Revisão de drawdown: a ideia central
A revisão de drawdown é o processo de examinar como grandes quedas acontecem em um registro de performance, tipicamente a partir de um ponto alto anterior, e como essas quedas evoluem ao longo do tempo. Em termos simples, se uma série de performance sobe até um pico e depois cai, o drawdown mede a queda em relação a esse pico.
Iniciantes muitas vezes começam com uma pergunta de risco primeiro: “Os resultados incluíram períodos de queda acentuada, e essas quedas foram consistentes com como eu esperava que o risco se comportasse?” A revisão de drawdown apoia essa pergunta ao tornar as quedas visíveis e quantificáveis.
Como funciona na prática (e o que você deve definir primeiro)
Uma revisão de drawdown depende de definições e entradas. Antes de qualquer implicação, você precisa decidir o que “performance” significa e como o drawdown é calculado.
Escolha a série de performance
A maioria das revisões usa o conceito de curva de equity (um valor em execução ao longo do tempo). Sua curva de equity pode representar o valor da conta, o valor do portfólio ou uma série de saldo de backtest. O ponto-chave é a consistência: a mesma definição deve ser usada ao comparar períodos ou provedores.
Defina drawdown matematicamente
Uma abordagem comum usa a distância em relação a um máximo anterior:
- Acompanhe o pico em execução da série de performance.
- Calcule o drawdown em cada ponto como a porcentagem (ou valor absoluto) abaixo desse pico em execução.
- O “drawdown máximo” é o pior drawdown experimentado durante a janela de tempo escolhida.
Se você usar drawdown percentual, declare a fórmula que aplicou (percentual abaixo do pico). Se você usar drawdown absoluto, declare a moeda ou as unidades. Mudar a forma de medir altera o resultado.
Declare suposições para exemplos
Qualquer exemplo numérico precisa de suposições explícitas, como:
- duração da janela de tempo (por exemplo, 3 meses vs. 2 anos)
- se os resultados incluem custos de transação e efeitos de financiamento
- como dados ausentes ou fins de semana são tratados
- se a série é suavizada ou usa marcações (marks) brutas
Sem essas suposições, duas pessoas podem discutir “drawdown máximo” e ainda assim estar falando de cálculos diferentes.
Evidência e um exemplo simples e resolvido (com suposições explícitas)
Suponha uma série de performance medida uma vez por dia, incluindo todos os custos relevantes para aquele backtest ou registro.
- Dia 1: equity = 100 (pico = 100)
- Dia 2: equity = 92 (drawdown = (92−100)/100 = −8%)
- Dia 3: equity = 96 (pico em execução ainda 100, drawdown = −4%)
- Dia 4: equity = 90 (drawdown = (90−100)/100 = −10%)
Neste exemplo, o drawdown máximo na janela é 10%. Uma revisão de drawdown também consideraria o timing: quando ocorreu a pior queda e se houve períodos longos de recuperação.
O ponto material para iniciantes não é o número em si, mas o método: você só consegue verificar o drawdown de forma independente se a série de performance, os carimbos de data/hora (time stamps) e a abordagem de cálculo estiverem claramente definidos.
Limitações e riscos (modos de falha comuns)
A revisão de drawdown é útil, mas tem limitações. Pelo menos um modo de falha importa sempre que você depende de métricas de drawdown.
1) Desalinhamento de dados e definição
Duas “revisões de drawdown” podem discordar porque usam curvas de equity diferentes, carimbos de data/hora diferentes ou definições de drawdown diferentes (percentual vs. absoluto, ponto no tempo vs. baseado em segmentos). Se os custos forem excluídos em uma série, mas incluídos em outra, as quedas podem parecer artificialmente menores.
2) Efeitos de custo e execução podem dominar
Mesmo que cálculos históricos mostrem um certo tamanho de queda, os resultados reais podem ser diferentes quando a execução, os spreads, o slippage ou o financiamento diferem das suposições usadas para construir a série. Relações históricas não estabelecem resultados futuros.
3) Viés de sobrevivência e de seleção
Se a revisão incluir apenas períodos que “parecem bons” ou excluir eventos que são inconvenientes de calcular, as estatísticas de drawdown podem ficar subestimadas. Uma revisão robusta usa dados completos para o período escolhido.
4) Overfitting ao formato do drawdown passado
Iniciantes às vezes se concentram no “formato” das quedas passadas e tratam esse formato como preditivo. Isso é arriscado: mercados futuros podem produzir regimes de volatilidade diferentes e resultados diferentes dependentes do caminho (path-dependent).
Verificação e próximas perguntas
Para verificar fatos de revisão de drawdown de forma independente, confira quatro coisas:
- a definição exata da série de performance
- a fórmula do drawdown e as unidades
- a janela de tempo escolhida
- se as suposições de custos e timing estão incluídas
Então, pergunte o que a revisão não consegue responder. Por exemplo, a revisão de drawdown descreve quedas no registro passado; ela não garante segurança, estabilidade ou performance futura.
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