Estratégias

Reversão à média do spread de pares de memecoins DOGE-SHIB

Resultado: Abandonado

DogeShibMemecoinPairsSpreadMeanReversionLS4H

Resumo de Resultados

DogeShibMemecoinPairsSpreadMeanReversionLS4H tentou acrescentar exposição a memecoins à carteira, adaptando o modelo de pares neutro ao dólar em produção a uma estratégia de aposta contra um z-score de DOGE/1000SHIB 4H, na expectativa de que as duas memecoins correlacionadas revertessem após divergências de curto prazo. Na primeira iteração, o backtest revelou uma vantagem negativa catastrófica e consistente em 738 operações — retorno de -82.79%, Sharpe de -1.18 com intervalo de confiança totalmente negativo, perda máxima acumulada de 85.4% e perdas em quase todos os anos (2021 -54%, 2022 -23%, 2024 -43%, 2025 -16%). O analista abandonou-a na etapa de revisão do backtest, concluindo que o rácio DOGE/SHIB tem tendência em vez de reverter (assimetria -8.5, curtose 138), pelo que a estratégia vendeu estruturalmente a vencedora e comprou a perdedora — uma falha na seleção do par ou na premissa que nenhum ajuste do limiar z poderia corrigir. A otimização e todas as etapas seguintes foram ignoradas, e a correção foi assinalada como uma alteração ao nível da hipótese para um par genuinamente cointegrado, em vez de uma alteração de parâmetros pelo programador.

Relatório da estratégia

Hipótese

Uma estratégia de negociação de pares neutra ao mercado (neutra ao dólar) sobre os futuros das duas memecoins mais líquidas da Binance: DOGEUSDT e 1000SHIBUSDT. Ambas são memecoins de primeira linha, impulsionadas sobretudo pelo sentimento dos investidores de retalho, pelas tendências nas redes sociais e pelos ciclos de notícias sobre criptomoedas, o que as torna correlacionadas em cerca de 0.70-0.85 nos retornos diários, mas com divergências frequentes a curto prazo, quando uma atrai momentaneamente mais atenção do retalho do que a outra (por exemplo, um tweet de Elon sobre DOGE, listagens em plataformas de negociação para SHIB, lançamentos de ecossistemas como o Shibarium). A estratégia mantém posições simultâneas e compensatórias, dimensionadas para igualar os valores nocionais em dólares, pelo que a beta líquida às criptomoedas é aproximadamente zero. A entrada usa um sinal z-score de condição única sobre o rácio de preços de DOGE/SHIB. É arquitetonicamente idêntica às duas estratégias de pares em produção (Sharpe >6) — apenas 4 parâmetros principais para minimizar o risco de sobreajuste e evitar as falhas de sinal congelado que têm afetado estratégias com várias condições. Acrescenta exposição a memecoins e ao sentimento do retalho à carteira, complementando as operações existentes de L1, de rácios de moedas principais e de pares DeFi.

Implementa exatamente a hipótese: uma estratégia de reversão à média de pares de memecoins neutra ao mercado, com um z-score de condição única sobre o rácio de preços de DOGE/1000SHIB, arquitetonicamente idêntica às duas estratégias de pares em produção (Sharpe >6). Usa a barreira de alinhamento entre pernas e período temporal da classe base, para que o z-score e as duas execuções usem preços contemporâneos de DOGE e SHIB, e mantém o log-rácio numa única memória sincronizada (adicionada uma vez por cada barra principal processada) para que as estatísticas móveis permaneçam alinhadas por índice — evitando a armadilha de alinhamento incorreto causada por cortes independentes. calculate_signal devolve o z-score bruto contínuo em todas as barras (varia de barra para barra, sem condicionamento) e should_enter/should_exit aplicam-lhe limiares nas mesmas unidades z, evitando o modo de falha de sinal congelado. Apenas 4 parâmetros principais do sinal (janela de observação, z_entry, z_exit, z_regime) minimizam o sobreajuste. Um valor nocional igual a 40% do capital próprio por perna torna a estratégia neutra ao dólar (beta líquida próxima de zero), e a vantagem por operação (reversão do spread de 2-sigma em memecoins voláteis, normalmente >1%) excede confortavelmente o custo de ida e volta do tomador de liquidez, de ~0.10%, nas duas pernas. É necessária uma plataforma de negociação de futuros (BINANCE), porque a estratégia vende uma perna; a alavancagem mantém-se em 1.0, dado que a exposição bruta é de ~80% do capital próprio.

Não vale a pena otimizar: com uma amostra grande e estatisticamente adequada (738 transações ao longo de 6 anos), a estratégia revela uma vantagem negativa persistente e catastrófica — total_return -82.8%, Sharpe -1.18 com todo o CI abaixo de zero (sharpe_ci_high -0.29), profit_factor 0.79, valor esperado de -$112/transação, max_drawdown 85.4%, PSR 0.0009 — e perde em todos os regimes (2021 -54%, 2022 -23%, 2024 -43%, 2025 -16%). O problema não é um valor atípico, mas uma premissa falhada: o log-rácio DOGE/SHIB não é estacionário/não está cointegrado. As memecoins têm elevada correlação de retornos (~0.7-0.85), mas desacoplam-se e afastam-se TREND (assimetria -8.5, curtose 138, -38.6% dias de movimentos extremos, largest_loss -$36.8k); por isso, um fade de z-score com janela fixa vende sistematicamente a vencedora a descoberto e compra a perdedora — a falha exata de não estacionariedade que a hipótese dizia querer evitar (ETH/BTC), mas que nunca testou em DOGE/SHIB. As únicas variáveis ajustáveis são os limiares de z-score 4; nenhum limiar de entrada/saída transforma um spread tendencial num spread que reverte à média, pelo que 2 horas de otimização apenas confirmariam a vantagem negativa. O mecanismo de pares está validado nos pares irmãos em produção, porque os pares THOSE estão efetivamente cointegrados; a solução aqui é escolher um par genuinamente cointegrado, uma mudança de alvo ao nível da hipótese para o Research Lead, não uma iteração de parâmetros pelo programador. FAILURE PATTERN: uma elevada correlação de retornos não é cointegração — um fade de z-score neutro em dólares, aplicado a um rácio de memecoins correlacionado mas tendencial, perde continuamente numa amostra grande (PF 0.79, Sharpe CI inteiramente negativo), porque o spread tem tendência em vez de reverter; o modelo de pares só passa o teste em pares empiricamente estacionários, e DOGE/SHIB não é um deles.

