Estudo heurístico de performance de estratégias de investimento simples baseadas na média móvel e desvio padrão no mercado ForEx

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1 Estudo heurístico de performance de estratégias de investimento simples baseadas na média móvel e desvio padrão no mercado ForEx Lucas Roberto da Silva Centro de Automação, Gestão e Pesquisa em finanças Departamento de Matemática - Instituro de Matemática Universidade Federal Fluminence lucas_silva@automata.uff.br Marco Aurélio Sanfins Centro de automação, gestão e pesquisa em finanças Departamento de Estatistica - Instituto de Matemática Universidade Federal Fluminence marcosanfins@automata.uff.br Alex Laier Bordignon Departamento de Geometria Instituto de Matemática Universidade Federal Fluminence alexb@id.uff.br Abstract Nesse trabalho são comparadas três diferentes estratégias empregando análise técnica baseadas nos seguintes indicadores: média móvel e desvio padrão. Os testes foram executados utilizando a plataforma MetaTrader5, o estudo é feito com series de dados de 2010 até 2015, utilizando frequências de dez minutos, uma hora e um dia no par GBP/USD. Os resultados foram analisados utilizando métricas usuais: lucro líquido, maior perda consecutiva e probabilidade de operações lucrativas.em nossos testes constatamos que essas estratégias não são adequadas para aplicações de longo prazo mas existem intervalos onde elas são aplicáveis. Palavras chave: Mercado financeiro, análise técnica, séries temporais, média móvel Introdução A análise técnica é o método de analisar o mercado financeiro baseado no estudo de preços passados, para prever tendências. O analista se baseia em padrões de gráfico e indicadores para identificar os melhores momentos para entrada e saída do mercado. Vamos abordar as características do mercado ForEx e estudar o retorno de estratégias que utilizam os indicadores: média móvel e desvio padrão para esse mercado. Para fazer uso dos indicadores vamos definir três tipos de estratégias: cruzamento simples, cruzamento triplo e regressão à média, que serão descritas a frente no texto. Cada estratégia será testada em diferentes escalas de tempo para aumentar a confiabilidade dos resultados. Os resultados serão classificados pelas métricas: lucro líquido, maior perda consecutiva e probabilidade de operações lucrativas (POL). Com base na métrica POL vamos apresentar uma classificação dos melhores resultados. O mercado Foreign Exchange O mercado Foreign Exchange (ForEx) é o mercado futuro de moedas e commodities. Neste mercado observamos a variação da razão do preço entre duas moedas que são representadas em pares, por exemplo, Euro contra Dólar (EUR/USD) ou Libra contra Dólar (GPB/USD). A razão que acompanhamos representa 1

2 a quantidade da segunda moeda que precisamos para comprar uma unidade da primeira, por exemplo se o preço do par EUR/USD for , precisamos de unidades de dólar para comprar uma unidade de euro. Para representar a variação do preço a unidade pip é usada, o pip é definido como a variação em uma unidade da quarta casa decimal do preço que, após a alavancagem de , vale uma exposição 10 de dez unidades do segundo elemento do par, nesse caso 10 dólares, tanto para ganho e perdas. Utilizamos a plataforma MetaTrader5 para realizar os testes, Essa plataforma ajuda a calcular os indicadores técnicos, gráficos de preço de ações, opções, moedas e commodities, conexão com a corretora, administração de operações e relatório de performance. O MetaTrader ainda permite a criação de indicadores customizados, scripts e agentes especialistas, utilizando a linguagem de programação Metaquotes Language (MQL). No MQL podemos definir agentes especialistas que são programas que operam no mercado automaticamente seguindo uma estratégia implementada pelo programador. Para poder utilizar a interface de testes do MetaTrader implementamos nossas estratégias na linguagem MQL, que possibilita o uso de dados passados do mercado, otimização de parâmetros e geração de relatórios de performance das estratégias. O indicador média móvel A média móvel de período N é a o valor da média aritmética das últimas N observações de uma série temporal, ela tem esse nome pois a cada nova observação a amostra mais antiga é descartada. Esse indicador exibe a direção atual do mercado e se o merca está, ou não, em uma tendência. A média móvel é calculada com base em observações passadas por isso dizemos que ela é um indicador que segue o mercado, e em geral não é capaz de dizer a direção futura dele. Além disso, o período da média móvel determina o quão próxima ela vai ficar do preço, por exemplo uma média móvel com período curto, segue a direção do mercado mais rapidamente do que uma média móvel com período longo. Uma característica da média móvel com período baixo é gerar muitos sinais de falso positivos já uma média móvel com período longo pode não emitir sinais, assim perdendo muitas oportunidades. O sucesso de várias estratégias está em encontrar uma forma de combinar as informações obtidas com médias móveis rápidas (com período curto) e lentas (com período longo) conseguindo assim identificar as melhores oportunidades de compra e venda. Podemos ver um exemplo do indicador na Figura 1. Figura 1:Exemplo do indicador média móvel com período 20 aplicado no par Libra vs Dólar. 2

