De liquidação a uma receita anual superior a 100 milhões: como Cai Jiamin usou negociação quantitativa para atravessar os mercados em alta e baixa

12 anos, Cai Jiamin tinha apenas 20 patacas de almoço. Ele comia uma marmita de 12 patacas na loja perto da escola, sobrando 8 patacas por dia, sonhando um dia poder gastar livremente como os outros colegas. Essa vontade o levou a estudar a loteria de Hong Kong, tentando ganhar o grande prêmio de 8 milhões de patacas com 5 patacas, mas acabou fracassando. Mas esse estudante pobre não desistiu, virou-se para o mercado de ações, passando por duas vezes de zerar sua conta aos 16 e 19 anos, até finalmente encontrar seu caminho de lucro — a negociação quantitativa. Hoje, Cai Jiamin gerencia um fundo quantitativo de 1,6 bilhões, conseguindo lucros estáveis tanto em mercados de alta quanto de baixa. Sua história é uma perfeita ilustração de como dados podem vencer as fraquezas humanas.

Duas vezes zerado e a epifania: por que a negociação quantitativa é uma perda de tempo, mas não de dinheiro

Aos 16 anos, Cai Jiamin fez sua primeira operação de alta alavancagem com uma conta emprestada. Investiu 40 mil patacas em warrants de alta e baixa e turbo, tentando enriquecer rapidamente com alavancagem de 10 ou 20 vezes. Em um instante, a conta caiu de 40 mil para algumas centenas de patacas. Naquela noite, ele pensou que sua conta tinha sido hackeada, sem saber como enfrentar aquela tragédia.

Uma conversa com um amigo no parque mudou sua perspectiva. A frase do amigo — “Você não tem filhos para sustentar, nem família para cuidar, então ter três ou quatro mil ou três ou quatrocentas patacas na conta não faz diferença para você” — abriu seus olhos. Cai Jiamin percebeu que a juventude era o melhor momento para testar estratégias com alavancagem.

Aos 19 anos, ele recomeçou. Com aulas de reforço, acumulou 150 mil patacas, mas ao negociar opções e futuros, zerou sua conta de novo em uma noite. Essa derrota foi mais pesada, mas também mais esclarecedora. Cai Jiamin começou a refletir calmamente: por que, mesmo vendo tantas notícias, estudando gráficos e analisando indicadores técnicos, ainda não conseguia lucros consistentes?

A resposta veio de uma compreensão aparentemente simples — ele nunca validou seus métodos com dados históricos. Todas as decisões de negociação eram baseadas em recomendações de outros, influências de KOLs ou intuição, e não em dados concretos. Essa mudança de percepção o levou ao mundo da negociação quantitativa.

A lógica central da negociação quantitativa é clara: usar dados históricos para testar estratégias, validar sua eficácia e só então investir dinheiro real. Isso significa que o que se perde é o tempo (período de backtest), mas nunca o dinheiro. Diferente do trading manual, a negociação quantitativa transforma decisões emocionais em cálculos racionais, eliminando fundamentalmente o impacto das emoções.

Estratégia CTA e gestão de risco: como obter 240% de retorno em mercado de baixa

Em maio de 2020, o Bitcoin passou pela terceira halving. Cai Jiamin notou que o volume e a escala do mercado de criptomoedas estavam crescendo, e decidiu aplicar suas estratégias quantitativas tradicionais ao trading de Bitcoin. Desde maio de 2021, começou a investir no mercado de criptomoedas, e até janeiro de 2023, sua conta cresceu de alguns milhões de patacas para 100 milhões — um retorno de cerca de 20 vezes em um ano e meio.

O segredo desse sucesso foi a estratégia CTA (trading de tendência). Diferente de trading de alta frequência ou arbitragem, o CTA foca em identificar a direção do mercado, usando sinais de preço de hora em hora para decidir quando comprar ou vender. Quando Cai Jiamin acredita que o mercado vai subir, ele abre posições longas; quando prevê queda, troca para posições curtas. Essa estratégia de direção pura tem a vantagem de — lucrar em qualquer ambiente de mercado.

