Olá pessoal, hoje o Kaio Valente vai estar ao vivo na TraderTV com o tema: “Quero operar com robôs mas não sei programar.“- Por onde começar?. Abordando os diferentes caminhos que podem ser seguidos para iniciar na automação para o mercado financeiro.

As 19h, no youtube, neste link:

https://www.youtube.com/watch?v=8MaIXYjZwGU

Pessoal, quem perdeu a live, não se preocupe, ainda essa semana ela estará dentro de nosso módulo gratuito no DQLabs em parceria com o SST e a TraderTV

Se você ainda não está por dentro, está perdendo já quase 20 aulas e cerca de 20 horas de conteúdo!

Tem de tudo por lá: gerenciamento de risco, setups, quant trading para iniciantes, como analisar e validar estratégias, segredos no design de estratégias...

É de graça, sem pegadinha e sem precisar passar o cartão em qualqer coisa, é só acessar ESTE LINK, preencher seu e-mail e receber seu acesso imediato para assistir às aulas! Aproveitem! 😎

Um candlestick (ou vela, ou barra, como preferir), é formado por 4 dados do preço do ativo: Open (abertura), High (Máxima), Low (Mínima) e Close (Fechamento). Daí que deriva a sigla, que talvez você já tenha visto em algum lugar: OHLC.

Cada variação mínima no preço do ativo pode ser chamada de “um tick”

Ao fazer um backtest automatizado, no MetaTrader5 por exemplo, você define qual será o tipo de modelagem para o backtest, dentre as atuais opções estão: cada tick, cada tick real, OHLC de 1 minuto e apenas abertura.

Essa modelagem define quando que o MT5 verificará a situação da sua estratégia, se houve entrada, saída ou qualquer tipo de interação.

E qual a melhor modelagem?

Bem, como MUITAS coisas no nosso mercado, essa resposta depende de vários fatores, mas podemos te falar a pior opção: “cada tick”. O cada tick traz o problema da lentidão, pois enquanto o OHLC só checa os dados uma vez a cada 1 minuto, o cada tick checa a cada negociação, trazendo uma demora muito maior para nossos estudos, e o “cada tick” traz uma simulação da movimentação do preço, ou seja, é quase certo que seu backtest terá divergências em relação ao que de fato aconteceu no mercado. O “cada tick real” também é lento porém pelo menos terá dados (supostamente) fidedignos.

Vou também te falar qual usamos: OHLC de 1 minuto. Pois ele trás rapidez para o processo e ao mesmo tempo confiança em relação aos dados, isso, desde que a gente assuma algumas premissas fundamentais para que nosso backtest seja válido.

Sobre essas premissas fundamentais, segura aí que será o tema do nosso próximo post!

Ontem batemos o marco de 500 alunos cadastrados no DQLabs, nossa escola de Trading Quantitativo. Além disso, também rolou o primeiro Zoom (de muitos que virão) de tira-duvidas (este, com alunos e aqueles que contribuíram com a nossa pesquisa semanas atrás).

Para você que ainda não faz parte, vou deixar aqui algumas mensagens de nossos alunos de ontem e hoje pra você ver o que está perdendo 😅

Não importa sua dúvida, enquanto estiver participando de nossa comunidade você sempre terá ajuda e suporte 💪

Se quer alcançar resultados como esse, tal qual vários de nossos alunos, estamos aqui para te ajudar a chegar lá 👇

https://dqlabs.com.br/

Duas aulas novas, pessoal. Uma para a assinatura e outra para o módulo gratuito!

Bom final de semana para vocês 🤟

Se você vêm acompanhando nosso conteúdo já sabe que o backtest é a base fundamental para operar objetivamente, sendo assim, é extremamente importante que nosso backtest seja válido e livre de inconsistências para que ele não estrague todo o resto de nosso processo com dados errados.

Segue: 3 premissas fundamentais para você não estragar seu backtest

- Use modelagem OHLC de 1 minuto ou cada tick real (se tiver dados confiáveis), mas atenção, cada tick real é pesado e lento.
- Ao usar modelagem OHLC, se for usar apenas ordens a mercado, lance as ordens apenas em fechamentos de candle
- Ao entrar em uma posição, já deixe seu take-profit e stop-loss setados

Seguindo essas simples dicas você já estará evitando 90% dos problemas e realizando backtests mais confiáveis do que a grande maioria do mercado. Ter um backtest inconsistente no seu processo de trading seria como construir uma casa por cima de um barranco instável, pode colocar todo seu esforço seguinte a perder.

Pessoal, o Ygor está exatamente agora iniciando uma aula falando sobre A Importância da Diversificação para o Trader

Assista aqui 👇
https://www.youtube.com/watch?v=f7EHJ3Pro3M

Lembra quando falamos aqui que fazer um backtest é bom, até mesmo fundamental, mas pouca coisa a mais do que nada?

Eu sei, pode até estar confuso para você agora, mas não se preocupe, já vai ficar claro.

