Sorte em série
Cem estratégias que decidem no cara ou coroa. Nenhuma tem vantagem, e mesmo assim a melhor parece genial.
A melhor de 100
36%
- Sharpe da melhor
- 2,04
- Com Sharpe acima de 1
- 12 de 100
- Terminaram no lucro
- 42 de 100
- A do meio terminou em
- -1,24%
Num teste ingênuo (a média é maior que zero, com 5% de chance de erro), 4 de 100 passariam como "estratégias que funcionam". Mas, corrigindo pelas 100 tentativas, 0. Todas são moeda.
Cada barra conta quantas estratégias terminaram naquela faixa de retorno. A maioria fica perto de zero; a "genial" é só a ponta da direita.
O que a conta deixa de fora: custos e impostos: com eles, as estratégias de moeda ficariam ainda pior; mercados de verdade, que têm tendência, quedas fortes e dias parados; aqui todo dia é +1% ou -1%.
É uma simulação para entender os números e não é recomendação de investimento. Rentabilidade passada não garante resultado futuro.
O que a simulação mostra
No exemplo da página, com 100 estratégias de moeda por um ano, a melhor rendeu 36% com Sharpe de 2,04, e 12 delas passaram de Sharpe 1, um número que muita gente chama de estratégia boa. Nenhuma tinha vantagem nenhuma: era tudo sorte.
Por que isso importa
Quem testa muitas regras de compra e venda, ou muitos ajustes da mesma regra, e mostra só a melhor, está fazendo a mesma coisa que esta página: escolhendo a moeda que deu mais caras. Quanto mais tentativas, melhor parece a campeã, mesmo sem vantagem nenhuma. Na estatística, isso se chama problema das comparações múltiplas.
Como o TickerLab desconta a sorte
A ficha “Foi sorte?” do TickerLab conta quantas tentativas você fez e testa o resultado contra estratégias sorteadas como estas, com custos e fora do período em que a regra foi ajustada. Só passa o que resiste quando a sorte sai da conta.
E por que menos da metade terminou no lucro?
Ganhar 1% e depois perder 1% não volta ao começo: R$ 100 viram R$ 101 e depois R$ 99,99. Com altas e baixas do mesmo tamanho, o vaivém sozinho corrói o resultado.