Como é que as taxas determinam a vida ou a morte de uma negociação? Lições de uma análise de estratégia real

null

Autor: Michel Athayde

Resumo

“Nas negociações de alta frequência, as taxas não são apenas custos, mas também o fator decisivo entre sucesso e fracasso.”

Este artigo baseia-se em um capital inicial de 100 mil dólares e realizou uma análise de um ano de estratégia popular no TradingView, Squeeze Momentum (LazyBear), em BTC e ETH, com uma posição total. Os dados revelam uma realidade dura: uma diferença de apenas 0,04% nas taxas é suficiente para fazer a performance da mesma estratégia, no nível de 15 minutos de ETH, passar de um lucro de 47% para uma perda de 14%. Isso significa que, para muitos investidores de varejo e traders quantitativos iniciantes, a lógica da estratégia pode ser válida, mas a estrutura de taxas na execução acaba consumindo todo o Alpha.

(Nota: Esta análise foi realizada com base em dados históricos de contratos perpétuos de exchanges principais, usando configurações padrão do Squeeze Momentum, sem considerar impacto de slippage, com o objetivo de comparar apenas o impacto marginal das diferentes estruturas de taxas no valor líquido da estratégia. )

1. Visão geral dos dados principais: sensibilidade às taxas em BTC e ETH

Este estudo simulou três cenários típicos de taxas: 0% (referência padrão), 0,02% (taxa Maker/ordem pendente) e 0,06% (taxa Taker/execução de mercado). A estratégia foi ajustada para modo “apenas comprado (Long Only)” para se adequar ao mercado de criptomoedas com tendência de alta de longo prazo.

Os resultados foram os seguintes:

1.1 Nível de 15 minutos: a “máquina de lucros” em alta frequência

O gráfico de 15 minutos é o período com sinais mais densos da estratégia (média anual de 600-800 negociações), sendo também a área onde o efeito das taxas é mais amplamente ampliado.

Tabela 1: Comparativo de dados principais no quadro de 15 minutos

Ativo

Modelo de taxa

Total de negociações

Lucro líquido (Total PnL)

Total de taxas (USD)

Status

BTC

0% (Ideal)

701

+21,47%

$0

Lucro

BTC

0,02% (Ordem pendente)

888

-14,45%

$29.596

Perda

BTC

0,06% (Execução de mercado)

842

-55,94%

$64.193

Perda enorme

ETH

0% (Ideal)

657

+68,66%

$0

Lucro expressivo

ETH

0,02% (Ordem pendente)

838

+47,34%

$33.960

Lucro

ETH

0,06% (Execução de mercado)

826

-13,81%

$76.536

Perda

Análise aprofundada:

Dificuldade de alta frequência em BTC: sob as condições de execução de 15 minutos estabelecidas neste estudo, a menor volatilidade relativa (Beta) do BTC dificulta a cobertura dos custos fixos gerados por negociações frequentes. Mesmo com uma taxa baixa de 0,02%, a estratégia apresentou retorno negativo. Isso indica que, na maturidade atual do mercado, estratégias simples de rompimento de indicadores técnicos em períodos curtos podem já não gerar Alpha suficiente em BTC.

Vantagem de volatilidade do ETH: o ETH mostrou maior potencial de explosão. Em condições ideais (0% de taxa), seu retorno de 68,66% supera significativamente o do BTC. Essa alta volatilidade permite que, mesmo com uma taxa Maker de 0,02%, o ETH mantenha um retorno de 47,34%.

Custo do execução de mercado (Taker): a parte mais alarmante dos dados é a comparação com ETH. Quando o trader usa ordens de mercado (taxa de 0,06%), mesmo capturando grandes movimentos do ETH, as taxas acumuladas de até $76.536 podem levar a uma perda na conta (-13,81%).

2. Paradoxo do ciclo: por que aumentar o período não resolve o problema?

Normalmente, acredita-se que aumentar o período de tempo reduz a frequência de negociações, diminuindo o desgaste por taxas. Mas nesta análise, ao nível de 1 hora (1H), foi observada uma contradição.

