EXECUTIVE SUMMARY: A arbitragem estatística via Pairs Trading é uma estratégia consolidada na gestão quantitativa de portfólios. Investigou-se a aplicação de Machine Learning não supervisionado para seleção de pares de ativos, comparando seu desempenho com a abordagem clássica de Cointegração no mercado financeiro brasileiro. Dados históricos da B3, de 2004 a 2025, foram coletados e processados por validação walk-forward. A metodologia de Machine Learning combinou Análise de Componentes Principais (PCA) e o algoritmo DBSCAN para identificar clusters de ativos, enquanto a abordagem Baseline utilizou a Cointegração Clássica setorial. Testes T de Welch e de Levene foram aplicados para inferência estatística. Os resultados indicaram que, embora a diferença nos retornos médios diários não tenha sido estatisticamente significativa (p = 0,656), a estratégia de Machine Learning alcançou retorno acumulado superior (202,48% vs. 157,24%) e menor volatilidade anualizada (4,29% vs. 4,62%) em comparação com a Baseline. O Teste de Levene sugeriu uma tendência de redução de risco (p = 0,066) pela abordagem de Machine Learning. Concluiu-se que o pipeline de Machine Learning aprimorou a qualidade dos pares selecionados, resultando em um portfólio com menor volatilidade e maior retorno acumulado em horizontes longos, sem necessariamente prever retornos superiores em termos estatísticos diários.
@article{pereira2026pairtrading_revistaes,title={Pair Trading com Machine Learning no Mercado Brasileiro: uma Comparação com a Abordagem Clássica de Cointegração},author={Pereira, Pablo Diego de Albuquerque and Santos, Diego Pedroso dos},journal={Revista Estratégias e Soluções},issn={2675-6528},publisher={Instituto Pecege,},year={2026},month=sep,doi={10.22167/2675-6528-202602302},url={https://revistaes.com.br/artigos/pair-trading-com-machine-learning-no-mercado-brasileiro-uma-comparacao-com-a-abordagem-classica-de-cointegracao},}
EXECUTIVE SUMMARY: Monografia de conclusão do MBA em Data Science e Analytics pela USP/ESALQ. Estudo comparativo rigoroso entre a abordagem econométrica clássica de cointegração (Engle-Granger e Johansen) e modelos supervisionados de Machine Learning aplicados a estratégias quantitativas de arbitragem estatística no mercado de ações brasileiro (B3).
@article{pablo2026pairtrading,title={Pair Trading com Machine Learning no Mercado Brasileiro: Uma Comparação com a Abordagem Clássica de Cointegração},author={Pereira, Pablo Diego de Albuquerque and Santos, Diego Pedroso dos},supervisor={Santos, Diego Pedroso dos},year={2026},publisher={Universidade de São Paulo (USP / ESALQ),},}
EXECUTIVE SUMMARY: The present work aims to present an introduction to the study of cryptocurrencies, focusing on Bitcoin, the first cryptocurrency created. The basic concepts of cryptography, the technology behind cryptocurrencies, and the functioning of Bitcoin will be presented. The main challenges faced by Bitcoin and the main criticisms made to it will also be presented.
@article{pablo2019criptomoedas,title={Criptomoedas: seriam essas formas viáveis de dinheiro?},author={Pereira, Pablo Diego de Albuquerque},supervisor={Mathias, João Felippe Cury Marinho},year={2019},url={https://pantheon.ufrj.br/handle/11422/11747},publisher={Universidade Federal do Rio de Janeiro,},}
@inproceedings{pablo2017criptomoedas_siac,title={Criptomoedas - Formas Viáveis de Dinheiro? Uma Breve Análise das Características e Funções da Moeda Comparada às Moedas Eletrônicas},author={Pereira, Pablo Diego de Albuquerque and Barreiros, Daniel P.},booktitle={8ª Semana de Integração Acadêmica da UFRJ (SIAC) / XXXIX JICTAC},year={2017},pages={97},publisher={Universidade Federal do Rio de Janeiro,},}
@inproceedings{pablo2012jictac,title={Paradigmas da Atitude Empreendedora: Uma Análise dos Elementos que Facilitam a Criação de Novos Negócios de TICs no Brasil},author={Pereira, Pablo Diego de Albuquerque and Rovere, Renata Lèbre La},booktitle={XXXIV Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural (JICTAC)},year={2012},pages={526},publisher={Universidade Federal do Rio de Janeiro,},}
