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Metodologia do mapa de liquidações

Um mapa de liquidações mostra onde se concentra o fechamento forçado de posições alavancadas em futuros perpétuos em relação ao preço atual: quantos dólares americanos em posições long seriam liquidados se o preço caísse até cada nível, e quantos dólares em posições short se ele subisse até cada nível.

O Blocklens publica dois mapas construídos de formas fundamentalmente diferentes e sempre identificados separadamente:

FonteO que éMoedasHistórico
Binance — modeloUma estimativa. A Binance não divulga posições, então os níveis são reconstruídos a partir do interesse em aberto público e de candles horários com o modelo descrito abaixo.BTC, ETH, SOL, HYPE (perpétuos USDⓈ-M BTCUSDT, ETHUSDT, SOLUSDT, HYPEUSDT)desde 2023-01-01; HYPE desde 2025-06-06
Hyperliquid — posições reaisFatos. As posições na Hyperliquid e seus preços de liquidação são públicos; nós os lemos para cada detentor.BTC, ETH, SOL, HYPEdesde 2025-07-29

O mapa está disponível em Lab → Dashboards → Blocklens Special → Liquidation Map.

A maior parte desta página documenta integralmente o modelo da Binance — fórmulas, parâmetros, calibração e limitações conhecidas — para que qualquer pessoa possa reproduzi-lo a partir dos dados públicos gratuitos. A parte da Hyperliquid é descrita para efeito de comparação.

Não é um sinal de negociação

O mapa de liquidações é uma ferramenta descritiva, não um alvo de preço nem um sinal de negociação. Veja O que as evidências mostram.

1. Como ler o mapa​

1.1 Faixas​

O eixo de preço é dividido em faixas (buckets) de largura igual. No mapa atual, uma faixa corresponde a cerca de 0,25% do preço, arredondada para um passo “redondo” de 1, 2, 2,5 ou 5 × 10ⁿ: $250 para BTC, $10 para ETH nos preços atuais.

O valor de uma faixa é o tamanho em USD das posições cujo preço de liquidação cai dentro dela, avaliado ao preço de liquidação:

bucket USD=∑positions in bucket∣size in coins∣×liquidation price\text{bucket USD} = \sum_{\text{positions in bucket}} |\text{size in coins}| \times \text{liquidation price}
  • As posições long são desenhadas abaixo do preço atual (são liquidadas quando o preço cai), as short, acima (quando ele sobe).
  • O mapa cobre ±50% do preço atual. O volume mais distante não é desenhado — ele se acumularia na faixa da borda e pareceria um falso pico —, mas é informado no resumo como “fora do intervalo”.
  • As curvas cumulativas somam as faixas a partir do preço atual para fora: a curva de longs em $80K é o total em USD de longs liquidados se o preço caísse do nível atual até $80K.
  • Os picos (clusters rotulados) são as até 5 maiores faixas de cada lado, separadas por pelo menos 3% do preço.

1.2 Snapshots e o mapa de calor​

Há um mapa por dia:

  • Modelo da Binance — o estado às 00:00 UTC do dia (construído com todos os dados horários até o fim do dia anterior).
  • Hyperliquid — o dia mais recente vem da nossa própria varredura (início da manhã UTC; o horário exato é exibido com o mapa); o histórico vem de snapshots diários de arquivo do estado completo da exchange (veja §3.4); os dias ausentes do arquivo são estimativas reconstruídas (§3.5).

O mapa de calor coloca esses mapas diários lado a lado: x — data, y — preço, cor — o valor em USD que o mapa daquele dia posicionou naquele preço. Não é um registro de liquidações que de fato ocorreram. Para manter os dias comparáveis quando o preço (e, portanto, o passo da faixa) muda, as linhas do mapa de calor usam uma grade absoluta fixa: BTC $500, ETH $20, SOL $0,5, HYPE $0,25, dentro de ±50% do preço de cada dia. A linha de preço é desenhada por cima.

