PPTFPercentual de aprovação num challenge
O percentual de aprovação num challenge não se pode saber — se pode calcular para a sua estatística. O modelo roda a fase quatro mil vezes e mostra o que atrapalha mais vezes: o limite diário, o máximo ou a falta de operações.
Cálculo
A mediana de operações até a meta é — —. Quatro mil simulações para cada conjunto de entradas, gerador de números aleatórios com semente fixa: com os mesmos parâmetros o resultado é sempre o mesmo, do contrário duas variantes não se podem comparar. É um modelo, e não um prognóstico; as premissas estão nomeadas abaixo.
Quantas pessoas passam um challenge de fato
Estatística pública confirmada pelas próprias firmas não há. Os agregadores do setor prop publicam estimativas: a aprovação num challenge é de 5–10 %, nos programas de futuros de uma fase é maior; pelo menos um pagamento recebe cerca da metade dos que chegam à conta funded. São sites comerciais, e não a fonte primária, por isso os números valem ser mantidos como ordem de grandeza, e não como fato.
O cálculo próprio é mais útil que uma média alheia por uma razão: a média inclui também quem operou com um volume em que o limite diário era furado no terceiro stop. A sua probabilidade depende dos seus números, e ela se vê de imediato — vale mover o controle do risco e observar como muda a distribuição dos desfechos.
O que mostra a distribuição dos desfechos
- A reprovação pelo limite diário predomina
- O volume é grande demais: uma série de stops comuns encerra o dia. Corrige-se reduzindo o risco por operação, e não com precisão de entradas.
- A reprovação pelo limite máximo predomina
- O volume é moderado, mas falta vantagem: a conta escorrega lentamente. Reduzir o risco aqui apenas estica o escorregamento.
- Muitos casos de «faltaram operações»
- O risco é pequeno demais para essa meta. A probabilidade de reprovação é baixa, mas você também não chega à meta — a fase bate no limite de operações ou no prazo.
Por que o modelo dá mais que as estimativas dos agregadores
Nas entradas padrão o modelo mostra cerca de 43 % de aprovação, e os agregadores dão 5–10 %. Não é contradição: os números respondem a perguntas diferentes. O modelo calcula o que acontece se os seus winrate e R médio forem realmente esses e permanecerem assim por toda a distância. O agregado conta todos os que compraram um challenge — inclusive quem não tem vantagem nenhuma e quem tomou o dobro do volume admissível.
Verificar isso se pode aqui mesmo: coloque risco de 2,5 % em vez de 1,5 % — a aprovação cai quase à metade com o mesmo winrate e R. A vantagem não mudou; mudou apenas o volume. É daí que vem, principalmente, a diferença entre o número do modelo e a média do mercado.
O não óbvio: o número de operações por dia decide qual limite o interromperá
- Poucas operações por dia
- Com três operações o limite diário quase não dispara: os prejuízos não chegam a se acumular dentro de um mesmo dia, e a reprovação vem pelo limite máximo — por escorregamento lento.
- Muitas operações por dia
- Com cinco ou mais o quadro se inverte: o limite diário se torna a principal causa de reprovação, porque uma série de três ou quatro stops cabe num único dia.
- O que fazer com isso
- É um controle, não uma constante: coloque o seu número real de operações. Uma mesma estratégia com a mesma estatística passa o challenge de modos diferentes, dependendo de como as operações se distribuem pelos dias.
Premissas do modelo
O cálculo é honesto exatamente na medida em que as suas premissas são corretas. Elas são simples, e as quatro elevam a probabilidade em relação à realidade — logo, o número obtido vale ser considerado um limite superior.
| Premissa | Como é na vida |
|---|---|
| Todas as operações são independentes | As séries se agrupam: o mercado muda de regime, e os prejuízos vêm em blocos |
| O R é igual em todas as operações | O R real é disperso, e a cauda de prejuízos grandes é mais grossa que no modelo |
| O winrate é constante | Ele muda junto com o regime do mercado e com o seu estado |
| Não há slippage nem gaps | O stop é executado pior que o preço nas notícias e nas aberturas |
Por isso o modelo não responde à pergunta «eu vou passar». Ele responde a outra, mais útil: qual dos limites o interromperá primeiro — e o que mudar para que isso deixe de ser a principal causa de reprovação.
