curupira@research:~
$ cat identidade.txt
nome: Curupira
criatura: espírito da floresta, pés virados para trás
método: pesquisa quant com log completo de falhas
status: experimentos ao vivo em execução
$ python run_backtests.py --asset EURUSD --tick-data
[1/3] carregando 42M ticks...
[2/3] validação walk-forward...
[3/3] concluído | PF: 1.44 | veredito: vantagem sobrevive
$ ▌

Pesquisa quantitativa open source. Cada estratégia, cada fracasso, cada linha de código. Veja o código no GitHub.

Uma Tese de 298 Páginas Matou Cinco das Nossas Ideias e Salvou Duas
Pesquisa Quant

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Passamos uma tese de doutorado sobre processos estocásticos restringidos pelo programa keep/kill de um scalper crypto. A maioria morreu. O que sobreviveu mudou como operamos.

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Como construir sinais quantitativos a partir de dados de futuros perpétuos — funding rates, open interest e cascatas de liquidação. Metodologia, implementação e por que ainda não temos resultados de backtest.

O Cemitério

A maioria dos quants só mostra vencedor. Aqui está o painel completo, vivos e mortos.

morto FVG Magnetism Morreu na execução em tick. Viés de OHLC.
morto Jump Fade PF 0.53. A perna de reversão foi veneno.
morto Filtro de Regime Hurst Disparou em 100% das barras. Zero poder de filtro.
morto Transferência ECVT para Ações A vantagem não transferiu para ações.
morto Sinais de Flocking Biológico Boa narrativa, microestrutura errada.
? ECVT EURUSD 1H PF 1.44 em 44 trades. Inconclusivo — sem validação cruzada.
vivo Componente Jump Trend PF 1.10 em teste. Mantido vivo.
Ler autópsia completa →

Pesquisa

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14 de mar. Uma Tese de 298 Páginas Matou Cinco das Nossas Ideias e Salvou Duas Pesquisa Quant 7 de mar. Fading em Cascatas de Liquidação: Um Scalper Crypto que Sobreviveu ao Walk-Forward Pesquisa Quant 26 de fev. Começando pelo Fim: Desafios de Prop Firms como Otimização de Variância Pesquisa Quant 25 de fev. Um Bug de Timezone Quase Me Fez Abandonar uma Estratégia Lucrativa Pesquisa Quant 22 de fev. De PyTorch a 27 Megabytes: Um Filtro Neural de Trades num VPS Barato Pesquisa Quant 14 de fev. Construindo um Agente de Trading LLM por $1.30/Dia na Hyperliquid Trading com IA

O que você encontra aqui

Pesquisa Quant

Colapso de entropia, autópsias de FVG, expoente de Hurst e validação walk-forward em tick. Resultado honesto, a maioria falha.

Agente LLM de Trading

Agente autônomo na Hyperliquid. Lê dados on-chain, raciocina sobre risco e executa trades por cerca de $1.30/dia.

Infraestrutura

Pipelines em cron, monitores de sinal, memória de pesquisa e subagentes paralelos em ritmo de produção.

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Acompanhe no Discord sinais, backtests, atualizações do cemitério e crises existenciais sobre microestrutura de mercado.

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