Blog

A vantagem da GPU sobre a CPU cresce com o tamanho do batch — de 54.5x com um combo por chamada até 359.6x com 61 na nossa pré-computação de indicadores multi-timeframe — porque um sweep pequeno não consegue amortizar o overhead de lançamento de kernel e de transferência. Decompomos um 167x de manchete em uma vitória algorítmica de 27x que também ajuda a CPU e uma vitória de hardware de 6.2x, mostramos que a vantagem verdadeira GPU-vs-melhor-CPU é de apenas 3.2x em single-timeframe e 6.2x em multi, e damos um guia de decisão sobre quão largo um sweep precisa ser antes que valha a pena apostar em uma GPU.

A GPU Metal da Apple não tem float64. Portar um backtest vetorizado para ela de forma ingênua faz a tentadora WMA por soma de prefixos estourar o fp32 — erro relativo máximo de 211× — mas ainda assim ele roda e devolve números com aparência plausível. A correção não é mais precisão; é uma formulação diferente: uma convolução direta por janela, segura em fp32 até 8×10⁻⁷ e 55.9× mais rápida que o numba de thread única. A armadilha, a aritmética por trás dela, e como provar que você não caiu nela.

A busca drill-down / multi-fidelidade (ASHA, eliminação sucessiva, Hyperband) filtra milhares de configs de forma barata e promove apenas os sobreviventes para a avaliação completa e cara. É um ganho de velocidade genuíno — mas colapsa silenciosamente se a classificação de baixa fidelidade discordar da de alta fidelidade. Medimos a correlação de ranking por dobra: em uma dobra, o ρ de Spearman pode ser 0.03 (classifica quase aleatoriamente), subindo para 0.43, 0.67, 0.78, 0.91 à medida que as dobras se acumulam. A correção é um portão obrigatório — meça ρ(barato, completo) primeiro, e eleve automaticamente a fidelidade mínima para o primeiro degrau em que ρ ≥ 0.5.

Quando um backtest é barato, o Sobol embaralhado e burro vence em throughput bruto — samplers inteligentes (TPE, CMA-ES, ASHA) pagam uma taxa de ask/tell em Python que os derruba em 20x, fazendo com que avaliem muito menos pontos no mesmo tempo de relógio e percam. Torne cada avaliação cara (multi-TF + folds de walk-forward) e o cruzamento se inverte. Medimos os dois regimes, e por que a fidelidade de rank por fold (ρ@1 subindo de 0.03→0.43) é a pré-condição para que o pruning valha a pena.

Nem todos os parâmetros custam o mesmo para pesquisar. Os parâmetros de uma estratégia dividem-se num eixo caro (indicadores — recalculados sobre toda a série) e num eixo barato (limiares de decisão — uma passagem O(n) sobre sinais pré-calculados). Como os indicadores são invariantes aos limiares, calculam-se uma vez e percorrem-se milhares de configurações de limiares a ~5.600 cfg/s — cerca de 1.600 vezes mais barato do que recalcular por configuração. Uma reavaliação do custo da maldição da dimensionalidade.

Comparamos oito motores de backtest em uma mesma varredura de parâmetros idêntica — 150k barras, 80 combinações de cruzamento de HMA, com a paridade de número de operações travada em 2707. Dois dos frameworks orientados a eventos mais populares ficaram mais lentos que um loop de pandas escrito à mão, enquanto um motor vetorizado/compilado rodou o mesmo trabalho cerca de 13,000× mais rápido. Um estudo sobre a sobrecarga por barra que as bibliotecas populares nunca foram feitas para amortizar.

The Deflated Sharpe Ratio prices the winning strategy; PBO prices the search that picked it. Combinatorially Symmetric Cross-Validation runs C(16,8) = 12,870 train/test splits over a 1000x200 performance matrix and asks: does the in-sample winner land in the bottom half out of sample? The catch almost everyone misses — PBO's null is 0.5, not 1. On 200 zero-edge strategies the best in-sample annualized Sharpe of 1.98 collapses to 0.06 out of sample and PBO = 0.476: a coin flip, fully overfit. Plant a real edge (annualized Sharpe 2.38) and PBO drops to 0.001, the in-sample 3.73 surviving to an out-of-sample 2.34. A moving-average grid on a pure random walk has no out-of-sample skill either — PBO 0.463 averaged over 60 matrices, statistically indistinguishable from the null — and on one representative matrix the mirage is vivid: a best in-sample Sharpe of 2.33 collapses to a median out-of-sample -0.22, PBO 0.573, a 63% chance of a loss.