Entendendo a arbitragem estatística: Um caminho para o trading lucrativo Quarta-feira, 21 de Junho de 2023 – Posted in: Arbitrage Software, cryptoarbitrage software – Tags: arbitrage software, forex arbitrage, statistical arbitrage, statistical arbitrage bot, statistical arbitrage software

A arbitragem estatística (Statistical Arbitrage), frequentemente chamada de “Stat Arb”, é uma estratégia de trading quantitativo muito popular, amplamente utilizada por fundos de hedge e empresas de trading proprietário. O conceito fundamental consiste em explorar ineficiências de preços entre instrumentos financeiros relacionados. Os traders que utilizam stat arb dependem de modelos matemáticos complexos para identificar oportunidades de negociação, o que torna essa estratégia parte integrante do trading algorítmico.

Origens da arbitragem estatística

A arbitragem estatística surgiu na década de 1980, quando foi desenvolvida por analistas quantitativos de Wall Street, conhecidos informalmente como “quants”. Inicialmente, a estratégia foi aplicada nos mercados de ações, onde pares de ações eram selecionados com base em sua cointegração — uma propriedade estatística que indica que a diferença de preços entre duas ações tende a retornar à média ao longo do tempo. Desde então, o stat arb evoluiu e foi adaptado para outros mercados, incluindo forex e criptomoedas.

O princípio fundamental

A arbitragem estatística baseia-se no princípio da reversão à média (mean reversion) e na lei dos grandes números. A premissa central é que os preços relativos de instrumentos financeiros que historicamente foram correlacionados tendem a retornar à sua média ao longo do tempo. É justamente nessas divergências em relação à norma histórica que surgem as oportunidades de arbitragem estatística.

Por exemplo, considere duas ações que historicamente se movimentaram juntas. Se seus preços se afastam — uma sobe e a outra cai — um trader de arbitragem estatística venderá a ação com melhor desempenho a descoberto e comprará a ação com pior desempenho, apostando que o “spread” entre elas irá convergir novamente.

O que é o spread

Na arbitragem estatística, o termo “spread” geralmente se refere à diferença de preço ou discrepância entre dois instrumentos financeiros relacionados. Esses instrumentos podem ser duas ações, contratos futuros, pares de moedas no forex ou até mesmo criptomoedas.

Um exemplo comum é o pair trading, em que se acompanha o spread entre duas ações historicamente cointegradas. Quando o spread se desvia significativamente de sua média histórica, isso indica uma possível oportunidade de negociação.

Se o spread se amplia excessivamente, isso sugere que um ativo está sobrevalorizado e o outro subvalorizado. Nesse caso, o trader vende o ativo sobrevalorizado e compra o subvalorizado. Por outro lado, se o spread se estreita demais, a operação é realizada no sentido oposto.

Na arbitragem estatística, presume-se que o spread seja revertido à média, ou seja, que oscile em torno de um valor médio de longo prazo. Quando o spread se afasta significativamente dessa média, os traders esperam que ele retorne, obtendo lucro com esse movimento.

Fig. 1 – Indicador de Spread do SharpTrader™

No software de arbitragem SharpTrader™, o indicador de spread é utilizado para visualizar a correlação entre dois ativos. O cálculo envolve os seguintes componentes:

1. Spread: Diferença numérica entre os valores de dois ativos.
2. SpreadMA: Média móvel do spread ao longo de um período específico (pi_SpreadMA_Period).
3. STD (Desvio padrão): Desvio padrão clássico do spread em relação ao SpreadMA.

A abertura de operações segue os princípios da teoria da arbitragem estatística.

Um pouco de teoria sobre o cálculo da correlação

Arbitragem estatística – Matriz de correlação

Uma tabela de correlação, também conhecida como matriz de correlação, apresenta os coeficientes de correlação entre diversas variáveis. Cada valor varia de -1 a 1.

Uma correlação igual a 1 indica correlação positiva perfeita; -1 indica correlação negativa perfeita; e 0 significa que não há relação entre as variáveis.

Fig. 2 – Exemplo de tabela de correlação

Essas tabelas são amplamente utilizadas no setor financeiro para analisar relações entre ativos, auxiliar na diversificação de portfólios e apoiar a gestão de riscos.

Implementação da estratégia de arbitragem estatística

A implementação da arbitragem estatística é uma tarefa complexa que exige ferramentas estatísticas avançadas, sistemas computacionais de alta velocidade e algoritmos sofisticados. O processo envolve:

• Seleção de pares: Identificação de pares de ativos historicamente correlacionados, geralmente por meio de testes estatísticos como a cointegração.
• Definição de limites: Estabelecimento de limites superiores e inferiores de divergência.
• Execução das operações: Compra do ativo com desempenho inferior e venda a descoberto do ativo com desempenho superior.
• Encerramento da operação: Fechamento das posições quando o spread retorna à média.

Fig. 3 – Janela “Instrumentos & Ordens” da estratégia de arbitragem estatística do SharpTrader™

Fig. 4 – Cotações e gráficos de arbitragem estatística do SharpTrader™

Riscos e limitações

Como qualquer estratégia de trading, a arbitragem estatística envolve riscos. Um dos mais significativos é o “risco de modelo” — a possibilidade de os modelos matemáticos se basearem em premissas incorretas. Além disso, o sucesso da estratégia depende fortemente da velocidade de execução, pois as ineficiências de preço podem desaparecer em milissegundos.

O futuro da arbitragem estatística

À medida que os mercados financeiros se tornam mais eficientes e automatizados, o futuro da arbitragem estatística está no desenvolvimento de algoritmos mais sofisticados, no uso de machine learning e de inteligência artificial. Com o avanço contínuo da tecnologia, a arbitragem estatística continuará a evoluir.

Em conclusão, a arbitragem estatística oferece uma abordagem de trading tecnologicamente avançada, baseada em modelos matemáticos complexos e execução de alta velocidade. Apesar dos desafios e riscos, continua sendo uma estratégia atraente devido ao seu potencial de gerar lucros consistentes com um nível de risco relativamente baixo.

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