram a diferença.

Consistência de retornos não é a mesma coisa que a regra de consistência de uma prop firm

A palavra "consistência" é usada para duas coisas diferentes no trading. A regra de consistência de uma prop firm é uma condição de pagamento definida pela firma, geralmente um teto para quanto do seu lucro pode vir do seu melhor dia. Essa regra está em o que é a regra de consistência de uma prop firm.

Este artigo trata de algo que você pode medir em qualquer conta, inclusive uma pessoal: o quão uniformemente seus próprios resultados estão distribuídos ao longo do tempo. Ele descreve o seu processo, não uma exigência de firma. Um trader pode passar pelo teto de melhor dia de uma firma e ainda ter resultados movidos por uma semana de sorte.

Por que o lucro total esconde o quadro

O lucro total e o lucro médio não dizem nada sobre o caminho. Oito semanas que somam +1.600 podem ser oito semanas estáveis, ou seis pequenas perdas e um grande ganho. O primeiro registro sugere um processo que se repete. O segundo pode mostrar apenas uma operação enorme com a qual não se pode contar de novo.

A expectativa diz quanto vale uma operação média. A consistência faz uma pergunta diferente: quanto os resultados em torno dessa média se movem de um período para o seguinte? Os dois pertencem a uma revisão, e nenhum substitui o outro.

Passo 1: escolha um período e monte a série

Tudo abaixo parte de uma lista de resultados por período. Blocos semanais são um padrão prático, porque um único dia é quase só ruído e um mês dá pontos de dados de menos para a maioria dos diários.

1. Escolha um comprimento de período e mantenha-o. Misturar semanas e meses estraga todas as comparações.
2. Some o resultado líquido de cada período depois de comissões, swaps e taxas, na moeda da conta ou, melhor, em R ou como percentual da conta.
3. Tenha o tamanho de posição em mente. Se o tamanho mudou muito durante a amostra, os resultados em dólares entre períodos não são comparáveis, então use R ou percentual.
4. Reúna períodos suficientes. Com menos de cerca de oito a doze, cada métrica abaixo se move muito quando um período é acrescentado. É uma regra prática, não um limiar estatístico.

Quatro números que medem a consistência

Duas delas merecem um olhar mais atento.

O desvio padrão é a medida usual de quanto uma série flutua. A Morningstar o define, para retornos de fundos, como quanto os retornos flutuaram no passado, em que um valor maior significa que os retornos oscilaram mais e um valor menor significa que foram mais estáveis (glossário Morningstar, standard deviation). É o mesmo insumo usado no índice de Sharpe, então você talvez já o acompanhe.

O coeficiente de variação coloca essa oscilação em proporção com a média. O NIST o define como o desvio padrão amostral dividido pela média amostral e observa que ele fica sensível a pequenas mudanças na média quando esta está perto de zero (referência NIST Dataplot, coefficient of variation). Para um trader, isso significa que o CV é útil para comparar dois períodos de trading lucrativo e pouco confiável quando a conta está perto do ponto de equilíbrio ou tem média negativa.

Um exemplo prático: mesmo lucro, consistência diferente

Os números abaixo são ilustrativos, não dados de traders reais. Dois traders fazem +1.600 cada em oito semanas, então cada um tem média de +200 por semana.

Importante. Lucro total igual não significa qualidade igual dos resultados. Julgue um histórico pela forma como o lucro se distribuiu ao longo do tempo, e não apenas pelo número final.

Agora as quatro métricas, usando o desvio padrão amostral:

O trader A perdeu em duas semanas, mas nunca muito, e a semana média parece uma semana típica. O trader B tem a mesma média, mas a semana mediana é uma perda. Sem a semana 3, o trader B estaria 1.000 no vermelho. Esse é o padrão a procurar: quando a mediana fica muito abaixo da média, poucos períodos estão carregando o resultado.

A comparação não diz que o trader B não tem vantagem. Diz que oito semanas de dados não conseguem separar uma vantagem de uma operação de sorte, situação comum quando a amostra é pequena. Mais dados e uma revisão da operação da semana 3 são os próximos passos.

Como ler os números em conjunto

Nenhuma métrica isolada basta, porque cada uma esconde algo:

• Alta parcela de períodos lucrativos, alta parcela do melhor período: muitos pequenos ganhos mais um período dominante. Verifique se o período dominante veio de um setup que você consegue repetir.
• Baixa parcela de períodos lucrativos, total positivo: poucos ganhos grandes pagam muitas perdas. Esse pode ser um estilo válido, mas exige uma amostra maior e capital suficiente para sobreviver às sequências de perdas, como em perdas consecutivas máximas.
• Desvio padrão baixo, média baixa: estável, mas mal lucrativo. Os custos podem apagar a vantagem aqui.
• CV em queda ao longo do tempo: os resultados estão ficando mais uniformes em relação à média, a direção que a maioria dos traders busca.

Nenhum desses números prevê resultados futuros. Eles descrevem a amostra passada, e mercados e tamanhos de posição mudam.

Erros comuns ao medir a consistência

• Misturar comprimentos de período: comparar um CV semanal com um mensal dá um resultado sem sentido.
• Ignorar mudanças de tamanho: quando o risco por operação cresce depois de uma boa fase, os períodos seguintes parecem mais voláteis em dólares mesmo que o processo não tenha mudado. Use R ou percentual.
• Confiar em uma amostra minúscula: três ou quatro períodos podem produzir qualquer métrica que você quiser.
• Usar o CV perto do ponto de equilíbrio: se a média está perto de zero, a razão explode. Olhe o desvio padrão e a mediana.
• Cortar o pior período: remover uma semana ruim para "limpar" os dados anula o propósito da medida.

O que registrar para que os números se atualizem sozinhos

Um diário faz dessas métricas uma questão de leitura, não de recálculo. Campos úteis são o resultado líquido por operação após custos, o risco por operação em R, a data e a conta, e uma tag de setup. Com isso, uma visão semanal do P&L fechado, como a de um calendário de trading, dá a série de períodos diretamente. Revisá-la uma vez por mês se encaixa naturalmente em uma revisão mensal de trading: acrescente os quatro números ao checklist e compare com o mês anterior.

Este artigo tem fins exclusivamente educacionais e não constitui aconselhamento financeiro ou de investimento. Os exemplos são ilustrativos e não descrevem resultados reais de trading. Operar, especialmente com alavancagem, pode levar à perda de todo o seu depósito.

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