Inteligência Artificial Para Análise do Mercado Financeiro

Projeto: Inteligência Artificial para Operações na Coinbase

1. Objetivo

Desenvolver uma inteligência artificial que analise fluxos de compra e venda na Coinbase, identificando a força do mercado (compradora ou vendedora) e gerando sinais de entrada baseados em critérios previamente definidos.

2. Escopo do Projeto

A IA deverá:
    •    Coletar dados em tempo real da Coinbase (via API).
    •    Analisar os fluxos de compra e venda para identificar a força predominante.
    •    Aplicar modelos de machine learning e estatística para prever tendências.
    •    Emitir sinais de entrada baseados na “Estratégia do Felipe” e outros fatores de mercado.
    •    Enviar alertas para tomada de decisão (exemplo: Telegram, e-mail, ou diretamente na plataforma de trading).

3. Tecnologias e Ferramentas
    •    Linguagens de Programação: Python (preferencialmente), mas podendo incluir R, C++ ou outras conforme necessidade.
    •    Bibliotecas: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, ccxt (para conexão com exchanges).
    •    Banco de Dados: PostgreSQL, MongoDB ou outro adequado para armazenar os históricos de transações.
    •    Infraestrutura: AWS, Google Cloud ou Azure para hospedagem e processamento.
    •    Plataformas: API da Coinbase para obtenção de dados em tempo real.

4. Metodologia
    1.    Coleta de Dados: Extrair dados de ordens (order book), trades executados, volume e liquidez.
    2.    Análise de Dados: Identificar padrões de fluxo de compra e venda utilizando modelos estatísticos e IA.
    3.    Desenvolvimento de Algoritmo:
    •    Aplicação da “Estratégia do Felipe” com ajustes conforme testes.
    •    Testes de machine learning para melhorar previsibilidade.
    •    Implementação de regras para identificação de sinais fortes de entrada.
    4.    Teste e Validação:
    •    Backtesting com dados históricos.
    •    Simulação em ambiente real com dinheiro fictício (paper trading).
    •    Ajustes e otimizações baseados nos resultados.
    5.    Deploy e Monitoramento:
    •    Implementação em um ambiente de produção.
    •    Monitoramento contínuo para ajustes de estratégia e melhoria de desempenho.

5. Requisitos para o Especialista em IA
    •    Experiência sólida com Python e machine learning.
    •    Conhecimento sobre análise quantitativa de mercado financeiro.
    •    Experiência em integração com APIs de exchanges (preferencialmente Coinbase).
    •    Capacidade de otimizar algoritmos para tomada de decisão rápida.
    •    Conhecimento em modelos preditivos para análise de fluxo de ordens.