Transforme suas ideias em um conjunto de regras claras e depois reproduza-as contra dados históricos de preços com custos realistas. Veja como suas regras teriam se saído — incluindo as sequências de perdas que todo manual de regras tem — antes de arriscar capital real.
Aviso: Negociar instrumentos financeiros envolve risco. Resultados simulados e históricos não garantem desempenho futuro, e esta página é apenas para fins educacionais — não é aconselhamento financeiro.
Para manter os resultados precisos, confirme os parâmetros básicos abaixo antes de construir regras — alterá-los reinicia todo o espaço de trabalho.
Cada modelo é um plano completo — símbolo, capital, dimensionamento de posição e regras (entrada + saída) todos preenchidos. Carregue um e você pode executá-lo imediatamente.
Nada está bloqueado: cada número permanece editável. Cada cartão também informa onde a ideia falha — o que importa mais do que como ela parece no histórico.
Uma entrada cuidadosamente empilhada com 3 condições que parece brilhante no histórico. Importe-a, depois leve-a ao Campo de Treinamento e veja-a desmoronar.
Onde falha: Dados fora da amostra. Cada condição extra foi ajustada a um trecho específico do passado — isso é overfitting, e o teste cego é projetado para expô-lo.
Espera o preço ultrapassar a máxima recente, depois acompanha o primeiro movimento real da sessão.
Altere qualquer valor e depois carregue: o modelo vai para o editor abaixo.
Onde falha: Sessões agitadas e em faixa. Quase todo rompimento desaparece de volta, e na frequência intradiária os custos de ida e volta transformam uma pequena perda em um sangramento constante.
Compra exaustão de curto prazo — sobrevendido em um RSI rápido — e sai assim que o preço normaliza.
Altere qualquer valor e depois carregue: o modelo vai para o editor abaixo.
Onde falha: Sessões em tendência. A sobreventa continua ficando mais sobrevendida, e a reversão à média sofre suas piores perdas exatamente nos dias que parecem mais óbvios.
Um cruzamento de médias rápida/lenta comprimido em barras intradiárias — segue a direção dos últimos minutos, fica fora no momento em que vira.
Altere qualquer valor e depois carregue: o modelo vai para o editor abaixo.
Onde falha: Períodos planos e de baixo volume. As médias cruzam para frente e para trás sem continuidade, e cada chicote paga uma ida e volta completa em taxas.
Escolha o símbolo que deseja estudar, seu capital inicial e quanto arriscar em cada operação. Taxas e slippage são números reais — o que você vê é o que o mercado teria cobrado.
Duas frases bastam para começar: quando entrar e quando sair. Empilhe condições como blocos de montar — sem código, e cada regra é lida de volta para você em linguagem simples.
Execute o plano sobre o histórico real de preços e veja o que realmente aconteceu — a curva de capital, o drawdown e cada entrada e saída marcadas no gráfico. Julgue pelos números, não por quão convincente a ideia soa.
O backtest de ações reproduz suas regras de negociação com base em dados históricos de preços para mostrar como a estratégia teria se comportado. É uma etapa de pesquisa — não uma garantia de resultados futuros, mas uma forma de testar uma ideia sob pressão antes de arriscar capital real.
Dados históricos
Preços diários em cache para ações e ETFs suportados — escolha de 1 a 10 anos de histórico, com o plano gratuito reproduzindo os últimos dois. Barras de minuto estão disponíveis para testes intradiários.
Regras de entrada / saída
As condições que disparam compras e vendas, combinadas visualmente sem código.
Comissão e slippage
Custos de negociação realistas aplicados a cada ordem simulada para que os resultados não sejam superestimados.
Escolha um símbolo e uma regra
Escolha SPY e construa um cruzamento simples de médias móveis: compre quando a média de 20 dias cruzar acima da de 50 dias, venda no cruzamento inverso.
Execute o backtest
O motor reproduz a regra barra a barra ao longo do histórico selecionado — até dez anos de dados diários — aplicando comissão e slippage a cada execução.
Leia a avaliação
Você obtém retorno total, drawdown máximo, taxa de acerto e fator de lucro — além de uma nota em linguagem simples sobre se a estratégia favorece mercados em tendência ou laterais.