2. Binance — modelo​

2.1 Por que um modelo​

A Binance publica o interesse em aberto agregado, os negócios e os candles, mas não as posições individuais, os preços de entrada nem a alavancagem. Qualquer mapa de liquidações da Binance — o nosso ou o de terceiros — é, portanto, um modelo: uma suposição sobre quando as posições foram abertas, a que preço, de que lado, com qual alavancagem e como elas desaparecem. O nosso torna explícita cada uma dessas suposições.

A ideia em um parágrafo: a cada hora em que o interesse em aberto cresce, os novos contratos são posicionados no preço típico daquela hora e divididos entre longs e shorts usando a participação de compras agressoras (taker-buy); cada lado é distribuído por uma distribuição fixa de alavancagem, que converte preços de entrada em preços de liquidação. A cada hora em que o interesse em aberto cai, todas as posições abertas encolhem proporcionalmente. A cada hora, o intervalo de preço do candle apaga os níveis que atingiu — essas posições foram liquidadas.

2.2 Dados de entrada​

Todos os dados de entrada são gratuitos e públicos.

Dado de entradaFonteComo é usado
Candles horários (abertura, máxima, mínima, fechamento, volume, volume taker-buy)data.binance.vision futures/um/monthly/klines/<SYMBOL>/1h (meses anteriores) e …/daily/klines/<SYMBOL>/1h (mês atual)preço típico, participação taker-buy, o intervalo de preço que apaga níveis
Interesse em aberto a cada 5 minutos (em moedas)data.binance.vision futures/um/daily/metrics/<SYMBOL>interesse em aberto no fim de cada hora
Cauda ao vivo (horas ainda não arquivadas)REST da Binance /fapi/v1/klines (1h) e /futures/data/openInterestHist (período 1h)os mesmos campos para as últimas horas antes do snapshot

Para cada hora tt, o modelo usa:

  • Preço típico Pt=(Ht+Lt+Ct)/3P_t = (H_t + L_t + C_t) / 3 — um único preço de entrada representativo da hora.
  • Participação taker-buy bt=taker-buy volumet/volumetb_t = \text{taker-buy volume}_t / \text{volume}_t (0,5 se o volume for zero) — a parcela do volume da hora em que o comprador foi o agressor (ordem a mercado).
  • Interesse em aberto no fim da hora OItOI_t — o último registro válido de 5 minutos dentro da hora.

O arquivo diário é publicado com cerca de um dia de atraso. As horas posteriores ao último dia arquivado são obtidas da API REST; um mapa construído com essa cauda ao vivo é reconstruído a partir do arquivo assim que ele é publicado (em até uma semana), portanto o dia mais recente pode mudar ligeiramente.

2.3 Novas posições​

Se o interesse em aberto cresceu durante a hora, ΔOIt=OIt−OIt−1>0\Delta OI_t = OI_t - OI_{t-1} > 0, os novos contratos são abertos em PtP_t. Todo novo contrato tem uma perna long e uma perna short, mas as duas pernas não carregam o mesmo risco de liquidação: o lado agressor (que consome liquidez com ordens a mercado — tipicamente especuladores alavancados) é contado integralmente, enquanto o lado passivo (market makers, hedgers) é reduzido pelo desequilíbrio da hora:

new longst=ΔOIt⋅min⁡(1, 2bt),new shortst=ΔOIt⋅min⁡(1, 2(1−bt))\text{new longs}_t = \Delta OI_t \cdot \min(1,\ 2 b_t), \qquad \text{new shorts}_t = \Delta OI_t \cdot \min(1,\ 2 (1 - b_t))

Em uma hora equilibrada (bt=0.5b_t = 0.5), ambos os lados recebem o ΔOIt\Delta OI_t integral. Com bt=0.6b_t = 0.6 (compradores mais agressivos), os longs recebem ΔOIt\Delta OI_t e os shorts 0.8 ΔOIt0.8\,\Delta OI_t. Nenhum dos lados jamais excede o aumento do interesse em aberto.

