XLM / PENGU razão e spread
1 XLM = 24.02 PENGU. Abaixo está o gráfico da razão entre os preços e o Z-Score do spread de regressão. O hedge ratio β é 0.514 e a correlação entre as pernas é 0.63.
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Números principais
em 359 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 0.63, com hedge ratio de 0.51. Os sinais desse par carregam mais ruído do que os de um par bem acoplado.
O spread está a 0.66 desvios padrão da sua média móvel, ou seja, praticamente na própria norma.
Historicamente o spread percorre metade do caminho de volta à média em cerca de 21 dias, então um afastamento aqui tende a se resolver em semanas, não em meses.
A razão atual está no meio da faixa — a 50% do caminho entre a mínima e a máxima dos últimos 359 candles diários.
Perguntas frequentes
Quantos PENGU vale 1 XLM?
1 XLM vale 24.0172 PENGU 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 XLM/PENGU?
Nos últimos 359 candles diários a razão oscilou entre 11.8072 (08.10.2025) e 36.3393 (30.05.2026).
XLM e PENGU são correlacionados?
A correlação dos retornos logarítmicos diários entre XLM e PENGU é 0.63, 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 XLM/PENGU agora?
O Z-Score é 0.66 — 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.
XLM/PENGU serve para um long & short?
A mecânica se sustenta: a correlação é 0.63 e o spread historicamente percorre metade do caminho de volta à média em cerca de 21 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.