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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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Todas as condições selecionadas funcionam juntas
AAOI · Applied Optoelectronics, Inc. (5) AAPL · Apple Inc. (7) ALAB · Astera Labs, Inc. (3) AMAT · Applied Materials, Inc. (3) AMD · Advanced Micro Devices, Inc. (4) AMZN · Amazon.com, Inc. (3) ARM · Arm Holdings plc (4) ASML · ASML Holding N.V. (5) ASTS · AST SpaceMobile, Inc. (6) AVGO · Broadcom Inc. (4) BABA · Alibaba Group Holding Limited (6) BE · Bloom Energy Corporation (5) BMNR · BitMine Immersion Technologies, Inc. (5) COHR · Coherent Corp. (3) CRCL · Circle Internet Group, Inc. (5) CRDO · Credo Technology Group Holding Ltd (5) DELL · Dell Technologies Inc. (6) EWY · iShares MSCI South Korea ETF (6) FLNC · Fluence Energy, Inc. (7) GS · The Goldman Sachs Group, Inc. (6) HOOD · Robinhood Markets, Inc. (7) IBM · International Business Machines Corporation (6) INTC · Intel Corporation (6) IREN · IREN Limited (7) LITE · Lumentum Holdings Inc. (6) META · Meta Platforms, Inc. (7) MRVL · Marvell Technology, Inc. (6) MSFT · Microsoft Corporation (7) MSTR · Strategy Inc (7) MU · Micron Technology, Inc. (7) NFLX · Netflix, Inc. (8) NOK · Nokia Oyj (7) NVDA · NVIDIA Corporation (7) PLTR · Palantir Technologies Inc. (7) PYPL · PayPal Holdings, Inc. (6) QQQ · Invesco QQQ Trust (6) RKLB · Rocket Lab Corporation (4) SKHY · SK hynix Inc. (3) SMCI · Super Micro Computer, Inc. (6) SMH · VanEck Semiconductor ETF (4) SNDK · Sandisk Corporation (4) SOXS · Direxion Daily Semiconductor Bear 3X Shares (3) SPCX · Space Exploration Technologies Corp. (3) TSLA · Tesla, Inc. (6) TSM · Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited (5) USAR · USA Rare Earth, Inc. (3)
Visão geral da estratégia selecionada

EWYBUSDT

Instrumento de ações · execução via Binance
EWYB 0 +1773.01% 1TRAD-YTG4
Recomendado pela DevioLab · Core 2 iRecomendação mais agressiva da DevioLab: aceita maior risco e drawdowns mais profundos em troca de retornos potencialmente maiores.
7Operações
85.7%Taxa de acerto
+66.66%Operação média
+202.24%Melhor operação
-0.80%Pior operação
+575.5%Anualizado
Perfil analítico da estratégia · afa152169ec78342

Análise Quantitativa do EWY · iShares MSCI South Korea ETF: Alta Taxa de Acerto e Retornos Concentrados no Tempo Gráfico de 15 Minutos

Esta análise quantitativa examina o desempenho histórico da estratégia algorítmica aplicada ao EWY (iShares MSCI South Korea ETF) no tempo gráfico de 15 minutos. Cobrindo um período de 6,53 anos entre fevereiro de 2020 e agosto de 2026, a estratégia obteve um ganho acumulado de +1773,01% e um fator de lucro de 6,56, mantendo um rebaixamento máximo de apenas 0,80%. No entanto, os dados revelam uma amostragem extremamente reduzida, com apenas 7 operações encerradas em todo o histórico e nenhuma execução registrada a partir de junho de 2024. Adicionalmente, 91,97% do lucro bruto provem das três melhores posições, evidenciando uma dependência acentuada de eventos operacionais específicos. O estudo detalha a estrutura de risco, a assimetria entre média e mediana e as implicações dessa dinâmica para a implementação em robôs de trading e agentes automatizados.

