30 resultados para Pairs trading

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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Esta dissertação estuda a aplicação da estratégia Pairs Trading no mercado acionário brasileiro. Envolve basicamente a identificação de pares de ações que tenham movimentos de preço semelhantes e posteriormente a operação do diferencial entre seus preços. É possível observar no mercado a existência de um valor de equilíbrio de longo prazo para alguns pares de ações e quando o diferencial divergir de certa quantidade pré-definida opera-se o diferencial no intuito de que o mesmo retorne ao seu valor de equilíbrio de longo prazo, ou seja, espera-se que ocorra uma reversão à média do diferencial. A metodologia para a identificação desses pares de ações que descrevem movimentos semelhantes vem do conceito de cointegração. Essa metodologia é aplicada sobre as ações do índice Bovespa de 04-Jan-1993 a 30-Jun-2005. Inicialmente é feita uma pré-seleção dos pares de ações via correlação, ou medida de distância. Para a seleção final é feito o teste de cointegração, onde é utilizado o método de Dickey-Fuller aumentado (Augmented Dickey-Fuller test – ADF) para verificar a existência de raiz unitária da série de resíduo da combinação linear do logaritmo dos preços. Após a seleção, os pares são simulados historicamente (backtesting) para se analisar a performance dos retornos dos pares de ações, incluindo também os custos operacionais.

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Neste trabalho, verificamos viabilidade de aplicação da estratégia de pairs trading no mercado acionário brasileiro. Diferentemente de outros estudos do mesmo tema, construímos ativos sintéticos a partir de uma combinação linear de preços de ações. Conforme Burgeois e Minko (2005), utilizamos a metodologia de Johansen para a formação dos pares a serem testados. Após a identificação de pares cointegrados, para assegurar a estacionaridade do ativo sintético contruído a partir da relação linear de preços das ações, utilizamos os testes DF-GLS e KPSS e filtramos àqueles que apresentavam raiz unitária em sua série de tempo. A seguir, simulamos a estratégia (backtesting) com os pares selecionados e para encontrar os melhores parâmetros, testamos diferentes períodos de formação dos pares, de operação e de parâmetros de entrada, saída e stop-loss. A fim de realizarmos os testes de forma mais realista possível, incluímos os custos de corretagem, de emolumentos e de aluguel, além de adicionar um lag de um dia para a realização das operações

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Este trabalho primeiramente explora fundamentos teóricos básicos para análise e implementação de algoritmos para a modelagem de séries temporais. A finalidade principal da modelagem de séries temporais será a predição para utilizá-la na arbitragem estatística. As séries utilizadas são retiradas de uma base de histórico do mercado de ações brasileiro. Estratégias de arbitragem estatística, mais especificamente pairs trading, utilizam a característica de reversão à média dos modelos para explorar um lucro potencial quando o módulo do spread está estatisticamente muito afastado de sua média. Além disso, os modelos dinâmicos deste trabalho apresentam parâmetros variantes no tempo que aumentam a sua flexibilidade e adaptabilidade em mudanças estruturais do processo. Os pares do algoritmo de pairs trading são escolhidos selecionando ativos de mesma empresa ou índices e ETFs (Exchange Trade Funds). A validação da escolha dos pares é feita utilizando testes de cointegração. As simulações demonstram os resultados dos testes de cointegração, a variação no tempo dos parâmetros do modelo e o resultado de um portfólio fictício.

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O objetivo do trabalho é realizar uma análise da estratégia long-short feita pelos fundos de investimentos, no mercado acionário, e testar a neutralidade dos fundos long-short brasileiros ao principal índice de mercado, o Ibovespa, utilizando os testes de neutralidade de Patton (2006) como referência. As explicações da estratégia long-short se divide em duas partes: a estratégia de pairs trading pela arbitragem estatística, e a estratégia de pairs trading pela arbitragem de risco. O resultado encontrado mostra que quase a totalidade dos fundos analisados (85%) falha no teste de neutralidade em relação ao mercado acionário, mais especificamente ao Ibovespa.

