O que é Pairs Trading?

Conceito Básico de Negociação de Pares

A negociação de pares é uma estratégia de investimento neutra em relação ao mercado introduzida na metade da década de 1980 por uma equipe de análise quantitativa liderada por Nunzio Tartaglia, um trader quantitativo do renomado banco de investimento de Wall Street, o Morgan Stanley. Também conhecida como arbitragem estatística ou estratégia neutra em relação ao mercado, é uma abordagem de negociação que tem como objetivo lucrar com as diferenças de preço entre dois ativos correlacionados. É comumente usada nos mercados financeiros, especialmente em ações, futuros, forex ou criptomoedas. A ideia principal por trás da negociação de pares é selecionar dois ativos altamente correlacionados e lucrar com as divergências de preço temporárias comprando o ativo subvalorizado e vendendo o sobrevalorizado. Os traders normalmente veem essas divergências como fenômenos de curto prazo, esperando que os preços retornem eventualmente à sua relação normal histórica.

Método Clássico de Arbitragem Estatística Sob Premissa Neutra de Mercado

O núcleo da estratégia de negociação de pares reside em capitalizar sobre divergências de preços de curto prazo entre dois ativos correlacionados, usando cobertura para gerar retornos adicionais (ou seja, retornos Alpha). Esta estratégia é baseada em uma suposição fundamental: a diferença de preço entre os ativos pareados voltará à média ao longo do tempo. Isso significa que o fenômeno de reversão está intimamente relacionado aos comportamentos irracionais dos traders no mercado.

Quando muitos traders acreditam geralmente que certos ativos irão se mover em uma direção particular, os preços frequentemente mostram momentum em alta. Este aumento geralmente carece de suporte fundamental e, portanto, rapidamente cai de volta após atingir um certo ponto alto. Da mesma forma, ativos com preços em queda também exibem momentum descendente. Quando o comportamento do mercado racional domina, os preços geralmente retornam aos seus níveis originais. Ao adotar uma estratégia de negociação de pares, os traders podem lucrar com a divergência nos preços desses dois tipos de ativos.

Na operação prática, o processo de negociação de pares pode ser resumido da seguinte forma: Os investidores primeiro selecionam um par de ativos correlacionados. Quando a diferença de preço entre os dois se amplia, os traders compram o ativo de menor preço enquanto simultaneamente vendem a descoberto o ativo de maior preço. Quando a diferença de preço se estreita, os traders fecham a posição no ativo subvalorizado, encerrando a negociação.

Como Implementar Pairs Trading?

Teste de Cointegração e Correlação

No trading de pares, encontrar pares de ativos cointegrados é a chave para o sucesso. Esses pares de ativos são caracterizados por diferenças de preço relativamente estáveis ​​no longo prazo, em vez de depender exclusivamente de correlações de curto prazo. Por exemplo, suponha que um investidor escolha ações de duas empresas de tecnologia - Empresa A e Empresa B. Embora o sentimento do mercado de curto prazo e eventos de notícias possam causar flutuações de preços nesses dois estoques, a diferença de preço tende a flutuar em torno de um valor médio no longo prazo.

Na operação prática, o primeiro passo é limpar os dados e, em seguida, usar a análise de correlação para selecionar pares de ativos com tendências de preços altamente correlacionadas. O coeficiente de correlação de Pearson é normalmente usado para medir a correlação entre os preços de dois ativos, selecionando pares com altos coeficientes de correlação como candidatos. Em seguida, esses ativos devem passar por testes de cointegração para garantir uma relação estável de longo prazo entre seus preços. Os métodos comuns de teste de cointegração incluem o método de duas etapas de Engle-Granger e o teste de Johansen, que podem ajudar a confirmar se a diferença de preço apresenta características de reversão da média.

Além disso, a realização de testes de estacionariedade na diferença de preço de pares de ativos é crucial, geralmente usando o teste de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) para determinar se a diferença de preço flutua em torno de uma média. Se a série de diferenças de preço for estacionária, esses pares de ativos são adequados para negociação em pares. Por fim, são necessários testes de reversão à média, como análise da função de autocorrelação, para confirmar se a diferença de preço tende a reverter para a média. Os investidores podem identificar melhor os pares de ativos com potencial de arbitragem de longo prazo por meio dessa série de etapas.

