Por que a Correlação é Importante ao Construir o Seu Portfólio de Criptomoedas

Pare de adivinhar sobre as relações de ativos

Quando possui várias criptomoedas ou uma mistura de ativos cripto e tradicionais, está a fazer uma suposição: que eles não se movem todos na mesma direção. Mas será que sabe realmente? O coeficiente de correlação responde a essa questão com um único número entre -1 e 1. Perto de 1 significa que sobem e descem juntos; perto de -1 indica que se movem em direções opostas; próximo de 0 significa que não há um padrão claro. Esse número pode evitar que tenha uma carteira mal diversificada.

A matemática por trás disto (mantenha simples)

Na sua essência, a correlação mede como uma variável muda quando outra muda. A fórmula: divide-se a covariância de dois ativos pelo produto dos seus desvios padrão. O resultado? Uma métrica padronizada que funciona para qualquer par, seja comparando Bitcoin com Ethereum ou ações com obrigações.

Passo a passo com números reais:

Pegue quatro pontos de dados para o Ativo X e o Ativo Y:

• X: 2, 4, 6, 8
• Y: 1, 3, 5, 7

Calcule a média de cada série. Encontre as diferenças em relação à média para cada valor. Multiplique as diferenças pareadas e some-as (essa é a sua covariância no numerador). Calcule os desvios padrão. Divida a covariância pelo produto dos desvios padrão. Aqui, obteria um r muito próximo de 1—uma relação positiva quase perfeita.

Na prática de investimento, o software faz isso. Você só precisa de entender o que o número significa.

Três formas de medir a correlação

Correlação de Pearson captura relações lineares entre variáveis contínuas—é o padrão que a maioria usa. Funciona melhor quando os dados seguem uma distribuição normal.

Coeficiente de correlação de posto de Spearman entra em cena quando as relações não são estritamente lineares. Ele classifica os dados primeiro, depois mede o padrão monotônico. Se os retornos de Bitcoin e altcoins não se moverem numa linha reta, mas ainda assim subirem e descerem juntos, Spearman muitas vezes conta uma história melhor.

Coeficiente de correlação de posto de Kendall é outra opção baseada em classificação, às vezes mais confiável com amostras pequenas ou empates nos dados. Nos mercados cripto com oscilações extremas de preço, as correlações de posto muitas vezes superam o Pearson.

A conclusão: Pearson só captura movimentos lineares. Se os ativos tiverem relações curvas ou escalonadas, os métodos de correlação por posto revelam o que o Pearson não consegue.

Interpretando os números: o que conta como “relacionado”?

• 0.0 a 0.2: ligação negligenciável
• 0.2 a 0.5: relação fraca
• 0.5 a 0.8: moderada a forte
• 0.8 a 1.0: quase em sincronia
• Valores negativos (-1 a 0) indicam movimento inverso; -0.7 sugere forte correlação negativa

Mas o contexto importa. A pesquisa em cripto pode aceitar limiares mais baixos do que em experimentos de física. As ciências sociais toleram dados mais confusos. Pergunte a si mesmo: para a sua estratégia, que nível de correlação realmente altera a sua decisão?

O tamanho da amostra muda tudo

Uma correlação de 50 observações tem mais peso do que uma de 5. Com amostras pequenas, o ruído aleatório pode parecer uma relação real. Sempre calcule o valor p ou o intervalo de confiança—isso indica se a correlação é provavelmente real ou apenas sorte. Amostras grandes tornam até correlações fracas estatisticamente significativas.

Onde as correlações falham

Correlação não é causalidade. Dois ativos podem mover-se juntos porque um terceiro fator impulsiona ambos. Petróleo e ações de companhias aéreas sobem juntos, mas nenhum causa o outro—a procura é que faz isso.

Pearson não captura curvas. Os ativos podem ter relações não lineares fortes, mas mostrar valores baixos de Pearson.

