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Estratégias

Diferencial das taxas horárias de funding de BTC-ETH na Hyperliquid (par comprado e vendido de valor relativo, barras de 1H)

Resultado: Abandonado

BtcEthHourlyFundingDifferentialSpreadLS

Construção limpa neutra em dólares; o motor já contabiliza o funding, pelo que o resultado é economicamente real, e o filtro de retenção mínima da iteração -2 reduziu as operações excessivas

Hipótese

Estratégia RELATIVE-VALUE de valor relativo entre ativos, neutra em relação ao mercado, que negoceia o diferencial entre as taxas de financiamento horárias de BTC e ETH em contratos perpétuos da Hyperliquid. Esta hipótese EXPLICITLY responde à análise posterior da estratégia `BTC Coin-M Inverse Perp Extreme Funding Rate Mean-Reversion` abandonada, que recomendava: «As futuras estratégias baseadas em financiamento devem considerar: (a) deteção de mudanças de regime nas taxas de financiamento, (b) diferenciais de……Mostrar maisMostrar menos

Estratégia RELATIVE-VALUE de valor relativo entre ativos, neutra em relação ao mercado, que negoceia o diferencial entre as taxas de financiamento horárias de BTC e ETH em contratos perpétuos da Hyperliquid. Esta hipótese EXPLICITLY responde à análise posterior da estratégia `BTC Coin-M Inverse Perp Extreme Funding Rate Mean-Reversion` abandonada, que recomendava: «As futuras estratégias baseadas em financiamento devem considerar: (a) deteção de mudanças de regime nas taxas de financiamento, (b) diferenciais de financiamento entre ativos (BTC vs. ETH como sinal de valor relativo) ou (c) momentum das taxas de financiamento.» Esta proposta implementa a opção (b) — um mecanismo fundamentalmente diferente da estratégia falhada de reversão de um único ativo que «contraria o pico». Tese central: as taxas de financiamento perpétuas de BTC e ETH são ambas indicadores em tempo real da procura de alavancagem para a mesma classe de ativos, pelo que partilham a maioria dos fatores comuns e o seu DIFFERENCE é uma série estacionária com reversão à média, mesmo quando as taxas de financiamento individuais apresentam tendências. Quando o diferencial de financiamento de BTC-ETH se torna extremo (z > 2σ numa janela móvel de 168 horas), as posições longas num dos ativos estão sobreponderadas em relação ao outro → negoceie a convergência do valor relativo, assumindo uma posição longa no ativo subposicionado e uma posição curta no ativo sobreposicionado. A Hyperliquid foi escolhida porque (a) o seu ciclo de financiamento de HOURLY (vs. 8 h da Binance) fornece 8x mais amostras de sinal e permite negociar a deriva intradiária do valor relativo, (b) HL está fortemente sub-representado (4.3% vs. 20% pretendido), (c) HL tem contratos perpétuos de BTC e ETH, ambos com histórico extenso. As execuções FOUR satisfazem simultaneamente quotas sub-representadas: plataforma HYPERLIQUID, âmbito de pares, direção longa-curta e utilização de dados das taxas de financiamento (uma classe de dados diferente dos padrões baseados apenas em barras que inundaram o registo de falhas). NOT um padrão clássico de gráficos, NOT um extremo de financiamento de um único ativo (inviável), NOT uma aposta direcional em qualquer dos ativos.

A falha deveu-se ao peso estrutural das comissões (22.2% do bruto, Sharpe de -6.66), causado por operações frequentes na banda entry_z=1.5/exit_z=0.5, em operações completas de ~6.7h cujo movimento captado de ~1-sigma não cobria as ~0.09% HL de ida e volta, com x2 pernas. Segundo a diretiva do analista #1, a menor correção estrutural é reduzir a frequência, com três alterações delimitadas e sem mudar o sinal z-score (já aprovado), o encaminhamento das pernas ou a reconciliação da cobertura ETH: (1) entry_z……Mostrar maisMostrar menos