2.4 Distribuição de alavancagem e preço de liquidação​

A nova massa de cada lado é distribuída por oito níveis de alavancagem com pesos fixos:

Alavancagem LL3×4×5×10×20×25×50×100×
Peso11331111
Parcela da massa8,3%8,3%25%25%8,3%8,3%8,3%8,3%

Os pesos são calibrados; veja §2.8. O preço de liquidação de uma posição aberta em PP com alavancagem LL usa a aproximação de margem isolada:

long: P⋅(1−1L+mmr),short: P⋅(1+1L−mmr)\text{long: } P \cdot \left(1 - \frac{1}{L} + mmr\right), \qquad \text{short: } P \cdot \left(1 + \frac{1}{L} - mmr\right)

onde mmrmmr é a taxa de margem de manutenção do primeiro patamar (o de posições menores) do símbolo:

SímbolommrmmrAlavancagens usadas
BTCUSDT0,4%todas as oito
ETHUSDT0,5%todas as oito
SOLUSDT0,5%todas as oito
HYPEUSDT1,0%3–50× (sem 100×)

As taxas de SOL e HYPE são as do primeiro patamar da Binance (patamares públicos de alavancagem, verificados em 2026-10-21). Para ETH, o modelo mantém 0,5%, o valor com que foi calibrado, embora hoje o primeiro patamar da Binance seja 0,4%. As alavancagens acima do máximo do primeiro patamar do símbolo são descartadas e os pesos restantes são renormalizados: HYPEUSDT permite no máximo 75×, então usa os sete níveis de 3–50× com pesos que somam 11.

Um long de 10× aberto a $100.000 é liquidado a $100.000 × (1 − 0,1 + 0,004) = $90.400.

A massa (em moedas) é adicionada à faixa que contém o preço de liquidação.

2.5 Fechamento: queda do interesse em aberto​

Se o interesse em aberto caiu durante a hora, ΔOIt<0\Delta OI_t < 0, algumas posições foram fechadas — mas os dados não dizem quais. O modelo fecha todas as posições abertas proporcionalmente, em ambos os lados e em todos os níveis:

mapt=mapt−1⋅OItOIt−1\text{map}_t = \text{map}_{t-1} \cdot \frac{OI_t}{OI_{t-1}}

As horas em que o interesse em aberto não mudou deixam o mapa como está.

2.6 Liquidação: o preço apaga níveis​

A cada hora, antes de as novas posições da hora serem adicionadas, o candle apaga os níveis que o preço atingiu durante a hora:

  • todas as faixas long na mínima da hora ou acima dela são zeradas;
  • todas as faixas short na máxima da hora ou abaixo dela são zeradas.

Essas posições são consideradas liquidadas. Portanto, as novas posições de uma hora ficam expostas primeiro ao candle da hora seguinte: dentro de uma hora a ordem dos negócios é desconhecida, então uma posição aberta no preço típico não é apagada por um pavio da mesma hora.

2.7 Janela e o aquecimento de 180 dias​

O mapa do dia DD (estado às 00:00 UTC de DD) é construído com os dados horários dos 181 dias corridos [D−181, D−1][D - 181,\ D - 1] — uma janela de 180 dias mais o último dia, 4.344 horas. O modelo começa com um mapa vazio no início da janela e avança hora a hora até o fim. A primeira hora apenas define o interesse em aberto de referência.

Por que 180 dias. O modelo não tem conhecimento das posições abertas antes de sua janela, então a janela precisa ser longa o suficiente para que o resultado deixe de depender dela. O mapa é um equilíbrio entre o fluxo de entrada (novas posições) e dois processos de decaimento (fechamento proporcional a cada queda do interesse em aberto e apagamento a cada movimento de preço). Posições antigas só sobrevivem se o interesse em aberto continuou crescendo e o preço nunca atingiu seus níveis, então seu peso diminui com a idade. Testamos isso diretamente: no mapa de 2026-10-03, janelas de 180 a 730 dias produzem o mesmo perfil, enquanto uma janela de 30 dias deixa de fora cerca de 39% das posições presentes no mapa convergido. Os mapas de 90 e de 180 dias de 2026-10-04 têm os mesmos três maiores clusters em ambos os lados, para BTC e ETH. Por isso, publica-se um único mapa com aquecimento de 180 dias em vez de várias variantes de janela curta.

