A maioria das estratégias de negociação não são testadas com rigor suficiente

A maioria das estratégias de negociação não são testadas com rigor suficiente

Deixe-me dizer-lhe sobre a oferta de investimento perfeito. Cada semana você receberá uma recomendação de ações de um gerente de fundo, dizendo-lhe se o preço da ação vai subir ou cair na próxima semana. Depois de dez semanas, se todas as recomendações são provadas corretas, então você deve ser mais do que dispostos a entregar o seu dinheiro para o investimento. Afinal, haverá apenas uma chance de um em cada mil que o resultado é a sorte.

Infelizmente, este é um truque bem conhecido. O promotor envia 100.000 e-mails, escolhendo um estoque aleatoriamente. Metade dos destinatários são informados de que o estoque vai subir; Metade do que cairá. Após a primeira semana, os 50.000 que receberam a recomendação bem sucedida receberão um segundo e-mail; Aqueles que receberam as informações erradas serão retirados da lista. E assim por dez semanas. No final do período, apenas pela lei das médias, deve haver 98 apostadores convencidos do gênio do gerente e pronto para confiar suas economias.

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Como um artigo publicado no ano passado no Journal of Portfolio Management argumentou, este é um exemplo clássico do uso indevido de estatísticas. Conduzir testes suficientes em um monte de dados - executar através de meio milhão de seqüências genéticas para encontrar um link com uma doença, por exemplo - e haverá muitas seqüências que parecem significativas. Mas a maioria será resultado do acaso.

Este é um problema que tem perseguido cientistas em muitas disciplinas. Há um viés natural a favor de relatar resultados estatisticamente significativos - que uma droga cura uma doença, por exemplo, ou que uma substância química causa câncer. Tais resultados são mais prováveis ​​ser publicados em jornais acadêmicos e para fazer as manchetes do jornal. Mas quando outros cientistas tentam replicar os resultados, o link desaparece porque o resultado inicial foi um outlier aleatório. Os estudos de debunking, naturalmente, tendem a ser menos bem relatados.

Diante deste problema, os cientistas se voltaram para testes estatísticos mais duros. Ao procurar uma partícula subatômica chamada Boson de Higgs, eles decidiram que, para provar sua existência, os resultados tiveram que ser cinco desvios padrão do normal - uma chance de um em 3,5 milhões.

A pesquisa financeira é altamente propensa a distorção estatística. Acadêmicos têm a opção de muitos milhares de ações, títulos e moedas sendo negociadas em dezenas de países, com décadas de dados de preços diários. Eles podem backtest milhares de correlações para encontrar alguns que parecem oferecer estratégias rentáveis.

O artigo aponta que a maioria das pesquisas financeiras aplica um teste com dois desvios padrão (ou "dois sigma" no jargão) para ver se os resultados são estatisticamente significativos. Isso não é suficientemente rigoroso.

Uma maneira de contornar esse problema é usar testes "fora da amostra". Se você tem 20 anos de dados, então dividi-los pela metade. Se uma estratégia funciona na primeira metade dos dados, verifique se ele também faz isso no segundo período fora da amostra. Se não, é provavelmente um acaso.

O problema com os testes fora da amostra é que os pesquisadores sabem o que aconteceu no passado e podem ter projetado suas estratégias de acordo: evitando conscientemente as ações dos bancos em 2007 e 2008, por exemplo. Além disso, cortar os dados significa menos observações, tornando mais difícil descobrir relacionamentos que sejam verdadeiramente estatisticamente significativos.

Campbell Harvey, um dos autores do relatório, diz que a única abordagem verdadeira fora da amostra é ignorar o passado e ver se a estratégia funciona no futuro. Mas poucos investidores ou gestores de fundos têm a paciência necessária. Eles querem uma estratégia vencedora agora, não dentro de cinco anos.

As conclusões dos autores são rígidas. "A maior parte da pesquisa empírica em finanças, seja publicada em periódicos acadêmicos ou posta em produção como uma estratégia de negociação ativa por um gerente de investimentos, é provavelmente falsa. Isso implica que metade dos produtos financeiros (promissor desempenho) que as empresas estão vendendo aos clientes são falsas. "

Para os acadêmicos, a lição é simples. Uma análise muito mais rigorosa será necessária no futuro para reduzir o número de "falsos positivos" nos dados. Quanto aos clientes da indústria de investimento, eles precisam ser muito mais céticos sobre as estratégias de negociação brilhante que os gestores de fundos tentam vendê-los.

Tudo isso vai deixar muitos leitores se perguntando como investir suas economias. Isso é bom. Buttonwood tem uma estratégia de investimento que é certo para aumentar sua riqueza. Basta enviar o seu endereço de e-mail e uma dica de estoque chegará todos os meses.

* "Avaliando Estratégias de Negociação", por C. Harvey e Y. Liu, Journal of Portfolio Management (2017)