CTA trend following — TSMOM#
Se você leu as páginas até aqui, já conhece um único ofício: vender seguro. Esta página sai desse perímetro, porque a terceira estratégia não vende volatilidade — se tanto, como você verá, replica a compra dela. É um CTA trend following (na versão acadêmica: time-series momentum, TSMOM) sobre futuros diversificados em seis setores — índices acionários, Treasuries, moedas, metais, energia, agrícolas — que compra os mercados em alta e vende os em queda: a cada dia de pregão o bot lê o sinal dos retornos dos últimos 1, 3 e 12 meses de cada instrumento, assume posição na direção que daí resulta, dimensiona o tamanho em proporção inversa à volatilidade e se move apenas quando o desvio em relação ao alvo supera uma banda de não-trading. Eu a mantenho, operacional ao lado da TRPS e da DHCS, porque é o complemento natural das duas: a literatura a aponta como a estratégia líquida que melhor atravessa justamente os dois cenários — as quedas acionárias prolongadas e os regimes inflacionários — em que a venda de opções e a carteira colateral sofrem juntas. E não nasceu do nada: é a extensão de duas coisas que o sistema já fazia. A primeira é o roll dos futuros — o bot já rolava contratos para a guarda noturna e para o hedge da DHCS (página Futuros), e aqui aquela função de serviço vira o motor de uma estratégia autônoma. A segunda é o return stacking da página Capital efficiency: os futuros são mantidos na margem, então o prêmio do trend se empilha sobre a carteira e sobre o VRP já coletado, sem um dólar de capital dedicado. Descrevo o racional, o lado crítico da literatura, a receita exata, o universo, as expectativas honestas e os pontos fracos, nessa ordem.
Por que o trend paga#
O time-series momentum é, com toda a probabilidade, a anomalia mais documentada da literatura financeira: os mercados que subiram nos últimos 1-12 meses tendem, em média, a continuar subindo; os que caíram, a continuar caindo; além de 12-24 meses o sinal se inverte. O paper fundador de Moskowitz, Ooi e Pedersen (Time Series Momentum) o mede em 58 futuros de todas as classes; Babu e coautores (Trends Everywhere) o reencontram em 82 mercados, incluídos os descobertos depois da publicação da receita, que é o teste out-of-sample mais honesto que existe; Lempérière e os colegas da CFM (Two Centuries of Trend Following) o reconstroem desde 1800 com uma significância estatística — t-stat em torno de 10 — que neste campo não tem igual; Hurst, Ooi e Pedersen (A Century of Evidence on Trend-Following Investing) confirmam ao longo de um século que o prêmio é positivo em todas as décadas, incluídas as duas guerras mundiais. Não é um padrão frágil garimpado num canto dos dados: está em toda parte onde se olhe, há dois séculos.
Por que ele deveria persistir? As três explicações comportamentais clássicas — o conservadorismo dos investidores, que atualizam devagar demais as próprias convicções (Barberis, Shleifer e Vishny, A Model of Investor Sentiment), o overconfidence que faz atribuir a si os sucessos e ao acaso os fracassos (Daniel, Hirshleifer e Subrahmanyam, Investor Psychology and Security Market Under- and Overreactions), a difusão gradual da informação entre investidores que observam apenas um pedaço dela (Hong e Stein, A Unified Theory of Underreaction, Momentum Trading, and Overreaction) — produzem todas a mesma marca: sub-reação às notícias no horizonte de meses, sobrerreação e reversão além do ano. São vieses cognitivos documentados e estáveis, não ineficiências técnicas que um market maker veloz possa arbitrar; e o mecanismo funciona mercado por mercado, o que faz da versão time-series sobre poucos futuros a transposição fiel da teoria. A eles se soma um canal não comportamental que você já conhece: quem cobre riscos tem pressa, quem os absorve se faz pagar — as mesmas pressões de hedging que geram o VRP empurram os preços lentamente rumo ao novo equilíbrio, e o trend follower é o barqueiro que embolsa o pedágio.
Antes que a evidência convença você demais, porém, há uma advertência que muda todo o design: o prêmio por mercado individual é modesto — Sharpe 0,3-0,4, menos do que rende comprar e manter o acionário — e o valor da estratégia é de agregação. Os trends dos seis setores são quase descorrelacionados entre si, e juntar uns quinze mercados multiplica a relação retorno/risco por um fator que a literatura estima entre 2 e 4, conforme a amplitude do universo. O motor não é o sinal: é a diversificação.