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Diversos estudos sobre investimentos em Ações e Fundos de Investimentos no Brasil, mais especificamente sobre Fundos Multimercados Long-Short, focam em sua neutralidade em relação ao Ibovespa bem como na performance de seus gestores e de suas respectivas estratégias, como Penna (2007) e Gomes e Cresto (2010). Com ênfase na comparação entre a liquidez da posição comprada e a da posição vendida em ações, foi verificado o comportamento de fundos long-short em situações normais e de crise, do período que vai de 2007 a 2009. Foram encontrados fortes indícios de que houve perda maior em momentos de estresse por parte de fundos que carregavam ações menos líquidas em suas carteiras na posição comprada em relação a posição vendida, apesar do número reduzido de fundos estudados e também de ter sido utilizado periodicidade mensal. Encontrou-se um retorno médio em 2008 de 11,1% para uma carteira formada por fundos com ações mais líquidas na posição comprada do que na posição vendida e 5,4% para uma carteira com posição inversa. Uma análise de risco-retorno feita com o Índice de Sharpe (IS) corrobora o estudo, pois a carteira composta por fundos com posição mais líquida na posição vendida apresentou IS de -1,5368, bem inferior ao IS de -0,3374 da carteira de posição inversa (mais líquida na posição comprada). Foi também utilizado o Modelo Índice, como em Bodie, Kane e Marcus (2005), para verificar se esses fundos, separados em carteiras divididas entre mais líquidos na posição comprada do que na posição vendida e vice-versa, tinham desempenho melhor que o mercado (IBOVESPA) de maneira sistemática (alpha=α) e a exposição dessas carteiras ao risco de mercado (Beta = β), além do Modelo de Fatores. As regressões realizadas para os modelos citados encontram coeficientes e respectivas inferências estatísticas que respaldam a hipótese acima, apesar de baixo número de observações utilizado.

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Uma das principais vantagens das estratégias de negociação em pares está relacionada à baixa correlação com os retornos do mercado. Ao tomar posições compradas e vendidas, estas estratégias são capazes de controlar a magnitude do beta de mercado, mantendo-se praticamente zero ou estatísticamente não significativas. A idéia consiste na realização de arbitragem estatística, aproveitando os desvios de preços de equilíbrio de longo prazo. Como tal, elas envolvem modelos de correção de equilíbrio para os pares de retornos dos ativos. Nós mostramos como construir uma estratégia de negociação de pares que é beneficiada não só pela relação de equilíbrio de longo prazo entre os pares de preços dos ativos da carteira, mas também pela velocidade com que os preços ajustam os desvios para o equilíbrio. Até então, a grande maioria das estratégias envolvendo negociação em pares se baseavam na hipótese de que a obtenção de retornos positivos estaria relacionada à reversão à média caracterizada pela relação de cointegração dos pares, mas ignorava a possibilidade de seleção dos pares testando a velocidade de ajustamento do Vetor de Correção de Erros desta relação. Os resutados deste trabalho indicaram baixos níveis de correlação com o mercado, neutralidade das estratégias, associados a retornos financeiros líquidos e Índice de Sharpe anualizados de 15,05% e 1,96 respectivamente.

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This work proposes a method to examine variations in the cointegration relation between preferred and common stocks in the Brazilian stock market via Markovian regime switches. It aims on contributing for future works in "pairs trading" and, more specifically, to price discovery, given that, conditional on the state, the system is assumed stationary. This implies there exists a (conditional) moving average representation from which measures of "information share" (IS) could be extracted. For identification purposes, the Markov error correction model is estimated within a Bayesian MCMC framework. Inference and capability of detecting regime changes are shown using a Montecarlo experiment. I also highlight the necessity of modeling financial effects of high frequency data for reliable inference.

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Pair trading is an old and well-known technique among traders. In this paper, we discuss an important element not commonly debated in Brazil: the cointegration between pairs, which would guarantee the spread stability. We run the Dickey-Fuller test to check cointegration, and then compare the results with non-cointegrated pairs. We found that the Sharpe ratio of cointegrated pairs is greater than the non-cointegrated. We also use the Ornstein-Uhlenbeck equation in order to calculate the half-life of the pairs. Again, this improves their performance. Last, we use the leverage suggested by Kelly Formula, once again improving the results.

