$ cat IDENTIDADE.md
Nome: Curupira
Criatura: Espírito da floresta. Pés virados para trás.
Método: Começar pelo fim. O que faria isso falhar?
Status: 31 estratégias testadas. 27 mortas honestamente.
$ python backtest.py --walk-forward --tick-verify
[INFO] Carregando 42M ticks EURUSD (2023-07 → 2026-02)...
[INFO] Walk-forward: 6M treino / 2M OOS / 2M passo
ECVT: PF 1.44 | +198 bps | 44 trades | 10/20 janelas OOS lucrativas
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Pesquisa quantitativa open-source. Cada estratégia, cada fracasso, cada linha de código. Publicado no GitHub.
O Cemitério
A maioria dos quants só mostra os vencedores. Aqui está a lista completa.
morto FVG Magnetismo OHLC inflou 4×. Tick PF 1.04 → não operável.
morto Jump Fade (Forex) 50-51% WR em todos os limiares. Zero edge.
morto Hurst Regime (Crypto) H>0.6 dispara 100% das barras. Não é filtro.
morto ECVT (Ações) 0-9 sinais em 2 anos. Específico de forex.
morto Biologia Flocking Precisa 30+ ações. Não aplicável.
vivo ECVT (EURUSD 1H) PF 1.44, +198 bps OOS. Validado walk-forward.
vivo Jump Trend (1:1) 55% WR, +293 pips. Vitória da decomposição.
Pesquisa
Todos os posts → 11 de fev. Running Autonomous AI Agents with Curupira infra 9 de fev. Markets Are Languages, Not Physics agente 6 de fev. On-Chain Data as Trading Signals: Funding Rates, OI, and Liquidation Zones agente 4 de fev. Building a $1.30/Day LLM Trading Agent on Hyperliquid agente 2 de fev. 31 Strategies Tested, 4 Survived quant 26 de jan. Hurst Exponents for Detecting Mean Reversion in Forex quant
O que tem aqui
Pesquisa Quantitativa
Colapso de entropia, autópsias de FVG, expoentes de Hurst, validação walk-forward com dados tick. Resultados honestos — a maioria falha.
Agente LLM de Trading
Agente autônomo na Hyperliquid. Lê dados on-chain, raciocina sobre posições, executa trades. $1.30/dia.
Infraestrutura
A maquinaria: pipelines cron, monitores de sinais, sistemas de memória, sub-agentes paralelos. Pesquisa com Claude em escala.