Title Portuguese:
A estratégia de pares no mercado acionário brasileiro: o impacto da frequência de dados
Title Spanish:
La estrategia de pares en el mercado bursátil brasileño: el impacto de la frecuencia de datos
Abstract:
The pairs trading strategy is a popular method for trading financial assets. One of the reasons for such popularity is that the result of this type of operation depends solely on the relationship between the price of two assets, and not on the overall market condition. The possibility of spotting inefficiencies in assets pricing is what allows the investor to make consistent profits using a systematic method for trading financial contracts. Based on the opening of a long and short position, this statistical arbitrage strategy seeks to profit when the prices of both assets converge to their historical behavior. The objective of this paper is to analyze the performance of the pairs trading strategy for different frequencies of data in the Brazilian Stock Market. The study was based on Perlin (2009), which shows that market inefficiencies are higher for stock data sampled in higher frequency, in this case daily, weekly and monthly. The present research extends the range of frequencies to the intraday universe with stock prices sampled at 1, 5, 15, 30 and 60 minutes and daily. The period of the database starts from 1st January 2008 until 31st December 2011. The selection of stocks comprises the twenty assets with the highest number of contracts negotiated in the period. The methodology employed in this research uses training periods and periods of technical negotiations. In the training period, the selection of pairs for each stock is based on the lowest quadratic variation of their normalized prices. In the trading period, the strategy checks the performance of the previously defined trades. The results of the study, which compared the Sharpe ratios of the pairs trading strategy for the different frequency of the data, confirm the primary hypothesis that the higher sampling frequency, the higher evidence of market inefficiency.
Abstract Portuguese:
A estratégia de pares é um popular método de negociação de ativos financeiros. Um dos motivos para isso se deve ao fato de que o resultado desse tipo de operação procede somente da relação entre os preços de dois ativos e não da direção do mercado. Somente a possibilidade de capturar ineficiências na precificação dos ativos é o que permite a obtenção de lucros sistemáticos por meio de um método de negociação de ativos. Com base na abertura de uma posição comprada (long) e, no mesmo instante, uma posição vendida (short), essa estratégia de arbitragem estatística busca obter lucros por conta da convergência dos preços dos ativos negociados. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é analisar o desempenho da estratégia de pares em diferentes frequências de dados no mercado acionário brasileiro. Esta pesquisa baseou-se em Perlin (2009), em que foi encontrado o resultado de que as ineficiências de mercado aparecem em maior quantidade nos dados de maiores frequências, nesse caso diário, semanal e mensal. O presente trabalho estende o leque de frequências entrando no universo intradiário com frequências de amostragem em 1, 5, 15, 30, 60 minutos e diários. O período de tempo da base de dados utilizada nesta pesquisa se estende de 1º de janeiro de 2008 a 31 de dezembro de 2011. Para compor a base de dados, foram utilizados os 20 ativos com maior número de contratos negociados no período. A metodologia empregada nesta pesquisa utiliza a técnica de períodos de treinamento e de negociação. Nos períodos de treinamento, os pares de ativos são selecionados de acordo com os menores desvios quadráticos nos seus preços normalizados. Nos períodos de negociação, a estratégia verifica as operações realizadas em cada par de ativo previamente selecionado. Os resultados da pesquisa confirmam a hipótese primária de que quanto maior a frequência de amostragem, maiores as evidências de ineficiência de mercado. Para chegar a essa conclusão, foram comparados os índices de Informação da estratégia de pares nas diferentes frequências de dados.
Abstract Spanish:
La estrategia de pares es un método popular para la negociación de activos financieros. Uno de los motivos para ello se debe al hecho de que el resultado de este tipo operaciones proviene exclusivamente de la relación entre los precios de dos activos y no de la dirección del mercado. Solamente la posibilidad de capturar las ineficiencias de fijación de precios de los activos es lo que permite la obtención de lucros sistemáticos a través de un método de negociación de los activos. Basada en la apertura de una posición comprada (long), y en el mismo instante, una posición vendida (short), esta estrategia de arbitraje estadístico pretende obtener lucros por cuenta de la convergencia de los precios de los activos negociados. De esta forma, el objetivo de este trabajo es analizar el desempeño de la estrategia de pares en diferentes frecuencias de datos en el mercado bursátil brasileño. Esta encuesta se basó en Perlin (2009), donde fue encontrado el resultado de que las ineficiencias del mercado aparecen en mayor cantidad en los datos de mayor frecuencia, este caso diario, semanal y mensual. El presente trabajo amplía la gama de frecuencias entrando en el universo entredía con frequencia de muestreo a 1, 5, 15, 30, 60 minutos y diarios. El período de tiempo de la base de datos utilizada en esta encuesta se extiende de 1º de enero de 2008 a 31 diciembre de 2011. Para componer las bases de datos fueron utilizados los veinte activos con el mayor número de contratos negociados en el período. La metodología utilizada en esta encuesta utiliza la técnica de los períodos de entrenamiento y períodos de negociaciones. En los períodos de entrenamiento, los pares de los activos se seleccionan de acuerdo con las menores desviaciones cuadráticas en sus precios normalizados. En los períodos de negociaciones, la estrategia verifica las operaciones realizadas en cada par de activos previamente seleccionado. Los resultados de la encuesta confirman la hipótesis primaria de que cuanto mayor sea la frecuencia de muestreo, más grande la ineficiencia del mercado. Para llegar a esta conclusión, se compararon los índices de Sharpe de la estrategia de los pares en las diferentes frecuencias de datos.
