O Strategy Lab saiu do beta. Pelo menos dez das trinta estratégias estão abaixo do nosso próprio critério.
Esse é o número que uma biblioteca de estratégias não deveria exibir.
No reteste de hoje (16 de agosto de 2026), pelo menos 10 das 30 estratégias do Anny Strategy Lab ficam abaixo de um ou mais dos limites que exigimos para publicação. Elas ainda aparecem na página. Ainda podem ser copiadas. Os números reprovados estão exibidos em cada uma delas.
"Pelo menos" está fazendo muito trabalho nessa frase. O reteste diário recalcula seis dos sete critérios abaixo — trades, win rate, Sharpe, drawdown, degradação fora da amostra, Sharpe fora da amostra. O sétimo, a contagem de trades fora da amostra, é verificado quando uma estratégia é publicada e não é armazenado para reverificação. Então 10 é um piso, não um total exato, e a direção honesta de arredondar é para cima.
Esse número muda todos os dias, nos dois sentidos. Há dois dias eram 18. A página de estratégias exibe o número atual, e é ele que vale — não este aqui.
Exibimos isso porque uma biblioteca cujos números só melhoram é uma biblioteca que não está retestando. Está reimprimindo o dia em que publicou.
Hoje o Lab sai do beta. Aqui está como ele funciona, critério por critério.
O que a busca realmente rejeita
Na varredura mais recente registrada, executada antes de 16 de agosto de 2026, o Lab fez backtest de 9.385 combinações de parâmetros. Vinte e cinco delas geraram trades suficientes para serem avaliadas contra o critério de qualidade. Quatro foram publicadas.
Seja preciso sobre o que aconteceu com as outras 9.360: a grande maioria nunca gerou os trinta trades mínimos, então não havia nada a julgar. Esse é um filtro mecânico, não um veredicto de que cada uma delas teria dado prejuízo. Nenhuma delas foi executada com capital real, e não estamos afirmando o contrário.
As varreduras são iniciadas deliberadamente, de forma manual, quando decidimos rodar uma. Não há cronograma nem promessa sobre a frequência com que a biblioteca cresce. A parte diária desse sistema é o reteste, não a busca.
O critério
Para ser elegível à publicação, uma candidata precisa superar todos esses sete pontos:
| Critério | Limite |
|---|---|
| Trades fechados no backtest | pelo menos 30 |
| Win rate | pelo menos 40% |
| Sharpe ratio | pelo menos 0,5 |
| Drawdown máximo | não pior que 35% |
| Degradação fora da amostra | não pior que 50% |
| Sharpe fora da amostra | pelo menos 0,3 |
| Trades fora da amostra | pelo menos 8 |
Cada número acima é medido em trades que pagam custos. Cada lado de cada trade é cobrado com uma taxa taker de 0,1% mais slippage: 0,1% em majors, 0,3% em todo o resto. Uma ida e volta em uma altcoin, portanto, perde 0,8% antes de poder mostrar lucro. Backtests que ignoram isso são a razão pela qual uma estratégia com win rate de 42% parece viável em um gráfico e não é viável em uma exchange.
Dois pisos adicionais se aplicam além desses: um Sharpe ratio probabilístico de pelo menos 0,6 medido nos dados fora da amostra, e lucratividade em pelo menos metade dos períodos de walk-forward.
Uma limitação honesta, já que estamos citando um Sharpe probabilístico ao lado de uma contagem de cinco dígitos de candidatas: essa probabilidade não é ajustada para baixo pelo número de combinações que testamos. Busque 9.385 candidatas e algumas vão superar qualquer critério fixo por pura sorte. A amostra retida abaixo é o que usamos para detectar isso, não o número do PSR. Corrigir o critério pelo tamanho da busca está na nossa lista e ainda não foi implementado.
Superar todos os critérios torna uma candidata elegível. É um teste de entrada, realizado uma vez, no dia da publicação. O que acontece depois está mais abaixo nesta página.
O que "fora da amostra" significa aqui
O histórico de cada estratégia é dividido cronologicamente. Os primeiros 80% são usados para encontrá-la e ajustá-la. A busca de parâmetros nunca lê os 20% finais — nenhum parâmetro de nenhuma candidata é escolhido, pontuado ou classificado usando esses dados. A estratégia sobrevivente é então executada contra esse trecho intacto e, se desmoronar ali, não é publicada, por melhor que tenha sido nos primeiros 80%.
Também dividimos o histórico completo em quatro períodos sequenciais e verificamos se a estratégia se sustentou em todos eles, em vez de dever seu resultado a um mês de sorte. Para ser exato: os parâmetros permanecem fixos em todos os quatro períodos, então o que isso mede é consistência. Reotimizar dentro de cada janela seria walk-forward optimisation, que é uma afirmação diferente e mais forte do que a que estamos fazendo.
9.385 combinações foram ajustadas nos primeiros 80%. Quatro ainda estavam de pé após os 20% finais. Essa diferença é o que uma amostra retida custa a uma candidata, e o que teria nos deixado publicar se a pulássemos.
Peak Fader em DOT, conforme publicada. O bloco superior é o que a estratégia fez ao longo de todo o seu histórico. O bloco inferior é os 20% retidos que ela nunca viu durante o ajuste, incluindo o quanto decaiu. Ambos estão na página pública, lado a lado.
