O segredo para encontrar lucro na negociação de pares.
"Quants" é o nome de Wall Street para pesquisadores de mercado que usam análise quantitativa para desenvolver estratégias comerciais lucrativas. Em suma, um quant combina com os índices de preços e as relações matemáticas entre empresas ou veículos comerciais, a fim de divisar as oportunidades comerciais rentáveis. Durante a década de 1980, um grupo de quants trabalhando para Morgan Stanley atingiu o ouro com uma estratégia chamada comércio de pares. Investidores institucionais e mesas de negociação proprietárias em grandes bancos de investimento estão usando a técnica desde então, e muitos fizeram um lucro arrumado com a estratégia.
Raramente é no melhor interesse dos banqueiros de investimento e dos gestores de fundos mútuos compartilhar estratégias de negociação rentáveis com o público, de modo que o comércio de pares continuou sendo um segredo dos profissionais (e alguns indivíduos hábeis) até o advento da internet. O comércio on-line abriu a tampa em informações financeiras em tempo real e deu acesso aos novatos a todos os tipos de estratégias de investimento. Não demorou muito para o comércio de pares atrair investidores individuais e comerciantes de pequeno porte que buscam proteger sua exposição de risco aos movimentos do mercado mais amplo.
O objetivo é combinar dois veículos comerciais que estão altamente correlacionados, negociando um longo e o outro curto quando a relação de preço do par diverge o número "x" de desvios padrão - "x" é otimizado usando dados históricos. Se o par reverte para sua tendência média, um lucro é feito em uma ou ambas as posições.
O primeiro passo na concepção de um comércio de pares é encontrar dois estoques altamente correlacionados. Normalmente isso significa que as empresas estão na mesma indústria ou subsector, mas nem sempre. Por exemplo, os estoques de rastreamento de índices, como o QQQQ (Nasdaq 100) ou o SPY (S & amp; P 500), podem oferecer excelentes oportunidades de negociação de pares. Dois índices que, em geral, comercializam juntos são S & amp; P 500 e Dow Jones Utilities Average. Este gráfico de preços simples dos dois índices demonstra sua correlação:
Para o nosso exemplo, analisaremos duas empresas altamente correlacionadas: GM e Ford. Como ambos são fabricantes de automóveis americanos, seus estoques tendem a se mover juntos.
Abaixo está um gráfico semanal da relação de preço entre Ford e GM (calculado dividindo o preço das ações da Ford pelo preço das ações da GM). Essa relação de preço às vezes é chamada de "desempenho relativo" (não deve ser confundida com o índice de força relativa, algo completamente diferente). A linha branca central representa a relação preço médio nos últimos dois anos. As linhas amarelas e vermelhas representam um e dois desvios padrão da razão média, respectivamente.
No gráfico abaixo, o potencial de lucro pode ser identificado quando o índice de preços atinge seu primeiro ou segundo desvio. Quando ocorrem essas divergências lucrativas, é hora de assumir uma posição longa no desempenho inferior e uma posição curta no overachiever. A receita da venda curta pode ajudar a cobrir o custo da posição longa, tornando o comércio de pares barato para colocar. O tamanho da posição do par deve ser combinado com o valor do dólar em vez do número de ações; desta forma, um movimento de 5% em um é igual a um movimento de 5% na outra. Tal como acontece com todos os investimentos, existe o risco de que os negócios possam se mover para o vermelho, por isso é importante determinar os pontos de parada-perda otimizados antes de implementar o comércio de pares.
Um Exemplo Usando Contratos Futuros.
Um comércio de pares no mercado de futuros pode envolver uma arbitragem entre o contrato de futuros e a posição de caixa de um determinado índice. Quando o contrato de futuros fica à frente da posição de caixa, um comerciante pode tentar lucrar com o curto prazo do futuro e passar muito tempo no estoque de rastreamento do índice, esperando que eles se juntem em algum momento. Muitas vezes, os movimentos entre um índice ou commodity e seu contrato de futuros são tão apertados que os lucros são deixados apenas para os comerciantes mais rápidos - muitas vezes usando computadores para executar automaticamente enormes posições em um piscar de olhos.
Um Exemplo de Opções de Uso.
Evidência de Rentabilidade.
Os interessados na técnica de negociação de pares podem encontrar mais informações e instruções no livro Pairs Trading da Ganapathy Vidyamurthy: métodos quantitativos e análise, que você pode encontrar aqui.