Julgue com honestidade
Um bom resultado de backtest é uma ideia que vale a pena validar mais, não uma prova. O próximo passo é testá-la em dados que ela nunca viu.
Escolha um mercado
Selecione a ação, ETF ou par de criptomoedas que deseja estudar.
Construa as regras
Combine regras de entrada, saída e posição como blocos visuais — sem necessidade de código.
Execute o teste
O motor reproduz as regras barra a barra sobre o histórico real de preços.
Leia o resultado
Revise o retorno, o drawdown e a curva de capital, além de uma avaliação em linguagem simples dos pontos fortes e fracos.
Retorno total
Lucro/prejuízo geral no período do teste, antes de impostos.
Drawdown máximo
Pior queda do pico ao vale — uma medida de quão doloroso pode ser manter a estratégia.
Taxa de acerto
Proporção de negociações fechadas que deram lucro; deve ser lida em conjunto com o retorno médio, nunca isoladamente.
✗ Ajustar as regras até o backtest parecer perfeito
✓Isso é curve-fitting ao passado. Um backtest deve testar uma ideia que você já tinha, não ser otimizado até passar.
✗ Ignorar comissão e slippage para manter o resultado bonito
✓Os custos são a diferença entre simulação e realidade. Backtests sem eles favorecem todas as estratégias.
✗ Tratar um backtest forte como garantia de retornos futuros
✓Desempenho passado ou simulado não é desempenho futuro. O backtest é evidência, não profecia.
Use quando
Evite quando
Escreva a regra antes de executar
Fixe a estratégia em linguagem simples primeiro. Se você a alterar depois de ver os resultados, não está mais testando a regra — está ajustando-a.
Leia o drawdown antes do retorno
O retorno total é a manchete; o drawdown máximo é se você teria conseguido manter a posição. Julgue pelo segundo número primeiro.
Passe para o campo de treinamento em seguida
Um backtest valida o passado; o campo de treinamento valida em dados não vistos. Use ambos para que uma ideia ganhe confiança.
Não. Backtests dependem de dados históricos e não conseguem considerar todas as condições do mundo real. São uma ferramenta de pesquisa e validação, não uma promessa de retornos futuros.
Ignorar custos faz os resultados parecerem melhores do que são alcançáveis. Incluí-los mantém a simulação mais próxima do que uma conta real experimentaria.
O backtest avalia uma estratégia totalmente especificada sobre dados históricos, enquanto o campo de treinamento permite construir sobre uma parte dos dados e validar em dados não vistos para reduzir o overfitting.
Preços diários para ações e ETFs suportados. O plano gratuito reproduz os últimos dois anos; planos pagos vão até dez. O teste intradiário adiciona barras de minuto (1m, 5m, 15m e 30m), e cada janela termina no fechamento de ontem, para que as mesmas entradas sempre produzam o mesmo resultado.
Não. Regras de entrada, saída e posição são montadas visualmente como blocos de construção e depois traduzidas para linguagem simples, para que você leia exatamente o que a estratégia faz antes de executá-la.
Comece pelo retorno total para contexto, depois drawdown máximo e taxa de acerto juntos — o drawdown diz como é manter a estratégia, e a taxa de acerto só significa algo quando lida ao lado do ganho e da perda médios.
Comece grátis e cresça conforme precisar. Sem taxas escondidas, sem surpresas.
A plataforma completa com limites de uso — sem cartão, sem contagem regressiva.
Ideal para
Testar se uma ideia sobrevive ao contato com dados reais.
Sem franquia mensal — apenas créditos de cadastro
Histórico mais profundo e os seus primeiros intervalos intradiários.
Ideal para
Estratégias de swing e intradiárias em candles de 15 e 30 minutos, com mais de uma década de contexto.
Inclui 360 créditos/mês · cerca de 72 execuções com revisão
Todos os intervalos que oferecemos e as janelas intradiárias mais longas.
Ideal para
Regras de alta frequência que só fazem sentido em candles de 1 a 5 minutos.
Inclui 1000 créditos/mês · cerca de 200 execuções com revisão
Os resultados de backtest são gerados a partir de dados históricos de preços em cache e não consideram todas as condições do mundo real, como liquidez, gaps ou atrasos de execução. Desempenho passado ou simulado não garante resultados futuros.
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