Como ponto de referência independente: na Hyperliquid, onde a idade real das posições pode ser observada, a curva de sobrevivência das posições ajustada ao seu histórico é S(t)=0.32 e−t/2.1+0.68 e−t/86S(t) = 0.32\,e^{-t/2.1} + 0.68\,e^{-t/86} (tt em dias) — cerca de 8% das posições ainda estão abertas após 180 dias e cerca de 1% após um ano.

Posições com mais de 180 dias. As posições abertas antes da janela simplesmente não estão no mapa — o modelo não as “descarta” no dia 181; ele nunca as viu. A premissa de trabalho é que, nessa idade, elas já desapareceram em sua maioria: fechadas proporcionalmente pelas muitas quedas do interesse em aberto e/ou apagadas porque o preço já passou por seus níveis. Isso é uma limitação do modelo: posições genuinamente de longa duração — por exemplo, longs de baixa alavancagem abertos muito abaixo do preço atual, ou hedges e pernas de operações de basis que permanecem abertas por muitos meses — ficam sub-representadas, principalmente na parte distante e de baixa alavancagem do mapa.

Símbolos recém-listados: aquecimento incompleto. Uma janela completa exige 181 dias inteiros de dados. HYPEUSDT foi listado nos futuros da Binance durante 2025-05-30, então o dia da listagem está incompleto; seus mapas são publicados desde 2025-06-06 (após a primeira semana de dados), mas, até a janela estar completa, o modelo viu apenas os dias desde a listagem. Esses mapas são marcados como “aquecimento incompleto” (nos dados de qualidade do mapa: warmup_complete = false e warmup_days, o número de dias inteiros que o modelo viu). Eles contêm apenas posições abertas desde a listagem e, como um mapa de janela curta, subestimam os níveis distantes e de baixa alavancagem. Isso se aplica aos 175 mapas de HYPE de 2025-06-06 … 2025-11-27. A primeira janela completa é 2025-05-31 … 2025-11-27 (181 dias), então os mapas de HYPE têm a janela completa a partir de 2025-11-28. BTC, ETH e SOL têm arquivos desde 2019–2021, então todo dia publicado desde 2023-01-01 tem a janela completa.

2.8 Calibração dos pesos de alavancagem​

Os pesos de alavancagem são os únicos parâmetros ajustados. Eles foram calibrados com base em mapas de liquidações publicamente disponíveis (modelos de terceiros) do perpétuo BTC/USDT da Binance — como alvo de calibração, e não como afirmação de que esses mapas estejam corretos:

  • 30 níveis proeminentes de liquidação de longs foram marcados nos mapas de referência em 9 datas (janeiro–agosto de 2026, janelas de 1 mês e de 3 meses);
  • como o mapa é linear nos pesos, o mapa de cada alavancagem foi calculado uma única vez e os pesos foram encontrados por busca em grade;
  • resultado: 81% dos 30 níveis de referência ficam a até ±1% de um dos seis maiores picos do modelo; seis níveis aleatórios atingem 27% em média (percentil 99: 46%).

A calibração revela uma estrutura reconhecível: grandes clusters são explicados por alavancagem de 3–10× a partir de zonas de preço onde o mercado passou muito tempo (em 2026-08-04, os níveis de referência em $57,7K / $51,5K / $48,3K / $42,7K correspondem a 10× / 5× / 4× / 3× a partir de cerca de $64K).

