Pairs Trading : aplicação da distância mínima
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.14/23651 |
Resumo: | Neste trabalho analisamos uma estratégia de arbitragem estatística conhecida como Pairs Trading, em que fazemos inicialmente um enquadramento teórico e uma revisão das principais estratégias e metodologias desenvolvidas. De seguida, replicamos a estratégia utilizada em Gatev, et al. (2006), com algumas diferenças significativas, utilizando as ações americanas cotadas no New York Stock Exchange, para um período compreendido entre janeiro de 2007 e junho de 2016. O nosso trabalho destaca-se pelos seguintes motivos: em primeiro lugar, utilizamos restrições de liquidez, em cada período de simulação, com o objetivo de que os pares de ações encontrados apresentassem preços de fecho, volume de transações e dias de transações semelhantes. Em segundo lugar, utilizamos cotações bid/ask, em vez dos preços diários de fecho, de forma a que a simulação fosse o mais aproximada possível de uma aplicação real da estratégia. Em último lugar, definimos um valor fixo de 20 pares de ações, em cada período de simulação, de modo a que os nossos resultados e conclusões fossem os mais robustos e sólidos possíveis. Obtivemos um retorno excessivo médio de 12,89% para períodos de simulação 6 meses, um retorno excessivo total de 244,93% em 9,5 anos e um retorno excessivo médio de 0,92% por par. |
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Pairs Trading : aplicação da distância mínimaPairs TradingDistância mínimaRestrições de liquidezMinimum distanceLiquidity restrictionsDomínio/Área Científica::Ciências Sociais::Economia e GestãoNeste trabalho analisamos uma estratégia de arbitragem estatística conhecida como Pairs Trading, em que fazemos inicialmente um enquadramento teórico e uma revisão das principais estratégias e metodologias desenvolvidas. De seguida, replicamos a estratégia utilizada em Gatev, et al. (2006), com algumas diferenças significativas, utilizando as ações americanas cotadas no New York Stock Exchange, para um período compreendido entre janeiro de 2007 e junho de 2016. O nosso trabalho destaca-se pelos seguintes motivos: em primeiro lugar, utilizamos restrições de liquidez, em cada período de simulação, com o objetivo de que os pares de ações encontrados apresentassem preços de fecho, volume de transações e dias de transações semelhantes. Em segundo lugar, utilizamos cotações bid/ask, em vez dos preços diários de fecho, de forma a que a simulação fosse o mais aproximada possível de uma aplicação real da estratégia. Em último lugar, definimos um valor fixo de 20 pares de ações, em cada período de simulação, de modo a que os nossos resultados e conclusões fossem os mais robustos e sólidos possíveis. Obtivemos um retorno excessivo médio de 12,89% para períodos de simulação 6 meses, um retorno excessivo total de 244,93% em 9,5 anos e um retorno excessivo médio de 0,92% por par.In this thesis, we study an arbitrage strategy known as Pairs Trading, in which we initially present a theoretical background and a revision of the main used strategies. Thereafter we replicated the strategy used in Gatev et al. (2006), with a few but significant differences, using American stocks listed at New York Stock Exchange, for a period between January 2007 and June 2016. Our work stands out for the following reasons: in the first place, we used liquidity restrictions, in each simulation period, so that the selected pairs of stocks had similar close prices, trading volume and transaction days. Secondly, we used bid/ask quotes instead of the daily close prices, so that the strategy simulation could be as similar as possible to a real application of the strategy. Lastly, we chose to select 20 pairs of stocks, per simulation period, so that our results and conclusions could be as sound and solid as possible. We obtained an average excess return of 12.89% for 6 months’ simulation periods, a total excess return of 244.93% in 9.5 years and an average excess return of 0.92% per pair.Cunha, Manuel Ricardo Fontes daAlves, Paulo Alexandre PimentaVeritati - Repositório Institucional da Universidade Católica PortuguesaFigueiredo, Luís Filipe Carreira de Campos2017-12-12T09:24:48Z2017-03-3120172017-03-31T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.14/23651TID:201699311porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-12T17:29:39Zoai:repositorio.ucp.pt:10400.14/23651Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T18:19:25.458766Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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Neste trabalho analisamos uma estratégia de arbitragem estatística conhecida como Pairs Trading, em que fazemos inicialmente um enquadramento teórico e uma revisão das principais estratégias e metodologias desenvolvidas. De seguida, replicamos a estratégia utilizada em Gatev, et al. (2006), com algumas diferenças significativas, utilizando as ações americanas cotadas no New York Stock Exchange, para um período compreendido entre janeiro de 2007 e junho de 2016. O nosso trabalho destaca-se pelos seguintes motivos: em primeiro lugar, utilizamos restrições de liquidez, em cada período de simulação, com o objetivo de que os pares de ações encontrados apresentassem preços de fecho, volume de transações e dias de transações semelhantes. Em segundo lugar, utilizamos cotações bid/ask, em vez dos preços diários de fecho, de forma a que a simulação fosse o mais aproximada possível de uma aplicação real da estratégia. Em último lugar, definimos um valor fixo de 20 pares de ações, em cada período de simulação, de modo a que os nossos resultados e conclusões fossem os mais robustos e sólidos possíveis. Obtivemos um retorno excessivo médio de 12,89% para períodos de simulação 6 meses, um retorno excessivo total de 244,93% em 9,5 anos e um retorno excessivo médio de 0,92% por par. |
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