No post de hoje, fizemos um apanhado sobre o que é preciso saber das Bandas de Bollinger para usá-las corretamente nas operações Day Trade e também em um robô trader.

• Entendendo as Bandas de Bollinger
• Como usar as Bandas de Bollinger
• Estratégias de Investimento Automatizadas  baseadas nas Bandas de Bollinger
• Cruzamento do preço com as Bandas
• Preço acima/abaixo das Bandas
• Outras formas de uso do indicador

Entendendo as Bandas de Bollinger

As Bandas de Bollinger, ou Bollinger Bands, são derivadas das Médias Móveis já que estas apontam que, apesar das movimentações, o preço tende a voltar sempre para uma zona de equilíbrio. Foi daí que John Bollinger criou este indicador, que consiste em duas linhas, uma sempre acima do preço e a outra sempre abaixo, traçadas a uma certa distância de uma Média Móvel.

Apesar da semelhança com “indicadores envelope”, as Bandas se destacam, justamente, por corrigirem o principal erro deles, que é limitar movimentações maiores na volatilidade. As Bandas de Bollinger otimizam o valor do desvio padrão, que é quanto o preço da ação pode variar.

A fórmula do cálculo das Bandas consiste em:

Banda Superior = Média Móvel Simples (20 dias) + (2 x Desvio Padrão de 20 dias)

Banda Inferior = Média Móvel Simples (20 dias) – (2 x Desvio Padrão de 20 dias)https://www.youtube.com/embed/2l7rliMpoww

Observação: O valor da Média Móvel costuma ser um período de 20 dias, mas isso pode ser alterado conforme a intensidade do desvio padrão. Esta é uma recomendação do próprio Bollinger, criador deste indicador. Do mesmo modo, o desvio padrão pode ser levemente alterado de acordo com o número de períodos.

Como usar as Bandas de Bollinger?

Interpretar corretamente e aproveitar os melhores sinais são atitudes essenciais para usar as Bandas. O indicador pode apontar os seguintes sinais ligados à volatilidade:

Movimentos Fortes

Quando o canal formado pelas bandas se estreita significa que há um equilíbrio entre demanda e oferta e, após esse momento, existem grandes chances de acontecer uma tendência forte, de alta ou de baixa. Por este tipo de sinal é que o indicador é conhecido por ser antecipador de tendências.

Tendência

Quando o preço do ativo (seja uma ação, opção ou contrato) ultrapassa a banda superior ou a inferior existe uma interpretação que diz que haverá continuação do movimento. Mas como as Bandas de Bollinger representam  força, podemos supor que ao extrapolar o preço maior é um sinal de força e quando ultrapassa a banda inferior nota-se fraqueza da tendência.

Além disso, as bandas identificam com clareza fundos em W, que indicam tendência de baixa, e topos em M, que indicam alta dos preços.

As Bandas de Bollinger é um indicador que funciona bem para mercados com forte tendências. Isto significa que se forem usadas para um ativo que foge disso, ele pode não ser tão útil.

Estratégias de Investimento automatizadas baseadas nas Bandas de Bollinger

A Autotrend oferece 2 estratégias (robôs traders) com o indicador Bandas de Bollinger em que o investidor deve configurar alguns parâmetros:

• Números de períodos: representa o número de candles a serem observados para gerar o resultado do Cálculo da Banda para que o indicador seja plotado no gráfico.
• Multiplicador do desvio: número de desvio padrão para que as bandas superior e inferior sejam posicionadas. Quanto maior esse número, maior será também a amplitude do canal e, por consequência, menor será a quantidade de trades.
• Stops: representa o momento de saída, que pode se dar por um sinal indicado pelas Bandas de Bollinger ou não. Também pode ser o alvo de ganho que, após alcançado, gera a saída da operação para garantir o lucro.

Além destes dados, é preciso que o trader escolha o sentido da operação (comprado, vendido ou ambos) e a quantidade de ordens emitidas por cada compra ou venda, sejam contratos, opções ou ações, para finalizar a configuração de sua estratégia.

Confira a seguir o detalhamento das estratégias e como você pode operar com elas.

1. Cruzamento do preço com as Bandas

Ao escolher esta estratégia, você vai utilizar o cruzamento das Bandas de Bollinger como critério de entrada. Haverá compra quando o fechamento do candle cruzar de baixo para cima a banda inferior e haverá venda quando o fechamento do candle cruza de cima para baixo a banda superior.

