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Trading14 min read

Feature Engineering para Trading: Mais de 200 Indicadores que Realmente Importam

Como construí o pipeline de feature engineering da AlphaStream — quais indicadores preveem movimento de preço, quais são ruído e como selecionar features que generalizam.

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By Jason TeixeiraApril 1, 2026
PythonML/AITradingFeature Engineeringpandasscikit-learn
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O AlphaStream calcula mais de 200 indicadores técnicos para cada ativo que analisa. Mas a maioria deles é ruído. A parte difícil não é calcular indicadores — é selecionar aqueles que realmente preveem movimentos futuros de preço.

As Categorias de Indicadores

Organizo os indicadores em 6 grupos:

Indicadores de Tendência (40+): Médias móveis (SMA, EMA, WMA, DEMA, TEMA), ADX, Aroon, Ichimoku, Parabolic SAR, SuperTrend. Eles indicam a direção.

Indicadores de Momentum (35+): RSI, MACD, Stochastic, Williams %R, CCI, ROC, MFI, Ultimate Oscillator. Eles indicam a força.

Indicadores de Volatilidade (25+): Bollinger Bands, ATR, Keltner Channels, Donchian Channels, Standard Deviation, Historical Volatility. Eles indicam o risco.

Indicadores de Volume (20+): OBV, VWAP, A/D Line, CMF, Force Index, Volume Profile. Eles indicam a convicção.

Indicadores Estatísticos (30+): Z-Score, Skewness, Kurtosis, Hurst Exponent, Autocorrelation, Cointegration scores. Eles indicam o regime.

Customizados/Projetados (50+): Features entre timeframes, features de lag, estatísticas móveis, indicadores de regime. É aqui que o alpha reside.

O Problema da Seleção de Features

Mais de 200 features com dados diários criam um problema clássico p >> n. Mais features do que pontos de dados úteis significa overfitting.

Minha abordagem:

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Jason Teixeira
Written by
Jason Teixeira
Founder, Sage Ideas Studio · Principal Engineer
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