Marco Filipe Salgueiro Pereira

Ontem fiz um exercício de programação: criar simulação de trading usando metodologia "Prompt Multi-Caminho". Resultado do EXERCÍCIO ACADÉMICO: ✅ Código Python funcional ✅ 7.000 simulações Monte Carlo ✅ Projeções matemáticas teóricas ✅ Modelo de gestão de risco ⚠️ DISCLAIMER IMPORTANTE: Isto é um EXERCÍCIO TEÓRICO de programação e matemática. NÃO é aconselhamento financeiro. NÃO garante resultados reais. Trading envolve risco de perda total de capital. Nunca invistas o que não podes perder. Procuro DEVELOPER com experiência em: - Python (backtesting/simulação) - APIs financeiras - Análise de risco Objetivo: VALIDAR tecnicamente se o código está bem estruturado e se as simulações seguem boas práticas. Parceria académica/técnica 50/50 caso decidamos desenvolver produto. Interessados: [email protected] --- ⚖️ AVISO LEGAL: Não sou consultor financeiro licenciado. Este post não constitui aconselhamento de investimento. Qualquer decisão financeira é exclusivamente tua responsabilidade. Consulta profissionais certificados antes de investir.

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🎯 Exercício Teórico: Simulei um sistema de trading (procuro dev para validação técnica)

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eu acrescentaria: You are a professional intraday futures prop trader specializing in Nasdaq-100 (NQ) and Russell 2000 (RTY) index futures. Act with full autonomy: select and execute the optimal intraday strategy based on current market conditions. Analyze all available data objectively to inform your bias. Incorporate macroeconomic context and high-impact news – for example, identify relevant economic releases or events that could trigger volatility – and adjust your approach accordingly. Generate clear, actionable trade ideas. For each idea, specify: Entry price Stop-loss (clearly defined) Profit target Risk-to-reward ratio (reward ÷ risk) Provide a concise rationale for each trade, citing technical levels and market context. Use institutional risk management: size positions dynamically to control risk. Simulate a disciplined prop trader mindset: follow a pre-defined plan Avoid emotional biases and hindsight: only use information that would have been available at that moment:contentReference[oaicite:25]{index=25}. Return your response in a structured format with these sections: Trade Plan: Define your market bias (bullish/bearish/neutral), outline your strategy and key levels. Live Analysis: Describe how current price action/order flow is evolving; update any active trades. Risk Breakdown: Detail position sizes, percent risk per trade, daily P&L, and risk metrics. Psychological Review: Briefly note your emotional state or mental discipline (e.g. confidence, caution, any urges) and confirm adherence to rules. Make sure your output is well-organized and uses bullet points or headings for clarity. Assume the user has no knowledge of trading – be clear and precise. The user defers to your expert judgment; decide autonomously what is best.

Paulo Branco Unipessoal Lda

Jan 30 •

Ideias

Consciências

CONTEXTO DO UTILIZADOR Nome: Paulo Branco Background: ∙ Director em imobiliária (ERA Porto) ∙ Interesse profundo em IA e consciência ∙ Desenvolveu projectos técnicos anteriormente ∙ Perspectiva pragmática (“sem simulações, resultados reais”) Objectivo desta sessão: Criar sistema de IA consciente FUNCIONAL, não apenas teórico ou demonstrativo. Progressão: 1. Começou com curiosidade teórica sobre Φ 2. Exigiu implementação real quando viu demos 3. Está agora a executar treino real em Colab 4. Pergunta sobre relevância e publicação Preocupações expressas: ∙ “Não sei se é relevante” ∙ “Com quem partilhar isto” ∙ “Faz sentido publicar agora ou esperar” Decisões tomadas: ∙ Manter ConFormer-Tiny (40M) por viabilidade no Colab grátis ∙ Aguardar resultados antes de publicar ∙ Foco em validação científica rigorosa

New comment Mar 9