ja_mageia

Em artigos anteriores já comentamos sobre as dificuldades de se desenvolver sistemas que se adaptem às condições do Mercado, porque se eles reagirem muito rápido às mudanças, existe a possibilidade de se modificarem perante ruídos que não indiquem reais mudanças de cenário, e se se modificarem muito lentamente, quando eles tiverem concluído a adaptação o cenário já estará diferente daquele para o qual se adaptaram. Como as mudanças ocorrem a ritmos diferentes em ocasiões diferentes, não há um meio termo que possa resolver esse tipo de situação.

Porém, em circunstâncias bem específicas, pode-se fazer um sistema adaptativo. Este é o caso do Saturno V 5.0. Inicialmente deveria ser 4.02.1 ou 4.4, no entanto estamos implementando outras mudanças importantes além dessa, por isso nos pareceu mais apropriado chamar de "5.0".

A idéia consiste em não tentar adaptar o sistema a todas as condições relevantes de Mercado, como volatilidade e dimensão fractal, mas apenas a algumas das mudanças que podem ser previstas com boa precisão, entre as quais o tamanho do spread. Citaremos como exemplo o caso do spread por ser o mais simples e estável:

Os tamanhos dos spreads se repetem com excelente regularidade, obedecendo a uma sazonalidade diária e outra semanal. Como os spreads oscilam, no momento da compra ele pode não ser o mesmo no momento da venda e isso torna perigoso definir um critério com base apenas no tamanho do spread. Definir o critério com base no tamanho médio do spread em determinado horário é muito mais estável e fornece como resultado uma função de densidade de probabilidade de que o spread se encontre dentro de um certo intervalo, semelhante ao que se usa em Mecânica Quântica para definir a região de máxima probabilidade para se encontrar uma partícula, com a diferença que em MQ a região tem 3 dimensões.

Sabendo o tamanho médio dos spreads em cada horário e cada dia da semana, bem como a dispersão dos tamanhos em torno dessa média, podemos adotar o seguinte procedimento:

1) Otimizar o sistema com spread fixo de 1 pip, 2 pips, 3 pips etc.

2) Entre os melhores genótipos encontrados em cada otimização com cada tamanho de spread, procurar por aqueles cujos valores dos parâmetros otimizados estejam aproximadamente alinhados (fortemente correlacionados) com o tamanho do spread.

Exemplo.:

Otimização com 1 pip: 6 melhores genótipos entre 10496 testados:

Gen1256_1p, Parâmetros (p1=26, p2=237, p3=56)

Gen144_1p, Parâmetros (p1=178, p2=221, p3=56)

Gen32_1p, Parâmetros (p1=90, p2=287, p3=49)

Gen4770_1p, Parâmetros (p1=872, p2=199, p3=54)

Gen3562_1p, Parâmetros (p1=12, p2=217, p3=51)

Gen15_1p, Parâmetros (p1=142, p2=294, p3=52)

Otimização com 2 pips: 6 melhores genótipos entre 10496 testados:

Gen789_2p, Parâmetros (p1=124, p2=188, p3=67)

Gen57_2p, Parâmetros (p1=89, p2=167, p3=89)

Gen358_2p, Parâmetros (p1=144, p2=119, p3=112)

Gen123_2p, Parâmetros (p1=75, p2=215, p3=67)

Gen45_2p, Parâmetros (p1=156, p2=287, p3=90)

Gen9318_2p, Parâmetros (p1=110, p2=256, p3=87)

Otimização com 3 pips: 6 melhores genótipos entre 10496 testados:

Gen4276_3p, Parâmetros (p1=19, p2=321, p3=77)

Gen8_3p, Parâmetros (p1=22, p2=212, p3=11)

Gen982_3p, Parâmetros (p1=126, p2=246, p3=67)

Gen539_3p, Parâmetros (p1=261, p2=237, p3=65)

Gen174_3p, Parâmetros (p1=264, p2=207, p3=74)

Gen615_3p, Parâmetros (p1=208, p2=186, p3=72)

Entre estes, vamos constatar que Gen1256_1p, Gen123_2p Gen615_3p se alinham bem, porque conforme o tamanho do spread aumenta, o parâmetro p1 aumenta numa proporção aproximadamente constante, o parâmetro p2 diminui numa proporção aproximadamente constante e o parâmetro 3 aumenta numa proporção aproximadamente constante, ou seja, nestes genótipos, cada um destes parâmetros evolui na mesma direção conforme o tamanho do spread aumenta ou diminui. Isso possibilita interpolar os valores de cada parâmetro de maneira suave em função do tamanho dos spreads e assim definir tamanhos razoáveis para cada parâmetro personalizado para cada tamanho de spread. Na verdade há algumas simplificações nisso tudo, porque é necessário levar em conta a dispersão em cada parâmetro, como no caso de p1, que é muito maior do que a dispersão nos outros dois parâmetros, o que o torna menos relevante para atender ao quesito de correlacionar fortemente com o tamanho do spread (positivamente ou negativamente).

Desse modo o sistema passa a ter parâmetros dinâmicos que mudam de valor conforme mudam o spread e outras propriedades relativamente estáveis e previsíveis do Mercado. Há outras maneiras de se fazer isso, algumas mais elaboradas e outras mais simples, porém esta é uma das mais rápidas e práticas entre as boas. Mesmo assim é um processo um tanto demorado e a versão 5 não deve ficar pronta tão cedo, já que nos sistemas reais a quantidade de parâmetros é maior e a quantidade de sistemas aparentemente promissores nos testes preliminares é muito maior que 6, embora após as filtragens reste em torno de 6 mesmo.

Esse tipo de aprimoramento constitui um avanço importante para maximizar o desempenho, mantendo o risco inalterado ou até mesmo reduzindo um pouco o nível de risco. Também pretendemos introduzir mais algumas inovações no Saturno V 5.0, algumas das quais divulgaremos à medida que nos parecer conveniente.

Um detalhe importante, sobre o qual convém chamar a atenção, é que a ESCOLHA dos genótipos que serão usados para determinar a variação de cada parâmetro em função do tamanho dos spreads não pode ser arbitrária. Por exemplo: se escolher o melhor genótipo da otimização com 1 pip, o melhor da otimização com 2 pips etc., pode acontecer que ao mudar de 1 para 2 pips, um determinado parâmetro aumenta de valor, mas ao passar de 2 para 3 pips este mesmo parâmetro diminui de valor. Quando isso acontece, a modelagem ainda é possível, porém muito mais incerta porque os máximos e míninos locais serão muito estreitos. Além disso é necessário considerar a amplitude dentro da qual cada parâmetro pode variar.

Por isso é preciso considerar alguns dos melhores, em vez de pegar o melhor genótipo para cada tamanho de spread. Além disso também não é possível usar muitos tamanhos de spread no processo porque em alguns casos pode não haver nenhum grupo de genótipos que atenda às condições para definir uma função suave para os parâmetros principais. Também é importante tomar certos cuidados com o tipo de interpolação. Enfim, basicamente a idéia é fazer um sistema cujos valores dos parâmetros se atualizem conforme o valor médio de algumas variáveis importantes e estáveis do Mercado.