Como no jogo de cara ou coroa, as negociações no mercado financeiro também são binárias, ou seja, só existe um entre dois lados que deve ser escolhido para se iniciar uma operação.
Ou entramos comprando ou entramos vendendo o ativo.
Trazendo para a lógica dos robôs o que vimos no experimento com as moedas, a primeira constatação a que chegamos é de que podemos cometer grandes equívocos ao tirarmos conclusões sobre a performance de um determinado robô com poucos trades realizados, da mesma forma como não conseguimos verificar o cumprimento da estatística das probabilidades de resultado de 50% para cada lado no jogo das moedas, com poucos lançamentos realizados.
Por exemplo, se um robô apresenta um percentual de assertividade de 50%, quer dizer que, a cada duas operações, ele acerta uma e erra outra, porém, não se pode observar em 2, 4 ou 6 trades que ele irá acertar exatamente 1, 2 ou 3 entradas e errar a mesma quantidade.
Os robôs, com estratégias automatizadas, só apresentam resultados similares aos verificados em seus dados estatísticos de desenvolvimento após uma sequência grande de trades realizados, assim com a moeda no jogo cara ou coroa.
Porém, constantemente observamos usuários reclamando ou mesmo deixando de utilizar determinadas estratégias após uma semana na qual a soma dos resultados foi negativa e o percentual de assertividade do robô não correspondeu ao apresentado nos seus testes, assim como também percebemos avaliações extremamente positivas após alguns trades vencedores, com resultados muito acima do percentual de acertos previsto.
Como podemos observar, são duas diferentes possibilidades de avaliação, fruto do mesmo erro de análise quando tratamos de estratégias automatizadas.
Assim como não podemos afirmar que ao jogar uma moeda para cima, ela sempre irá cair com a face da coroa, por isso ter ocorrido nas três primeiras vezes que a lançamos, também não podemos afirmar que a performance de uma estratégia automatizada é boa ou ruim após poucos dias de utilização.
Além da necessidade de termos um grande número de eventos realizados, ou trades executados, no caso de negociações financeiras, para podermos concluir sobre a performance de uma estratégia automatizada, também devemos ter em mente alguns aspectos relacionados à lógica da movimentação dos preços no mercado financeiro, que impactam na deformação da performance de um robô, quando analisado um período muito curto de tempo de funcionamento.
A movimentação dos preços, durante as negociações na bolsa de valores, experimenta comportamentos diferenciados de forma sazonal.
Quando acompanhamos o desenrolar da movimentação dos preços diariamente, por vários meses, podemos perceber com clareza, épocas de maior volatilidade, épocas de maior congestão, momentos de tendência forte e outros nem tanto, bem como variações na amplitude de oscilação diária dos preços.
Toda esta dança dos preços em diferentes ritmos, que muda com o tempo, pode sim interferir na performance esperada de uma estratégia automatizada.
Desta forma é perfeitamente normal que determinados robôs apresentem variações em sua performance dependendo da época em que estão rodando e isto não significa que o usuário foi enganado pelos resultados prévios de backtests apresentados pelo mesmo no momento de sua divulgação.
Podemos também encontrar estratégias que deixam de performar com resultados positivos depois de um tempo rodando, tendo em vista uma mudança por completo do ritmo e do balanço do mercado, podendo mais adiante voltar a apresentar os resultados positivos verificados quando da sua concepção.