Para facilitar o exemplo, vamos imaginar uma simples estratégia de cruzamento de duas médias: 9 e 21. Ao fazer o backtest dessa estratégia você consegue os dados dessa parametrização. Mas SÓ isso, está longe de ser o suficiente adequado.

Uma otimização seria fazer vários backtests com diferentes combinações dessa estratégia para entender quais são os melhores parâmetros e, de brinde, já conseguiremos verificar se há um certo nível de robustez.

Afinal, se a estratégia funciona com a média de 9 e 21, mas não com a 9 e 20, ou a 8 e 21, por exemplo, se os resultados apresentam uma variância negativa muito grande, temos que acender aqui um forte sinal de alerta, neste caso, a chance de no futuro a estratégia performar tal qual os piores resultados é muito grande, temos aqui uma enorme possibilidade de overfitting.

Como você já pode imaginar, quando chegamos aqui no campo da otimização percebemos o problema de executar backtests de forma manual ou com ferramentas limitadas. A não ser que você queira perder dias e dias nisso ou pular essa fundamental etapa (*NADA recomendável*) é hora de começar a usar as principais e melhores ferramentas que permitem automação e otimização e resolvem esse processo em minutos (ou até mesmo segundos dependendo da sua estratégia ou poder computacional).

Overfitting em português significa sobreajuste. Você pode pensar no problema do overfitting como o seguinte: imaginemos que você tem uma banda favorita, “The Traders”, você gosta de quase todas suas músicas (principalmente o grande sucesso deles: “Zero Stops Today”), você então compra o ingresso para o show, super entusiasmado. Chegando lá, ao vivo, uma triste surpresa: a banda é terrível. O cantor desafina a cada verso, o guitarrista não sabe tocar e o baterista tá mais perdido que os balanços das Lojas Americanas. Você foi iludido, no “papel” era uma coisa, na realidade, foi outra.

Um overfitting no trading é mais ou menos a mesma coisa.

Falamos da otimização no último post, que é essencial para o nosso processo, mas que também pode criar este problema do sobreajuste, podemos acabar selecionado parâmetros que estão excelentes no backtest, porém, ao colocar a combinação em live trading, tudo acontece diferente do que estava no papel, e você perde dinheiro. Quem nunca passou por isso que atire a primeira pedra.

No overfitting os parâmetros funcionaram historicamente, porém, eles não têm poder de predição (performar bem no futuro), talvez ganharam dinheiro no passado por uma simples coincidência. E obviamente não é isso que buscamos, queremos uma estratégia robusta e que generalize bem, que mesmo que o mercado tenha certas mudanças de característica (e sempre haverá mudanças nos ativos), que tenhamos uma estratégia que ainda assim consegue ter uma boa performance.

Pois bem, veja que estamos subindo nossa régua aqui, juntos, primeiro alertamos vocês das ciladas envolvendo estratégias milagrosas de alta taxa de certo (ou “alta assertividade”), agora vocês sabem as premissas para se ter um backtest válido, e que, mesmo válido, ele sozinho (uma “unidade” de backtest) também não significa muita coisa.

Como o Kaio disse no último encontro no Zoom: é mais fácil produzir bons resultados e boas curvas (falsas, obviamente), cometendo erros e irregularidades no backtest do que fazendo tudo corretamente, então muita atenção e cuidado!

Como podem ver pela foto de perfil... Novembro é um mês especial para nós, comemorativo!

Dia 14 a Data n' Quant Labs, nossa escola de trading quantitativo, irá comemorar seu primeiro ano de vida!

Neste meio tempo: Mais de 200 aulas e 60 horas de conteúdos, mais de 500 alunos!

Métricas que não imaginávamos que podíamos atingir em tão pouco tempo!

E obviamente, agradecemos a vocês por estarem nesta jornada conosco, como podem ver, estamos sempre buscando melhorar e conseguir contribuir cada vez mais para a comunidade!

Em relação a conteúdo gratuito, nos últimos meses, tivemos o lançamento deste canal do telegram, que semanalmente busca agregar no seu conhecimento de base, e também o nosso aguardado módulo gratuito, que já consta com mais de 20 horas de conteúdo de qualidade abordando todos os príncipios fundamentais para você se tornar um trader de sucesso 🦾

E tudo isso ainda é, literalmente, só o começo!

Neste segundo ano a Data n' Quant virá com mais força ainda! Conte conosco!

Boa tarde pessoal! Dia 14 será o último dia para conseguir assinar o DQLabs pelo preço atual.

Neste momento, o DQLabs está no preço promocional de R$990,00, semana que vem, no dia 15, o preço irá para R$1490,00.

De brinde, vocês ainda levam 3 meses de assinatura de DOIS outros produtos nossos: 3 meses de assinatura do SDK, nosso robô trader para MT5 e 3 meses do EFA, nossa ferramenta que automatiza o processo do principal e mais importante teste de robustez para o Quant Trading.

Só de brinde essas assinaturas valem R$1935, e vocês levam DE GRAÇA.

