Pairs trading com criptomoedas: avaliação de estratégias econométricas e empíricas
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Data
2025-07-21
Autores
Orientador(res)
Maranhão, André Nunes
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Resumo
Este estudo investiga a aplicação de estratégias de pairs trading no mercado de criptomoedas, com foco nas interações entre Bitcoin (BTC) e Ethereum (ETH), os dois principais ativos digitais em valor de mercado. O objetivo central é avaliar a eficiência e robustez de diferentes abordagens quantitativas de negociação long-short em um ambiente caracterizado por alta volatilidade, rápida evolução e assimetrias informacionais. Abrange-se o período de 2009 a 2025, com dados diários, utilizando aparato econométrico rigoroso, incluindo testes de estacionariedade (ADF), cointegração de Johansen, causalidade de Granger, cálculo de half-life, filtro de Kalman e modelos GARCH univariado e multivariado. São implementadas seis estratégias distintas de pairs trading, variando em sofisticação, desde modelos tradicionais até abordagens adaptativas com estimação dinâmica e volatilidade condicional. Os resultados evidenciam relações de equilíbrio de longo prazo entre BTC e ETH, com reversão à média em diferentes configurações. Estratégias com parametrização dinâmica, como GARCH univariado e multivariado, destacam-se por maior capacidade preditiva, melhor relação risco-retorno e taxa de acerto superior às abordagens convencionais. As métricas analisadas como win rate, profit factor e Sharpe ratio indicam que modelos adaptativos oferecem vantagens competitivas no ambiente cripto. A dissertação contribui para a literatura acadêmica e para a prática de gestão de ativos digitais, demonstrando que abordagens sistemáticas e quantitativas são efetivas em mercados voláteis. Adicionalmente, aprofunda a discussão sobre a causalidade entre pares de criptoativos, especialmente na identificação da direção dos fluxos de informação entre BTC e ETH. Testes de causalidade, como o de Granger, mostram que a correta determinação da direção causal é crucial para estratégias eficazes, evitando relações espúrias ou inversão de causalidade, que podem comprometer a assertividade operacional e a avaliação de risco. Assim, o estudo evidencia a relevância e o impacto direto da causalidade na robustez e eficiência dos modelos aplicados ao mercado de criptoativos.