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Recentemente, um programa chamado ClawdBot (OpenClaw) tornou-se incrivelmente popular na comunidade de IA — não se trata de um chatbot comum, mas sim de um “assistente pessoal” capaz de operar seu computador diretamente. Como entusiasta de negociação quantitativa, meu primeiro pensamento foi: será que isso poderia me ajudar com negociação quantitativa?

Hoje, vamos realizar um teste prático combinando o ClawdBot com a Plataforma Quantitativa de Inventores (FMZ) para ver quais tarefas este “assistente pessoal de IA” pode executar no desenvolvimento de estratégias.

Etapa 1: Instalação e Primeiras Impressões

O processo de instalação foi mais simples do que eu esperava. Testei no macOS e basicamente bastou um único comando; basta seguir as instruções oficiais.

Ao iniciar, uma interface de painel limpa e simples aparece – este é o principal campo de batalha para se comunicar com a IA. Ela suporta diversos canais, incluindo Lark, Slack e WhatsApp, e funciona tanto com texto quanto com voz, o que a torna bastante flexível. Ao ver a primeira resposta da IA, minha assistente pessoal quantitativa começou oficialmente suas funções.

O desafio começa: Deixe a IA elaborar uma estratégia para testar o terreno.

Sem mais delongas, vamos direto ao desafio. Dei ao ClawdBot sua primeira tarefa: “Escrever uma estratégia quantitativa de médias móveis duplas”. Escolhi essa estratégia por sua lógica clara: comprar quando a média móvel de curto prazo cruza acima da média móvel de longo prazo (cruz de ouro) e vender quando cruza abaixo (cruz da morte). Clássica e objetiva, é perfeita para testar as capacidades de programação da IA.

Assim que o comando foi emitido, esse “colega digital” entrou em ação. Ele abriu automaticamente um navegador, acessou diretamente a plataforma quantitativa do inventor, encontrou o editor de estratégias e então começou a escrever código.

Todo o processo foi surpreendentemente tranquilo. O programa demonstra um claro entendimento da API do FMZ, e a estrutura do código é clara: primeiro, definem-se os parâmetros (5 dias para curto prazo, 20 dias para longo prazo e compra de 0,01 unidades por vez), depois escreve-se uma função utilitária para obter a média móvel, inicializa-se o gráfico na função principal, utiliza-se um loop para capturar continuamente os candlesticks, calcular os indicadores, executar as negociações e até mesmo adicionar visualizações. O programa ainda inclui uma explicação detalhada da lógica, o que o torna realmente amigável para iniciantes.

Prática de Backtesting e Primeira Depuração

Escrever não basta; é preciso testar. Eu disse: “Use a exchange Binance, o par de negociação BTC/USDT e dados diários para executar um backtest.”

A IA mudou para a página de backtesting, configurei os parâmetros e cliquei em executar — e deu erro! Pensei: “Parece que vou ter que fazer isso sozinho”, mas ela localizou o erro automaticamente, corrigiu um problema de sintaxe e reenviou.

O teste foi executado com sucesso desta vez, mas os resultados foram… bastante desanimadores. No entanto, não parou por aí; gerou imediatamente um relatório de backtesting: taxa de retorno, drawdown máximo, taxa de acerto e análise de operações perdedoras típicas — os dados eram cristalinos. O relatório também apontou inicialmente diversas áreas para otimização.

Otimização de estratégia: Operação coordenada em múltiplas etapas

Se os resultados do backtesting forem insatisfatórios, deixe a IA otimizá-los. Propus um requisito complexo: alterar a bolsa e o instrumento de negociação e, simultaneamente, ajustar e otimizar os parâmetros do período da média móvel para verificar se é possível melhorar o desempenho. Essa tarefa envolve várias etapas interconectadas.

Após a IA iniciar a execução, ela primeiro propôs ideias específicas de otimização com base nos resultados do backtest anterior. Em seguida, voltei à página de edição da estratégia para fazer modificações: alterei a exchange para OKX, o par de negociação para ETH/USDT e ajustei os períodos da média móvel de 5 e 20 para 10 e 50. O que me surpreendeu ainda mais foi que ela também adicionou proativamente a filtragem de volatilidade ATR e a lógica de stop-loss dinâmica, recursos que eu não havia solicitado explicitamente.

