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Nordic Insider Signal é um sistema de negociação quantitativa orientado a eventos, focado em ações suecas listadas na Nasdaq Stockholm e na First North. Seu gatilho central é a detecção de clusters de insiders: um número mínimo configurável de insiders distintos comprando a mesma ação dentro de uma janela de lookback curta. Antes de o capital ser alocado, uma camada de confirmação por LLM usando Groq Llama, Anthropic Haiku ou Ollama local atua como um filtro de sanidade. A pontuação do sinal combina quatro camadas independentes em uma escala de 0 a 100 pontos: atividade de insiders (tamanho do cluster, senioridade do cargo, valor líquido em SEK comprado versus vendas recentes), fundamentos (tendência de receita, lucratividade, qualidade do balanço), condições macro (momento SEK/USD, filtro de regime OMX) e força do setor. Vetos rígidos se aplicam a janelas de resultados, vencimentos de lock-up e emissões de direitos recentes, com uma pontuação mínima de convicção de 65 exigida para operar. Os limites são fixados em config/strategy.yaml e não são ajustados após o backtesting. O gerenciamento de risco usa dimensionamento de posição half-Kelly, com o valor da posição limitado tanto por uma porcentagem máxima da carteira quanto por uma porcentagem máxima do volume médio diário. Um teto de liquidez de 2% do ADV de 20 dias em SEK limita o impacto de mercado em nomes de small caps. As saídas incluem um trailing stop configurável, stop baseado em tempo e alvo de lucro, avaliados diariamente. O motor de backtesting é orientado a eventos e walk-forward, entrando nas negociações no fechamento do dia d+1 para modelar o atraso realista de publicação. Ele é point-in-time correct, com o universo de preços resolvido via OpenFIGI antes da abertura da janela de validação. As limitações documentadas incluem ausência de custos de transação na v1, viés de sobrevivência no universo baixado e lacunas de cobertura do yfinance tratadas como posições mantidas. As fontes de dados incluem Finansinspektionen para registros de insiders suecos, yfinance para histórico de preços OHLCV, OpenFIGI para resolução de ISIN para ticker e Groq, Anthropic ou Ollama para a camada de confirmação por LLM. O projeto é organizado em módulos para agentes, backtesting, configuração, coleta de dados, execução via Nordnet, monitoramento, risco e sinais. Ele é construído com Python 3.11, pandas, yfinance, SQLite, PyYAML e a API OpenFIGI.