A assinatura do DQLabs é anual, e garantindo este preço de agora vocês também irão garantir a renovação pelo mesmo preço, sem reajuste, daqui 1 ano.

São menos de 3 reais por dia para você ter acesso a um conteúdo que certamente mudará para melhor a sua trajetória no mercado, hoje em dia, com esse valor, nem um cafézinho você consegue mais.

Portanto, fica o aviso, vocês sabem que nós não somos de ficar vendendo e fazendo marketing, mas são os últimos dias para você conseguir assinar o DQLabs por essa pechincha.

Para assinar: https://dqlabs.com.br/

Ficamos no seu aguardo! 🫡

Se você tiver qualquer dúvida sobre o DQLabs e a assinatura pode mandar aqui que iremos responder 👇👇

Bom dia pessoal. Amanhã é o ÚLTIMO dia para conseguir assinar o DQLabs com 33% de desconto.

Não só a última oportunidade de assinar por este preço como a última oportunidade de assinar com estes bônus, desta forma.

São R$500 de desconto, isso sem contar os brindes!

Lembrando que tem garantia de 7 dias. Assinando hoje você terá o feriado e o final de semana para avaliar com calma, assistir aulas, participar da comunidade, ver se faz sentido pra ti, se sim, ótimo! Você segue seus estudos, se não, tudo certo também!

Você consegue com poucos cliques seu reembolso tranquilamente e sem burocracia, é um trade sem risco, por nossa conta.

Mais informações sobre o DQ Labs, nossa escola de Quant Trading: https://dqlabs.com.br/

Pessoal, Jajá às 19 teremos uma aula ao vivo do Kaio no canal da TraderTV

Para acessar 👇👇

https://www.youtube.com/live/B77kYzCtej0?si=OitVCxa9RB24JXxb

Pessoal, últimas horas do DQLabs com este preço. Virando o dia, às 00:01, o preço irá subir para R$ 1490,00. Depois não digam que foi por falta de aviso!

Neste momento são 33% de desconto! R$ 500!

Assinando pelo preço atual você paga R$ 2,71 por dia!

Na comunidade fechada da DQLabs já somos mais de 200 traders formando a nova geração de quant traders brasileiros. Em nenhum outro lugar você irá encontrar conteúdo deste nível em português.

Se quiser aproveitar o desconto... o aviso já foi dado! 👇👇

https://dqlabs.com.br/

“Beleza… estou fazendo uma otimização da minha estratégia, mas afinal, o que devo analisar em meus dados?”

Ótima pergunta, vamos falar dos 4 principais fatores para você analisar em uma otimização de estratégia, hoje falaremos de 2 e amanhã de outros 2:

Estabilidade da curva

Os lucros em sua estratégia precisam ser estáveis. Nada adianta ter uma estratégia vencedora mas que todo o lucro foi feito apenas em 1 ano, enquanto houveram 4 anos negativos. O que impede dessa estratégia agora passar mais 4 anos perdendo, por exemplo? Ou que aquele ano lucrativo foi simples sorte? Priorize uma boa distribuição nos ganhos durante todo o histórico, quanto mais estável for sua curva, melhor.

Estagnação

A estagnação é quanto tempo a sua curva de capital ficou sem registrar um novo topo mais alto. Tem uma semelhança aqui com o ponto anterior. Queremos que nossa estratégia registre, constantemente, novos topos, pois isso mostra a capacidade da estratégia de superar drawdowns e trazer “dinheiro novo” pra sua carteira.

Fator de Recuperação

Uma das nossas métricas favoritas aqui na Data n’ Quant. O fator de recuperação é basicamente o lucro total dividido pelo máximo drawdown. Nunca podemos analisar isoladamente o lucro ou o drawdown, isso tem que ser feito sempre em conjunto. Ganhar R$1000 pode ser bom, se você correu risco de R$100 para tal, é ótimo, se você correu risco de R$ 5000, já não é tão bom assim. O Fator de Recuperação (FR) do risco de R$100 seria de 10 (1000 dividido por 100), e o segundo caso, de 0.5 (1000 dividido por 5000), ou seja, o primeiro caso foi 20 vezes melhor.

Generalização

Você sabe, retorno passado não é garantia de retorno futuro… e também dizem que o mercado não se repete, mas que ele rima. Se na otimização você verificou que para obter um bom resultado a sua estratégia precisa de uma condição extremamente específica e rígida… é muito provável que ela não tenha predictive power e portanto não generalize no futuro, pois é muito certo que o mercado não irá se mover exatamente igual ao passado, porém sim de forma similar, sendo assim, quanto mais sua estratégia conseguir generalizar e trazer bons resultados, melhor e mais seguros ficaremos sobre sua performance futura

Nosso preço promocional aumentou no primeiro minuto do dia 15. Houve compra até exatamente às 00:00:10, e quando amanheceu o dia apareceram pessoas perguntando se estenderiamos a promoção devido a Black Friday que está chegando, que não conseguiram pegar o preço promocional pois esqueceram ou tiveram problemas no cartão...