Veredito D

Retiramos os melhores períodos e operações do que você enviou e medimos o que sobra. Se o total cai a zero ou menos, depende de poucos eventos que podem não se repetir. Não é uma previsão.

7 de 8 cenários terminam em zero ou abaixo.

Sobre a curva (retorno total composto)

Sobre as operações fechadas (resultado líquido após comissões e swap)

Um total e uma queda máxima não dizem como foi viver o histórico: quanto tempo passou sem uma nova máxima, quanto demorou para voltar a pior queda e como foram o pior dia e o pior mês. São os números que fazem alguém desligar um sistema.

A pior queda não se recupera antes da última data do arquivo.

As quedas mais profundas Medido

Cada queda vai do último ponto em uma máxima até o seu ponto mais baixo e termina na primeira data de volta a essa máxima. Uma que não volta antes da última data do arquivo continua aberta.

A curva é reconstruída com operações fechadas: as perdas abertas não aparecem, então as quedas reais duraram e mediram pelo menos isto.

Dias corridos da curva de patrimônio enviada; meses com o último ponto de cada mês.

Suas operações agrupadas por dia e horário de entrada. Se quase todo o resultado sai de um só dia ou de uma só faixa de horário, uma mudança no horário do servidor, feriados ou notícias pode apagá-lo.

Horários de entrada tal como o arquivo os fornece (hora da plataforma ou do servidor); resultado líquido depois dos custos que o arquivo detalha por operação.

Procuramos o momento em que a rentabilidade média da curva mais mudou e medimos se essa mudança é maior que a oscilação normal dos seus retornos (teste CUSUM, que leva em conta que um retorno pode influenciar o seguinte). Não muda a classe.

Mudou A rentabilidade média mudou por volta de 18 mar 2026 (provavelmente entre 12 nov 2025 e 22 jul 2026): +149.4% ao ano antes e -99.2% ao ano depois. Com p = 0.038, o acaso dificilmente explica uma diferença assim.

CUSUM dos retornos em ordem de tempo (Ploberger e Krämer); variância de longo prazo prudente; valor p da ponte browniana.

Cada rentabilidade do arquivo é atribuída segundo o VIX (quanto o mercado de opções espera que o S&P 500 se mova no mês seguinte) no fechamento do dia de mercado anterior ao seu início: mercado tranquilo abaixo de 20, agitado a partir de 20. Desde 1990 o VIX fechou em 20 ou mais cerca de um dia em cada três. Período: de 2025-09-19 a 2026-09-16. Medido

A diferença de rentabilidade média entre as duas colunas (0.80 erros padrão) não basta para dizer que se comporta de forma diferente conforme o mercado. Medido

VIX: dados públicos de FRED (série VIXCLS, da CBOE) lidos ao gerar o relatório. Mede ações dos EUA: se a estratégia opera outro mercado, leia-o como um termômetro geral do medo nos mercados. Não muda a classe.

Os saldos da curva, em dólares, convertidos pela cotação de cada dia (taxa do meio-dia em Nova York do Federal Reserve), de 2025-09-19 a 2026-09-16. Se você vive com outra moeda, isto é o que a conta valeu nela. A diferença em relação à linha em dólares vem do câmbio, não da estratégia: quando o dólar sobe frente à sua moeda, o resultado nela sobe, e quando cai, cai. Medido

O arquivo não diz em que moeda está a conta, então ela é lida como dólares. Se não for, esta seção não se aplica.

A inflação dos EUA nessas datas foi de +3.1% no total. Medido

As linhas «depois da sua inflação» dividem pelo índice oficial de preços ao consumidor de cada país de cada mês, ou o do último mês publicado; uma moeda sem esse índice em dia mostra só a sua linha antes da inflação. A rentabilidade ao ano é mostrada a partir de um ano de histórico. Cotações e preços dos EUA de FRED, lidos ao gerar o relatório. Não muda a classe. Preços ao consumidor: peso mexicano, Fonte: INEGI, Índice Nacional de Precios al Consumidor (INPC), usado aqui para descontar a inflação dos saldos; real, Banco Central do Brasil (IPCA do IBGE); euro, Eurostat (via FRED); libra, Office for National Statistics, sob a Open Government Licence v3.0; iene, elaborado a partir do Índice de Preços ao Consumidor do Japão (Statistics Bureau, Ministry of Internal Affairs and Communications), via e-Stat; dólar canadense, Banco do Canadá (IPC da Statistics Canada, disponível grátis em bankofcanada.ca); franco suíço, índice harmonizado do Eurostat.

