O mesmo sistema, as mesmas regras, a mesma estratégia. Mas a diferentes horas, resultados completamente diferentes.
Então, já pensaste: a razão para o fracasso do sistema pode não ser o teu código, mas sim o teu relógio? Embora os mercados financeiros pareçam estar sempre abertos, eles não oferecem a mesma liquidez, a mesma intensidade de jogadores e a mesma volatilidade a cada hora. Por isso, se não analisaste a distribuição de ganhos e perdas do sistema na base horária, o que pensas que é sucesso pode ser apenas uma coincidência. Exemplo: Digamos que, de acordo com o resultado do backtest de um sistema, há uma taxa de vitória de 60% em um total de 1000 operações. Ótimo. Mas quando você divide essas 1000 operações por horas, talvez apenas o intervalo de tempo entre a abertura de Londres e antes da abertura de Nova Iorque produza uma expectativa positiva. Em outras horas, o sistema ou está lento ou está perdendo dinheiro. 📊 Por isso, a filtragem baseada no tempo revela a verdadeira eficiência do sistema. Não é apenas o resultado da transação, mas também o "quando foi obtido" faz parte do sistema. Sugestão Técnica: Registre cada dado de transação com um carimbo de data/hora. Agrupe todas as transações de acordo com os intervalos de horas (horário da Turquia): 🔹 Ásia: 03:00–11:00 🔹 Londres: 11:00–16:30 🔹 Abertura de Nova York: 16:30–23:00 🔹 Fecho de Nova Iorque: 23:00–03:00 Para cada intervalo, extraia as seguintes métricas: Taxa de vitória Avg R:R Expectativa Perfil de Drawdown Compare isto. Em uma análise realizada em 2023, a média da razão R:R nas transações do par BTC/USDT no horário asiático foi de 1:1,2, enquanto que na sobreposição Londres-NY, essa razão sobe para 1:1,9. Portanto, antes de tudo, o que é importante no sistema não é "o que ele faz", mas sim "quando ele faz".
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O mesmo sistema, as mesmas regras, a mesma estratégia. Mas a diferentes horas, resultados completamente diferentes.
Então, já pensaste: a razão para o fracasso do sistema pode não ser o teu código, mas sim o teu relógio?
Embora os mercados financeiros pareçam estar sempre abertos, eles não oferecem a mesma liquidez, a mesma intensidade de jogadores e a mesma volatilidade a cada hora. Por isso, se não analisaste a distribuição de ganhos e perdas do sistema na base horária, o que pensas que é sucesso pode ser apenas uma coincidência.
Exemplo:
Digamos que, de acordo com o resultado do backtest de um sistema, há uma taxa de vitória de 60% em um total de 1000 operações. Ótimo. Mas quando você divide essas 1000 operações por horas, talvez apenas o intervalo de tempo entre a abertura de Londres e antes da abertura de Nova Iorque produza uma expectativa positiva.
Em outras horas, o sistema ou está lento ou está perdendo dinheiro.
📊 Por isso, a filtragem baseada no tempo revela a verdadeira eficiência do sistema.
Não é apenas o resultado da transação, mas também o "quando foi obtido" faz parte do sistema.
Sugestão Técnica:
Registre cada dado de transação com um carimbo de data/hora.
Agrupe todas as transações de acordo com os intervalos de horas (horário da Turquia):
🔹 Ásia: 03:00–11:00
🔹 Londres: 11:00–16:30
🔹 Abertura de Nova York: 16:30–23:00
🔹 Fecho de Nova Iorque: 23:00–03:00
Para cada intervalo, extraia as seguintes métricas:
Taxa de vitória
Avg R:R
Expectativa
Perfil de Drawdown
Compare isto.
Em uma análise realizada em 2023, a média da razão R:R nas transações do par BTC/USDT no horário asiático foi de 1:1,2, enquanto que na sobreposição Londres-NY, essa razão sobe para 1:1,9.
Portanto, antes de tudo, o que é importante no sistema não é "o que ele faz", mas sim "quando ele faz".