Estou tentando testar a otimização do Crossover EMA para 14 ativos cripto, e aqui está o resultado.
Backtest sistemático do crossover dual-EMA (compra quando a EMA rápida cruza para cima a EMA lenta, vende quando cruza para baixo), taxa 0,15%/lado, para spot, timeframe diário. Testado em 14 ativos: BTC, ETH, BNB, SOL, XMR, DOGE, ADA, XRP, LINK, TRX, XLM, ZEC, BCH, PAXG. A maior parte cobre o histórico completo desde o listing (2000-3200+ candles por ativo).
Metodologia: busca em grade EMA fast(5-40) x slow(20-200), 90 combinações por ativo, pegar o maior retorno e comparar com Buy & Hold.
Principais descobertas:
1. Em 13 de 14 ativos, o crossover EMA supera Buy & Hold
2. Parâmetros otimizados NÃO são universais. Cada ativo tem uma combinação diferente (BTC 10/30, ETH 20/26, SOL 9/26, XMR 12/20, etc.). Não existe “uma configuração para todos”
3. Taxa de acerto baixa (25-50%), mas ainda assim lucrativo no estilo típico de trend-following: poucas negociações grandes sustentam o retorno geral
4. O BNB na verdade PERDE para o Buy & Hold. Esta estratégia nem sempre vence; depende do caráter do movimento do preço de cada ativo
Cada ativo cripto tem uma otimização de Crossover EMA diferente. Essa otimização pode mudar conforme mais dados de preço sejam adicionados, já que eles continuarão crescendo para o material de teste. Este método otimiza o Crossover EMA a partir de dados históricos já ocorridos.
Aviso metodológico (importante, não pule):
Isso é apenas uma otimização in-sample, ainda sem validação walk-forward out-of-sample. Retornos grandes no backtest histórico NÃO garantem o mesmo desempenho no futuro. Overfitting é um risco real. Como comparação, RSI e MACD já foram testados com a mesma metodologia e perderam de forma menos consistente do que a EMA nos mesmos dados.
Esta é uma pesquisa independente para aprendizado, não um convite nem um sinal de trading. O screenshot dos resultados está anexado abaixo.
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