Como usar o Sentimento do mercado

Aprenda a ler o valor, evite os dois erros de leitura mais comuns e depois leve-o para uma estratégia e faça a varredura dos seus próprios limiares.

Os traders de futuros parecem muito otimistas. Isso quer dizer que você deve correr atrás da compra? O Sentimento do mercado só diz quanto mais otimistas que o normal eles estão nesta moeda, não quão otimistas estão em termos absolutos. É aí que está o erro de leitura mais comum.

O que é o Sentimento do mercado?

O Sentimento do mercado (Market Sentiment, MS) é um indicador de sentimento próprio da Blave. Ele mede se os traders de futuros tendem ao otimismo ou ao pessimismo, em comparação com o nível normal da própria moeda.

O valor não tem limites: perto de 0 é o nível normal, e quanto maior o valor absoluto, mais incomum. Acima de ±2 é raro e acima de ±3, extremo, na mesma escala para todas as moedas; faça você mesmo a varredura dos limiares com um backtest. Os selos de status do Estúdio de dados usam estes limiares:

A distribuição real é assimétrica: a cauda superior é mais profunda que a inferior. Estes são os quantis medidos pela Blave com candles de 1 hora, de 2024-09-15 a 2026-09-14, um valor por hora (n = 17,520):

As quatro moedas passam mais da metade do tempo acima de 0, DOGE até 60.3%; o p99 fica acima de +3.6 em todas, enquanto o p1 só chega a −2.0 a −3.0. Não use o mesmo valor absoluto para os limiares de compra e de venda, e recalcule ao trocar de moeda.

Os dois pontos-chave

0 é o nível normal da moeda, não a ausência de sentimento

O Sentimento do mercado compara cada moeda com o próprio nível normal. Numa moeda que há muito tempo tende ao otimismo, o otimismo é o normal e o valor volta para perto de 0. Esse 0 significa "mais ou menos como o normal", não "ninguém está comprado nem vendido".

O contrário também acontece: quando uma moeda passa de muito otimista para otimista comum, o valor pode ficar negativo mesmo com os traders ainda tendendo à alta. O mesmo +2 em moedas ou períodos diferentes também pode refletir sentimentos reais bem diferentes.

Mais otimismo que o normal não quer dizer que vai subir

O Sentimento do mercado descreve quão incomum está o sentimento agora; não é uma previsão de preço. Depois de um otimismo extremo o preço pode continuar subindo ou reverter, e a Blave não verificou qual dos dois acontece mais.

Depois de uma alta ou queda forte do preço em pouco tempo, o valor também tende a ficar alto ou baixo. Parte dessa leitura incomum vem então do próprio preço, então não use isso sozinho como motivo de entrada.

Como montar estratégias com o Sentimento do mercado?

Hoje nenhuma estratégia oficial usa o Sentimento do mercado, então os três usos abaixo são esboços sem backtest. O ±0.5 e o 3 do código pegam emprestados os limiares dos selos do Estúdio de dados como ponto de partida; não vieram de uma varredura de parâmetros. Para fazer a varredura, veja Como varrer limiares.

1. Limiar com margem: manter enquanto houver mais otimismo que o normal

A versão mais direta: fique comprado quando o Sentimento do mercado passar de um limiar de entrada e zere quando cair abaixo de um limiar de saída. A folga entre os dois evita que a estratégia entre e saia sem parar quando o valor oscila em torno de um único nível.

ENTRY_TH = 0.5    # esboço: limiar do selo Otimista
EXIT_TH  = -0.5   # esboço: limiar do selo Pessimista

def compute_signals(df, entry_th=ENTRY_TH, exit_th=EXIT_TH):
    # df['MS'] = valor do Sentimento do mercado da moeda
    signal = pd.Series(np.nan, index=df.index)
    signal[df['MS'] > entry_th] = 1.0   # mais otimistas que o normal -> comprar
    signal[df['MS'] < exit_th]  = 0.0   # mais pessimistas que o normal -> ficar de fora
    return signal

O Sentimento do mercado muda devagar e não reage a movimentos de preço de poucos minutos. Ele não tem backtest: faça você mesmo a varredura e a verificação do limiar e da direção (a favor da tendência ou contrária).

