Submitted by David Fernandes de Carvalho Gomes (dvdgomes@gmail.com) on 2014-09-08T11:59:46Z No. of bitstreams: 1 [FGV-EESP]Dissertação_David Gomes_Banca_V3.pdf: 1221952 bytes, checksum: c70f947903c277271f3fdecf9c44b90f (MD5) / Approved for entry into archive by JOANA MARTORINI (joana.martorini@fgv.br) on 2014-09-08T13:37:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 [FGV-EESP]Dissertação_David Gomes_Banca_V3.pdf: 1221952 bytes, checksum: c70f947903c277271f3fdecf9c44b90f (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-08T13:41:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 [FGV-EESP]Dissertação_David Gomes_Banca_V3.pdf: 1221952 bytes, checksum: c70f947903c277271f3fdecf9c44b90f (MD5) Previous issue date: 2014-08-07 / One of the daily challenges present in different kinds of companies is to valuate with reasonable precision the dynamic of the price of its assets and liabilities. Frequently those prices have commodities as underlying, given its relevance as production inputs and in financial derivatives. In this context, this work proposes to evaluate a model of stochastic volatility using trading strategies. That put, we propose to compare different trading strategies to evaluate the financial profit and loss resulting from the adoption of the model adopted. There are several stochastic volatility models, each presenting upsides and downsides. For this work, the adopted model was the one proposed by Oztukel and Wilmott (1998), for it is consecrated and was adopted and tested by Bodra (2012) and Salvador (2013) for the Brazilian market. / Um dos desafios diários enfrentados nas diferentes empresas é avaliar com razoável precisão a dinâmica dos preços de seus ativos e passivos. Em muitos casos esses preços estão atrelados ao preço de commodities, devido a sua presença tanto como insumos produtivos quanto em derivativos financeiros. Nesse contexto o presente trabalho se propõe a avaliar um modelo de volatilidade estocástico através da aplicação de estratégias de trading. Desta forma busca-se comparar diferentes estratégias de negociação para avaliar o resultado financeiro obtido a partir da adoção do modelo proposto.

Submitted by Deborah Zilberman Macret (deborahzmacret@gmail.com) on 2018-09-25T19:14:29Z No. of bitstreams: 1 Versão Final.pdf: 1537286 bytes, checksum: f1bb5a8163dfd02ec20db0c08ec775ca (MD5) / Rejected by Thais Oliveira (thais.oliveira@fgv.br), reason: Boa tarde, Deborah, Para que possamos aprovar, deve incluir a Ficha catalográfica da mesma maneira que lhe foi enviada (o texto fora do quadro deve aparecer também). A única alteração é o número de folhas. Obrigada. on 2018-09-27T17:55:21Z (GMT) / Submitted by Deborah Zilberman Macret (deborahzmacret@gmail.com) on 2018-09-27T18:03:36Z No. of bitstreams: 1 Versão Final.pdf: 1537669 bytes, checksum: 180f3aff1d92d2c2a5b1aeea63f1aca0 (MD5) / Approved for entry into archive by Joana Martorini (joana.martorini@fgv.br) on 2018-09-27T18:39:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Versão Final.pdf: 1537669 bytes, checksum: 180f3aff1d92d2c2a5b1aeea63f1aca0 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzane Guimarães (suzane.guimaraes@fgv.br) on 2018-09-28T13:49:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Versão Final.pdf: 1537669 bytes, checksum: 180f3aff1d92d2c2a5b1aeea63f1aca0 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-28T13:49:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Versão Final.pdf: 1537669 bytes, checksum: 180f3aff1d92d2c2a5b1aeea63f1aca0 (MD5) Previous issue date: 2018-08-27 / O presente trabalho procura identificar padrões na volatilidade intraday no mercado de ações brasileiro e, em seguida, traçar uma estratégia trading baseada neles. Em alguns estudos, o comportamento da volatilidade é associado ao comportamento do volume negociado. Este, por sua vez, segue o formato em ’U’ durante o dia - maiores negociações nas horas iniciais e finais, sendo relativamente menor no período intermediário. A partir da análise de ações da carteira Ibovespa, concluímos que o mercado brasileiro segue, também, este comportamento. A estratégia escolhida , então, é vender volatilidade no início do dia e comprá-la no período intermediário. Para isso, utilizamos strangles. / This work seeks to identify patterns in intraday volatility in the Brazilian stock market and then outline a trading strategy based on them. In some studies, the behavior of volatility is associated with the behavior of the volume traded. This, in turn, follows the ’U’ format during the day - larger negotiations in the initial and final hours, being relatively smaller in the intervening period. Based on the analysis of shares of the Ibovespa portfolio, we conclude that the Brazilian market also follows this behavior. The strategy chosen, then, is to sell volatility early in the day and buy it in the intervening period. For this, we use strangles.

