Agente de IA para Avaliar Recomendações de Trading

O artigo descreve um agente de IA que pontua recomendações de negociação ao executar automaticamente negociações com base em sinais extraídos das publicações dos autores. Em vez de confiar nas estatísticas autorrelatadas pelos autores, o agente analisa texto livre e imagens via MCP, derivando intenções de negociação. Ele opera em uma conta de teste com execuções simuladas. Para otimizar o uso de tokens, a geração de resumos é delegada a um subagente, evitando que imagens pesadas entrem no contexto global. As métricas mostram que o modelo Sonnet 5 pode consultar a cada 15 minutos sem exceder os limites semanais do Claude Max, enquanto outros modelos têm durações mais curtas. O sistema evita backtesting tendencioso pela IA ao permitir que um mecanismo externo calcule os retornos, com o agente apenas tomando decisões binárias de compra/venda. A classificação final é baseada em uma tabela abrangente de todos os tickers recomendados, incluindo drawdowns, índice de Sharpe e índice de Calmar. A arquitetura suporta hospedagem local via Ollama e um proxy compatível com a Anthropic, garantindo que modelos fracos não quebrem a gestão de risco, pois a aritmética é tratada por scripts. Condições de take trailing e de staleness de pico são implementadas em código, e o painel fornece gráficos e notificações.