ART Produções"Nossa carteira rendeu +30% ao ano nos últimos 5 anos."
Frase aparentemente impressionante. Na prática, quase inutilizável. Sem mais cinco dados, é impossível saber se isso é (a) gestão genuinamente boa, (b) sorte, (c) ilusão estatística, ou (d) overfitting puro. Este post mostra os números que importam e — talvez mais relevante — o que você deveria perguntar antes de acreditar em qualquer um deles.
Os números que importam
CAGR — Compound Annual Growth Rate
A taxa composta de crescimento anual. É o retorno equivalente ao ano que, composto, te leva do valor inicial ao valor final. Diferente da média aritmética dos retornos anuais — que superestima quando há volatilidade — o CAGR é o que você de fato consegue.
Cuidado 1: CAGR depende criticamente do ponto inicial e final. Se você começa o backtest em fevereiro/2009 (fundo do crash) e termina em janeiro/2021 (topo pré-Selic alta), o CAGR de qualquer carteira ações vai parecer mágico. Pergunte sempre: qual o período completo? Inclui pelo menos um ciclo bear?
Cuidado 2: CAGR isolado não diz nada sobre risco. Uma carteira com CAGR +20% e drawdown máximo de -70% é muito diferente de uma com CAGR +14% e drawdown máximo de -25% — a segunda é objetivamente melhor pra quem precisa do dinheiro em alguma janela.
Sharpe ratio
Retorno em excesso sobre a taxa livre de risco, dividido pela volatilidade. No Brasil, taxa livre de risco = CDI. (CAGR − CDI) / volatilidade anualizada.
Sharpe acima de 1,0 é raro e muito bom. Acima de 1,5 sugere algo entre "estratégia excepcional" e "backtest com viés". O IBOV historicamente roda Sharpe entre 0,3 e 0,6 — então qualquer coisa muito acima de 1,0 numa janela longa merece desconfiança técnica antes de admiração.
O VORTEX QSP entrega Sharpe de 0,96 em 7,3 anos walk-forward. Significativamente acima do IBOV (~0,53), mas dentro de faixa plausível pra estratégia multifatorial — não é o tipo de número que grita "overfitting".
Sortino ratio
Variante do Sharpe que penaliza só volatilidade de queda (downside deviation), não a de alta. Faz mais sentido economicamente — investidor não reclama de volatilidade positiva. Sortino acima de Sharpe é típico de estratégias assimétricas favoráveis.
Max drawdown
A maior queda peak-to-trough da curva de capital durante todo o período. É o número que mais machuca emocionalmente quando acontece. Estratégias com drawdown menor têm taxa de aderência muito maior — porque o investidor não desiste no meio do caminho.
O VORTEX QSP teve Max DD de -33,2% em 2020-2022 (pandemia + choque de juros). O IBOV teve -46,8% no mesmo período. 14 pontos percentuais menos é a diferença entre "carteira que machuca mas você aguenta" e "carteira que você liquida no fundo".
Information ratio
Alpha sobre o benchmark, dividido pelo tracking error. Mede consistência da outperformance. IR > 0,5 já é considerado excelente em equity quant; > 1,0 é raríssimo.
Beat rate
Percentual de janelas (anos, meses) em que a estratégia bateu o benchmark. O VORTEX QSP bate o IBOV em 6 de 8 anos — beat rate de 75%. Beat rates de 100% deveriam levantar suspeita; o mercado tem ruído suficiente pra ninguém ganhar sempre.
As três perguntas que separam honestidade de ficção
1. Qual o universo?
Uma estratégia "que rendeu 25% ao ano comprando small caps brasileiras" é radicalmente diferente de uma que rendeu o mesmo comprando blue chips do IBOV. Small caps têm mais alpha potencial mas também menos liquidez, mais slippage, e o backtest pode estar exagerado porque ações que faliram foram retiradas retroativamente do universo.
O VORTEX QSP usa universo IBrX-100 com liquidez mínima. É um universo conservador — alpha pode ser menor que em small caps, mas é replicável na vida real sem impacto de mercado relevante.
2. Qual o período?
Período curto demais (3-5 anos) não cobre regimes diferentes. Período longo (10+) corre o risco de fitar pra trás. Sweet spot empírico: 7-10 anos cobrindo pelo menos um bull e um bear. O VORTEX QSP cobre 7,3 anos incluindo pandemia, choque de juros, dois governos.
3. Qual a regra de saída?
Toda estratégia erra. A pergunta é: quando a sequência de erros chega, o que acontece? Estratégias com lógica de rebalance disciplinada (mensal, regras fixas) tendem a performar como o backtest sugere. Estratégias que dependem de "feeling do gestor" pra entrar e sair raramente performam o que dizem.
Sinais de alerta
Cuide-se especialmente de:
- Backtest sem custos. Indústria séria desconta 10-20 bps por lado em equities líquidos. Sem isso, qualquer número está inflado em 1-3 pontos percentuais ao ano.
- "Estratégia testada em 30 anos com retorno X%". Se a estratégia foi formulada em 2023 e testada em 30 anos até 2023, é overfitting por construção. O único teste honesto é forward — depois da data de formulação.
- Gráficos sem escala. Curva de capital sem eixo Y direito é manipulação visual. Sempre exija decomposição mês a mês.
- Foco em retorno absoluto sem comparar com IBOV+CDI. +15% a.a. é diferente em ambiente de Selic 13% (CDI ganha sozinho) e Selic 2% (CDI fica longe).
- Nenhum período de underperformance. Toda estratégia ativa tem janelas em que perde pro benchmark. Se o backtest mostra outperformance perfeita em todo mês, assuma cherry-picking.
Como o VORTEX QSP se apresenta
A página Performance publica todos os números — CAGR, Sharpe, Sortino, Max DD, beat rate, information ratio — com decomposição mês a mês completa, sem filtros. Meses bons e meses ruins aparecem do mesmo jeito. Inclusive os dois anos em que o VORTEX QSP perdeu pro IBOV.
Walk-forward sem look-ahead é descrito em detalhe no post Walk-forward backtest: como não enganar a si mesmo.
Para fechar
Performance histórica não garante performance futura. Esse disclaimer é verdadeiro mas insuficiente. A pergunta mais importante não é se o passado se repete — é se o método é replicável, auditável e disciplinado. Backtests rigorosos (walk-forward, parâmetros congelados, custos realistas) são condição necessária. Eles não dão garantia, mas separam conversa séria de marketing.
Tudo que o VORTEX QSP publica passou por esses critérios. Não significa que vai funcionar no próximo ciclo. Significa que se não funcionar, será porque o mercado mudou estruturalmente — não porque o backtest era ilusão.