Divergência RSI: backtest Python, 3 configurações e +282% em ETH/USDT (4H)
| Config | OB/OS | SL | TP | Trades | WR | Retorno | Sharpe |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| B ★ | 67/33 | 1,5% | 2R | 119 | 46,2% | +282,1% | 0,99 |
| A | 67/33 | 1,5% | 3R | 106 | 40,6% | +287,0% | 0,93 |
| C | 67/33 | 0,75% | 1,5R | 149 | 49,7% | +161,0% | 0,90 |
ETH/USDT:USDT 4H, Bybit Futures, mar/2021 → jul/2026. Buy & Hold ETH no mesmo período: -8,7%.
A divergência RSI é um dos sinais mais estudados em análise técnica - e um dos menos testados com dados reais em PT-BR.
Para mudar isso, construímos um backtester Python event-driven do zero, rodamos um grid search com 48 combinações de parâmetros e medimos o que a estratégia de divergência RSI realmente entrega no ETH/USDT em 5,5 anos de dados históricos.
O código tem 6 arquivos, zero dependência de frameworks externos de backtesting e está publicado no GitHub.
Neste artigo, explicamos como a divergência RSI funciona, mostramos a máquina de estados que detecta o sinal e compartilhamos a conclusão honesta - com mais de 8 anos operando - sobre usar esse indicador em automação.
A divergência RSI funciona em cripto? O que o backtest mostrou
A resposta direta: funciona, com ressalvas importantes. A divergência RSI gerou +282,1% no ETH/USDT 4H entre março de 2021 e julho de 2026 - um período que inclui o bear market de 2022 inteiro e o bull market de 2024. O Buy & Hold do ETH no mesmo período retornou -8,7%.
São 119 operações em cinco anos - uma frequência baixa de sinais, esperada para um indicador RSI configurado para detectar divergências de topo e de fundo.
A taxa de acerto de 46,2% parece baixa, mas o Profit Factor de 1,64 garante que os ganhos médios superam as perdas médias com consistência.
O que o Sharpe de 0,99 significa na prática
O índice de Sharpe mede o retorno ajustado ao risco. Um Sharpe de 0,99 na divergência RSI significa que, para cada unidade de volatilidade assumida, o sistema gerou quase uma unidade equivalente de retorno.
Na prática, é a diferença entre uma equity curve ascendente e consistente e uma que cresce apenas em mercados favoráveis.
💡 Dica do Vernon: A Config A tem retorno maior (+287%) mas Sharpe menor (0,93) e drawdown pior (-28,5%). Escolhi a Config B porque prefiro consistência sobre retorno máximo - especialmente para quem está colocando a estratégia em produção pela primeira vez. Com drawdown máximo de -26,9%, consigo manter a disciplina. Com -28,5%, começo a questionar a estratégia nos momentos errados.
Como funciona a estratégia de divergência RSI
A estratégia de divergência RSI que testamos é a implementação Python fiel à versão Pine Script publicada no TradingView. O backtester Python é o espelho verificável dessa lógica em código executável - qualquer trader pode reproduzir e validar cada sinal nos mesmos dados históricos.
O que é divergência de RSI em cripto?
A divergência RSI ocorre quando o preço e o indicador RSI se movem em direções opostas. Numa divergência de topo, o preço faz um novo máximo enquanto o RSI registra um máximo menor - sinal de que o momentum de compra está se esgotando.
A divergência de fundo é o oposto: novo mínimo no preço, mínimo menos extremo no RSI, indicando esgotamento da pressão vendedora.
Divergência de topo (bearish): o setup em 4 passos
A máquina de estados detecta a divergência RSI bearish em quatro etapas sequenciais obrigatórias:
- S1: RSI entra na zona de sobrecompra (acima de 67) - a estratégia guarda o high da vela como referência
- S2: preço faz novo máximo acima do high de referência, mas o RSI está abaixo de 67 - divergência RSI confirmada
- S3: RSI cruza abaixo da SMA(5) - SINAL SHORT gerado no fechamento da vela
- Execução: entrada no open da vela seguinte | SL = high da vela de sinal × (1 + 1,5%) | TP = 2R (distância até o SL × 2)
Divergência de fundo (bullish): o espelho
O setup bullish é o espelho exato do bearish. O indicador RSI entra na zona de sobrevenda (abaixo de 33) e o preço faz nova mínima enquanto o RSI não acompanha - divergência RSI de fundo confirmada.
