PYTH / U razão e spread
1 PYTH = 0.0937031 U. Abaixo está o gráfico da razão entre os preços e o Z-Score do spread de regressão. O hedge ratio β é -236.632 e a correlação entre as pernas é -0.09.
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Números principais
em 276 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
O hedge ratio ajustado é negativo: na janela analisada PYTH e U se moveram em direções opostas. Um long & short pressupõe que as pernas andem juntas, então essa combinação não se qualifica como par.
O spread está 3.18 desvios padrão acima da sua média móvel — PYTH está caro em relação a U para os padrões desta janela.
Historicamente o spread percorre metade do caminho de volta à média em cerca de 14 dias, então um afastamento aqui tende a se resolver em semanas, não em meses.
A razão atual está na parte alta da sua faixa — a 100% do caminho entre a mínima e a máxima dos últimos 276 candles diários.
Perguntas frequentes
Quantos U vale 1 PYTH?
1 PYTH vale 0.0937031 U 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 PYTH/U?
Nos últimos 276 candles diários a razão oscilou entre 0.0321775 (09.06.2026) e 0.0937031 (15.10.2026).
PYTH e U são correlacionados?
A correlação dos retornos logarítmicos diários entre PYTH e U é -0.09, o que representa um vínculo fraco. 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 PYTH/U agora?
O Z-Score é 3.18 — o spread está esticado além de dois desvios padrão. Ele mede a que distância o resíduo da regressão log(A) − β·log(B) está da sua média móvel, em desvios padrão.
PYTH/U serve para um long & short?
Não. O hedge ratio ajustado é negativo, ou seja, as pernas se moveram em direções opostas na janela — a construção neutra em relação ao mercado, da qual o long & short depende, não se sustenta aqui.
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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.