Como se calcula
Fórmula analítica esse problema não tem: o desfecho depende da ordem das operações, e não apenas da composição delas. Por isso o cálculo é por enumeração — quatro mil tentativas simuladas, em cada uma as operações vêm uma após a outra até ocorrer um dos quatro desfechos.
| Passo do modelo | O que acontece | No exemplo |
|---|---|---|
| Uma operação | com a probabilidade do winrate, lucro de R riscos; caso contrário, prejuízo de um risco | 42 % de +1,5R, 58 % de −1R |
| Um dia | o número definido de operações seguidas; o negativo diário se acumula dentro do dia | 5 operações por dia |
| Desfecho da tentativa | meta da fase, limite diário, limite máximo ou fim do limite de operações | 10 % · 5 % · 10 % · 200 operações |
| Resultado | parcela das tentativas terminadas em cada um dos desfechos | 43,1 % passam |
A esperança de uma operação se calcula em separado e é exibida no veredito: winrate × R − (1 − winrate). Com winrate de 42 % e R médio de 1,5, isso é +0,05 risco por operação — vantagem existe, mas é fina, e é justamente por isso que o desfecho depende tanto dos limites.
Por que o resultado não muda ao recarregar. O gerador de números aleatórios é determinístico: as mesmas entradas dão o mesmo número. Isso foi feito de propósito — do contrário duas pessoas com os mesmos números obteriam resultados diferentes e não poderiam conferi-los.
Como ler o resultado
O número absoluto de por cento aqui é menos útil que a distribuição das causas de reprovação: ela mostra o que exatamente mudar. Veja qual dos três desfechos de reprovação é o mais frequente.
É útil verificar também o inverso: coloque risco de 0,5 % e veja como a probabilidade de aprovação cai não por causa dos limites, mas pelo esgotamento das operações. Um ótimo de volume existe, e ele não está na borda da faixa — essa é a conclusão menos óbvia do modelo.
Perguntas frequentes
Por que com as mesmas entradas o resultado não muda?
O gerador de números aleatórios trabalha com semente fixa. Isso foi feito de propósito: com aleatoriedade «de verdade» o número flutuaria a cada movimento do controle, e comparar dois conjuntos de parâmetros seria impossível.
Que winrate e R colocar se não tenho estatística?
Nenhum. Números colocados «a olho» dão uma resposta em que não se pode acreditar — e ela parece tão convincente quanto uma verdadeira. Primeiro duzentas operações do seu histórico, depois o modelo.
Por que reduzir o risco não sempre aumenta a probabilidade?
Porque isso age nos dois sentidos: a reprovação por limite fica mais rara, mas você chega à meta da fase mais devagar e bate mais vezes no limite de operações. No gráfico isso se vê como um escoamento de «limite diário» para «faltaram operações». O ótimo normalmente não está na borda.
O modelo considera os dias mínimos de negociação?
Não, para isso existe o plano por dias: ali os dias mínimos e a consistency rule definem o prazo da fase. Aqui se calcula a probabilidade de chegar à meta sem violar os limites de drawdown.
O que é o R médio e como calculá-lo?
É a relação entre a operação lucrativa média e o prejuízo médio, expressa em unidades de risco. Some todos os lucros, divida pelo número deles, faça o mesmo para os prejuízos, e divida o primeiro pelo segundo. R = 1,5 significa que o ganho médio é uma vez e meia maior que a perda média.
Por que quatro mil simulações, e não mais?
Porque adiante o número deixa de mudar dentro de um décimo de por cento, e o cálculo deve ser instantâneo ao mover o controle. Mais simulações dariam o mesmo número e um atraso perceptível.
Quantas operações são necessárias no histórico para se poder acreditar no modelo?
Cerca de duzentas, no mínimo. Numa amostra menor o winrate e o R médio ficam estimados de forma grosseira: um deslocamento de cinco pontos percentuais muda a probabilidade de aprovação muitas vezes.
Por que o modelo não considera séries seguidas?
Porque ele considera as operações independentes, e na vida elas se agrupam: o mercado muda de regime, e os prejuízos vêm em blocos. É uma das quatro premissas, e todas elas elevam a probabilidade. O número obtido é um limite superior, e não uma estimativa.
É possível comparar duas firmas com este modelo?
Sim, e essa é a sua aplicação principal. Coloque a sua estatística e os limites da primeira firma, anote a distribuição dos desfechos, depois os limites da segunda. A semente é fixa, por isso a diferença nos números virá das condições, e não do azar.
O que importa mais para a aprovação: o winrate ou o R?
O produto deles. Um winrate de 40 % com R = 2 dá esperança positiva, e um winrate de 55 % com R = 0,8 dá negativa. Por isso comparar estratégias apenas pelo winrate não faz sentido.
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