O SINAL LONG é gerado quando o RSI cruza acima da SMA(5). O SL fica abaixo do low da vela de sinal com o mesmo ratio de 1,5%, e o TP no dobro da distância.
Qual a diferença entre RSI 70/30 e RSI 67/33?
Os limiares padrão de sobrecompra sobrevenda RSI são 70 e 30. Com limiares de 67/33, as zonas de sobrecompra sobrevenda RSI são atingidas com mais frequência - o que gera mais candidatos a divergência RSI por período.
No grid search de 48 combinações para ETH/USDT 4H, os pares 67/33 dominaram o top cinco por Profit Factor. Os limiares 70/30 geraram menos operações e Sharpe ligeiramente inferior no mesmo par e timeframe.
Se você quer visualizar a divergência RSI em tempo real antes de automatizar, o artigo Como criar uma estratégia Pine Script no TradingView mostra como implementamos esse mesmo sinal sem uma linha de código.
Como construímos o backtester Python (6 arquivos, 0 frameworks externos)
O projeto usa a mesma arquitetura modular do backtester de médias móveis exponenciais, mas com uma diferença central: a divergência RSI é stateful - a estratégia precisa lembrar em que etapa do setup está entre uma vela e outra.
Frameworks genéricos de backtesting assumem que a estratégia é stateless. Por isso, implementamos a máquina de estados do zero em Python puro.
💡 Dica do Vernon: Tentei adaptar o backtrader primeiro. O problema é que a divergência RSI precisa rastrear se estamos em S1, S2 ou aguardando o cruzamento do RSI com a SMA - e frameworks genéricos não têm esse conceito de estado persistente entre velas. Escrever a máquina de estados do zero em Python levou menos tempo do que contornar a API de qualquer framework.
Estrutura do projeto
Os seis arquivos do backtester de divergência RSI têm responsabilidades bem definidas:
- config.py - todos os parâmetros: símbolo, timeframe, OB/OS, SL%, TP multiplier, comissão (0,055% taker Bybit), capital inicial
- indicadores.py - RSI Wilder (ewm com alpha=1/n, idêntico ao ta.rsi() do TradingView) + SMA de suavização do RSI
- strategy.py - máquina de estados da divergência RSI + dataclass Operacao
- backtester.py - loop event-driven: download via CCXT, detecção de sinal no close[i], execução no open[i+1], SL/TP verificados no high/low
- optimizador.py - grid search com 48 combinações, download único dos dados históricos
- gerar_equity_curve.py - curva de capital vs Buy & Hold com tema dark CriptoMatiko
Para quem quer entender o trading algorítmico com Python além do backtesting - desde a escolha de exchange até a execução de ordens ao vivo - o artigo cobre o caminho completo.
O coração: a máquina de estados em 4 passos
O arquivo strategy.py é o diferencial desta implementação. A diferença-chave em relação ao backtester EMA: a estratégia de divergência RSI não faz FLIP automático.
Ela aguarda o SL ou TP ser atingido antes de iniciar um novo setup na direção oposta - o que reduz o número de operações e aumenta a qualidade de cada entrada.
"""
Estratégia: Divergência RSI (4H) — Bybit Futures
Máquina de estados em 4 passos.
Referência Pine Script: criptomatiko.com/criar-estrategia-pine-script-tradingview
Setup SHORT (divergência de topo):
S1: RSI > OB → guarda ref_high
S2: high > ref_high E RSI <= OB → divergência RSI confirmada
S3: RSI cruza abaixo da SMA(5) → SINAL SHORT
SL = high_sinal × (1 + sl_pct/100)
TP = entrada - (SL - entrada) × tp_mult
Setup LONG (espelho do SHORT):
S1: RSI < OS → guarda ref_low
S2: low < ref_low E RSI >= OS → divergência RSI confirmada
S3: RSI cruza acima da SMA(5) → SINAL LONG
SL = low_sinal × (1 - sl_pct/100)
TP = entrada + (entrada - SL) × tp_mult
"""
import math
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
_NEUTRO = 0; _SHORT_S1 = 1; _SHORT_S2 = 2
_LONG_S1 = 3; _LONG_S2 = 4
@dataclass
class Operacao:
tempo_entrada: str
preco_entrada: float
direcao: str
tamanho: float
preco_sl: Optional[float]
preco_tp: Optional[float]
tempo_saida: Optional[str] = None
preco_saida: Optional[float] = None
motivo_saida: Optional[str] = None
lucro_usd: float = 0.0
lucro_pct: float = 0.0
class EstrategiaRSIDivergencia:
def __init__(self, sl_pct, tp_mult, comissao_pct, tamanho_pct,
lookback_limit, rsi_ob, rsi_os, operar_short=True):
self.sl_pct = sl_pct; self.tp_mult = tp_mult
self.comissao_pct = comissao_pct; self.tamanho_pct = tamanho_pct
self.lookback_limit = lookback_limit
self.rsi_ob = rsi_ob; self.rsi_os = rsi_os
self.operar_short = operar_short
self._state = _NEUTRO; self._ref_high = None; self._ref_low = None
self._lookback_count = 0; self.sl_pendente = None; self.posicao = None
def processar_vela(self, rsi_ant, rsi_sma_ant, rsi, rsi_sma, high, low):
"""Retorna 'VENDER', 'COMPRAR' ou None. sl_pendente é definido junto ao sinal."""