Por exemplo, na crise de 2022. A maioria dos traders ficou à espera ou cortou perdas em mercado de baixa, mas Cai Jiamin obteve 240% de retorno anual com sua estratégia de venda a descoberto. Essa é a vantagem central da negociação quantitativa em relação a manter posições: Bitcoin só dá lucro em alta, mas a negociação quantitativa, com estratégias de hedge como venda a descoberto, também consegue lucros em baixa.

No entanto, a estratégia CTA não é isenta de riscos. Cai Jiamin admite que a retração pode chegar a 20-30%, ou até mais. Em comparação, a retração de trading de alta frequência costuma ser inferior a 1%, e a de arbitragem entre 3-5%. Isso significa que ele precisa lidar com um teste psicológico maior — quando os investidores veem uma queda de 20-30%, é fácil entrar em pânico.

A solução é gestão de expectativas e suporte de dados. Cai Jiamin explica detalhadamente aos investidores as características da estratégia CTA, mostrando ciclos completos de “prejuízo seguido de lucro” nos dados históricos. Quando os investidores veem um exemplo de “perda de 30% seguida de uma recuperação de 100%”, sua compreensão da volatilidade muda.

Os principais indicadores para avaliar a eficácia da estratégia são duas: o Índice de Sharpe (retorno ajustado ao risco) e o Índice de Calmar (retorno anual dividido pelo maior drawdown). Cai Jiamin enfatiza que não se deve dar peso excessivo a um único fator. Houve um fator que teve desempenho excepcional, e ele aumentou seu peso para mais da metade da carteira. Quando esse fator falhou, toda a carteira sofreu grande volatilidade. Essa lição o levou a adotar uma estratégia de peso equilibrado entre fatores — mantendo pesos semelhantes para cada fator, para que a falha de um não cause impacto fatal.

Da finança tradicional ao mercado de criptomoedas: migração e inovação de estratégias de Cai Jiamin

A trajetória de Cai Jiamin na negociação quantitativa não começou no mercado de criptomoedas. Durante a faculdade, aprendeu programação por conta própria, participou de competições de trading quantitativo e ganhou prêmios. Essas conquistas o ajudaram a entrar em uma empresa de trading próprio, e depois em um fundo de hedge renomado, onde trabalhou cerca de cinco anos no setor financeiro tradicional.

A experiência no setor tradicional lhe trouxe duas grandes lições: primeiro, uma análise mais detalhada dos dados. Em fundos de hedge, a equipe gerencia ações, commodities, futuros, câmbio e outros ativos simultaneamente. Cai Jiamin aprendeu a olhar os dados de múltiplos ângulos e dimensões, sem confiar cegamente em uma única fonte de informação. Segundo, gestão de expectativas dos clientes. Algo que ele nunca aprenderia apenas negociando por conta própria. Quando um fundo consegue uma rentabilidade anual de 50%, mas o cliente foi informado inicialmente que a expectativa era de 20-30%, uma rentabilidade de 30-40% acaba sendo uma surpresa agradável, levando o cliente a continuar investindo e até a aumentar o capital. Essa estratégia de “desconto” gera um valor enorme a longo prazo.

Ao migrar do mercado tradicional para o de criptomoedas, Cai Jiamin percebeu que a maioria das estratégias é transferível entre diferentes classes de ativos. Estratégias simples de tendência (como cruzamento de médias de 20 dias) funcionam tanto para Bitcoin, ações nos EUA ou commodities. Mas também notou duas diferenças principais: o mercado tradicional tem horários de abertura e fechamento, com gaps overnight; o mercado de criptomoedas funciona 24 horas, sem esses gaps.

