Loading...
Loading...
Todas as avaliações, rankings, guias, estratégias e documentos de confiança.
Glossário
Cada termo que usamos na plataforma de sinais de IA, definido em linguagem simples e com referência cruzada à página de metodologia.
54 / 54
A pontuação 0-100% em cada card de sinal.
Probabilidade composta que o modelo atribui ao sucesso de um sinal. Computada como 0.5×P_ml + 0.3×confluence + 0.2×taxa histórica de acertos. Abaixo de 60% → não publicada. 75-89% → alta confiança. 90%+ → premium (raro).
Também conhecido como: Probabilidade do modelo
A saída de probabilidade bruta do modelo LightGBM.
Após Platt scaling, P_ml é uma probabilidade real — 0.7 significa que o modelo é historicamente 70% preciso em vetores de features similares durante validação out-of-sample. Entra na fórmula de confiança com o maior peso (0.5).
Fazer com que as probabilidades do modelo signifiquem o que dizem.
Um modelo que produz 0.7 mas só acerta 50% das vezes está descalibrado. Usamos Platt scaling em um conjunto de validação retido para que a probabilidade exibida realmente corresponda à taxa de acertos empírica em dados out-of-sample.
Camada de regressão logística que calibra os scores brutos do modelo.
Mapeia a saída bruta de um modelo para uma probabilidade verdadeira via uma pequena regressão logística ajustada em dados retidos. Após Platt scaling, score=0.7 significa "esta configuração venceu 70% das vezes em janelas out-of-sample".
Também conhecido como: Taxa de vitória
Taxa de vitória out-of-sample móvel para uma tupla (símbolo, timeframe, versão do modelo).
Fração móvel de 90 dias de TP-acertos na versão específica do modelo. Entra na fórmula de confiança com peso 0.2. Cold-start usa 0.55 por padrão para versões de modelos recém-promovidas até que se acumulem 90 dias de dados ao vivo.
A biblioteca de árvores de decisão com gradient boosting da Microsoft — o motor de ML por trás de cada sinal.
Treinamos um ensemble LightGBM por tupla (símbolo, timeframe) — 40 no total. Escolhido sobre redes neurais profundas porque para dados financeiros tabulares com amostras limitadas, árvores com gradient boosting superam redes profundas em Sharpe e interpretabilidade com 10× menor custo de treinamento (Grinsztajn 2022, NeurIPS).
Remover sistematicamente features para verificar que cada uma ajuda.
Para cada feature candidata, retreinar o modelo com a feature retida. Se o Sharpe out-of-sample não cair, a feature não estava ajudando e é removida. Nossas 82 features finais sobreviveram à ablação de mais de 140 candidatas.
Esquema de rotulagem: barreiras de saída TP / SL / TTL em vez de retornos com horizonte fixo.
De López de Prado (Advances in Financial Machine Learning, 2018). Cada vela de treinamento é rotulada com o desfecho que teria acontecido a partir daquela entrada: TP atingido (+1), SL atingido (-1) ou TTL transcorrido (0). Muito menos label leakage que rótulos ingênuos de "retorno em t+N".
Treinar em janela passada, validar na próxima janela, avançar, repetir.
Treinar em janela de 6 meses, validar na próxima janela de 1 mês, avançar ambas em 1 mês, repetir. Ordenação temporal estrita — nunca shuffles aleatórios. Modelos que falham os limiares de aceitação no registro walk-forward completo não são promovidos para produção.
Uma configuração do modelo (profundidade da árvore, taxa de aprendizado) escolhida antes do treinamento, não aprendida dos dados.
Ajustado via Optuna em uma divisão 70/15/15 train/val/test com fronteiras walk-forward. Inclui num_leaves, learning_rate, feature_fraction, lambda_l2 do LightGBM. Re-ajustado a cada retreinamento semanal apenas se o Sharpe dos hiperparâmetros anteriores desviar mais que 0.3.
Uma recomendação publicada para entrar em uma operação com entrada / SL / TP específicos.
Gerado pelo pipeline (ver metodologia). Carrega direção (long/short), preço de entrada, stop-loss, take-profit, alvo R, confiança, TTL e a versão do modelo que o produziu. Vive em um log somente-anexar desde a publicação até o desfecho.
Também conhecido como: Preço de entrada
O preço em que o sinal recomenda abrir a posição.
