Gunbot Bollinger Bands Stepgain: apenas 37 de 90 segmentos lucrativos, drawdown máximo 39.1%

Aposta na reversão do preço após romper a banda inferior de Bollinger: compra em mercado lateral, mas uma queda contínua dispara stops em sequência.

Gunbot Bollinger Bands Stepgain em um backtest de 90 divisões no BTCUSDT 15m teve 37/90 segmentos lucrativos, retorno mediano de segmento -7.6% e drawdown máximo 39.1%; no mesmo período, o buy-and-hold teve retorno médio por segmento de -1.7%. Apenas com este conjunto de dados, ele não mostrou capacidade estável de superar “não fazer nada”; algumas divisões obtiveram retornos positivos, mas a maioria ficou na faixa de retorno negativo. Este teste dividiu o mesmo histórico em 6 janelas não sobrepostas, repetiu 15 rodadas e perturbou aleatoriamente as fronteiras, totalizando 90 backtests. Eles não são 90 amostras independentes, mas 90 divisões diferentes dos mesmos dados, então os resultados são muito sensíveis à divisão. O maior retorno de segmento foi +30.6%, o menor -32.3%, e a mediana -7.6%; o melhor segmento foi rodada 1, segmento 6, 2026-07-13 a 2026-10-04, com retorno de segmento +30.6%, e o drawdown máximo desse segmento foi 6.8%; o pior segmento foi rodada 1, segmento 3, 2026-01-04 a 2026-03-28, com retorno de segmento -32.3%, e o drawdown máximo desse segmento foi 39.1%. Liquidações 0 segmentos, proporção 0.0%, indicando que não foi observado conta zerada, mas um drawdown máximo de 39.1% já é suficiente para tornar difícil para a maioria manter. Do ponto de vista da lógica de negociação, Bollinger Bands mais Stepgain provavelmente aposta que o preço, após tocar a borda das Bollinger Bands, reverte para a banda média, ou seja, reversão à média de curto prazo; o Stepgain cuida da realização parcial de lucros, e o stop loss corta as perdas. Essa hipótese tende a se sustentar em mercados laterais, de vai e vem, e tende a falhar em tendências unidirecionais, consolidação estreita de baixa volatilidade ou quedas bruscas de alta volatilidade: o preço não volta à banda média, o stop loss é acionado repetidamente, ou a realização escalonada de lucros concretiza apenas pequenos lucros enquanto deixa uma grande posição adversa. Os dados também favorecem essa explicação: lucro médio por operação $1,590, perda média por operação $4,752, e o valor médio da perda é significativamente maior que o valor médio do lucro, então a lucratividade depende de grandes retornos positivos em poucos segmentos para cobrir os retornos negativos da maioria dos segmentos. Apenas 37/90 segmentos foram lucrativos, indicando que ele não está em ambiente favorável na maior parte do tempo. Os números mais úteis para o leitor julgar não são o máximo +30.6%, mas os segmentos lucrativos 37/90, o retorno mediano de segmento -7.6%, o drawdown máximo 39.1%, e a comparação com o buy-and-hold: retorno médio de cada segmento mantido no mesmo período -1.7%. O retorno mediano de segmento -7.6% é inferior ao retorno médio por segmento do buy-and-hold -1.7%, o que ao menos indica que a divisão típica não superou o benchmark de manter; 37/90 indica que os casos lucrativos são menos da metade; 39.1% indica risco de cauda muito grande. O melhor segmento +30.6% é realmente impressionante, mas é apenas uma das 90 divisões, e o drawdown desse segmento foi 6.8%, então não pode representar a distribuição geral. A origem dos parâmetros também precisa ser esclarecida. bb_period, bb_multiplier, bb_buy_level, stepgain_sell_percent, stop_loss_percent, interval, position_size, e position_value de 1000 a 100000 (estoque corrigido para posição cheia), não foram fornecidos pelo texto original, mas preenchidos conforme a convenção do setor; apenas o restante foi copiado do original. Portanto, esta reprodução se aproxima mais de uma configuração completada por convenção do que de uma restauração estrita dos parâmetros completos da estratégia original. O backtest cobre apenas BTCUSDT 15m e não avalia fricções de negociação como taxas e slippage; embora as 90 divisões tenham registrado a semente aleatória e possam reproduzir as mesmas divisões, ainda não equivalem a amostras independentes. Este conteúdo é uma verificação por reprodução de dados históricos, não constitui aconselhamento de investimento, e esta plataforma não recomenda, classifica nem ordena.