Esta simples carteira de 2 ativos superou o mercado 2x – então a melhorei ainda mais com IA

Os efeitos concretos da otimização genética em uma estratégia simples de rebalanceamento alavancado

Eu estava no Reddit e vi alguém postar talvez a estratégia mais simples (mas extremamente lucrativa) que já vi.

A estratégia é na verdade muito simples. Todo ano, rebalanceie seu portfólio para 50% UPRO e 50% GLD.

Vamos pensar sobre essa estratégia por um segundo. O UPRO é um ETF alavancado de 3x sobre o S&P 500. Isso significa que, se as 500 principais ações, em média, subirem 1% em um dia, o UPRO subirá 3. Inversamente, se essas ações caírem 1%, então o UPRO cairá 3.

Portanto, a estratégia é simples – em vez de investir no SPY, que compõe em média 10% ao ano, por que não aplicar um ativo alavancado E uma boa proteção ao mesmo tempo.

Algumas coisas interessantes que vi sobre essa estratégia original são:

Nos últimos 5 anos, essa estratégia DOBROU o retorno do S&P 500 com um nível de risco semelhante.

Desde 2010, essa estratégia ganhou 1300%, em comparação com 560% do SPY com risco semelhante, mas uma razão Sortino mais alta.

E até o momento, embora o mercado mais amplo esteja em baixa (queda de 4%), essa estratégia conseguiu um pequeno ganho (+2.7%).

E se eu pudesse clicar em um botão e a estratégia se tornasse instantaneamente muito melhor?

Melhorando essa estratégia com um clique de botão

Uma das características mais poderosas do NexusTrade é seu otimizador de algoritmo genético (GA). Algoritmos genéticos são inspirados na seleção natural e ajudam a encontrar soluções ideais para problemas complexos, evoluindo estratégias ao longo de muitas gerações.

Em termos simples, o algoritmo genético:

1. Criando múltiplas variações da sua estratégia
2. Testa cada uma contra dados históricos
3. Seleciona os melhores desempenhos
4. Criando novas estratégias “filhas” combinando elementos dos vencedores
5. Repete até encontrar resultados significativamente melhorados

Em vez de me ater a uma simples estratégia de rebalanceamento anual de 50/50, usei o algoritmo genético do NexusTrade para otimizar a frequência com que o portfólio deve ser rebalanceado.

Os resultados foram impressionantes, para dizer o mínimo:

Desempenho de 5 Anos (2020-05-10 a 2025-05-10)

A estratégia otimizada entregou um retorno de 220,34% em comparação com o retorno de 207,69% da estratégia original – uma melhoria de 6,1% no desempenho geral. Embora isso possa não parecer dramático à primeira vista, lembre-se de que este é um retorno adicional sobre uma estratégia que já teve um bom desempenho, com métricas de risco ligeiramente melhores.

Desempenho Desde 2010

Neste período mais longo, a otimização realmente brilha. A estratégia otimizada entregou 1451,29% de retorno em comparação com 1298,58% da original. Isso supera dramaticamente o retorno de 561% do SPY no mesmo período, quase triplicando o desempenho do mercado.

A estratégia otimizada ganhou 2,08% até o momento, comparado a 2,68% da original. Embora ligeiramente inferior à original nesse curto período, ambas as estratégias superaram significativamente o S&P 500, que caiu 3,98% durante o mesmo período. Isso demonstra a resistência de ambas as estratégias em condições de mercado desafiadoras.

Discussão

A diferença mais reveladora é a frequência de negociação: 19 negociações para a estratégia original em comparação com impressionantes 2.490 para a versão otimizada ao longo de cinco anos. Esse aumento de 131x levanta sérias preocupações práticas.

Estratégias de alta frequência backtestadas muitas vezes apresentam desempenho inferior na realidade devido ao slippage – especialmente com ETFs alavancados voláteis como o UPRO. Adicione custos de comissão, impacto de mercado ao escalar e impostos sobre ganhos de capital de curto prazo, e a diferença de desempenho provavelmente se ampliará consideravelmente.

Embora a estratégia otimizada mostre métricas de risco ligeiramente melhores (Sharpe: 0,67 vs 0,64, Sortino: 0,90 vs 0,85, perda máxima: 41,39% vs 45,05%), essas melhorias modestas podem não superar as fricções do mundo real.

Acompanhe o desempenho no mundo real de ambas as estratégias aqui:

• Rebalanceamento Anual UPRO/GLD Original
• Estratégia UPRO/GLD Otimizada

Dentro do NexusTrade, você pode marcar esses links, implementar qualquer uma das estratégias instantaneamente com um clique e ver se as otimizações backtestadas se mantêm nas condições reais do mercado e se conseguem manter sua vantagem teórica, apesar da frenética atividade de negociação.

Pensamentos Finais

Este experimento demonstra como a otimização por algoritmos genéticos pode aprimorar até mesmo estratégias de investimento simples. Com apenas um clique no NexusTrade, conseguimos melhorias de desempenho significativas enquanto mantivemos perfis de risco semelhantes – e o mais importante, você pode implementar qualquer uma das estratégias para negociação no mundo real instantaneamente.

Principais conclusões:

1. Estratégias simples podem ser extremamente eficazes – a abordagem básica UPRO/GLD superou significativamente o mercado
2. A otimização algorítmica encontrou maneiras eficientes de capturar retornos adicionais por meio de alocações mais dinâmicas
3. Ambas as estratégias mostraram resiliência durante quedas de mercado, destacando o valor de incluir GLD ao lado da exposição a ações alavancadas
4. NexusTrade permite que você implemente qualquer uma das estratégias na negociação do mundo real com um único clique – sem necessidade de codificação

Embora a otimização pareça impressionante nos backtests, lembre-se de que fatores do mundo real como slippage e impostos podem impactar o desempenho real. É por isso que acompanhar ambas as estratégias em tempo real é valioso – e por que o NexusTrade facilita tanto a implementação e o monitoramento.

Quer explorar a otimização de estratégias semelhantes para você mesmo? Junte-se à comunidade NexusTrade Discord, onde regularmente compartilhamos e discutimos estratégias quantitativas.

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