Jogo de taxas e indicadores: O verdadeiro dilema da estratégia Squeeze Momentum e a quebra do indicador ADX

Uma retrospetiva anual de estratégias de alta frequência em criptomoedas desmistificou muitos sonhos de traders. Com um capital inicial de 100 mil dólares, o teste de uma estratégia popular no TradingView, Squeeze Momentum, em BTC e ETH revelou que as taxas de transação não são simplesmente custos operacionais, mas o primeiro fator que decide a sobrevivência ou falência de uma estratégia. Para superar esse impasse, a introdução de indicadores de tendência como o ADX, que filtram sinais, tornou-se uma solução indispensável.

Como a diferença de 0,04% em taxas pode virar o jogo de uma estratégia

Os dados são os mais convincentes. Sob as mesmas condições de estratégia e mercado, uma diferença de apenas 0,04% nas taxas (de 0,02% para ordens Maker até 0,06% para ordens Taker) foi suficiente para inverter o resultado de um backtest de ETH de um lucro de 47,34% para uma perda de 13,81%.

Isso não é uma mera influência marginal, mas um golpe fatal.

Especificamente, o backtest considerou três cenários de taxas típicas: 0% como referência ideal, 0,02% para ordens Maker e 0,06% para ordens Taker. Em um quadro de 15 minutos (com uma média anual de 600-800 negociações), diferentes estruturas de taxas produziram resultados chocantes:

Desempenho do BTC em 15 minutos:

• Sem taxas: +21,47% de lucro
• Taxa de 0,02% (Maker): -14,45% de prejuízo
• Taxa de 0,06% (Taker): -55,94% de prejuízo

Desempenho do ETH em 15 minutos:

• Sem taxas: +68,66% de lucro
• Taxa de 0,02% (Maker): +47,34% de lucro estável
• Taxa de 0,06% (Taker): -13,81% de prejuízo

O dado mais irônico do ETH é que, com uma soma de taxas acumuladas de $76.536, uma estratégia que deveria ser altamente lucrativa foi levada a prejuízo. Isso significa que, para estratégias de alta frequência com mais de 600 negociações anuais, cada operação implica, em média, uma “entrada” de cerca de $92 em taxas.

A verdade sobre o desgaste de custos em negociações de 15 minutos

O período de 15 minutos é o ciclo mais intenso para sinais do Squeeze Momentum, além de ser onde o efeito das taxas é amplificado ao máximo. Nesse intervalo, a situação do BTC é especialmente evidente.

Mesmo com uma taxa relativamente baixa de 0,02%, o BTC em 15 minutos apresentou uma perda de -14,45%. Isso reflete a baixa volatilidade do BTC (Beta), que dificulta cobrir os custos fixos de negociações frequentes. Em outras palavras, sob as condições atuais de mercado, estratégias de ruptura técnica simples já têm dificuldades de gerar alfa suficiente em ciclos curtos de tempo.

Por outro lado, o ETH demonstra uma vantagem de volatilidade maior. Essa maior volatilidade permite que, mesmo com uma taxa de 0,02% (Maker), o ETH mantenha um retorno de 47,34%. Mas, ao usar ordens a mercado (com taxa de 0,06%), mesmo capturando movimentos significativos, as altas taxas acumuladas podem empurrar a conta para o negativo.

Essa comparação revela uma verdade central: a estrutura de taxas determina diretamente quais ativos são adequados para estratégias de alta frequência e quais devem ser evitados.

Por que estender o ciclo de negociação também não resolve o problema

A intuição comum é que reduzir a frequência de negociações diminui o desgaste de taxas. Mas, ao aumentar o período de backtest para 1 hora, o resultado é inesperado e negativo.

Em 1 hora, o BTC sofreu uma perda severa de -37,33%, e o ETH também não ficou atrás (-34,49%). Ainda mais surpreendente, mesmo sem considerar taxas (0%), ambos os ativos apresentaram perdas de -12,29% (BTC) e -11,51% (ETH).

Isso aponta uma questão crucial: os parâmetros padrão da estratégia podem falhar completamente em diferentes quadros temporais.

O padrão do Squeeze Momentum (comprimento das Bandas de Bollinger 20, múltiplo de desvio padrão 2.0) funciona bem em 15 minutos, mas começa a “dar a mão” em períodos de 1 hora. Provavelmente, isso está relacionado ao atraso nos sinais — quando a confirmação do “alívio da compressão” ocorre em um gráfico de 1 hora, a tendência já está em andamento, levando a entradas no topo e subsequentes correções profundas.

