Introdução

Este relatório quantitativo quinzenal (17 de fevereiro a 3 de março de 2025) fornece uma análise aprofundada das tendências e dinâmicas recentes no mercado de criptomoedas por meio de análise de dados multidimensionais. O relatório examina os principais indicadores, como volatilidade, relação de volume de negociação long-short, contratos em aberto e taxas de financiamento para as principais criptomoedas, como Bitcoin (BTC) e Ethereum (ETH), ao mesmo tempo em que analisa eventos de liquidação no mercado de derivativos de criptomoedas. A seção de backtesting quantitativo também investiga o indicador MACD, avaliando seu desempenho e retornos de backtesting.

Abstrair

• Nas últimas duas semanas, o Bitcoin respondeu mais acentuadamente aos movimentos do mercado, enquanto o Ethereum permaneceu fraco, mostrando pouco impulso ascendente, mas volatilidade relativamente estável.
• A relação long/short do BTC flutuou entre 0,90 e 1,10, enquanto o ETH permaneceu na faixa de 0,85 a 1,05, sugerindo que o momento de alta permanece fraco.
• As flutuações na taxa de financiamento do BTC se intensificaram, aliadas a uma queda no interesse aberto e a um aumento nas liquidações longas. Isso poderia sinalizar um período de desalavancagem ou aperto de liquidez de curto prazo, indicando maior cautela entre os negociadores.
• A emissão diária de moedas meme da Solana caiu para 40.000, uma queda de 65% em relação ao pico de janeiro, refletindo o arrefecimento do entusiasmo por ativos especulativos.
• Uma estratégia de reversão à média testada usando um indicador MACD padronizado identifica efetivamente oportunidades de recuo após surtos de preço acentuados, fornecendo aos traders possíveis sinais de venda a descoberto.

Visão geral do mercado

1. Análise de Volatilidade do Bitcoin & Ethereum

A volatilidade é medida usando o desvio padrão (STD) dos retornos diários, quantificando a dispersão dos retornos dos ativos. Um STD mais alto indica maiores oscilações de preços e maior incerteza do mercado, enquanto um STD mais baixo sugere movimentos de preços mais estáveis.

Nas últimas duas semanas, o BTC exibiu maior volatilidade do que o ETH, refletindo um ciclo de mercado de consolidação de tendência de baixa, estabilização e rápida recuperação. A partir de 23 de fevereiro, a volatilidade do BTC aumentou, enquanto o ETH permaneceu relativamente estável, sinalizando um sentimento cauteloso do mercado. À medida que a pressão de venda se intensificou, o BTC caiu abaixo de US$ 80.000 e o ETH atingiu uma mínima de US$ 2.100, desencadeando uma onda de pânico no mercado.

Figura 1. BTC apresentou maior volatilidade do que ETH, refletindo flutuações de preço mais fortes

No entanto, no início de março, a volatilidade para ambos os ativos aumentou significativamente, com o BTC experimentando as oscilações mais pronunciadas. Essa mudança repentina provavelmente foi desencadeada pelo anúncio do presidente dos EUA, Donald Trump, de estabelecer uma Reserva Cripto dos EUA, que supostamente inclui BTC, ETH, SOL, XRP e ADA como ativos principais. Após essa notícia, o sentimento de mercado se recuperou rapidamente, levando o BTC de volta acima de $90.000, enquanto o ETH se recuperou para cerca de $2.500.

Figura 2. BTC disparou acima de $90.000, enquanto o ETH apenas se recuperou para $2.500, indicando fraqueza relativa.

No geral, o BTC demonstrou maior sensibilidade ao mercado, enquanto o ETH permanece fraco, sem forte impulso ascendente, mas mostrando menor volatilidade. Se a alta volatilidade persistir, o mercado pode ter mais potencial de alta no curto prazo. Caso contrário, a ação instável do preço e a consolidação continuam sendo os principais riscos. [1][2]

2. Análise da Razão de Tamanho do Tomador Longo/Curto (LSR) de Bitcoin e Ethereum

O Long/Short Taker Size Ratio (LSR) é um indicador-chave usado para medir o volume de ordens agressivas de compra (compra) e venda (curta) de mercado, fornecendo informações sobre o sentimento do mercado e a força da tendência. Um LSR acima de 1 indica que as ordens de mercado do lado da compra (compradas) excedem as ordens de mercado do lado da venda (vendidas), sugerindo um sentimento mais otimista.

