Atribuição de performance: de onde vieram de verdade seus retornos?

Você fez +45 % este ano. Parabéns!

Mas aqui está a pergunta que ninguém faz: De onde veio esse +45 %?

Foi sua estratégia Janus? Ou você só pegou carona num mercado de alta? Foi habilidade ou sorte?

Nesta aula vais aprender:

• Como separar o alfa (habilidade) do beta (exposição ao mercado)
• Desdobramento da performance estratégia por estratégia
• Identificar seus 5 maiores vencedores (provavelmente são a maior parte do seu lucro)
• Eliminar as estratégias que não funcionam (e dobrar naquelas que funcionam)

Decompondo os +45 %

Digamos que você fez +45 % este ano. Hora de decompor.

Retorno total: +45 %

Por estratégia:
- Janus sweeps:          +25 % (56 % do retorno) ← Seu edge!
- Rompimentos:           +12 % (27 %)
- Reversão à média:      +13 % (29 %)
- Experimentos fracassados: -5 % (-11 %)
                         ----
                          +45 %

Constatação: 56 % vieram de UMA estratégia
Ação: alocar mais capital nos Janus sweeps

Retorno total: +45 %

Por ativo:
- SPY: +30 % (67 % do retorno)
- QQQ: +10 % (22 %)
- IWM: +5 % (11 %)

Constatação: as operações em SPY funcionaram melhor
Ação: focar em setups de SPY (maior liquidez)

Retorno total: +45 %

Por trimestre:
- Q1: +15 %
- Q2: +8 %
- Q3: +20 % ← Melhor trimestre (regime de tendência)
- Q4: +2 %

Constatação: Q3 = regime de tendência = edge do Janus
Ação: operar maior em regimes de tendência

Foi habilidade ou só um mercado de alta?

Você fez +40 %. O SPY fez +20 %. Você está comemorando.

Mas espere: sua carteira tem beta de 1,5 (move 1,5 vez o mercado).

Vamos às contas:

Seu retorno: +40 %
Retorno do SPY: +20 %
Seu beta: 1,5

Retorno esperado (pelo beta): 1,5 × 20 % = 30 %

Alfa = retorno real - retorno esperado
     = 40 % - 30 %
     = +10 %

Leitura: +10 % de alfa = retorno excedente por habilidade
         +30 % de beta = só pegar carona no mercado

(Este é o atalho. O CAPM completo também subtrai a taxa
 livre de risco: 40 % - [4 % + 1,5 × (20 % - 4 %)] = +12 %.
 As duas versões respondem à única pergunta que importa:
 sobra alguma coisa depois de pagar o mercado?)

Só +10 % foi habilidade. O resto foi exposição ao mercado.

Sharpe, Sortino, índice de informação

Sharpe = (retorno - taxa livre de risco) / desvio-padrão

Seus dados:
Retorno: 40 %
Taxa livre de risco: 4 %
Desvio-padrão: 18 %

Sharpe = (40 - 4) / 18 = 2,0 (excelente!)

Referência:
< 1,0 = Fraco
1,0-2,0 = Bom
> 2,0 = Excelente

Sortino = (retorno - taxa livre de risco) / desvio de baixa

Vantagem: ignora a volatilidade de alta (a volatilidade boa)

Seus dados:
Retorno: 40 %
Desvio de baixa: 12 % (contra 18 % total)

Sortino = (40 - 4) / 12 = 3,0 (melhor que o Sharpe!)

Conclusão: suas perdas são controladas, seus ganhos são grandes

A descoberta de atribuição de 41.200 $ de Daniel: a estratégia que matava seus retornos

Trader: Daniel Park (exemplo composto), 38 anos, day trader discricionário de San Diego, Califórnia
Tempo gráfico: Q1-Q4 de 2024 (12 meses)
Tamanho da conta: $120,000
Retorno total: +28.400 $ (+23,7 %) no Q1-Q2 → +69.600 $ (+58,0 %) no ano completo após a atribuição
Problema: Fez 23,7 % em 6 meses mas NÃO FAZIA IDEIA de onde vinham os retornos

Fase 1: o ponto cego (janeiro-junho de 2024)

Daniel operava três estratégias sem acompanhar qual fazia dinheiro:

1. Janus Liquidity Sweeps (seu foco principal)
2. Operações de momentum em rompimentos (pareciam empolgantes)
3. VWAP Mean Reversion (parecia confiável)

Todo mês ele via P&L no verde e presumia que todas as estratégias funcionavam. Nunca decompôs os retornos.

Performance de Daniel no H1 2024 (jan-jun, 252 operações): Começou com 120.000 $, terminou com 148.400 $ (+28.400 $, +23,7 % de retorno). Melhores meses: março (+5.920 $), maio (+7.120 $), janeiro (+6.840 $). O mais fraco: abril (+1.420 $). Daniel presumia que as três estratégias funcionavam e se sentia ótimo. A realidade: ele estava prestes a levar um susto.