A falha deveu-se ao peso estrutural das comissões (22.2% do bruto, Sharpe de -6.66), causado por operações frequentes na banda entry_z=1.5/exit_z=0.5, em operações completas de ~6.7h cujo movimento captado de ~1-sigma não cobria as ~0.09% HL de ida e volta, com x2 pernas. Segundo a diretiva do analista #1, a menor correção estrutural é reduzir a frequência, com três alterações delimitadas e sem mudar o sinal z-score (já aprovado), o encaminhamento das pernas ou a reconciliação da cobertura ETH: (1) entry_z 1.5->2.5 para entrar apenas em extremos genuínos, reduzindo bastante o número de operações; (2) exit_z 0.5->0.25 para cada operação de convergência captar ~2.25-sigma em vez de ~1-sigma, aumentando o movimento por operação face às comissões fixas; (3) um novo filtro min_hold_bars=12 que bloqueia a saída por convergência (a fonte das operações excessivas) até a operação ter duração suficiente para a convergência captada exceder o custo, mantendo sempre ativos os stops rígidos (stop_z, com max_hold_bars=72 alargado) para preservar o controlo do risco. As importações não mudam (sem adições proibidas) e o código de cálculo do sinal é idêntico byte a byte, pelo que as Layers 1-2 continuam aprovadas. Esta é a alteração mínima capaz de inverter a relação entre comissões e ganhos; se uma carteira de baixa frequência continuar a perder todos os meses na amostra de ~146 dias, isso confirma que o diferencial de funding BTC-ETH não tem aqui uma vantagem RV negociável após comissões, e a estratégia deverá então ser abandonada em vez de continuar a ser otimizada.

Par de diferencial de funding neutro ao mercado, com expectativa negativa, amostra limitada a um único regime — não merece 2 horas de otimização. O motor já contabiliza o funding (3,793 eventos), pelo que o resultado é economicamente real e há perdas: total_return -9.17%, profit_factor 0.773, avg_trade_return_pct -0.017% (negativo), expectativa de -$37/operação em 236 operações, Sharpe -1.17 com CI [-3.32, 0.86] e PSR 0.22, perdas em quase todos os meses. O retorno está invertido (avg_loss $322 > avg_win $262 com……Mostrar maisMostrar menos

Par de diferencial de funding neutro ao mercado, com expectativa negativa, amostra limitada a um único regime — não merece 2 horas de otimização. O motor já contabiliza o funding (3,793 eventos), pelo que o resultado é economicamente real e há perdas: total_return -9.17%, profit_factor 0.773, avg_trade_return_pct -0.017% (negativo), expectativa de -$37/operação em 236 operações, Sharpe -1.17 com CI [-3.32, 0.86] e PSR 0.22, perdas em quase todos os meses. O retorno está invertido (avg_loss $322 > avg_win $262 com taxa de ganhos de 48.7%) e as comissões continuam a representar 16.95% do bruto — a convergência do diferencial de funding BTC-ETH HL não cobre o custo das duas pernas, mesmo após a redução da frequência da iteração -2. Também não é possível validá-lo: o histórico horário de BTCUSD/ETHUSD na Hyperliquid abrange apenas ~11 meses (2025-10 → 2026-09, only_one_regime verdadeiro), pelo que a validação walk-forward/amostra de controlo ficaria confinada a um único regime. Esta família de valor relativo de funding entre plataformas L57/L44 cruza-se com a classe de pares neutros ao mercado L45 (0/84, sobrevivência quase nula); benchmark_meaningful é corretamente falso. Nenhum ajuste de parâmetros transforma um par de funding RR com retorno invertido e expectativa negativa; a premissa (reversão à média rentável do diferencial de funding BTC-ETH) é refutada pelos dados disponíveis. Padrão de falha: pares de diferencial de funding neutros ao mercado no_edge/fee_edge, dados limitados a um único regime (L44/L45/L57).

