Sumário > Projeto de Gestão de Criptomoedas
🔄 Comparativo entre Estratégias
1. Métricas de Comparação
1.1 Tabela de Desempenho Relativo
| Estratégia |
Retorno 6M |
Drawdown Máx |
Taxa Acerto |
Sharpe Ratio |
Volatilidade |
| Canal H4 (BTC) |
+18.2% |
-6.4% |
68% |
1.7 |
2.1% |
| Média Móvel (ETH) |
+12.7% |
-9.1% |
59% |
1.2 |
2.8% |
| Breakout Diário |
+8.5% |
-14.3% |
52% |
0.8 |
3.5% |
# Cálculo do Sharpe Ratio
def sharpe_ratio(returns, risk_free=0.0):
excess_returns = returns - risk_free
return np.mean(excess_returns) / np.std(excess_returns) * np.sqrt(365)
2. Visualização Gráfica
2.1 Retorno Acumulado
graph LR
A[2023-01] -->|Canal H4: +5.2%| B[2023-02]
B -->|Canal H4: +3.1%| C[2023-03]
A -->|MM: +2.7%| B
B -->|MM: +4.3%| C
2.2 Drawdown Comparativo
import matplotlib.pyplot as plt
strategies = ['Canal H4', 'Média Móvel', 'Breakout']
drawdowns = [-6.4, -9.1, -14.3]
plt.bar(strategies, drawdowns, color=['green', 'orange', 'red'])
plt.title('Drawdown Máximo por Estratégia')
plt.ylabel('%')
3. Análise por Mercado
| Condição Mercado |
Canal H4 |
Média Móvel |
| Tendência Alta |
+24% |
+18% |
| Lateralizado |
+3% |
-2% |
| Tendência Baixa |
-5% |
-12% |
4. Query SQL para Análise
SELECT
s.strategy_name,
COUNT(t.id) AS trades,
AVG(t.profit) AS avg_profit,
CORR(market.trend, t.profit) AS market_correlation
FROM trades t
JOIN strategies s ON t.strategy_id = s.id
JOIN market_data market ON t.date = market.date
GROUP BY s.strategy_name;
5. Tomada de Decisão
5.1 Matriz de Alocação
| Estratégia |
% Alocação Ideal |
Condição Ideal |
| Canal H4 |
45% |
Alta volatilidade |
| Média Móvel |
35% |
Mercado em tendência |
| Breakout |
20% |
Volatilidade crescente |
6. Relatório de Otimização
6.1 Parâmetros Ideais por Ativo
| Ativo |
Melhor Buy Threshold |
Melhor Sell Threshold |
| BTCUSDT |
1.8% |
2.1% |
| ETHUSDT |
1.5% |
1.8% |
7. Próximos Passos
- Automatizar rebalanceamento
- Testar combinações estratégicas
✅ Checklist de Análise
- Comparar pelo menos 3 meses de dados
- Incluir teste estatístico (p-value < 0.05)
- Documentar viéses conhecidos
# Gerar relatório comparativo
python -m analytics strategy_report --period=6m
Este documento permite identificar qual estratégia melhor se adapta às condições de mercado atuais, com base em dados objetivos. Atualize trimestralmente!
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