Tauroursodeoxycholic acid prevents Bax-induced membrane perturbation and cytochrome C release in isolated mitochondria

Biochemistry, 2003, 42 (10), pp 3070–3080 DOI: 10.1021/bi026979d

Beyond the carry trade: Optimal currency portfolios

Author's Pre-print

Credit default swap (CDS) prediction model & trading strategy

This project focuses on the study of different explanatory models for the behavior of CDS security, such as Fixed-Effect Model, GLS Random-Effect Model, Pooled OLS and Quantile Regression Model. After determining the best fitness model, trading strategies with long and short positions in CDS have been developed. Due to some specifications of CDS, I conclude that the quantile regression is the most efficient model to estimate the data. The P&L and Sharpe Ratio of the strategy are analyzed using a backtesting analogy, where I conclude that, mainly for non-financial companies, the model allows traders to take advantage of and profit from arbitrages.

Evidence of market anomalies in the Eurozone: A practical implementation

A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Master’s Double Degree in Finance and Financial Economics from NOVA – School of Business and Economics and Maastricht University

Trading the differences in expectations between the CDS and bond markets

This paper uses the framework developed by Vrugt (2010) to extract the recovery rate and term-structure of risk-neutral default probabilities implied in the cross-section of Portuguese sovereign bonds outstanding between March and August 2011. During this period the expectations on the recovery rate remain firmly anchored around 50 percent while the instantaneous default probability increases steadily from 6 to above 30 percent. These parameters are then used to calculate the fair-value of a 5-year and 10- year CDS contract. A credit-risk-neutral strategy is developed from the difference between the market price of a CDS of the same tenors and the fair-value calculated, yielding a sharpe ratio of 3.2

Aplicação da teoria moderna do portfólio à selecção de canais de marketing digital

O intuito desta dissertação é investigar em que medida a Teoria Moderna do Portfólio pode ser aplicada à selecção de um portfólio de canais ou de tácticas de Marketing Digital, de modo a obter o melhor compromisso entre o retorno esperado do investimento e o respectivo risco. Anteriores aplicações da teoria do portfólio ao Marketing, enquanto meio de racionalizar a selecção do portfólio, concentraram-se no uso deste modelo em decisões relacionadas com portfólios de produtos, de clientes e segmentos de clientes, de formatos de retalho e de promoções de preço. Não se encontraram evidências de que a abordagem proposta neste texto tenha já sido tentada. A evolução tecnológica nas últimas duas décadas trouxe a adopção generalizada de smartphones e tablets e também a revolução da internet, originando a proliferação do e-mail, dos blogs e dos sites de redes sociais. Devido à infinidade de meios para chegar aos consumidores, os marketers enfrentam actualmente grandes desafios no planeamento e na definição das suas estratégias de Marketing. Em resposta, consultoras detêm ferramentas para a análise de portfólios de canais de Marketing que permitem às empresas e aos marketers, em particular, melhorar o desempenho da sua actividade e maximizar o rendimento da sua despesa de Marketing. Contudo, além de dispendiosas e estritamente analíticas, estas ferramentas são muito sofisticadas, baseando-se em algoritmos e raciocínios complexos que nem sempre são evidentes para os marketers, o que dificulta a sua compreensão e consequentemente a sua adopção. Sem uma ferramenta de análise, é frequente os marketers fundamentarem as suas decisões nos resultados das campanhas online anteriores, registados pelas Web Analytics, e na sua experiência profissional. Assim, crê-se que a Teoria Moderna do Portfólio, baseando-se em conceitos estatísticos simples, possa representar para os marketers uma ferramenta útil no apoio à selecção do conjunto de canais ou de tácticas de Marketing Digital que melhor se adequa aos interesses e aos objectivos estratégicos das organizações. A Teoria Moderna do Portfólio tem como principais vantagens a análise e selecção de portfólios com base na sua combinação de retorno esperado e risco de investimento (retorno ajustado ao risco), por oposição a considerar exclusivamente o retorno esperado, e a simplicidade estatística do modelo, por oposição aos softwares das consultoras. O presente estudo fundamentou-se na literatura existente acerca da Teoria Moderna do Portfólio, concebida em 1952 por Harry Markowitz, bem como no conceito de Sharpe Ratio, por William Sharpe, tendo-se revisto também conceitos genéricos de Marketing e Marketing Digital. Dado que a medição do retorno financeiro do investimento em Marketing – central ao estudo – não é tão linear quanto a medição dos retornos de activos financeiros, revelou-se necessário introduzir algumas alterações à teoria do portfólio original. Estas alterações tomaram em consideração as principais conclusões dos estudos anteriores sobre a aplicação do modelo a outras áreas. Para desenvolver o modelo proposto, utilizou-se o Microsoft Excel. Seguidamente, procedeu-se à sua prova de conceito através de uma abordagem empírica, utilizando dados de uma empresa portuguesa de Marketing Digital. Concluiu-se que é possível aplicar a Teoria Moderna do Portfólio à selecção de canais ou tácticas de Marketing Digital de uma empresa, com as devidas adaptações, para determinar as parcelas do orçamento de comunicação de uma organização a alocar a cada tipo de canal ou táctica.

Introducing spin-off stocks into the NSP’s risk parity strategy

Field lab: Nova Student Portfolio

Trading the changes of stock market index composition: Evidence from European markets

This paper studies the changes in European stock market indexes composition from 1995 to 2015. It was found that there are mixed price effects producing abnormal returns around the effective replacement of added and deleted stocks. The price pressure hypothesis seems to hold for added stocks in some indexes but not for deleted stocks as there is not a clear inversion of behaviour after the replacement. Finally, the building and back testing of a trading strategy aiming to capture some of those abnormal returns shows it yields a Sharpe Ratio of 1.4 and generates an annualised alpha of 11%.

Using artificial neural networks to generate trading signals for crude oil, copper and gold futures

In this thesis, a feed-forward, back-propagating Artificial Neural Network using the gradient descent algorithm is developed to forecast the directional movement of daily returns for WTI, gold and copper futures. Out-of-sample back-test results vary, with some predictive abilities for copper futures but none for either WTI or gold. The best statistically significant hit rate achieved was 57% for copper with an absolute return Sharpe Ratio of 1.25 and a benchmarked Information Ratio of 2.11.

Carry and trend-following strategies

Recent research has shown that carry and trend strategies when combined lead to significant risk-adjusted returns that can be very attractive to investors, at a low cost with small and positive skewness. This study proposes to combine both carry and trend-following, considering a data set of ten years (09/2005-09/2015), within a portfolio composed by three major asset classes: currencies, commodities and equity indices. Following a futures-based methodology, the obtained results show that, indeed, the strategy results inevitably in higher returns and greater sharpe ratios for every asset class in study. This outcome results from the fact that trend proved to provide a significant hedge to the downside risk that carry is exposed to.

Searching for return: How Google search engine query data can beat the market

Throughout the last years technologic improvements have enabled internet users to analyze and retrieve data regarding Internet searches. In several fields of study this data has been used. Some authors have been using search engine query data to forecast economic variables, to detect influenza areas or to demonstrate that it is possible to capture some patterns in stock markets indexes. In this paper one investment strategy is presented using Google Trends’ weekly query data from major global stock market indexes’ constituents. The results suggest that it is indeed possible to achieve higher Info Sharpe ratios, especially for the major European stock market indexes in comparison to those provided by a buy-and-hold strategy for the period considered.