Seguidores de Tendência

Trend following (seguidor de tendência) é a principal estratégia dos CTA´s (Certification in Technical Analysis) que gerem mais de 300 bilhões de dólares. O índice Barclay BTOP50 procura reproduzir a composição global dessa indústria e emprega uma abordagem top-down na seleção de seus componentes a partir da medição dos ativos sob gestão. Em cada ano civil, os trading advisors selecionados representam, no total, pelo menos 50% dos ativos investidos do Universo Barclay CTA.

Em 2016 20 fundos CTAs fizeram parte do Barclay BTOP50 e de acordo com BarclayHedge, o desempenho estimado foi de -4,03%. Vale destacar que a maioria desses 20 CTAs usa sistematicamente a filosofia de seguidor de tendência. Abaixo temos um gráfico do desempenho desse índice desde 1987:

Nos últimos 13 anos os maiores gestores CTAs não conseguiram gerar retornos significativos. Na verdade o retorno anualizado foi inferior a 2,5% nesse período enquanto o S&P 500 apresentou um retorno de 9%. É importante destacar que o Barclay BTOP50 não se aplica a qualquer CTA particular ou indivíduo que faça a gestão de futuros, mas a média da indústria de gestores técnicos. Afinal, o desempenho individual de um trader pode divergir significativamente das médias devido a sua habilidade ou pura sorte.

Ao aplicar o teste estatístico não paramétrico de Wald-Wolfowitz sobre a série desde 1987, o p-value foi de 0,25, ou seja, a hipótese de aleatoriedade não pode ser rejeitada.

2016 Barclay BTOP50 Componentes

• AlphaSimplex Group, LLC (Composto de Futuros Gerenciados)
• AQR Capital Mgmt. (AQR Managed Futures MV Strategy)
• Aspect Capital Limited (Fundo Diversificado (USD)
• Campbell & Co., Inc. (Campbell Managed Futures)
• Cantab Capital Partners (Fundo do CCP Quant - Aristarchus)
• Catalyst Capital Advisors, LLC (Catalyst Hedged Futures Strategy (I))
• Doherty Advisors (Relative Value Growth) 
• FDO Partners, LLC (Global Quantitative Currency)
• Primeiro Quadrante LP (Alocação de Moeda Tática L / S USD)
• Graham Capital Mgmt., LP (K4D-15V)
• H2O AM LLP (Força 10 USD) 
• Lynx Asset Management (Lynx (Bermuda) Ltd.)
• Man Investments Ltd (AHL Diversified plc)
• Niederhoffer, RG Capital Management (Diversified)
• PIMCO LLC (Fundo de Estratégia de Futuros Gerenciados das Tendências)
• QMS Capital Management LP (Macro Global Diversificado)
• Systematica Investments (Blue Trend Fund)
• Transtrend, BV (DTP / Risco Avançado - USD)
• Trigon Investment Advisors (Macro Discrecional)
• Winton Capital Management, Ltd. (Fundo de Futuros)

BOVA11 com Hedge

Quando há 1 expectativa de possível queda no mercado acionário o investidor pode tomar uma de duas decisões. A primeira é intuitiva, basta zerar suas posições e ficar líquido. Já a segunda mantêm  a carteira e mediante a venda de contratos futuros de IBOVESPA é possível protegê-la, chamamos isso de Hedge.

Para a segunda opção o investidor terá que obter o BETA em relação ao IBOVESPA de cada papel que possuir, em seguida calcular o BETA ponderado da carteira e finalmente determinar a quantidade de contratos futuros que serão vendidos. Porém, ao invés disso, o investidor poderá trabalhar exclusivamente com o BOVA11 discutido no artigo anterior. Há algumas vantagens para esse tipo de estratégia, uma delas é que esse ETF segue de perto os movimentos do IBOVESPA e seu BETA é aproximadamente igual a 1 e, com isso, dificilmente serão necessárias recalibrações ao longo do tempo como ocorre com o hedge de ações. Isso resulta tanto na redução dos custos quanto na complexidade de recálculos.

Ao comprar uma determinada ação ou um ETF a perspectiva futura é de alta, porém no meio do caminho pode ocorrer alguns momentos menos favoráveis e o recurso de proteger a posição durante esse período pode reduzir muitas noites mal dormidas. 

A grande questão é o que usar para sinalizar os momentos mais propícios para montar e desmontar a proteção do ETF. No caso, a posição no BOVA11 é estática e o que se realiza ao longo do tempo são entradas e saídas do contrato futuro de IBOVESPA vigente naquele determinado período (lembrem-se que o WIN, mini índice, vence nos meses pares do ano).

