This work develops a statistical arbitrage model which was tested on the Brazilian stock market. Prices were modeled using VECM (Vector Error Correction Models) to create a self-financing, market-neutral, long/short trading strategy. In this strategy, deviations in the long-term equilibrium of prices are identified in order to create buy and sell signals. Portfolios with common trends were selected by means of Principal Component Analysis. The viability of this strategy was empirically addressed using simulations on these portfolios. Its performance was also compared to other long/short trading strategies and were all analyzed in terms of returns, volatility and statistical arbitrage opportunities. The methodology used in this paper shows good results for modeling prices, and though all trading strategies offer considerable gains for the investor, the proposed strategy stands out by presenting statistical arbitrage.Neste trabalho foi construído um modelo de arbitragem estatística, aplicado e testado no mercado brasileiro de ações. As séries de preços foram modeladas usando a técnica de VECM (Vector Error Correction Models) para aplicar uma estratégia de compra e venda de ações long-short, autofinanciável e neutra ao mercado. Nesta estratégia, os desvios no equilíbrio a longo prazo dos preços são identificados para criar sinais de compra e venda. Foi utilizada a técnica de componentes principais para a seleção de portfólios com tendências comuns. A viabilidade desta estratégia foi abordada empiricamente usando simulações nessas carteiras. Seu desempenho também foi comparado com outras estratégias de negociação do tipo long-short e todas foram analisados em termos de retornos, volatilidade e oportunidades de arbitragem estatística. Em cada estratégia os resultados mostram que a técnica proposta é adequada para a modelagem dos portfólios, e todas as estratégias testadas foram capazes de agregar valor para o investidor. A estratégia proposta destaca-se por apresentar arbitragem estatística.