2. Extremos como controle de risco: sem novas entradas em Otimismo excessivo ou Pessimismo excessivo

Um valor de ±3 significa que o sentimento já está muito extremo. Um uso conservador é não tratá-lo como sinal de entrada, mas somá-lo às condições de entrada de uma estratégia existente e não abrir posições novas enquanto estiver extremo:

# esboço: sem entrada enquanto |MS| >= 3 (leitura excessiva)
too_hot = df['MS'].abs() >= 3
entry = compute_entry(df) & ~too_hot

Não é um sinal de reversão e não tem backtest: a Blave não verificou que o preço reverte depois de um ±3, nem que evitar valores extremos melhora o desempenho. ±3 é relativo ao nível normal da moeda; numa moeda que costuma ser muito calma, uma variação pequena pode chegar a ±3. Troque compute_entry pela condição de entrada da sua estratégia.

3. Filtro: o sentimento lento define a direção, um indicador rápido define o momento

O Sentimento do mercado muda devagar, então serve como filtro de fundo: aceite os sinais de compra de um indicador de janela curta (como a Intensidade taker) só enquanto ele estiver acima de 0, e fique de fora quando o Sentimento do mercado voltar para baixo de 0. Abaixo está um esboço da estrutura; troque compute_fast_entry pela sua própria condição:

ms = fetch_market_sentiment(SYMBOL, INTERVAL, START, END, hdrs)
df['MS'] = ms['alpha']
regime_long = df['MS'] > 0              # esboço: comprado só com mais otimismo que o normal
fast_entry = compute_fast_entry(df)     # ex.: uma condição de Intensidade taker de janela curta
signal = pd.Series(np.nan, index=df.index)
signal[regime_long & fast_entry] = 1.0
signal[~regime_long] = 0.0

Esta combinação não tem backtest e o limiar de 0 é só ilustrativo. Faça a varredura de parâmetros e confira o desempenho depois das taxas antes de usar.

Como escolher o intervalo dos candles?

O Sentimento do mercado tem uma única configuração: o intervalo dos candles (period), entre 5min, 15min, 1h, 4h, 8h e 1d, com 5 minutos como mínimo. Ele não tem um parâmetro de janela de tempo como o do Caçador de baleias; o intervalo só define a frequência com que um valor é tomado e não faz o valor mudar mais rápido, então em 5min você continua vendo um sentimento que muda devagar.

Escolha o intervalo pela frequência com que sua estratégia verifica; não espere que um intervalo curto capte movimentos de curto prazo. Os dados começam em 2020-01-01 (ou na data de listagem, para moedas listadas depois). Quando uma moeda recém-listada começa a ter dados, o nível normal dela ainda não se formou, então os primeiros valores são menos confiáveis.

Como varrer os limiares?

O ±0.5, o 3 e o 0 acima são só pontos de partida. O mais sólido é listar uma fileira de valores candidatos para o limiar de entrada e outra para o de saída, fazer backtest de cada combinação e escolher uma região onde todos os resultados sejam razoáveis, não a melhor célula.

results = []
for entry_th in [0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5]:
    for exit_th in [-1.0, -0.5, 0.0]:
        signal = compute_signals(df, entry_th, exit_th)
        results.append((entry_th, exit_th, backtest(signal)))   # troque backtest pela sua própria função de backtest; compare cada combinação depois das taxas

Faça a varredura dos limiares separadamente para cada moeda e cada intervalo de candles; não reaproveite valores de outra configuração. Para entender por que escolher uma região plana e não o ponto mais alto, veja Evitando overfitting.

Onde ver no Estúdio de dados?

Com quais indicadores combinar?

São ideias de combinação, não resultados verificados:

O que saber ao puxar os dados pela API ou pelo Blave Agent?

O endpoint da API é GET /market_sentiment/get_alpha, com symbol, period e datas de início e fim (start_date, end_date); no Blave Agent a função é fetch_market_sentiment. Em symbol vai o símbolo do perpétuo em USDT (por exemplo BTCUSDT). Só retorna candles fechados, com timestamp, alpha e stat e sem preço. Sem data de início, você recebe os últimos 365 dias, e intervalos maiores que 365 dias são cortados.

O objeto stat descreve o valor mais recente: