Estratégia de cointegração dinâmica empírica para arbitragem estatística e trading

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pucciarelli, Amilcar José
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10438/11982
Resumo: 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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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.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.porPairs tradingKalman filterStatistical arbitrageCointegrationFiltro de KalmanArbitragem estatísticaCointegraçãoEconomiaOperações com pares (Finanças)Kalman, Filtragem deAnálise de séries temporaisCointegraçãoEstratégia de cointegração dinâmica empírica para arbitragem estatística e tradinginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALdissertacao_AmilcarPucciarelli_versaofinal.pdfdissertacao_AmilcarPucciarelli_versaofinal.pdfapplication/pdf6274780https://repositorio.fgv.br/bitstreams/1a4b42b5-4415-4d10-85b0-e035db8fdfa5/downloadeba13ac0bafa41db4f44b1e0f5428bc4MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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