Análise e métricas

Bootstrap

Por Jarosław Wasiński (EN) • Publicado em: 23 out 2026

Um método de estimação da incerteza que retira repetidamente observações com reposição de uma amostra disponível e recalcula uma estatística, como a média. As estimativas resultantes ajudam a descrever a variabilidade amostral. O bootstrap básico ao nível da observação exige pressupostos adequados de independência; dados dependentes podem exigir reamostragem por blocos. Não gera crises ausentes dos dados nem demonstra, de forma independente, a vantagem de uma estratégia.

Exemplo. A amostra [−1R, −1R, +2R] tem média de 0R. Uma amostra bootstrap possível, [−1R, +2R, +2R], tem média de 1R. Esta única reamostra ilustra o mecanismo; é insuficiente para calcular um intervalo de confiança.

Como funciona

Especifique a estatística, o número de reamostras, o método do intervalo e a semente aleatória. Quando as perdas se agrupam ou as posições se sobrepõem, reamostrar operações individuais pode destruir a dependência relevante. Um bootstrap por blocos exige justificação do comprimento e da construção dos blocos.

Erro frequente

Não trate mais reamostras como um conjunto maior de dados reais. A reamostragem não corrige erros dos dados, custos omitidos de um backtest ou a seleção do melhor modelo usando o mesmo histórico.

Aprendizagem adicional

No curso: 15.4 Backtesting e testes prospetivos — métodos, evidência e armadilhas; 15.9 Diário de operações Forex — Múltiplo de R, esperança matemática, SQN e MAE/MFE. Fontes: SciPy: bootstrap.

Verificações da simulação

Compare a estabilidade entre sementes e repetições mantendo o método fixo. Registe o tratamento dos blocos, gaps e resultados extremos. Pouco ruído de simulação não demonstra que a amostra represente mercados futuros.

Perguntas frequentes

Bootstrap e Monte Carlo são sinónimos?

Não. Monte Carlo é uma família mais ampla de métodos de simulação. Um bootstrap pode usar simulação aleatória, mas o seu ponto de partida é uma amostra empírica.

Um milhão de reamostras são um milhão de operações novas?

Não. Processam a mesma amostra empírica sem acrescentar novo histórico de mercado.

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