🧭 Cronometre suas negociações pelo relógio: Atlas revela quando os mercados tendem a se mover por mês, dia da semana e hora. 🧭

Veja quando seu mercado tende a se mover — por Mês, Dia da Semana ou Hora do Dia.
Atlas calcula retornos futuros em um horizonte que você escolher e pinta um mapa de calor simétrico (Baixo → Zero → Alto). Cada bloco mostra uma métrica (Média, T-stat, ou Sharpe) mais hit% | n. Use para cronometar entradas/saídas, planejar sessões e filtrar riscos.

🎯 Por que os traders o usam

• Identifique janelas verdes para se posicionar e janelas vermelhas para se afastar.
• Planeje sessões em torno de horas/dias estatisticamente favoráveis.
• Adicione uma camada limpa de “quando” para estratégias discricionárias e sistemáticas.

⚙️ Como funciona

• Olha para frente em uma janela que você escolher e resume como o preço tende a se comportar nessa janela.
• Agrupa os resultados em intervalos de tempo (Mês / Dia da Semana / Hora) e respeita seu fuso horário.
• Aplica proteção contra outliers e uma pontuação robusta de força por intervalo (mais tamanho da amostra).
• Pinta um mapa de calor equilibrado em torno do neutro usando suas cores Alto / Zero / Baixo.

👥 Para quem é

• Traders discricionários — melhor temporização e dimensionamento por sessão.
• Construtores de sistemas e bots — uma camada de filtro de tempo / dimensionamento temporal para estratégias.
• Traders de cripto e índices — padrões comportamentais rápidos entre dias/horas.
• Iniciantes — leitura simples: mais verde = viés mais positivo no horizonte escolhido.

🚀 Início rápido

• Escolha Predefinição de Ativo (Forex/Cripto/Índice/Ouro).
• Defina o Horizonte (ex., 1 Hora para HOD, 1 Dia para DOW/Mês).
• Ajuste o Período de Observação, Mínimo de Observações e as cores.
• Leia os agrupamentos (vários blocos verdes/vermelhos adjacentes) para os sinais mais fortes.

ℹ️ A sazonalidade não garante resultados futuros. É um padrão estatístico que depende do período e da metodologia. Use o indicador como contexto para suas regras de entrada/saída e gestão de risco, teste a robustez em múltiplas janelas de observação e evite confiar em intervalos com baixo n (tamanho da amostra).