Projeto aberto liga rede neural inspirada em mosca a operações reais de Bitcoin

Bots de negociação ganharam espaço no mercado de criptoativos ao longo de 2026, e boa parte deles nem tenta imitar inteligência humana. Um exemplo recente veio de dentro da própria Coinbase.

O engenheiro de software Alex Wormuth publicou no GitHub um projeto de código aberto chamado Stonkfly. A proposta é simples de descrever e difícil de avaliar. A simulação recria o encéfalo de uma mosca das frutas, recebe um gráfico de preços do Bitcoin e decide sozinha se compra, vende ou fica parada.

O nome do repositório é uma brincadeira com gírias de mercado, mas o conteúdo técnico dentro dele é sério. Não existe modelo de linguagem nem rede neural artificial genérica ali dentro. O que roda é uma reconstrução direta de um sistema biológico real, aplicada a um problema para o qual esse sistema nunca foi desenhado.

Travas de segurança antes do dinheiro real

Antes de qualquer teste com dinheiro real, Wormuth construiu uma série de travas. Por padrão, o programa roda apenas em modo simulado, com saldo fictício de 100 dólares e dados públicos reais de mercado, sem exigir nenhuma credencial de acesso.

Para ligar o sistema a uma conta real, o usuário precisa criar uma carteira dedicada na Coinbase Advanced com no máximo 100 dólares e gerar uma chave de API restrita à consulta de saldo e à execução de ordens, sem qualquer permissão de transferência.

Mesmo nesse modo, os limites continuam apertados. Cada ordem fica travada em 10 dólares, incluindo taxas, e o sistema pode tentar no máximo 24 operações por dia. Venda a descoberto e alavancagem estão fora de cogitação. Uma perda acumulada de 20 dólares interrompe qualquer nova ordem, embora não feche posições já abertas nem limite perdas adicionais sobre elas.

A conexão entre a simulação e a corretora passa pelo Coinbase AgentKit, um conjunto de ferramentas da própria empresa criado para ligar agentes automatizados a contas de negociação.

Como um cérebro de mosca decide operar

A parte biológica do projeto vem de um mapa de conexões chamado MaleCNS v1.0, produzido por neurocientistas depois de anos de trabalho para reconstruir o circuito neural de um macho adulto da mosca das frutas. O arquivo reproduz 166.700 neurônios e cerca de 25,6 milhões de conexões entre eles, todos preservados na simulação de Wormuth.

O gráfico de candles do Bitcoin não chega como números. Ele é convertido em uma imagem colorida, que estimula 3.335 entradas de brilho e 811 entradas de cor divididas pelos olhos digitais do inseto. É a partir dessa imagem que a rede decide entre comprar, vender ou manter a posição.

O sistema de recompensa também imita a fisiologia do inseto. Operações lucrativas ativam 15 células chamadas PAM11, associadas à liberação de dopamina no modelo. Prejuízos, incluindo taxas de negociação, ativam duas células PPL101, ligadas a uma resposta aversiva.

Há ainda uma regra de memória em fase experimental, que altera conexões entre células Kenyon e neurônios de saída do corpo em cogumelo da mosca, circuitos normalmente associados a aprendizado no inseto real.

Apesar do esforço técnico, Wormuth evita qualquer promessa. No próprio repositório, ele escreveu que alterações nas sinapses não comprovam que o sistema aprende a negociar de forma lucrativa.

Até o último sábado, o painel público que acompanha o projeto não registrava nenhuma operação concluída em modo real.

O momento também importa para o contexto da notícia. Bitcoin era negociado perto de 77.286 dólares no mesmo sábado, com alta de 0,6% no dia, mas ainda bem distante de sua máxima histórica, em um cenário de mercado retraído para experimentos desse tipo.

Projetos como o Stonkfly circulam junto a uma onda maior de tentativas de aplicar modelos não convencionais a decisões financeiras, da imitação de comportamento animal a redes treinadas em dados de mercado tradicionais. Poucos desses experimentos publicam resultados de desempenho consistentes o suficiente para análise séria, e a maioria não sobrevive além da fase de teste em modo simulado.

O próprio código, incluindo os arquivos usados na simulação, ficou disponível publicamente. Qualquer pessoa com um computador razoavelmente potente pode rodar o experimento e conferir por conta própria se a mosca simulada acerta mais do que erra.