2.9 Qualidade dos dados​

Registros inválidos de interesse em aberto. O arquivo da Binance contém registros com falha em que o interesse em aberto = 0 (BTC e ETH, em cerca de 20 dias desde 2023 — por exemplo, BTCUSDT em 2026-10-15, 13:40–14:40 UTC, e 2024-07-09…15). Tomado ao pé da letra, um registro desses significa uma queda de −100% do interesse em aberto: o passo 2.5 reduziria o mapa inteiro a zero, e a hora seguinte o reconstruiria a partir de uma única hora de fluxo de entrada. Na falha de 2026-10-15, isso derruba o mapa de BTC de cerca de $4,4B para bem menos de $1B nos dias seguintes. Por isso:

  • registros de interesse em aberto ≤ 0, não numéricos ou não finitos são ignorados;
  • uma hora sem registro válido é tratada como ausente: nenhuma posição é aberta ou fechada nessa hora (o candle ainda apaga níveis), e a próxima hora válida é comparada com a última válida.

Critério de qualidade. Para cada mapa, o pipeline contabiliza, ao longo de toda a grade horária de 181 dias, as horas esperadas, os candles ausentes, a maior lacuna e as horas sem interesse em aberto. Se faltarem mais de 3 candles ou mais de 24 horas de interesse em aberto, o dia não é publicado (ele é exibido como uma lacuna em vez de um mapa enganoso). Em todo o histórico desde 2023-01-01, nenhuma janela tem candle ausente e a pior janela tem 10 horas sem interesse em aberto, então todos os dias passam.

Outros detalhes: os timestamps de alguns arquivos desde 2025 estão em microssegundos e são normalizados; candles duplicados são descartados.

2.10 Pseudocódigo​

# inputs: hourly candles kl[t] = {high, low, close, volume, taker_buy} for the 181-day window,
#         oi[t] = last valid 5-minute open interest of hour t (missing if none)
LEVERAGE = {3: 1, 4: 1, 5: 3, 10: 3, 20: 1, 25: 1, 50: 1, 100: 1}
MMR = {"BTCUSDT": 0.004, "ETHUSDT": 0.005, "SOLUSDT": 0.005, "HYPEUSDT": 0.01}[symbol]
MAX_LEVERAGE = {"BTCUSDT": 150, "ETHUSDT": 150, "SOLUSDT": 100, "HYPEUSDT": 75}[symbol]
lev = {L: v for L, v in LEVERAGE.items() if L <= MAX_LEVERAGE}
w = {L: v / sum(lev.values()) for L, v in lev.items()}

longs, shorts = Buckets(), Buckets()              # coins per price bucket
prev_oi = None
for t, c in enumerate(kl):
    longs.zero_at_or_above(c.low)                 # liquidated during hour t
    shorts.zero_at_or_below(c.high)
    cur = oi.get(t)
    if cur is None or cur <= 0:                   # missing / glitch: skip the hour
        continue
    if prev_oi is not None:
        d = cur - prev_oi
        if d < 0:                                 # positions closed proportionally
            longs.scale(cur / prev_oi); shorts.scale(cur / prev_oi)
        elif d > 0:                               # new positions at the typical price
            p = (c.high + c.low + c.close) / 3
            b = c.taker_buy / c.volume if c.volume > 0 else 0.5
            for L in w:
                longs.add(p * (1 - 1 / L + MMR), d * w[L] * min(1, 2 * b))
                shorts.add(p * (1 + 1 / L - MMR), d * w[L] * min(1, 2 * (1 - b)))
    prev_oi = cur

mark = kl[-1].close
map_usd = {bucket: coins * bucket.mid for bucket, coins in longs.below(mark) + shorts.above(mark)}

A implementação em produção também renormaliza o fator de escala por precisão numérica e, ao apagar, percorre apenas o trecho entre as faixas não vazias mais externas; o resultado é idêntico.

2.11 Exemplo prático​

BTCUSDT, uma hora com preço típico de $100.000, interesse em aberto subindo 1.000 BTC e participação taker-buy b=0.6b = 0.6. Novos longs = 1.000 × min(1; 1,2) = 1.000 BTC, novos shorts = 1.000 × min(1; 0,8) = 800 BTC.

