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Área Finanças Quantitativas
Status Em desenvolvimento
Período Jan 2025
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: yfinance para 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.

Localização

Rio de Janeiro, RJ
Brasil