Estratégia Long-Short Equity usando Ranking:: Estratégias de Negociação Simples Parte 4.
Na última publicação, cobrimos a estratégia de negociação de Pairs e demonstramos como alavancar dados e análises matemáticas para criar e automatizar uma estratégia de negociação.
Long-Short Equity Strategy é uma extensão natural da Pairs Trading aplicada a uma cesta de ações.
Princípio Subjacente.
A estratégia de equidade Long-Short é simultaneamente acções de curto e longo prazo no mercado. Assim como a negociação em pares identifica qual ação é barata e qual é cara em um par, uma estratégia Long-Short classificará todas as ações em uma cesta para identificar quais ações são relativamente baratas e caras. Em seguida, vai longo (compra) as principais ações de n com base na classificação e baixa (vende) a parte inferior n por quantias iguais (valor total da posição longa = valor total da posição curta).
Lembre-se de como dissemos que a Pairs Trading é uma estratégia de mercado neutro? Assim, é uma estratégia Long-Short, pois as posições longas e curtas de volume de dólares iguais garantem que a estratégia permanecerá neutra no mercado (imune aos movimentos do mercado). A estratégia também é estatisticamente robusta - ao classificar as ações e entrar em várias posições, você está fazendo muitas apostas em seu modelo de classificação, em vez de apenas algumas apostas arriscadas. Você também está apostando apenas pela qualidade do seu esquema de classificação.
O que é um esquema de classificação?
Um esquema de classificação é qualquer modelo que possa atribuir a cada estoque um número baseado em como eles são esperados para executar, onde maior é melhor ou pior. Exemplos podem ser fatores de valor, indicadores técnicos, modelos de preços ou uma combinação de todos os itens acima. Por exemplo, você poderia usar um indicador de impulso para dar uma classificação para uma cesta de tendências seguindo estoques: espera-se que os estoques com o maior impulso continuem a fazer bem e obter as maiores classificações; os estoques com menor ímpeto irão realizar o pior e obter os mais baixos.
O sucesso dessa estratégia está quase inteiramente no esquema de classificação usado - quanto melhor o seu esquema de classificação pode separar ações de alto desempenho de ações de baixo desempenho, melhor os retornos de uma estratégia de ações de curto prazo. Ele segue automaticamente que o desenvolvimento de um esquema de classificação não é trivial.
O que acontece quando você tem um esquema de classificação?
Uma vez que determinamos um esquema de classificação, obviamente gostaríamos de poder lucrar com isso. Fazemos isso investindo uma quantidade igual de dinheiro na compra de ações no topo do ranking e vendendo ações no fundo. Isso garante que a estratégia fará dinheiro proporcionalmente à qualidade do ranking somente e será neutro no mercado.
Digamos que você esteja classificando ações de m, que tenha n dólares para investir e que deseje manter um total de posições de 2p (onde m & gt; 2p). Se o estoque no 1º lugar for esperado para realizar o pior e o estoque no ponto m deverá realizar o melhor:
Você pega as ações na posição 1,…, p no ranking, vende n / 2p dólares em cada ação Para cada ação na posição m-p,…, m no ranking, compre n / 2p em dólares de cada ação.
Nota: Fricção por causa dos preços, porque os preços das ações nem sempre dividirão n / 2p de forma uniforme, e as ações devem ser compradas em quantidades inteiras, haverá alguma imprecisão e o algoritmo deve chegar o mais próximo possível desse número. Para uma estratégia com n = 100000 e p = 500, vemos isso.
Isso causará grandes problemas para estoques com preços & gt; 100 já que você não pode comprar ações fracionárias. Isso é aliviado ao negociar menos ações ou aumentar o capital.
Vamos percorrer um exemplo hipotético.
Geramos nomes de estoque aleatórios e um fator aleatório para classificá-los. Vamos também assumir que nossos retornos futuros são realmente dependentes desses valores fatoriais.
Agora que temos valores de fator e retornos, podemos ver o que aconteceria se classificássemos nossas ações com base em valores de fator e, em seguida, entrássemos nas posições longa e curta.
Nossa estratégia é vender a cesta no 1º lugar e comprar a cesta no posto 10. Os retornos desta estratégia são:
Para o resto deste post, falaremos sobre como avaliar um esquema de classificação. A coisa legal sobre ganhar dinheiro com base na divulgação do ranking é que ele não é afetado pelo que o mercado faz.
