Avaliando a Confiabilidade de Dados para Robôs de Investimento [Parte 1]: Treinando em uma Corretora e Operando em Outra

Ao lidar com dados de mercado financeiro, a qualidade e a consistência das informações são cruciais, especialmente quando se trata de treinar robôs de investimento. Este artigo explora a comparação de dados históricos de um ativo entre duas corretoras diferentes e avalia a confiabilidade de usar os dados de uma corretora para treinar um robô que operará na outra.

Sincronização dos Dados

Para garantir uma comparação justa, é essencial que os dados estejam sincronizados no tempo. Se uma corretora tem mais dados que a outra, você pode:

• Remover barras exclusivas: Remover as barras que estão presentes apenas em uma das corretoras e manter apenas os intervalos de tempo que estão presentes em ambas. Isso ajuda a evitar vieses decorrentes de períodos não comparáveis.
  • Identificação de Intervalos Comuns:
    • Identifique os intervalos de tempo em que ambas as corretoras têm dados disponíveis.
    • Sincronize os dados removendo as barras exclusivas de uma das corretoras.

Avaliação Estatística e de Cointegração

Nesta seção, vamos analisar os dados de duas corretoras diferentes. A Corretora A é a corretora que possui os dados históricos que serão utilizados para treinar o robô de investimento. A Corretora B é a corretora na qual o robô de investimento vai operar. A seguir, são apresentados três testes essenciais para essa avaliação:

1. Estatísticas Descritivas

Para começar, é essencial analisar estatísticas descritivas dos dados históricos, como preços de abertura, fechamento, máxima, mínima e volumes de negociação. A comparação dessas estatísticas pode revelar discrepâncias ou similaridades importantes.

Médias e Medianas:

• Média: Indica o valor médio dos preços/volumes ao longo do período analisado.
• Mediana: O valor central que separa a metade superior da metade inferior dos preços/volumes.

Variâncias:

• Variância: Mede a dispersão dos preços/volumes em relação à média, indicando a volatilidade.

Máximos e Mínimos:

• Máximo: O maior preço/volume registrado.
• Mínimo: O menor preço/volume registrado.

Ao comparar as estatísticas descritivas da Corretora A e da Corretora B, procuramos por:

• Diferenças significativas nas médias e medianas.
• Desvios padrão elevados que indicam maior volatilidade.
• Máximos e mínimos discrepantes que podem indicar erros ou diferenças na captura de dados.

2. Correlação

A correlação é uma ferramenta poderosa para verificar a similaridade no comportamento dos preços entre as duas corretoras. O coeficiente de correlação varia de -1 a 1, onde:

• 1 indica uma correlação positiva perfeita.
• 0 indica nenhuma correlação.
• -1 indica uma correlação negativa perfeita.

Para calcular a correlação, utilizamos o coeficiente de correlação de Pearson. Esse coeficiente é obtido comparando-se a variação conjunta dos preços de ambas as corretoras com a variação individual de cada uma.

Uma correlação alta (próxima de 1) sugere que os preços das duas corretoras se movem de forma semelhante, tornando os dados da Corretora A potencialmente confiáveis para treinar robôs que operem na Corretora B.

3. Teste de Cointegração

A cointegração é usada para verificar se duas ou mais séries temporais têm uma relação de longo prazo estável, apesar das flutuações de curto prazo. Para isso, podemos usar o teste de Engle-Granger, que envolve:

1. Regressar os preços da Corretora B contra os preços da Corretora A usando uma regressão linear.
2. Analisar os resíduos da regressão para verificar se são estacionários, utilizando um teste de raiz unitária como o teste de Dickey-Fuller aumentado.

Se os resíduos forem estacionários, as séries são cointegradas, indicando uma relação de longo prazo estável entre os preços das duas corretoras.

Procedimento de Avaliação da Utilização dos Dados

Para avaliar se os dados da Corretora A são utilizáveis para treinar um robô que operará na Corretora B, podemos definir critérios específicos para os três testes mencionados:

1. Estatísticas Descritivas:
   • Critério: As médias, medianas e variâncias dos preços de abertura, fechamento, máxima, mínima de ambas as corretoras devem ser semelhantes. Diferenças significativas podem indicar inconsistências nos dados.
   • Passar: Se as diferenças percentuais entre as estatísticas descritivas das duas corretoras forem menores que um determinado limiar (por exemplo, 5%), os dados são considerados consistentes.
2. Correlação:
   • Critério: O coeficiente de correlação de Pearson entre os preços das duas corretoras deve ser alto (próximo de 1), indicando que os preços se movem de forma semelhante.
   • Passar: Se o coeficiente de correlação for superior a 0.9, os dados da Corretora A são considerados adequados para treinar robôs que operem na Corretora B.
3. Teste de Cointegração:
   • Critério: Os preços das duas corretoras devem ser cointegrados, indicando uma relação de longo prazo estável.
   • Passar: Se os resíduos do teste de cointegração forem estacionários (teste de Dickey-Fuller rejeita a hipótese nula de raiz unitária), os dados são considerados cointegrados e, portanto, utilizáveis.

Decisão Final:

• Passar em Todos os Testes: Idealmente, os dados da Corretora A devem passar em todos os três testes para serem considerados altamente confiáveis e utilizáveis para treinar robôs na Corretora B.
• Passar em Dois Testes: Se os dados passarem em pelo menos dois dos três testes (especialmente correlação e cointegração), ainda podem ser considerados utilizáveis, mas com ressalvas. Nesse caso, pode ser necessário realizar ajustes adicionais ou monitorar de perto o desempenho do robô.
• Passar em Apenas Um ou Nenhum Teste: Se os dados passarem em apenas um ou nenhum dos testes, eles não devem ser usados para treinar robôs na Corretora B, pois a inconsistência e a falta de confiabilidade são altas.

Conclusão

Comparar os dados históricos de um ativo entre a Corretora A e a Corretora B é essencial para garantir a confiabilidade dos dados usados no treinamento de robôs de investimento. A análise das estatísticas descritivas, correlação e cointegração, juntamente com a sincronização dos dados, fornece uma visão abrangente da qualidade e consistência dos dados. Uma alta correlação e cointegração entre os preços indicam que é razoável usar os dados da Corretora A para treinar um robô que operará na Corretora B, desde que outros fatores, como a qualidade da execução das ordens e as diferenças nos custos de transação, também sejam considerados.

No entanto, é importante lembrar que, independentemente de quão robusta seja a preparação e a análise dos dados, o mercado financeiro é inerentemente imprevisível. Mesmo com dados consistentes e estratégias bem elaboradas, há sempre o risco de perdas devido à volatilidade e eventos inesperados. Portanto, nunca há garantia de ganhos, e é crucial estar preparado para enfrentar surpresas e ajustar as estratégias conforme necessário.