O lado crítico#
Se a evidência é tão esmagadora, por que nem todo mundo faz isso — e por que a maioria de quem tentou desistiu? Antes da receita é preciso o advogado do diabo, porque sobre esta estratégia a literatura crítica é tão afiada quanto a celebratória, e o design que descrevo abaixo é filho mais da primeira do que da segunda. Huang e coautores (Time-Series Momentum: Is It There?) mostram que grande parte da significância estatística dos papers fundadores vem do drift de longo prazo dos mercados combinado com o vol scaling, não do sinal em si: a contramedida é comparar sempre a estratégia com benchmarks passivos equivalentes, nunca com o zero. Bhardwaj, Gorton e Rouwenhorst (Fooling Some of the People All of the Time) documentam que o prêmio bruto dos CTAs como indústria existia, mas as comissões — os 4,5% ao ano do 2 e 20 — o comiam por inteiro, deixando ao investidor um retorno de T-bill: a lição, para quem faz por conta própria, é que a ausência daquela cunha de fees é a única vantagem estrutural de que dispõe, e ela deve ser defendida com um turnover baixo e custos de execução vigiados como um orçamento de família. Daniel e Moskowitz (Momentum Crashes) localizam o risco característico do momentum: os crashes chegam nos repiques depois dos pânicos, quando a perna vendida se encontra do lado errado de um mercado que gira mais rápido que o sinal — a versão time-series sofre menos com isso do que a cross-sectional, mas não é imune. Ilmanen e coautores (How Do Factor Premia Vary Over Time?) medem ao longo de um século o decaimento fora da amostra dos prêmios fatoriais: um haircut de 20-50% em relação aos números publicados é a estimativa honesta do que espera quem implementa hoje, e — veredicto ainda mais útil — toda tentativa de timing macro dos prêmios produziu alphas negativos fora da amostra. Park e Irwin (What Do We Know About the Profitability of Technical Analysis?), por fim, lembram que o data snooping é a doença profissional do campo: milhares de regras testadas sobre os mesmos dados sempre produzem algum vencedor aparente.
As consequências de design são três, e inegociáveis: zero parâmetros otimizados (os lookbacks de 1/3/12 meses são constantes tomadas da literatura, não o resultado de uma busca no meu backtest); ensemble com pesos fixos em vez do lookback “melhor”; nenhum timing — nada de filtros macro, nada de pesos adaptativos, nada de reduções discricionárias. Cada complicação a mais é uma aposta a mais contra Park e Irwin.
A receita#
A boa notícia é que a receita inteira cabe numa página, e não por preguiça: depois do lado crítico, cada peça que você vê aqui embaixo é a mais simples da sua categoria, por escolha.
O sinal. Para cada instrumento, o retorno acumulado em 21, 63 e 252 dias de pregão (cerca de 1, 3 e 12 meses); de cada um toma-se apenas o sinal algébrico; a média dos três é o sinal da estratégia, que pode valer −1, −⅓, +⅓ ou +1. Só isso — e a simplicidade é deliberada: Levine e Pedersen (Which Trend Is Your Friend?) demonstram que todas as formas lineares de medir o trend (médias móveis, cruzamentos, filtros) são estatisticamente equivalentes, então escolhe-se a mais simples de implementar e testar. O ensemble serve a duas coisas: evita apostar num único horizonte e inclui os lookbacks curtos que — é o resultado de Hamill, Rattray e van Hemert (Trend Following: Equity and Bond Crisis Alpha) e de Harvey e coautores — geram a proteção nos crashes, onde o 12 meses sozinho chega sistematicamente atrasado.
O tamanho. A exposição-alvo de cada instrumento é o sinal multiplicado por um orçamento de volatilidade fixo — em torno de 2% do capital da estratégia por mercado — e dividido pela volatilidade do instrumento, estimada com uma média móvel exponencial dos retornos (centro de massa de 60 dias) e um piso prudencial na metade da volatilidade de longo prazo, porque os regimes de vol esmagada são exatamente aqueles em que não convém ser pego com as posições infladas. Mesma vol, mesma importância: um ponto de risco no cobre vale um ponto de risco no Nasdaq (é o equal-vol de Asness, Moskowitz e Pedersen, Value and Momentum Everywhere). A exposição é então arredondada para contratos inteiros — e em capital retail o arredondamento é parte do design, não um detalhe: com sinal a ⅓ muitos alvos quantizam a zero, o que funciona como banda de não-trading natural.