A imagem abaixo ilustra um robô trader que fez uma compra onde a seta verde está. Ocorreu uma compra naquele local porque houve um cruzamento no preço de fechamento do candle vermelho e no candle seguinte, a operação acontece.

2. Preço acima/abaixo das Bandas

Esta estratégia é usada para indicar sinais de contra tendência, útil para aproveitar reversões ao fazer trades. Quando o preço está abaixo da banda inferior, em queda constante, o investidor acredita que, em breve, vai ocorrer uma reversão no mercado, então ele compra. Do mesmo modo, quando o preço está acima da banda superior, o investidor acredita que o mercado já saturou, então vende.

Nesta estratégia, as compras ocorrem quando o fechamento do candle está abaixo da banda inferior. As vendas acontecem quando o preço de fechamento do candle está acima da banda superior.

A diferença entre esta estratégia e a anterior é que, nesta segunda, o preço de fechamento não cruza a banda, apenas precisa estar acima ou abaixo dela, no sentido exigido, para que ocorra uma operação. 

Abaixo, veja o gráfico de um robô trader que utiliza a estratégia com o  preço acima/abaixo das Bandas de Bollinger. Repare que o fechamento do candle anterior àquele que tem a indicação de operação (com setinha e valor), ultrapassou a banda mas não a cruzou.

As compras e vendas sempre vão ocorrer nos casos citados?

Em ambas as estratégias citadas, vale lembrar que compras e vendas só vão acontecer se os outros parâmetros permitirem essa ação. Pode ser que em um momento onde o sinal é de compra, o trader seja stopado porque configurou essa proteção em seu capital de acordo com o risco que esteve disposto a tolerar, por exemplo. Portanto, a estratégia possui parâmetros para que o investidor escolha exatamente quando comprar, vender, sair e entrar nas operações.

Para entender melhor sobre o assunto, recomendo o post Quando o robô faz uma operação?

Outras formas de uso do indicador

As Bandas de Bollinger também podem ser usadas como:

Critério de saída da operação

Além de utilizar stops para sair das operações, Bandas de Bollinger podem ser usadas como critérios de saída, afinal, indicam tendência e força, portanto, quando estas não estiverem favoráveis, o trader pode escolher sair da operação.

Para validar se as Bandas são a melhor opção para automatizar seus trades e ganhar o esperado, além de proteger seu capital, coloque 2 robôs iguais em modo simulado sendo que em um o critério de saída é as Bandas e, em outro, a saída deve se dar somente pelo valor do stop. Após algumas semanas de simulação, você conseguirá ver qual tipo de saída funciona melhor em sua estratégia.

Combinadas com outros indicadores

Por ser um indicador de volatilidade, as Bandas de Bollinger podem ser combinadas com indicadores de volume ou as Médias Móveis, caso mais comum. Para começar, utilize as Bandas combinadas com Médias Móveis Simples usando o mesmo valor para o cálculo dos períodos. Outra ideia é colocar o IFR para acompanhar a força do mercado e, então, confirmar as tendências apontadas pelas Bandas de Bollinger.

Cabe ressaltar que estas são sugestões para estudo e que estão disponíveis no plano Free e que para usar mais de um indicador como foi exemplificado, é preciso ser um assinante para ter acesso a estratégia Tangram que possui 5 indicadores.  

Quer automatizar seus trades ou simular com este indicador? Clique aqui para se cadastrar e escolha as Bandas de Bollinger ao criar seu robô.

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Esses serviços on-line facilitam o planejamento inicial de suas metas financeiras, fornecendo ajuda ao investimento de baixíssimo custo.

Se você já desejou um robô para limpar sua casa, arrumar seu quarto, lavar seu carro e até para levar seu cachorro para passear, deverá entender o quanto seria útil ter um robô ajudante.

Muito disso está há muito tempo no imaginário coletivo depois de ter passado nas telas das TVs, como é o caso dos Jetsons.

Mas não é desse tipo de robô que estamos falando! Estamos falando de Robôs Investidores.

Como os Robôs Investidores (Robô Traders) trabalham?

Robôs de Investimento ou Robôs Traders, também conhecidos como serviços automáticos de investimento online, são algorítmos computacionais avançados que possuem a função de construir e gerenciar seu portfólio de investimentos. Seus serviços variam do reequilíbrio automático à otimização de impostos e exigem pouca ou nenhuma interação humana – mas a Autotrend têm consultores humanos disponíveis para suporte.