AlavancagemPesoLongs, BTCPreço de liq. longLongs, USDShorts, BTCPreço de liq. shortShorts, USD
3×1/1283,3$67.067$5,59M66,7$132.933$8,86M
4×1/1283,3$75.400$6,28M66,7$124.600$8,31M
5×3/12250,0$80.400$20,10M200,0$119.600$23,92M
10×3/12250,0$90.400$22,60M200,0$109.600$21,92M
20×1/1283,3$95.400$7,95M66,7$104.600$6,97M
25×1/1283,3$96.400$8,03M66,7$103.600$6,91M
50×1/1283,3$98.400$8,20M66,7$101.600$6,77M
100×1/1283,3$99.400$8,28M66,7$100.600$6,71M

Em seguida:

  1. Na hora seguinte, o interesse em aberto cai 10%. Cada faixa, dos dois lados, é multiplicada por 0,9: o cluster de longs de 5× em $80.400 passa a 225 BTC (≈ $18,1M).
  2. Na hora posterior, a mínima do candle é $95.200. Todas as faixas long na faixa $95.000–95.250 ou acima dela são apagadas: os longs de 20×, 25×, 50× e 100× da nossa hora ($95.400 para cima) desaparecem; os longs de 3×–10× permanecem. Os shorts não são afetados, porque a máxima não atingiu $100.600.

Repetidas ao longo de 4.344 horas, essas três operações produzem o mapa diário.

2.12 Parâmetros​

ParâmetroValor
SímbolosBTCUSDT, ETHUSDT, SOLUSDT, HYPEUSDT (perpétuos USDⓈ-M)
Passo de tempo1 hora
Preço de entradapreço típico (H+L+C)/3(H + L + C)/3
Divisão entre ladosparticipação taker-buy: longs min⁡(1,2b)\min(1, 2b), shorts min⁡(1,2(1−b))\min(1, 2(1-b)) de ΔOI\Delta OI
Alavancagem / pesos3, 4, 5, 10, 20, 25, 50, 100× / 1, 1, 3, 3, 1, 1, 1, 1; alavancagens acima do máximo do primeiro patamar do símbolo são descartadas (HYPE: sem 100×)
Margem de manutençãoBTC 0,4%, ETH 0,5%, SOL 0,5%, HYPE 1,0% (primeiro patamar)
Fechamentoproporcional a cada queda do interesse em aberto
Liquidaçãoníveis atingidos pelo intervalo do candle, a partir da hora seguinte
Janela180 dias + o último dia (181 dias de dados horários); menor enquanto um símbolo recém-listado está em aquecimento
Snapshotdiário, 00:00 UTC
Faixa≈ 0,25% do preço, passo “redondo”; células do mapa de calor BTC $500, ETH $20, SOL $0,5, HYPE $0,25
Intervalo do mapa±50% do preço
Critério de qualidade≤ 3 candles ausentes e ≤ 24 horas sem interesse em aberto por janela

2.13 Limitações do modelo​

  • Alavancagem presumida. Uma distribuição fixa de alavancagem é aplicada a cada hora e a cada lado; a alavancagem real varia conforme o trader, o regime de mercado e o lado.
  • Aproximação de margem isolada. Posições em margem cruzada são liquidadas com base na conta inteira, e posições grandes caem em patamares de margem de manutenção mais altos; nenhum dos dois efeitos é modelado.
  • Um preço de entrada por hora. Todas as novas posições de uma hora entram ao preço típico.
  • Fechamento proporcional. Na realidade, os traders fecham posições de forma seletiva (por exemplo, posições perdedoras são fechadas com mais frequência); o modelo não tem como saber quais posições foram fechadas.
  • Nenhuma posição mais antiga que a janela (§2.7); os primeiros mapas de HYPE têm aquecimento incompleto.
  • Pesos calibrados em BTC. Os pesos de alavancagem foram ajustados em níveis de BTC e são usados sem alteração para ETH, SOL e HYPE.
  • Apenas Binance. O modelo usa o interesse em aberto de uma única exchange e de um único contrato por moeda.
  • Snapshot diário. Posições abertas ou fechadas após 00:00 UTC só são refletidas no dia seguinte.

