A Natureza Variável no Tempo do Desempenho de uma Estratégia
O desempenho de uma estratégia não é um atributo fixo. Uma estratégia de negociação que gerou retornos fortes em um período pode produzir retornos mais fracos ou até negativos em outro. Essa variação não é simplesmente ruído aleatório; ela frequentemente reflete mudanças nas condições de mercado, no comportamento dos participantes e nos arcabouços regulatórios. Muitas estratégias quantitativas, de acordo com backtests históricos, parecem ter tido desempenho muito melhor há uma década ou mais do que têm hoje. No entanto, essa aparente deterioração é em parte um artefato de como os backtests são construídos e em parte uma consequência genuína da evolução do mercado. Uma das principais razões pelas quais os resultados de backtests antigos parecem atraentes é que o ambiente de mercado era diferente. Quando menos fundos de hedge quantitativos estavam ativos, havia menos concorrência pelas mesmas anomalias. As ineficiências de precificação persistiam por mais tempo, e os spreads de compra e venda eram mais amplos, o que significa que os formadores de mercado exigiam maior compensação por fornecer liquidez. Se um backtest aplica os spreads estreitos e os baixos custos de transação de hoje a dados antigos, ele superestimará os retornos que eram realmente alcançáveis na época. Isso é uma forma de viés de antecipação nas premissas de custo. Além disso, o viés de sobrevivência em bases de dados históricas tende a inflar o desempenho inicial. Quanto mais para trás um backtest vai, mais ações foram deslistadas, muitas vezes devido à falência ou aquisição. Se o conjunto de dados exclui essas empresas falidas, uma estratégia comprada (long-only) parecerá evitar perdedores que realmente existiram. Como resultado, os primeiros anos mostram resultados irrealisticamente suaves e positivos. Por fim, os mercados financeiros passam por mudanças de regime — alterações na regulação, nas condições macroeconômicas ou na estrutura de mercado — que quebram a continuidade das relações históricas. A crise do subprime, a decimalização dos preços das ações e a remoção das restrições às vendas a descoberto são exemplos de eventos que alteraram as propriedades estatísticas dos retornos dos ativos. Como as séries temporais financeiras são não estacionárias, não se pode presumir que dados antigos sigam o mesmo processo que os dados atuais. Isso desafia a crença comum de que mais dados históricos sempre levam a backtests mais confiáveis.
Inflação do Backtest: Custos de Transação e Concorrência de Mercado
Os custos de transação são um componente crítico, mas frequentemente simplificado em excesso, do backtesting. No passado, os spreads de compra e venda eram substancialmente mais amplos do que são hoje, especialmente antes da decimalização e da proliferação da negociação eletrônica. Uma estratégia que negocia com frequência teria incorrido em custos muito mais altos nas décadas anteriores. Quando um backtest usa um único modelo de custo moderno ao longo de um longo histórico, ele efetivamente concede à estratégia uma vantagem irrealista nos períodos iniciais. A curva de desempenho resultante pode mostrar uma tendência ascendente suave seguida por um declínio recente, levando os analistas a concluir que a estratégia se deteriorou. Na realidade, parte desse declínio é simplesmente a correção de uma premissa de custo excessivamente otimista. A concorrência de mercado também desempenha um papel. Quando poucos fundos quantitativos empregavam uma determinada estratégia, o alfa associado — o retorno excedente não explicado pela exposição ao mercado — podia persistir. À medida que mais capital entra na mesma estratégia, a oportunidade tende a encolher. Isso é frequentemente chamado de deterioração do alfa. A presença de mais participantes pode estreitar os spreads, melhorar a liquidez e eliminar anomalias de precificação mais rapidamente. Portanto, mesmo que os custos de transação tivessem sido modelados corretamente, os retornos iniciais ainda poderiam ser mais altos do que o que é alcançável agora. Isso não é um artefato de dados, mas uma mudança genuína no conjunto de oportunidades. No entanto, separar o efeito da concorrência do efeito de premissas de custo enviesadas é difícil. Ambos os fatores tendem a inflar os retornos iniciais do backtest. Um erro comum é presumir que as estruturas de custo históricas eram semelhantes às atuais. Na realidade, o impacto de mercado, o slippage e as taxas mudaram drasticamente. Por exemplo, antes do uso generalizado da correspondência eletrônica de ordens, executar uma ordem grande exigia negociar com especialistas ou formadores de mercado, muitas vezes a um custo significativo. Um backtest que ignora essas fricções produzirá resultados enganosos. Portanto, ao avaliar o desempenho histórico de uma estratégia, é essencial usar modelos de custo de transação apropriados ao período. Se isso não for possível, o analista deve pelo menos reconhecer que os resultados iniciais provavelmente estão superestimados. A principal conclusão é que os retornos de backtest de períodos anteriores não são diretamente comparáveis aos retornos de períodos recentes sem ajustar para a evolução da microestrutura de mercado e da concorrência.
