Nesse Hangout Rivadavila S.Malheiros discutiu por quase uma hora e meia sobre o trader que toma decisões especulativas ou de investimento a partir de informações quantitativas. Confira!
sábado, 14 de outubro de 2017
terça-feira, 6 de junho de 2017
Projetando o Payroll Americano
Os analistas de mercado sempre
trabalham para projetar o próximo NFP pois esse número ao ser divulgado tem impacto sobre todos os mercados financeiros (forex, contratos futuros de
índices e dólar, etc.). Um relatório antecedente ao payroll é fornecido pela ADP e baseia-se
nos registros de aproximadamente 400 mil clientes empresariais dos EUA e
aproximadamente 23 milhões de funcionários dos EUA trabalhando em todos os
setores industriais privados. É comum utilizar esse dado para ajudar na
previsão do NFP mensal. Vale destacar que o relatório da ADP cobre apenas folhas
de pagamento do setor privado (excluindo governo).
Nesse artigo vamos utilizar uma
regressão linear que parte da hipótese que há dependência do NFP com o ADP.
Obviamente, os modelos utilizados pelo mercado são muito mais complexos e
trabalham com mais variáveis, mas esse exercício servirá para ilustrar o uso
das regressões e dos modelos quantitativos. As duas séries históricas podem ser
baixadas no site do FED de St
Louis.
O gráfico acima relaciona a
criação de empregos oficial (NFP) com a pesquisa realizada pela ADP no
período de maio/2002 à julho/2016. Como era de se esperar há uma forte relação
positiva entre ambos, porém em alguns momentos ocorrem algumas discrepâncias como podemos observar na parte inferior esquerda do gráfico. A
linha de regressão forneceu a seguinte relação:
NFP = 4,1084 + 0,9954*ADP
Apesar de um alto coeficiente de determinação (R-quadrado) de 0.836, o erro médio (RMSE) do modelo foi de 94.5 o que deixa muito a desejar.
De qualquer forma, com o modelo construído, podemos aplicá-lo sobre a série restante (ago/16 a mai/17) , projetar o payroll desses 10 meses e calcular o erro de estimação mês a mês.
Podemos concluir que apesar da forte correlação entre o ADP e o NFP os resultados obtidos indicam que este não é o único fator para a composição do payroll oficial e, portanto, outras variáveis poderiam ser incluídas no modelo para tentar melhor a precisão (produção industrial, confiança do consumidor, etc.), mas isso será deixado como exercício aos leitores mais engajados.
terça-feira, 30 de maio de 2017
Regressão Linear no Gráfico de Preços
Regressão linear nada mais é do que estudar em números a relação entre variáveis a partir de uma função linear. Para estimar o valor esperado, usa-se de uma equação do tipo a + b * x (onde a e b são, respectivamente, o intercepto e o coeficiente angular da regressão linear a partir de um conjunto de dados pré estipulado).
A regressão linear usa o método dos mínimos quadrados para desenhar uma reta nas proximidades dos preços com o objetivo de minimizar a distância entre eles e a mesma (para maiores detalhes do tratamento matemático acesse o link do Wikipedia).
É possível utilizar essa ferramenta para traçar canais de alta e de baixa sobre os gráficos das ações, índice e dólar. A figura abaixo apresenta o gráfico diário de Eletrobras ON com um regressão linear dos preços de fechamento calculada com uma amostra de 89 períodos (linha central) e duas linhas paralelas com 1 desvio padrão.
Já no gráfico diário de Petrobras PN foi aplicado uma regressão linear de 10 períodos para refletir o movimento de curto prazo e projetar o possível movimento para os próximos pregões.
A regressão linear usa o método dos mínimos quadrados para desenhar uma reta nas proximidades dos preços com o objetivo de minimizar a distância entre eles e a mesma (para maiores detalhes do tratamento matemático acesse o link do Wikipedia).
É possível utilizar essa ferramenta para traçar canais de alta e de baixa sobre os gráficos das ações, índice e dólar. A figura abaixo apresenta o gráfico diário de Eletrobras ON com um regressão linear dos preços de fechamento calculada com uma amostra de 89 períodos (linha central) e duas linhas paralelas com 1 desvio padrão.
canais de regressão: ELET3 |
canais de regressão: PETR4 |
sábado, 28 de janeiro de 2017
Não jogue a Moeda! BOVA11
Anteriormente
discutimos o que são ETF´s e o principal deles no Brasil, BOVA11 (relembre o artigo). É muito comum ouvirmos que dependendo da estratégia utilizada seria melhor jogar uma moeda e tomar a decisão de compra e venda. Será que isso realmente é verdade ou apenas conversa fiada de quem só quer “causar”?
Para responder essa questão foi feito um teste simples a partir de BOVA11 e do uso da função aleatório do Excel que gera um número entre 0 e 1. A ideia é entrar no leilão de abertura do dia e sair no seu leilão de fechamento (daytrade) com a seguinte regra:
O período testado é de 4 de janeiro de 2016 a 29 de dezembro de 2016 e serão realizados 1000 testes aleatórios para termos uma robustez estatística (reveja o conceito de teste de Monte Carlo). Abaixo temos um exemplo da planilha pregão a pregão ao longo de 2016.
Para responder essa questão foi feito um teste simples a partir de BOVA11 e do uso da função aleatório do Excel que gera um número entre 0 e 1. A ideia é entrar no leilão de abertura do dia e sair no seu leilão de fechamento (daytrade) com a seguinte regra:
- Rand > 0,5: long position (posição comprada);
- Rand <=0,5: short position (posição vendida).
O período testado é de 4 de janeiro de 2016 a 29 de dezembro de 2016 e serão realizados 1000 testes aleatórios para termos uma robustez estatística (reveja o conceito de teste de Monte Carlo). Abaixo temos um exemplo da planilha pregão a pregão ao longo de 2016.
O gráfico a seguir ilustra a distribuição de retornos diários para um único teste.
A ideia de realizar 1000 testes aleatórios e independentes é obter estatísticas das situações possíveis e avaliar se na maioria dos casos haverá lucro ou prejuízo. No nosso exemplo os resultados apresentados são dos retornos acumulados em 2016 com a estratégia de abrir posição na abertura e encerrá-la no fechamento do dia.
Além de uma média baixa, 2,48%, é importante destacar a mediana onde vemos que 50% dos testes registraram retornos negativos. Uma radiografia dessa distribuição pode ser feita mediante o gráfico de percentis.
É possível observar no gráfico acima que somente 20% das vezes a rentabilidade foi maior que 21,7%. No mesmo período BOVA11 saiu de R$ 41,00 para R$ 58,24, alta de 42%. Na simulação, altas superiores a essa só aconteceram em 6,7% dos casos. Vale destacar que os custos não foram computados, o que faria o resultado ser pior ainda.
Ou seja, procure ou desenvolva uma estratégia mais consistente do que o simples lançamento de uma moeda, não conte com a sorte. Acompanhem os próximos artigos!
Assinar:
Postagens (Atom)