Infraestrutura para Pesquisa Quantitativa e Execução de Mercado
Um DSL em JSON pequeno o bastante pra uma IA gerar com segurança, rodando contra dados reais de mercado — sem você precisar montar a própria infraestrutura de backtest.
Claude
ChatGPT
Cursor+ qualquer cliente MCP{ "assetPair": "BTC-USDC", "initialDate": "2020-01-01", "finalDate": "2024-12-31", "strategySnapshotJson": { "configuration": { "timeframe": "1H" }, "inputs": { "emaFast": "ema(close, 9)", "emaSlow": "ema(close, 21)", "rsi": "rsi(close, 14)" }, "conditions": { "trend": "emaFast > emaSlow", "momentum": "rsi > 45 AND rsi < 70" }, "score": { "trend": 30, "momentum": 20 }, "decision": { "entry": "score >= 40" } } }
ClaudeOnlineChatGPTOnlineInfraestrutura programável, pronta para você plugar.
A EmidLabs é a camada de infraestrutura para pesquisa quantitativa e execução de mercado — pronta pra usar, sem você precisar montar seu próprio ambiente. Integre via API, conecte um agente de IA via MCP, ou opere direto como se fosse um laboratório pronto. Cada capacidade já está lá, esperando ser usada.
Uma API pra Cada Capacidade
Envie um payload JSON, receba resultados estruturados de volta. Backtesting, execução ao vivo e armazenamento de estratégia — cada um é um endpoint, não uma tela pra clicar.
Execução em Escala
~260ms para 5 anos de dados de mercado, cache quente, server-side. Rode milhares de workflows concorrentes sem fila.
1% de Stop, 1:3 de Retorno, Sempre em R
Modelo de risco configurável, com esse padrão de fábrica. Resultados em unidades R, não em valor monetário — mais fácil de comparar estratégia com estratégia. Diagnósticos completos de condições e distribuição de scores em cada backtest.
Do Dev ao Trader — Sem Montar Ambiente Nenhum
Para dev-traders, quants independentes e empresas integrando via API ou MCP. E para o trader que só quer conectar um agente de IA e operar — sem escrever uma linha de código, sem montar infraestrutura própria. Mesma plataforma, ponto de entrada que você escolher.
Módulos de infraestrutura para workflows quantitativos.
Comece com a Backtesting API, depois assine uma estratégia validada pra sinais ao vivo. Mais módulos estão sendo construídos conforme a infraestrutura evolui.
Backtesting API
Infraestrutura de pesquisa quantitativa
Execute backtests server-side via API. Defina estratégias usando nosso DSL, envie payloads JSON e receba resultados quantitativos detalhados — trades, métricas, distribuições de scores e diagnósticos de condições.
Capabilities
Live Execution API
BetaSinais de estratégia em tempo real
Assine uma estratégia validada pra rodar contra dados de mercado ao vivo. O mesmo DSL e motor de avaliação da Backtesting API, rodando continuamente — receba um sinal no instante em que sua condição de entrada ou saída dispara num candle real e fechado.
Capabilities
Servidores MCP
Conector nativo para agentes de IA
Conecte o Claude, ChatGPT, ou qualquer agente compatível com MCP diretamente às APIs de Backtesting, Live Execution e Armazenamento de Estratégia — sem SDK, sem código de integração pra escrever.
ClaudeChatGPTCursor+ qualquer cliente MCPCapabilities
O loop de pesquisa quantitativa.
A EmidLabs expõe todo o ciclo de vida de pesquisa como um workflow API programável — não um dashboard. Cada etapa é um nó de execução. O loop roda até você ter edge.
Hipótese
Defina qual comportamento de mercado você está tentando capturar. Formule como uma tese quantitativa, não um feeling.
Tese quantitativaStrategy DSL
Formalize a hipótese usando o DSL da EmidLabs — ou gere com um modelo de IA. Inputs composáveis, condições, pesos de score, regras de decisão.
Strategy objectJSON Payload
Serialize a estratégia em um payload JSON estruturado. Especifique par de ativos, período de datas e parâmetros de execução.
POST /backtestIterar
Alimente os resultados de volta na estratégia. Aperte condições. Ajuste pesos. Execute variações concorrentes. Loop até o edge ser validado.