De acordo com os dados da Coinglass, o BTC LSR permaneceu entre 0,90 e 1,10, mostrando uma correlação inversa com os movimentos de preço. Isso sugere que os traders tendem a comprar a queda quando os preços caem, mas são mais cautelosos durante os rebounds. Enquanto isso, o LSR do ETH tem sido mais volátil, flutuando entre 0,85 e 1,05. Apesar de alguma recuperação após quedas recentes, o ETH mostrou um momento de recuperação mais fraco e, mesmo à medida que seu LSR melhora, o mercado carece de uma convicção de alta forte. Isso indica uma maior incerteza em torno da ação do preço do ETH, com entradas de capital mais lentas do que o BTC.

Embora o BTC tenha mostrado alguma resiliência em meio à ação de preços agitada, seu LSR sugere que o suporte subjacente permanece intacto. Por outro lado, o ETH continua a ter um desempenho inferior, com o sentimento dos investidores permanecendo cauteloso. Os traders devem monitorar se o sentimento de mercado melhora ainda mais, pois isso será crucial para determinar o próximo movimento direcional.

Figura 3. A taxa de Long/Short do BTC permanece entre 0,90 e 1,10, indicando um sentimento de mercado equilibrado

Figura 4. A relação ETH Long/Short apresentou maiores flutuações, estabilizando-se entre 0,85 e 1,05

3. Análise de Interesse Aberto

De acordo com dados da Coinglass, os contratos em aberto de futuros de BTC (OI) caíram drasticamente nas últimas duas semanas, caindo abaixo de US$ 51 bilhões. Isso pode ser atribuído a liquidações de posições alavancadas, desalavancagem impulsionada pelo mercado ou realocações de capital, refletindo um sentimento de mercado mais cauteloso. No início de março, os contratos em aberto do BTC se recuperaram de suas mínimas, mas permaneceram abaixo do pico de fevereiro, indicando que as entradas de capital ainda são relativamente conservadoras.

Em contraste, os contratos em aberto do ETH permaneceram relativamente estáveis e não sofreram uma queda significativa durante a desaceleração do mercado no final de fevereiro. Isso sugere que as posições de alavancagem no ETH foram gerenciadas com mais cautela. No entanto, apesar da recuperação do BTC, os contratos em aberto do ETH tiveram apenas um aumento modesto, indicando uma falta de forte confiança na recuperação do ETH e entradas de capital mais lentas em comparação com o BTC.

As acentuadas flutuações nos juros abertos do BTC sugerem um ambiente de negociação de curto prazo mais ativo, enquanto os juros abertos relativamente estáveis do ETH indicam que o mercado do ETH está mais em modo de espera. Se os juros abertos do BTC continuarem a subir, isso poderá fornecer ímpeto para novos ganhos de preço. No entanto, se os influxos de capital permanecerem fracos, o mercado poderá negociar de lado.

Figura 5. Os contratos em aberto do BTC mostram uma recuperação mais forte, enquanto os contratos em aberto do ETH permanecem moderados, refletindo uma menor confiança em uma recuperação do ETH

4. Análise das Taxas de Financiamento

Nas últimas duas semanas, as taxas de financiamento de BTC e ETH sofreram flutuações significativas, refletindo mudanças no sentimento de alavancagem de mercado. Embora as tendências das taxas de financiamento tenham sido amplamente sincronizadas, houve períodos notáveis de divergência. Além disso, a volatilidade da taxa de financiamento do BTC foi mais pronunciada do que a do ETH, frequentemente mergulhando em território negativo. Isso sugere que as posições curtas dominaram o mercado de derivativos de BTC, levando a um viés baixista no sentimento de mercado e fazendo com que as taxas de financiamento se tornassem negativas.

A volatilidade da taxa de financiamento do BTC se intensificou nas últimas duas semanas, com múltiplas ocorrências de financiamento negativo. Combinado com a diminuição do interesse aberto e o aumento das liquidações longas, isso poderia indicar uma fase de desalavancagem do mercado ou um fortalecimento do sentimento de baixa de curto prazo. Para os traders, as flutuações da taxa de financiamento servem como um sinal-chave da posição de capital de mercado, potencialmente impactando os movimentos de preço de curto prazo e a estrutura geral de alavancagem.

A taxa de financiamento do BTC mostrou uma volatilidade maior do que a do ETH e frequentemente se tornou negativa.