Os serviços tradicionais de gerenciamento de portfólio geralmente exigem saldos altos; os consultores robóticos normalmente têm um requisito baixo ou nenhum requisito mínimo. Por esse motivo e por seus baixos custos, os consultores robóticos permitem que você comece a investir rapidamente – em muitos casos, em questão de minutos.

Quanto custa um Robô Trader?

Isso depende.

Você pode construir o seu próprio robô e colocar em uma plataforma de investimentos que permita que você faça isso, mas para isso você precisa do conhecimento técnico para construí-lo e conhecimento é o mais caro, pois ira demandar gastos com educação e disponibilidade de tempo.

Você poderá contratar alguém que possua esse conhecimento, que pode ser uma boa opção se você quiser algo exclusivo, mas também é bem caro, pois além dos custos de desenvolvimento, é possível que você tenha que repassar uma participação nos lucros.

A terceira opção é utilizar uma plataforma de robôs, onde diversos desenvolvedores disponibilizam seu robôs para que você possa usá-los para alcançar os resultados esperados de seu portfólio de investimentos. Por incrível que pareça, essa é a opção mais barata, inclusive bem mais barata que a contratação de um Agente de Investimentos.

A Autotrend é uma plataforma para investidores operarem na bolsa de forma automatizada, que através de algoritmos matemáticos, nossos robôs enviam a ordem de entrada e saída das operações automaticamente. Nossa maior vantagem em relação aos concorrentes é que estamos trazendo uma tecnologia inovadora como os robôs rodando em Linux, que possibilita o envio das ordens às corretoras na melhor velocidade do mercado.

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Concluímos que os robôs acabam sendo uma eficiente ferramenta para nos capacitar a negociar no mercado, observando os fundamentos mais importantes encontrados nos traders profissionais de sucesso.

Utilizando de forma correta os robôs para realizarem nossas negociações, estaremos alinhados com os conceitos de disciplina, imunes aos problemas relacionados à capacidade psicológica, utilizando um plano de trabalho e observando de forma responsável a gestão do risco.

Para entrar um pouco mais a fundo no mundo dos robôs, é importante traçarmos um paralelo entre a forma de operação e obtenção de resultados de um trader humano e o modelo de negociação e a obtenção da performance ao usarmos uma estratégia automatizada.

Muitos traders profissionais podem até operar de forma extremamente mecanizada, seguindo uma sistemática metodológica para realizarem suas operações, porém, o fator humano sempre vai estar presente nas suas decisões.

Percebemos a presença deste lado humanizado de operar, a partir de alguns artifícios utilizados pelos mestres traders que, atualmente, ainda não conseguimos embarcar na programação dos robôs.

Por mais que suas operações sigam os fundamentos técnicos que estudamos, o trader profissional acaba realizando muitas de suas operações de olho em aspectos que ainda não conseguimos embutir na programação do racional dos
robôs.

O trader pode iniciar ou desistir de uma operação fazendo uma avaliação mais abrangente e dando pesos diferenciados a determinados fatores de difícil mensuração.

Muitas vezes o operador decide por um trade baseado em alguns movimentos dos preços, em determinados horários, mesclado com o volume de negócios naquele momento, de olho na conjuntura econômica internacional e fazendo
uma comparação mental com cenários parecidos que já tenha experimentado, resolvendo se vai comprar ou vender e até onde pretende levar a operação.

Chamamos a isso de trade discricionário, onde o conjunto de informações utilizadas ou descartadas pelo trader faz parte de sua experiência pessoal e dificilmente conseguiremos parametrizar e transformar em um algoritmo todas as varáveis que levaram o profissional a tomar sua decisão.

Quem já não viu um trader profissional dizer que não iria operar naquele dia por não estar se sentindo bem?

Isto é perfeitamente normal, compreensível e impossível de ser programado.

Observamos também que os trades discricionários acabam tendo uma concepção mais parecida com uma aposta, apesar de estar cercado de muitos elementos que apontem algum tipo de certeza de direção, esta certeza não é
cabal e talvez aquela conjunção de fatores demore ou mesmo não aconteça novamente.

Após iniciado o trade, qualquer resultado pode acontecer.

E, por vezes, não conseguimos entender a lógica exata por trás do start de uma operação.

