Vale construir sua versão de MonkStreet?
Serviço de investimentos por assinatura que vende sinais algorítmicos de ações e pesquisas de mercado com abordagem quantitativa.
A parte de software de um serviço de sinais é realmente pequena: buscar cotações diárias, calcular fatores, classificar um universo de ativos, testar retrospectivamente com janelas progressivas e enviar os primeiros nomes por e-mail. Um agente entrega isso em um fim de semana, com uma semelhança desconfortável ao serviço pelo qual você paga. O que não dá para criar de uma vez são fundamentos disponíveis em cada momento histórico, universos sem viés de sobrevivência e eventos corporativos tratados corretamente; é exatamente aí que testes caseiros viram ficção prometendo 40 por cento ao ano. A parte impossível de verificar é se a vantagem paga é real, porque nenhum assinante consegue auditá-la. Portanto, construa a estrutura e use-a para pensar, sem confundir uma curva de patrimônio verde sobre dados gratuitos com alfa.
EN → PTPesquisa traduzida automaticamente do inglês. Prompt original preservado em inglês.
Build a local quant research harness for a single user. No accounts, no hosting, no telemetry.
Stack: Python 3.11, uv for deps, DuckDB for storage, pandas and numpy for math, Streamlit for the UI, plain SMTP for the daily digest. No cloud services, no Docker, no web framework.
Data: fetch daily adjusted OHLCV for a ticker list in universe.txt from one provider behind a single fetcher module, so it can be swapped. Cache every response into DuckDB and never refetch a date range you already have. Provider key and SMTP creds live in .env, loaded with python-dotenv, and .env is gitignored with a .env.example committed.
Build these pieces:
1. ingest.py: incremental daily bar download into DuckDB, idempotent, logs how many rows were added per ticker.
2. factors.py: compute 12-1 momentum, 60-day volatility, 200-day trend filter, and a simple value proxy from whatever fundamental fields the provider gives for free. Each factor is a pure function of a price frame, cross-sectionally z-scored, missing data handled explicitly rather than dropped silently.
3. backtest.py: monthly rebalance, long the top decile of a weighted factor blend, equal weight, configurable transaction cost in basis points, walk-forward so factor weights are fit only on data before each test window. Output CAGR, max drawdown, Sharpe, turnover, hit rate, and a per-year table. Print a loud warning that the universe is survivorship biased and the fundamentals are not point-in-time.
4. app.py: Streamlit page with the equity curve, the yearly table, the current ranked table, and a slider for factor weights that re-runs the backtest.
5. digest.py: a script for cron that emails today's top 20 and bottom 20 with their factor scores.
Out of scope: intraday data, options, order execution, broker integration, portfolio accounting, tax lots, auth, multi-user anything.
Include pytest tests for the factor functions and for one known-answer backtest on synthetic data. Write a README that states plainly what the data limitations invalidate.O prompt abre preenchido no seu agente. Revise antes de executar. · este prompt foi gerado a partir do plano de construção · melhore com um PR
Como seria construir sua versão?
Busca preços diários de um universo escolhido, classifica os ativos por fatores de momentum e valor, testa a classificação com rebalanceamento progressivo e envia por e-mail os melhores e piores nomes atuais.
O que você vai precisar
- Python 3.11 e uma máquina capaz de executar uma tarefa noturna
- uma fonte de dados de mercado com chave de API; o plano gratuito serve para cotações diárias
- uma conta SMTP ou equivalente para o resumo diário
- conhecimento de estatística suficiente para desconfiar do seu próprio teste retrospectivo
As pessoas pagam por uma decisão, não por código. Uma assinatura de sinais terceiriza a parte realmente difícil: comprometer-se com uma regra e mantê-la durante uma queda, oferecendo uma narrativa confiante o bastante para se apoiar nela. Também existe a diferença nos dados: um serviço pago pode licenciar fundamentos históricos precisos que um amador não consegue, produzindo testes menos favoráveis e mais honestos. O incômodo é que, de fora, você não distingue um processo licenciado e cuidadosamente validado de uma planilha com um bom texto de vendas; ambos cobram mensalmente.
xFundamentos disponíveis em cada momento histórico e códigos de ativos retirados da bolsa, fazendo seu teste presumir silenciosamente que os perdedores nunca existiram
xTratamento correto de desdobramentos, dividendos, fusões e recomposições de índices
xO processo de pesquisa, bom ou ruim, por trás do sinal pago
xA convicção de outra pessoa para culpar quando uma posição vai contra você
xQualquer fonte institucional de dados: posições vendidas, análise de documentos, dados negócio a negócio e custos de aluguel de ativos
Nada que valha indicar. Por isso o prompt existe.
Quanto custa MonkStreet?
- Plano mensal
- US$ 200/mêsUS$ 200/mês
- Por ano
- US$ 2.400/anoUS$ 2.400/ano
- No cartão, com IOF de 3,5%
- R$ 1.045/mêsR$ 12.542/ano
Salvo na Minha lista. Você recebe um aviso aqui no site quando o preço mudar.
Você conclui a compra no site de MonkStreet. O Vibe Radar não intermedeia pagamentos.
Vale mais construir ou assinar MonkStreet?
Ajuste os números: horas para construir, valor da sua hora, custos para manter no ar e o preço da assinatura.
Construir se paga em 6 meses.
Horas iniciais estimadas a partir da análise (um fim de semana). Não inclui o valor do que você deixa de ter (suporte, integrações, segurança).
Dá para recriar MonkStreet?
Em parte. O núcleo de MonkStreet dá para construir em um fim de semana com o prompt desta página, mas há lacunas reais: Fundamentos disponíveis em cada momento histórico e códigos de ativos retirados da bolsa, fazendo seu teste presumir silenciosamente que os perdedores nunca existiram, Tratamento correto de desdobramentos, dividendos, fusões e recomposições de índices. Leia a lista acima antes de começar.
Quanto custa MonkStreet?
MonkStreet custa cerca de US$ 200/mês (MonkStreet Annual, checado em 20/10/2026), ou seja, US$ 2.400 por ano.
O que eu perco ao substituir MonkStreet?
Sinceramente: Fundamentos disponíveis em cada momento histórico e códigos de ativos retirados da bolsa, fazendo seu teste presumir silenciosamente que os perdedores nunca existiram; Tratamento correto de desdobramentos, dividendos, fusões e recomposições de índices; O processo de pesquisa, bom ou ruim, por trás do sinal pago; A convicção de outra pessoa para culpar quando uma posição vai contra você; Qualquer fonte institucional de dados: posições vendidas, análise de documentos, dados negócio a negócio e custos de aluguel de ativos. Se algum desses pontos é essencial para você, continue pagando.
Existe uma alternativa aberta para MonkStreet?
Não há alternativa open source madura que valha indicar, e é exatamente por isso que o prompt desta página existe.