As chances reais de ser aprovado num desafio de mesa proprietária sem vantagem

Por Andre

Apenas educativo, não é aconselhamento financeiro. Simulações e backtests são modelos, não promessas. Confira cada regra com a sua própria mesa.

Suponha que o seu trading não tenha vantagem nenhuma. Quais são as suas chances de passar em um desafio? Surpreendentemente altas no papel, em torno de 35–50% com as regras comuns. Depois, custos, drawdowns móveis e limites de tempo levam a maior parte disso.

A única fórmula que você precisa conhecer

Trate a sua conta como um jogo justo: em média, cada operação dá zero. Você para quando o patrimônio atinge a meta +T ou a perda máxima −D. Como o valor final esperado de um jogo justo é igual ao inicial (o teorema da parada opcional), precisamos de

P(aprovação) × T − (1 − P(aprovação)) × D = 0
⇒ P(aprovação) = D ÷ (T + D)

Isso vale para qualquer estratégia, dimensionamento ou saída, desde que não haja custos e nada mais encerre o jogo: sem limite diário, sem prazo, sem drawdown móvel. É o resultado clássico da ruína do jogador.

O que isso dá com regras reais (antes dos custos)

Programa (regras do site da mesa)Meta / perda máximaAprovação sem vantagem
Lark Funding 1-Step10% / 7% estático41.2%
FTMO 2-Step (duas fases)10% e depois 5% / 10% estático50% × 66.7% = 33.3%
FundedNext Stellar 2-Step8% e depois 5% / 10% estático55.6% × 66.7% = 37.0%
FundedNext Stellar 1-Step10% / 6% estático37.5%
Topstep 50K CombineUS$ 3.000 / US$ 2.000 móvelabaixo de 40% (móvel)

Regras conforme listadas nas páginas de cada mesa; veja a comparação de regras para as fontes e a data da verificação.

É por isso que os desafios podem parecer cara ou coroa. Um trader sem vantagem "passa" um terço das vezes ou mais, e é exatamente por isso que muitos traders acham que têm vantagem depois de passar uma vez.

Agora acrescente os custos

Operações reais pagam spread e comissão. Em unidades de R, o custo por operação é cerca de spread ÷ stop. Assim que cada operação perde um pouco em média, o número de operações começa a pesar, e risco menor significa mais operações. Simulado com a calculadora de chances de aprovação (taxa de acerto de 50%, 1:1, até 2 operações por dia, sem limite de tempo):

Regras Lark 1-Step (10% / 7% / 5% diário)Risco de 0,25%Risco de 0,5%Risco de 1%Risco de 2%
Sem custos41.0%41.1%40.9%43.8%
Custos de 0,05R1.6%9.9%22.1%30.9%
Custos de 0,10R0.0%1.5%9.9%21.6%

(O número de 2% sem custos fica um pouco acima de 41% porque um drawdown de 7% não é um número inteiro de passos de 2%: a conta só quebra depois de quatro perdas, em −8%.)

No 2-Step da FTMO com 1% de risco e 0,05R de custos, a fase 1 aprova cerca de 26% e a fase 2 cerca de 47%, então cerca de 12% passam pelas duas. O Stellar 2-Step da FundedNext fica em cerca de 33% × 48% ≈ 16% com as mesmas premissas.

Drawdowns móveis e limites de tempo reduzem ainda mais

O que diz a pesquisa

O único artigo que encontramos que precifica desafios diretamente é um artigo de trabalho de 2026 (Lim, sem revisão por pares). Ele modela um desafio de duas etapas como um problema de primeira passagem: um trader sem vantagem passa na versão sem atritos 50% das vezes, mas no contrato realista só cerca de 30%, porque limites de tempo e regras semelhantes inclinam o jogo a favor da mesa. Com custos de transação, ele avalia um desafio de US$ 500 em cerca de US$ 221 em média, e cerca de 7,5% dos compradores chegam à conta financiada.

Registros reais de trading apontam na mesma direção. Entre cerca de 450.000 day traders taiwaneses por ano, menos de 1% foram lucrativos de forma previsível após as taxas (Barber et al. 2014). No mercado de minicontratos de índice do Brasil, 97% das pessoas que fizeram day trade por mais de 300 dias perderam dinheiro (Chague et al., artigo de trabalho).

O que isso significa para você

Fontes

  1. Williams, D. (1991). Probability with Martingales. Cambridge University Press. [Livro]
  2. Dubins, L. E. & Savage, L. J. (1965). How to Gamble If You Must. McGraw-Hill. [Livro]
  3. Lim (2026). The price of a funded account: An actuarial analysis of proprietary trading firm challenges. SSRN. doi:10.2139/ssrn.7178078 [Artigo de trabalho, sem revisão por pares]
  4. Lutsak (2026). The economics of proprietary trading firm challenge models. SSRN. doi:10.2139/ssrn.6814738 [Artigo de trabalho, sem revisão por pares]
  5. Barber, B. M., Lee, Y.-T., Liu, Y.-J. & Odean, T. (2014). The cross-section of speculator skill: Evidence from day trading. Journal of Financial Markets 18, 1–24. doi:10.1016/j.finmar.2013.05.006 [Revisado por pares]
  6. Chague, F., De-Losso, R. & Giovannetti, B. (2019). Day trading for a living? SSRN. doi:10.2139/ssrn.3423101 [Artigo de trabalho, sem revisão por pares]
  7. Browne, S. (1999). Reaching goals by a deadline: Digital options and continuous-time active portfolio management. Advances in Applied Probability 31(2), 551–577. doi:10.1239/aap/1029955147 [Revisado por pares]

"Revisado por pares" significa publicado em uma revista com arbitragem. Artigos de trabalho e livros não são revisados por pares. Números de "nossos próprios testes" são nossos backtests e simulações, não pesquisa revisada por pares.

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