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sábado, agosto 11

Back Test > Regressão Multivariada do Ibovespa

Back Test > Regressão Multivariada do Ibovespa

Depois de desenvolver um modelo de projeção multivarida do Ibovespa é preciso realizar um teste estatístico (Back Test) para verificar o que realmente interessa:

Dá para ganhar dinheiro com isso?

A metodologia adotada para verificar o ponto acima consiste em comprovar que o retorno obtido no dia seguinte (n+1) para o Ibovespa foi condizente com o Desvio (Ibovespa Projetado - Ibovespa Realizado) observado no dia (n).

Ou seja com dados práticos temos o seguinte:


No dia 06/08 tinhamos um Ibovespa projetado com desvio de +0,42% e no dia seguinte o índice caiu -1,06%, neste exemplo o modelo não foi bem sucedido.

No dia 07/08 o desvio apontava +3,19% e no dia seguinte o Ibovespa subiu 2,12%, neste caso o modelo foi bem sucedido.

É possível realizar esta análise ao longo de todas as 154 observações que o modelo contempla na data de hoje, mas neste ritmo não é muito produtivo e claramente a amplitude do desvio parece ser fato relevante na probabilidade de acerto do trade.

Neste sentido desenvolvi por método Monte Carlo uma simulação aleatória do valor do desvio a partir do qual vai se iniciar um trade, na planilha acima este critério é 3% que gerou um trade bem sucedido do dia 07 para o dia 08 de agosto.

Simulando os diversos valores absolutos de desvio de 0 a 5% obtemos os seguintes resultados promissores:


A medida que a amplitude absoluta do desvio aumenta (eixo das abscissas) temos uma elevação na probabilidade de acerto do trade (eixo das ordenadas) a conclusão é meio que intuitiva mas a comprovação do resultado é fantástica pois acima de 3% de desvio absoluto temos que a probabilidade de acerto fica acima de 70% ou 65% se formos realizar um ajuste técnico nas informações coletadas já que no desvio 0% presumi-se que a probabilidade seja de 50% mas a observada ficou em 55%, ou seja 5% acima do normal.

Um ponto a se destacar é que a espera por desvios acima de 3% diminui a frequência de trades já que desvios acima de 3% só ocorreram em 15% dos dias observados ou seja um ponto de entrada a cada 7 dias úteis na média.

O modelo deixa claro que é possível aumentar consideravelmente a probabilidade de acerto para o dia seguinte quando ocorrem desvios acima de 3% e também é possivel notar que temos um efeito de cauda nos desvios acima de 4,5% em função do número reduzido de observações que acabou por reduzir a probabilidade de acerto e descontinuar a curva.

Com o critério do desvio acima de 3% ou conforme o perfil de risco do investidor ficam definidos os pontos de entrada, resta definir os pontos de saída ou quando zerar a posição futura se pensarmos em operar estas informações estatísticas com mini contratos de índice (ex: WINQ12 que vence em meados de agosto)

Os proximos passos do estudo são:

- Precificar os ganhos e perdas através de trades robóticos com diversos critérios de desvios absolutos para as entradas e para as saídas (exemplo: entrada com desvio acima de 3% e saída quando zerar o desvio ou inverter a projeção)

- Definir a frequência dos trades, stop loss e stop gain

- Definir os volumes a se operar na BM&F, margens, quantidade de mini contratos, vencimento das WINs, etc.

Bons Trades!

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