Sempre o preço de fechamento da vela em que o sinal foi gerado. Para sinais de nível GUEST, a entrada é oculta (`null`) — apenas níveis REGISTERED e superiores veem o preço real. A página de sinais marca cards GUEST com `blurred: true`.
Também conhecido como: SL
Preço de saída predeterminado que limita a perda se o trade se mover contra nós.
Computado como entrada ± ATR(14) × stop_multiplier. O multiplicador varia por timeframe: M15=1.0, H1=1.5, H4=2.0, D1=2.5. Estreito o suficiente para que o ruído aleatório não o dispare; amplo o suficiente para que pullbacks normais também não o façam. Nunca movido após a publicação.
Também conhecido como: TP
Preço de saída predeterminado onde a posição fecha em lucro.
TP = entrada ± ATR(14) × stop_multiplier × R_target. R_target é 1.5-3.0 dependendo da confiança — sinais de maior confiança carregam alvos R mais altos. Sempre configurado para que a relação risco-retorno seja de pelo menos 1.5R.
Também conhecido como: R
Unidade padronizada de risco: 1R = a distância da entrada ao SL.
Se seu SL está 50 pips abaixo da entrada, esse é o seu 1R. Atingir TP em 100 pips acima da entrada = +2R. Atingir SL = -1R. R-multiples normalizam entre símbolos e timeframes — uma vitória de 2R em EURUSD H1 e uma vitória de 2R em XAUUSD H4 representam o mesmo ganho ajustado ao risco.
Também conhecido como: Time-to-live, expiração
Vida útil máxima de um sinal antes que expire sem ser executado.
TTL padrão por timeframe: M15=6 velas, H1=12 velas, H4=12 velas, D1=5 velas. Se nem TP nem SL forem atingidos dentro do TTL, o sinal é marcado como `expired` — não conta nem como vitória nem como derrota nas métricas do histórico.
Sinal de nível GUEST onde entrada / SL / TP estão ocultos.
O backend define `blurred: true` e zera entry_price, stop_loss, take_profit para o nível GUEST (visitantes anônimos). Direção e confiança permanecem visíveis. A UI mostra o card com um overlay borrado + CTA de upgrade. Níveis REGISTERED e superiores veem todos os números.
Sinal interno que foi bloqueado pelo overlay macro antes da publicação.
Quando um evento econômico pendente de alto impacto cai dentro de event_window_hours, o sinal é vetado — nunca publicado, nunca visível aos usuários. Os vetos são registrados internamente mas excluídos das métricas do histórico (nunca foram acionáveis).
Sinal onde o TTL transcorreu sem TP ou SL serem atingidos.
Não conta nem como vitória nem como derrota no histórico. Tipicamente causado por regimes de baixa volatilidade onde a vela não se moveu o suficiente para atingir qualquer barreira. Rastreado separadamente em resumos de desempenho (`n_expired`).
Concordância entre múltiplos sinais técnicos sobre a direção.
Score 0-1 de 5 subverificações: alinhamento multi-timeframe, proximidade S/R, divergência RSI, cruzamento de linha de sinal MACD, alinhamento da pilha EMA. Igualmente ponderadas. Entra na fórmula de confiança com peso 0.3. Alta confluência + alto P_ml = sinal premium.
Também conhecido como: Sharpe anualizado
(Retorno médio − taxa livre de risco) / desvio padrão, anualizado.
A métrica padrão de retorno ajustado ao risco. Sharpe 1.0+ é bom para um serviço de sinais publicado; 2.0+ é raro e significativo; 3.0+ é nível de fundo de hedge (e geralmente envolve infraestrutura que traders de varejo não têm). Usado como portão de aceitação walk-forward.
Também conhecido como: PF
R bruto ganho / R bruto perdido.
Se os trades vencedores rendem +50R e os perdedores -20R, profit factor = 2.5. Um profit factor abaixo de 1.0 significa que o sistema está perdendo dinheiro. Acima de 1.5 é sólido; acima de 2.0 é forte. O limiar de aceitação walk-forward é ≥ 1.5.
Fração de sinais onde TP foi atingido antes do SL.
Sinais expirados são excluídos tanto do numerador quanto do denominador. Com nosso R-target típico de 2.0, uma taxa de vitória de 50% é lucrativa; 55% é bom; 60%+ é raro. Não se fixe apenas na taxa de vitória — o R-multiple médio importa mais para o P&L real.
