Definição e escopo das premissas de slippage
Slippage é a diferença entre um preço de execução assumido (o que um modelo, backtest ou plano de ordem espera) e o preço de execução real (o que é preenchido). Uma “premissa de slippage” é o conjunto de regras numéricas e insumos que convertem essa diferença em algo que você possa usar em cálculos (por exemplo, quanto movimento adverso você espera entre o momento da cotação e o momento do preenchimento, e como os custos se combinam com isso). Para avaliar premissas de slippage, primeiro declare a base de preço exata e a janela de tempo que você está usando:
- Preço assumido: preço médio (mid-price), bid/ask, último negócio, ou uma referência específica (e se é obtido no momento da decisão).
- Preço executado: preço de preenchimento, incluindo se reflete preenchimentos parciais e como eles são agregados.
- Tempo: o atraso entre o timestamp do preço de referência e o timestamp do preenchimento.
- Direção: o movimento adverso difere para compras vs. vendas.
Sem essas definições, dois conjuntos de dados ou modelos podem produzir números de “slippage” que não são comparáveis.
Principais insumos de dados a coletar
Você geralmente precisa de dados em quatro grupos: detalhes de execução, condições de mercado, componentes de custo e metadados para as premissas.
- Dados de execução e preenchimento (para medir o slippage realizado)
- Preço de preenchimento por evento de execução (ou preenchimentos agregados com uma regra de agregação clara).
- Timestamp(s) de preenchimento, idealmente com resolução suficiente para representar latência e tempo de reordenação.
- Direção da negociação (compra/venda) e identificadores do instrumento.
- Comportamento da ordem: se as ordens podem ser parcialmente preenchidas, canceladas ou modificadas.
- Dados de preço de referência (para calcular as diferenças entre o assumido e o realizado)
- A série de preços de referência usada pelo backtest ou pela regra de premissa (ex.: spread bid/ask, mid ou último).
- A regra de alinhamento de timestamp: o horário exato em que o preço de referência é amostrado.
- Se o preço de referência é o “tempo de cotação” (quando a decisão é tomada) ou o “tempo do modelo” (quando o cálculo assume um preenchimento).
- Dados de condições de mercado (para entender por que o slippage muda)
- Proxies de volatilidade no horizonte relevante (ex.: intervalos ou variabilidade de retornos calculados a partir do mesmo feed de referência).
- Proxies de liquidez, como a largura do spread e mudanças no spread.
- Indicadores de regime derivados do comportamento de preço/cotação (não informações futuras), usados para testar se a premissa se mantém em diferentes condições.
- Dados de custo e atrito (para evitar dupla contagem)
- Custos explícitos: comissões, taxas ou encargos da plataforma, se fizerem parte do seu framework de modelagem.
- Tratamento do spread: se a sua premissa de slippage já inclui o custo de cruzar o spread ou se o spread é tratado separadamente.
Se você não separar o “movimento semelhante a impacto de preço” do “spread e taxas”, pode acabar com uma premissa internamente inconsistente.
Procedência, atualidade e verificações de qualidade
Avaliar premissas de slippage exige verificar não apenas quais dados você tem, mas de onde vieram, quão antigos são em relação ao tempo de decisão/preenchimento e quão confiáveis são.
- Procedência: registre o tipo de fonte para cada conjunto de dados (feed de exchange/cotação, relatórios de execução do corretor, exportações da plataforma). A procedência deve ser documentada para que outra pessoa possa reproduzir o mapeamento da referência para o preenchimento.
- Atualidade: garanta que os timestamps possam ser alinhados. Se os timestamps forem grosseiros ou inconsistentes, o slippage pode ser atribuído erroneamente a “movimento de mercado” versus “atraso de medição”.
- Consistência: a série de preços de referência usada para calcular o slippage assumido deve vir do mesmo ambiente que os timestamps de execução (ou pelo menos ser alinhada por meio de um mapeamento documentado).
- Qualidade dos dados: inspecione dados ausentes, lacunas de timestamp, eventos duplicados e outliers. Outliers podem representar eventos de execução reais (ex.: liquidez reduzida) ou erros de medição.
Uma lista de verificação prática é verificar se a sua distribuição de slippage calculada é estável quando você ajusta ligeiramente configurações não materiais (como a frequência de reamostragem) e se ela muda de maneiras esperadas quando você segmenta por volatilidade ou spread.
Evidência ou exemplo do que significa “avaliação”
Uma abordagem comum é testar se a regra de slippage assumida pode reproduzir propriedades empíricas-chave do slippage realizado sob as mesmas definições de referência e tempo. Por exemplo:
- Compare o slippage realizado (calculado a partir do preenchimento vs. referência) com a distribuição assumida (média, mediana e comportamento da cauda).
- Segmente por direção, largura do spread e regime de volatilidade e verifique se a premissa subestima sistematicamente os resultados adversos.
- Confirme se o custo implícito por negociação da premissa está alinhado com a forma como os custos e o spread são modelados.