Um pouco dessa visão se deve à aplicação, em um mesmo pregão, de várias técnicas diferentes, pois o trader profissional não fica procurando apenas um cenário de condições se formar para iniciar seus trades, mas um conjunto de cenários por ele conhecidos e que, dentro da sua experiência lhe indicam a possível direção que os preços devem seguir.

E é neste aspecto que reside a diferença fundamental entre o trader humano e a estratégia automatizada, o uso simultâneo de vários possíveis contextos e diferentes varáveis, sendo algumas delas subjetivas, para indicar o início e
direção de cada um de seus trades.

Nos robôs atuais, com a tecnologia que temos disponível, ainda não é possível a programação e o uso de um modelo que pareça discricionário para realizar operações na bolsa.

Desta forma, os robôs utilizam outra forma para buscar resultados positivos em um processo, e alcançar a consistência desejada na bolsa de valores, forma que está baseada na repetição de procedimentos.

Alguns autores já demonstraram, lançando mão de teorias estatísticas, que a replicação de procedimentos idênticos, em uma quantidade de vezes muito grande, pode ser utilizada em nosso favor quando atuamos em um universo caótico como o das negociações na bolsa de valores.

Um exemplo que ilustra esta teoria de forma didática, é o da moeda no jogo do cara ou coroa.

Se lançarmos uma moeda para o alto, ela pode cair com qualquer uma das duas faces voltadas para cima e, como a moeda só tem duas faces, deduzimos que cada uma tem 50% de probabilidade de ficar no lado superior após cada queda.

Logo, em um raciocínio mais simplista, mantida esta razão de probabilidade, se lançarmos esta moeda duas vezes para o alto, ela deveria cair uma vez com a cara e a próxima vez com a face da coroa voltada para cima.

Porém, sabemos que isto não é verdade. Dizer que cada face da moeda tem chances iguais de estar voltada para cima
após a moeda lançada cair, não significa que em um número limitado de lançamentos, verificaremos o cumprimento fiel desta estatística matemática.

É possível sim, e até normal, que possamos ter o resultado em até três vezes seguidas ou mais, da mesma face sendo comtemplada com a aparição após a queda.

Mas, sabemos também que, na medida que lançamos quatro, cinco ou mais vezes esta moeda para cima, mais difícil será que a mesma face siga aparecendo em todas as quedas.

Até chegar o momento em que, fatalmente, a outra face será a comtemplada com a aparição.

Desta forma, podemos concluir que, a cada novo lançamento, cada face da moeda irá manter seus 50% de chance de ser a vencedora, e também podemos verificar que, não necessariamente, cada face irá vencer uma vez a cada dois arremessos, podendo acontecer vários arremessos seguidos com a mesma face sendo a vencedora.

Porém, podemos afirmar com certeza, baseados no conhecimento estatístico, que, se lançarmos a moeda mil vezes para cima, teremos uma resultado muito próximo de 500 vezes para cara e 500 vezes para a face coroa, podendo até resultar em uma quantidade um pouco maior para um lado ou um poco maior para o outro, mas nenhuma diferença significativa que possa abalar o apontamento estatístico de que a probabilidade de cada face obter metade dos resultados seja desacreditada.

Após esta rápida ilustração podemos avançar um pouco mais neste universo da estatística, imaginando um experimento simples.

Vamos supor que coloquemos na moeda um pequeno contrapeso em uma de suas faces fazendo com que, ao ser lançada para cima, esta face aumente sua probabilidade de cair voltada para cima ou para baixo, deslocando aquela
chance estatística da face coroa de 50% para cada lado, para 60% para uma das faces e 40% para a outra.

Com isso seria visto na nossa análise de campo?

Se lançarmos umas poucas vezes a moeda para o alto, talvez obtivéssemos resultados idênticos aos obtidos no primeiro exemplo, de quando as duas faces tinham chances iguais de caírem voltadas para cima, visto que o nosso contrapeso, inflexionou de forma apenas sutil os resultados em favor de um dos lados.

Porém, se lançarmos mil ou mais vezes, perceberemos que um dos lados alcançará próximo a 600 vitórias e a outra face, algo em torno de 400, cumprindo o roteiro determinado pelos cálculos estatísticos, de acordo com o novo fator de probabilidade imposto à moeda.

