Trader Quantitativo: Playbook Avançado

Objetivo

Este guia organiza um fluxo profissional para trader quantitativo: hipótese -> dados -> sinal -> backtest -> validação estatística -> execução -> monitoramento.

Arquitetura mínima de um desk quant

1. Pesquisa: geração de hipótese econômica/comportamental testável.
2. Dados: OHLCV, microestrutura, fundamentais e eventos corporativos.
3. Modelagem: regras, fatores ou modelos estatísticos/ML.
4. Validação: robustez fora da amostra + testes de sobreajuste.
5. Execução: escolha de algoritmo e controle de impacto.
6. Risco: limites por estratégia, ativo, regime e portfólio.
7. Produção: observabilidade, alertas e critérios de desligamento.

Regra de ouro da pesquisa quant

Uma estratégia só entra em produção se sobreviver a três perguntas:

• Existe tese causal plausível?
• Sobrevive a custos reais (slippage, corretagem, emolumentos, spread)?
• Permanece estável em diferentes janelas, ativos e regimes?

Sem isso, o resultado é, na prática, data mining.

Pipeline recomendado (passo a passo)

1) Especificação prévia

• Escreva hipótese, universo, horizonte, frequência, custos e métrica principal.
• Defina de antemão o que invalida a estratégia.

2) Engenharia de dados

• Ajuste proventos/splits.
• Remova viés de sobrevivência.
• Controle timezone e calendário de pregão.
• Faça versionamento de dataset.

3) Backtest realista

• Ordem de execução coerente com o tipo de sinal.
• Latência e liquidez compatíveis com o timeframe.
• Simule parcial de execução quando necessário.

4) Validação estatística

• Use walk-forward.
• Faça stress por custos.
• Estime degradação esperada entre in-sample e out-of-sample.

5) Portfólio e risco

• Position sizing por volatilidade.
• Limites de concentração por ativo/setor.
• Stop de estratégia por drawdown e por quebra estatística.

Métricas que realmente importam

• Retorno anualizado e volatilidade anualizada.
• Sharpe e Sortino.
• Calmar (retorno / drawdown máximo).
• Turnover e custo por giro.
• Tempo médio de recuperação de drawdown.
• Estabilidade de fator de retorno por subperíodo.

Erros clássicos em trader quantitativo

• Otimizar parâmetros em excesso.
• Ignorar custo de execução.
• Não considerar mudança de regime.
• Validar em um único ativo/período.
• Confundir significância estatística com viabilidade operacional.

Checklist de entrada em produção

• Estratégia com tese econômica clara.
• Backtest com custos e liquidez realistas.
• Evidência fora da amostra.
• Limites de risco codificados.
• Regras de desligamento automáticas.
• Dashboard com PnL, risco e saúde de dados.

Referências essenciais

• Fama, E. F.; French, K. R. (2015). A five-factor asset pricing model. Journal of Financial Economics. DOI: 10.1016/j.jfineco.2014.10.010.
• Carhart, M. M. (1997). On Persistence in Mutual Fund Performance. Journal of Finance. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1997.tb03808.x.
• Kenneth R. French Data Library (descrição de fatores e séries históricas): https://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library/.