[pt] A otimização online de portfólios é um problema de engenharia financeira que consiste na escolha sequencial de alocação de capital entre um conjunto de ativos, com o objetivo de maximizar o retorno acumulado no longo prazo. Com o avanço dos estudos de modelos de machine learning, diversos algorítmos estão sendo utilizados para resolver esse problema. Uma série de algoritmos seguem a metodologia Follow-the-winner (FTW) , onde o peso de ações com boa performance é aumentado baseado na hipótese de que a tendência de alta será mantida; outros seguem a metodologia inversa Follow-the-loser (FTL), em que ações com má performance tem seu peso aumentado apostando em uma reversão dos preços. Algoritmos estado-da-arte do tipo FTW possuem garantia teórica de se aproximar da performance da melhor ação escolhida de antemão, entretanto, algoritmos do tipo FTL tem performance superior observada empiricamente. Nosso trabalho busca explorar a ideia de aprender quando utilizar cada uma das duas categorias. Os mecanismos utilizados são algoritmos de online learning com flexibilidade para assumir ambos comportamentos. Foi realizado um estudo da literatura sobre indicadores de memória em séries financeiras e sua possível utilização de forma explícita para escolha entre FTL e FTW. Posteriormente, propomos um método de se realizar o aprendizado entre essas duas categorias de forma online e de forma dinâmica para utilização em algoritmos de online learning. Em nossos experimentos, o método proposto supera o benchmark estabelecido UCRP com excesso de retorno de 36.76 por cento. / [en] Online portfolio selection is a financial engineering problem which aims to sequentially allocate capital among a set of assets in order to maximize long-term return. With the recent advances in the field of machine learning, several models have been proposed to address this problem. Some algorithms approach the problem with a Follow-the-winner (FTW) methodology, which increases the weights of more successful stocks based on their historical performance. Contrarily, a second approach, Follow-theloser (FTW), increases the weights of less successful stocks, betting on the reversal of their prices. Some state-of-the-art FTW type algorithms have the guarantee to asymptotically approach the same performance as the best stock chosen in hindsight, while FTL algorithms have empirical evidence of overperforming the previous. Our goal is to explore the idea of learning when to use each of those two algorithm categories. We do this by using online learning algorithms that are capable of switching between the described regimes. We review the literature for existing measures of time series memory and predictability, and explicitly use this information for chosing between FTW and FTL. Later, we propose a method for choosing between this two types of algorithms in an online and dynamic manner for usage together with online learning algorithms. The method outperforms the chosen benchmark UCRP in our experiments with 36.76 percent excess returns.

[pt] Esta pesquisa investiga primeiramente, por meio de regressões, a relação entre as volatilidades implícitas das opções e os retornos futuros de 20, 40 e 60 dias das ações subjacentes no mercado acionário brasileiro. Essas regressões são então submetidas a testes de heterocedasticidade para garantir que não são regressões espúrias. Por fim, submetemos os resultados a um teste de robustez que confirma as regressões válidas e verifica a presença de autocorrelação nas séries de retornos futuros. O período analisado é de janeiro de 2011 a dezembro de 2021 em um total de onze anos completos. Apesar de apresentarem coeficientes de regressão significativos, nem todas essas regressões passam pelos testes, e sempre deve-se ter cautela ao usar uma volatilidade implícita de opção como sendo capaz de prever retornos das ações subjacentes no mercado brasileiro. / [en] This research first investigates, through regressions, the relationship between the implied volatilities of options and the future returns of 20, 40 and 60 days of the underlying stocks within the Brazilian stock market. These regressions are then subjected to heteroscedasticity tests to ensure that they are not spurious regressions. Finally, we submit the results to robustness tests to confirm the valid regressions and verify the presence of autocorrelation in the series of future returns. The period under analysis is from January 2011 to December 2021, totalling 11 years. Despite having significant regression coefficients, not all of these regressions pass the tests, and one should always exercise caution when using an option implied volatility as a predictor of underlying equity returns in the Brazilian market.