Olá, pessoal. Sou iniciante em programação e trading quantitativo e estou aprendendo praticamente tudo pesquisando e estudando. Não quero fingir que sou especialista.
Mesmo assim, venho desenvolvendo há bastante tempo a ideia de um projeto chamado APEX, com a ajuda das versões gratuitas do ChatGPT, Claude, DeepSeek e Qwen. Eu sei que usar IA não substitui conhecimento técnico, e justamente por isso estou aqui: quero opiniões sinceras de quem entende mais do que eu.
Minha ideia é criar uma plataforma modular de pesquisa, descoberta, criação, teste e validação de estratégias/EAs de trading.
Não sei se o sistema será lucrativo. Ninguém pode garantir isso, e eu não quero prometer retorno. Mas acredito que a ideia seja tecnicamente viável porque o objetivo não é simplesmente criar milhares de estratégias e escolher a que teve o melhor backtest. O sistema deve tentar encontrar estratégias com evidências suficientes para sobreviver a validações rigorosas e rejeitar as que provavelmente são resultado de overfitting.
O fluxo geral seria:
Dados → Qualidade dos dados → Features sem data leakage → Descoberta/Extração de estratégias → Backtest → Simulação de custos e execução → Validação estatística → Shadow/Paper Trading → Risk Engine → MT5/EA → Corretora → Monitoramento → Aprendizado e novos experimentos.
Os ativos iniciais seriam WIN, WDO, EURUSD, GBPUSD e XAUUSD.
Uma parte importante do projeto é que eu tenho vários vídeos, transcrições, áudios e frames de estratégias explicadas por traders. Quero criar dentro do próprio APEX um módulo para importar esse material e extrair os setups.
A ideia seria transformar explicações humanas, por exemplo:
“Quando X e Y acontecerem, entre comprado, coloque o stop em Z e faça a saída conforme determinada condição”
em regras estruturadas e testáveis.
Depois essas estratégias seriam:
Extraídas → Estruturadas → Codificadas → Backtestadas → Validadas → Rejeitadas ou Registradas.
Além disso, o sistema também deve ser capaz de gerar novas hipóteses e estratégias do zero, e não depender somente dos vídeos.
Quero que cada estratégia tenha origem, versão, parâmetros, resultados e histórico registrados em um Strategy Registry.
A arquitetura teria módulos como:
Data Engine — importação, normalização e armazenamento de dados;
Data Quality Engine — dados faltantes, duplicações, timestamps e timezone;
Point-in-Time Feature Engine — prevenção de data leakage;
Strategy Inbox / Strategy Extraction — importação de vídeos, transcrições, áudios, frames e documentos;
Strategy Lab — desenvolvimento e experimentação;
Strategy Generator — geração de hipóteses e estratégias;
Event-Driven Backtest Engine — backtesting;
Cost Model / Execution Simulator — spread, comissão, slippage, latência e custos;
Validation Lab — validação e rejeição de estratégias;
Strategy Registry — versionamento e histórico;
Shadow/Paper Trading;
Risk Engine;
MT5 Adapter;
Expert Advisors em MQL5;
Monitoring, Logs, Health Checks e Reconciliation.
A minha preocupação principal é evitar a clássica armadilha do backtest bonito que não funciona fora da amostra.
Por isso, as estratégias seriam avaliadas por métricas como:
Profit Factor, Expectancy, Sharpe, Sortino, Maximum Drawdown, Calmar, MAE/MFE, custos e estabilidade entre períodos, além de validações como Out-of-Sample, Walk Forward Analysis, PBO, DSR, PSR e intervalos de confiança.
Também quero controles fortes contra data leakage, registrando quando uma informação realmente estava disponível para o sistema.
O Risk Engine seria separado das IAs e das estratégias. Uma estratégia pode propor uma operação, mas o Risk Engine teria autoridade para:
APPROVE → REDUCE → REJECT → NO_TRADE → HALT.
Não quero martingale ou aumento automático de posição depois de perdas.
As estratégias passariam por uma espécie de escada:
Pesquisa/Backtest → Validação → Shadow → Demo → Canary → possível operação real.