ABNT Citation:
PONTUSCHKA, M.; PERLIN, M. A estratégia de pares no mercado acionário brasileiro: o impacto da frequência de dados
. Revista de Administração Mackenzie, v. 16, n. 2, p. 188-213, 2015.
APA Citation:
Pontuschka, M., & Perlin, M. (2015). A estratégia de pares no mercado acionário brasileiro: o impacto da frequência de dados
. Revista de Administração Mackenzie, 16(2), 188-213.
DOI:
10.1590/1678-69712015/administracao.v16n
Permalink:
https://www.spell.org.br/documentos/ver/35154/pairs-trading-in-the-brazilian-stock-market--the-impact-of-data-frequency/i/en
References:
Aldridge, I. (2010). High-frequency trading: a practical guide to algorithmic strategies and trading systems. New Jersey: John Wiley & Sons.
Benos, E., & Sagade, S. (2012). High frequency trading behaviour and its impact on market quality: evidence from the UK equity market. [Working Paper Nº 469]. Bank of England Working Paper Series, London, UK.
Bowen D., Hutchinson M. C., & O’sullivan N. (2010). High frequency equity pairs trading: transaction costs, speed of execution and patterns in returns. Journal of Trading, 5(3), 31-38.
Caldeira, J. F. (2011). Arbitragem estatística e estratégia long-short pairs trading, abordagem com cointegração aplicada a dados do mercado brasileiro. In: Encontro de Economia da Região Sul – ANPEC SUL, Florianópolis, SC, Brasil, 14.
Chan, E. P. (2009). Quantitative trading: how to build your own algorithmic trading business. New Jersey: Wiley Trading Series.
Clayton, Australia. Recuperado em 9 agosto, 2012, de http://ssrn.com/abstract=1707125.
Do, B., & Faff R. (2011). Are pairs trading profits robust to trading costs? [Working Paper].
Dunis, C. L., Giorgioni, G., Laws, J., & Rudy, J. (2010). Statistical arbitrage and high-frequency data with an application to eurostoxx 50 equities. [Working Paper]. CIBEF Working Papers.
Engle, R. F., & Granger, C. W. J. (1987, March). Cointegration and error correction: representation, estimation and testing. Econometrica, Chicago, 55(2), 251-76. Liverpool, UK.
Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: a review of empirical work. Journal of Finance, 25(2), 383-417.
Fama, E. F. (1991). Efficient capital markets: II. Journal of Finance, 46(5), 1575-1617.
Gatev E., Goetzmann W. N., & Rouwenhorst K. G. (2006). Pairs trading: performance of a relative value arbitrage rule. The Review of Financial Studies, 19(3), 797-827.
Jensen, M. C. (1978). Some anomalous evidence regarding market efficiency. Journal of Financial Economics, 6(2/3), 95-101. Recuperado em 5 janeiro, 2012, de http://ssrn.com/abstract=244159.
Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegrating vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12, 213-254.
Lo, A. W. (2007). Efficient markets kypothesis. In Blume, L., & Durlauf, S. (Eds.). The new Palgrave: a dictionary of economics (2nd ed.). London: Palgrave Macmillan Ltd. Recuperado em 2 janeiro, 2012, de http://ssrn.com/abstract=991509.
Nath, P. (2003). High frequency pairs trading with U.S. Treasury securities: risks and rewards for hedge funds [Working Paper Nº 565441]. London: London Business School.
Perlin, M. S. (2009). Evaluation of pairs trading Strategy at the Brazilian financial market. Journal of Derivatives & Hedge Funds, 15(2), 122-136.
Schwert, G. W. (2003). Anomalies and market efficiency [Working Paper Nº FR 02-13]. Rochester, NY: Simon School of Business. Recuperado em 5 janeiro, 2012, de http://ssrn.com/abstract=338080.
Securities and Exchange Commission, & Commodity Futures Trading Commission (2010). Findings regarding the market events of may 6, 2010. Report of the staffs of the CFTC and SEC to the join advisory committee on emerging regulatory issues. Recuperado em 21 agosto, 2012, de http://www.sec. gov/news/studies/2010/marketevents-report.pdf.
Vidyamurthy, G. (2004). Pairs trading – quantitative methods and analysis. New Jersey: John Wiley & Sons.