Mais importante, o mercado de criptomoedas possui dimensões de dados únicas que o mercado tradicional não tem. Dados on-chain (fluxo de carteiras, entradas e saídas de exchanges, movimentos de baleias), dados de sentimento da comunidade, índices de sentimento on-chain — esses são fontes de informação inexistentes no mercado tradicional. Cai Jiamin usa essas diferenças para desenvolver estratégias exclusivas que só funcionam no mercado de criptomoedas.

Era da IA, crise na negociação quantitativa e a chave para manter a vantagem competitiva

Quando o ChatGPT e outras ferramentas de IA surgiram, a reação inicial de Cai Jiamin foi de abraçá-las. Ele viu que a IA trouxe duas grandes vantagens: primeiro, geração de sinais. Sua equipe treinou modelos de séries temporais com aprendizado de máquina usando diferentes fatores e dados, permitindo que a IA gere sinais de compra ou venda. No mercado real, essas estratégias impulsionadas por IA continuam lucrando. Segundo, eficiência na programação. Antes, levaria de 10 horas para escrever um código; agora, com DeepSeek, leva de 5 a 10 minutos.

Por outro lado, Cai Jiamin também aponta um risco: a concorrência também usa as mesmas ferramentas. Se todos os fundos quantitativos adotarem os mesmos modelos de aprendizado de máquina e IA, a vantagem competitiva diminui. Ele revisou a evolução do uso de IA — entre 2021-2022, os efeitos eram modestos; em 2023, com a ascensão da IA, estratégias baseadas em IA começaram a gerar sinais eficazes; em 2024-2025, os resultados continuam a melhorar. Isso se deve ao “efeito de autorrealização” — quanto mais pessoas usam IA, mais o mercado reage a ela, aumentando sua eficácia.

Para manter a vantagem na era da IA, a estratégia de Cai Jiamin é: focar em dados que os outros não veem, fazer o que eles não fazem. Enquanto muitos ainda dependem de gráficos e preços, ele explora dados on-chain e análise de sentimento. Quando muitos usam modelos genéricos de aprendizado de máquina, ele busca algoritmos personalizados. Essa é a vantagem central da negociação quantitativa nos próximos cinco a dez anos — não é ter ferramentas mais poderosas, mas ter uma visão de dados mais única.

O caminho de crescimento de jovens traders: trocar tempo por dinheiro e experiência

Ao refletir sobre sua trajetória, Cai Jiamin dá uma dica principal para jovens traders: use o tempo para ganhar dinheiro. A maior vantagem dos jovens é ter muito tempo e espaço para erro. Durante a faculdade, aprendeu programação, participou de competições, fez negociações simuladas, e em três a seis meses conseguiu provar se sua estratégia era sustentável — um investimento muito menor do que o de alguém mais velho.

As experiências de perdas também mudaram sua mentalidade. Após várias perdas, ele desenvolveu uma atitude de “sem ego” na negociação — quando o saldo sobe, não fica eufórico; quando cai, não fica nervoso. Essa estabilidade emocional é a base para decisões racionais. Ele diz: “Os traders que ganham dinheiro amam o próprio trading, não o dinheiro.” Por isso, ele mudou de uma atuação pura de autônomo para ensinar e compartilhar, pois o amor pela essência do trading supera o desejo por lucros.

Quando perguntado se há um talento nato para trading, Cai Jiamin responde claramente: não existe talento nato, só aprendizado e persistência. Manter a racionalidade, evitar emoções, corrigir vieses cognitivos rapidamente, manter humildade e aprender continuamente — esses são os códigos fundamentais para atravessar ciclos de alta e baixa e construir um sistema de trading independente.

De um estudante pobre de 12 anos a um campeão de negociação quantitativa gerenciando bilhões, Cai Jiamin prova que o segredo para vencer no mercado não é sorte nem talento, mas o respeito pelos dados, o temor ao risco e a perseverança no aprendizado. Essa é a verdadeira razão pela qual a negociação quantitativa supera o trading tradicional.