Crypto Quant Trading: Como Funciona um Modelo Estruturado de Tendência

Este modelo filtra o ruído de curto prazo, priorizando a clareza da tendência de médio prazo, convicção de ciclos longos e uma negociação disciplinada e de baixa frequência, alinhada com a tolerância pessoal ao risco e estabilidade emocional.

Os indicadores são transformados em variações relativas em vez de valores fixos, garantindo que o momentum, os fluxos de ETFs e a procura por stablecoins sejam medidos de forma consistente através de diferentes condições de mercado.

Direção, tamanho da posição e preço de entrada são separados, permitindo decisões de risco estruturadas, sinais de tendência objetivos e backtesting escalável que reforça a fiabilidade do modelo ao longo do tempo.

Uma explicação prática de como construir um modelo quantitativo personalizado para cripto—cobrindo design de sinais, lógica de tendências, gestão de risco, processamento de indicadores e pontuação diária para uma maior clareza na negociação de longo prazo.

Construir um modelo quantitativo funcional em cripto soa frequentemente como uma tarefa altamente técnica, reservada para mesas institucionais ou investigadores quantitativos experientes. No entanto, nas últimas duas semanas, dei por mim a construir um a partir do zero—um que reflete o meu estilo pessoal de negociação, prioriza sinais claros em detrimento do ruído e foca-se em decisões sustentáveis de longo prazo em vez de movimentos impulsivos de curto prazo.

Hoje, o modelo produziu o seu primeiro conjunto completo de resultados:

Pontuação: 32,5 Direção: Short Conselho de Posição: Pontuação demasiado baixa—ficar de fora ou tomar apenas coberturas mínimas

Está longe de ser um produto final, mas o processo de construção deste framework já me ensinou muito sobre estrutura, disciplina e como transformar o entendimento do mercado em lógica quantificável. Mais importante ainda, trouxe clareza sobre como abordar a negociação de uma forma que se encaixa na minha personalidade e tolerância ao risco.

Abaixo segue uma explicação das ideias principais que sustentam este modelo, porque certas escolhas foram tomadas e o que considero mais importante ao construir uma abordagem quantitativa prática para negociação de cripto.

O ESTILO PESSOAL COMO FUNDAÇÃO

Cada trader tem um temperamento diferente, e qualquer modelo quantitativo que ignore isso está condenado à partida. Os modelos mais fortes são aqueles que se adaptam ao trader, e não o contrário.

Sempre acreditei em três princípios principais:

sinais claros, grandes posições e horizontes temporais longos.

Sinais ruidosos e de curto prazo podem gerar negociações mais frequentes, mas o custo é o desgaste emocional. Quem já negociou com alertas intradiários conhece bem a experiência: dormir mal, stress constante e a mente presa aos gráficos de preços em vez da vida real. Não é assim que quero negociar.

Por isso, o sistema foi intencionalmente desenhado para seguir uma filosofia de trading de tendência:

Apenas 2–3 operações por mês, em média

Priorizar a clareza da tendência de médio prazo em detrimento da volatilidade diária

Focar estritamente em BTC ou ativos mainstream de alta liquidez

Esta estrutura filtra o ruído e mantém um ritmo calmo. Obriga a que as decisões sejam baseadas em tendências estruturais e não em flutuações rápidas. O objetivo é simples: quando a tendência se torna suficientemente clara—e só então—o modelo permite posições grandes. Caso contrário, a posição mais segura é a paciência.

ACOMPANHAR VARIAÇÕES, NÃO NÚMEROS ABSOLUTOS

Os mercados de cripto evoluem constantemente. Os indicadores só fazem sentido quando analisados no seu contexto, não como números estáticos.

Por exemplo, muitos indicadores de curto prazo dependem de dados atrasados, especialmente fluxos de ETFs, que frequentemente reagem ao movimento de mercado com um dia de atraso. Por outro lado, alguns indicadores de longo prazo—como a capitalização total do mercado das stablecoins—tendem a crescer de forma constante ao longo dos anos, mal descendo mesmo em bear markets. Olhar para o valor absoluto num dia qualquer diz-lhe quase nada sobre a direção da tendência.

Por isso, todos os indicadores em pontos temporais foram transformados em medidas relativas:

Em vez do market cap das stablecoins de ontem, acompanho a variação de 30 dias

Em vez de um único valor de fluxo de ETF, acompanho o fluxo líquido em relação às normas recentes

Esta abordagem capta melhor o momentum, o sentimento e os fluxos subjacentes de procura. Os mercados movem-se com base em alterações, não em fotografias congeladas. Ao quantificar o comportamento relativo, o modelo alinha-se de forma mais natural com o funcionamento dos ciclos cripto.

