Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:18Z (GMT). No. of bitstreams: 3 ernestokabashimaturma2003.pdf.jpg: 14228 bytes, checksum: dee04567d9b7d510262698cc8b1aac7a (MD5) ernestokabashimaturma2003.pdf: 322209 bytes, checksum: 07320e4df8ce4733adad8f20e464b5f9 (MD5) ernestokabashimaturma2003.pdf.txt: 96815 bytes, checksum: 7704291ee38c7a6004795b3faa07da1f (MD5) Previous issue date: 2006-02-01T00:00:00Z / Esta dissertação estuda a aplicação da estratégia Pairs Trading no mercado acionário brasileiro. Envolve basicamente a identificação de pares de ações que tenham movimentos de preço semelhantes e posteriormente a operação do diferencial entre seus preços. É possível observar no mercado a existência de um valor de equilíbrio de longo prazo para alguns pares de ações e quando o diferencial divergir de certa quantidade pré-definida opera-se o diferencial no intuito de que o mesmo retorne ao seu valor de equilíbrio de longo prazo, ou seja, espera-se que ocorra uma reversão à média do diferencial. A metodologia para a identificação desses pares de ações que descrevem movimentos semelhantes vem do conceito de cointegração. Essa metodologia é aplicada sobre as ações do índice Bovespa de 04-Jan-1993 a 30-Jun-2005. Inicialmente é feita uma pré-seleção dos pares de ações via correlação, ou medida de distância. Para a seleção final é feito o teste de cointegração, onde é utilizado o método de Dickey-Fuller aumentado (Augmented Dickey-Fuller test – ADF) para verificar a existência de raiz unitária da série de resíduo da combinação linear do logaritmo dos preços. Após a seleção, os pares são simulados historicamente (backtesting) para se analisar a performance dos retornos dos pares de ações, incluindo também os custos operacionais. / This dissertation addresses the application of Pairs Trading strategy in the Brazilian equity market. Basically it consists in the identification of the stock pairs, that have similar price movements, which can be subsequently traded based on their prices spread. It can be observed in the market that a long-term equilibrium value can be determined between some pairs of stocks and when this spread diverges to a certain predetermined value from the mean, it is traded in the expectation that it will return to the long term equilibrium value, i.e., the spread mean reversion. The methodology used to identify the pairs of stocks, which have similar movements, is derived from the concept of cointegration. This methodology was applied to all of the stocks that compose the Bovespa index from 04-Jan-1993 to 30-Jun-2005. Initially pairs of stocks were pre-selected using correlation, or distance measure. The Augmented Dickey-Fuller test (ADF) was also used in order to determine the cointegrated pairs. ADF is used to verify the existence of the unit root in the residual time series of the logarithm of prices. After the selection was completed the chosen pairs were backtested in order to analyze the performance of their returns, with the addition of the operational costs.

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:53Z (GMT). No. of bitstreams: 4 Eduardo Menescal Lustosa Longo.pdf.jpg: 10145 bytes, checksum: b065ece0a6050c28545e0c2004a42402 (MD5) Eduardo Menescal Lustosa Longo.pdf.txt: 40329 bytes, checksum: 1026ba29309ee769eab96eae93bebd92 (MD5) Eduardo Menescal Lustosa Longo.pdf: 273765 bytes, checksum: c3f0204a9f073bb4276db2a68130c0cb (MD5) license.txt: 4886 bytes, checksum: a7c9cfe8632065c9656e1d827d849400 (MD5) Previous issue date: 2009-01-29T00:00:00Z / In this dissertation, we assess the application of pairs trading strategy in the Brazilian stock market. Differently from other papers about the same theme, we built synthetic asset from a linear relationship between stock prices. Accordingly to Burgeois and Minko (2005), we applied the Johansen methodology to identify stock pairs to be evaluated. After identifying cointegrated stock pairs, in order to filter out nonstationary synthetic assets, we did the DF-GLS and KPSS tests and removed those with unit root in the time series. Thereafter, we simulate the strategy (backtesting) in the selected pairs and in order to find the best results parameters, we optimized the results using different formation periods, trading periods and entry, exit and stop-loss parameters. To assure the most close to reality backtesting, we included in the results the brokerage, exchange and stock loan fees. In addition we added one day lag to trade after an order has triggered. / Neste trabalho, verificamos viabilidade de aplicação da estratégia de pairs trading no mercado acionário brasileiro. Diferentemente de outros estudos do mesmo tema, construímos ativos sintéticos a partir de uma combinação linear de preços de ações. Conforme Burgeois e Minko (2005), utilizamos a metodologia de Johansen para a formação dos pares a serem testados. Após a identificação de pares cointegrados, para assegurar a estacionaridade do ativo sintético contruído a partir da relação linear de preços das ações, utilizamos os testes DF-GLS e KPSS e filtramos àqueles que apresentavam raiz unitária em sua série de tempo. A seguir, simulamos a estratégia (backtesting) com os pares selecionados e para encontrar os melhores parâmetros, testamos diferentes períodos de formação dos pares, de operação e de parâmetros de entrada, saída e stop-loss. A fim de realizarmos os testes de forma mais realista possível, incluímos os custos de corretagem, de emolumentos e de aluguel, além de adicionar um lag de um dia para a realização das operações