Na negociação de pares, encontrar pares de ativos cointegrados é crucial para o sucesso. A característica desses pares de ativos é que sua diferença de preço tende a ser estável no longo prazo, em vez de depender apenas de correlações de curto prazo. Por exemplo, se um investidor escolher ações de duas empresas de tecnologia - Empresa A e Empresa B. Embora os preços dessas duas ações possam flutuar no curto prazo devido ao sentimento do mercado e eventos de notícias, sua diferença de preço normalmente flutua em torno de um valor médio no longo prazo.

Controle de risco e stop-loss

Embora a estratégia de negociação de pares tenha como objetivo capturar a regressão da diferença de preço, as tendências do mercado nem sempre se desenvolvem como esperado. Quando a diferença de preço mostra desvio excessivo, é necessário implementar uma parada de perda oportuna para evitar maiores perdas. Quando a diferença de preço retorna à média, os lucros devem ser decisivamente bloqueados. Ao mesmo tempo, o tamanho da posição deve ser gerenciado de forma razoável com base no tamanho do capital da conta e na tolerância pessoal ao risco, evitando os riscos trazidos por investimentos superconcentrados. A estratégia deve ser ajustada dinamicamente de acordo com as mudanças do mercado e os resultados históricos de backtesting para melhorar sua adaptabilidade e lucratividade.

Além disso, os traders devem monitorar de perto as notícias do mercado e os eventos importantes, usar coeficientes de correlação para avaliar a correlação de pares de ativos e combinar indicadores técnicos para julgar as tendências do mercado e avaliar os riscos, garantindo uma compreensão total dos riscos potenciais.

Aplicação do Pair Trading em Criptomoedas

No mercado de criptomoedas, a negociação de pares é um método flexível e estratégico de arbitragem que pode ajudar investidores a encontrar oportunidades de lucro estáveis em um mercado volátil. Os investidores devem escolher um par de ativos criptográficos altamente correlacionados, como Bitcoin (BTC) e Ethereum (ETH), garantindo que eles tenham flutuações e características técnicas semelhantes no mercado. Em seguida, calculando o rendimento e a diferença de preço, concentre-se nos sinais gerados quando a diferença de preços excede um limite específico. Uma vez que essa oportunidade é capturada, os investidores podem aplicar estratégias de negociação de forma flexível: comprando o ativo com preço mais baixo enquanto vendem a descoberto o ativo com preço mais alto para alcançar a arbitragem.

Pares de negociação potenciais em criptomoedas

No mercado de criptomoedas, vários pares de ativos podem apresentar relações de cointegração adequadas para negociações em pares. Pares de moedas mainstream como Bitcoin (BTC) e Ethereum (ETH) estão entre os mais populares devido ao desempenho de seus mercados e às tendências que influenciam um ao outro. Bitcoin (BTC) e Bitcoin Cash (BCH) também frequentemente mostram relações de cointegração devido às suas origens e fundamentos técnicos semelhantes. Nos projetos DeFi, Uniswap (UNI) e SushiSwap (SUSHI), assim como Aave (AAVE) e Compound (COMP), frequentemente têm os preços dos tokens impulsionados por forças de mercado semelhantes, pois são grandes concorrentes em plataformas de negociação descentralizadas e protocolos de empréstimo, respectivamente. Além disso, pares de stablecoins mainstream como Tether (USDT) e USD Coin (USDC) geralmente mantêm preços relativamente estáveis. No entanto, suas diferenças de preço podem flutuar dentro de uma pequena faixa sob condições de mercado extremas.