O que um diário de trading diria a você: se as perdas são mantidas por mais tempo que os ganhos, se uma nova entrada vem logo depois de perder e como se saem as operações depois de uma sequência de perdas. Não muda a classe: são perguntas a fazer.

Operações fechadas por horário de entrada e de fechamento; resultado líquido após os custos que o arquivo detalha.

Quando um robô ou um sinal opera vários mercados, o total pode vir de um só enquanto os demais perdem. Não muda a classe: são perguntas a fazer.

Operações fechadas pelo instrumento que o arquivo indica; resultado líquido após os custos que o arquivo detalha.

Com a mesma porcentagem de perdedoras e em ordem aleatória, o normal é uma sequência máxima de 4 perdedoras seguidas, e 1 em cada 20 históricos chega a 6. Este histórico teve 12. Medido

As perdedoras vieram mais juntas do que o acaso explica: uma sequência assim aparece em menos de 1 em cada 20 ordens aleatórias. Costuma indicar perdas que dependem do tipo de mercado ou posições abertas ao mesmo tempo.

Quanto disso pode ser acaso?

Com 344 operações, cada número tem uma margem. Faixa de 95 %: os valores de fundo compatíveis com estas operações, se cada uma for independente das demais e o sistema não tiver mudado. Não é uma previsão.

A faixa da média por operação ou a do fator de lucro inclui o ponto de equilíbrio (0 e 1): com estas operações não é possível distinguir o sistema de um que nem ganha nem perde por operação.

Compras

Vendas

Quanto mais configurações se testam, mais alta sai a melhor, mesmo que nenhuma tenha vantagem. Aqui colocamos o Sharpe do arquivo ao lado do que a pura sorte daria com as configurações contadas, com a matemática publicada de Bailey e López de Prado e de Harvey e Liu. É a mesma conta que decide a dimensão «Número de configurações testadas», dita em números.

Os arquivos não dizem quantas configurações foram testadas antes de escolher esta. A tabela mostra quanto histórico seria necessário conforme quantas fossem: pergunte ao vendedor.

Sharpe do arquivo: 0.57. Histórico: 12 meses. Medido

Com menos de um ano de histórico, um Sharpe anualizado muda muito com poucos dados: tome-o como ordem de grandeza.

E[Sharpe máximo] de tentativas sem habilidade (Bailey e López de Prado); tamanho mínimo do backtest (Bailey, Borwein, López de Prado e Zhu); desconto de Bonferroni (Harvey e Liu).

Regras simuladas: Genérico · Avaliação em duas fases, fase 1. Regras de referência genéricas, não as de uma empresa específica.

Perdas abertas O arquivo mostra apenas o saldo, e as bandeiras vermelhas encontraram perdas abertas que o saldo esconde (Drawdown flutuante oculto). Elas não entram aqui, então estes números saem otimistas: não decida com eles sem a curva de patrimônio com o flutuante.

Quanto muda com o que este relatório encontrou?

O mesmo programa (Genérico · Avaliação em duas fases, fase 1), reamostrado da mesma forma, com trechos diferentes do histórico ou com o que o relatório desconta. São cenários do mesmo histórico, não previsões: se o número cai muito fora da amostra ou com custos, o do histórico completo é otimista. Medido

Os mesmos números otimistas de cima se aplicam a esta tabela: o saldo esconde perdas abertas.

