Trading algorítmico em futuros perpétuos com inteligência artificial adaptativa — aprende dos próprios resultados, ajusta parâmetros em tempo real e opera 6 pares simultaneamente.
Cada componente aprende de forma independente e colabora para maximizar retorno enquanto protege o capital contra drawdowns severos.
Rede neural recorrente que analisa 50 candles com 26 indicadores e decide se a entrada tem probabilidade histórica de sucesso acima de 65%. Treinada com os resultados reais do próprio bot.
Multi-Armed Bandit com 75 configurações de parâmetros por contexto. Aprende automaticamente quais combinações de SL/TP/filtros geram melhores resultados para cada ativo e regime.
Política de Reinforcement Learning offline treinada nos trades reais do bot via Implicit Q-Learning. Quando ativa, substitui o GRU e o Thompson Sampling: decide se opera, em qual direção e com quais parâmetros de risco.
Classifica o mercado em 5 regimes (bull_strong, bull_weak, ranging, bear_weak, bear_strong) com thresholds ADX dinâmicos por percentil histórico de cada ativo.
Redistribui capital entre os 6 pares a cada 4 horas baseado no regime atual e na performance histórica de cada ativo naquele contexto de mercado.
Proteção multi-camada: limite diário de perda, drawdown máximo, cooldown pós-SL, pirâmide restrita a tendências fortes (ADX > 50). Nenhum trade enquanto limites estão atingidos.
Cada tick executa um pipeline completo de análise antes de qualquer ordem ser enviada à exchange.
O bot acompanha o mercado a cada minuto, 24 horas por dia, 7 dias por semana — sem pausas, sem emoções. Cada ciclo analisa o histórico recente de preços com tolerância automática a falhas de conexão.
Mais de 26 indicadores são calculados simultaneamente para cada ativo — tendência, volatilidade, momentum e força do movimento. Os limites de decisão são ajustados ao comportamento histórico de cada criptomoeda individualmente.
Antes de qualquer decisão, o sistema identifica em qual dos 5 estados o mercado se encontra: tendência forte de alta, tendência fraca, lateral, tendência fraca de baixa ou queda acentuada. Cada estado ativa uma estratégia e parâmetros de risco diferentes.
Uma rede neural — treinada nos resultados reais do próprio bot — decide se vale a pena entrar naquele trade. Ela analisa padrões que olhos humanos não conseguem perceber e só libera a operação quando a probabilidade histórica de sucesso é favorável.
A ordem é enviada automaticamente à exchange. Ao encerrar, o resultado real é registrado e usado para tornar o sistema mais inteligente no próximo ciclo — cada trade, positivo ou negativo, vira aprendizado permanente.
2 camadas GRU (128→64 units) + BatchNorm + Dense. Treinada com resultados reais do bot como labels. Bootstrap até o RL ter dados suficientes.
Implicit Q-Learning offline. Actor com 3 cabeças: gate (operar?), side (long/short) e params (SL/TP/trailing). Treinado nos trades reais. Substitui GRU + Thompson quando ativado.
Multi-Armed Bandit Beta(α,β). 75 braços por contexto. Equilibra exploração e explotação de parâmetros de forma probabilística.
Sistema especialista probabilístico. 5 regimes. Thresholds ADX por percentil histórico do ativo.
Score multiplicativo: base × regime_weight × performance_mult. Alocação 10%–50% por símbolo.
Cada símbolo opera com specs de contrato buscadas em tempo real na OKX e risco calculado sobre o saldo real da conta.
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Integrações com outras exchanges, novos modelos de IA ou expansão para outros mercados — abertos a colaborações.
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Discussões sobre estratégias quantitativas, arquitetura de RL aplicado a trading ou uso de bandit algorithms em finanças.