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Diante do inédito momento vivido pela economia brasileira e, especialmente, pela bolsa de valores nacional, principalmente após a obtenção do grau de investimento pelo Brasil, este trabalho aborda um tema que ganhou um enorme espaço na mídia atual que é a análise técnica. A partir de uma amostra de 37 ações listadas na Bolsa de Valores de São Paulo no período compreendido entre janeiro de 1999 e agosto de 2009, este trabalho examina se a análise técnica agrega valor 'as decisões de investimentos. Através da elaboração de intervalos de confiança, construídos através da técnica de Bootstrap de inferência amostral, e consistentes com a hipótese nula de eficiência de mercado na sua forma fraca, foram testados 4 sistemas técnicos de trading. Mais especificamente, obteve-se os resultados de cada sistema aplicado às series originais dos ativos. Então, comparou-se esses resultados com a média dos resultados obtidos quando os mesmos sistemas foram aplicados a 1000 séries simuladas, segundo um random walk, de cada ativo. Caso os mercados sejam eficientes em sua forma fraca, não haveria nenhuma razão para se encontrar estratégias com retornos positivos, baseando-se apenas nos valores históricos dos ativos. Ou seja, não haveria razão para os resultados das séries originais serem maiores que os das séries simuladas. Os resultados empíricos encontrados sugeriram que os sistemas testados não foram capazes de antecipar o futuro utilizando-se apenas de dados passados. Porém, alguns deles geraram retornos expressivos e só foram superados pelas séries simuladas em aproximadamente 25% da amostra, indicando que a análise técnica tem sim seu valor.

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O objetivo deste trabalho é examinar se a análise técnica agrega valor às decisões de investimentos. Através da elaboração de intervalos de confiança, construídos através da técnica de Bootstrap de inferência amostral, e consistentes com a hipótese nula de eficiência de mercado na sua forma fraca, foram testados 4 sistemas técnicos de trading. Mais especificamente, obteve-se os resultados de cada sistema aplicado às series originais dos ativos. Então, comparou-se esses resultados com a média dos resultados obtidos quando os mesmos sistemas foram aplicados a 1000 séries simuladas, segundo um random walk, de cada ativo. Caso os mercados sejam eficientes em sua forma fraca, não haveria razão para os resultados das séries originais serem superiores aos das séries simuladas. Os resultados empíricos encontrados sugeriram que os sistemas testados não foram capazes de antecipar o futuro utilizando-se apenas de dados passados. Porém, alguns deles geraram retornos expressivos

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Neste trabalho analisaram-se estratégias de spread calendário de contratos futuros de taxa de juros de curto prazo (STIR – Short Term Interest Rate) em operações de intraday trade. O spread calendário consiste na compra e venda simultânea de contratos de STIR com diferentes maturidades. Cada um dos contratos individualmente se comporta de forma aleatória e dificilmente previsível. No entanto, no longo prazo, pares de contratos podem apresentar um comportamento comum, com os desvios de curto prazo sendo corrigidos nos períodos seguintes. Se este comportamento comum for empiricamente confirmado, há a possibilidade de desenvolver uma estratégia rentável de trading. Para ser bem sucedida, esta estratégia depende da confirmação da existência de um equilíbrio de longo prazo entre os contratos e a definição do limite de spread mais adequado para a mudança de posições entre os contratos. Neste trabalho, foram estudadas amostras de 1304 observações de 5 diferentes séries de spread, coletadas a cada 10 minutos, durante um período de 1 mês. O equilíbrio de longo prazo entre os pares de contratos foi testado empiricamente por meio de modelos de cointegração. Quatro pares mostraram-se cointegrados. Para cada um destes, uma simulação permitiu a estimação de um limite que dispararia a troca de posições entre os contratos, maximizando os lucros. Uma simulação mostrou que a aplicação deste limite, levando em conta custos de comissão e risco de execução, permitiria obter um fluxo de caixa positivo e estável ao longo do tempo.