if any(math.isnan(v) for v in [rsi_ant, rsi_sma_ant, rsi, rsi_sma]):
return None
cruzou_abaixo = (rsi_ant >= rsi_sma_ant) and (rsi < rsi_sma)
cruzou_acima = (rsi_ant <= rsi_sma_ant) and (rsi > rsi_sma)
if self._state == _NEUTRO:
if rsi > self.rsi_ob:
self._state = _SHORT_S1; self._ref_high = high
elif rsi < self.rsi_os:
self._state = _LONG_S1; self._ref_low = low
elif self._state == _SHORT_S1:
self._lookback_count += 1
if self._lookback_count > self.lookback_limit:
self._state = _NEUTRO
elif high > self._ref_high:
if rsi > self.rsi_ob:
self._ref_high = high # renovação: ainda sobrecomprado
else:
self._state = _SHORT_S2 # divergência RSI confirmada
if cruzou_abaixo: # S2 e S3 na mesma vela
sl = high * (1 + self.sl_pct / 100)
self.sl_pendente = sl; self._state = _NEUTRO
return 'VENDER'
elif self._state == _SHORT_S2:
self._lookback_count += 1
if self._lookback_count > self.lookback_limit:
self._state = _NEUTRO
elif cruzou_abaixo:
sl = high * (1 + self.sl_pct / 100)
self.sl_pendente = sl; self._state = _NEUTRO
return 'VENDER'
elif self._state == _LONG_S1:
self._lookback_count += 1
if self._lookback_count > self.lookback_limit:
self._state = _NEUTRO
elif low < self._ref_low:
if rsi < self.rsi_os:
self._ref_low = low # renovação: ainda sobrevendido
else:
self._state = _LONG_S2 # divergência RSI confirmada
if cruzou_acima:
sl = low * (1 - self.sl_pct / 100)
self.sl_pendente = sl; self._state = _NEUTRO
return 'COMPRAR'
elif self._state == _LONG_S2:
self._lookback_count += 1
if self._lookback_count > self.lookback_limit:
self._state = _NEUTRO
elif cruzou_acima:
sl = low * (1 - self.sl_pct / 100)
self.sl_pendente = sl; self._state = _NEUTRO
return 'COMPRAR'
return None
Os métodos abrir_posicao(), verificar_sl_tp() e fechar_posicao() estão no repositório completo. A lógica de SL e TP é padrão - o que diferencia esta implementação é exclusivamente o processar_vela() acima.
48 combinações, uma vencedora: como rodamos o grid search
O arquivo optimizador.py baixa os dados uma única vez e testa 48 combinações no mesmo conjunto de velas: quatro pares de OB/OS (70/30, 67/33, 65/35, 60/40) × três valores de SL (0,75%, 1,0%, 1,5%) × quatro multiplicadores de TP (1R, 1,5R, 2R, 3R).
O critério de seleção principal é o Profit Factor, não o retorno bruto isolado.
Segundo testes próprios do CriptoMatiko em julho/2026 (ETH/USDT:USDT Bybit Futures, 4H, dados CCXT + Python 3.12), a Config B com OB/OS=67/33, SL=1,5% e TP=2R registrou 119 operações, WR de 46,2%, Profit Factor de 1,64 e Sharpe de 0,99 - o maior Sharpe de todo o grid search de backtesting Python.
Repositório GitHub: como usar o código
O repositório github.com/VernonCM/bot-rsi-divergencia-bybit contém os seis arquivos completos. Para rodar o backtesting Python localmente, o processo segue o mesmo padrão que detalhamos em como usar a API Bybit com Python:
git clone https://github.com/VernonCM/bot-rsi-divergencia-bybit.git
cd bot-rsi-divergencia-bybit
pip install ccxt pandas numpy matplotlib
Crie um arquivo .env na raiz do projeto com suas chaves de API da Bybit. O .gitignore já está configurado para ignorar o .env - as chaves nunca são enviadas ao repositório por acidente.
