Faturei.py

import pandas as pd
import pandas_ta as ta

def executar_robo_arrojado(dados_mercado):
"""
Simula um robô de trading de alta frequência/arrojado.
Dados necessários: DataFrame com colunas 'close' (fechamento)
"""
df = dados_mercado.copy()

# Configuração dos Indicadores Técnicos
df['EMA_rapida'] = ta.ema(df['close'], length=9)
df['EMA_lenta'] = ta.ema(df['close'], length=21)

# Definição das Regras de Execução (Sinais)
df['Sinal'] = 0
# Compra quando a rápida cruza acima da lenta
df.loc[df['EMA_rapida'] > df['EMA_lenta'], 'Sinal'] = 1

posicao = 0
preco_entrada = 0
stop_loss_pct = 0.015 # Máximo de 1.5% de perda por operação

print("Iniciando monitoramento do mercado...")

for i in range(1, len(df)):
preco_atual = df['close'].iloc[i]
sinal_atual = df['Sinal'].iloc[i]

# Lógica de Entrada (Compra)
if posicao == 0 and sinal_atual == 1:
posicao = 1
preco_entrada = preco_atual
limite_stop = preco_entrada * (1 - stop_loss_pct)
print(f"COMPRA EXECUTADA a R$ {preco_entrada:.2f} | Stop Loss setado em R$ {limite_stop:.2f}")

# Lógica de Saída por Proteção (Stop Loss Obrigatório)
elif posicao == 1 and preco_atual <= limite_stop:
posicao = 0
perda = ((preco_atual - preco_entrada) / preco_entrada) * 100
print(f"STOP LOSS ACIONADO a R$ {preco_atual:.2f} | Perda de {perda:.2f}%")

# Lógica de Saída por Mudança de Tendência (Venda)
elif posicao == 1 and sinal_atual == 0:
posicao = 0
lucro = ((preco_atual - preco_entrada) / preco_entrada) * 100
print(f"VENDA POR TENDÊNCIA a R$ {preco_atual:.2f} | Resultado: {lucro:.2f}%")

# Exemplo de uso: dados_ficticios deve ser preenchido com dados da API da Binance

Start by reviewing the Faturei.py entry point and the executar_robo_arrojado function, including its pandas and pandas_ta inputs. Check the repository for related trading code, tests, or Binance API integration; the issue provides no requested change or completion criterion, so the intended behavior must be clarified before implementation.

Written by the indexing model from the issue text.