Correlación y beta en Hyperliquid: cómo cubrir perps (2026)

En resumen: la mayoría de los grandes perps de Hyperliquid se mueven a la vez, así que tener cinco no son cinco apuestas independientes. En nuestra captura del 29 de octubre de 2026 (08:09 UTC), con velas diarias hasta el cierre del 28 de octubre, la correlación a 30 días de los retornos diarios entre BTC y ETH fue de 0,95, y entre BTC y XRP de 0,93. HYPE fue la excepción, con 0,54 frente a BTC. En la práctica, una cartera larga de 50.000 $ repartida a partes iguales entre BTC, ETH, SOL, XRP y DOGE tuvo casi el mismo riesgo diario que la suma de las cinco posiciones, y un corto en BTC eliminó unas dos terceras partes del riesgo de un largo en ETH, pero solo alrededor de una sexta parte del de un largo en HYPE.

La correlación es el dato que los traders ignoran hasta que llega un mal día. Cuando todo lo que tienes cae a la vez, tu cartera "diversificada" se comporta como una sola posición apalancada grande y, en una cuenta con margen cruzado, eso puede acercar todas las posiciones a la liquidación al mismo tiempo. Esta guía explica cómo medir la correlación y la beta en Hyperliquid con la API pública gratuita, da cifras reales y fechadas de seis de los perps más negociados, desarrolla tres ejemplos de cartera y cobertura y termina con un script corto en Python que puedes ejecutar tú mismo, sin cuenta y sin clave de API.

Correlación y beta, explicadas sin rodeos

• La correlación va de −1 a +1. Indica con qué constancia dos monedas se mueven en la misma dirección el mismo día. En +1 siempre se mueven juntas; en 0 no hay relación lineal; en −1 se mueven en sentidos opuestos. No dice nada del tamaño de los movimientos.
• La beta añade el tamaño. La beta de una moneda frente a BTC es la correlación multiplicada por la volatilidad de la moneda dividida entre la de BTC. Una beta de 1,3 significa que, de media en la ventana, la moneda se movió alrededor de un 1,3 % por cada 1 % de BTC.
• La eficacia de una cobertura sale directamente de la correlación. La mejor cobertura con BTC solo puede eliminar la parte de la varianza diaria de una moneda que explica BTC, que es la correlación al cuadrado. El riesgo que queda, medido como desviación típica, es la raíz cuadrada de (1 − correlación²). Con 0,95 queda alrededor del 31 % del riesgo; con 0,54 queda alrededor del 84 %.

Medimos todo sobre retornos logarítmicos diarios de los precios de cierre de los perps del endpoint candleSnapshot de Hyperliquid, en las fechas que comparten las seis monedas, y descartamos el día en curso porque su vela sigue abierta.

Datos reales: matriz de correlación a 30 días del 29 de octubre de 2026

Retornos logarítmicos diarios, 30 días hasta el cierre del 28 de octubre de 2026 (UTC).

	BTC	ETH	HYPE	SOL	XRP	DOGE
BTC	1,00	0,95	0,54	0,85	0,93	0,88
ETH	0,95	1,00	0,65	0,91	0,92	0,93
HYPE	0,54	0,65	1,00	0,66	0,70	0,73
SOL	0,85	0,91	0,66	1,00	0,85	0,88
XRP	0,93	0,92	0,70	0,85	1,00	0,90
DOGE	0,88	0,93	0,73	0,88	0,90	1,00

Destacan cuatro cosas:

• Las grandes son casi una sola operación. Todos los pares entre BTC, ETH, SOL, XRP y DOGE estuvieron en 0,85 o más a 30 días.
• HYPE fue la menos ligada a BTC. 0,54 sigue siendo positivo, así que HYPE solía caer los días en que caía BTC, pero con mucha menos regularidad. Estuvo más correlacionada con DOGE (0,73) y XRP (0,70) que con BTC.
• La moneda más central fue ETH, no BTC. ETH tuvo una correlación de 0,91 o más con BTC, SOL, XRP y DOGE.
• La correlación no es estable. A 90 días (más abajo), la mayoría de los pares fue más baja. Las ventanas cortas reaccionan antes pero tienen más ruido.