A banda. Opera-se apenas se o desvio entre posição-alvo e posição real supera 25% do alvo, além da granularidade mínima de um contrato. É a versão doméstica do resultado de Gârleanu e Pedersen (Dynamic Trading with Predictable Returns and Transaction Costs): com os custos de transação reais nunca se persegue o alvo exato, só se move quando o desvio vale mais do que a viagem. A consequência prática: a avaliação é diária, mas a frequência efetiva de trading fica perto da mensal, e as fricções esperadas permanecem na ordem de 0,3-0,6% ao ano — o orçamento dentro do qual, pela conta de Bhardwaj, a estratégia precisa poder sobreviver mesmo a custos duas ou três vezes maiores.
O vol targeting. Acima do nível dos instrumentos individuais, um multiplicador de carteira escala todas as posições para manter a volatilidade da estratégia perto de um alvo de 10% ao ano, com um teto de alavancagem de 1,5: quando a vol realizada da estratégia sobe, o tamanho desce, e vice-versa. É o volatility management de Barroso e Santa-Clara (Momentum Has Its Moments) e Moreira e Muir (Volatility-Managed Portfolios), que neste estilo corta a curtose pela metade e apara justamente as caudas dos momentum crashes de Daniel e Moskowitz — o único “timing” admitido pelo design, porque tem zero parâmetros livres e uma direção fixada de antemão: só pode reduzir.
Um mercado simulado e a mecânica da receita: os três sinais a 1, 3 e 12 meses (acima) se combinam na posição em degraus (abaixo), que o vol scaling redimensiona e a banda de 25% filtra. O lookback curto gira primeiro na inversão: é ele que compra a proteção. Números ilustrativos.
O universo: seis setores#
Em quais mercados, então? O universo de referência conta uns quinze instrumentos lógicos: três índices acionários (Nasdaq, Russell 2000, Dow), três pontos da curva dos Treasuries (2, 10 e 30 anos), três moedas (euro, libra, dólar australiano), três metais (ouro, prata, cobre), duas energias (WTI e gás natural), dois ou três agrícolas (trigo, soja, milho). A composição persegue as correlações, não o número: a curva de juros é representada pelas suas pontas e não pelo centro redundante, o complexo da soja conta como uma aposta só, e as classes historicamente mais generosas com o trend — FX, juros, commodities — pesam tanto quanto o equity, não menos (Fung e Hsieh, Empirical Characteristics of Dynamic Trading Strategies; Hutchinson e O’Brien documentam que as commodities são a única classe que paga durante as crises financeiras).
O duplo tamanho dos contratos. Cada instrumento lógico existe em duas variantes: o micro e o contrato standard full-size (o ouro em décimos de 10 dólares por ponto ou em lotes cheios de 100, o WTI em centésimos de 100 barris ou em lotes de 1.000, e assim por diante). Qual família se negocia é um parâmetro com três modos — só micro, só full, misto — e a escolha depende do capital: no capital atual os micros são obrigatórios, porque a volatilidade de um único contrato standard superaria o orçamento de risco do mercado inteiro em quase todo o universo, e a carteira colapsaria em duas ou três posições; à medida que o capital cresce, os full ficam convenientes (spreads mais estreitos, comissões relativas mais baixas), e no modo misto a migração é automática, instrumento por instrumento: quando a vol de um contrato full cabe no orçamento por mercado, o bot passa ao tamanho grande, com uma histerese que impede o pingue-pongue e a troca de família só com a posição fechada ou no roll. A estratégia é a mesma com 150 mil e com 3 milhões: muda só o tamanho do tijolo.
Duas exclusões deliberadas. O ES e o seu micro MES ficam fora do universo: são os instrumentos da guarda noturna da TRPS e do hedge da DHCS, e manter cada contrato atribuído a uma única estratégia faz da contabilidade das posições uma soma banal em vez de um quebra-cabeça. E as criptomoedas ficam fora com motivação plena: nenhum suporte no corpus histórico, oito anos escassos de dados, e no teste que conta — o crash da COVID — o bitcoin se moveu com o Nasdaq, acrescentando beta acionário exatamente quando as puts vendidas sofriam: o contrário do ofício para o qual esta estratégia existe.
No plano dos dados, os sinais correm sobre séries contínuas de retornos dos contratos detidos: no roll concatenam-se os retornos, nunca os preços, porque é o único jeito de medir o que um investidor teria de fato embolsado — Géczy e Samonov mostram que o momentum calculado sobre os preços spot das commodities é uma ilusão que nos futuros rolados se inverte. O roll segue o calendário de cada mercado e, nas commodities físicas, nunca ultrapassa o first notice day: um retail não aceita entrega de barris. A inclinação da curva — o carry — é medida e arquivada a cada ciclo, mas não move ordens: a literatura o promove como sinal complementar (Koijen, Moskowitz, Pedersen e Vrugt, Carry), mas o seu perfil de risco — perde nas recessões globais, em todas as classes ao mesmo tempo — é justamente aquele que a conta já possui em abundância via short put. O trend é o complemento; o carry, não.
