Números que você pode auditar

Plataforma de backtest cripto

Um backtest é tão honesto quanto suas premissas. A QANTERION publica o que suas simulações modelam e o que deixam de fora — e então oferece o teste em paper como exame fora da amostra.

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Uma plataforma de backtest cripto reproduz uma estratégia sobre dados históricos de mercado para estimar como ela teria se comportado. Seu resultado só é tão crível quanto as fricções que modela: omitir taxas, slippage ou preenchimentos realistas não gera uma estimativa conservadora, e sim uma sistematicamente favorável. A QANTERION publica quais fricções suas simulações modelam e quais deixa de fora deliberadamente, define a fórmula de toda métrica reportada e trata o backtest como ferramenta de rejeição, não como previsão.

Backtesting reproduz uma estratégia sobre dados históricos para estimar como ela teria se comportado. É a maneira mais rápida de rejeitar uma ideia ruim — e, feito de forma desonesta, a maneira mais rápida de fabricar confiança nela. Viés de look-ahead, parâmetros sobreajustados, taxas zero e preenchimentos perfeitos podem fazer quase qualquer conjunto de regras parecer lucrativo nos dados em que foi ajustado.

A solução não é uma curva de patrimônio mais impressionante. É declarar premissas: quais fricções são modeladas, quais não são, e de quem é cada número. Esse é o padrão que esta página descreve, e o padrão que a página de metodologia documenta linha a linha.

Cada fricção, e o que acontece quando o backtest a omite

Toda omissão move o resultado na mesma direção — a favorável. Por isso um backtest sem fricção não é impreciso, é sistematicamente errado.

FricçãoModelada aquiSe for omitida
SlippagePrecificada contra volatilidade e tamanho da ordem, não ignoradaSistemas de stop apertado e alta frequência parecem lucrativos e não são
Taxas maker / takerCobradas em cada preenchimento simulado no nível efetivamente pagoQualquer estratégia com vantagem fina passa em um teste que deveria reprovar
Profundidade do bookO casamento sensível à profundidade decide se a ordem preenche em um nível ou percorre váriosO teste assume liquidez infinita no topo do book
Definição das métricasFórmula publicada para Sharpe, drawdown máximo e exposiçãoDuas pessoas leem a mesma execução e veem números diferentes

O que a simulação modela

Modelos de slippage

Ordens a mercado não preenchem no último preço negociado. A modelagem de alta precisão precifica essa diferença em vez de ignorá-la.

Taxas maker / taker

Cada preenchimento simulado paga a estrutura de taxas que pagaria ao vivo. Estratégias cuja vantagem é mais fina que as taxas falham aqui primeiro.

Casamento sensível à profundidade

A profundidade do book decide se um tamanho preenche em um nível ou percorre vários — modelado, para que o backtest não assuma liquidez infinita no topo do book.

Métricas definidas

Índice de Sharpe, drawdown máximo, exposição: toda métrica reportada tem fórmula publicada, então duas pessoas lendo a mesma execução veem o mesmo número.

O que deliberadamente não é modelado

Todo motor de backtest deixa coisas de fora. A diferença está entre deixá-las silenciosamente e declarar a omissão ao lado do resultado.

  • Impacto de mercado do seu próprio fluxo de ordens — uma simulação não pode saber como o book teria reagido a você.
  • Indisponibilidades da corretora, anomalias de pavio e lacunas de dados no registro histórico.
  • Qualquer coisa que o núcleo de execução não modele por si — a fronteira de cada premissa é documentada, não suavizada.
  • O futuro. O histórico é o conjunto de dados em que a estratégia pode ter sido ajustada; passar nele é necessário e longe de suficiente.

Como ler um backtest sem se enganar

  1. 1 Verifique o que foi assumido Taxas, slippage, funding, lógica de preenchimento. Uma premissa não declarada é uma premissa favorável.
  2. 2 Leia o drawdown antes do retorno A profundidade e a duração. Uma curva só é sustentável se você a teria sustentado.
  3. 3 Procure ajuste in-sample Os parâmetros foram escolhidos nos mesmos dados em que o teste rodou? Se sim, o resultado é descrição, não evidência.
  4. 4 Teste no paper A estratégia só vê o presente e todo preenchimento é fora da amostra. É o exame que um backtest não pode dar.

A QANTERION não garante retornos de investimento. Backtests e resultados simulados descrevem o comportamento sob premissas declaradas e não preveem resultados reais. Execução ao vivo e aportes com dinheiro real vêm desativados por padrão e exigem habilitação explícita.

Perguntas que vale fazer antes

A versão honesta, não a versão de landing page.

Um bom backtest significa que a estratégia será lucrativa?

Não. Um backtest estima o comportamento em dados históricos sob premissas declaradas. Parâmetros ajustados nesse mesmo histórico podem fazer uma estratégia fraca parecer forte. A QANTERION trata backtests como ferramenta de rejeição e os combina com teste em paper sobre dados ao vivo inéditos.

Quais premissas a QANTERION publica?

Modelagem de slippage, tratamento de taxas maker/taker, casamento de preenchimento sensível à profundidade e a fórmula por trás de cada métrica reportada. A página de metodologia lista cada premissa e marca quais pertencem ao núcleo de execução e não à QANTERION.

Quais métricas devo olhar primeiro?

Drawdown máximo antes do retorno, sempre. Depois o índice de Sharpe para consistência ajustada ao risco, a exposição para quanto capital esteve de fato em risco, e o arrasto de taxas para saber se a vantagem sobrevive aos custos. Retorno é o último número a confiar, não o primeiro.

Posso verificar um número por conta própria?

Sim. A calculadora de índice de Sharpe e drawdown máximo é gratuita e não exige login — cole sua própria série e confira a matemática. Toda fórmula de métrica usada no terminal está publicada na metodologia.

Quanto custa o acesso?

O acesso ao terminal segue Paper Free (US$ 0), Starter (US$ 29 / mês) e Pro (US$ 79 / mês). A assinatura compra acesso ao terminal — não retornos de investimento, gestão de carteira ou participação em desempenho de estratégia.

Rejeite estratégias ruins mais rápido

Premissas publicadas, métricas definidas, teste em paper — e nenhum backtest apresentado como promessa.