Introdução do indicador ADX e filtragem por ressonância multitemporal para sinais inválidos

Para melhorar essa situação na raiz, apenas otimizar as taxas não é suficiente. É fundamental reduzir as entradas frequentes em movimentos de mercado sem tendência (oscilações, sideways).

O indicador ADX (Índice de Força Relativa de Tendência) desempenha papel crucial aqui. O ADX mede a força da tendência, não sua direção, variando de 0 a 100. Quando o ADX > 20, geralmente indica uma tendência clara; quando < 20, o mercado está em fase de sideways ou sem direção definida.

Sugestões de melhorias na estratégia Squeeze Momentum incluem:

Filtragem por força de tendência: Antes de gerar sinais em 15 minutos, incluir uma condição de que o ADX > 20. Assim, evita-se abrir posições em movimentos de sideways, reduzindo perdas por entradas frequentes e custos de taxas.

Confirmação por ressonância multitemporal: Antes de abrir uma posição em 15 minutos, verificar se o ADX em períodos de 1 hora ou 4 horas também está acima de 20, além de verificar se as Bandas de Bollinger estão em configuração de alta (bullish). Essa abordagem aumenta a confiabilidade do sinal, tornando cada operação mais lucrativa e aumentando a eficiência do custo de taxas.

Com essas duas camadas de filtragem por ADX, o problema de entradas frequentes em mercados de sideways é significativamente mitigado, elevando o fator de lucro mesmo com custos de transação constantes.

A otimização de parâmetros pode realmente superar o teto de taxas?

Além de usar o ADX, ajustar os parâmetros para diferentes quadros temporais é fundamental.

Os parâmetros padrão (BB comprimento 20, múltiplo de 2.0) foram otimizados para um período específico, e podem não ser adequados para outros. O fracasso em períodos de 1 hora nos alerta de que a abordagem de “um parâmetro para tudo” não funciona em alta frequência.

Direções de otimização incluem:

• Para 15 minutos: ajustes finos nos parâmetros, mantendo sensibilidade à tendência, mas reduzindo sinais falsos
• Para 1 hora: aumentar o comprimento das Bandas de Bollinger (por exemplo, 30-40) para reduzir o atraso nos sinais, combinando com o ADX para confirmação de tendência
• Ajuste dinâmico dos parâmetros para diferentes ciclos de mercado, evitando ficar preso em períodos de baixa liquidez ou alta volatilidade

Contudo, é importante notar que a otimização de parâmetros apenas melhora ganhos marginais, não consegue romper o teto imposto pelas taxas. A verdadeira solução passa pela estrutura de custos.

Da retrospetiva ao trading real: regras de sobrevivência para estratégias de alta frequência

A principal lição dessa análise é que, na prática, as taxas de transação tornaram-se um fator mais decisivo do que a escolha de indicadores.

Para traders que desejam implementar estratégias de alta frequência, recomenda-se:

Primeiro, priorizar ordens Maker. Programar a lógica de colocar ordens passivas, aguardando o preenchimento na melhor bid ou no livro de ordens, ao invés de consumir ordens a mercado. Se a taxa de Taker na sua exchange for superior a 0,05%, essa estratégia dificilmente será viável.

Segundo, preferir ativos com maior volatilidade (Beta). Em comparação com BTC, que tem menor volatilidade, ETH e altcoins principais oferecem melhor relação custo-benefício. Quanto maior a volatilidade, maior a chance de gerar alfa suficiente para cobrir custos.

Terceiro, usar indicadores de tendência como o ADX para filtrar sinais. Evitar abrir posições em sideways, só entrando quando o ADX indicar força de tendência (acima de 20) e houver ressonância multitemporal. Assim, a qualidade de cada operação aumenta.

Quarto, ajustar os parâmetros conforme o mercado. Diferentes ambientes e períodos exigem configurações distintas. Revisões periódicas e testes são essenciais.

A maior lição dessa retrospetiva é que o sucesso na negociação quantitativa nunca depende de descobrir “indicadores mágicos”, mas do controle extremo dos custos de execução, do entendimento profundo da estrutura de mercado e do uso racional de ferramentas como o ADX para filtrar ruídos. Melhorar o código é apenas o primeiro passo; otimizar taxas, escolher métodos de execução e ambientes de liquidez adequados muitas vezes é mais decisivo para o resultado final do que apenas ajustar parâmetros.