Entendendo a matemática por trás deste exemplo descrito acima, iremos entender a lógica por trás das estratégias automatizadas embarcadas nos robôs.

Como os robôs são capazes de repetir um determinado conjunto de procedimentos de acordo com o que foi gravado em sua programação, esta repetição à exaustão de um procedimento que foi configurado para pender para o lado que nos interessa, estatisticamente deve resultar em ganho em nosso favor.

Assim, todo o robô é desenvolvido para repetir procedimentos de acordo com regras previamente configuradas, pesquisadas e desenvolvidas com o objetivo de potencializar o número de operações com acerto em relação ao número de operações erradas.

Eles realizam o mesmo procedimento, de acordo com sua programação, todas as vezes que se formar o cenário previsto e indicativo para iniciar seu trade, sem a necessidade de acompanhamento constante de seu usuário, que pode se dedicar à outras atividades enquanto o seu robô realiza as negociações no mercado financeiro.

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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.

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E, sim, estas diferenças podem existir em maior ou menor grau e é normal.

Muitos casos de divergência de performance são detectados quando da não observação por parte do usuário, da configuração dos parâmetros de seu robô.

Pequenas modificações existentes entre os parâmetros de um e de outro robô podem gerar resultados discrepantes entre os mesmos.

E não apenas a utilização de parâmetros diferentes, mas também a forma como se usa o robô pode gerar estas diferenças de performance entre os mesmos.

Algumas estratégias foram desenvolvidas para inicializarem suas operações em determinados horários, que são apontados na sua configuração padrão, ou mesmo, sem definição de horário específico, devendo o robô permanecer ligado durante todo o horário do pregão encerrando suas operações de acordo com sua programação.

Porém, percebe-se usuários ligando seus robôs de forma discricionária, nos momentos nos quais entende que o robô deve alcançar melhores resultados e desligando quando entende que não vale a pena correr riscos, por estar satisfeito com os resultados obtidos até aquele momento.

Esta prática não prejudica o funcionamento do robô, contudo se torna impossível comparar a performance dele com os que operam de acordo com as configurações estabelecidas no robô padrão.

O robô passará a ter uma curva de performance própria, melhor ou pior da que o que é obtida no robô padrão, mas dificilmente igual.

Mas, tratando do tema inicial, quando temos robôs idênticos, sem diferenças de configuração, livre de possíveis interferências do usuário na determinação dos momentos de ligar ou desligar um robô, ou seja, com todos os parâmetros exatamente iguais e funcionando nos mesmos horários, dois robôs gêmeos podem apresentar resultados diferentes quando comparados, divergências estas que podem ser percentualmente maiores em período de tempo relativamente curto e diminuírem na medida em que o período de comparação aumenta.

Isto se deve à lógica de funcionamento das negociações na bolsa de valores.

Apesar de os robôs, as plataformas e a própria B3 funcionar em ambiente digital seguindo pacotes de softwares computacionais quase perfectibilizados em sua programação e desempenho, as efetivas negociações dos ativos são eventos físicos e não virtuais.

Uma solicitação de negócio de compra é fechada contra uma solicitação de negócio de venda, dentro de uma ordem cronológica de eventos enfileirados que ocorrem um após o outro, em sequência e em momentos distintos, apesar de parecerem instantâneos aos nossos olhos visto serem realizados em frações quase infinitesimais de tempo.

Quem deseja negociar, comprando ou vendendo pode optar em agredir o mercado e fazê-lo no preço em que as negociações estão ocorrendo naquele momento ou apregoar um valor melhor para sua oferta, que será devidamente alocada em um livro, seguindo uma ordem cronológica de chegada e do valor desejado.

Tem preferência quem quiser vender mais barato ou comprar mais caro e quem chegou antes.

Desta forma podemos imaginar que, todas os players que desejam negociar um determinado ativo a um determinado preço, remetem suas ordens para a bolsa, que são alocadas no book de ofertas na ordem em que vão sendo recebidas e de acordo com o valor pretendido.

Como a B3 não discrimina as ordens enviadas em função do seu emissor, as ordens emitidas por robôs ou por players humanos vão sendo alocadas de maneira ordenada e sem privilégios nesta fila, no nível de preço desejado pelo emissor, uma após a outra conforme o momento em que vão chegando, no livro de ofertas.