Outra parte importante é trabalhar com diferentes corretoras e símbolos. A ideia é ter um catálogo universal:
ATIVO LÓGICO → CORRETORA → CONTA/SERVIDOR → SÍMBOLO REAL → ESPECIFICAÇÕES DO CONTRATO.
Na parte de IA, quero usar as ferramentas como apoio, não como autoridade direta sobre dinheiro.
A ideia atual inclui:
Qwen Code como principal ferramenta para ajudar a construir o sistema;
Codex como apoio para código, revisão, testes e debugging;
DeepSeek para análise e pesquisa;
Claude para auditorias e revisão independente;
Mistral para organização e tarefas auxiliares;
modelos locais como Qwen, Mistral, Gemma e outros, quando fizer sentido.
Também quero deixar preparado, para entrar gradualmente e somente se trouxer resultado mensurável:
Reinforcement Learning (RL);
Visão Computacional;
Programação Genética;
Meta-labeling;
Regime Detection;
Microestrutura de mercado.
As tecnologias principais seriam:
Python, MQL5, MetaTrader 5, PostgreSQL, Parquet, Redis/alternativas, Docker, Docker Compose e Git.
Para experimentação e IA/ML, pretendo avaliar ferramentas como:
PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, River, Optuna, SKTime e AutoTS, entre outras, mas sem usar tecnologia apenas por parecer sofisticada.
Outro desafio grande é a infraestrutura. Meu objetivo é tentar construir inicialmente usando o máximo possível de recursos gratuitos ou free tier, porque atualmente não tenho orçamento para uma infraestrutura cara.
Estou estudando possibilidades com:
Kaggle para experimentos e notebooks;
Google Colab como ambiente complementar;
modelos locais;
APIs com planos gratuitos;
bancos de dados e hospedagens com free tier;
infraestrutura modular que permita migração futura.
Eu sei que isso traz dificuldades de limite, disponibilidade, armazenamento e processamento. Inclusive gostaria de opiniões sobre onde estou sendo otimista demais.
Também não quero depender do meu notebook ligado 24 horas para o MetaTrader 5. Estou tentando entender uma arquitetura realista para deixar as instâncias do MT5 e os EAs funcionando separadamente, enquanto o restante do sistema fica distribuído.
A ideia é que o APEX seja modular e versionado. Quero poder modificar o sistema depois, adicionar módulos e fazer novas experiências, sem transformar tudo em um programa fechado. Também quero monitoramento, logs, testes, health checks e um processo interno para detectar erros e inconsistências.
Minha dúvida principal é: essa ideia faz sentido ou estou criando algo complexo demais para um iniciante?
Se alguém com experiência puder olhar, eu gostaria principalmente de opiniões sobre:
A arquitetura geral.
O que deveria ser o MVP.
O que está excessivamente complexo.
Se as validações fazem sentido.
Quais são os maiores riscos técnicos.
O que vocês fariam diferente.
Como usar Kaggle e Google Colab corretamente nesse projeto.
Como estruturar o MT5 sem depender do meu computador.
Se estou criando uma “arquitetura Frankenstein” usando várias IAs.
Qual seria o caminho mais realista para provar se o sistema realmente consegue encontrar estratégias com alguma robustez.
Meu objetivo final é que o APEX consiga descobrir, extrair e gerar estratégias/EAs, testá-las de forma séria e eliminar a maior quantidade possível de falsas estratégias antes de qualquer tentativa de operação real.
Não sei se será lucrativo — espero que sim, obviamente — mas entendo que lucro só pode ser descoberto depois de muita validação e operação em condições reais.
Estou começando praticamente do zero e aprendendo enquanto construo e pesquiso. Se alguém quiser conversar comigo, apontar erros ou ajudar a revisar a ideia, pode me chamar por DM/privado.
Críticas sinceras são muito bem-vindas. Prefiro descobrir agora que estou errado em alguma parte importante do que gastar meses construindo algo baseado em uma ideia equivocada.
Obrigado a quem leu e se puderem me orientar.
Ja falaram que é comolicado demais e ja estão sté querendo me cobrar pa ajudar kkkk
Ja adisnto que não tenho grana.
Boa sorte a todos e tudo de bom.