Em seguida, retornou ao editor e implementou as modificações passo a passo. Após a conclusão das alterações, realizou automaticamente um backtest e, desta vez, a curva de retorno foi muito mais suave, alcançando um retorno positivo. Por fim, gerou uma análise comparativa das versões antiga e nova e forneceu sugestões para otimização adicional, como considerar o aumento do tamanho da posição, otimizar parâmetros e lógica e diversificar os portfólios. Todas essas sugestões foram muito pertinentes, indicando que a IA realmente compreende a lógica básica da negociação quantitativa.

Para finalizar: Deixe a IA organizar as notas de desenvolvimento.

Por fim, uma tarefa prática: “Organizar o processo de hoje, desde a elaboração da estratégia até a otimização e depuração, em um documento de desenvolvimento reutilizável.” Isso rapidamente gerou um conjunto de anotações bem estruturado, incluindo: um registro das iterações da versão da estratégia, os motivos para cada modificação, comparações de dados de backtesting e possíveis direções de otimização para a próxima etapa — essencialmente um registro técnico qualificado.

Experiência do usuário

De forma geral, o ClawdBot desempenhou um papel competente no processo quantitativo.Assistente de Negociação QuantitativaEmbora não possa substituir sua experiência e discernimento, pode executar com eficiência muitas operações padronizadas.

Suas vantagens são:

• Concretize rapidamente suas ideiasDa descrição da estratégia ao código executável, tudo leva apenas alguns minutos.
• Alta eficiência de depuraçãoLocaliza erros automaticamente, compara diferenças entre versões e gera relatórios de dados.
• Suporte da base de conhecimentoFamiliarizado com padrões de estratégia comuns, métodos de controle de risco e APIs de plataforma.
• IncansávelEle pode realizar backtesting de múltiplas combinações de parâmetros simultaneamente ou monitorar o status de múltiplas estratégias.

No entanto, também existem limites claros:

• Depende de instruções claras.Requisitos vagos podem levar a desvios nos resultados.
• superfície de compreensão de mercadoEle entende a lógica do código, mas não o sentimento do mercado e as mudanças macroeconômicas.
• Revisão manual necessáriaApós cada modificação importante, a racionalidade lógica ainda precisa ser verificada manualmente.

Na prática, o modo mais suave é:Você define a direção e o controle de riscos; a empresa cuida da execução e dos ajustes.Por exemplo, quando você pensa: “Será que adicionar filtragem de volatilidade seria melhor?”, o sistema pode imediatamente concretizar essa ideia e verificar o efeito; quando você percebe que a estratégia está perdendo dinheiro durante um período de negociação lateral, ele pode testar rapidamente várias combinações de parâmetros para encontrar uma configuração mais robusta.

Esse modelo colaborativo é particularmente adequado para etapas altamente repetitivas, como prototipagem de estratégias, backtesting rápido e ajuste de parâmetros. Ele permite que os desenvolvedores quantitativos se concentrem mais na lógica central e nas percepções de mercado, em vez de gastar tempo depurando código e organizando dados.

ResumindoO ClawdBot nos permite progredir de forma mais rápida e eficiente no desenvolvimento de estratégias e na otimização de testes. Se você está aprendendo finanças quantitativas, ele reduz a barreira da programação; se você já é um desenvolvedor experiente, pode economizar uma quantidade significativa de tempo em tarefas repetitivas. Seja você iniciante ou especialista, a chave é encontrar o ritmo certo para a colaboração entre humanos e IA: você define a direção, a IA executa com eficiência, ambos verificam as informações um do outro e iteram continuamente. Esta é atualmente a maneira mais prática de utilizar IA e finanças quantitativas.

Se você também utiliza ferramentas de IA para análise quantitativa, fique à vontade para compartilhar suas experiências práticas. Pretendo utilizá-las em testes mais complexos no futuro, então fique de olho se tiver interesse.