3. Hyperliquid — posições reais​

3.1 Por que é diferente​

Na Hyperliquid, as posições de todas as contas são públicas, incluindo o preço de liquidação calculado pela exchange. Nenhum modelo é necessário: coletamos as posições e as distribuímos em faixas exatamente com o mesmo código usado para a saída do modelo da Binance (§1.1).

3.2 Coleta de posições​

  1. Endereços. Todos os detentores com posição de pelo menos $1.000 no snapshot diário de arquivo mais recente do estado completo da exchange (posições a partir de $1.000 concentram 99,7–99,9% do volume), mais todo endereço que negociou pelo menos $1.000 após esse snapshot, a partir do fluxo de negócios da Hyperliquid (uma nova posição só pode surgir por meio de um negócio). São cerca de 40.000 endereços por dia.
  2. Posições. Cada endereço é consultado pela API pública da Hyperliquid (clearinghouseState): tamanho e lado, preço de entrada, alavancagem, tipo de margem e preço de liquidação. Posições sem preço de liquidação (totalmente colateralizadas) são contabilizadas, mas não mapeadas. A varredura leva cerca de 1,5 hora dentro dos limites de requisição da exchange.
  3. Cobertura. Tamanho long encontrado ÷ metade do interesse em aberto da exchange (a exchange informa a soma dos dois lados), e o mesmo para shorts. A cobertura normal fica acima de 99% (por exemplo, BTC 99,7% / 99,7%, ETH 99,8% / 100,0% em 2026-10-20). A cobertura é exibida com o mapa.

Critério de qualidade. Uma varredura não é publicada se a cobertura de BTC ou ETH ficar abaixo de 99% em qualquer um dos lados, se muitas requisições de endereços falharem ou se a lista de endereços não tiver vindo do snapshot completo. Não há fallback silencioso para uma lista parcial de endereços.

3.3 Interpretação dos níveis da Hyperliquid​

  • Liquidações parciais. A Hyperliquid liquida posições grandes em partes, então o volume de uma faixa é um limite superior da venda ou compra forçada naquele preço.
  • Margem cruzada. O preço de liquidação de uma posição em margem cruzada depende da conta inteira e se move com ela; em contas grandes, observamos deslocamentos de 1–2,5% em seis horas.
  • Baleias. As 20 maiores posições de cada lado concentram cerca de 44% do volume da Hyperliquid (mediana diária, intervalo de 37–62%, julho de 2025 – outubro de 2026). Seus níveis são reais, mas idiossincráticos. A opção “sem as 20 maiores posições” as remove (por tamanho em moedas, por moeda e por dia); em nossa pesquisa, o mapa sem elas descreve o comportamento do interesse em aberto da Binance tão bem quanto o mapa completo.
  • Além do preço. Posições que já ultrapassaram o preço atual (o preço se moveu durante a varredura) são contabilizadas no resumo, mas não desenhadas.

3.4 Histórico e lacunas​

Os dias históricos são construídos diretamente a partir dos snapshots diários de arquivo do estado completo da exchange (portanto, a cobertura não se aplica; o preço é a mediana de valor nocional ÷ tamanho). O horário do snapshot varia: por volta das 20:00 UTC do próprio dia até 2025-10-24 e entre 00:00 e 00:10 UTC desde meados de dezembro de 2025.

A fonte dos snapshots de arquivo não tem dados para 2025-08-01 e 2025-10-25 … 2025-12-14 (52 dias). Esses dias são preenchidos com mapas reconstruídos — uma estimativa, não um snapshot da exchange, identificada como “Estimativa” nos gráficos (veja §3.5). Um dia reconstruído nunca substitui um snapshot real.

