Correlação no trading: correlações positivas, negativas e variáveis

O que é correlação no trading e como diferem as correlações positivas, negativas e variáveis?

Resposta curta: A correlação no trading mede a força e a direção da relação entre os retornos de dois instrumentos ao longo de um período definido. Correlação positiva significa que os retornos tendem a variar juntos; correlação negativa significa que tendem a variar em sentidos opostos. As correlações podem mudar conforme as condições de mercado se alteram, por isso as relações históricas não devem ser tratadas como sinais de trading fixos.

O que a correlação mede no trading?

A correlação descreve como duas variáveis variam em conjunto. No trading, uma medida comum é o coeficiente de correlação de Pearson, geralmente escrito como r, calculado a partir de dois conjuntos de retornos em intervalos correspondentes.

Um retorno é uma variação de preço expressa em relação ao preço inicial. Se um instrumento sobe de 100 para 102, o seu retorno simples é de 2%. Usar retornos ajuda a comparar instrumentos com níveis de preço diferentes.

Para este fim, correlacionar níveis de preço brutos pode ser enganoso: duas séries não relacionadas podem parecer estreitamente ligadas porque ambas têm tendência ao longo do tempo. A correlação dos retornos costuma ser um ponto de partida mais útil para examinar se os seus movimentos estão relacionados.

A correlação de Pearson mede uma relação linear. Não estabelece que um mercado faz o outro mover-se, não identifica qual mercado se move primeiro nem especifica quantos pontos um instrumento deve mover-se quando o outro muda.

O que significam correlação positiva, negativa e zero?

Correlação positiva significa que os retornos tendem a variar juntos ao longo das observações. Correlação negativa significa que tendem a variar em sentidos opostos. Mais precisamente, o cálculo compara cada retorno com a média da sua própria série; não se limita a contar as sessões em que ambos os preços sobem ou descem.

Valores mais próximos de −1 ou de +1 indicam uma relação linear mais forte. Valores mais próximos de zero indicam uma relação mais fraca. Rótulos como “forte” ou “moderada” dependem do contexto, do tamanho da amostra e do uso pretendido; não existe um limite universal no trading.

A correlação variável descreve como a estimativa evolui ao longo do tempo. Pode reforçar-se, enfraquecer ou mudar de sinal.

Por que mudam as correlações?

As correlações mudam quando mudam as forças que influenciam os mercados. A exposição partilhada a uma moeda, às taxas de juro ou ao apetite pelo risco dos investidores pode dominar um período. Um evento empresarial, um choque de oferta ou uma política diferente dos bancos centrais pode dominar outro.

A inflação também pode alterar as relações entre ativos. Um estudo do Banco de Compensações Internacionais de dezembro de 2023 documentou que a correlação entre os retornos das ações e das obrigações do governo dos EUA se tornou positiva desde meados de 2021. Explicou como a inflação e o aperto monetário esperado podem pressionar ambas as classes de ativos. Trata-se de um exemplo histórico, não de uma leitura atual da correlação.

O ouro e o dólar dos EUA também não têm uma relação permanentemente negativa. O World Gold Council documentou um período de correlação positiva entre o ouro e o dólar na sua análise de maio de 2022. Fatores diferentes podem afetar ambos os mercados ao mesmo tempo.

Uma estimativa também pode mudar sem uma alteração económica duradoura. Uma amostra curta ou alguns movimentos invulgarmente grandes podem alterar o resultado. Um coeficiente que muda é, portanto, um motivo para examinar os dados e o contexto de mercado, não uma prova de que um novo regime começou.

Como podem os traders medir e acompanhar a correlação?

Uma leitura útil da correlação precisa de quatro detalhes: os instrumentos, a frequência dos retornos, a extensão do período de observação e a data da medição. “Estes mercados estão correlacionados” é incompleto sem eles.

1. Escolha observações correspondentes. Compare retornos nos mesmos intervalos, usando carimbos de data/hora consistentes. Horários de fecho de mercado diferentes, feriados ou observações em falta podem distorcer a comparação.
2. Calcule os retornos de forma consistente. Um retorno percentual simples é (preço atual ÷ preço anterior − 1) × 100. Sessenta retornos diários exigem 61 observações de preço consecutivas para cada instrumento.
3. Calcule o coeficiente. Com 60 retornos alinhados em cada coluna da folha de cálculo, =CORREL(B2:B61,C2:C61) calcula a correlação de Pearson. As séries de entrada têm de variar; uma série com desvio-padrão zero tem correlação indefinida.
4. Compare e atualize as janelas. Recalcule à medida que chegam novas observações e compare uma janela mais curta com uma mais longa.

A frequência de amostragem e a extensão do período de observação são escolhas diferentes. Retornos horários versus diários alteram o movimento medido. Vinte versus 60 observações diárias alteram o historial incluído.

A correlação móvel usa uma janela deslizante: a observação mais recente entra e a mais antiga sai. Uma janela curta responde rapidamente, mas pode flutuar bastante. Uma janela mais longa suaviza algumas flutuações, mas pode ocultar uma mudança recente.

Por exemplo, um par hipotético de instrumentos pode mostrar +0.82 em 60 retornos diários e +0.24 nos últimos 20. A amostra recente mostra uma relação linear mais fraca. Estes números ilustrativos não estabelecem por que enfraqueceu nem qual leitura descreverá o futuro.