5. Tendências de Liquidação de Contratos de Criptomoedas

De acordo com os dados da Coinglass, o mercado de derivativos de criptomoedas passou por múltiplas liquidações em larga escala ao longo do último mês. Entre 24 de fevereiro e 3 de março, o volume médio diário de liquidação de posições longas e curtas atingiu US$ 732 milhões, representando um aumento de 42% em relação a 1º de fevereiro a 17 de fevereiro. As liquidações de posições longas dominaram, com uma média de US$ 542 milhões por dia, enquanto as liquidações curtas tiveram uma média de US$ 190 milhões diariamente. Esse padrão sugere que as posições longas alavancadas enfrentam riscos de liquidação significativamente maiores durante quedas acentuadas no mercado.

Durante condições de mercado extremas, quedas acentuadas frequentemente desencadeiam liquidações longas, piorando a liquidez do mercado e levando a um “efeito cascata de liquidação.” Em contraste, as liquidações curtas eram relativamente menores em magnitude, mas dispararam durante fortes recuperações de mercado. Por exemplo, em 2 de março, as liquidações curtas dispararam. Ao analisar taxas de financiamento, juros abertos e tendências de liquidação, os traders devem permanecer cautelosos em relação a mudanças rápidas de sentimento que podem aumentar os riscos de alavancagem. Dimensionamento de posição adequado e gerenciamento de risco são essenciais para evitar perdas significativas em ambientes de mercado altamente voláteis.

Figura 7. Entre 24 de fevereiro e 3 de março, o volume médio diário de liquidação no mercado de derivativos atingiu US$ 732 milhões

6. Declínio na Emissão Diária de Moedas Meme Baseadas em Solana

Em janeiro, o mercado de criptomoedas meme da Solana experimentou um pico de alta, com uma onda de novos projetos surgindo. Entre eles, o token TRUMP, lançado pelo ex-presidente dos EUA, Donald Trump, atraiu a maior atenção, impulsionando uma maior atividade no ecossistema. No entanto, devido ao sentimento de aversão ao risco crescente, condições de liquidez mais apertadas e fatores regulatórios em evolução, muitas criptomoedas meme especulativas não conseguiram sustentar o interesse dos investidores, levando a uma acentuada queda nas novas emissões. Como resultado, o mercado de memes na Solana esfriou significativamente, com novas emissões diárias de criptomoedas meme caindo para 40.000 - uma diminuição de 65% em relação ao pico de janeiro. Essa queda reflete o enfraquecimento do entusiasmo por ativos especulativos de curto prazo.

A desaceleração na emissão de moedas meme também afetou a atividade de negociação geral na rede Solana. A receita de taxas de gás caiu drasticamente de $35 milhões (19 de janeiro) para $1,49 milhão (3 de março), representando uma queda de 95%. Indicadores-chave da rede também mostraram diminuições significativas, incluindo volume de negociação on-chain, endereços ativos e Valor Total Bloqueado (TVL). Essas tendências indicam um enfraquecimento do ciclo de liquidez no setor de memes, com os investidores se deslocando para uma postura mais avessa ao risco.

A emissão diária de moedas meme da Solana caiu para 40.000, uma queda de 65% em relação ao pico de janeiro.

Análise Quantitativa - Estratégia Padronizada do MACD: Validando uma Abordagem de Negociação de Reversão à Média no Mercado Cripto

(Aviso Legal: Todas as previsões neste artigo são baseadas em dados históricos e tendências de mercado. Elas são apenas para referência e não devem ser consideradas como conselhos de investimento ou garantias de movimentos futuros de mercado. Os investidores devem considerar cuidadosamente os riscos e tomar decisões informadas.

Esta seção apresenta o indicador MACD padronizado (MacNorm) e sua aplicação em uma estratégia de negociação de reversão à média por meio de testes retroativos no par de negociação BTC/USDT. O MACD padronizado é uma versão aprimorada do MACD tradicional, que normaliza os valores do MACD dentro de uma faixa fixa (tipicamente entre -1 e +1). Este ajuste torna o indicador mais comparável em diferentes condições de mercado, focando na força relativa e direção dos movimentos de preço.

Componentes Principais & Mecanismo

O indicador MACD padronizado é composto por dois componentes principais: a Linha MacNorm e a Linha de Gatilho. A Linha MacNorm, que é a linha principal normalizada, captura a relação entre o momentum de curto prazo e longo prazo do mercado. Quando está acima de 0, indica que o momentum de alta de curto prazo é mais forte, enquanto um valor abaixo de 0 sugere que a pressão de baixa de curto prazo domina. A Linha de Gatilho é uma média móvel ponderada (WMA) da Linha MacNorm, servindo como uma linha de sinal para confirmar e filtrar os sinais de negociação. Ela se move de forma mais suave e geralmente fica atrás da Linha MacNorm. Na visualização, a linha vermelha representa a Linha MacNorm (linha rápida), enquanto a linha verde representa a Linha de Gatilho (linha lenta), ambas contidas em uma faixa de -1 a +1. O MACD padronizado emprega vários parâmetros-chave, cada um desempenhando um papel crítico em seu cálculo e eficácia como ferramenta de negociação.

