Pairs Trading: Guia Completo para Estratégias de Arbitragem Estatística

O pairs trading (ou trading de pares) é uma das estratégias mais sofisticadas e ao mesmo tempo acessíveis para investidores que desejam explorar ineficiências de preço no mercado. Baseada em princípios de estatistical arbitrage, a técnica consiste em identificar duas ações (ou ativos) historicamente correlacionadas, abrir posições long (compra) em uma e short (venda) na outra, lucrando com a convergência ou divergência dos seus preços.

1. Como funciona o Pairs Trading?

Em essência, o processo envolve três etapas fundamentais:

1. Seleção de pares: escolha de dois ativos que exibam alta correlação histórica (ex.: duas ações do mesmo setor).
2. Construção do spread: cálculo da diferença de preço (ou de retorno) entre os dois ativos, geralmente via regressão linear ou modelo de co‑integração.
3. Execução da estratégia: quando o spread se desvia de sua média histórica (por um número de desvios‑padrão pré‑definido), abre‑se uma posição long no ativo subvalorizado e short no sobrevalorizado, aguardando a reversão.

O ponto crucial é que, ao manter posições opostas, a exposição ao risco de mercado (beta) tende a ser neutra, permitindo que o investidor se beneficie apenas da correlação relativa entre os ativos.

2. Por que o Pairs Trading continua relevante em 2025?

Mesmo com o avanço das tecnologias de high‑frequency trading (HFT) e da maior eficiência dos mercados, ainda há oportunidades de arbitragem, sobretudo em:

• Mercados emergentes onde a liquidez é menor.
• Setores altamente regulados (ex.: energia, farmacêutico) nos quais notícias afetam rapidamente apenas um dos ativos.
• Cripto‑ativos, onde a correlação entre tokens pode ser explorada via estratégias semelhantes ao pairs trading tradicional.

Para quem opera no universo cripto, a estratégia pode ser adaptada usando OTC (Over The Counter) no Universo Cripto: Guia Completo, Estratégias e Riscos como ponto de entrada, ou ainda combinando swaps entre diferentes blockchains via Cross Chain Swaps: O Guia Definitivo para Trocas Inter‑Chain Seguras e Eficientes em 2025.

3. Metodologias de seleção de pares

Existem diversas abordagens estatísticas para identificar pares adequados:

3.1 Correlação simples

Calcular a correlação de Pearson entre retornos diários dos ativos. Pares com correlação acima de 0,8 são candidatos, porém a correlação pode ser enganosa em períodos curtos.

3.2 Co‑integração

Testes como o Engle‑Granger ou Johansen verificam se uma combinação linear dos preços permanece estacionária, indicando uma relação de longo prazo.

3.3 Modelos de Machine Learning

Redes neurais e algoritmos de clustering podem descobrir relações não‑lineares entre ativos, ampliando o leque de oportunidades.

4. Gestão de risco no Pairs Trading

Embora o objetivo seja neutralizar o risco de mercado, outros riscos permanecem:

• Risco de modelo: se a co‑integração falhar, o spread pode divergir indefinidamente.
• Risco de liquidez: posições long/short em ativos com baixa profundidade podem gerar slippage.
• Risco de execução: atrasos na abertura simultânea das duas pernas podem gerar perdas.

Práticas recomendadas incluem:

1. Definir stop‑loss baseado em desvios‑padrão do spread.
2. Limitar o tamanho da posição a uma fração do capital total (geralmente < 5%).
3. Re‑balancear o portfólio periodicamente para manter a neutralidade beta.

5. Ferramentas e plataformas para implementar a estratégia

Hoje, investidores podem usar desde planilhas avançadas até plataformas de trading algorítmico. Algumas opções populares:

• Python + Pandas + statsmodels: para cálculos de co‑integração e backtesting.
• QuantConnect & Lean Engine: ambiente cloud para backtest e execução em tempo real.
• MetaTrader 5 (MT5): via Expert Advisors (EAs) customizados para pares de ações ou ETFs.

Para quem opera no mercado cripto, APIs de exchanges como Binance, Kraken ou plataformas de OTC podem ser integradas ao algoritmo, permitindo a execução de pares entre tokens (por exemplo, ETH vs. SOL).

6. Exemplo prático de pares: Petrobras (PETR4) e Vale (VALE3)

Vamos supor que analisamos os preços diários de PETR4 e VALE3 nos últimos 2 anos. A correlação de Pearson é 0,87, e o teste de Engle‑Granger indica co‑integração ao nível de 5%.

Construímos o spread como Spread = Price(PETR4) - β * Price(VALE3), onde β é estimado pela regressão. Quando o spread ultrapassa +2 desvios‑padrão, vendemos PETR4 (short) e compramos VALE3 (long). Quando cai abaixo de -2 desvios‑padrão, fazemos o oposto.

Ao longo de 12 meses, essa estratégia teria gerado um retorno anualizado de ~15%, com volatilidade significativamente menor que a dos ativos individuais.

7. Integração com estratégias de arbitragem cripto

Como mencionado, o conceito pode ser transposto ao universo de tokens, por exemplo, USDC vs. USDT ou Ethereum (ETH) vs. Binance Coin (BNB). A diferença de preço entre duas stablecoins pode ser explorada via Investopedia ou CFA Institute, e a execução pode ocorrer em exchanges centralizadas ou em protocolos DeFi usando cross‑chain swaps para minimizar custos.

8. Perguntas frequentes e armadilhas comuns

• É necessário capital elevado? Não. Com alavancagem moderada e controle de risco, é possível iniciar com poucos milhares de reais.
• Pairs trading funciona em mercados de alta volatilidade? Sim, mas o risco de divergência aumenta; stop‑loss mais apertados são recomendados.
• Como escolher a frequência de rebalancing? Depende da liquidez dos ativos; para ações de alta liquidez, rebalancing diário pode ser adequado.

9. Conclusão

O pairs trading continua sendo uma ferramenta poderosa para investidores que buscam retornos estáveis e neutros ao mercado. Ao combinar análise estatística rigorosa, gestão de risco disciplinada e as novas possibilidades trazidas pelos mercados cripto (OTC, cross‑chain swaps), a estratégia se mantém atual e adaptável a diferentes ambientes de negociação.

Se você está pronto para começar, use as ferramentas citadas, teste sua estratégia em dados históricos e, gradualmente, implemente em conta real. Lembre‑se sempre de monitorar a correlação dos pares escolhidos e ajustar seu modelo conforme as condições de mercado evoluem.