ARB / PYTH razão e spread
1 ARB = 2.251 PYTH. Abaixo está o gráfico da razão entre os preços e o Z-Score do spread de regressão. O hedge ratio β é 0.932 e a correlação entre as pernas é 0.65.
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Números principais
em 988 candles diários
Como cada um desses números é calculado: spread de regressão, hedge ratio, Z-Score do spread, meia-vida, correlação.
O que os números dizem
As pernas andam juntas apenas moderadamente — a correlação dos retornos logarítmicos diários é 0.65, com hedge ratio de 0.93. Os sinais desse par carregam mais ruído do que os de um par bem acoplado.
O spread está a -0.32 desvios padrão da sua média móvel, ou seja, praticamente na própria norma.
A reversão é lenta: o spread precisa de aproximadamente 30 dias para percorrer metade do caminho de volta à média. A posição teria de ser mantida por muito tempo.
A razão atual está no meio da faixa — a 26% do caminho entre a mínima e a máxima dos últimos 988 candles diários.
Perguntas frequentes
Quantos PYTH vale 1 ARB?
1 ARB vale 2.25059 PYTH pelas últimas cotações das exchanges. O número é a razão entre os dois preços em USDT e é atualizado a cada minuto.
Qual é a faixa de ARB/PYTH?
Nos últimos 988 candles diários a razão oscilou entre 1.36081 (31.10.2024) e 4.82317 (24.08.2025).
ARB e PYTH são correlacionados?
A correlação dos retornos logarítmicos diários entre ARB e PYTH é 0.65, o que representa um vínculo moderado. Usamos retornos logarítmicos em vez de preços: dois ativos em alta se correlacionam quase por padrão, o que importa é o movimento conjunto dia a dia.
Qual é o Z-Score do spread de ARB/PYTH agora?
O Z-Score é -0.32 — o spread está dentro da sua faixa habitual. Ele mede a que distância o resíduo da regressão log(A) − β·log(B) está da sua média móvel, em desvios padrão.
ARB/PYTH serve para um long & short?
A mecânica se sustenta: a correlação é 0.65 e o spread historicamente percorre metade do caminho de volta à média em cerca de 30 dias. Isso descreve o comportamento passado, não é previsão nem recomendação.
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Todos os números são calculados a partir de dados das exchanges e descrevem o comportamento passado. Nada aqui é recomendação de investimento.