Também conhecido como: Drawdown máximo, DD
Maior perda do pico ao vale em R-multiples dentro de uma janela.
Um drawdown de -8R significa que o P&L corrente caiu 8R abaixo do seu pico anterior em algum ponto. O limiar de aceitação walk-forward é ≤ 15R dentro de uma janela de treinamento de 6 meses. O monitoramento ao vivo do drawdown móvel de 30 sinais dispara auto-rollback se exceder o limiar.
Também conhecido como: R:R, R-target
Quanto você pode ganhar em comparação com o que arrisca em um trade.
Um R-target de 2.0 significa que para cada 1R que você arrisca (distância entrada → SL), você mira 2R do lado positivo (distância entrada → TP). Com taxa de vitória de 50% a 2R, valor esperado é positivo: 0.5 × +2R + 0.5 × -1R = +0.5R por sinal.
Quanto da sua conta você arrisca em um sinal.
Não é algo que definimos — é sua decisão. Dimensionamento prudente padrão: arriscar 0.5%-1% da conta por sinal. Para um sinal de risco de 2% da conta com SL de 50 pips em EURUSD, esse é um tamanho de posição tal que 50 pips × valor do pip = 2% do equity.
Quantidade padronizada de posição forex. 1 lote padrão = 100.000 da moeda base.
Mini = 0.1 lote (10.000), Micro = 0.01 lote (1.000), Nano = 0.001 lote (100). O valor do pip escala linearmente com o tamanho do lote — 1 pip em EURUSD ≈ $10 por lote padrão, $1 por mini, $0.10 por micro.
Menor movimento de preço padrão em um par forex — 0.0001 para a maioria dos majors, 0.01 para pares JPY.
Pip = "percentage in point". Para EURUSD em 1.0850, mover para 1.0851 é +1 pip. Para USDJPY em 145.20, mover para 145.21 é +1 pip. Nossas distâncias de SL/TP são tipicamente 30-150 pips dependendo da volatilidade do símbolo (escalonadas por ATR, não fixas).
Programação de próximas publicações de dados econômicos de alto impacto e eventos de bancos centrais.
Nosso backend consulta o feed do calendário do Forex Factory, cruzado com a Bloomberg. Eventos de alto/médio impacto sobre moedas no par de um sinal dentro de event_window_hours vetam o sinal. O endpoint da API do calendário é `/api/public/economic-calendar`.
Publicação econômica com reação de mercado historicamente grande — NFP, CPI, FOMC, etc.
O Forex Factory etiqueta eventos como vermelho/laranja/amarelo pelo impacto histórico de volatilidade. Eventos vermelhos (alto impacto) sempre disparam um veto nas moedas relevantes. Laranja (médio impacto) dispara veto apenas se dentro de uma event_window mais estrita (1h para M15/H1, 2h para H4).
Também conhecido como: event_window_hours
Janela de tempo antes de um evento de alto impacto durante a qual sinais novos são vetados.
Padrão: 4 horas para sinais H1, 8 horas para H4, 24 horas para D1, 1 hora para M15. Configurável por símbolo via configurações de backend. Um sinal gerado 3 horas antes do NFP em pares USD → vetado (dentro da janela de 4h H1).
Também conhecido como: Non-Farm Payrolls (Folha de pagamento não-agrícola)
Relatório mensal de emprego dos EUA — um dos eventos forex de maior impacto.
Publicado pelo US Bureau of Labor Statistics na primeira sexta-feira de cada mês às 12:30 UTC. Afeta fortemente todos os pares USD. Sempre veta sinais em pares USD dentro da event_window — 4h para H1, 8h para H4.
Também conhecido como: Consumer Price Index (Índice de Preços ao Consumidor), dado de inflação
Leitura principal de inflação — impulsiona expectativas de política do banco central.
O CPI dos EUA é publicado em meados do mês às 12:30 UTC. Publicações da UE/Reino Unido/JP seguem calendários regionais. Inflação quente tipicamente fortalece a moeda local (expectativas de alta de juros); resfriamento enfraquece. Alto impacto entre os pares de moedas relevantes.
Também conhecido como: Federal Open Market Committee (Comitê Federal de Mercado Aberto)
Comitê de decisão de juros do banco central dos EUA — 8 reuniões por ano.