Beta frente a BTC: cuánto se movió cada moneda por cada 1 % de BTC

Moneda	Beta vs BTC (30 d)	Volatilidad vs BTC (30 d)	Beta vs BTC (90 d)	Volatilidad vs BTC (90 d)
ETH	1,28	1,36x	1,22	1,37x
HYPE	1,15	2,12x	1,20	1,85x
SOL	1,23	1,44x	1,23	1,48x
XRP	1,42	1,53x	1,59	1,80x
DOGE	1,56	1,77x	1,45	1,73x

HYPE muestra por qué beta y volatilidad son cosas distintas. En un día típico de los últimos 30 se movió más del doble que BTC y, aun así, su beta fue solo de 1,15, porque buena parte de sus movimientos no tuvo nada que ver con BTC. Las desviaciones típicas diarias a 30 días detrás de estas ratios fueron del 1,30 % para BTC, 1,76 % para ETH, 2,75 % para HYPE, 1,87 % para SOL, 1,98 % para XRP y 2,30 % para DOGE. Para convertirlas en distancias de stop, consulta nuestra guía de volatilidad y ATR.

La vista a 90 días

	BTC	ETH	HYPE	SOL	XRP	DOGE
BTC	1,00	0,89	0,65	0,83	0,88	0,83
ETH	0,89	1,00	0,72	0,83	0,79	0,76
HYPE	0,65	0,72	1,00	0,70	0,65	0,58
SOL	0,83	0,83	0,70	1,00	0,78	0,79
XRP	0,88	0,79	0,65	0,78	1,00	0,88
DOGE	0,83	0,76	0,58	0,79	0,88	1,00

A 90 días las grandes siguieron muy ligadas (de 0,76 a 0,89), mientras que el vínculo de HYPE con BTC fue algo mayor (0,65) que en los últimos 30 días. La lección no es una cifra concreta sino un hábito: comprueba la correlación en más de una ventana antes de fiarte de ella y cuenta con que suba en las caídas bruscas, cuando el mercado tiende a moverse como un bloque.

Ejemplo 1: la cartera larga "diversificada"

Supón que tienes cinco largos de 10.000 $ cada uno en BTC, ETH, SOL, XRP y DOGE, 50.000 $ de nocional en total. Con los retornos diarios a 30 días de la captura:

• Sumar la desviación típica diaria de cada posición por separado da unos 922 $.
• La desviación típica de la cartera completa, que tiene en cuenta la correlación, fue de unos 884 $.

La diversificación redujo el riesgo diario solo en torno a un 4 %. A efectos de riesgo, esta cartera se comportó casi como un único largo de 50.000 $ en una moneda unas 1,4 veces más volátil que BTC. Si tu regla es "no arriesgar más de X al día", dimensiona la cartera como una sola posición, no como cinco. Nuestra guía de la calculadora de tamaño de posición explica el cálculo.

Ejemplo 2: cubrir un largo en ETH con un corto en BTC

Tienes un largo de 10.000 $ en ETH y quieres mantener tu visión sobre ETH pero recortar el riesgo de mercado. Con una beta a 30 días de 1,28, la cobertura es un corto en BTC de unos 12.800 $. En la ventana de la captura:

• Desviación típica diaria sin cubrir: unos 176 $.
• Desviación típica diaria cubierta: unos 56 $, alrededor de un 68 % menos, en línea con la correlación de 0,95.

Un par simple neutral en dólares (largo de 10.000 $ en ETH y corto de 10.000 $ en BTC) tuvo una desviación típica diaria de unos 67 $, también muy por debajo de la posición sin cubrir. Ten en cuenta que cubrirse cuesta: pagas comisiones en las dos patas y el funding de la pata corta puede ser positivo o negativo. Nuestra guía del funding rate explica cómo se acumula.

Ejemplo 3: cubrir un largo en HYPE con un corto en BTC

La misma idea con 10.000 $ en HYPE. La beta a 30 días fue de 1,15, así que la cobertura es un corto en BTC de unos 11.500 $. El resultado:

• Desviación típica diaria sin cubrir: unos 275 $.
• Desviación típica diaria cubierta: unos 232 $, solo alrededor de un 16 % menos.

Con una correlación de 0,54, la mayor parte del riesgo diario de HYPE es propio de HYPE y una cobertura en BTC apenas lo toca. Si quieres reducir tu exposición a HYPE, las opciones honestas son una posición más pequeña en HYPE o un stop más ajustado, no una cobertura en otra moneda. Es el error de cobertura más habitual: dar por hecho que un corto en BTC protege cualquier largo en cripto.

Por qué la correlación pesa más con el margen cruzado de Hyperliquid

En una cuenta con margen cruzado, todas las posiciones comparten el mismo colateral. Cuando largos correlacionados caen juntos, las pérdidas no realizadas se acumulan contra un único fondo de margen y todos los precios de liquidación se acercan a la vez. El margen aislado limita el daño de cada posición, pero no cambia que pierdan dinero los mismos días. Lee nuestra guía de margen aislado vs cruzado y la guía de liquidaciones antes de mantener varias posiciones correlacionadas con apalancamiento alto.

