O que é tri simulador e por que você provavelmente precisa dele
Tri simulador é uma ferramenta que permite testar estratégias de arbitragem triangular sem arriscar capital real. A ideia básica é simular o movimento de três pares de moedas em ciclo — por exemplo, BTC/USDT, ETH/BTC, ETH/USDT — para verificar se existem discrepâncias de preço exploráveis antes de colocar dinheiro de verdade no mercado. A maioria dos traders que chegam aqui já tentou fazer cálculos manuais e desistiu porque o tempo de execução real é completamente diferente do que os gráficos mostram. Eu descobri isso na marra quando perdi cerca de 400 dólares em uma semana tentando operar arbitragem triangular diretamente na Binance. O problema não era a estratégia em si. Era a latência e as taxas que ninguém calculava nos simuladores caseiros.
Como usar um tri simulador de forma funcional
Você precisa de três componentes principais: dados de preço em tempo real (ou pelo mais próximo disso), um motor de simulação que calcule o ciclo completo incluindo fees, e um sistema de order book que reflita a profundidade real dos mercados. Sem esses três, o que você tem é um toy que mostra lucros imaginários. O fluxo de trabalho básico funciona assim. Primeiro, você conecta as APIs das exchanges que quer testar — binance, bybit, okx são as mais usadas. Depois, define os triples que quer monitorar. Um triple típico seria qualquer combinação onde duas moedas são parâmetros de entrada e a terceira é o token de stablecoin ou a moeda base. O simulador então varre os preços, calcula o lucro potencial em cada direção do ciclo, e gera um relatório de oportunidades que excedem seu threshold mínimo.
O que eu fiz no meu setup foi criar um script Python que usa ccxt para puxar tickers de três exchanges simultaneamente, roda os cálculos a cada 500ms, e filtra apenas trades com margem líquida acima de 0,3% depois de fees de trading e rede. Esse threshold de 0,3% foi o que eu cheguei depois de medir a diferença entre o que o simulador mostrava e o que realmente acontecia na prática. Simuladores padrão geralmente assumem fee de 0,1% por trade. Na Binance com VIP tier baixo, você paga 0,1% de maker e 0,1% de taker. Em um ciclo de três trades, isso é 0,3% só em fees de exchange. Mais o spread do order book e a slippage quando seu order não preenche todo de uma vez. O lucro líquido real costuma ser metade do que o tri simulador mostra nos primeiros testes.
👉 Clique no botão abaixo para saber mais sobre o assunto!
Limitações que ninguém admite
O maior problema com tri simulador é que ele precisa de dados de profundidade de order book, não só de preço de mercado. Preço de marca não é preço de execução. Quando você vê BTC cotado a 62.400 USDT, isso não significa que você consegue vender 2 BTC a esse preço. Em mercados com menor liquidez, o depth pode ser apenas 50 mil dólares no lado ask e 200 mil no side bid dentro do primeiro nível. Isso destrói qualquer simulação que não considere a profundidade real. Outro problema é a concorrência. Mesmo que seu tri simulador encontre uma oportunidade de 0,5% de lucro, existem milhares de bots rodando o mesmo cálculo ao mesmo tempo. O mercado eficiente faz com que essas oportunidades desapareçam em milissegundos. O que o simulador mostra como lucro viável muitas vezes já foi capturado antes do seu order chegar na exchange. Isso não é falha do simulador. É uma característica do mercado.
Existe ainda o problema da consistência de dados entre exchanges. Diferentes plataformas podem ter timestamps ligeiramente diferentes, regras de cálculo de fees diferentes, e limites de ordem diferentes. Meu tri simulador frequentemente encontrava oportunidades em triples que envolviam a Bybit porque o tick da Bybit atrasava alguns milissegundos em relação à Binance. Quando eu ia executar, o preço já tinha convergido. A solução foi adicionar um fator de segurança de 0,15% extra em todas as simulações e só operar quando a margem líquida ultrapassasse 0,8%.
Onde encontrar um tri simulador que funcione de verdade
Não existe um produto único que seja perfeito. A maioria das opções que encontrei no mercado são simplificações demais. Algumas são planilhas Excel com dados históricos estáticos. Outras são dashboards caros que cobram assinatura mensal e ainda assim não consideram slippage adequadamente. O que eu acabei fazendo foi combinar o ccxt para coleta de dados com um motor de simulação próprio em Python, usando backtrader para backtesting e um loop assíncrono para simulação em tempo real. O código básico leva uns três dias para ficar funcional, mas depois você tem controle total sobre os parâmetros. Se quiser uma alternativa pronta, existem projetos open source no GitHub como o tri-arb-simulator e o crypto-arbitrage-tracker que são bons pontos de partida. Eles não resolvem todos os problemas mencionados acima, mas pelo menos têm a estrutura certa para você adaptar.
O que funciona na prática é começar devagar. Rodar o simulador em paper trading por pelo menos duas semanas antes de qualquer execução real. Medir a diferença entre o lucro simulado e o lucro real. Ajustar os parâmetros. Repetir. A maioria das pessoas pula essa etapa e vai direto para dinheiro real, exatamente porque o simulador parece tão convincente. Isso é o que me custou os 400 dólares mencionados no início.