Análise em 21.08.2026. Os dados da estratégia são atualizados separadamente.
Ler análise completa

Perfil da estratégia

A estratégia algorítmica projetada para o ativo EWY (iShares MSCI South Korea ETF) opera na amostragem temporal de 15 minutos, buscando identificar pontos de entrada em um ativo que reflete o desempenho do mercado acionário sul-coreano. No ecossistema DevioLab, o modelo registra uma pontuação quantitativa de 69,80, ocupando o segundo lugar no ranking específico para este ticker. O histórico simulado abrange um intervalo de 6,53 anos, iniciado em 10 de fevereiro de 2020 e concluído em 21 de agosto de 2026. Durante esse período, a estratégia alcançou um retorno total acumulado de +1773,01%, equivalente a uma taxa anualizada teórica de 575,51%. Essa lógica matemática foi concebida para servir como algoritmo de tomada de decisão para robôs de trading e agentes autônomos de execução, permitindo a automação completa do processo operacional sem intervenção manual. O desempenho global sugere um modelo focado em captura de tendências de grande magnitude, mas cuja frequência de execução é significativamente mais baixa do que o padrão comum em tempos gráficos reduzidos de 15 minutos.

Ritmo de operação e duração das posições

Apesar de estar configurada em um tempo gráfico de 15 minutos, a estratégia apresenta uma frequência operacional extremamente esparsa. Ao longo de mais de seis anos de amostragem histórica, foram concluídas apenas 7 operações, o que resulta em uma média calculada de 1,07 operações por ano. Essa taxa de execução revela que o algoritmo possui critérios de filtragem e gatilhos de entrada altamente restritivos, permanecendo fora do mercado na vasta maioria do tempo. Embora os dados estatísticos fornecidos não especifiquem as métricas exatas de horas de permanência ou dias entre saídas, a relação entre o tempo gráfico curto e o número reduzido de negócios indica que o sistema não atua como um modelo de alta frequência ou scalping. Trata-se de uma arquitetura algorítmica altamente seletiva, na qual o robô de trading aguarda por condições de mercado raras antes de acionar uma ordem de compra ou venda.

Qualidade dos resultados históricos

A qualidade das métricas de desempenho exibe uma assimetria notável entre a taxa de acerto e a distribuição dos lucros. O algoritmo obteve 6 operações vencedoras e apenas 1 perdedora, resultando em uma taxa de acerto de 85,71% e um fator de lucro de 6,56. O retorno médio por operação situou-se em +66,66%, enquanto a mediana das operações fechou em +16,40%. A grande divergência entre a média e a mediana é explicada pelo resultado da melhor operação da história, que registrou uma valorização individual de +202,24%. O papel dominante das poucas operações excepcionais fica evidente ao constatar que as três maiores posições lucrativas responderam por 91,97% de todo o lucro bruto gerado. Essa forte concentração indica que a rentabilidade histórica do modelo depende da captura bem-sucedida de raros eventos de forte valorização no EWY, em vez de um fluxo contínuo e uniforme de pequenos ganhos.

Risco, drawdown e comportamento em perdas

Sob a ótica da gestão de risco e controle de rebaixamento, o comportamento histórico da estratégia mostrou-se excepcionalmente contido. O drawdown máximo registrado em toda a janela analítica foi de apenas 0,80%, igualando-se ao resultado da pior operação do sistema, que também encerrou em -0,80%. A sequência máxima de perdas consecutivas foi de exatamente 1 operação, enquanto a maior sequência de vitórias atingiu 5 operações seguidas. A relação entre a melhor operação (+202,24%) e a pior operação (-0,80%) reflete um perfil de assimetria positiva extremo. Contudo, do ponto de vista da análise estatística, é fundamental interpretar esse baixo drawdown com cautela: com uma amostragem total de apenas 7 operações e uma única perda registrada, o valor de rebaixamento máximo reflete a escassez de eventos de perda no passado simulado, e não necessariamente uma garantia de que rebaixamentos maiores não ocorram sob novas condições de mercado.