O que esperar#
Os números honestos, depois do haircut fora da amostra de Ilmanen: um Sharpe líquido esperado entre 0,3 e 0,5 — não o 1,8 bruto dos backtests acadêmicos — com drawdowns fisiológicos de 20-25% e, esta é a parte difícil, possíveis estagnações plurianuais: a década 2010-2018 rendeu ao trend following cerca de 1% ao ano com o motor estatisticamente intacto (Babu e coautores, You Can’t Always Trend When You Want — o título diz tudo). Quem julga esta estratégia pelo extrato trimestral errou de página; o horizonte de avaliação é o ciclo inteiro, e o racional nunca foi o Sharpe sozinho: é o que este perfil de retorno faz ao resto da carteira, que é o assunto da próxima página.
E é a configuração em que o sistema roda agora: a estratégia CTA está operacional ao lado da TRPS e da DHCS, com um ciclo por dia no meio da manhã, o tamanho governado pelos orçamentos de volatilidade aqui descritos e um relatório mensal que me chega por e-mail na primeira segunda-feira do mês com retorno, custos e margem da perna (a mecânica está na página O bot CTA). Como sempre neste site, os números esperados são um dado de literatura e de crônica, não uma promessa: página Disclaimers.
Os pontos fracos#
Fecho com a lista do que pode machucar, porque é a parte que nenhum folheto põe na capa — e a parte que você precisa aceitar antes, não depois.
O whipsaw é a tarifa. Nos mercados laterais o sinal compra as máximas locais e vende as mínimas locais, perdendo pouco mas com frequência: é o prêmio de seguro que o trend follower paga — o exato espelho dos 15 centavos que a TRPS embolsa — em troca da convexidade nos movimentos prolongados. Quem não tolera longas sequências de pequenas perdas não tolerará esta estratégia.
Os gaps não estão cobertos. A convexidade do trend vive dos movimentos que duram semanas ou meses; num salto noturno de um dia — a noite do BoJ, a segunda-feira de 1987 — o sinal não tem tempo de girar, e a proteção da conta continua com os guardrails da seção Risk management e com as defesas da TRPS. Comprar esta estratégia como “cobertura de crashes” é comprá-la pelo motivo errado: ela cobre os declínios prolongados, não os raios.
A quantização. Em capital retail metade dos alvos vale 0 ou 1 contrato: a estratégia real persegue a teórica com um erro de arredondamento permanente, declarado e medido. Com os micros o erro é tolerável; ainda assim é um vento contrário que os backtests institucionais não têm.
As correlações nos dias ruins. A diversificação entre seis setores é o motor, mas nos regimes risk-on/risk-off as correlações sobem todas juntas e a vol de carteira supera o alvo exatamente quando menos se gostaria; Hurst e coautores identificam na correlação média entre mercados o único preditor monotônico da performance do estilo. O vol targeting mitiga, não elimina.
O abandono é o risco número um. A estatística mais impiedosa de Bhardwaj não diz respeito aos mercados, mas aos operadores: o padrão típico do CTA que fracassou é a recalibração depois do drawdown — mudar os parâmetros, “ajustar” o sinal, desligar tudo na mínima. Por isso os lookbacks são constantes e não parâmetros, e toda regra de redução tem a direção fixada de antemão: a estratégia é projetada para dificultar a mim mesmo o gesto que historicamente mata as suas semelhantes.
Resumo dos parâmetros (intervalos verossímeis): ensemble dos sinais a 1/3/12 meses com pesos fixos (constantes de projeto, não parâmetros); orçamento de volatilidade por instrumento de 1,5-2% do capital da estratégia; vol estimada por EWMA de 60 dias com piso na metade da vol de longo prazo; alvo de carteira de cerca de 10% ao ano com teto de alavancagem de 1,5; banda de não-trading de 25%; caps setoriais de 25-30%; cap de risco agregado de 50% do capital em volatilidade; freio de drawdown a 15% com os tamanhos cortados pela metade. Todo o resto — e é quase tudo — é esperar.
Resta a pergunta que decide se esta página merece existir: por que manter na carteira uma estratégia com metade do Sharpe das outras duas? A resposta não está nos seus retornos, mas no quando eles chegam, e é a próxima página.