Monte Carlo

Simulação Monte Carlo

Reproduz o teu sistema muitas vezes para visualizar a dispersão das trajetórias possíveis · não é uma previsão.

Curvas de capital

0%100%276%
Perto da medianaPerto do melhor casoPerto do pior caso20 simulações

Resultados

Saldo mediano

162,8%

Melhor saldo

262,5%

Pior saldo

113,8%

Taxa de ruína

0,0%

Parte das simulações que caíram a 0% do capital.

O mesmo sistema, 200 chegadas diferentes

7100-12544125-150150-17539175-20022200-2253225-2501250-275mediana · 163 %
As 200 sequências dos ajustes por defeito (50 % de acerto, rácio 2, risco de 1 % em 100 trades), ordenadas pelo saldo final: o mesmo sistema termina aqui entre 114 % e 263 % do capital inicial, com uma mediana nos 163 %.

Uma simulação de Monte Carlo reproduz um sistema de trading muitas vezes para mostrar o leque de trajetórias possíveis. Descreves o sistema com três números · taxa de acerto, rácio ganho/risco e risco por trade · e a ferramenta sorteia cada trade ao acaso segundo essa taxa, em sequências de N trades repetidas dezenas ou centenas de vezes. Cada sequência parte de 100 % do capital e o risco aplica-se ao saldo atual: ganhos e perdas compõem-se.

A ideia não é prever o futuro, é ver a dispersão. Duas sequências jogadas com exatamente os mesmos ajustes podem terminar muito longe uma da outra, simplesmente porque os ganhos não chegam ao mesmo ritmo. O gráfico sobrepõe as trajetórias de amostra e os resultados mostram a mediana, o melhor caso, o pior caso e a taxa de ruína · a parte das sequências cujo saldo se perdeu por completo.

A fórmula

Cada trade é sorteado ao acaso: ganha com uma probabilidade igual à taxa de acerto. Num ganho, o saldo sobe em saldo × risco % × rácio · numa perda, desce em saldo × risco %. Isto repete-se ao longo de toda a sequência e depois em todas as simulações. Os saldos finais são ordenados: a mediana é o valor do meio, o pior e o melhor caso são os dois extremos, e a taxa de ruína é a parte das sequências cujo saldo caiu a zero.

Um exemplo desenrolado, trade a trade

Pega nos ajustes por defeito: 50 % de acerto, rácio 2, risco de 1 %, partida nos 100 % do capital. Primeiro trade sorteado ganhador: o saldo sobe 100 × 1 % × 2 = 2 pontos, para 102 %. Segundo trade sorteado perdedor: desce 102 × 1 % = 1,02 pontos, para 100,98 %. O sorteio repete-se em cada trade, e o risco aplica-se sempre ao saldo corrente · é por isso que ganhos e perdas se compõem em vez de apenas se somarem. Repetido em 100 trades e 200 sequências, o sorteio desta página dá uma mediana de 162,8 %, um pior caso de 113,8 % e um melhor caso de 262,5 %. Quase 150 pontos de distância entre duas sequências que aplicaram exatamente as mesmas regras: essa parte pertence ao acaso, e nenhum ajuste a elimina.

O mesmo sistema segundo a taxa de acerto introduzida

Rácio 2, risco de 1 %, 100 trades, 200 sequências · só muda a taxa de acerto. Uns poucos pontos de diferença deslocam toda a simulação.

Valores de referência da ferramenta
Taxa de acertoPior casoMedianaMelhor casoSequências abaixo de 100 %
35 %70,6 %104,1 %153,4 %74 de 200
40 %87,0 %120,8 %183,5 %16 de 200
45 %95,1 %140,3 %213,0 %2 de 200
50 %113,8 %162,8 %262,5 %0 de 200
55 %128,2 %189,1 %287,1 %0 de 200

Os limites

Assume uma taxa de acerto e um rácio constantes do primeiro ao último trade · nenhum sistema real cumpre essa promessa, os mercados mudam e a tua forma de operar também. Sorteia cada trade independentemente do anterior, quando os resultados reais podem agrupar-se: mesmo contexto de mercado, mesmo erro repetido. Ignora comissões, slippage e os limites concretos de uma conta. As suas 200 sequências são apenas uma amostra: o pior caso mostrado é o pior desse sorteio, não o pior possível. E sobretudo, os números que introduzes são eles próprios incertos · uma taxa de acerto medida em 30 trades pode estar longe da tua verdadeira probabilidade, e a simulação arrasta esse erro sem avisar.

O erro clássico

A mediana não é o teu resultado esperado, é o meio de um leque: metade das sequências termina abaixo dela. O erro simétrico é igualmente comum · julgar um sistema por uma única sequência, a tua. Depois de um mês mau, concluir que o sistema está partido quando a sua trajetória continua dentro do leque normal; depois de um grande arranque, acreditá-lo melhor do que é. Olha para a ilustração: chegadas muito afastadas saem de ajustes idênticos. Uma trajetória única, a tua incluída, não prova quase nada sobre o sistema que a produziu.


Perguntas frequentes

Esta simulação prevê os meus resultados futuros?

Não. Assume uma taxa de acerto e um rácio constantes, coisa que nenhum mercado real oferece, e sorteia cada resultado ao acaso. Serve para visualizar a variância de um sistema · até onde as trajetórias podem afastar-se com estatísticas idênticas · não para anunciar o que vai acontecer.

Porque é que a taxa de ruína fica muitas vezes em 0 %?

Porque o risco é uma percentagem do saldo atual: cada perda reduz a conta sem nunca a esvaziar por completo, a menos que arrisques 100 % por trade. A ruína matemática é por isso rara na simulação. As contas reais têm pisos concretos · margem, comissões, tamanhos mínimos de posição · e um saldo afundado 80 ou 90 % já é uma ruína prática mesmo sem nunca tocar no zero.

Como podem duas sequências idênticas terminar tão longe uma da outra?

A taxa de acerto é uma probabilidade, não uma garantia sobre um bloco concreto de trades. Em 100 trades a 50 %, obter 42 ou 58 ganhos é perfeitamente normal · e como ganhos e perdas se compõem sobre o saldo, poucos trades de diferença chegam para afastar muito os saldos finais. É exatamente esse leque que o gráfico torna visível.

Porquê a mediana e não a média?

Como os saldos se compõem, as melhores sequências sobem muito mais do que as piores descem · a distribuição está esticada para cima. Uma média seria puxada por essas poucas trajetórias sortudas e mostraria um número que a maioria das sequências nunca atinge. A mediana diz algo mais útil: metade das sequências termina acima dela, a outra metade abaixo.

Que números introduzo se já tiver um diário?

A tua taxa de acerto e o teu rácio médio observados, tal e qual · é exatamente para isso que servem. Tem apenas presente o tamanho da tua amostra: medidos em 20 ou 30 trades, esses números continuam muito imprecisos, e a simulação amplifica essa imprecisão · a tabela de referência desta página mostra quanto uns poucos pontos de taxa de acerto deslocam tudo. Repetir a simulação à medida que o teu diário cresce diz mais do que uma única passagem.

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