Vamos considerar um exemplo do mundo real.
Carregamos dados de 32 ações de diferentes setores no S & amp; P500 e tentamos classificá-los.
Vamos começar usando um impulso normalizado de um mês como indicador de classificação.
Agora vamos analisar nosso comportamento de ações e ver como nosso universo de ações funciona sem nosso fator de classificação escolhido.
Analisando dados.
Comportamento do estoque.
Observamos como nossa cesta de ações escolhida se comporta com nosso modelo de classificação. Para fazer isso, vamos calcular o retorno de uma semana para todas as ações. Então, podemos observar a correlação de 1 semana de retorno com o impulso anterior de 30 dias para cada estoque. Os estoques que exibem correlações positivas são seguidores de tendências e os estoques que exibem correlação negativa são reversões significativas.
Todos os nossos estoques são significativos reverter até certo ponto! (Obviamente, nós escolhemos o universo para ser assim :)) Isso nos diz que, se um estoque ocupar um lugar alto no momento, devemos esperar que ele funcione mal na semana que vem.
Correlação entre Classificação por Momentum Score e Retornos.
Em seguida, precisamos analisar a correlação entre o nosso ranking e os retornos diretos do nosso universo, ou seja, como a previsão dos retornos diretos é o nosso fator de classificação? Um alto nível relativo prevê rendimentos relativos pobres ou vice-versa?
Para fazer isso, calculamos a correlação diária entre o impulso de 30 dias e os retornos de 1 semana de todos os estoques.
A correlação diária é bastante barulhenta, mas muito ligeiramente negativa (isto é esperado, uma vez que dissemos que todas as ações são significativas). Vejamos também a correlação mensal média das pontuações com retornos a prazo de 1 mês.
Podemos ver que a correlação média é ligeiramente negativa novamente, mas varia muito diariamente também de mês para mês.
Retorno médio da cesta.
Agora, calculamos os retornos das cestas retiradas do nosso ranking. Se classificarmos todas as ações e, em seguida, dividi-las em grupos nn, qual seria o retorno médio de cada grupo?
O primeiro passo é criar uma função que nos dê o retorno médio em cada cesta em determinado mês e um fator de classificação.
Calculamos o retorno médio de cada cesta quando as ações são classificadas com base nesta pontuação. Isso deve nos dar uma idéia do relacionamento durante um longo período de tempo.
Parece que somos capazes de separar alto desempenho de baixo desempenho com sucesso muito pequeno.
Distribuição de consistência.
Claro, isso é apenas o relacionamento médio. Para ter uma noção de quão consistente isso é, e se queremos ou não trocarmos com isso, devemos olhar para isso ao longo do tempo. Aqui vamos analisar os spreads mensais dos dois primeiros anos. Podemos ver muita variação, e uma análise mais aprofundada deve ser feita para determinar se essa pontuação de momento é negociável.
Finalmente, olhemos os retornos se tivéssemos comprado a última cesta e vendido a primeira cesta todos os meses (assumindo a alocação de capital igual a cada segurança)
Retornos anuais: 5,03%
Vemos que temos um esquema de classificação muito fraco que apenas separa levemente os estoques de alto desempenho de ações de baixo desempenho. Além disso, esse esquema de classificação não tem consistência e varia muito mês a mês.
Encontrando o esquema de classificação correto.
Para executar um capital de longo prazo, você efetivamente só precisa determinar o esquema de classificação. Tudo depois disso é mecânico. Uma vez que você tenha uma estratégia de equidade longa e curta, você pode trocar diferentes esquemas de classificação e deixar todo o resto no lugar. É uma maneira muito conveniente de iterar rapidamente sobre idéias que você tem sem ter que se preocupar em modificar o código sempre.
Os esquemas de classificação podem vir de praticamente qualquer modelo também. Não precisa ser um modelo de fator baseado em valor, poderia ser uma técnica de aprendizado de máquina que previu retornar um mês antes e classificar-se com base nisso.
Escolha e avaliação de um esquema de classificação.
