Evidence-Based Technical Analysis

1. A Análise Técnica Deve Evoluir para uma Ciência Observacional

A principal tese deste livro é que a Análise Técnica (AT) precisa evoluir para uma ciência observacional rigorosa, se quiser cumprir suas promessas e continuar relevante.

Da Arte à Ciência. A análise técnica tradicional frequentemente se apoia em interpretações subjetivas e evidências anedóticas, parecendo mais uma arte popular baseada na fé do que uma ciência rigorosa. Para realmente cumprir sua promessa de prever movimentos futuros de preços, a AT deve adotar o método científico, fundamentado na observação objetiva e na inferência estatística. Essa evolução, chamada análise técnica baseada em evidências (ATBE), traça um caminho entre a fé cega e o ceticismo absoluto.

O Método Científico. O método científico é a única forma racional de extrair conhecimento útil dos dados de mercado e determinar quais métodos de AT possuem poder preditivo. Ele envolve formular hipóteses testáveis, coletar dados objetivos e usar análises estatísticas para avaliar as evidências. Embora o método científico não garanta sucesso, aumenta significativamente as chances de obter insights valiosos sobre o comportamento do mercado.

O Objetivo da ATBE. O objetivo da ATBE é construir um corpo de conhecimento sobre o comportamento do mercado o mais confiável possível, considerando as limitações da coleta de evidências e as capacidades de inferência. Isso implica um processo contínuo de testar, refinar e descartar ideias que não resistem ao escrutínio, conduzindo a uma compreensão progressivamente mais precisa da dinâmica do mercado.

2. A Análise Técnica Subjetiva Carece de Conteúdo Cognitivo

Grande parte da AT popular ou tradicional está no mesmo estágio em que a medicina se encontrava antes de evoluir de uma arte popular baseada na fé para uma prática fundamentada na ciência.

Afirmações Vazias. Métodos subjetivos de AT, caracterizados por sua imprecisão e dependência de interpretações pessoais, não atendem aos critérios para conhecimento legítimo. Como não podem ser testados ou refutados objetivamente, suas alegações de eficácia são essencialmente sem sentido. Exemplos incluem a análise clássica de padrões gráficos, linhas de tendência desenhadas à mão e o Princípio das Ondas de Elliott.

O Critério da Programabilidade. O teste decisivo para distinguir um método objetivo de um subjetivo é o critério da programabilidade: um método é objetivo se, e somente se, puder ser implementado como um programa de computador que produza posições de mercado inequívocas (compra, venda ou neutra). Todos os métodos que não podem ser reduzidos a tal programa são, por definição, subjetivos.

Abordagem Baseada na Fé. A AT subjetiva assemelha-se a uma religião, baseada na fé em vez de evidências. Embora seus defensores possam apresentar exemplos selecionados de sucesso, essas anedotas não compensam a ausência de validação estatística objetiva. A AT subjetiva não está apenas errada; é pior do que errada. Declarações que podem ser qualificadas como erradas (falsas) ao menos transmitem conteúdo cognitivo testável. As proposições da AT subjetiva não oferecem isso.

3. Conhecimento Errôneo Origina-se de Vieses Cognitivos

Embora o método científico não garanta extrair ouro das montanhas de dados de mercado, uma abordagem não científica quase certamente produzirá ouro de tolo.

Erros Sistemáticos. O conhecimento equivocado frequentemente surge de erros sistemáticos na forma como processamos informações, especialmente em situações complexas e incertas como os mercados financeiros. Esses vieses, ao contrário dos erros aleatórios, ocorrem repetidamente em circunstâncias semelhantes, tornando-os previsíveis e potencialmente evitáveis.

Psicologia Cognitiva. A psicologia cognitiva identificou inúmeros vieses e ilusões que distorcem nossas percepções e processos de aprendizagem. Entre eles estão:

• Viés de excesso de confiança
• Viés de autoatribuição
• Viés retrospectivo
• Viés de confirmação

Mau Ajuste. A inteligência humana, embora poderosa, é mal adaptada para fazer julgamentos precisos em ambientes incertos. Nossos cérebros evoluíram para encontrar padrões, mas não necessariamente para distinguir os válidos dos inválidos. Isso nos predispoõe a adotar crenças falsas, especialmente ao lidar com fenômenos complexos como os mercados financeiros.