Como afetam os instrumentos correlacionados as operações abertas?

A correlação entre instrumentos é apenas parte do cálculo da exposição. As posições compradas e vendidas reagem de forma diferente ao mesmo movimento subjacente de preço.

Esta tabela pressupõe posições direcionais simples e uma relação que persiste. Não considera tamanhos, volatilidade, especificações de contrato ou custos diferentes. A mesma correlação pode produzir resultados monetários muito diferentes em contas diferentes.

Por exemplo, uma posição comprada em EUR/USD beneficia da força do euro face ao dólar. Uma posição vendida em USD/CHF beneficia da fraqueza do dólar face ao franco. Ambas as posições incluem, portanto, exposição a um dólar mais fraco. Se os dois pares tiverem correlação negativa de retornos no período medido, tomar direções de operação opostas pode reforçar a exposição em vez de a compensar.

Para clientes de uma corretora multiativos como a NordFX, a questão prática é saber se várias posições abertas dependem do mesmo resultado de mercado. Contar instrumentos, por si só, não mostra quão diversificada está a conta.

Como é o risco de correlação na prática?

Considere uma conta hipotética com 10 000 $ de capital. Um trader abre posições compradas em EUR/USD e GBP/USD. Cada posição é dimensionada de modo que uma execução ao preço de stop planeado perderia 50 $, antes de custos de trading.

Se o dólar se fortalecer face a ambas as moedas, ambos os pares caem e ambas as posições podem perder. Os símbolos diferem, mas as operações partilham exposição ao dólar.

O total de 100 $ resulta da soma das duas perdas planeadas. A correlação não reduz essa soma, e um coeficiente não dá a probabilidade de ambos os stops serem atingidos. As perdas reais podem exceder os valores planeados por causa de gaps, derrapagem (slippage) ou custos.

A decisão diz, portanto, respeito à exposição combinada: se os tamanhos das posições e o fator comum se ajustam aos limites de risco da conta. Este exemplo é aritmética para ilustração, não uma alocação recomendada nem uma previsão.

Que erros devem os traders evitar?

1. Tratar a correlação como taxa de sucesso. Um coeficiente não é uma probabilidade de ganho nem a percentagem de movimentos de preço coincidentes.
2. Confundir correlação com a dimensão do movimento. Instrumentos altamente correlacionados podem ter volatilidade diferente. Tamanhos de lote iguais não criam necessariamente uma exposição monetária equilibrada.
3. Usar dados desajustados ou desatualizados. Carimbos de data/hora, frequências ou leituras desatualizadas diferentes podem responder a uma pergunta diferente da relevante para a operação.
4. Presumir que uma correlação baixa elimina o risco. Um coeficiente histórico próximo de zero não exclui perdas partilhadas, dependência não linear ou um aumento futuro da correlação.
5. Esperar que toda a divergência se feche. O co-movimento histórico por si só não prova um spread de preço estável nem garante que dois mercados regressarão a uma relação anterior.

Perguntas frequentes

O que significa uma correlação de 0,7?

Indica uma relação linear positiva nos dados medidos, mais próxima de +1 do que de zero. Não significa que os instrumentos se movam no mesmo sentido 70% das vezes. A interpretação depende também da amostra e da frequência dos retornos.

Pode uma correlação positiva tornar-se negativa?

Sim. Alterações nas condições económicas ou em fatores específicos do mercado podem inverter uma relação. A seleção da amostra também pode alterar a estimativa, por isso compare períodos e examine os dados subjacentes antes de tirar uma conclusão.

Quais são os pares de moedas mais correlacionados?

Não existe um ranking permanente. Pares que partilham uma moeda ou fatores económicos podem estar estreitamente relacionados, mas o ranking depende da data de medição, da frequência e do período de observação. Qualquer lista dos “mais correlacionados” deve indicar esses detalhes.

O ouro e o dólar dos EUA estão sempre correlacionados negativamente?

Não. A sua relação varia, e ambos podem subir ou descer no mesmo período. A série de retornos e a janela de medição importam mais do que uma regra fixa sobre a relação entre eles.

Uma correlação negativa garante uma cobertura?

Não. O efeito depende da direção da operação, do tamanho, da volatilidade e de a relação persistir. Comprar um instrumento negativamente correlacionado e vender o outro pode reforçar a exposição.

Qual é o melhor intervalo de tempo para a análise de correlação?

Não existe uma escolha universalmente melhor. Use uma frequência de retornos relevante para o período de detenção e compare mais do que uma extensão de período de observação. Uma estimativa de correlação diária pode não descrever uma relação intradiária.

Pode a correlação prever o próximo movimento de preço?

Não por si só. Um coeficiente de correlação descreve uma relação medida; não estabelece causalidade, uma relação de antecedência–atraso nem um sinal de entrada fiável. Qualquer uso preditivo exige testes separados.

O que devem os traders retirar da análise de correlação?

A correlação é útil quando o seu contexto é explícito: o que foi medido, em que intervalos e período, e como o resultado se relaciona com as posições reais. Rever esses detalhes juntamente com o tamanho, a volatilidade e os fatores de mercado comuns pode revelar exposição concentrada. O coeficiente continua a ser uma estimativa histórica, e a sua relevância tem de ser reavaliada à medida que as condições mudam.