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Operações Individuais

Sumário > Projeto de Gestão de Criptomoedas

📝 Operações Individuais

1. Estrutura do Registro

1.1 Campos Obrigatórios

interface Trade {
  id: string;
  data: Date;
  par: string;           // Ex: "BTCUSDT"
  tipo: 'compra' | 'venda';
  preco_entrada: number; // Preço de execução
  preco_saida?: number;  // Preenchido para vendas
  volume: number;        // Quantidade da moeda base
  taxas: number;         // Em USDT
  lucro?: number;        // Calculado automaticamente
  motivo: 'estrategia' | 'rompimento' | 'manual';
}

2. Exemplo de Entrada

{
  "id": "TRD-2023-0154",
  "data": "2023-05-15T14:30:00Z",
  "par": "ETHUSDT",
  "tipo": "venda",
  "preco_entrada": 1850.50,
  "preco_saida": 1923.75,
  "volume": 2.5,
  "taxas": 1.20,
  "lucro": 180.63,
  "motivo": "rompimento",
  "duracao_horas": 42
}

3. Queries de Análise

3.1 Busca por Período (SQL)

SELECT 
  id,
  par,
  tipo,
  preco_entrada,
  lucro,
  motivo
FROM trades
WHERE data BETWEEN '2023-05-01' AND '2023-05-31'
ORDER BY data DESC
LIMIT 50;

3.2 Estatísticas por Motivo

# Pandas Analysis
df.groupby('motivo')['lucro'].agg(['count', 'mean', 'sum'])
Motivo Qtd Operações Lucro Médio Lucro Total
estratégia 124 +1.8% +2230 USDT
rompimento 37 +0.5% +185 USDT

4. Visualizações

4.1 Timeline Interativa

gantt title Operações BTCUSDT - Maio/2023 dateFormat YYYY-MM-DD section Compras C1 :2023-05-03, 1d C2 :2023-05-12, 1d section Vendas V1 :2023-05-08, 1d V2 :2023-05-17, 1d

4.2 Heatmap de Rentabilidade

# Matplotlib/Seaborn
sns.heatmap(
    pd.crosstab(df['hora_dia'], df['dia_semana'], values=df['lucro'], aggfunc='mean'),
    annot=True, fmt=".1%"
)

5. Exportação de Dados

5.1 Formatos Suportados

  • CSV (Padrão)
  • JSON (API)
  • PDF (Relatório)
# Exemplo via CLI
python export_trades.py --format=json --date=2023-05 --output=may_trades.json

6. Auditoria e Ajustes

6.1 Fluxo de Correção

graph TD A[Identificação] --> B[Registro de Erro] B --> C{Automatizado?} C -->|Sim| D[Reprocessar] C -->|Não| E[Aprovação Manual]

7. Próximos Passos

  1. Integrar com sistema de alertas
  2. Configurar webhooks para novas operações

✅ Checklist de Qualidade

  • 100% das operações com motivo registrado
  • Validação diária de lucro/taxas
  • Backup automático mensal
# Verificar consistência
python -m validator trades_202305.csv --check=all

Este documento permite rastrear cada operação com granularidade, essencial para otimização da estratégia. Mantenha registros históricos por pelo menos 2 anos!

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