Bitcoin (BTC) e Ethereum (ETH)

Como as duas principais criptomoedas no mercado de criptomoedas, o BTC é visto como “ouro digital”, enquanto o ETH é o token nativo da rede Ethereum. Devido à sua grande participação de mercado, o BTC e o ETH servem como “indicadores” de mercado e geralmente mostram alta sincronicidade na maioria dos ciclos de mercado. Mudanças no sentimento de mercado, especialmente visões sobre toda a indústria de criptomoedas, frequentemente são refletidas simultaneamente nos preços do BTC e do ETH. Embora suas tecnologias e cenários de aplicação diferem, suas flutuações de preço frequentemente são semelhantes, já que ambos são ativos principais no mercado.

Um indicador importante frequentemente referenciado pelos traders é a proporção BTC/ETH. Quando o Bitcoin tem um desempenho forte em relação ao Ethereum, geralmente reflete um sentimento de mercado mais conservador, com investidores tendendo a escolher o Bitcoin, que tem um mercado maior e menor volatilidade, como um ativo de refúgio seguro. Por outro lado, se o Ethereum tiver um desempenho mais forte, isso implica um sentimento de mercado mais agressivo, com investidores focando mais no potencial do ecossistema do Ethereum, especialmente em aplicativos descentralizados (dApps), finanças descentralizadas (DeFi) e NFTs.

Quando a correlação entre BTC e ETH é alta, indica sentimento de mercado consistente e risco concentrado. Quando a correlação diminui, as expectativas de mercado para as perspectivas desses dois ativos começam a divergir, potencialmente fornecendo aos traders oportunidades de investimento diferenciadas. Os traders podem gerenciar o risco e operações de hedge com base nas mudanças na correlação. Se a correlação for baixa, eles podem usar a negociação de pares para arbitrar a diferença de preço entre os dois. Em casos de alta correlação, os traders reduziriam a exposição ao risco duplo em ambos em suas carteiras.

Além disso, quando a relação BTC/ETH se desvia de sua média histórica ou mostra flutuações anormais, geralmente indica um desequilíbrio na relação de preço entre os dois. Neste momento, os traders podem usar estratégias de reversão média, realizando negociações reversas quando a taxa é muito alta ou muito baixa e esperando que ela retorne aos níveis normais, obtendo assim retornos estáveis.

Além do BTC e ETH, outros tokens de cadeia pública também mostram graus variados de correlação.

Bitcoin (BTC) e Bitcoin Cash (BCH)

O Bitcoin Cash é um hard fork do Bitcoin com o objetivo de melhorar a velocidade de transação e reduzir as taxas. Devido à sua base técnica compartilhada - com o BCH sendo uma “versão melhorada” do Bitcoin - seu preço frequentemente segue as tendências do Bitcoin. Quando a rede Bitcoin fica congestionada ou as taxas de transação aumentam, o BCH geralmente ganha atenção como uma alternativa. As semelhanças técnicas entre BTC e BCH permitem aos investidores arbitrar usando suas flutuações de preço, especialmente quando as discussões sobre escalabilidade e taxas de transação se intensificam no mercado. No último mês, a correlação entre BTC e BCH atingiu 0,84, algo relacionado à alta dominância de mercado do BTC.

Uniswap (UNI) e SushiSwap (SUSHI)

Essas duas principais exchanges descentralizadas no espaço DeFi têm altas semelhanças em demanda de mercado, base de usuários e funcionalidade. As visões gerais do mercado sobre o setor DeFi geralmente afetam os preços de ambos os tokens simultaneamente, especialmente durante a mineração de liquidez ou competição de plataformas. Quando incentivos de liquidez ou novos recursos são introduzidos, os preços de UNI e SUSHI podem mostrar diferenças de flutuação, fornecendo oportunidades de arbitragem para os investidores. UNI e SUSHI mantiveram um nível de correlação de 0,83 nos últimos sete dias (até 22/10), enquanto o coeficiente de correlação para o último ano foi de 0,64.