Outliers distorcem o resultado. Um pico extremo de preço pode alterar drasticamente o r. Limpe seus dados primeiro.

Distribuições importam. Dados não normais ou variáveis categóricas quebram as suposições do Pearson. Use correlações por posto ou outras técnicas.

As correlações mudam. A relação que mediu no ano passado pode não valer agora. Os regimes de mercado mudam. As correlações disparam durante crashes, destruindo a diversificação quando mais precisa dela.

Como os investidores usam isso na prática

Construa carteiras melhores combinando ativos com baixa correlação. Quando duas posições se movem independentemente ou inversamente, juntas são mais suaves do que isoladamente. Isto é diversificação em ação.

Exemplos:

• Ações dos EUA e obrigações do Tesouro historicamente mostram baixa ou negativa correlação—obrigações amortecem quedas de ações
• Preços do petróleo e ações de tecnologia muitas vezes se movem separadamente, reduzindo a volatilidade ao possuir ambos
• Bitcoin e ações de grande capitalização tiveram baixa correlação por anos; isso enfraqueceu em mercados de baixa
• Soluções Layer-2 e o próprio Bitcoin mostram uma variância de correlação surpreendente

Traders usam correlação para pares de negociação e hedge. Equipes quantitativas monitoram correlações móveis para detectar mudanças de regime e reequilibrar posições quando as relações se rompem.

Faça você mesmo o cálculo

No Excel: Use =CORREL(intervalo1, intervalo2) para um único par. Para múltiplos ativos, ative o Analysis ToolPak, vá em Data Analysis, escolha Correlação, e deixe que construa uma matriz de todas as relações pares.

Dica profissional: Verifique seus dados brutos quanto a outliers primeiro. Alinhe seus intervalos. Certifique-se de marcar corretamente os cabeçalhos. Uma correlação ruim por dados ruins é pior do que nenhuma correlação.

R versus R-quadrado: saiba a diferença

R (o coeficiente de correlação) mostra a força e direção de uma ligação linear. Um valor de 0.7 indica que as variáveis se movem bastante juntas.

R-quadrado (R²) é R multiplicado por ele mesmo. Diz qual fração das mudanças de uma variável pode ser prevista a partir da outra usando uma linha reta. Se R = 0.7, então R² = 0.49, ou seja, 49% da variação é explicada.

Na prática: R mostra quão próximo está a relação; R² mostra quão previsível uma variável se torna a partir da outra.

Mantenha as correlações atualizadas

As correlações mudam à medida que os mercados evoluem. Recalcule-as periodicamente, especialmente após grandes mudanças como novas regulações, crashes rápidos ou anúncios de tecnologia revolucionária. Trace correlações móveis ao longo do tempo para identificar tendências.

Usar dados de correlação desatualizados pode arruinar uma estratégia de hedge ou destruir sua diversificação exatamente quando mais precisa dela.

Sua lista de verificação de ações

Antes de confiar em qualquer correlação:

• Plote os dados brutos num gráfico de dispersão—uma relação linear parece plausível?
• Procure por outliers e decida se deve excluí-los ou ajustá-los
• Verifique se os tipos de dados correspondem ao método de correlação (por posto para dados não normais, Pearson para dados contínuos normais)
• Calcule a significância estatística, especialmente com menos de 30 observações
• Acompanhe correlações móveis para detectar quebras na relação

A conclusão

O coeficiente de correlação transforma uma nuvem confusa de pontos de dados numa única número interpretável. É uma ferramenta rápida e prática para identificar se duas variáveis se movem juntas. Mas tem suas limitações: não prova causalidade, ignora relações curvas, é afetado por outliers e pelo tamanho da amostra.

Trate a correlação como seu ponto de partida, não sua linha de chegada. Combine-a com gráficos de dispersão, medidas alternativas como correlações por posto, e testes de significância estatística. Essa combinação oferece a clareza para construir carteiras melhores e tomar decisões de hedge mais inteligentes.