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Catálogo público · DEVIOLAB

CATÁLOGO DE ESTRATÉGIAS

Explore estratégias algorítmicas, compare o desempenho e abra o histórico completo de cada modelo.
Cada estratégia algorítmica corresponde a um agente de trading real (Trading Bot), criado pela equipe DevioLab a partir de testes com dados históricos. Ela pode ser usada para trading automatizado via API em plataformas compatíveis, incluindo Binance, ou apenas como Signal Bot com notificações por Telegram e email.
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Visão geral da estratégia selecionada

JASMYUSDT

Mercado cripto · Binance
JASMY 215000 +49320.96% 1TRAD-UFM6
Recomendado pela DevioLab · Core 1 iRecomendação principal da DevioLab: perfil mais protegido, suave e estável, focado no controle de risco e drawdown.
Recomendado pela DevioLab · Core 2 iRecomendação mais agressiva da DevioLab: aceita maior risco e drawdowns mais profundos em troca de retornos potencialmente maiores.
322Operações
74.8%Taxa de acerto
+2.34%Operação média
+17.71%Melhor operação
-29.86%Pior operação
+1,132.4%Anualizado
Perfil analítico da estratégia · c6b666408d4560ba

Análise Quantitativa da Estratégia Algorítmica JASMY · JASMY no Tempo Gráfico de 15 Minutos

Estudo detalhado do desempenho histórico do modelo algorítmico para o ativo JASMY no intervalo de 15 minutos, cobrindo 4,74 anos de amostragem contínua e 318 operações encerradas. A estratégia apresenta uma taxa de acerto de 75,16%, Fator de Lucro de 5,00 e pontuação DevioLab de 80,58, posicionando-se em primeiro lugar na classificação quantitativa para este ativo. O estudo revela uma distribuição homogênea do retorno bruto, onde as três maiores operações lucrativas representam apenas 4,27% do ganho acumulado, associada a um ritmo moderado de negociação adequado para agentes autônomos de negociação.

Análise em 31.08.2026. Os dados da estratégia são atualizados separadamente.
Ler análise completa

Perfil da estratégia

A estratégia algorítmica projetada para o ativo JASMY no mercado de criptoativos opera com base no tempo gráfico de 15 minutos, acumulando uma amostragem histórica de 4,74 anos entre 22 de novembro de 2021 e 19 de agosto de 2026. Durante esse intervalo, o modelo registrou um total de 318 operações concluídas, obtendo uma pontuação DevioLab de 80,58. Esse desempenho situa a lógica operacional no topo do ranking quantitativo para o ticker analisado, ocupando a posição de número um. A arquitetura computacional do modelo foi concebida para fornecer a lógica decisória necessária à implementação em robôs de negociação e bots de trading automatizados. O acúmulo histórico consolidado atinge 49.320,96% em termos percentuais somados de trades encerrados, demonstrando uma assimetria positiva expressiva ao longo de múltiplos ciclos do mercado de criptomoedas, sem depender de alavancagem não documentada ou pressupostos externos à amostragem.

Ritmo de negociação e duração das posições

Embora o sinal de entrada seja processado em velas de 15 minutos, a cadência operacional da estratégia reflete uma abordagem seletiva de prazos curtos a médios. O modelo realiza em média 67,08 operações por ano, o que equivale a aproximadamente 5,68 trades por mês ativo. O tempo médio de permanência em posição é de 28,36 horas, enquanto a mediana da duração situa-se em 19,50 horas. Esses dados indicam que a maioria das posições permanece aberta por cerca de um dia, ultrapassando a dinâmica de curtíssimo prazo ou scalping. O intervalo entre os encerramentos de posições apresenta uma média de 5,46 dias e uma mediana de 3,47 dias. Essa janela de tempo entre saídas sugere que o robô de negociação passa por períodos prolongados de observação e filtragem, aguardando condições específicas de mercado antes de acionar uma nova ordem, reduzindo a exposição desnecessária em cenários de alta volatilidade sem sinal claro.

Qualidade dos resultados históricos

A qualidade estatística das operações é evidenciada pela taxa de acerto de 75,16%, correspondendo a 239 negociações lucrativas e 79 perdedoras no universo de 318 trades. O Fator de Lucro fixou-se em 5,00, demonstrando que o volume de ganhos brutos supera substancialmente o total das perdas incorridas. O trade médio registrou um retorno positivo de 2,37%, enquanto a mediana do resultado das operações situou-se em 3,00%. A proximidade entre o retorno médio e a mediana reforça a estabilidade do ganho por operação. A melhor operação do histórico alcançou um resultado de 17,71%. Notavelmente, as três maiores operações vencedoras somadas correspondem a apenas 4,27% do lucro bruto total acumulado pela estratégia. Esse indicador de baixa concentração revela que a rentabilidade histórica do modelo não foi impulsionada por eventos isolados ou distorções atípicas, mas sim por uma consistência recorrente ao longo de centenas de operações executadas pelos robôs de trading.

