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Psicologia e risco

Por que a maioria dos traders pessoa física perde dinheiro

Segundo o estudo da AMF, o regulador francês do mercado financeiro, publicado em 2014, 89,4% dos 14.799 investidores pessoa física ativos em Forex e CFD perderam dinheiro em quatro anos. Quem enviava mais ordens, e ordens maiores, perdia mais, e a experiência não os fazia evoluir.

Por , publicado em . Leitura de 7 min.

Em 20 segundos

AMF, 2014
89,4% de clientes com prejuízo em quatro anos, perda média de 10.887 € por cliente.
ESMA, 2018
Entre 74 e 89% das contas de pessoa física perdem dinheiro com CFD.
As causas medidas
Mais ordens, ordens maiores, mais tempo de mercado: sempre perdas mais pesadas.
O que você controla
Seu risco por trade, o tamanho da posição, o número de ordens e seu diário.

Muita gente diz que quase todos os traders pessoa física perdem dinheiro. O número exato existe: ele vem de um estudo da AMF, que mede também o que diferencia as maiores perdas.

Este guia trata de números e comportamentos. Não é recomendação de investimento: o trading envolve um risco elevado de perda de capital.

Os números oficiais

O estudo da AMF

Em outubro de 2014, a Autorité des marchés financiers (AMF), o regulador francês do mercado financeiro, publicou um estudo sobre os resultados de investidores pessoa física no trading de CFD e Forex na França. Ele cobre quatro anos, de 2009 a 2012 (de 2010 a 2013 para um dos intermediários), e 14.799 clientes ativos.

Constatação da AMFNúmero
Clientes ativos estudados14.799
Parcela de clientes com prejuízo nos 4 anos89,4%
Parcela de clientes com prejuízo, ano a anoentre 83,3% e 84,2%
Resultado médio por cliente−10.887 €
Resultado mediano por cliente−1.843 €
Clientes que perderam mais de 50.000 € cada um722
Clientes que ganharam mais de 24.000 € cada um121

O resultado mediano indica que metade dos clientes terminou abaixo de −1.843 €. A média, mais pesada, é puxada para baixo por algumas perdas muito grandes.

A AMF também ressalta que os mercados financeiros, no conjunto, tiveram uma evolução positiva no período. As perdas, portanto, não se explicam por um contexto de mercado ruim.

O alerta da ESMA

Em 2018, a Autoridade Europeia dos Valores Mobiliários e dos Mercados (ESMA) restringiu a venda de CFD a investidores pessoa física em toda a União Europeia. Ela se baseou nas análises dos reguladores nacionais: de 74 a 89% das contas de pessoa física perdiam dinheiro, com perdas médias por cliente de 1.600 € a 29.000 €.

Desde então, todo fornecedor de CFD precisa exibir um aviso padrão. A versão padrão, definida na decisão da ESMA, informa que entre 74 e 89% das contas de investidores pessoa física perdem dinheiro ao negociar CFD. Cada fornecedor deve indicar ali a própria proporção, recalculada a cada três meses com base nos doze meses anteriores.

O que o estudo mediu

Além da taxa de perda, o estudo compara os clientes entre si. Quatro constatações se destacam.

  1. Mais ordens, mais perdas: os clientes que enviaram pelo menos 250 ordens em quatro anos, ou seja, 52% da população estudada, perderam em média 18.741 €. Acima de 5.000 ordens, a perda média chega a 75.394 €.
  2. Ordens maiores, perdas maiores: os clientes cuja ordem média passava de 10.000 €, com alavancagem, representavam 62% da população. Eles perderam em média 14.876 €.
  3. Nenhum efeito de aprendizado: a AMF acompanhou 1.881 clientes ativos em todos os anos. A parcela com prejuízo passa de 82,51% no primeiro ano para 87,56% nos quatro anos. A perda média deles cresce com o tempo: −4.989 € no primeiro ano, −26.745 € ao fim de quatro anos. O estudo conclui pela ausência de efeito de aprendizado.
  4. Os custos não explicam tudo: os custos de financiamento e as comissões medidos representam apenas 14,2% das perdas dos clientes. Os spreads não puderam ser medidos.

Os mecanismos por trás dos números

O estudo mede resultados. Ele não mede diretamente os comportamentos. Mas suas constatações batem com mecanismos bem conhecidos.