4. Excesso de Confiança e Autoatribuição Distorcem a Realidade

Em geral, as pessoas são excessivamente confiantes.

O Viés de Excesso de Confiança. As pessoas tendem a superestimar suas habilidades e conhecimentos, fenômeno conhecido como viés de excesso de confiança. Isso é especialmente pronunciado em tarefas difíceis ou impossíveis, como prever tendências de mercado no curto prazo.

O Viés de Autoatribuição. O viés de autoatribuição distorce ainda mais nossa percepção da realidade ao atribuir sucessos às nossas habilidades e fracassos a fatores externos. Essa interpretação autojustificadora reforça o excesso de confiança e dificulta o aprendizado com os erros.

A Ilusão do Conhecimento. A ilusão do conhecimento é uma confiança falsa no que sabemos — tanto em quantidade quanto em qualidade. Baseia-se na premissa equivocada de que mais informação deveria se traduzir em mais conhecimento.

5. O Viés Retrospectivo Cria uma Validade Ilusória

O viés retrospectivo cria a ilusão de que prever um evento incerto é mais fácil do que realmente é, quando o evento é visto em retrospecto, após seu desfecho ser conhecido.

Conhecimento do Resultado. O viés retrospectivo distorce nossa percepção dos eventos passados, fazendo-os parecer mais previsíveis do que realmente foram. Isso gera uma falsa sensação de confiança em nossa capacidade de fazer previsões.

Ambiguidade Ocultada. Na AT subjetiva, a ambiguidade inerente a padrões gráficos e indicadores é frequentemente ocultada pelo conhecimento do resultado. Depois do fato, é fácil notar seletivamente características que parecem ter previsto o desfecho, enquanto se minimizam sinais contraditórios.

Previsões Falsificáveis. Para combater o viés retrospectivo, os praticantes subjetivos deveriam fazer previsões falsificáveis, especificando claramente as condições sob as quais suas previsões seriam consideradas erradas. Isso permite avaliação objetiva e feedback, reduzindo a ilusão de validade.

6. Narrativas Ofuscam os Fatos Objetivos

Existe um conflito entre nosso desejo por conhecimento e nosso desejo de que ele seja entregue na forma de uma boa história.

O Poder das Histórias. Os seres humanos são contadores de histórias por natureza, e narrativas exercem forte influência sobre nossas crenças. Histórias envolventes, com detalhes vívidos e apelo emocional, podem ser mais persuasivas do que fatos objetivos.

Distorção da Verdade. O desejo por uma boa história pode levar à distorção em relatos de segunda mão. Os narradores podem enfatizar seletivamente certos aspectos e minimizar outros para criar uma narrativa mais atraente, mesmo que isso comprometa a verdade.

Princípio das Ondas de Elliott. O apelo duradouro do Princípio das Ondas de Elliott pode ser atribuído à sua história abrangente de causa e efeito, que promete decifrar o passado do mercado e prever seu futuro. Contudo, sua flexibilidade e regras pouco definidas dificultam testes objetivos.

7. O Viés de Confirmação Reforça Crenças Existentes

Uma vez formada uma crença, filtramos as informações de modo a sustentá-la.

Percepção Seletiva. O viés de confirmação é a tendência a favorecer evidências que confirmam nossas crenças pré-existentes e a rejeitar aquelas que as contradizem. Esse viés dificulta o aprendizado e reforça o conhecimento equivocado.

Critérios de Avaliação Vagos. Critérios vagos de avaliação na AT subjetiva facilitam o viés de confirmação. Ao notar seletivamente evidências favoráveis e minimizar as contrárias, os praticantes mantêm suas crenças mesmo diante de resultados insatisfatórios.

O Crente Inteligente. Ironicamente, pessoas mais inteligentes podem ser mais suscetíveis ao viés de confirmação, pois são melhores em construir racionalizações para suas crenças e defendê-las contra desafios.

8. Correlações Ilusórias Levam a Previsões Falsas

Uma correlação ilusória é a percepção falsa de uma relação entre um par de variáveis.

Variáveis Binárias. Métodos subjetivos de AT podem ser vistos como afirmando uma correlação entre duas variáveis binárias: a presença ou ausência de um padrão e a ocorrência ou não do resultado previsto.

