Sumário > Projeto de Gestão de Criptomoedas

📅 Evolução Temporal

1. Métricas Temporais Chave

1.1 Indicadores por Período

Métrica	Diária	Semanal	Mensal
Retorno Acumulado	+0.8%	+3.2%	+14.5%
Volatilidade	1.2%	2.7%	5.8%
Maior Drawdown	-1.5%	-3.8%	-6.4%

# Cálculo de Retorno Acumulado (Python)
cumulative_return = (df['close'].iloc[-1] / df['close'].iloc[0] - 1) * 100

2. Visualização de Séries Temporais

2.1 Gráfico de Retorno

graph LR A[Jan: +5.2%] --> B[Fev: +3.1%] B --> C[Mar: +4.7%] C --> D[Abr: -1.2%] D --> E[Mai: +2.9%]

2.2 Heatmap de Performance

# Matplotlib/Seaborn
pivot = df.pivot_table(values='return', index='month', columns='year')
sns.heatmap(pivot, annot=True, fmt=".1%", cmap="RdYlGn")

3. Análise de Sazonalidade

3.1 Padrões Recorrentes

Mês	Retorno Médio (3 anos)	Frequência Positiva
Janeiro	+3.8%	83%
Julho	-1.2%	42%

4. Query SQL para Série Histórica

WITH monthly_data AS (
  SELECT
    DATE_TRUNC('month', date) AS month,
    SUM(profit) AS net_profit
  FROM trades
  GROUP BY 1
)
SELECT
  month,
  net_profit,
  SUM(net_profit) OVER (ORDER BY month) AS cumulative
FROM monthly_data;

5. Projeção Baseada em Tendência

5.1 Modelo ARIMA Simplificado

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

model = ARIMA(df['close'], order=(5,1,0))
results = model.fit()
forecast = results.forecast(steps=30)  # 30 dias

6. Relatório de Performance

6.1 Estrutura do JSON

{
  "period": "2023-01 a 2023-05",
  "metrics": {
    "cumulative_return": 18.2,
    "best_month": {
      "month": "2023-03",
      "return": 6.7
    },
    "correlation_sp500": 0.62
  }
}

7. Próximos Passos

✅ Checklist de Análise

Comparar com benchmarks (BTC Hold, S&P500)
Validar estacionariedade da série
Documentar eventos externos relevantes

# Gerar relatório automático
python -m analytics temporal_report --years=3

Este documento transforma dados brutos em insights acionáveis, permitindo identificar padrões e ajustar estratégias. Atualize semanalmente para decisões informadas!

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