Implementação

Par de valor relativo BTC-ETH neutro ao mercado em perps da Hyperliquid (barras de 1H), que negoceia o diferencial horário das taxas de funding (BTC_funding - ETH_funding). Calcula o z-score do diferencial face a uma janela móvel de 168h; num extremo de 2.5-sigma, aposta na reversão da divergência (vender a descoberto a perna com funding mais elevado e comprar a perna com funding mais baixo), mantendo neutralidade em dólares. A iteração 2 procura reduzir o peso das comissões que prejudicou a iteração 1: entrada elevada para 2.5-sigma, saída mais próxima da média (0.25-sigma) para captar ~2.25-sigma por operação, e um filtro rígido de retenção mínima de 12 barras impede operações rápidas de ida e volta, enquanto os stops de quebra de regime (4-sigma) e de duração de 72 barras permanecem sempre ativos.

Resultados da Verificação

CLEAN RESTART 2026-09-04 — o histórico de veredictos e os registos de aprendizagem desta execução foram removidos, e esta foi reiniciada a partir da verificação. O abandono anterior resultou do pipeline, não do mercado: o harness da Layer-2 associava incorretamente os auxiliares @staticmethod (corrigido), QA emitia veredictos de desempenho definitivos com base num teste de fumo não otimizado (removido — QA avalia agora apenas a correção), e os tempos limite da sandbox resultavam da falta de slots de backtest (corrigido). A hipótese e o código da estratégia não foram alterados. Avalie o código pelos seus méritos; o desempenho será decidido mais tarde pelo backtest completo e pelo otimizador.

O analista deve decidir entre abandonar (recomendação do programador) e repensar estruturalmente (alargar o stop para dar margem à aposta na reversão, ou confirmar que a meia-vida do diferencial sustenta o período de retenção), em vez de fazer uma varredura entry_z incapaz de fabricar uma reversão à média que os dados não mostram.

A tese de convergência é contrariada pelo comportamento das operações: as entradas em 2.5-sigma são frequentemente encerradas por stop no nível de quebra de regime 4-sigma (a única saída que pode ser acionada antes da retenção mínima de 12 barras, daí a duração média de 10h33m < 12h), o que significa que o diferencial de funding continua a divergir após a entrada em vez de reverter. Uma estratégia de valor relativo que aposta na reversão só funciona se a série reverter à média durante a retenção; aqui, não cobre as comissões, pelo que avg_loss ($342) > avg_win ($305), PF 0.745. Não é um defeito do código — a lógica de entrada/saída/stop está corretamente ligada —, mas não há vantagem neste regime.

Revisão do Backtest

Sharpe
-1,17
Retorno Total
-9,17%
Drawdown Máximo
9,89%
Total de Operações
236
Taxa de Acerto
48,7%
Fator de Lucro
0,77

Construção limpa neutra em dólares; o motor já contabiliza o funding, pelo que o resultado é economicamente real, e o filtro de retenção mínima da iteração -2 reduziu as operações excessivas

Drawdown baixo (9.9%), sem liquidação

Expectativa negativa: total_return -9.17%, PF 0.773, avg_trade_return_pct -0.017%, expectativa de -$37/operação, Sharpe -1.17 (CI [-3.32, 0.86]), PSR 0.22 — perdas em quase todos os meses

Retorno invertido: avg_loss $322 > avg_win $262 com taxa de ganhos de 48.7%; as comissões continuam a ser 16.95% do bruto

Dados limitados a um único regime de 11 meses (HL BTC/ETH horário 2025-10 → 2026-09, only_one_regime verdadeiro) — impossível validar entre regimes

L57/L44 valor relativo de funding entre plataformas + L45 pares neutros ao mercado (0/84); benchmark_meaningful corretamente falso

Histórico de Iterações

data_unavailable: não foi possível recolher dados de backtest para BTCUSD.HYPERLIQUID após 5 tentativas: - barras (bar_type=BTCUSD.HYPERLIQUID-1-HOUR-LAST-EXTERNAL): obtidas 0, necessárias 200, ou um intervalo de 30+ dias O bloqueio está na camada de dados (não na estratégia) — reavalie esta hipótese quando a recolha estiver corrigida / o símbolo tiver o histórico preenchido.

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.