Para rodar apenas o backtesting Python, as chaves não são necessárias: os dados históricos são baixados publicamente via CCXT.
Usamos o Claude Code para construir o backtester em uma tarde: a IA gerou a estrutura dos arquivos e os primeiros testes de validação, enquanto nossa equipe revisou a lógica da máquina de estados linha a linha.
Perguntas frequentes sobre divergência RSI
As perguntas abaixo reúnem as dúvidas mais comuns sobre divergência RSI em cripto, baseadas em buscas reais em PT-BR.
A divergência de RSI funciona em cripto?
Sim, com limitações. Em testes com ETH/USDT 4H de 2021 a 2026, a divergência RSI gerou +282% com Sharpe 0,99 enquanto o Buy & Hold do ETH retornou -8,7% no mesmo período.
A estratégia funciona melhor em ativos com tendências definidas e episódios claros de sobrecompra sobrevenda RSI - e perde eficiência em mercados laterais prolongados.
Qual o melhor timeframe para divergência RSI?
O 4H mostrou o melhor equilíbrio nos testes: gera sinais suficientes (119 operações em cinco anos) sem o excesso de ruído do 1H. O gráfico diário gera poucos sinais para validação estatística robusta.
Para quem está aprendendo como usar o indicador RSI como usar em automação, o 4H é o ponto de partida mais equilibrado - frequência suficiente sem overtrading.
Como identificar divergência RSI no gráfico?
Numa divergência de topo: o preço faz um novo máximo e o RSI registra um máximo menor que o anterior. Para visualizar no TradingView, adicione o indicador RSI como funciona com período 14 e trace linhas conectando os máximos do preço e os máximos correspondentes do RSI.
Se o preço sobe e o RSI desce, a divergência RSI bearish está configurada - aguarda o cruzamento abaixo da SMA(5) para confirmar o sinal.
Qual a diferença entre divergência altista e baixista no RSI?
A divergência altista (bullish) ocorre quando o preço faz uma nova mínima mas o RSI registra uma mínima menos extrema - sinal de esgotamento da pressão vendedora.
A divergência baixista (bearish) é o oposto: novo máximo no preço com máximo menor no RSI, indicando enfraquecimento do momentum de compra. Ambas seguem a mesma lógica de desconexão entre preço e indicador RSI.
Por que usar RSI 67/33 em vez de 70/30 para divergências?
Os limiares 67/33 geram mais episódios de sobrecompra sobrevenda RSI do que os convencionais 70/30 - e mais episódios significa mais candidatos a divergência RSI por período.
No grid search de 48 combinações para ETH/USDT 4H, as configurações com OB/OS=67/33 tiveram Profit Factor e Sharpe superiores às configurações com 70/30 no mesmo par e timeframe testados.
Vale a pena operar divergência RSI em cripto?
O backtest de cinco anos mostra resultados favoráveis - mas há contexto que os números não revelam sozinhos. A estratégia de divergência RSI tem WR de 46,2%, o que significa que mais da metade das operações fecha no stop loss.
Quem não entende isso antes de colocar o bot em produção vai abandonar a estratégia nos momentos de perda, justamente quando o sistema estatístico ainda é válido.
A frequência baixa de sinais - média de dois trades por mês em cinco anos - é uma vantagem para quem opera com disciplina, mas não serve para quem busca operação contínua. A divergência RSI é uma estratégia de paciência, não de volume.
💡 Dica do Vernon: Se fosse recomendar um ponto de partida, começaria pela versão Pine Script no TradingView - sem risco de capital, visualização imediata dos sinais de divergência RSI no gráfico ao vivo. Só depois, quando a lógica fizer sentido visual, migraria para o backtesting Python. Esse é o caminho que percorremos: Pine Script primeiro, código depois.
⚠️ Aviso de risco: Trading de criptomoedas envolve risco real de perda de capital. Resultados passados não garantem resultados futuros. Este conteúdo é educacional e não constitui conselho financeiro ou de investimento.
O terceiro artigo da série fecha o trio: testamos o indicador MACD com filtro EMA200 no mesmo ETH/USDT 4H. Um perfil diferente - taxa de acerto de 32,7%, mas risco/retorno 1:3 entregou +148,4% com drawdown de apenas -19,7%.
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