Pairs Trading (Statistical Arbitrage): Para Retail Avançado

Pairs trading: long um asset + short outro, capturando convergência em spread. Estratégia clássica de hedge funds. Adaptável a retail com OpenClaw.

A teoria

Dois assets correlacionados (BTC vs ETH, USD/JPY vs USD/CHF) tendem a moverem juntos. Quando spread diverge da média histórica, abrir long no underperformer + short no overperformer. Convergência captura lucro.

Identificar pares

1. Correlation alta (>0.7) histórica
2. Cointegração estatística (Engle-Granger test)
3. Spread stable e mean-reverting

Exemplos:

• BTC vs ETH (correlation ~0.85)
• AAPL vs MSFT (similar sector)
• EUR/USD vs GBP/USD

Entry/Exit signals

• Calcule spread = ratio(A) - ratio(B), normalizado
• Z-score do spread vs histórico (30 dias rolling)
• Entry: |z| > 2 (spread extremo)
• Exit: |z| < 0.5 (convergência)
• Stop loss: |z| > 3 (cointegration broken)

Setup OpenClaw

pairs_trading:
  pairs:
    - [BTC/USDT, ETH/USDT]
    - [EUR/USD, GBP/USD]
  lookback_days: 30
  entry_z: 2.0
  exit_z: 0.5
  stop_z: 3.0
  capital_per_trade: 1000

Riscos

• Cointegração quebra: pares descorrelacionam, spread continua divergindo
• Funding fee em short: caro em perpetuals com funding positivo
• Capital intensivo: precisa 2x position (long + short)

ROI realista

• Bem implementado: 15-25% ao ano
• Sharpe alto (1.5+) — risco baixo
• Drawdowns ocasionais quando pair breaks

Para detalhes técnicos: pesquise "cointegration test" + "ECM" para entender testes formais. 🦞