Submitted by Roberta Lorenzon (roberta.lorenzon@fgv.br) on 2011-05-24T11:54:33Z No. of bitstreams: 1 83090200067.pdf: 1655770 bytes, checksum: 2f38e7af22276d96272364ec9b17fd07 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel(gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-05-24T11:56:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 83090200067.pdf: 1655770 bytes, checksum: 2f38e7af22276d96272364ec9b17fd07 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel(gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-05-24T12:02:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 83090200067.pdf: 1655770 bytes, checksum: 2f38e7af22276d96272364ec9b17fd07 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-05-24T12:12:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 83090200067.pdf: 1655770 bytes, checksum: 2f38e7af22276d96272364ec9b17fd07 (MD5) Previous issue date: 2011-02-04 / Neste trabalho analisaram-se estratégias de spread calendário de contratos futuros de taxa de juros de curto prazo (STIR – Short Term Interest Rate) em operações de intraday trade. O spread calendário consiste na compra e venda simultânea de contratos de STIR com diferentes maturidades. Cada um dos contratos individualmente se comporta de forma aleatória e dificilmente previsível. No entanto, no longo prazo, pares de contratos podem apresentar um comportamento comum, com os desvios de curto prazo sendo corrigidos nos períodos seguintes. Se este comportamento comum for empiricamente confirmado, há a possibilidade de desenvolver uma estratégia rentável de trading. Para ser bem sucedida, esta estratégia depende da confirmação da existência de um equilíbrio de longo prazo entre os contratos e a definição do limite de spread mais adequado para a mudança de posições entre os contratos. Neste trabalho, foram estudadas amostras de 1304 observações de 5 diferentes séries de spread, coletadas a cada 10 minutos, durante um período de 1 mês. O equilíbrio de longo prazo entre os pares de contratos foi testado empiricamente por meio de modelos de cointegração. Quatro pares mostraram-se cointegrados. Para cada um destes, uma simulação permitiu a estimação de um limite que dispararia a troca de posições entre os contratos, maximizando os lucros. Uma simulação mostrou que a aplicação deste limite, levando em conta custos de comissão e risco de execução, permitiria obter um fluxo de caixa positivo e estável ao longo do tempo.