Uma História Prática, O Que Faz e Para Onde Pode Ir
Esse bot de trading não começou como um produto, um serviço de sinal, ou uma tentativa de “vencer o mercado.”
Começou como uma pergunta:
Pode um pequeno sistema baseado em regras sobreviver em condições reais de mercado o suficiente para nos ensinar algo verdadeiro?
Não superar. Não prever. Sobreviver, adaptar-se e permanecer observável.
A Fase Inicial: Suposições Encontram a Realidade
As primeiras iterações eram simples por design.
Um universo restrito de pares de USDC líquidos, filtros básicos de momento e estrutura, dimensionamento conservador de posições e limites notacionais rigorosos. O objetivo não era a esperteza — era a controlabilidade.
Quase imediatamente, a realidade interveio.
A fricção na execução importava mais do que o esperado.
Pó se acumulou em lugares que os backtests nunca alertaram.
Pequenas taxas e erros de arredondamento corroeram silenciosamente os resultados.
Algumas negociações “funcionaram” direcionalmente, mas ainda assim perderam dinheiro.
Estes não eram #bugs . Eles eram #Lessons .
O PnL inicial oscilou em torno de plano, com pequenos drawdowns medidos em porcentagens de um dígito baixo. Nada dramático — e ainda assim emocionalmente instrutivo. Um dia de −0.6% pode parecer mais alto do que um dia de +1.2% quando é seu sistema e suas suposições em julgamento.
O que o Bot Realmente Faz (Hoje)
Em sua essência, o bot é um sistema de execução baseado em regras, não um motor preditivo.
Ele opera por:
selecionando um universo de negociação restrito
pontuando candidatos com base na estrutura de mercado observável
entrando em posições com limites de risco predefinidos
gerenciando saídas através de lógica determinística em vez de discrição
Nenhuma negociação é realizada porque o sistema “acredita” em algo.
As negociações são realizadas porque as condições correspondem a critérios predefinidos.
O risco é dimensionado antes da entrada.
As perdas são aceitas como parte da operação, não como falhas a serem evitadas a todo custo.
Importante, o bot opera ao vivo, sob condições reais de câmbio:
spreads reais
latência real
taxas reais
notionais mínimos reais
Cada resultado é, portanto, um registro de comportamento, não teoria.
Revezes Que Moldaram o Sistema
Várias iterações produziram resultados piores do que seus predecessores.
Algumas mudanças melhoraram a taxa de vitória, mas aumentaram os drawdowns.
Outros reduziram a volatilidade, mas também reduziram oportunidades.
Algumas ideias “espertas” revelaram-se puro overfitting uma vez expostas a dados ao vivo.
Uma lição recorrente:
a complexidade é fácil de adicionar e difícil de justificar.
Cada revés forçou a mesma disciplina:
isolar o que mudou
observar o resultado
decidir se a troca valeu a pena
Em muitos casos, a melhor decisão foi reverter.
Por Que PnL É Compartilhado Publicamente
PnL não é compartilhado como prova de habilidade.
É compartilhado como um histórico de auditoria.
Sem PnL, o desenvolvimento do sistema deriva para a narrativa.
Com PnL, cada reivindicação está ancorada a consequências.
Períodos planos, pequenas perdas e melhorias decepcionantes fazem parte do registro porque refletem a realidade de forma mais precisa do que o sucesso seletivo.
Não há experimentos “fora do livro” ocultos e nenhuma redefinição da história.
O Que Este Bot Não É
Não é um provedor de sinais.
Não está otimizado para retornos de curto prazo.
Não é imune a drawdowns.
Não reivindica uma vantagem que não pode desaparecer.
Não está acabado — e pode nunca estar.
Perspectiva: Evolução Sem Ilusões
O desenvolvimento futuro provavelmente se concentrará em:
melhor caracterização dos regimes de risco
reduzindo a fragilidade sob volatilidade em mudança
melhorando o comportamento de saída em vez da esperteza de entrada
resistindo à complexidade desnecessária
Algumas mudanças ajudarão.
Alguns falharão silenciosamente.
Outros podem introduzir novos problemas que ainda não entendemos.
Essa incerteza não é uma fraqueza — é o estado mais honesto em que um sistema pode estar.
Pensamentos Finais
Este bot é um experimento contínuo em contenção.
Em um espaço lotado de certezas, escolhe a documentação.
Em um mercado que recompensa histórias, ele registra comportamentos.
Em uma cultura de promessas, aceita por evidências.
Se continuar a evoluir, será porque os dados permitiram — não porque queríamos.
E se parar de funcionar, esse resultado também será publicado.
Porque a única verdadeira vantagem aqui não é a previsão —
estamos nos recusando a mentir para nós mesmos.
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