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Esta dissertação estuda o movimento do mercado acionário brasileiro com o objetivo de testar a trajetória de preços de pares de ações, aplicada à estratégia de pair trading. Os ativos estudados compreendem as ações que compõem o Ibovespa e a seleção dos pares é feita de forma unicamente estatística através da característica de cointegração entre ativos, sem análise fundamentalista na escolha. A teoria aqui aplicada trata do movimento similar de preços de pares de ações que evoluem de forma a retornar para o equilíbrio. Esta evolução é medida pela diferença instantânea dos preços comparada à média histórica. A estratégia apresenta resultados positivos quando a reversão à média se efetiva, num intervalo de tempo pré-determinado. Os dados utilizados englobam os anos de 2006 a 2010, com preços intra-diários para as ações do Ibovespa. As ferramentas utilizadas para seleção dos pares e simulação de operação no mercado foram MATLAB (seleção) e Streambase (operação). A seleção foi feita através do Teste de Dickey-Fuller aumentado aplicado no MATLAB para verificar a existência da raiz unitária dos resíduos da combinação linear entre os preços das ações que compõem cada par. A operação foi feita através de back-testing com os dados intra-diários mencionados. Dentro do intervalo testado, a estratégia mostrou-se rentável para os anos de 2006, 2007 e 2010 (com retornos acima da Selic). Os parâmetros calibrados para o primeiro mês de 2006 puderam ser aplicados com sucesso para o restante do intervalo (retorno de Selic + 5,8% no ano de 2006), para 2007, onde o retorno foi bastante próximo da Selic e para 2010, com retorno de Selic + 10,8%. Nos anos de maior volatilidade (2008 e 2009), os testes com os mesmos parâmetros de 2006 apresentaram perdas, mostrando que a estratégia é fortemente impactada pela volatilidade dos retornos dos preços das ações. Este comportamento sugere que, numa operação real, os parâmetros devem ser calibrados periodicamente, com o objetivo de adaptá-los aos cenários mais voláteis.

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O presente estudo procurou identificar quais são os fatores que influenciam a utilização de trading companies nos processos de exportação de empresas brasileiras, tendo como uma das principais justificativas o fato da exportação ser uma das atividades econômicas que apresentam o maior crescimento e contribuição para a economia mundial. O modelo de pesquisa investigou a influência da distância psíquica, distância física, conteúdo de commodity dos produtos exportados, complexidade do ambiente de negócios e risco associado aos países de destino das exportações brasileiras. Serviram como base para a pesquisa a teoria dos custos de transação, estudos relativos aos modos de entrada em mercados internacionais e exportações indiretas. Os testes foram conduzidos a partir de um banco de dados secundários que continha informações relativas às exportações brasileiras realizadas entre os anos de 2006 e 2009, totalizando 450.475 operações. Deste total 80,1% eram exportações diretas e 19.9% exportações indiretas. Os resultados apontam o risco país e a distância psíquica como os fatores que mais influenciam a utilização de trading companies nos processos de exportação das empresas brasileiras. Em relação ao conteúdo de commodity os testes apresentaram resultados parcialmente favoráveis. Conclui-se que quanto maior o risco país e a distância psíquica entre o Brasil e os países de destino das operações de exportação maiores as chances de utilização das trading companies.

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As operações de alta frequência (High-Frequency Trading - HFT) estão crescendo cada vez mais na BOVESPA (Bolsa de Valores de São Paulo), porém seu volume ainda se encontra muito atrás do volume de operações similares realizadas em outras bolsas de relevância internacional. Este trabalho pretende criar oportunidades para futuras aplicações e pesquisas nesta área. Visando aplicações práticas, este trabalho foca na aplicação de um modelo que rege a dinâmica do livro de ordens a dados do mercado brasileiro. Tal modelo é construído com base em informações do próprio livro de ordens, apenas. Depois de construído o modelo, o mesmo é utilizado em uma simulação de uma estratégia de arbitragem estatística de alta frequência. A base de dados utilizada para a realização deste trabalho é constituída pelas ordens lançadas na BOVESPA para a ação PETR4.