Em que tamanho? O desafio a 0.5x, 1x, 1.5x e 2x

O mesmo programa da escada (Genérico · Avaliação em duas fases, fase 1), com outro tamanho. Em cada linha, atingir a meta, romper uma perda e não atingir a meta dentro do limite repartem todas as simulações, contando todas as fases. A tabela mostra o que muda com o tamanho; não aconselha nenhum. «Atinge a meta» conta só o que chega dentro desse limite, que a simulação põe e as regras não. Com menos tamanho a meta demora mais: as simulações que passam a «não atinge» ficaram sem dias; não romperam uma perda, que tem suas próprias colunas. Medido

1x é o tamanho do histórico que você enviou: cada dia simulado ganha ou perde a mesma porcentagem do saldo que um dia do arquivo. 0.5x é a metade desse tamanho e 2x, o dobro. As porcentagens de 1x são medidas sobre o saldo inicial do arquivo (1,000). Declarado

Lote ou risco por operação a 1x: Não medido a auditoria não guarda o lote nem o stop loss de cada operação, então o lote ou o risco por operação a 1x não é conhecido

As regras simuladas não fixam um tamanho de conta: são porcentagens (do saldo inicial ou do dia), então a tabela não depende do tamanho da conta.

Método e premissa: a linha do histórico completo da escada com cada retorno diário multiplicado pelo tamanho; supõe que mudar o tamanho escala cada retorno diário na mesma proporção, como faz a alavancagem linear quando os custos crescem na proporção do tamanho (o mesmo custo por lote) e a execução não piora com mais volume.

Os mesmos números otimistas de cima se aplicam a esta tabela: o saldo esconde perdas abertas.

• Regras de referência típicas das avaliações em duas fases; não são as de nenhuma firma específica.

Premissas:

• Estimativa reamostrada do histórico fornecido: não é uma previsão.
• Com dados diários não se vê o drawdown flutuante intradiário, então a estimativa é otimista frente aos limites diários e totais.
• Supõe que o futuro se parece com o histórico e que cada dia com retorno diferente de zero conta como dia operado.

Com as regras de qual firma seu histórico se encaixa?

O mesmo histórico, reamostrado da mesma forma, com as regras publicadas de cada firma, da maior para a menor probabilidade de passar por todas as fases do programa dentro da regra do melhor dia, se a firma a tiver; em caso de empate, por nome. Compara regras; não recomenda comprar nenhum desafio. Medido

Números com o histórico completo e sem o custo de referência; a escada acima mostra quanto mudam.

Os mesmos números otimistas de cima se aplicam a esta tabela: o saldo esconde perdas abertas.

1. Esta é a única conta com esta estratégia? Peça também as contas que foram encerradas ou reiniciadas: mostrar só a que deu certo é comum.
2. Peça o backtest do mesmo robô com a mesma configuração: enviado junto com esta conta, o relatório compara os dois operação por operação.
3. As operações perdedoras duram mais que as ganhadoras: como o sistema decide fechar uma perda?
4. O que o sistema faz depois de várias perdas seguidas: muda o tamanho, faz uma pausa ou volta a entrar logo em seguida?
5. Peça a curva de patrimônio (flutuante), não só a de saldo: o saldo esconde as perdas abertas.
6. O robô aumenta o tamanho depois de uma perda? Qual é o tamanho máximo que ele pode chegar a abrir?
7. O robô abre posições adicionais contra o movimento quando o preço se afasta? Quantas no máximo?
8. Peça o histórico completo com cada depósito e saque: quanto dinheiro foi depositado no total, quando, e quanto foi sacado?
9. Quais posições continuam abertas, desde quando e com qual perda flutuante?
10. O histórico tem saltos, lacunas ou valores repetidos: de onde vêm os dados e como foram limpos?

Sharpe corrigido pela autocorrelação (Lo, 2002): 0.49, frente a 0.57 do cálculo simples. Os retornos de períodos próximos tendem a se mover juntos: o Sharpe simples sai inflado. Medido

Se os retornos não forem tomados como independentes entre si, a variância do Sharpe se multiplica por 1.1: a probabilidade de que o Sharpe real seja maior que zero passa de 68.75% para 67.70%. Nem com dez vezes os 258 retornos que tem chegaria a 95%. É informativo: a classe usa a conta simples. Medido

Tentativas usadas no Sharpe deflacionado: 1 Não medido não declarado; calculado com 1, o caso mais favorável

Variância usada: a maior entre a observada nas variantes que você enviou e a que o erro de amostragem produz.

Bootstrap estacionário por blocos, reamostragens: 500 · bloco 20

Não medido não foi declarado um início fora da amostra

Não medido nenhum benchmark enviado

Não medido a matriz de variantes não foi enviada