Um dos maiores problemas das médias móveis, principalmente para sistemas operacionais automáticos, ou automatic trading systems, está no fato de que elas são muito vulneráveis ao sobreajuste, que é quando se faz um ajuste com excesso de detalhismo sobre a análise de dados do passado, que provavelmente nunca irão se repetir no futuro.
Nesse ponto, a adoção de setups dinâmicos, como veremos nesse livro, ajuda bastante a diminuir o sobreajuste, uma vez que faz a estratégia depender menos de um ajuste específico de períodos.
Evidentemente que você poderia fazer isso de forma manual, como por exemplo, refazer seu backtesting diariamente. Mas nesse caso, como sempre digo, estaremos fazendo o trabalho do robô, perdendo o sentido de termos um sistema automático ajustado constantemente de forma discricionária.
E, no mínimo, a solução mais elegante é o robô fazer sua própria mudança de ajustes, sendo que apresentarei três opções para isso, com modos de operação pessimista, realista e otimista, e com quatro possibilidades de combinação de períodos, para duas médias móveis, conforme diferentes estados assumidos pelo nosso trading system, a partir da medição de seus resultados no mercado. Na verdade, buscamos, mais que elegância, eficácia e ajuste automático a partir da percepção dos resultados fora de nossas expectativas.
Nos ajustes de setups dinâmicos, também iremos modificar a nossa exposição no mercado, alterando o volume de operação, conforme a análise desses estados pelos algoritmos de reação a perdas que forem escolhidos. E, para os três modos de operação apresentados, serão fornecidos exemplos de setups reais, com relatório e análise ordem a ordem dos ajustes feitos e de seus resultados, para facilitar o entendimento da abordagem proposta.