Figura 11. Visualização do Indicador MACD

1. Período da Média Móvel Rápida (FastMA)
   Este parâmetro define o período de cálculo para a média móvel de curto prazo, que representa a tendência de preço de curto prazo. Um valor menor torna o indicador mais sensível às mudanças de preço, permitindo capturar movimentos de mercado rapidamente, mas ao custo de gerar mais sinais falsos. Este parâmetro afeta o numerador ou denominador em cálculos de proporção, influenciando a avaliação do momentum geral.

2. Período da Média Móvel Lenta (SlowMA)
   Este parâmetro controla o período de cálculo para a média móvel de longo prazo, representando a tendência do mercado mais ampla. Um valor maior resulta em uma tendência mais suave, reduzindo sinais falsos e causando maior atraso no sinal. O contraste entre as linhas rápida e lenta é o cerne do MACD, e este parâmetro determina o grau de 'lentidão' na análise de tendências.

3. Período da Linha de Disparo
   Isso determina o cálculo da média móvel ponderada (WMA) da Linha MacNorm, formando a Linha de Gatilho. Um valor menor faz com que a linha de gatilho siga de perto a Linha MacNorm, gerando sinais mais frequentes, porém mais precoces. Por outro lado, um valor maior resulta em uma linha de sinal mais suave com menos, mas potencialmente mais confiáveis sinais.

4. Período de Normalização
   Este é o período de retrocesso usado para padronização, onde os valores mais altos e mais baixos do MACD dentro deste período são identificados para escalar o resultado dentro de uma faixa de -1 a +1. Um período de normalização maior fornece uma padronização mais estável, pois considera um histórico de preços mais amplo, enquanto um período menor torna a padronização mais dinâmica, mas pode levar a flutuações frequentes do indicador.

5. Tipo de Média Móvel
   Esse parâmetro determina o método usado para calcular FastMA e SlowMA. O método escolhido afeta como os movimentos de preço são ponderados:

• Média Móvel Exponencial (EMA)atribui maior peso aos preços recentes, tornando-se mais responsivo às mudanças de mercado.
• Média Móvel Ponderada (WMA)aplica uma distribuição de peso linear ao longo do tempo.
• Média Móvel Simples (SMA)dá peso igual a todos os preços, produzindo a tendência mais suave.

Diferentes tipos de médias móveis influenciam a sensibilidade do indicador e o timing de geração de sinais, afetando a eficácia geral da estratégia.

Para obter uma análise detalhada das fórmulas de cálculo, consulte [10].

Estratégia de Negociação Prática

A lógica central desta estratégia de negociação baseia-se na teoria da Reversão à Média, que pressupõe que os preços tendem a reverter para a sua média de longo prazo. A estratégia utiliza o indicador MACD Padronizado para identificar desvios excessivos de preços. Especificamente, se o indicador rápido (MacNorm) permaneceu em um nível alto (>0.995) nos últimos quatro períodos, mas de repente cai abaixo da linha de sinal lento (Trigger) no período atual, sinaliza que o preço pode ter se desviado muito da média.acionando um sinal de venda a descobertona expectativa de um retorno à média.

O período de retenção é fixado em N ciclos de candlestick (indicado como lag_N), e o período de backtesting abrange de 3 de março de 2024 a 3 de março de 2025, usando sinais MACD de 1 minuto. Custos de transação, como taxas e derrapagem, não são considerados neste estudo.

Cinco parâmetros principais definem esta estratégia:

• Período da Média Móvel Rápida (fast_length)
• Período da Média Móvel Lenta(slow_length)
• Período de Suavização da Linha de Sinal(comprimento_do_gatilho)
• Período de Retrocesso de Normalização(norm_period)
• Tipo de Média Móvel(ma_type, definido como EMA para este estudo)

Para identificar as combinações de parâmetros ótimas, realizamos backtests nos seguintes intervalos:

• Período de MA Rápido:8, 10, 12, 14
• Período de MA lento:16, 18, 21, 24
• Período de Suavização do Sinal:9, 12, 15, 18
• Período de Normalização:5, 7, 9, 11
• Tipo de Média Móvel:EMA

Para garantir a robustez da estratégia, aplicamos dois critérios de filtragem: uma taxa mínima de vitória de 55% e um mínimo de 50 negociações por período de backtesting. Em seguida, selecionamos as cinco principais combinações de parâmetros com os maiores retornos médios. Esta abordagem de filtragem em várias camadas ajuda a identificar parâmetros ótimos e reduz o risco de overfitting.

