Status do modelo de sinal AI

O classificador LightGBM EURUSD M15 é aplicado de forma transversal como uma prévia antecipada. O conjunto de características (RSI, MACD, ATR, BB, cruzamentos EMA, sinalizadores de sessão) é calculado por instrumento em tempo real. No entanto, o modelo nunca foi validado em dados não-EURUSD — sinais fora do EURUSD devem ser tratados como experimentais. Modelos por classe de ativo estão agendados para Q2–Q3 2026.

Limiares mínimos no conjunto de teste walk-forward de 180 dias: Sharpe ≥ 0,8, Taxa de acerto ≥ 50%, Fator de lucro ≥ 1,2, Drawdown máx. ≤ −3R. Modelos que não atenderem qualquer critério retornam ao staging para retreinamento.

O treinamento usa dados OHLCV do EURUSD M15 de 2015 até 6 meses antes da data de início do treinamento. Os últimos 6 meses são reservados como conjunto de validação walk-forward. Os rótulos do Método de Triple Barreira (López de Prado) são calculados com uma relação recompensa:risco de 1,5R e uma barreira temporal de 48 candles.

O modelo de produção é retreinado trimestralmente em uma janela em expansão. O agendador de inferência (PM2 ai_signals_inference) detecta mudanças de versão e recarrega o novo booster a quente sem tempo de inatividade.

Uma regra de rollback automático verifica a taxa de acerto em uma janela deslizante de 200 sinais. Se cair abaixo de 45% por 3 janelas consecutivas de 24h, a implantação é automaticamente revertida para a versão anterior e um alerta do Telegram é enviado.

Entradas planejadas representam intenções do roteiro — os modelos ainda não foram treinados, portanto não há métricas de aceitação. Elas aparecerão após a conclusão do treinamento e aprovação nos critérios de aceitação.

Usamos a importância baseada em ganho do LightGBM: o ganho de informação total que uma característica contribui em todas as divisões de árvores no booster. Um valor mais alto significa maior influência da característica nas previsões direcionais.

A taxa de acerto sozinha é enganosa. O sistema mira em 1,5R ou melhor em cada operação. Uma taxa de 52% com 1,5R por ganho e 1R por perda gera expectativa positiva. O índice de Sharpe e o fator de lucro são métricas mais significativas.

O pipeline de treinamento é proprietário. A metodologia está totalmente documentada na página de Metodologia — o conjunto de características, abordagem de rotulagem, limiares de confiança e matemática de risco são descritos com detalhes suficientes para reproduzir o sistema central de forma independente.

As características são calculadas apenas a partir de candles anteriores à janela de rotulagem. O conjunto de validação (últimos 6 meses) nunca é usado durante a busca de hiperparâmetros. A rotulagem de Triple Barreira inclui uma saída baseada em tempo para que preços futuros não contaminem as janelas de características.

LightGBM em dados financeiros tabulares supera consistentemente modelos profundos em conjuntos de dados de tamanho moderado (< 5M candles). Treina em minutos, produz importâncias de características interpretáveis, e seu modo DART lida melhor com o desequilíbrio de classes de raras chegadas a barreiras triplas.

A distribuição de três classes (long / short / neutro) é aproximadamente 20% / 20% / 60%. O parâmetro is_unbalance=True do LightGBM repesa classes automaticamente. Filtragem adicional por limiar de confiança (60% intraday, 55% diário) reduz ainda mais o ruído neutro nos sinais.

Sinais M15 miram na janela de Triple Barreira de até 48 candles (12 horas). Na prática, a maioria das operações se resolve em 4–8 candles. Um stop temporal no candle 48 classifica a operação como expirada (neutra) se nem TP nem SL foram atingidos.