3.5 Dias reconstruídos (estimativa)​

Para cada dia sem snapshot de arquivo, as posições são reconstruídas a partir dos snapshots arquivados vizinhos:

  1. Tamanhos e preços de entrada são reproduzidos com exatidão a partir dos negócios da exchange entre os snapshots, incluindo liquidações, de modo que o interesse em aberto reconstruído é igual à soma dos tamanhos reais das posições.
  2. Preços de liquidação são estimados. Eles dependem do colateral de cada conta, que é reconstruído a partir do snapshot mais lucros e prejuízos realizados, taxas, funding e os depósitos, saques e transferências da conta. Posições em mercados que não sejam BTC, ETH, SOL e HYPE são mantidas no estado do snapshot. Contas que não existiam em nenhum dos snapshots recebem um nível de margem típico de posições recém-abertas.
  3. Cada dia usa o snapshot mais próximo: o anterior (reproduzido para frente) ou o posterior (reproduzido para trás).

Precisão. O método foi verificado em 51 dias que têm snapshots reais (2025-12-15 … 2026-02-04, a mesma extensão da lacuna), comparando cada mapa reconstruído com o real:

  • os cinco maiores clusters de cada lado coincidem dentro de ±1% do preço em 56% dos casos, contra 50% ao simplesmente usar o snapshot real do dia anterior — a reconstrução fica tão próxima da realidade quanto a variação natural do mapa de um dia para o outro;
  • a precisão cai com a distância até o snapshot mais próximo — 68% dos clusters coincidem a 1–3 dias de distância, 46% a 22–26 dias (o meio da lacuna longa fica a cerca de 25 dias de cada lado);
  • HYPE é a moeda menos precisa (41% dos clusters coincidem), porque grandes contas de HYPE usam colateral spot e hedges que a reprodução não enxerga; os dias reconstruídos de HYPE trazem um aviso de precisão reduzida.

Trate os dias reconstruídos como uma estimativa da forma do mapa, não como um registro da exchange.

4. Modelo da Binance vs posições da Hyperliquid​

Binance — modeloHyperliquid — posições reais
Posiçõesreconstruídas a partir do interesse em aberto e dos candleslidas da exchange
Alavancagemdistribuição fixa calibradareal, por posição
Preço de liquidaçãofórmula de margem isolada, mmr do primeiro patamarcalculado pela exchange (incl. margem cruzada)
Fechamento / envelhecimentofechamento proporcional, apagamento pelo preço, aquecimento de 180 diasestado real no snapshot
Medida de qualidadecompletude dos dados horárioscobertura do interesse em aberto da exchange
Principal ressalvaé um modelouma única plataforma; liquidações parciais; baleias

Os dois mapas medem mercados diferentes e não se espera que coincidam. Compará-los é informativo: onde ambos mostram um cluster, a evidência de fluxo forçado naquele ponto é mais forte.

5. O que as evidências mostram​

Testamos os mapas (os nossos e os de terceiros) contra dados de mercado da Binance durante sua construção (outubro de 2026):

  • Aceleração, não atração. Quando o preço atravessa um cluster de liquidações de longs, o interesse em aberto da Binance cai mais do que no mesmo movimento através de uma área vazia — um efeito fraco, mas consistente (correlação de postos de cerca de 0,1 nos 20% mais fortes dos movimentos de 5 minutos). O mapa descreve onde o fechamento forçado pode acelerar um movimento.
  • Os clusters não atraem o preço. Em um histórico longo (530 dias), o preço toca os maiores clusters com a mesma frequência que níveis aleatórios. Efeitos aparentes de “ímã” ao longo de meio ano desaparecem em amostras mais longas — uma propriedade do período, não do mapa.
  • Os mapas divergem. Mapas de liquidações de terceiros divergem entre si quanto aos longs (correlação de postos entre dois modelos do mesmo provedor: −0,05), e dois mapas de terceiros amplamente utilizados têm correlação negativa com as posições reais da Hyperliquid para longs (−0,22 e −0,20). Trate qualquer mapa isolado — inclusive o nosso — como uma estimativa.
  • Vínculo fraco mesmo para fatos. Mesmo o mapa real da Hyperliquid explica apenas fracamente as quedas do interesse em aberto (correlação de cerca de 0,1): útil para comparar cenários e situar níveis, não para prever movimentos individuais.

O mapa de liquidações é uma ferramenta descritiva, não um alvo de preço nem um sinal de negociação.