Apenas para ilustrar vamos montar um sistema simples baseado no indicador Riva-Keltner (confira o Webinar gratuito para mais detalhes sobre o RK), onde os sinais de alta indicam a saída do Hedge (recompra do contrato futuro) e os sinais de baixa o início da proteção da posição em BOVA11. Apenas para o leitor entender melhor o funcionamento da estratégia, tomemos um momento específico. 

diário de BOVA11 - Dez15 - Ago16

Suponha que em 24 de Novembro de 2015 o nosso investidor virtual resolveu adquirir 2.000 contratos de BOVA11 ao preço de R$ 46,48 (investimento de R$ 92.360,00 + custos). Porém em 01 de Dezembro de 2015 com o papel valendo R$ 44,00 (queda de 4,72%) o nosso amigo tenha decidido montar o Hedge a partir da venda de 10 contratos de WINZ15 (venc. 16/dez/15) ao preço de 45.500 pts. Em 16/dez/15 houve a rolagem do WINZ15 (44.600 pts) para o WING16 (45.400 pts) na mesma quantidade anterior (10 contratos). Finalmente em 22 de janeiro de 2016 BOVA11 foi cotado à R$37,20 (queda de 15,45%) e o WING16 à 38.500 pts, queda acumulada de 6.900 pts (15,2%). 

Resumo da ópera, pela tabela a seguir podemos verificar que o ETF acumulou uma perda contábil que foi compensada pelos ganhos financeiros da venda dos mini contratos futuros de IBOVESPA. Isso significa que enquanto o mercado brasileiro teria que se recuperar de uma queda de mais de 15%, a posição do investidor do nosso exemplo estaria praticamente intacta.

Participe do grupo do Facebook: Dólar, Índice e Pair Trading.

BOVA11 - IShare (ETF)

O iShares Ibovespa Fundo de Índice (BOVA11) busca obter no médio/longo prazo retornos que correspondam, de forma geral, à performance do Índice Bovespa. Para isso, sua composição tenta emular os mesmos percentuais de participação das empresas participantes da carteira teórica do IBOVESPA.

Ao contrário das ações cujo lote-padrão é 100, sua negociação é realizada em múltiplos de 10.

Por ser uma carteira diversificada, normalmente, o BOVA11 apresenta risco menor que a maioria das ações individualmente e seu custo de negociação é inferior à tomada de várias ações para compor uma carteira. Como  todo ETF´s (Exchange Traded Funds), o BOVA11 é classificando como fundo de investimento e com isso não há isenção para vendas abaixo de R$ 20.000 mensais, além de possuir uma taxa de administração de 0,54% ao ano. Entretanto, é comum seu gestor alugar parte das ações da carteira e gerar renda extra ao fundo, o que ajuda a reduzir o impacto dessa taxa.

Pelo gráfico acima é possível verificar a aderência do BOVA11 em relação ao IBOVESPA ao longo do tempo. Com isso em vista, uma gama de estratégias podem ser montadas utilizando esse ETF, por exemplo, pair trading, trend following, etc. Não percam o próximo artigo!

Em média são negociados 330 papéis a cada negócio.

Metatrader 5: Regra de Cores

Muitas vezes recebo emails perguntando como colorir o gráfico de candlestick do Metatrader 5 a partir de uma determinada regra de cor. No CMA e no Amibroker isso é bem simples, enquanto que no MT5 a estrutura é um pouco mais avançada. Mas não pense que isso exija grande conhecimento de programação, na verdade basta ter um pouco de raciocínio lógico e curiosidade.

No site do MQL5 há vários artigos com passo a passo de como codificar um determinado recurso, mas em várias ocasiões exige-se uma maior desenvoltura com a programação e o leitor pode acabar se assustando. Com isso em mente, resolvi traduzir o código de um desses artigos para colorir candles a partir da situação do Índice de Força Relativa (IFR) trabalhar abaixo ou acima de 50%. O artigo original com todos os códigos está em https://www.mql5.com/pt/articles/135.

Aqui só destacarei as partes fundamentais e o código modificado com as explicações traduzidas ficará no grupo do Facebook de Dólar e Índice Futuro (aba: Arquivos). Então vamos lá:

Além de um buffer para armazenar os valores do indicador IFR, como iremos colorir o candlestick, é necessário criar um buffer para cada um dos seus 4 elementos (abertura, máxima, mínima e fechamento):

   SetIndexBuffer(0,buffer_abe,INDICATOR_DATA);
   SetIndexBuffer(1,buffer_max,INDICATOR_DATA);
   SetIndexBuffer(2,buffer_min,INDICATOR_DATA);
   SetIndexBuffer(3,buffer_fec,INDICATOR_DATA);

Também é necessário criar um buffer para armazenar as regras de cor (0 em caso afirmativo e 1 se for falso).

   SetIndexBuffer(4,buffer_color_line,INDICATOR_COLOR_INDEX);

Como nesse exemplo usaremos duas possibilidades, é preciso indicar essa quantidade de cores

   PlotIndexSetInteger(0,PLOT_COLOR_INDEXES,2);

E em seguida definir quais serão essas cores que o candle terá no caso de uma determina condição ser ou não satisfeita.