A alavancagem permite enviar uma ordem muito maior que o depósito. O estudo dá o exemplo de um depósito de 100 € que abre uma ordem de 20.000 € com alavancagem de 200. Uma pequena variação do preço vira então uma grande variação da conta.

Ganhos cortados cedo, perdas que correm soltas: os pesquisadores Hersh Shefrin e Meir Statman descreveram esse viés em 1985 com o nome de efeito disposição. O trader embolsa rápido um pequeno ganho, mas mantém uma posição perdedora esperando que ela volte. A relação risco/retorno real se deteriora sem que ele perceba.

Um tamanho que varia com o humor: sem risco definido antes, uma perda leva a arriscar mais para recuperar. A regra de 1% existe para cortar esse reflexo.

O tilt: depois de uma perda, a emoção toma o lugar do plano. Os trades se aceleram, as entradas fogem dos critérios, o stop é deslocado. Os sinais estão descritos no guia sobre tilt no trading. Eles se juntam à primeira constatação da AMF: ordens demais.

Padrões tomados como sinais: um padrão de candle não é uma certeza. Em cinco anos de Bitcoin em candles de 4 horas, nem o martelo, nem o doji, nem o engolfo se saíram melhor que um candle escolhido ao acaso na mesma situação.

O que você pode controlar

Você não controla o mercado. Você controla sua forma de operar, e cada constatação da AMF tem sua proteção:

  • Ordens demais: um plano escrito antes do pregão, e um limite de trades ou de perdas por dia.
  • Ordens grandes demais: um risco por trade definido com a cabeça fria, e um tamanho calculado a partir do stop.
  • Nenhum aprendizado: um diário de trading relido toda semana. A experiência sozinha não ensinou nada aos clientes estudados. Uma experiência anotada e relida tem pelo menos uma chance de ensinar.
  • Os custos: menos trades, e alvos distantes o bastante para que os custos pesem pouco.

Nenhuma dessas regras garante resultado. Elas limitam os estragos e tornam seus erros visíveis.

Treinar antes de arriscar

O estudo da AMF mostra que os erros custam caro quando cometidos com dinheiro real. Outro caminho é cometê-⁠los onde não custam nada, e medi-⁠los.

Essa é a ideia do TradaZen. O app mostra um gráfico real do passado, em uma data real, com a continuação escondida. Você escolhe Long, Short ou "Fico de fora", e então o mercado revela o que fez, com um saldo simulado. Você também pode manter seu diário no app. Para mais detalhes, leia a página sobre o simulador de trading ou experimente alguns exercícios de trading.

Um simulador tem limites. Ele não reproduz por completo a emoção do dinheiro real, e uma boa leitura em um gráfico passado não diz nada sobre um resultado futuro. O TradaZen não envia nenhuma ordem, não administra seu dinheiro e não dá nenhuma recomendação de investimento.

Perguntas frequentes

Qual a porcentagem de traders que perdem dinheiro?

Segundo o estudo da AMF, o regulador francês, publicado em 2014, 89,4% dos 14.799 investidores pessoa física ativos em Forex e CFD na França perderam dinheiro em quatro anos. A ESMA, por sua vez, cita uma faixa de 74 a 89% de contas com prejuízo em CFD na União Europeia.

Por que o trading de CFD faz perder tanto?

A AMF mediu três fatores: quanto mais ordens um cliente envia, quanto maiores são suas ordens e quanto mais ele se expõe no total, maior é sua perda. A alavancagem dos CFD amplifica cada um desses fatores.

Os traders experientes perdem menos?

Não no estudo da AMF. Entre os 1.881 clientes ativos em todos os anos, a parcela com prejuízo passou de 82,51% no primeiro ano para 87,56% em quatro anos, e a perda média deles aumentou. A AMF fala em ausência de efeito de aprendizado.

Os custos explicam as perdas?

Só em parte. Os custos de financiamento e as comissões medidos pela AMF representam 14,2% das perdas dos clientes. O restante vem dos próprios trades. Já os spreads não puderam ser medidos.

criou o TradaZen e o publicou na App Store com seu estúdio Devoria. Os cenários do app são gráficos reais do passado, nunca dados inventados.

O TradaZen é uma ferramenta de treino: as partidas usam dados de mercado do passado, com um saldo simulado. Não é uma corretora nem uma recomendação de investimento. O trading real envolve risco de perda de capital.

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