Aave (AAVE) e Compound (COMP)

Aave e Compound são duas das principais plataformas de empréstimo descentralizadas, com seus tokens AAVE e COMP fornecendo governança e incentivos para a plataforma. A saúde da indústria DeFi afeta diretamente os preços desses dois tokens, e quando o mercado está otimista em relação ao empréstimo descentralizado, AAVE e COMP geralmente sobem juntos. O coeficiente de correlação entre AAVE e COMP atingiu 0,93 nos últimos 30 dias, enquanto o coeficiente de correlação no último ano foi de 0,03, que pode ser ignorado. Isso serve como um lembrete típico de que os resultados do teste de correlação devem ser analisados com base em diferentes janelas de tempo para problemas específicos.

Pares de Stablecoin

As stablecoins são atreladas ao dólar americano. Como stablecoins, seu objetivo é manter uma paridade de 1:1 com o dólar, então as flutuações de preço geralmente são mínimas. No entanto, em condições extremas de mercado, quando a liquidez é apertada ou os regulamentos mudam, podem ocorrer diferenças temporárias de preços. Quando situações extremas de mercado surgem, as diferenças de preço de curto prazo entre USDT e USDC oferecem oportunidades para arbitragem de baixo risco.

Exemplo de Negociação de Pares em Criptomoedas: BTC e ETH

Importar bibliotecas necessárias
import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.stattools import coint, adfuller

1.Obtenha dados históricos para BTC e ETH
def get_crypto_data(tickers, início, fim):
data = yf.download(tickers, start=start, end=end)['Adj Close']
retornar dados

Baixe dados de BTC e ETH
start_date = ‘2020-01-01’
end_date = ‘2024-01-01’
tickers = ['BTC-USD', 'ETH-USD']
data = obter_dados_cripto(tickers, data_inicial, data_final)

Teste de cointegração
Teste de cointegração Engle-Granger

def engle_granger_coint_test(y, x):

# Regressão y em xx = sm.add_constant(x)modelo = sm.OLS(y, x).fit()residuais = modelo.resid# Realizar o teste de raiz unitária ADF nos resíduos da regressãoresto = adfuller(residuais)p_valor = result[1]return p_valor

Realizar teste de cointegração
p_value = engle_granger_coint_test(data['BTC-USD'], data['ETH-USD'])
print(f"p-valor do teste de cointegração: {p_value:.4f}")

Interpretar resultados de teste
se o valor de p < 0,05:
print(“BTC e ETH estão cointegrados”)

mais:
print(“BTC and ETH are not cointegrated”)

Vale ressaltar que a correlação entre diferentes criptomoedas varia significativamente em diferentes períodos. Tomando BTC e ETH como exemplo, durante períodos de alta correlação quando o mercado global está subindo ou caindo, os preços de BTC e ETH frequentemente flutuam em sincronia, com coeficientes de correlação geralmente variando de 0,6 a 0,9. Isso os torna um par de ativos comum no trading, pois seus movimentos de preço têm um alto grau de sincronicidade, facilitando arbitragem com base em diferenças de preço. No entanto, durante períodos de baixa correlação, como eventos específicos ou extrema volatilidade do mercado, quando uma criptomoeda pode flutuar independentemente devido a atualizações técnicas ou notícias significativas, a correlação pode enfraquecer temporariamente.

Principais considerações para Negociação de Pares de Criptomoedas

O trading de pares, uma estratégia clássica de arbitragem estatística, apresenta vantagens e desafios únicos quando aplicada a criptomoedas. Ao contrário dos mercados tradicionais, a maior volatilidade das criptomoedas pode causar flutuações rápidas nos preços, potencialmente impactando a eficácia da estratégia. A liquidez limitada em alguns ativos de criptomoedas pode afetar a entrada e saída de operações, timing e custos. As dificuldades na aquisição e análise de dados podem levar a resultados não confiáveis nos testes de correlação e cointegração. Além disso, incertezas regulatórias e mudanças de política podem perturbar o comportamento do mercado, influenciando as estratégias de negociação. O mercado de criptomoedas também enfrenta riscos técnicos elevados, como vulnerabilidades de exchanges e ataques de rede, o que pode resultar em perdas de investimento. Consequentemente, a implementação do trading de pares no mercado de criptomoedas exige abordagens estratégicas mais cautelosas e adaptáveis.