Risco, drawdown e comportamento em perdas

O perfil de risco do modelo expõe uma rebaixamento máximo histórico (maximum drawdown) de 29,86%. Esse valor coincide rigorosamente com a pior operação individual registrada no histórico, que resultou em uma perda de -29,86%. Essa equivalência numérica sugere que o momento de maior estresse patrimonial da estratégia esteve diretamente associado a um único evento adverso de grande amplitude ou a uma sequência imediata concentrada. A maior sequência de vitórias consecutivas atingiu 19 operações, enquanto a maior sequência de derrotas foi limitada a 5 operações. A disparidade entre as sequências positivas e negativas evidencia a capacidade do algoritmo em sustentar momentos favoráveis prolongados. Contudo, a magnitude da pior operação salienta a importância de mecanismos rigorosos de gestão de capital e controle de exposição quando a lógica é integrada a agentes autônomos no mercado cripto.

Comportamento ao longo do tempo e estabilidade anual

A distribuição anual dos resultados demonstra que a estratégia manteve rentabilidade positiva acumulada em todos os anos civis do histórico testado. Em 2021, período inicial contendo 15 operações, a taxa de acerto foi de 66,67% com soma de retornos de 24,22%. No ano de 2022, o modelo executou 70 trades, alcançando 71,43% de acerto e uma soma percentual de 174,44%. Em 2023, observou-se um ganho de eficiência com 39 trades, taxa de acerto de 84,62% e retorno somado de 136,03%. O ano de 2024 registrou o maior volume operacional, com 88 trades, taxa de acerto de 84,09% e soma de retornos de 275,66%. Em 2025, o sistema registrou 81 operações, taxa de vitória de 70,37% e soma de 107,92%. No trecho analisado de 2026, foram concluídos 25 trades, com 60,00% de acerto e soma de 35,89%. Essa evolução mostra que o modelo preserva sua capacidade de gerar resultados positivos tanto em fases de maior volatilidade quanto em períodos de consolidação.

Período recente desde 01/06/2024 versus histórico completo

A análise da amostragem recente, considerando operações encerradas a partir de 1º de junho de 2024, revela uma fração significativa da atividade total do algoritmo. Das 318 operações históricas, exatamente 159 foram concluídas nessa janela recente, representando exatamente a metade de todo o histórico do modelo. O retorno somado no período recente atingiu 301,16%. A elevada densidade operacional no período recente confirma que a estratégia permaneceu altamente ativa e alinhada com as dinâmicas de preço do ativo JASMY nos meses mais recentes da amostragem. O desempenho recente não apresenta sinais de degradação estrutural em relação à média de longo prazo; pelo contrário, demonstra a manutenção de uma taxa de execução consistente em condições de mercado contemporâneas.

Pontos fortes e limitações

Entre os pontos fortes da estratégia destacam-se a elevada taxa de acerto de 75,16%, o Fator de Lucro de 5,00 e a distribuição extremamente ampla dos lucros, comprovada pela participação de apenas 4,27% das três melhores operações no ganho bruto. A consistência anual, marcada por resultados positivos em todos os anos amostrados, e a forte presença de dados no período recente fornecem uma base estatística robusta. Por outro lado, a principal limitação reside no nível de drawdown máximo de 29,86%, espelhado pela pior operação do histórico. Essa métrica indica que, embora as perdas sejam pouco frequentes, eventos adversos pontuais podem gerar oscilações patrimoniais relevantes. Adicionalmente, a frequência moderada de negociação (cerca de 5,68 trades por mês) exige paciência operacional, não sendo indicada para perfil que busque altíssimo volume diário de ordens.

Conclusão analítica DevioLab

A pontuação DevioLab de 80,58 reflete o equilíbrio quantitativo demonstrado pela estratégia no ativo JASMY. Ao combinar uma taxa de acerto expressiva com um Fator de Lucro elevado e uma dependência mínima de trades fora da curva, o algoritmo se consolida como uma opção fundamentada para compor a lógica de decisão de bots de trading e robôs de negociação automatizados. A coerência entre o histórico completo e a janela recente iniciada em junho de 2024 reforça a integridade do modelo sob diferentes regimes de mercado. Cabe ressaltar que os resultados apresentados derivam de simulações quantitativas sobre dados históricos e não constituem garantia de rendimentos futuros no mercado ao vivo.

Escopo dos dados e metodologia

Este estudo quantitativo baseia-se estritamente nos dados históricos simulados da estratégia aplicados ao par de criptoativo JASMY no intervalo de tempo de 15 minutos, cobrindo o período de 22 de novembro de 2021 a 19 de agosto de 2026. Todos os percentuais citados refletem o somatório e as estatísticas de operações encerradas durante a simulação. As métricas não contabilizam custos operacionais variáveis, taxas de corretagem, slippage ou impactos de liquidez de execução em tempo real, nem correspondem ao saldo exato de uma conta de corretora específica. Os dados servem exclusivamente como pesquisa de análise quantitativa histórica.

Análise completa da estratégia