Um bom ponto de partida é escolher técnicas conhecidas existentes e ver se você pode modificá-las levemente para obter retornos aumentados. Vamos discutir alguns pontos de partida aqui:
Clone e Tweak: escolha um que é comumente discutido e veja se você pode modificá-lo ligeiramente para recuperar uma vantagem. Frequentemente, os fatores que são públicos não terão nenhum sinal, pois foram completamente arbitrados fora do mercado. No entanto, às vezes eles levam você na direção certa de onde ir. Modelos de preços: qualquer modelo que preveja retornos futuros pode ser um fator. O futuro retorno previsto é agora esse fator, e pode ser usado para classificar seu universo. Você pode tomar qualquer modelo de preços complicado e transformá-lo em uma classificação. Fatores baseados em preços (Indicadores técnicos): fatores baseados em preços, como discutimos hoje, levam informações sobre o preço histórico de cada patrimônio e usamos para gerar o valor do fator. Exemplos podem ser medidas médias móveis, fitas momentâneas ou medidas de volatilidade. Reversão vs. Momento: é importante notar que alguns fatores apontam que os preços, uma vez que se movem em uma direção, continuarão a fazê-lo. Alguns fatores apontam o contrário. Ambos são modelos válidos em diferentes horizontes temporais e ativos, e é importante investigar se o comportamento subjacente é baseado em momentum ou reversão. Fatores Fundamentais (Baseados em Valor): isto está usando combinações de valores fundamentais como a relação P. E, o dividendo etc. Os valores fundamentais contêm informações ligadas a fatos do mundo real sobre uma empresa, por isso, em muitos aspectos, pode ser mais robusta do que os preços.
Em última análise, o desenvolvimento de fatores preditivos é uma corrida armamentista em que você está tentando ficar um passo à frente. Os fatores são arbitrados fora dos mercados e têm uma vida útil, por isso é importante que você esteja constantemente trabalhando para determinar o quanto os fatores estão deteriorando e quais novos fatores podem ser usados para substituí-los.
Considerações adicionais.
Freqüência de Rebalanceamento.
Todo sistema de classificação será preditivo de retornos em um período de tempo ligeiramente diferente. Uma reversão média baseada em preços pode ser preditiva em alguns dias, enquanto um modelo de fatores baseados em valores pode ser preditivo durante muitos meses. É importante determinar o prazo em que seu modelo deve ser preditivo e verificar estatisticamente isso antes de executar sua estratégia. Você não deseja superar tentando otimizar a freqüência de reequilíbrio - você inevitavelmente encontrará um que seja aleatoriamente melhor do que outros, mas não é necessário por causa de qualquer coisa em seu modelo. Depois de determinar o prazo em que seu esquema de classificação é preditivo, tente reequilibrar aproximadamente essa freqüência, de modo que você aproveite ao máximo seus modelos.
Toda estratégia tem uma quantidade mínima e máxima de capital que pode negociar antes de deixar de ser rentável. O limite mínimo geralmente é definido pelos custos de transação.
Negociar muitas ações resultará em altos custos de transação. Digamos que você deseja comprar 1000 ações, você terá alguns milhares de dólares em custos por reequilíbrio. Sua base de capital deve ser alta o suficiente para que os custos de transação sejam uma pequena porcentagem dos retornos gerados por sua estratégia. Por exemplo, se o seu capital for 100.000 $ e sua estratégia gerar 1% ao mês (1000 $), todos esses retornos serão absorvidos pelos custos da transação. Você precisaria estar executando a estratégia em milhões de dólares. ser lucrativo em mais de 1000 ações.
A capacidade mínima é bastante alta como tal e depende em grande parte do número de ações negociadas. No entanto, a capacidade máxima também é incrivelmente alta, com estratégias de capital longo-curtas capazes de negociar centenas de milhões de dólares sem perder a vantagem. Isso é verdade porque a estratégia se reequilibra com pouca freqüência, e o volume total do dólar é dividido pelo número de ações negociadas. Portanto, o volume de dólares por equidade é bastante baixo e você não precisa se preocupar em impactar o mercado por seus negócios. Digamos que você esteja negociando 1000 ações com 100.000.000 $. Se você rebalancear todo o seu portfólio todos os meses, estará negociando apenas 100.000 dólares por mês para cada ação, o que não é suficiente para ser uma participação de mercado significativa para a maioria dos títulos.
Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais são as histórias que realmente se destacam.
Equipe Auquan.
A Auquan pretende envolver pessoas de diversas origens para aplicar as habilidades de seus respectivos campos para desenvolver estratégias de negociação de alta qualidade. Acreditamos que pessoas extremamente talentosas equipadas com conhecimento e atitude adequados podem projetar algoritmos de negociação bem-sucedidos.