A Célula Superior Esquerda. As pessoas tendem a focar em casos confirmatórios, onde o padrão ocorre e o resultado previsto se segue, negligenciando outras possibilidades. Isso pode levar à percepção de correlações ilusórias, onde se vê uma relação mesmo quando ela não existe.

Variáveis Binárias Assimétricas. Correlações ilusórias são especialmente prováveis quando as variáveis envolvidas são binárias assimétricas.

9. Heurísticas Podem Levar a Erros Sistemáticos

Para simplificar, existem basicamente dois tipos de processos de pensamento: automáticos e controlados.

Atalhos Mentais. Para lidar com a capacidade limitada de processamento da mente, usamos atalhos mentais chamados heurísticas de julgamento. Essas regras práticas são geralmente úteis, mas também podem levar a erros sistemáticos de julgamento.

A Heurística da Representatividade. A heurística da representatividade, que envolve julgar a probabilidade de um evento com base em sua semelhança a um estereótipo, pode levar à ilusão de tendências e padrões em dados aleatórios.

A Heurística da Disponibilidade. Usamos a heurística da disponibilidade para estimar a probabilidade de eventos futuros. Ela se baseia na noção razoável de que quanto mais facilmente conseguimos lembrar uma classe particular de eventos, maior a probabilidade de que esses eventos ocorram no futuro.

10. O Método Científico: Um Caminho Rigoroso para o Conhecimento

De todos os tipos de conhecimento que o Ocidente deu ao mundo, o mais valioso é o método científico, um conjunto de procedimentos para adquirir novo conhecimento.

Realidade Objetiva. A ciência assume a existência de uma realidade objetiva que pode ser compreendida por meio da observação e experimentação. Isso contrasta com abordagens subjetivas que dependem de interpretações pessoais e intuição.

Explicação e Previsão. O objetivo da ciência é descobrir regras que prevejam novas observações e teorias que expliquem observações anteriores. A precisão preditiva e o poder explicativo são critérios-chave para avaliar o conhecimento científico.

Falsificabilidade. Uma hipótese científica deve ser falsificável, ou seja, passível de ser testada e potencialmente refutada por evidências empíricas. Isso distingue a ciência da pseudociência, frequentemente caracterizada por afirmações não testáveis e resistência ao desafio empírico.

11. O Viés de Data Mining Distorce Resultados de Backtesting

Embora o método científico não garanta extrair ouro das montanhas de dados de mercado, uma abordagem não científica quase certamente produzirá ouro de tolo.

O Viés de Data Mining. Data mining, o processo de buscar padrões em grandes conjuntos de dados, pode levar a um viés positivo no desempenho observado das regras selecionadas. Esse viés ocorre porque a regra vencedora pode ter se beneficiado de sorte durante o backtest, o que é improvável que se repita no futuro.

Fatores que Influenciam o Viés. A magnitude do viés de data mining é influenciada por vários fatores, incluindo o número de regras testadas, o número de observações usadas para calcular estatísticas de desempenho e a correlação entre os retornos das regras.

Métodos Computacionais Intensivos. Métodos estatísticos intensivos em computação, como o Reality Check de White e o método de permutação Monte Carlo, podem ajudar a mitigar o viés de data mining ao gerar distribuições amostrais que levam em conta os efeitos da mineração de dados.

12. A Parceria Humano-Computador é o Futuro da Análise Técnica

Convido meus colegas a dedicarem suas energias a acrescentar conhecimento legítimo, em vez de defender o indefensável.

Sinergia. O futuro da AT reside na parceria entre especialistas humanos e computadores, aproveitando suas forças complementares. Humanos são excelentes em propor novas ideias e formular hipóteses, enquanto computadores são superiores no processamento de grandes volumes de dados e na identificação de padrões complexos.

O Papel do Especialista. O papel do especialista em AT é propor indicadores informativos e especificar o problema a ser resolvido pelo software de data mining. Isso requer expertise no domínio, criatividade e profundo entendimento da dinâmica do mercado.

Responsabilidade Ética. É responsabilidade ética e legal de todos os analistas fazer recomendações com base razoável, evitando alegações infundadas. Evidências objetivas, obtidas por métodos científicos rigorosos, são a única base razoável para afirmar que um método de análise tem valor.

Última atualização: March 21, 2025