Comunicado + coletiva de imprensa publicam os maiores eventos de volatilidade do USD. Vetamos sinais em pares USD 48h antes das reuniões agendadas (um "período de silêncio" mais longo que a janela de evento padrão) porque o posicionamento muda imprevisivelmente na preparação.
Também conhecido como: Índice de Força Relativa
Oscilador de momentum medindo a razão ganho/perda de 14 velas. Escala 0-100.
Computado como RSI = 100 − 100 / (1 + RS), onde RS = ganho médio / perda média sobre 14 velas. Valores >70 tradicionalmente indicam sobrecompra; <30 sobrevenda. Usado como feature além de componente de confluência (a divergência entre preço e RSI é um sinal de reversão de alta qualidade).
Também conhecido como: Moving Average Convergence Divergence
Indicador de tendência + momentum construído a partir de diferenças de EMA.
Linha MACD = EMA(12) − EMA(26). Linha de sinal = EMA(9) do MACD. Histograma = MACD − Sinal. Cruzamentos da linha de sinal (MACD cruzando acima/abaixo do Sinal) e aceleração do histograma são as features de alto valor para nossos modelos.
Também conhecido como: Average True Range (Faixa Verdadeira Média)
Medida de movimento de preço de vela em vela — orienta toda colocação de SL/TP.
Média de 14 velas do True Range (max de: high-low, |high-prev_close|, |low-prev_close|). Adapta-se à volatilidade do símbolo: ATR de EURUSD ≈ 30-50 pips em H1; ATR de XAUUSD ≈ 300-500 centavos. Todos os nossos stops são dimensionados em unidades ATR, nunca pips fixos.
Também conhecido como: BB
Média móvel de 20 períodos ± 2 desvios padrão — envelope de volatilidade.
Banda do meio = SMA(20). Superior/inferior = meio ± 2 × stdev(20). O preço tende a reverter à média quando tocando as bandas externas durante regimes de range; rompimentos das bandas externas sinalizam regimes de tendência. Usado como feature + peso de confluência.
Também conhecido como: Exponential Moving Average (Média Móvel Exponencial)
Média móvel ponderada pela recência — mais responsiva que SMA.
Usamos uma pilha de 4 EMAs (5, 21, 50, 200) por símbolo. O alinhamento da pilha (todas inclinadas na mesma direção, ordenadas corretamente) sinaliza um regime de tendência. Cruzamentos entre membros da pilha são features de alta qualidade. A inclinação é uma feature separada.
Também conhecido como: S/R, zonas de oferta-demanda
Níveis de preço onde compradores (suporte) ou vendedores (resistência) historicamente dominaram.
Detectado via pivôs de swing de 20 velas. A distância ao nível S/R mais próximo é uma feature; entradas perto de S/R fortes ganham um impulso de confluência. A colocação de SL evita estar logo além de um nível S/R (stop-runs).
Preço e um oscilador (RSI, MACD) se movem em direções opostas.
Divergência altista: preço faz mínimo mais baixo, RSI/MACD faz mínimo mais alto → potencial reversão para cima. Baixista: preço máximo mais alto, oscilador máximo mais baixo → potencial reversão para baixo. Tratamos divergências como um sinal de confluência de alto peso.
Preço de referência diário computado do high/low/close da sessão anterior.
Pivô = (H + L + C) / 3 do dia anterior. Níveis R1/S1 = 2×Pivô − L / 2×Pivô − H. A distância ao pivô de hoje é uma feature de contexto de sessão; entradas perto de pivôs são rastreadas separadamente para análise de desempenho.
Simular uma estratégia de trading em dados históricos para estimar o desempenho.
Backtestamos modelos em 5 anos de velas históricas (4 para cripto devido à qualidade dos dados) usando a metodologia walk-forward — nunca divisões aleatórias. Testado para viabilidade de execução contra suposições de spread + slippage Tier-1 ECN. Veja a página de metodologia para o escopo completo "testado vs não testado".
Também conhecido como: OOS
Dados que o modelo nunca viu durante o treinamento.
A janela de validação walk-forward é OOS para a janela de treinamento correspondente. Todos os números de desempenho que relatamos vêm de avaliação OOS — nunca in-sample. O histórico no log de sinais ao vivo é a avaliação OOS definitiva.
Reversão automática para a versão anterior do modelo quando o desempenho ao vivo se degrada.