Mídelo tú mismo: script en Python

El script usa solo el endpoint público candleSnapshot (una petición por moneda, muy por debajo de los límites de la API). Alinea las monedas en las fechas comunes, descarta la vela diaria sin cerrar e imprime las matrices de correlación a 30 y 90 días, además de la beta y la volatilidad relativa frente a BTC. Cambia COINS por cualquier perp del DEX principal.

import requests, time, math, statistics as st
from datetime import datetime, timezone

API = "https://api.hyperliquid.xyz/info"
COINS = ["BTC", "ETH", "HYPE", "SOL", "XRP", "DOGE"]
WINDOWS = (30, 90)  # look-back windows in daily candles

def candles(coin, days):
    now = int(time.time() * 1000)
    c = requests.post(API, json={"type": "candleSnapshot", "req": {
        "coin": coin, "interval": "1d",
        "startTime": now - (days + 5) * 86_400_000, "endTime": now}}, timeout=20).json()
    return {x["t"]: float(x["c"]) for x in c[:-1]}  # drop today's open candle

def corr(a, b):
    ma, mb = st.mean(a), st.mean(b)
    cov = sum((x - ma) * (y - mb) for x, y in zip(a, b))
    return cov / math.sqrt(sum((x - ma) ** 2 for x in a) * sum((y - mb) ** 2 for y in b))

print("snapshot", datetime.now(timezone.utc).strftime("%Y-%m-%d %H:%M UTC"))
px = {c: candles(c, max(WINDOWS)) for c in COINS}
days = sorted(set.intersection(*(set(p) for p in px.values())))  # common dates only
rets = {c: [math.log(px[c][b] / px[c][a]) for a, b in zip(days, days[1:])] for c in COINS}
print("last close:", datetime.fromtimestamp(days[-1] / 1000, timezone.utc).date())

for w in WINDOWS:
    print(f"\n{w}-day correlation of daily log returns")
    print("      " + "".join(f"{c:>7}" for c in COINS))
    for a in COINS:
        print(f"{a:6}" + "".join(f"{corr(rets[a][-w:], rets[b][-w:]):>7.2f}" for b in COINS))
    print(f"{'coin':6} {'beta vs BTC':>12} {'vol ratio':>10}")
    btc = rets["BTC"][-w:]
    for c in COINS[1:]:
        r = rets[c][-w:]
        beta = corr(r, btc) * st.stdev(r) / st.stdev(btc)
        print(f"{c:6} {beta:>12.2f} {st.stdev(r) / st.stdev(btc):>10.2f}")

Ideas para ampliarlo: usa velas de 4 horas para una lectura más rápida, añade una correlación móvil a 30 días para ver cómo cambia o compara el PnL diario de tu wallet con los retornos de BTC para estimar la beta de tu propio trading. Para más historial y otras fuentes de datos, consulta nuestra guía de datos históricos.

Mira tu exposición real, no solo tus posiciones

La correlación te dice cómo se comportarán tus posiciones juntas; tu cuenta te muestra si está pasando. Hyperfolio es un tracker gratuito y de solo lectura para Hyperliquid: pega una o varias direcciones de wallet (sin claves ni conectar la wallet) y ve en un solo lugar posiciones abiertas, apalancamiento, precios de liquidación, PnL y funding. Si repartes tu trading entre varias wallets, nuestra guía para seguir varias wallets de Hyperliquid explica cómo ver la exposición combinada.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto están correlacionados BTC y ETH en Hyperliquid?

Mucho. En nuestra captura del 29 de octubre de 2026, la correlación de los retornos diarios fue de 0,95 a 30 días y de 0,89 a 90 días. La relación cambia con el tiempo, así que recalcúlala con el script.

¿HYPE está correlacionado con Bitcoin?

Sí, pero de forma débil: 0,54 a 30 días y 0,65 a 90 días en nuestra captura, la más baja de las seis monedas que medimos. Eso convierte a BTC en una mala cobertura para una posición en HYPE.

¿Hyperliquid muestra la correlación en la app?

No. La interfaz de trading y la API de info dan precios y velas, pero no cifras de correlación ni de beta. Se calculan a partir de las velas, como en el script.

¿Qué ventana uso, 30 o 90 días?

Las dos. Treinta días reacciona antes al mercado actual; noventa días es más estable. Si las dos discrepan mucho, trata la relación como poco fiable.

¿Un corto en BTC cubre del todo un largo en una altcoin?

No. Una cobertura en BTC dimensionada por beta solo puede eliminar la parte del riesgo que explica la correlación. En nuestra captura redujo el riesgo diario de un largo en ETH en torno a un 68 %, pero el de un largo en HYPE solo alrededor de un 16 %.

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