O Handbook of Pairs Trading: estratégias que utilizam ações, opções e futuros.
Por Douglas S. Ehrman.
John Wiley & amp; Sons Inc., 2006.
Avaliado por Nelson Freeburg.
A negociação de pares é uma estratégia de investimento neutra em relação ao mercado que tenta aproveitar as anomalias temporárias entre ações relacionadas. O texto de Ehrman, embora não seja um tratamento exaustivo do assunto, vem como uma introdução útil. Logo no início, ele examina os fatores necessários para garantir a neutralidade do mercado, um imperativo fundamental em pares de negociação. Não é suficiente alocar quantidades iguais de capital aos lados longos e curtos do comércio. Para eliminar o desvio direcional, talvez seja necessário selecionar recursos correspondentes para neutralidade beta, neutralidade de setor e neutralidade de limite de mercado. isso é bom, assim como seus conselhos sobre táticas de execução.
Ehrman descreve abordagens fundamentais e técnicas e uma mistura dos dois. Ele claramente favorece os técnicos, no final, recomendando uma tela técnica dominante com uma sobreposição fundamental.
Ehrman favorece três ferramentas técnicas para configurar o comércio de pares. A primeira é uma média móvel simples do spread entre os estoques pareados. A segunda é uma análise do spread da Bollinger Band, fornecendo níveis dinâmicos de sobrecompra e sobrevenda. O terceiro é um RSI do spread, também gerando níveis de sobrecompra e sobrevenda. Em essência, quando a propagação atinge uma extrema alta de acordo com o consenso desses três indicadores, você vai longo o estoque mais fraco e reduz o estoque dominante.
Essas ideias fazem sentido, mas uma documentação mais completa de desempenho seria útil. Por exemplo, ele escreve que qualquer contato com a Bollinger Bands provavelmente criará uma boa oportunidade de negociação de tendência contrária. Qualquer pessoa que use bandas de Bollinger para trocar ações ou commodities individuais sabe que você ficaria martelado se você desaparecesse em todas as marcas das bandas superiores ou inferiores. Talvez a configuração de contra-tendência seja mais confiável em pares do que a negociação direta, mas Ehrman não oferece evidências sistemáticas para apoiar a afirmação.
O Handbook of Pairs Trading é um esforço digno de um analista talentoso. Sim, Ehrman comete alguns não-não-literários. Nós aprendemos de um "muito útil" indicador para pares negociando apenas para descobrir que é "proprietário e não pode ser discutido." & rdquo; E ele promove seu serviço de consultoria remunerado. Mas Ehrman é um escritor habilidoso e eu gostaria de receber um tratamento mais abrangente e detalhado de suas estratégias de investimento.
Nelson Freeburg é editor da Formula Research, uma carta financeira que constrói e testa modelos quantitativos de timing para ações, títulos e commodities. Atende comerciantes sistemáticos e gestores de dinheiro institucionais em 27 países.
O manual de negociação de pares: estratégias usando ações, opções e futuros.
Direitos autorais e cópia; 2006 por Douglas S. Ehrman.
Editor (s): Douglas S. Ehrman.
Publicado online: 21 de agosto de 2015 09:25 EST.
Imprimir ISBN: 9780471727071.
ISBN online: 9781119201526.
Sobre este livro.
Saiba tanto a teoria como a prática do comércio de pares, por que é consistentemente rentável e como você pode aplicar as estratégias em sua própria negociação com este valioso guia. O autor Douglas Ehrman cobre a negociação de pares envolvendo ações, opções sobre ações e contratos de futuros, e explica como esse tipo de negociação permite que você lucre com a mudança de relação de preços de valores mobiliários. Além de uma discussão abrangente sobre as teorias envolvidas, ele também inclui exemplos práticos que irão ajudá-lo a colocar o que aprendeu na prática.
O Handbook of Pairs Trading: estratégias que utilizam ações, opções e futuros.
Douglas S. Ehrman.
Descrição.
Douglas S. Ehrman é um gestor de fundo de hedge e uma autoridade líder em negociação de pares. Ele é um dos fundadores e o Diretor Presidente da AlphAmerica Asset Management LLC em Chicago. Ele também atuou como diretor executivo da Alphamerica Financial, Inc., a empresa que operou a PairsTrading antes da sua fusão com a PairTrader.
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