Uma janela móvel de 30 sinais por (símbolo, timeframe) rastreia Sharpe / WR / PF ao vivo. Quando qualquer métrica cai abaixo do limiar por 20 sinais consecutivos, o motor reverte para a versão boa anterior do modelo. Nenhuma aprovação humana é necessária para o rollback em si.
Período inicial após uma nova versão do modelo ser promovida antes que estatísticas ao vivo confiáveis existam.
Para os primeiros 90 dias de vida de uma nova versão do modelo, a taxa histórica de acertos usa 0.55 por padrão na fórmula de confiança (prior sensato). Após 90 dias de sinais OOS, a taxa de acertos móvel real substitui o prior.
Combinação de múltiplos aprendizes fracos que supera qualquer um único.
O LightGBM de cada tupla (símbolo, timeframe) é em si mesmo um ensemble de ~500 árvores de decisão, ajustadas sequencialmente para corrigir resíduos de árvores anteriores. O peso 0.5 sobre P_ml + 0.3 sobre confluence + 0.2 sobre taxa de acertos na fórmula de confiança também é um ensemble (de diferentes fontes de sinal).
Diferença entre o preço de entrada do sinal e o preço de fill real que você recebe.
Em validação assumimos 0.5 pip de slippage além dos spreads Tier-1 ECN. O trading ao vivo geralmente mostra 0.3-1.5 pips de slippage dependendo da corretora, tamanho da conta e condições de mercado. Slippage importa mais para sinais M15 de stop apertado onde pode corroer 5-10% do R-target.
Também conhecido como: Par de moedas
Cotação de duas moedas como EURUSD — valor da base em termos da cotada.
EURUSD 1.0850 significa 1 EUR = 1.0850 USD. Majors (USD em um lado): EURUSD, GBPUSD, USDJPY, AUDUSD, USDCAD, NZDUSD, USDCHF. Cruzados: sem USD (EURJPY, GBPJPY). Exóticos: moedas de mercados emergentes. Operamos apenas majors + XAUUSD + BTCUSD/ETHUSD.
Diferença entre os preços bid (venda) e ask (compra).
Spreads EURUSD de corretora Tier-1 ECN tipicamente 0.1-0.3 pips. Mais amplos em minors (0.5-1.5), pares exóticos (5-50) e XAUUSD (2-4). O spread come cada trade — um TP de 2 pips após um spread de 0.5 pips deixa você com 1.5 pips líquidos. Por que não operamos exóticos: apenas o spread frequentemente excede 1R.
Também conhecido como: Electronic Communication Network
Modelo de corretora que roteia ordens para um pool de provedores de liquidez, não para uma mesa de operações.
Corretoras ECN (IC Markets, Pepperstone, Tickmill) tipicamente oferecem spreads mais apertados + execução mais rápida que corretoras market-maker, em troca de uma comissão por lado ($3-7 por lote padrão). Nossa metodologia assume execução Tier-1 ECN — tolerâncias de slippage se ampliam para configurações não-ECN.
Criptomoeda cotada em fiat ou stablecoin — BTCUSD, ETHUSD.
Operamos BTCUSD e ETHUSD em H1/H4/D1. M15 é pulado em cripto porque o atrito de spread + slippage relativo ao ATR é muito alto. Mercados cripto rodam 24/7 sem veto de calendário econômico — mas aplicamos filtros adicionais de drawdown.
Quão facilmente uma posição pode ser entrada ou saída sem mover o preço.
Alta liquidez (EURUSD sessão de Londres) → spreads apertados, baixo slippage. Baixa liquidez (mínimos da sessão asiática USDJPY, fins de semana feriados) → spreads mais amplos, slippage mais alto, gaps. Expomos a sessão do dia como feature para que o modelo aprenda comportamento consciente do regime de liquidez.
Uma de Ásia / Londres / NY / sobreposição — impulsiona liquidez, volatilidade e vieses de direção.
Londres (07-16 UTC) é a mais líquida para EUR/GBP. NY (12-21 UTC) na sobreposição com Londres é a janela de maior volatilidade. Ásia (22-07 UTC) é mais calma exceto por eventos JPY. A sessão é uma feature em cada modelo — estratégias variam por viés de sessão.
A página de metodologia conecta esses termos no pipeline completo. A página de histórico os mostra em ação.