O que está na biblioteca hoje
Em 16 de agosto de 2026: 30 estratégias, cobrindo 15 ativos e 14 tipos distintos de estratégia. A menor tem 30 trades fechados atrás dela e a média tem 45. Esses são trades simulados de backtest, não histórico de trading ao vivo.
Cada estratégia está na fila para um novo backtest com dados de mercado frescos diariamente, e os números na sua página são substituídos pelo que esse reteste retornar. O resultado é exibido mesmo quando é pior do que no dia da publicação — é assim que uma estratégia publicada acaba mostrando um Sharpe fora da amostra negativo em público.
Aqui está uma delas, ao vivo no site agora:
Momentum Rider em SOL. Um Sharpe de 0,23 contra o nosso piso de 0,5, um Sharpe fora da amostra de −1,49, e degradação travada no limite de +100. Está publicada, pode ser copiada, e esses são os números que exibimos para ela.
Dois pontos para entender sobre isso:
Um alerta não é uma remoção. O reteste diário marca uma estratégia que ficou abaixo de um critério. Ele não a retira. Uma estratégia reprovada permanece na biblioteca, ainda copiável, com seus critérios reprovados exibidos. Retirá-la é uma decisão que uma pessoa toma deliberadamente. Trate um alerta como um aviso que você precisa agir, não como uma limpeza que já fizemos por você.
O valor de degradação é limitado. Expressamos a degradação em relação ao backtest original como uma porcentagem limitada a ±100, onde um número positivo significa que o trecho fora da amostra foi pior e um número negativo significa que foi melhor. Uma estratégia mostrando +100 decaiu pelo menos essa quantidade e possivelmente mais. Nove das trinta estão exatamente em uma das extremidades desse limite hoje: quatro em +100, cinco em −100. Para essas nove, o número exibido subestima o quanto elas realmente se moveram.
As regras permanecem privadas, em todos os planos
Você vê as métricas que permitem julgar uma estratégia: histórico completo de trades, curva de equity, win rate, drawdown, resultados fora da amostra e em quais regimes de mercado ela funcionou.
Você não vê os valores exatos dos parâmetros. Nem no Free, nem no Pro, nem no Pro Max. A maioria dos produtos nessa categoria vende esses números no tier mais alto; os nossos são retidos em todos os tiers, e é por isso que esta seção termina sem um botão de upgrade.
Toda a superfície do produto os retém — chat e links compartilhados incluídos. Se você encontrar algum caminho que os retorne, nos avise e vamos fechá-lo.
Você pode executar uma estratégia sem eles. A execução é server-side: as regras rodam nas nossas máquinas e nunca são enviadas ao seu navegador, à configuração do seu bot ou à sua conta na exchange.
O que você faz com isso
- Navegar. A biblioteca completa pode ser lida por qualquer pessoa, inclusive quem não está logada. Essa parte não custa nada e não precisa de conta.
- Implantar uma como bot. Isso requer um plano pago, e 20 das 30 estratégias são marcadas como Premium e precisam do Anny Pro. Qual é qual está indicado antes de você clicar em qualquer coisa. Você escolhe a exchange, o capital e o stop; as regras em si ficam server-side.
- Modificá-la. Mude o tamanho da posição, o stop, o take-profit, o timeframe. Uma vez que você alterar qualquer um desses, os números na página deixam de descrever o que você está executando. O reteste diário sempre acompanha a versão não modificada.
- Adicionar coins. Execute a mesma abordagem em outros ativos, com a ressalva de que cada métrica publicada foi conquistada em um único ativo. Em uma nova coin, é uma ideia não testada até que seja feito um backtest nela.
- Montar um portfólio. Execute vários bots ao mesmo tempo, com uma visão de portfólio que alerta quando todos estão silenciosamente fazendo a mesma aposta — porque ativos que se movem juntos não são diversificação.
O que custa
Navegar não custa nada. Executar uma estratégia custa um plano pago e nada além disso: nenhum crédito é consumido quando você copia uma estratégia para um bot, nenhuma taxa por estratégia, nenhuma comissão de marketplace.
Construí o Lab porque a alternativa é rodar uma busca de 9.385 combinações no seu próprio hardware para obter quatro respostas, com uma amostra retida que você tem que lembrar de reter de si mesmo. Rodar essa busca uma vez e dar os sobreviventes a todos em um plano custa o mesmo que rodá-la para uma pessoa. Essa é a parte que a Anny e o Claude tornam possível, e é por isso que não tem preço separado.
Esse é o acordo. Eu faço a rejeição, você fica com o que sobreviveu, e você vê quando um sobrevivente começa a escorregar — inclusive quando isso vai contra nós.
O Strategy Lab é uma ferramenta de pesquisa, não aconselhamento financeiro. Anny não é uma consultora financeira. Todos os números exibidos são de backtests em dados históricos; performance passada em backtests, incluindo resultados fora da amostra, não é indicativa de resultados futuros. Os backtests cobram taxas de exchange e slippage conforme descrito acima, mas excluem custos de funding e assumem que um stop-loss é executado no seu nível. Resultados ao vivo serão diferentes. Opere apenas o que você pode se dar ao luxo de perder.
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