Tabela 2: desempenho no quadro de 1 hora

Ativo

Modelo de taxa (Preço de mercado 0,06%)

Lucro líquido

Fator de lucro

Fenômeno

BTC

1H

-37,33%

0,723

Perda severa

ETH

1H

-34,49%

0,840

Perda severa

Análise:

Mesmo sem considerar taxas (0%), BTC e ETH tiveram perdas no período de 1 hora (-12,29% e -11,51%, respectivamente). Isso pode estar relacionado à configuração padrão (20, 2.0), que gera sinais com atraso em períodos mais longos. Quando o sinal de “compressão e liberação” é confirmado no gráfico de 1 hora, a tendência já pode estar em andamento há algum tempo, levando a entradas no topo e, posteriormente, a retrações que acionam stops. Isso mostra que aplicar parâmetros padrão em diferentes quadros de tempo é altamente arriscado.

3. Insights principais: da “taxa de acerto” para a “probabilidade de ganho”

3.1 Armadilha matemática do ponto de equilíbrio

Squeeze Momentum é uma estratégia de rompimento de tendência, com taxa de acerto geralmente baixa (entre 26% e 40%), dependendo do retorno médio esperado. Ela depende principalmente do risco-retorno favorável.

Porém, as taxas elevam diretamente o ponto de equilíbrio matematicamente.

Por exemplo, no ETH de 15 minutos, uma taxa de $76.536 implica que cada negociação, independentemente do resultado, tem uma “porta de entrada” de aproximadamente $92 .

A conclusão principal é: para estratégias com mais de 600 negociações por ano, as taxas se tornam o fator mais determinante para o sucesso ou fracasso, mais do que a capacidade preditiva do indicador.

3.2 Gestão de capital e desgaste de juros compostos

Este backtest foi feito com 100% de alavancagem. Em taxas elevadas, o desgaste contínuo acelera a redução do capital. No caso do BTC de 15 minutos com taxa de 0,06%, a maior retração atingiu 58,32%, o que na prática costuma levar a liquidações ou perda de controle emocional.

4. Lições práticas e direções para otimização de estratégias

Com base nesses dados, podemos oferecer recomendações para traders que desejam operar estratégias de momentum semelhantes:

4.1 Estrutura de taxas define o espaço de sobrevivência

Conclusão: na prática, apenas quando for possível garantir execução Maker (ordens pendentes) de forma consistente, estratégias de alta frequência podem ser viáveis.

Recomendação: no desenvolvimento de algoritmos, prefira implementar lógica de ordens passivas (como colocar ordens na melhor oferta ou na profundidade do livro), ao invés de executar ordens de mercado. Se operar em exchanges com taxas de Taker superiores a 0,05%, deve-se ter extremo cuidado.

4.2 Seleção de ativos: volatilidade é a principal barreira

Conclusão: sob uma estrutura de taxas fixa, a volatilidade do ativo deve ser suficiente para cobrir os custos.

Recomendação: em relação ao BTC, a estratégia Squeeze Momentum é mais adequada para ETH ou altcoins com Beta elevado. A característica de baixa volatilidade do BTC, cada vez mais “assetizada”, torna sua aplicação em estratégias de rompimento de curto prazo menos eficiente.

4.3 Introdução de filtros para evitar operações em mercados de sideways

Conclusão: a abertura frequente de posições em mercados de sideways é a principal causa de perdas.

Recomendação:

Filtro de tendência: usar indicadores como ADX (por exemplo, ADX > 20) para confirmar força da tendência, evitando operações em mercados de consolidação.

Multi-timeframe: antes de abrir uma posição no gráfico de 15 minutos, verificar se no gráfico de 1 hora ou 4 horas há uma configuração de alta, alinhando-se à tendência maior e evitando sinais falsos.

4.4 Ajuste dinâmico de parâmetros

Conclusão: a falha no gráfico de 1 hora mostra que parâmetros fixos não são uma solução universal.

Recomendação: para diferentes quadros de tempo, ajuste de parâmetros como o comprimento das Bandas de Bollinger (BB Length) e o multiplicador de desvio padrão (MultFactor) deve ser feito de forma específica, para reduzir o atraso nos sinais e o risco de entradas no topo.

5. Conclusão

O Squeeze Momentum, como estratégia open source clássica, ainda é eficaz na captura de tendências. Mas este backtest deixa claro que o verdadeiro “Cálice Sagrado” do trading quantitativo não está em descobrir um indicador mágico, mas em controlar ao máximo os custos de execução e entender profundamente a microestrutura do mercado.

Para traders quantitativos que desejam lucrar no mercado de criptomoedas, otimizar o código é apenas o primeiro passo. Otimizar as taxas de conta e a escolha de provedores de liquidez muitas vezes é mais decisivo para o PnL final do que ajustar os parâmetros.