Ocorre que, em vários momentos, apenas uma determinada quantidade de ordens são negociadas em uma fila, dentro de um nível de preço, levando à ocorrência de situações nas quais a ordem de um robô é alcançada pelas negociações executadas e a ordem de outro robô, gêmeo daquele, não.

Neste caso um robô pode realizar o trade e outro robô idêntico pode não ter aquele trade realizado, independente do resultado que possa vir dele, de gain ou de loss.

Isto vai gerar, com certeza, resultados divergentes na performance dos dois robôs, pelo menos neste intervalo de tempo deste trade que analisamos, pois, após o final do trade, um deles vai estar com o resultado igual a zero e o outro com um saldo positivo ou negativo.

De outra forma, mesmo quando utilizamos robôs que operam seus trades utilizando da emissão de ordens a mercado para iniciar suas negociações, a volatilidade presente no balanço dos preços do mercado financeiro pode levar dois robôs idênticos a entrarem em um mesmo trade com níveis de preços diferentes e, um alcançar seu alvo e o outro, não.
Também no fina deste trade, percebermos os robôs idênticos, com saldos diferentes.

Esses eventos que ilustramos pode ocorrer em maior ou menor grau, dependendo do tipo de estratégia do robô, gerando divergências nos resultados pontuais quando comparados, porém, não significando que haja erro no funcionamento dos mesmos.

E, este tipo de divergência, tende a diminuir e quase desaparecer na medida em que se aumenta o período de comparação, pois o somatório de resultados convergentes tende a ter um volume muito superior aos resultados
discrepantes, sendo absorvidos pela média geral da performance alcançada pelos robôs.

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Fácil por estar ao alcance de todos, bastando que se tenha um computador conectado à internet e acessível por requerer um investimento com capital inicial muito pequeno.

Esses dois fatores ajudam a explicar o alcance da impressionante marca de aproximadamente 4 milhões de CPFs estarem negociando junto à B3 atualmente, conforme informações veiculadas pela própria empresa. https://www.b3.com.br/pt_br/noticias/4-milhoes-de-pfs.htm

A grande questão é que, esta interface mais amigável e esta facilidade de acesso, não se traduziu necessariamente em ganho financeiro para os usuários. Segundo dados da própria B3, 95% dos investidores “pessoas físicas” perdem todo o seu dinheiro alocado nesta aplicação em poucos meses.

É difícil apontar um motivo exato que leva as pessoas a perderem o seu dinheiro nas operações. Podemos considerar que o sistema binário simples de comercialização dos ativos, onde basta decidir comprar ou vender, possa induzir aos iniciantes e até mesmo aos investidores mais aprofundados no tema a cometerem erros de avaliação e caírem nas armadilhas apresentadas a cada minuto no psicótico sobe e desce dos preços, sem nenhuma explicação concreta mais visível e onde até mesmo os melhores analistas se atrevem apenas a apresentar diagnósticos do que já passou e, raramente, prognósticos certeiros do que está por vir.

Por mais que se tenha disponível uma quantidade muito grande de informações econômicas e técnicas sobre a movimentação dos preços dos ativos, é quase impossível se precisar com certeza o que vai acontecer com eles no momento seguinte à efetivação de uma negociação.

De maneira mais simples, quando vamos negociar na bolsa, podemos comprar um ativo, acreditando que seu valor irá aumentar, para vendermos e obtermos lucro, ou vendemos um ativo, acreditando que seu valor irá diminuir, para recomprarmos mais adiante e, também, obtermos um lucro.

Porém, nesta lógica simples, é verdade também que, se após a compra do ativo, seu preço diminuir ou, após a venda, o preço aumentar, iremos ter um prejuízo.

Como dito acima, verificando que a variação dos preços não costuma obedecer a regras estabelecidas, começar uma negociação na bolsa de valores acaba sendo mais parecido como um jogo de adivinhação do que uma operação comercial bem embasada e definida.

Desta forma, o que se pode observar atualmente é a busca, por parte significativa dos pequenos investidores na bolsa, de conhecimento, econômico ou técnico, ou de pessoas de referência, que possam de alguma forma apontar o caminho a seguir.

Dentro dos estudos possíveis ao alcance dos usuários, a análise técnica desponta como um consistente norteador da atividade de negociador na bolsa de valores.

O rastro deixado pela movimentação dos preços e pelo volume de negócios realizados ao longo do tempo, vai acumulando uma enorme quantidade de dados sobre os quais se ergueu uma infinidade de métricas às quais passamos a chamar de indicadores e, sobre os quais, construímos uma numerosa e engenhosa teia de desenhos onde procuramos identificar os chamados padrões.