→ voltar ao 01Métricas & Análise
Receba output quantitativo estruturado: trades, win rate, expectancy R, profit factor, diagnósticos de condições, distribuição de scores.
result{}Execução via API
A infraestrutura recebe o payload, avalia a estratégia server-side contra dados históricos OHLCV, candle por candle.
Backtest IDHipótese
Defina qual comportamento de mercado você está tentando capturar. Formule como uma tese quantitativa, não um feeling.
Tese quantitativaStrategy DSL
Formalize a hipótese usando o DSL da EmidLabs — ou gere com um modelo de IA. Inputs composáveis, condições, pesos de score, regras de decisão.
Strategy objectJSON Payload
Serialize a estratégia em um payload JSON estruturado. Especifique par de ativos, período de datas e parâmetros de execução.
POST /backtestExecução via API
A infraestrutura recebe o payload, avalia a estratégia server-side contra dados históricos OHLCV, candle por candle.
Backtest IDMétricas & Análise
Receba output quantitativo estruturado: trades, win rate, expectancy R, profit factor, diagnósticos de condições, distribuição de scores.
result{}Iterar
Alimente os resultados de volta na estratégia. Aperte condições. Ajuste pesos. Execute variações concorrentes. Loop até o edge ser validado.
→ voltar ao 01Um DSL composável para estratégias legíveis por máquina.
Defina estratégias quantitativas como objetos JSON estruturados. Inputs composáveis, condições booleanas, pesos de scoring e regras de decisão — projetados para serem gerados, iterados e executados programaticamente.
Configuração
Defina o timeframe de execução da sua estratégia.
Inputs
Valores computados reutilizáveis a partir de dados de mercado e funções built-in.
Condições
Expressões booleanas avaliadas por candle usando inputs, operadores e dados de mercado.
Score e Decisão
Pondere condições e defina o threshold de entrada. Foque em edge estatístico, não em sinais brutos.
Funções Built-in
Indicadores
Sinais
Operadores de Série
Estrutura
Anatomia do Candle
Padrões de Candlestick
{
"configuration": {
"timeframe": "1H"
},
"inputs": {
"emaFast": "ema(close, 9)",
"emaSlow": "ema(close, 21)",
"rsiValue": "rsi(close, 14)"
},
"conditions": {
"trendUp": "emaFast > emaSlow",
"rsiHealthy": "rsiValue > 40 AND rsiValue < 65"
},
"score": {
"trendUp": 20,
"rsiHealthy": 30
},
"decision": {
"entry": "score >= 40"
}
}Performance de execução em escala de infraestrutura.
Latência, throughput e números de concorrência para a Backtesting API. Medidos em infraestrutura de produção. Todos os resultados são reproduzíveis via API.
Execution time by timeframe · BTC/USDC · 5 years
Benchmarks medidos em infraestrutura de produção com dados BTC/USDC da Coinbase, cache de dados aquecido, maxOpenPositions: 1. Uma execução por timeframe. Resultados são reproduzíveis via API.
Rigoroso por design.
O motor de backtest impõe execução determinística com um modelo de risco configurável — sem ambiguidade, sem lookahead bias.
Entrada no fechamento
Entradas são executadas no fechamento do mesmo candle onde a condição de entrada é avaliada como verdadeira.
Modelo de risco configurável
Stop-loss e take-profit são configuráveis por estratégia (stop-loss por percentual ou ATR; take-profit por risco-retorno ou percentual). Padrão: 1% stop-loss / 1:3 risco-retorno. Resultados em unidades R, não em valores monetários.
Saída por sinal
Uma expressão opcional decision.exit fecha a posição por sinal, independente de stop-loss/take-profit. Se ambos forem acionados no mesmo candle, stop-loss/take-profit prevalece.
Múltiplas posições
Por padrão, todo sinal de entrada válido abre um novo trade independente. Posições podem coexistir simultaneamente — ou limite a concorrência com configuration.maxOpenPositions.
Simulação de taxas
configuration.entryFeePct/exitFeePct (opcionais) simulam uma taxa de corretagem por perna, convertida em unidades R usando a distância de stop de cada trade. Os resultados já saem líquidos de taxa — um trade marginalmente lucrativo antes da taxa pode corretamente virar prejuízo.
