O modelo GARCH é uma das estruturas de trading mais poderosas, usada diariamente por analistas quant reais.

O meu artigo recente explica exatamente como usei o Claude Code para automatizar esta estratégia de trading quant com GARCH.
Aqui está a arquitetura completa por detrás disso, com números reais, e como consegui que o Claude a construísse para mim:
O que o GARCH mede, na prática
É um cálculo vencedor de um Prémio Nobel, originalmente desenvolvido como “ARCH” por Robert F. Engle em 2003, e depois estendido pelo seu aluno Tim Bollerslev para o modelo GARCH, que ainda hoje é executado em mesas quant.
O ponto principal: a volatilidade do mercado não é aleatória. É previsível. O GARCH é como a medes e prevês.
O cálculo (apenas 3 entradas)
O GARCH prevê a volatilidade de amanhã como a soma de:
→ Movimento de base: cada ativo tem uma quantidade de volatilidade de base que nunca muda realmente. A base do Bitcoin é mais alta do que a do S&P, e mantém-se sempre.
→ Choque de ontem: o quão forte o mercado se moveu de facto na última sessão?
→ Nível de volatilidade de ontem: onde é que a volatilidade já estava antes de esse movimento acontecer?
Somando estas três coisas, obténs a pontuação de “violência” de amanhã.
Exemplo real com dados validados em backtest
Num dia típico, existe cerca de 10% de probabilidade de um movimento violento em $BTC . No dia seguinte a um choque como o colapso da FTX, essa probabilidade triplica para cerca de 30%.
No momento em que escrevo, a pontuação de violência do Nasdaq está a correr a 30% anualizado.
Transformar essa pontuação de violência num tamanho de posição real
Limite de drawdown ÷ pontuação de violência = multiplicador do tamanho da posição
As mesas institucionais tipicamente limitam o drawdown anual a 15%. Então: 15/30 = 0,5x.
Numa posição de base de $10,000, isso significaria que o tamanho da tua posição deveria ser $5,000 para gerir o risco.
Tem em conta que, com este enquadramento, não estás a prever direção; estás a controlar a exposição ao risco que já foi medido.
A ressalva importante
O GARCH diz-te quanto é que o mercado pode vir a mexer. Não diz-te em que direção.
É uma previsão de volatilidade para gerir o risco do portefólio, não um sinal de trade direcional. Se um crash genuíno rebentar após um período calmo, este enquadramento não o apanha; tu manterias a posição no tamanho total.
Funciona mesmo?
Fiz backtest da mesma estratégia de cruzamento de EMA de duas formas, ao longo de 15 anos de dados de BTC. Entradas iguais, saídas iguais, sinais iguais.
→ Dimensionamento fixo da posição: $17,957 de equity final
→ Dimensionamento da posição com GARCH: $21,205 de equity final
A versão com GARCH também teve menos drawdowns e menos risco de mercado geral para obter um resultado melhor.
Desagregação completa de toda a estratégia quant, além do Claude Skill open-source e do repositório GitHub, no artigo. Artigo afixado no meu perfil.