   PlotIndexSetInteger(0,PLOT_LINE_COLOR,0,Red);   // satisfeita
   PlotIndexSetInteger(0,PLOT_LINE_COLOR,1,Green);  // não satisfeita

O restante do código é o padrão usado no MQL5 e convido o leitor a abrir o código completo para o seu contínuo aprendizado. Aqui só quero destacar a condição de coloração dos candles onde a "mágica" acontece.

• Caso a sentença seja verdadeira o buffer de cor receberá o valor zero (0)
• Caso a sentença seja falsa o buffer de cor receberá o valor um (1)

      if(buffer_RSI[i]<50)          
        {   buffer_color_line[i]=0;   }
      else
        {  buffer_color_line[i]=1;   }  
     }

Pronto, agora você tem um código que irá colorir o seu gráfico baseado em uma regra pré-definida. A ideia é que a partir daí o leitor possa construir regras mais sofisticadas como por exemplo, três cores para identificar quando os preços estão em tendência de alta, de baixa ou em acumulação.

Séries Estacionárias e Raiz Unitária no Mercado Financeiro

Uma série temporal é dita estacionária quando ela se desenvolve aleatoriamente ao redor de uma média constante e as propriedade dessa média, a variância e a estrutura de autocorrelação não mudam no decorrer do tempo, refletindo um equilíbrio estável. Vale destacar que nada é imutável e, dessa forma, uma série pode ser estacionária durante um período de tempo e perder essas características dali em diante.  

Pela definição acima alguns leitores já devem ter pensado nas vantagens de encontrarmos séries estacionária. Afinal, a principal característica é trabalhar ao redor de uma média e é natural que após uma certa dispersão ocorra  o retorno à média, ao contrário de séries que tenham tendência e que em algumas situações possuam comportamento explosivo.

No mercado financeiro é raro encontrar séries de preço que apresentem estacionariedade e esses dados precisam passar por uma transformação. A mais comum consiste em calcular as diferenças sucessivas da série original, até se obter uma série estacionária. Em geral, é suficiente tomar uma ou duas diferenças para que a série se torne estacionária. Outra estratégia muito utilizada é a de pairs trading, onde a combinação de duas séries não estacionárias resulta em uma série estacionária.

Na Estatística uma série estacionária é dita integrada de ordem um I(1) quando a mesma é não-estacionária, mas a série formada pela primeira diferença é estacionária. Se ela, originalmente, for estacionária então dizemos que é integrada de ordem zero I(0).

Uma forma de checar se uma série é estacionária é verificar a existência da chamada raiz unitária. Quando a hipótese de raiz unitária for verdadeira para uma série, os choques aleatórios que ela sofre geram na mesma um efeito permanente. Portanto, quando uma variável apresenta raiz unitária, os pressupostos estatísticos de que a média e a variância devem ser constantes ao longo do tempo são violados.

Para essa verificação utilizamos testes de hipóteses:

H0 (hipótese nula) = Existe pelo menos uma raiz dentro do círculo unitário
H1=(hipótese alternativa =A série não possui raíz  unitária.

Normalmente aplica-se três testes de raiz unitária, cada um com suas particularidades. O ideal é que pelo menos dois dos três testes listados abaixo rejeitem a hipótese nula.

• Dickley-Fuller Aumentado (ADF)
• Teste de Phillips - Perron
• Teste KPSS

Para exemplificar vamos utilizar a série histórica diária de VALE5 entre janeiro de 2008 e dezembro de 2014. 

O teste ADF para o período não rejeitou a Hipótese Nula dado que os valores do teste foram menores que os valores críticos nos níveis de significância de 1%, 5% e 10%. Ou seja, como esperado, a evolução do preço de fechamento de VALE PNA é não estacionária.

Valor do test-statistic: -1.7968 1.3079 1.7441

Valores Críticos para o teste:
      1 pct  5pct 10pct
tau3 -3.96 -3.41 -3.12
phi2  6.09  4.68  4.03

phi3  8.27  6.25  5.34

Por outro lado, ao utilizar a série histórica dos descolamentos de alta e de baixa entre os preços de fechamento e a Média ROCK, os valores do test-statistic foram: -4.3172 6.2285 9.3331  e, portanto, podemos rejeitar a hipótese nula. Observe o gráfico dos descolamentos:

A média no período foi -1,31% e o desvio padrão 9,18%.
A partir dos resultados obtidos seria possível desenhar estratégias que explorem as dispersões de 1 ou 2 desvios-padrão especulando que em seguida a série de descolamento retornaria ao seu ponto médio. Obviamente, é importante que periodicamente o trader quantitativo verifique se a série permanece estacionária.