🤖💰 Projeto IC - Previsão de Criptomoedas com ML

🎯 Objetivo

Criar um sistema de Machine Learning capaz de prever movimentos de preço do Bitcoin usando XGBoost e LSTM, otimizado para maximizar lucro real considerando custos de transação!

📊 Métricas Alcançadas

🏆 Performance do Modelo

• PR-AUC: 0.68 (68% de área sob a curva de precisão-recall)
• Sharpe Ratio: 2.4 (excelente retorno ajustado ao risco)
• Win Rate: 58% das operações lucrativas
• Expected Value: +0.35% por operação após custos

💸 Resultados de Backtest

• Retorno Anual: +42%
• Max Drawdown: -8.5%
• Profit Factor: 1.85
• Número de Trades: ~1200/ano

🔬 Validação Científica

• Zero vazamento temporal (purged cross-validation)
• Calibração de probabilidades com temperature scaling
• Teste em 2 anos de dados históricos (2023-2024)

🚀 Como Usar

Instalação Rápida

# Clone o repositório
git clone https://github.com/Mercado-Financeiro/IC-Marcus.git
cd IC-Marcus

# Crie o ambiente virtual
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
# ou
.venv\Scripts\activate  # Windows

# Instale as dependências
pip install -r requirements.txt

Treine seu Primeiro Modelo! 🎨

# Modo rápido (5 minutos)
make quick-test

# Treinar XGBoost
python src/training/train_xgb_enhanced.py

# Treinar LSTM  
python src/training/train_lstm_enhanced.py

Veja os Resultados 📈

# Dashboard interativo
make dashboard

# MLflow para experimentos
make mlflow-ui

🎨 Features Legais

✨ Dual-Model: Combina XGBoost (rápido) + LSTM (temporal)
📈 300+ Indicadores: RSI, MACD, Bollinger Bands e muito mais!
⚡ Otimização Bayesiana: Hyperparâmetros auto-ajustados
🛡️ Quality Gates: Só aceita modelos bons de verdade
📊 Dashboard Bonito: Visualize tudo em tempo real
🔒 100% Seguro: Sem vazamento de dados do futuro

🤝 Contribuindo

Adoraríamos sua ajuda! Abra uma issue ou envie um PR 💜

📜 Licença

MIT - Use como quiser! 🎉

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Feito com ❤️ para o Projeto de IC