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Academia Kamla

Drawdown: o número que importa mais do que o retorno

2 min de leitura

Dois sistemas renderam 30% no último ano. O primeiro nunca esteve a perder mais de 6%. O segundo passou por uma queda de 45% antes de recuperar. São o mesmo resultado? Só no papel.

O que é o drawdown

Drawdown é a distância entre um pico da tua conta e o vale que se seguiu. O drawdown máximo é a pior dessas quedas em todo o histórico, o dia em que a tua convicção teria sido mais testada.

Se a conta foi de 10.000 a 12.000, caiu a 9.000 e recuperou, o drawdown máximo foi de 25% (de 12.000 para 9.000), mesmo que o ano tenha acabado positivo.

Porque é que importa mais do que o retorno

  1. A matemática é assimétrica. Perder 50% exige ganhar 100% só para empatar. Quedas grandes destroem mais do que parecem.
  2. É o teste do comportamento. O retorno é o que o sistema fez; o drawdown é o que TU terias de aguentar sem desistir. A maioria das pessoas abandona estratégias boas no fundo do drawdown, transformando perdas temporárias em permanentes.
  3. Denuncia o risco escondido. Retornos altos com drawdowns minúsculos em períodos longos são raríssimos. Quando o retorno é grande e o drawdown não aparece no material de venda, é porque não sobreviveria à publicação.

Perguntas que valem dinheiro

  • Qual foi o drawdown máximo deste sistema, e quando?
  • Quanto tempo demorou a recuperar (o "underwater period")?
  • O que é que o sistema faz durante um drawdown: continua igual, reduz exposição, trava compras novas?
  • Existe um limite automático (circuit breaker) que corta o risco se a queda passar de X%?

Um sistema maduro tem respostas mecânicas para isto, escritas antes da crise, não improvisadas durante.

O sinal de maturidade

Quem construiu um sistema a sério fala do drawdown sem que perguntes, porque o desenhou à volta dele. Quem só fala de retorno está a vender-te a metade bonita do gráfico.


No histórico público da Kamla, o drawdown aparece ao lado do retorno, no mesmo gráfico, porque só os dois juntos contam a história. Vê em kamla.ai/performance.