Padrões estes que, de alguma forma, podem conter a resposta para a pergunta que unifica todos os operadores do mercado.

Para onde os preços irão se movimentar no momento seguinte?

De posse destas ferramentas técnicas, conhecida como análise gráfica, os investidores passam a planejar suas operações, efetuando suas negociações com base na expectativa de movimento identificada por um padrão ou cenário conhecido, visto anteriormente e que, na maioria das vezes em que ocorreu, evoluiu desta ou daquela forma, possibilitando prever antecipadamente qual a posição correta a se assumir, se comprado ou se vendido.

Assim, de posse de estudos que despendem tempo e capacidade cognitiva privilegiada, os investidores se transformam em traders e passam a enfrentar o mercado bem mais preparados para a realização dos seus negócios.

Porém, mesmo operando em nível de trader, não significa que os problemas tenham desaparecido. Os erros de análise e de procedimentos continuam acontecendo, pois trata-se de uma atividade desempenhada por um ser humano, suscetível a falhas.

O estresse inerente a qualquer atividade que exige extrema atenção e tomada de decisões rápida mantém sua intensidade sobre o investidor, ainda mais quando se trata de ganhar ou perder dinheiro.

A necessidade de se estar focado no trabalho de operador de mercado durante toda a duração das 8 horas de pregão se demonstra extremamente exaustiva.

E, por fim, não é possível afirmar categoricamente que os resultados no médio prazo obtidos passam a ser melhores de quando se operava de forma amadora, ou seja, mesmo depois de adquirirem conhecimento, lançarem mão de muita informação gráfica e de indicadores de movimentação dos preços, a maioria dos traders amadores continua perdendo todo o seu capital.

Os vendedores de cursos e coaching prometem melhorias significativas nos resultados financeiros de seus alunos, mas até hoje, além de parcos depoimentos de estudantes mais impressionados, não verificamos nos grupos nos quais pesquisamos, um nível de satisfação plena sobre o alcance desta nova realidade financeira prometida.

Dentro deste quadro, que apresentamos de forma muito resumida, é onde surgem os robôs, como alternativa para assumir o papel de trader no lugar dos pequenos investidores.

Por definição, robô operador do mercado financeiro nada mais é do que um software que executa comandos de compra e de venda, dentro de parâmetros previamente configurados pelo seu usuário, de forma ininterrupta e integral ao longo dos pregões.

Lançando-se mão de estratégias automatizadas, o investidor pode apenas ligar ou desligar uma espécie de dublê de trader, com o conhecimento de análise gráfica embarcado no seu cérebro, desprovido dos fatores emocionais, que poderiam colocar em xeque uma boa operação, e com energia de sobra para enfrentar todas as horas de um pregão, segundo a segundo, todos os dias, ao longo do ano.

O que verificamos, atualmente, é que os robôs estão cada vez mais presentes no mercado de valores e a tendência para o futuro é um aumento exponencial desta participação. Desta forma, o robô deve ser visto e reconhecido como uma ferramenta de operação das negociações na bolsa de valores.

Ele não é uma máquina de fazer dinheiro ou um objeto perfeito que garante lucro fácil e consistente ao usuário.

Os robôs apenas repetem aquilo que foram programados para executar, durante todo o tempo no qual estão ligados, sem apresentar sinais de exaustão física ou psicológica.

Daí também podemos tirar a conclusão óbvia, de que a solução do problema nas perdas financeiras constatadas na bolsa de valores não está associada simplesmente ao uso de robôs, mas eles podem e devem ser usados como uma excelente ferramenta para se prover a disciplina e a metodologia necessária para que se alcançar a consistência nas metas financeiras desejadas.

A Autotrend® tem trabalhado incansavelmente para oferecer uma plataforma de suporte para robôs com as mais variadas estratégias, que operam em uma estrutura concebida dentro dos conceitos que imprimem a maior velocidade possível de negociação, pois seus servidores estão dentro do ambiente do data center da [B]3, em co-location, com garantia da menor latência do mercado e elevada segurança física.

Nos próximos documentos iremos aprofundar um pouco mais este assunto.

Esperamos que todos aproveitem este e os próximos materiais, que foram criados especialmente para os clientes da Autotrend®.

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