Figura 12. Retornos acumulados com base nos cinco conjuntos de parâmetros selecionados, com alocação igualmente ponderada entre as estratégias

Figura 13. Análise Risco-Retorno - Índice de Sharpe

Figura 14. Desempenho do Retorno Total

Resumo da Estratégia de Negociação

Com base em nossa análise de backtesting, identificamos cinco conjuntos de parâmetros ideais que apresentaram um desempenho excepcional:

• MA Rápida: 14, MA Lenta: 18, Suavização do Sinal: 18, Período de Normalização: 7
• MA Rápida: 14, MA Lenta: 18, Suavização do Sinal: 15, Período de Normalização: 7
• Média Móvel Rápida: 14, Média Móvel Lenta: 21, Suavização do Sinal: 18, Período de Normalização: 5
• MA Rápida: 14, MA Lenta: 18, Suavização do Sinal: 9, Período de Normalização: 7
• MA Rápida: 14, MA Lenta: 18, Suavização do Sinal: 12, Período de Normalização: 7

Esses cinco conjuntos de parâmetros otimizados foram combinados em uma única estratégia de negociação composta com peso igual. Os resultados do backtest indicam que essa estratégia gera consistentemente retornos estáveis, independentemente do período de retenção. Mais importante ainda, à medida que o período de retenção se estende, a curva de retorno mostra uma clara tendência de alta,sugerindo que a estratégia oferece uma vantagem notável em cenários de investimento a longo prazo.

Ao analisar o índice de Sharpe (retornos ajustados ao risco) e o desempenho do retorno total em diferentes períodos de retenção, descobrimos que os períodos de retenção superiores a 30 ciclos superaram consistentemente os períodos de retenção mais curtos em ambas as métricas. Isso demonstra que a estratégia oferece retornos acumulados mais altos ao longo de períodos de retenção mais longos e obtém melhores resultados em gestão de riscos.

Conclusão

Entre 17 de fevereiro e 3 de março, o mercado de criptomoedas experimentou uma significativa volatilidade, com o BTC exibindo flutuações de preço muito mais altas do que o ETH. Impulsionado por desenvolvimentos políticos, o BTC teve um rápido ressurgimento. A análise da relação long/short apoiou fortemente o BTC, enquanto o ETH carecia de ímpeto ascendente. Os dados de juros em aberto de futuros revelaram que a negociação alavancada de BTC continuou altamente ativa, enquanto a negociação de ETH foi mais conservadora. A volatilidade da taxa de financiamento refletiu intensas batalhas de mercado longo-curto, e os dados de liquidação destacaram riscos de mercado elevados, particularmente com forte pressão de liquidação em posições longas. Além disso, o mercado de meme coin da Solana esfriou significativamente, com uma acentuada queda nas novas emissões diárias, sinalizando um enfraquecimento do apetite especulativo.

De uma perspectiva de análise quantitativa, a estratégia padronizada de reversão média baseada no MACD identificou efetivamente pullbacks de preços após rallies excessivos, fornecendo sinais claros de venda a descoberto por meio de backtesting e otimização de parâmetros. No entanto, nenhuma estratégia de negociação é infalível, e mudanças rápidas no mercado poderiam impactar sua eficácia. Os negociadores devem aplicar estratégias com cautela e considerar refiná-las e otimizá-las com base em sua tolerância ao risco e preferências de negociação.


Referências:

1. Gate.io,https://www.gate.io/trade/BTC_USDT
2. Gate.io,https://www.gate.io/trade/ETH_USDT
3. Coinglass,https://www.coinglass.com/LongShortRatio
4. Coinglass,https://www.coinglass.com/BitcoinOpenInterest?utm_source=chatgpt.com
5. Gate.io,https://www Gate.io/futures_market_info/BTC_USD/capital_rate_history
6. Gate.io,https://www.gate.io/futures/introduction/funding-rate-history?from=USDT-M&contract=ETH_USDT
7. Coinglass,https://www.coinglass.com/pro/futures/Liquidations
8. Solscan,https://solscan.io/analytics#tokens
9. DefiLlama,https://defillama.com/chain/solana?chainFees=false&tvl=true
10. Tradingview,https://tw.tradingview.com/script/zWnQDQOu-MACD-Normalized/

Pesquisa Gate
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