Estratégia de cointegração dinâmica empírica para arbitragem estatística e trading

69 Pages·2014·5.98 MB·Portuguese

by  Amilcar José Pucciarelli

FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS
ESCOLA DE ECONOMIA DE SÃO PAULO
AMILCAR JOSÉ PUCCIARELLI
ESTRATÉGIA DE COINTEGRAÇÃO DINÂMICA
EMPÍRICA PARA ARBITRAGEM ESTATÍSTICA E
TRADING
SÃO PAULO
2014
AMILCAR JOSÉ PUCCIARELLI
ESTRATÉGIA DE COINTEGRAÇÃO DINÂMICA
EMPÍRICA PARA ARBITRAGEM ESTATÍSTICA E
TRADING
Dissertação apresentada ao Programa de Mes-
trado Profissional da Escola de Economia de
São Paulo, parte da Fundação Getulio Vargas,
como parte dos requisitos para a obtenção do
título de Mestre em Economia, linha de Fi-
nanças Quantitativas.
Orientador:
Prof. Dr. Juan Carlos Ruilova Terán
SÃO PAULO
2014
José Pucciarelli, Amilcar
Estratégia de cointegração dinâmica empírica para arbitragem estatística e
trading / Amilcar José Pucciarelli – 2014.
68 f.
Orientador: Prof. Dr. Juan Carlos Ruilova Terán
Dissertação (MPFQ) – Escola de Economia de São Paulo.
1. Operações com pares (Finanças). 2. Kalman, Filtragem de. 3. Cointegração.
4. Análise de séries temporais.
I. Terán, Juan Carlos Ruilova. II. Dissertação (MPFE) - Escola de Economia
de São Paulo. III. Título
CDU 519.246.8
AMILCAR JOSÉ PUCCIARELLI
ESTRATÉGIA DE COINTEGRAÇÃO DINÂMICA
EMPÍRICA PARA ARBITRAGEM ESTATÍSTICA E
TRADING
Dissertação apresentada ao Programa de Mes-
trado Profissional da Escola de Economia de
São Paulo, parte da Fundação Getulio Vargas,
como parte dos requisitos para a obtenção do
título de Mestre em Economia, linha de Fi-
nanças Quantitativas.
Data da Aprovação: 07 / 08 / 2014
Banca Examinadora:
Prof. Dr. Juan Carlos Ruilova Terán
(Orientador)
Fundação Getulio Vargas
Prof. Dr. Alessandro Marques
Fundação Getulio Vargas
Prof. Dr. Gustavo Monteiro de
Athayde
Este trabalho é dedicado aos professores que me ajudaram neste caminho.
Agradecimentos
Agradeço à minha esposa, minha filha e meus pais.
“Um negócio que não rende nada
além de dinheiro,
é um mau negócio.”
(Henry Ford)
RESUMO
Este trabalho primeiramente explora fundamentos teóricos básicos para análise e imple-
mentação 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.
Palavras-chaves: pairs trading. filtro de Kalman. arbitragem estatística. cointegração.
ABSTRACT
This work firstly explores basic theoretical foundations for analysis and implementation
of algorithms for time series modeling. The main purpose of the modeling of time series
prediction is to use it in statistical arbitrage. The series used are taken from a historic
database of the brazilian stock exchange.
Statistical arbitrage strategies, specifically pairs trading, use the feature of mean reversion
models to explore the potential profits when the module is statistically very spread away
from its mean. Further, the dynamic models of this study show time varying parameters
which increase the flexibility and adaptability structural changes in the process.
Pairs of pairs trading algorithm are chosen by selecting the same company assets or indices
and ETFs (Exchange Trade Funds). The validation of the choice of pairs is done using
cointegration tests.
The simulations demonstrate the results of the cointegration tests, the time variation of
the model parameters and the result of a fictitious portfolio.
Key-words: pairs trading. kalman filter. statistical arbitrage. cointegration.
Lista de ilustrações
Figura 1 – Gráfico dos preços de fechamento de PETR3 e PETR4 de 01/01/2008
até 01/05/2014. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
Figura 2 – Gráfico dos preços de fechamento de VALE3 e VALE5 de 01/01/2008
até 01/05/2014. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
Figura 3 – Gráfico dos preços de fechamento de GGBR3 e GGBR4 de 01/01/2009
até 01/05/2014. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
Figura 4 – GráficodospreçosdefechamentodeIBOVESPAeBOVA11de01/01/2009
até 01/05/2014. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
Figura 5 – Gráfico dos preços de fechamento de IBRX50 e PIBB11 de 01/01/2009
até 01/05/2014. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
Figura 6 – Gráfico da evolução de β gerado por FLS de 01/01/2008 até 01/05/2014
t
na estratégia de pairs trading de PETR3 e PETR4 usando o modelo
Triantafyllopoulos e Montana. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
Figura 7 – Gráfico da evolução do parâmetro, B , gerado no processo recursivo
t
entre 01/01/2008 até 08/01/2010 na estratégia de pairs trading de
PETR3 e PETR4 usando o modelo Triantafyllopoulos e Montana. . . . 44
Figura 8 – Gráfico do spread, y , entre 01/01/2008 até 12/01/2012 na estratégia de
t
pairs trading de PETR3 e PETR4 usando o modelo Triantafyllopoulos
e Montana. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
Figura 9 – Gráfico da evolução do portfólio de PETR3 e PETR4 resultante da
estratégia de pairs trading de 21/10/2008 até 01/05/2014 usando o
modelo Triantafyllopoulos e Montana. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Figura 10 – Gráfico da evolução de β gerado por FLS de 01/01/2008 até 01/05/2014
t
na estratégia de pairs trading de VALE3 e VALE5 usando o modelo
Triantafyllopoulos e Montana. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
Figura 11 – Gráfico da evolução do parâmetro, B , gerado no processo recursivo
t
entre 01/01/2008 até 08/01/2010 na estratégia de pairs trading de
VALE3 e VALE5 usando o modelo Triantafyllopoulos e Montana. . . . 47
Figura 12 – Gráfico do spread, y , entre 01/01/2008 até 12/01/2012 na estratégia de
t
pairs trading de VALE3 e VALE5 usando o modelo Triantafyllopoulos
e Montana. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
Figura 13 – Gráfico da evolução do portfólio de VALE3 e VALE5 resultante da
estratégia de pairs trading de 20/10/2008 até 01/05/2014 usando o
modelo Triantafyllopoulos e Montana. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48