analisando o churn de uma estratégia na qual estava a trabalhar.

neste modelo, o custo de negociação era cerca de 5% do património por ano, o que é bastante elevado. a rotatividade também é um pouco alta considerando a natureza da estratégia.
35% das operações entram e saem no mesmo dia e 59% das operações desaparecem completamente até ao 3º dia. isso seria aceitável se a estratégia fosse de frequência média, mas esse não é o caso.
32% dos custos totais vêm dessas operações de ida e volta.
esta estratégia obviamente tem um problema de churn gerado por controlos fracos de churn na fronteira dos slots disponíveis na carteira. isto não é tanto um problema de estratégia, pois a estratégia tem uma vantagem decente, mas mais uma falha de design.
por exemplo, vamos supor que permites abrir 50 posições a qualquer momento. o que acontece com essas posições, digamos, que estão nos 10% inferiores, e que caem ligeiramente dessa lista superior, sem qualquer melhoria significativa na vantagem? quanto estás realmente a receber por esse ajuste? e a resposta é que, na maioria dos casos, a mudança é tão pequena que certamente não cobre o custo total de uma operação de ida e volta de uma posição inteira.
isto torna-se ainda mais problemático quando estás a negociar em plataformas e mercados que não têm tanta liquidez e, para além das taxas, estás a pagar muito mais para atravessar o livro.
é importante manter limites estritos para o reequilíbrio. seja com base no valor esperado dessa decisão, que deve superar os custos, ou definindo um limiar padrão % que deve ser ultrapassado antes de churnar as posições existentes.
(para os testes, foi utilizado um $10k tamanho inicial hipotético)