Submitted by Raul do Vale Fonseca (rauldovale@gmail.com) on 2018-09-13T17:06:19Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Raul_vFinal.pdf: 1127014 bytes, checksum: aabf9f9b4023c4e2ad169118ac8ccf52 (MD5) / Approved for entry into archive by Joana Martorini (joana.martorini@fgv.br) on 2018-09-14T14:39:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Raul_vFinal.pdf: 1127014 bytes, checksum: aabf9f9b4023c4e2ad169118ac8ccf52 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzane Guimarães (suzane.guimaraes@fgv.br) on 2018-09-14T15:58:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Raul_vFinal.pdf: 1127014 bytes, checksum: aabf9f9b4023c4e2ad169118ac8ccf52 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-14T15:58:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Raul_vFinal.pdf: 1127014 bytes, checksum: aabf9f9b4023c4e2ad169118ac8ccf52 (MD5) Previous issue date: 2018-08-20 / Este trabalho constrói estratégias de trading sistemáticas e sintéticas com o objetivo de procurar ferramentas para replicá-las. São testados três modelos de regressão: regressão linear, regressão logística e um tipo de redes neurais artificiais, o multilayer perceptron (MLP). Para comparar a performance das regressões foram usadas três métricas de desvio do valor verdadeiro: diferenças absolutas, diferenças absolutas discretizadas e acurácia. A MLP é mais bem sucedida que as regressões logística e linear ao replicar uma estratégia trend following que usa como parâmetros médias móveis simples. Tentou-se replicar estratégias mean reversion que usam como parâmetros desvios padrão e preços máximos e mínimos num período. Nesses casos não houve clara distinção entre qual regressão foi mais bem sucedida. A acurácia dos modelos ao tentar replicar as estratégias foi maior que o sorteio aleatório em todos os casos. / In this text, systematic trading strategies are manufactured with the goal of finding tools to replicate it. Three regression models are tested: linear regression, logistic regression and one type of artificial neural networks, the multilayer perceptron (MLP). Three measures of the true value deviation were used to compare the performance of the regressions: absolute differences, discretized absolute differences and accuracy. The MLP is best between the three models to replicate one type of trend following strategy that uses simple moving average as parameter. It was attempted to replicate mean reversion strategies that uses standard deviation, maximum and minimum prices of a period as parameters. In this cases, there was no outperforming model to replicate the strategies. The accuracy of the models were better than the random guess in every test.

Submitted by ALEXANDRE CONCEICAO (alemgc@gmail.com) on 2017-09-14T01:37:47Z No. of bitstreams: 1 dissertacao-alexandre-conceicao.pdf: 2127579 bytes, checksum: 809d5da780c4b1ae1c60b356b8ef1fbf (MD5) / Approved for entry into archive by Thais Oliveira (thais.oliveira@fgv.br) on 2017-09-14T17:48:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao-alexandre-conceicao.pdf: 2127579 bytes, checksum: 809d5da780c4b1ae1c60b356b8ef1fbf (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-15T12:16:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao-alexandre-conceicao.pdf: 2127579 bytes, checksum: 809d5da780c4b1ae1c60b356b8ef1fbf (MD5) Previous issue date: 2017-08-23 / Using dynamic factor models, one can analyse stocastic processes having multiple dimensions, that being the case on financial markets when considering the series formed by the stock prices. By using the model predictions it is possible to create trading strategies and measure their performance. With the closing prices of the stocks belonging to the IBX100 index from 2010 till 2016, the model parameters were estimated and trading strategies were proposed. The performance indicators of some strategies were superior than those of the IBOVESPA index on the given period of time, offering anualized returns of 27% and a 48% maximum drawdawn against 1.12% anualized return and 48% maximum drawdawn on the IBOVESPA. Therefore, those models are capable of capturing the price dynamic in such a way that their predictions can be used to create trading strategies having a performance higher than that of the IBOVESPA index. / O uso de modelos de fatores dinâmicos permite analisar processos estocásticos com grande número de dimensões, sendo exatamente esse o caso do mercado financeiro quando se consideram as séries formadas pelos preços de ações. Ao se utilizar as previsões feitas pelos modelos, é possível criar estratégias de trading cuja performance pode ser aferida. De posse dos preços de fechamento de ativos pertencentes ao IBX100 no período de 2010 até 2016, os parâmetros do modelo foram estimados e estratégias de trading foram propostas. Os indicadores de performance de algumas das estratégias superaram aqueles do índice IBOVESPA no período estudado, oferecendo retorno anualizado de até 27% e máximo drawdawn de 21%, contra um retorno de 1.12% e max drawdawn de 48% do IBOVESPA. Portanto, esses modelos são capazes de capturar a dinâmica dos preços de ações na medida em que suas previsões podem ser utilizadas para criar estratégias de trading com performance superior à do Índice IBOVESPA.