Fase 2: a análise de atribuição (julho de 2024)

No início de julho, Daniel participou de um workshop de trading focado em atribuição de performance. Decidiu analisar seus resultados do H1 2024 por estratégia pela primeira vez.

Exportou as 252 operações, marcou cada uma por estratégia e montou uma planilha. O que descobriu o chocou.

Fase 3: a transformação (julho-dezembro de 2024)

Munido dos dados de atribuição, Daniel fez mudanças drásticas em julho:

Performance de Daniel no H2 2024 (jul-dez, 153 operações): Começou com 148.400 $, terminou com 189.600 $ (+41.200 $, +27,8 % de retorno). Melhores meses: outubro (+9.480 $), julho (+8.940 $), novembro (+8.120 $). Mix de estratégias: quase exclusivamente Janus (139 operações), VWAP mínimo (14 operações), ZERO rompimentos. Ganhos de quatro dígitos todo mês, exceto o lateral de fim de ano em dezembro (+460 $).

Resultados do ano completo de 2024

Suas 5 melhores operações são a maior parte do seu lucro

Esta é a parte que dói (e que ajuda).

5 maiores vencedoras (de 50 operações, 1R = 400 $):

1. Reversão de sweep no SPY: +2.000 $ (5,0R)
2. Rompimento no QQQ:        +1.800 $ (4,5R)
3. Reversão à média no IWM:  +1.200 $ (3,0R)
4. Repique VWAP no SPY:      +1.120 $ (2,8R)
5. Janus sweep no QQQ:       +1.000 $ (2,5R)
                             -------
Total das 5 maiores:         +7.120 $

Lucro total nas 50 operações: +12.700 $
As 5 maiores = 56 % dele, com 10 % das operações.

Lição: deixe. os vencedores. correrem.

5 piores perdedoras (1R = 400 $):

1. Tamanho excessivo QQQ: -1.200 $ (-3,0R, 3x o tamanho normal)
2. Falso rompimento IWM:    -400 $ (-1,0R, stop atingido)
3. Entrada por FOMO SPY:    -400 $ (-1,0R, ignorou o HTF)
4. Volatilidade notícia SPY: -400 $ (-1,0R, pico de VIX)
5. Perseguição tardia IWM:  -400 $ (-1,0R, FOMO)
                            ------
Total das 5 piores:       -2.800 $

Olhe a primeira linha. Um erro de tamanho custou tanto
quanto as três perdas seguintes somadas. O stop funcionou
todas as vezes; o tamanho não.

Temas recorrentes:
- Tamanho excessivo (1/5) ← o que mais custa
- FOMO/perseguir (2/5)
- Ignorar HTF/regime (2/5)

Ação: checklist antes da entrada (tamanho, HTF, regime, sem FOMO)

A fundo: qual estratégia escalar, qual matar

Operações: 45 (1R = 400 $)
Acerto: 71 % (32 vencedoras, 13 perdedoras)
Vencedora média: +1,4R
Perdedora média: -1,0R
Expectativa: 32(1,4) - 13(1,0) = +31,8R em 45 operações
             = +0,71R por operação
P&L total: +12.720 $

Melhores condições:
- Regime de tendência: 78 % de acerto
- HTF alinhado: 75 % de acerto
- Confluência multi-TF: 82 % de acerto

Piores condições:
- Regime lateral: 58 % de acerto (pular!)
- VIX > 25: 48 % de acerto (evitar!)

Ação: alocar MAIS capital em Janus nos regimes de tendência

Operações: 20 (1R = 400 $)
Acerto: 55 % (11 vencedoras, 9 perdedoras)
Vencedora média: +1,4R
Perdedora média: -1,0R
Expectativa: 11(1,4) - 9(1,0) = +6,4R em 20 operações
             = +0,32R por operação
P&L total: +2.560 $

Análise: positivo, mas 20 operações não provam nada.
         Com essa taxa de acerto, uma amostra tão
         pequena tem chance real de mostrar lucro para
         uma estratégia sem edge nenhum. Não escale
         com 20 operações.

Ação: acrescentar filtro de volume (vol do rompimento > 2x médio),
      juntar 100+ operações e ENTÃO decidir

Performance por horário do dia

Janela            Oper.  Acerto  Expectativa
9:30-10:30            12   50 %    +0,10R  (lateral, pular)
10:30-12:00           35   74 %    +0,85R  ← MELHOR janela!
12:00-14:00            8   38 %    -0,35R  (lateral do almoço, evitar)
14:00-16:00           20   60 %    +0,40R  (aceitável)

A expectativa é por operação, já descontadas as perdedoras.
A janela de 74 % não é 74 % de um número grande: é uma
vencedora média de 1,5R contra 1R de perda, 74 % das vezes.

Cuidado com a linha do almoço: 8 operações não são evidência.
São uma pista para continuar contando.

Ação: focar em 10:30-12:00, evitar o almoço, reduzir tamanho 9:30-10:30

Se você chegou até aqui, entende que performance sem atribuição é ruído. Saiba o que funciona. Dobre. Saiba o que não funciona. Elimine. É assim que se compõe um edge.

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