Definição: o que “análise de erros” significa
A análise de erros é um processo estruturado para revisar uma decisão passada (por exemplo, uma decisão de trading, uma decisão de modelo ou uma decisão de risco) para determinar especificamente o que deu errado e por quê. Ela trata o resultado como evidência, não como prova, e se concentra em entradas controláveis, como a qualidade dos seus pressupostos, a consistência das suas regras e como a execução e os custos afetaram o resultado realizado.
“Exemplo trabalhado” significa que o processo é mostrado passo a passo com números explícitos (ou um cenário totalmente especificado) para que você possa reproduzir o raciocínio. Na prática, ele geralmente inclui:
- Liste a decisão e seu objetivo declarado
- Registre as entradas e os pressupostos que você usou na época
- Identifique a discrepância entre o que você esperava e o que aconteceu
- Atribua a discrepância a causas prováveis que você consegue justificar
- Quantifique o efeito de cada causa na medida em que os dados disponíveis permitirem
Como funciona: mecanismo, entradas e estrutura de cálculo
Para manter a análise de erros verificável, use um esqueleto de cálculo com partes claramente rotuladas:
- Resultado esperado (com base nos seus próprios pressupostos): o que você achou que aconteceria.
- Resultado realizado (com base no que realmente ocorreu): o valor que você consegue calcular a partir dos seus registros.
- Custos e fricções: spreads, comissões, funding, slippage ou outras cobranças — apenas se você assumir explicitamente isso.
- Atribuição: divida a diferença entre o esperado e o realizado em componentes que você consegue sustentar.
Uma distinção importante é entre:
- Mecânicas estáveis: a forma como você calcula lucro/prejuízo, aplica uma regra ou calcula uma diferença.
- Condições variáveis: movimento do mercado, mudanças de liquidez, qualidade da execução ou outros fatores fora do seu controle.
Um exemplo trabalhado deve declarar pressupostos para cada etapa numérica. Se uma entrada for desconhecida, você a omite ou atribui um intervalo de pressuposto declarado e o rotula claramente.
Exemplo numérico trabalhado (com pressupostos explícitos)
Cenário
Suponha que você tenha planejado uma única posição comprada (long) com um tamanho fixo e a tenha mantido pelo mesmo intervalo de tempo. Você consegue calcular tudo abaixo a partir das suas próprias entradas assumidas.
Pressupostos fornecidos (registrados na época)
- Tamanho da posição: 10,000 unidades
- Preço de entrada (quando você decidiu): 1.1000
- Preço de saída (o que realmente aconteceu): 1.1050
- Conversão do valor do contrato para este exemplo: trate um movimento de 1 ponto de preço como produzindo 10,000 unidades da moeda de cotação de variação de valor (para que possamos calcular o lucro diretamente pela diferença de preço).
- Custos totais estimados (incluindo spread/comissão/slippage): 0.0002 em termos de preço.
Etapa 1: Calcular o movimento esperado
Suponha que sua expectativa na entrada era que o preço subiria para 1.1040.
- Variação de preço esperada: 1.1040 − 1.1000 = 0.0040
Etapa 2: Calcular o lucro esperado antes dos custos
Usando a suposição de conversão:
- Lucro esperado (antes dos custos) = 0.0040 × 10,000 = 40.00
Etapa 3: Calcular o lucro realizado antes dos custos
- Variação de preço realizada: 1.1050 − 1.1000 = 0.0050
- Lucro realizado (antes dos custos) = 0.0050 × 10,000 = 50.00
Etapa 4: Aplicar os custos assumidos
Os custos neste exemplo são modelados como um arrasto de preço de 0.0002.
- Valor do custo = 0.0002 × 10,000 = 2.00
Então:
- Lucro líquido esperado = 40.00 − 2.00 = 38.00
- Lucro líquido realizado = 50.00 − 2.00 = 48.00
Etapa 5: Identificar o erro como uma explicação da diferença
A diferença entre o lucro líquido realizado e o esperado é:
- Alvo da análise de erros: 48.00 − 38.00 = 10.00
Agora atribua causas prováveis, usando apenas o que seus registros suportam. Aqui vai uma atribuição transparente que você pode verificar:
- Erro de expectativa (primário): seu pressuposto sobre o nível de saída foi baixo demais (você esperava 1.1040, mas obteve 1.1050).
- Erro de modelagem de custos (secundário, apenas se for verdade): você assumiu que os custos totais eram iguais a 0.0002 em termos de preço.
Observe o que isso faz e o que não faz. Não afirma que o “erro” foi garantidamente a única causa. Ele apenas mostra um mapeamento reproduzível dos seus pressupostos até o seu resultado.
Limitação material / modo de falha
Um modo de falha comum é usar o resultado para explicar o passado com confiança demais. Mesmo com aritmética perfeita, você pode atribuir a causa de forma incorreta porque faltava informação na época (por exemplo, os sinais, notícias ou condições do livro de ofertas que você não observou).
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