Backtesting estratégia 9.1 do Larry Williams

Quando se trata de estratégias de negociação, Larry Williams é um nome que se destaca. Renomado por sua expertise nos mercados financeiros, Williams desenvolveu diversas abordagens de negociação bem-sucedidas. Uma de suas contribuições notáveis é o Setup 9.1, uma estratégia centrada na utilização de uma média móvel exponencial (EMA, na sigla em inglês) e que ganhou popularidade entre os traders que buscam uma abordagem sistemática para identificar oportunidades de negociação. Neste artigo, exploraremos os detalhes do Setup 9.1 e analisaremos seus princípios-chave e aplicação.

Compreendendo o Setup 9.1:
O Setup 9.1 gira em torno do conceito do ponto de reversão da EMA e sua relação com a ação do preço. Ao monitorar o comportamento da EMA e a confirmação por meio do fechamento das candlesticks, os traders podem se alinhar a possíveis reversões de tendência e aproveitar movimentos subsequentes de preço.

Princípios-chave do Setup 9.1:
1. Média Móvel Exponencial: A estratégia envolve a utilização de uma única EMA de 9 períodos, ou adaptada às preferências e ao intervalo de tempo do trader. A EMA atua como um indicador de tendência, fornecendo uma linha suavizada que reflete a direção subjacente do preço.

2. Ponto de Reversão da EMA: O Setup 9.1 busca um ponto de reversão na EMA, indicando uma possível mudança na tendência predominante. Quando a EMA começa a inclinar-se para cima, sugere uma mudança otimista, sinalizando uma potencial oportunidade de compra. Por outro lado, quando a EMA se inclina para baixo, indica uma mudança pessimista, sinalizando uma potencial oportunidade de venda.

3. Confirmação por Candlestick: A estratégia busca confirmação por meio do fechamento das candlesticks. Um sinal de compra é acionado quando o preço fecha um tick acima da candlestick que marca o ponto de reversão da EMA, validando a potencial reversão de tendência. Da mesma forma, um sinal de venda é acionado quando o preço fecha um tick abaixo da candlestick que marca a reversão da EMA.

4. Níveis de Stop: Uma ordem de stop-loss de compra é normalmente colocada abaixo da mínima da candlestick que marca o ponto de reversão da EMA, enquanto uma ordem de stop-loss de venda é colocada acima da máxima da candlestick que marca a reversão da EMA.

Para automatizar essa tarefa, utilizaremos o Python, que é uma linguagem de programação popular amplamente utilizada para análise de dados, incluindo análise financeira e do mercado de ações. O Python oferece um rico ecossistema de bibliotecas e ferramentas para manipulação de dados, visualização e cálculos estatísticos.

Uma maneira fácil de executar o código sem a necessidade de instalação ou configuração complexa é utilizar o Google Colab. Trata-se de uma plataforma gratuita baseada em nuvem que fornece um ambiente de notebook Jupyter, permitindo que você execute código Python diretamente no seu navegador, sem nenhuma configuração ou instalação. O Google Colab oferece acesso a recursos de hardware poderosos, como GPUs e TPUs, e permite a colaboração em tempo real com outras pessoas.

Acesse o site do Google Colab (https://colab.research.google.com), faça login com sua conta do Google e crie um Novo Notebook.

Na primeira célula do notebook, importe as bibliotecas necessárias para trabalhar com dados de ações, como pandas, backtesting e yfinance. Por exemplo:

Uma função calcula a EMA e outra define os pontos de entrada e saída para o Setup 9.1.

Agora, vamos definir nosso ativo/ação e os parâmetros para realizar o backtest.

Os resultados do backtest no índice Nasdaq mostraram um retorno de 3,14% ao longo de um período de 3 anos usando a estratégia 9.1, enquanto uma abordagem simples de compra e retenção (buy and hold) resultou em um retorno maior de 15,11%. No entanto, ao aplicar a mesma estratégia ao índice IBOV, obteve-se um retorno de 14,59%, superando a abordagem de compra e retenção, que resultou em uma diminuição de capital de 7,2%.

NASDAQ

IBOV

O código completo para a estratégia 9.1 pode ser acessado neste gist: SETUP9.1.ipynb. Outras otimizações podem ser exploradas para aprimorar o desempenho da estratégia e obter resultados melhores. Essas técnicas de otimização serão abordadas em um artigo separado, visando proporcionar uma compreensão abrangente de como maximizar o potencial da estratégia. Fique atento para o próximo artigo.