SEPARAR DIREÇÃO, TAMANHO DA POSIÇÃO E PREÇO DE ENTRADA

Uma das lições mais valiosas deste processo foi perceber que direção, tamanho da posição e níveis de preço não devem estar ligados. Muitos traders fundem inconscientemente os três e acabam com decisões confusas e emocionais.

Para evitar essa armadilha, o modelo trata-os de forma independente:

Direção

Com pontuação ponderada entre indicadores de longo, médio e curto prazo, o modelo resulta numa de três conclusões:

Long

Short

Tendência indefinida

Tamanho da Posição & Alavancagem

Mesmo quando a direção é clara, o tamanho deve depender da força do sinal. Um long fraco não é o mesmo que um long forte, mesmo que ambos apontem para cima.

Por isso, o modelo ajusta a exposição sugerida com base em:

clareza da tendência

força da pontuação

coerência entre diferentes horizontes temporais

Se a clareza for baixa, o modelo opta por uma postura defensiva—mesmo que a direção aponte num sentido.

Preço de Entrada

Este só é determinado quando:

A direção da tendência é clara

A pontuação total ≥ 60

Os indicadores de curto prazo confirmam uma zona de entrada favorável

Ao separar estes três componentes, o sistema evita overtrading e previne decisões emocionais motivadas apenas pelo preço. Mais importante ainda, elimina a ilusão de que é preciso estar sempre posicionado. Quando a tendência não é clara, a decisão mais segura é simplesmente ficar de fora.

DEIXAR AS FÓRMULAS GERIR A COMPLEXIDADE

A espinha dorsal do modelo é uma série de fórmulas distribuídas numa folha de Excel. Embora a IA tenha ajudado a escrever as fórmulas, a lógica por trás de cada parte foi decidida manualmente. Isto garantiu:

execução precisa sem erros lógicos

transparência sobre como cada indicador contribui para o resultado

uma estrutura estável e escalável que pode ser melhorada mais tarde

Forneci os indicadores, pesos e lógica, e a IA gerou as fórmulas em conformidade. Assim, foi preservado o raciocínio pretendido para o modelo, ao mesmo tempo que se acelerou a implementação técnica.

No final, o sistema tornou-se uma ferramenta prática, fácil de atualizar diariamente:

Introduzir os dados brutos na folha “Input”

O dashboard calcula automaticamente a pontuação e conclusão diária

Os resultados finais são copiados para “History”

Por muito sofisticado que pareça um modelo, o verdadeiro valor está na iteração consistente—não no excesso de engenharia.

BACKTESTING E REFINAMENTO CONTÍNUO

A fase final da construção do modelo é retroceder e testar dados históricos assim que houver registos diários suficientes. O backtesting irá revelar:

quão bem o modelo capta os movimentos reais do mercado

quais indicadores estão sobreponderados

se os thresholds precisam de ajuste

quão consistentes são os sinais em diferentes ciclos

Como o sistema armazena um registo diário na folha “History”, permitirá eventualmente avaliar a sua precisão e estabilidade ao longo de meses de dados.

Se os resultados corresponderem às expetativas, o modelo pode evoluir para algo mais avançado—talvez até:

uma ferramenta local autónoma

um plug-in

ou um sistema totalmente automatizado ligado a APIs de várias fontes de dados

A estrutura já está montada; agora trata-se de a refinar com base no desempenho real.

UM MARCO PESSOAL E UM PONTO DE PARTIDA

Quando comecei a analisar indicadores há meia dúzia de semanas, não antevi construir um modelo quantitativo completo. Queria apenas entender o mercado de forma mais sistemática. Mas escrever insights diários obrigou-me a organizar ideias, refinar lógica e confrontar as inconsistências do meu próprio raciocínio.

O que começou como uma tentativa casual de compreender o mercado tornou-se gradualmente uma framework completa—uma abordagem estruturada e lógica alinhada com a minha filosofia de trading.

Este modelo pode não ser perfeito, e pode sofrer muitas revisões. Mas reflete os princípios em que acredito:

paciência sobre o ruído

clareza sobre o impulso

estrutura sobre a emoção

tendência sobre previsão

e disciplina sobre distração de mercado

Se o backtesting mostrar um bom desempenho, os próximos passos são claros: integrar fontes de dados, automatizar o processo e transformar isto num produto quantitativo completo.

Mas mesmo agora, na sua forma inicial, já representa algo valioso—um sistema de trading enraizado na autoconsciência, experiência e compreensão genuína do comportamento dos mercados.

E isso é, muitas vezes, a vantagem mais poderosa que qualquer trader pode ter.

ESTUDOS DE INDICADORES ANTERIORES

Indicadores de longo prazo：

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〈Crypto Quant Trading: How a Structured Trend Model Works〉este artigo foi publicado originalmente em 《CoinRank》.