Modelo ARIMA com sinais long/short sistemáticos sem stop por tempo
Em desenvolvimento
Python
Pandas
Statsmodels
Matplotlib
NumPy
Excel
Visão Geral
Sistema de trading sistemático desenvolvido para o BOVA11 (ETF do Ibovespa), com foco em geração de sinais baseados em modelo ARIMA calibrado sobre retornos históricos.
Metodologia
O modelo utiliza a estrutura ARIMA(p,d,q) para capturar padrões de autocorrelação na série de retornos do BOVA11. Os sinais são gerados quando a previsão do modelo supera limiares definidos pela volatilidade histórica.
- Sinal Long: previsão de retorno superior a +1σ
- Sinal Short: previsão de retorno inferior a −1σ
- Saída: baseada exclusivamente em sinal inverso (sem stop temporal)
Arquitetura Técnica
- Pipeline de dados:
yfinancepara série histórica diária - Seleção de parâmetros: critério AIC com grid search
- Backtest: engine própria com log de trades e curva de capital
- Relatório: exportação para Excel com gráficos e métricas de risco
Métricas Monitoradas
Sharpe Ratio, Drawdown Máximo, Taxa de Acerto, Profit Factor e Exposição Líquida.