Comportamento ao longo do tempo e estabilidade anual

Uma análise detalhada da distribuição temporal dos resultados revela que as 7 operações encerradas ao longo de 6,53 anos não estão distribuídas de maneira uniforme. Como o conjunto de dados fornecido não contém desdobramentos anuais preenchidos, infere-se estatisticamente que existiram longos intervalos anuais sem a conclusão de nenhuma operação. Essa intermitência operacional indica que a estabilidade do modelo não advém de uma consistência mês a mês ou ano a ano, mas sim do impacto financeiro severo das poucas operações em que o algoritmo esteve posicionado. Para robôs de negociação configurados com esta estratégia, essa característica implica longos períodos de inatividade operacional, exigindo tolerância a longas fases de espera sem geração de novos sinais.

Período recente desde 01/06/2024 versus histórico completo

Ao isolar a janela temporal recente iniciada em 1º de junho de 2024 até o término da amostragem em agosto de 2026, constata-se que a estratégia registrou exatas 0 operações concluídas. Consequentemente, o somatório percentual para esse período recente é nulo. A ausência total de negociações no período recente representa uma fragilidade do ponto de vista da evidência estatística contemporânea. Enquanto o histórico completo de 6,53 anos acumula um rendimento expressivo de +1773,01%, a falta de operações nos últimos anos impede a validação da eficácia do modelo nos regimes de mercado mais recentes enfrentados pelo ETF EWY. Em sistemas de trading automatizados, a inatividade prolongada em períodos recentes sugere que as condições exigidas pelos parâmetros de entrada do agente não foram preenchidas pelo mercado no ciclo atual.

Pontos fortes e limitações

Entre os pontos fortes da estratégia destacam-se o elevado fator de lucro (6,56), a taxa de acerto de 85,71% e o rebaixamento máximo mantido em patamares mínimos de 0,80%, acompanhado de uma excelente assimetria entre o melhor resultado (+202,24%) e o pior (-0,80%). Por outro lado, as limitações estatísticas são relevantes: a amostra total é composta por apenas 7 operações encerradas, o que reduz o grau de confiança estatística e a representatividade do modelo. Além disso, a altíssima concentração de ganhos — com 91,97% do lucro bruto originado de apenas 3 operações — revela que o desempenho acumulado de +1773,01% é altamente dependente de eventos pontuais. Por fim, a ausência de operações desde junho de 2024 deixa o modelo sem validação de campo recente.

DevioLab analytical conclusion

A pontuação de 69,80 atribuída pelo DevioLab reflete um modelo algorítmico com métricas quantitativas de retorno e controle de risco impressionantes no papel, mas condicionado por um tamanho de amostra extremamente pequeno. A capacidade da estratégia em registrar +1773,01% no EWY mantendo um drawdown de 0,80% demonstra uma seleção rigorosa de entradas, tornando-a teoricamente atraente para inclusão em um portfólio automatizado de robôs de trading. No entanto, investidores e desenvolvedores que considerem a automação dessa lógica devem estar cientes da dependência de lucros hiperconcentrados e da inatividade prolongada recente. Trata-se de uma ferramenta quantitativa especializada, cujo valor reside na captura de movimentos raros de grande magnitude, exigindo paciência operacional e alocação de capital proporcional à incerteza de sua baixa amostragem.

Escopo dos dados e metodologia

Esta análise baseia-se exclusivamente no conjunto de dados estatísticos simulados retroativamente para o ativo EWY (iShares MSCI South Korea ETF) no tempo gráfico de 15 minutos, cobrindo o período de 10 de fevereiro de 2020 a 21 de agosto de 2026. Todas as métricas apresentadas, incluindo retornos percentuais, drawdown, fator de lucro e frequências, referem-se a operações históricas fechadas em ambiente de backtest. Os resultados descritos não representam retornos em conta real de corretora, não incluem custos operacionais não especificados e não constituem garantia de rentabilidade futura nem conselho de investimento. O início do histórico reflete o ponto de partida do teste quantitativo e não a data de criação ou listagem do ativo subjacente no mercado financeiro.

Análise completa da estratégia