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Artigos sobre backtest.

Viés de seleção em backtest: por que o melhor resultado engana

2026-11-11 · 9 min · Backtest e dados

Viés de seleção em backtest: como escolher a melhor estratégia entre muitas testadas infla os números, exemplos práticos e técnicas para medir o efeito real.

Amostra mínima para avaliar um robô de trading

2026-11-09 · 8 min · Backtest e dados

Amostra mínima para avaliar um robô de trading: margem de erro da taxa de acerto, quantas operações bastam e como planejar o teste na conta demo.

Simulação Monte Carlo no trading de robôs

2026-11-04 · 8 min · Backtest e dados

Simulação Monte Carlo no trading: o que é, como montar uma para um robô da Deriv, como ler drawdown e risco de ruína, e quais limites ela tem.

Como baixar o histórico de ticks da Deriv

2026-11-04 · 5 min · Backtest e dados

Como baixar o histórico de ticks da Deriv pela API (ticks_history), tratar o horário em UTC, pip_size, paginação, lacunas e ticks duplicados.

Como avaliar um robô de trading: checklist

2026-11-02 · 8 min · Robôs de trading

Checklist técnico para avaliar um robô de trading na Deriv: conexão, gestão de risco, histórico, backtest, métricas, amostra e sinais de golpe.

Taxa de acerto vs payout no robô de trading

2026-11-01 · 8 min · Backtest e dados

Taxa de acerto vs payout: como calcular o ponto de equilíbrio, a expectativa por operação, o efeito do gale e quantos dados você realmente precisa.

Métricas de desempenho de robô: o que medir

2026-11-01 · 5 min · Backtest e dados

Conheça as métricas de desempenho de robô de trading que importam: taxa de acerto, payoff, expectativa, fator de lucro, drawdown e tamanho da amostra.

Overfitting no trading: o que é e como evitar

2026-10-31 · 4 min · Backtest e dados

O que é overfitting no trading, por que um backtest perfeito costuma falhar ao vivo e quais testes ajudam a separar uma regra real de sorte.

Backtest de robô na Deriv: guia honesto

2026-10-30 · 9 min · Backtest e dados

Guia completo de backtest de robô na Deriv: dados de ticks, regras, custos, métricas, overfitting, validação fora da amostra e como ler os resultados.

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