Ambiguidade conservadora
Se stop-loss e take-profit forem atingidos no mesmo candle, assume-se que o stop-loss é acionado primeiro.
Sem lookahead bias
Imposição estrita: todos os cálculos usam apenas dados de candles passados ou atuais. Aleatoriedade proibida.
Diagnósticos de estratégia
Frequência de condições e distribuição de scores rastreadas por candle para análise profunda de qualidade de estratégia.
Planos de Infraestrutura para Pesquisa Quantitativa
Capacidade de execução mensal, renovada automaticamente. Comece grátis, faça upgrade conforme sua pesquisa escala.
Free
$0
- 5 unidades de execução / mês
- 1 assinaturas live simultâneas
Experimente a plataforma antes de se comprometer — alguns backtests pra ver funcionando.
Típico para
- Validar a plataforma antes de se comprometer
- Testes exploratórios pontuais
Explorer
$9,90/mês
- 100 unidades de execução / mês
- 3 assinaturas live simultâneas
Pesquisa exploratória, desenvolvimento de workflows e backtesting inicial.
Típico para
- Estudos de par único ou pares focados
- Prototipagem e desenvolvimento exploratório de estratégias
- Backtests de profundidade rasa a média
Research
$29,90/mês
- 500 unidades de execução / mês
- 10 assinaturas live simultâneas
Capacidade de produção para backtesting multi-par sistemático e iteração de estratégias.
Típico para
- Backtesting sistemático multi-par
- Iteração de estratégias e análise de sensibilidade de parâmetros
- Profundidade histórica extensa entre classes de ativos
Institutional
$99,90/mês
- 2.500 unidades de execução / mês
- 25 assinaturas live simultâneas
Capacidade de alto volume para times de pesquisa com operações contínuas de backtesting em larga escala.
Típico para
- Alto volume de backtests ao longo do ciclo de pesquisa
- Ampla cobertura de pares com histórico profundo
- Operações contínuas de pesquisa
Todos os planos incluem acesso à API, ao console e à documentação, além dos três servidores MCP (backtest-mcp, live-mcp, strategy-mcp) para workflows de agentes de IA.
Precisa de mais no meio do ciclo? Compre capacidade avulsa quando quiser — nunca expira e só é gasta depois que a cota mensal do plano acabar.
Acordos Enterprise
Acordos de infraestrutura customizados para workloads quantitativos de grande escala.
- Suporte a execução de alto volume
- Limites de workload customizados
- Contato direto com engenharia
- Alinhamento com o roadmap de infraestrutura
O uso de infraestrutura é calculado proporcionalmente aos workloads de dados de mercado processados. Detalhes de consumo disponíveis na documentação.
FAQ de Infraestrutura
Como o uso de infraestrutura é calculado?
O uso é calculado proporcionalmente aos workloads de mercado processados, incluindo quantidade de ativos, resolução de timeframe e intervalo de execução.
Como obter acesso à plataforma?
Crie uma conta no console para ter acesso imediato à Backtesting API, à documentação e à capacidade inicial de execução incluída.
Para onde a infraestrutura está indo.
A Backtesting API é o primeiro módulo. A visão é um stack completo de infraestrutura quantitativa.
Backtesting API
Execução de backtests server-side. Sistema de estratégias DSL. Direção long/short e saídas por sinal. API JSON. Métricas e diagnósticos. Pricing pay-as-you-go.
MCP Server
Servidor Model Context Protocol hospedado em mcp.backtest.emidlabs.com. Conecte qualquer agente compatível com MCP diretamente — envie backtests, leia resultados e descubra ativos disponíveis, sem integração customizada.
Live Execution API
Assine uma estratégia validada pra rodar contra dados de mercado ao vivo e receba um sinal no instante em que sua condição de entrada ou saída dispara num candle real e fechado. Mesmo DSL e motor de avaliação da Backtesting API.
Infraestrutura de Sinais
Geração, distribuição e processamento programável de sinais. Construa pipelines de sinais como infraestrutura composável.
Expansão da Infraestrutura Quantitativa
Novos mercados, novos datasets, gerenciamento de portfólio, orquestração de múltiplas estratégias e pipelines quantitativos automatizados.
Comece a construir infraestrutura quantitativa.
Acesse o console. Rode seu primeiro backtest em minutos — sem montar nenhum ambiente.
Ou veja os Benchmarks