Quais categorias de estratégias têm mais evidência real de sucesso — com fontes acadêmicas e institucionais
Este ranking não avalia as 1211 estratégias individualmente (a maioria é uma variação operacional de um punhado de ideias centrais). Em vez disso, ele avalia as categorias/famílias de estratégia com base em evidência publicada — artigos acadêmicos, papers de research houses (AQR, Bridgewater, CFM, Quantpedia) e estudos peer-reviewed — e não em backtests soltos ou opinião de fórum. Cada categoria recebe uma nota de 0 a 5 em quatro critérios:
Nota final = soma dos 4 critérios (0–20). Risco é reportado à parte — nota alta não significa risco baixo, significa evidência forte de que o prêmio existe.
| # | Categoria | Nota | Risco principal | Por quê |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Trend Following | 17/20 | Médio | 200 anos de dados, Sharpe positivo em quase todas as janelas de 10 anos |
| 2 | Momentum | 17/20 | Médio-Alto | 150 anos, 46 países, sem decaimento pós-publicação |
| 3 | Factor | 15/20 | Médio | Combos (Quality+Momentum) reduzem drawdown vs. fator isolado |
| 4 | Volatilidade (venda de prêmio) | 14/20 | Alto | Prêmio persistente, mas cauda gorda ("Volmageddon" 2018) |
| 5 | Multi-Ativos / Portfolio | 13/20 | Médio | All Weather 30 anos positivo, mas quebrou em 2022 (ações+bonds caindo juntos) |
| 6 | Opções (renda com risco definido) | 13/20 | Baixo-Médio | Iron Condor/Covered Call: prêmio de risco real, perda limitada por desenho |
| 7 | Fundamental (value/quality) | 13/20 | Médio | Robusto 1926–2007, mas perdeu ~metade do valor 2007–2020 ("value is dead") |
| 8 | Carry Trade | 11/20 | Alto | Lucrativo na média, mas ~1/3 do retorno é compensação por crash risk |
Um backtest de 200 anos em múltiplos setores de ativos mostrou Sharpe ~0.7, estatisticamente muito significativo; em janelas de 30 anos, versões rápida/média/lenta renderam Sharpe 0.87/1.12/0.81. Mesmo com convergência recente para Sharpe ~0.5 (crowding de CTAs), o sinal se mantém positivo em quase todas as janelas móveis de 10 anos — é a família de estratégias com a evidência histórica mais longa e mais consistente do catálogo.
Estudo de 2025 (van Vliet, Baltussen, Dom & Vidojevic) cobrindo até 159 anos e 46 países encontrou retorno positivo de momentum em 31/31 países com dado suficiente desde 1990 — e, ao contrário da maioria das anomalias, o prêmio não decaiu depois de publicado academicamente. O ponto fraco é o crash risk em reversões bruscas de mercado (2009), por isso versões "risk-managed" (que reduzem exposição em alta volatilidade) têm evidência ainda melhor que a versão pura.
Combinar fatores (ex.: Quality + Momentum) diversifica o timing de cada fator isolado — quando um capitula, outro tende a compensar. AQR e a indústria de smart-beta documentam isso de forma consistente. Fatores "baratos de calcular" com dados públicos (F-Score, Magic Formula) têm histórico decenal auditável.
O prêmio de risco de volatilidade (VRP) é um dos mais bem documentados em finanças: opções historicamente custam mais caro (IV) do que a volatilidade realizada subsequente. O retorno ajustado a risco rivaliza com o prêmio de risco de ações — mas com skew negativo e cauda gorda: "Volmageddon" (fev/2018) provou que perdas podem ser catastróficas sem hedge de cauda. Nota alta em evidência, risco real em execução.
O All Weather da Bridgewater bateu o portfólio 100% ações em risco-ajustado desde 1996, e frameworks simples (60/40, Ivy Portfolio, Permanent Portfolio) têm décadas de histórico público. O ponto fraco ficou claro em 2022: quando ações e bonds caem juntos (correlação foi de -0.20 para +0.65), a premissa central de diversificação quebra. Ainda assim, é a categoria com melhor relação evidência/simplicidade para quem não quer tradear ativamente.
Iron condor e covered call capturam o mesmo VRP acima, mas com estrutura de risco limitado por desenho (diferente de venda nua). Dados da Tastytrade mostram ~60–70% de win rate em iron condors de 45 DTE gerenciados a 21 DTE/50% de lucro. É mais acessível para o trader individual do que estratégias de volatilidade "puras" porque o risco máximo é conhecido antes de entrar.
Davis, Fama & French (2000) documentaram prêmio de valor robusto em 68 anos de dados. Mas desde 2007 o long-short de valor perdeu cerca de metade do seu valor acumulado enquanto growth liderou — o debate "value is dead" é real e não resolvido. Ainda vale a pena pela robustez histórica, mas com nota reduzida pela quebra recente do padrão.
Lucrativo na média (compra moeda de juro alto, vende de juro baixo), mas ~1/3 do retorno excedente é pura compensação por crash risk — um fator global de skewness explica mais de 80% do retorno excedente do carry. Evidência de consistência está concentrada no período 1998–2005; performance instável fora dessa janela.
Gatev, Goetzmann & Rouwenhorst documentaram até 11% a.a. em pares no período 1962–2002 — mas a lucratividade era concentrada antes de 1989 e caiu continuamente desde então, por decimalização, custo computacional caindo e crowding de fundos quant (D.E. Shaw, Citadel, Renaissance). A ideia central persiste, mas as receitas simples e publicadas já foram arbitradas.
Efeitos de calendário (Sell in May, January Effect, Turn of the Month) são criticados na literatura como possível artefato de data mining. Pesquisa sobre decaimento de sinais mostra que o Sharpe de preditores cai pela metade, em média, depois de publicados — e efeitos sazonais estão entre os mais fáceis de minerar em dados históricos longos.
Modelos de deep learning/RL para preço têm alto risco de overfitting e, diferente de trend following ou momentum, não têm décadas de track record público auditável — a maioria dos resultados publicados é backtest in-sample. Não há aqui uma métrica de "resistência à publicação" comparável às demais categorias porque a maior parte não foi testada out-of-sample de forma independente. Tratar como especulativo até prova em produção.