Implementação

Operação de pares comprada-vendida neutra ao dólar sobre as duas perps de memecoins mais líquidas (DOGEUSDT principal, 1000SHIBUSDT de cobertura) nos futuros USD-M da Binance, barras de 4H. Cada fecho alinhado calcula o log-rácio R=log(DOGE/1000SHIB) e um z-score móvel de 40 barras. z>=+2 vende DOGE / compra SHIB; z<=-2 compra DOGE / vende SHIB, cada perna com valor nocional de 40% do capital próprio (~80% exposição bruta, alavancagem 1.0). Sai por reversão (|z|<=0.5), limite de divergência (|z|>=3.5), limite temporal de 30 barras ou limite de perda máxima acumulada por perna de 12%. As duas pernas são mantidas em simultâneo, de modo que a carteira tenha beta líquida às criptomoedas próxima de zero e isole o spread idiossincrático de DOGE/SHIB.

Revisão do Backtest

Sharpe: -1,18
Retorno Total: -82,79%
Drawdown Máximo: 85,38%
Total de Operações: 738
Taxa de Acerto: 49,9%
Fator de Lucro: 0,79

Construção limpa, com poucos parâmetros (4 parâmetros z principais), corretamente neutra ao dólar e com alinhamento adequado entre pernas no mesmo instante; amostra de operações ampla (738 operações)

Contribui para as quotas de estratégias neutras ao mercado e de pares pretendidas para a carteira — o próprio mecanismo está validado nas estratégias de pares cointegrados em produção

Vantagem negativa persistente e catastrófica numa amostra ampla: total_return -82.8%, Sharpe -1.18 com o ENTIRE CI abaixo de 0 (sharpe_ci_high -0.29), profit_factor 0.79, expectativa de -$112/operação, max_drawdown 85.4%, PSR 0.0009

Perdas em todos os regimes: retornos anuais 2021 -54%, 2022 -23%, 2024 -43%, 2025 -16% (apenas ligeiramente positivo 2023/2026); Sharpe móvel negativo durante a maior parte de 6 anos — uma perda persistente, não um valor atípico

O log-rácio DOGE/SHIB não é estacionário nem cointegrado: apresenta tendência à medida que as memecoins se dissociam (assimetria -8.5, curtose 138, largest_loss -$36.8k, -38.6% dias de explosão), pelo que a estratégia de apostar contra o z-score vende sistematicamente a vencedora e compra a perdedora — a falha de não estacionariedade que a hipótese afirmava evitar, mas que nunca foi testada neste par

As únicas variáveis ajustáveis são os limiares z de 4, que não conseguem transformar um spread tendencial num spread em reversão — é uma falha na seleção do par ou na premissa, não nos parâmetros

Resumo de Resultados

Uma correlação elevada dos retornos (~0.70-0.85) não é cointegração — uma estratégia de aposta contra o z-score e de reversão à média só funciona num spread empiricamente estacionário, e pares correlacionados, mas tendenciais, como DOGE/SHIB têm de ser testados quanto à estacionariedade antes de se presumir que o modelo de pares se aplica.

Foi abandonada na etapa de revisão BACKTEST_REVIEW anterior à otimização, com o veredito «abandonar», falhando todos os critérios (Sharpe, perda máxima acumulada, retorno total, fator de lucro, sharpe_ci_high); o analista considerou o log-rácio DOGE/SHIB não estacionário e não cointegrado, pelo que a estratégia de aposta contra o z-score vendeu sistematicamente a vencedora e comprou a perdedora, e os quatro limiares z não podiam corrigir uma falha ao nível da premissa — as etapas de análise, risco e otimização nunca foram alcançadas.

Uma operação de pares neutra ao dólar sobre futuros USD-M da Binance que apostou contra um z-score móvel de 40 barras do rácio de log-preços DOGE/1000SHIB em barras de 4H, vendendo a perna sobrevalorizada e comprando a subvalorizada para isolar o spread idiossincrático das memecoins com beta líquida às criptomoedas próxima de zero.

Ao longo de 986 dias de dados e 738 operações, perdeu dinheiro de forma persistente: retorno total -82.79%, Sharpe -1.18 com todo o intervalo de confiança abaixo de zero (limite superior CI -0.29), fator de lucro 0.79, expectativa de -$112/operação, perda máxima acumulada de 85.4%, taxa de vitórias de ~50% e Sharpe probabilístico de 0.0009.

O Stratmill é uma ferramenta de investigação e paper trading, não constitui aconselhamento financeiro nem é uma corretora. Os resultados de backtest e paper trading são hipotéticos. Negociar envolve risco de perda.