3 O indicador desvio padrão O desvio padrão é definido como a raiz quadrada da variância, o indicador desvio padrão de período N é o desvio padrão calculados utilizando somente as últimas N amostras da série. Esse indicador aproxima a dispersão do preço ao redor da média. Na Figura 2, exibimos uma representação gráfica desse indicador, desenhando duas faixas ao redor da média do preços, onde a distância da faixa a média é de dois desvios padrões, isso nos dá uma estimativa aproximada da variação do preço. Figura 2: Representação gráfica do indicador de desvio padrão de período 20 no par Libra vs Dólar. Descrição das estratégias Como já dissemos anteriormente, não podemos utilizar os indicadores diretamente, por isso vamos definir três formas de utiliza-los: Estratégia: Cruzamento simples Nessa estratégia utilizamos uma média móvel de período 20, e definimos um sinal de compra quando o preço cruza e fica acima da média móvel, o sinal de venda ocorre quando o preço cruza e se mantém abaixo da média móvel. A Figura 3 mostra os sinais gerados por essa estratégia. 3

4 Estratégia: Cruzamento triplo Figura 3: Sinas gerados pela estratégia de cruzamento simples no par Libra vs Dólar Para essa estratégia precisamos de três médias móveis, vamos definir a média móvel M 1 com período 4, M 2 com período 9 e M 3 com período 18, como definido em (Murphy, 1999). O sinal de compra é definido quando as duas seguintes condições são satisfeitas: M 1 cruza acima das outras médias e M 2 cruza M 3 ficando entre M 1 e M 3. O sinal de venda é análogo com o cruzamento para baixo. A Figura 4 mostra os sinais gerados por essa estratégia. Figura 4 Sinas gerados pela estratégia de cruzamento triplo no par Libra vs Dólar Estratégia: Média móvel e desvio padrão Nessa estratégia um sinal de compra é gerado toda vez que o preço cruza e fica acima de uma média móvel de 20 períodos, e o sinal de venda é gerado toda vez que o cruza e fica abaixo da média móvel. A diferença dessa estratégia para a estratégia de uma média móvel simples é que esperado que o preço vá até o indicador de desvio padrão antes de retornar ao seu valor médio, com isso colocamos nossos ponto de saída no valor do desvio padrão no momento do cruzamento. Nessa estratégia utilizamos faixas estão a 2 desvios padrões da média. Figura 5 mostra os sinais gerados por essa estratégia. 4

5 . Figura 5 Sinas gerados pela estratégia de Média móvel e desvio padrão no par Libra vs Dólar Resultados Para gerar a comparação das estratégias, fizemos três simulações para cada estratégia, utilizando cinco anos de dados a partir de 1 de janeiro de Para cada estratégia variamos a escala de tempo utilizada. Os testes foram realizados na plataforma Metatrader5, com dados obtidos da corretora ActiveTrader. Para cada estratégia foram simulados os pontos de entrada e de saída do mercado nas diferentes escalas de tempo. Os resultados foram gerados com a série de dados na escala do minuto, que são os dados na escala mais fina disponível, com os as séries na escala do minuto podemos gerar para escala de dez minutos, uma hora e um dia. Para cada simulação geramos as métricas de Lucro Líquido, POL, e a Perda Consecutiva Máxima, também salvamos o número de operações feitas por cada estratégia. Para todas as simulações o saldo inicial é de $ com alavancagem de 1:100. Os resultados dessas simulações são apresentados na Tabela 1. ESTRATÉGIA SIMPLES SIMPLES SIMPLES TRIPLO TRIPLO TRIPLO ESCALA DE TEMPO LUCRO LIQUIDO TOTAL DE OPERAÇÕES OPERAÇÕES LUCATIVAS POL PERDA CONSECUTIVA MÁXIMA Dez minutos , ,08% -350,82 Uma hora , ,55% -606,76 Um dia -1330, ,07% -1296,74 Dez minutos , ,31% -290,6 Uma hora , ,02% -342,16 Um dia -3341, ,14% -503,12 DESVIO PADRÃO Dez minutos , ,28% -235,32 DESVIO PADRÃO Uma hora -5222, ,16% -269,82 DESVIO PADRÃO Um dia % Tabela 1:Resultados das simulações para as estratégias, Para todas as simulações o saldo inicial é de $ com alavancagem de 1:100, Lucro liquido e Perda consecutiva máxima estão descritas em dólar. 5

6 Conclusão Os resultados mostram que nenhuma estratégia é viável nesse período de tempo, porém constatamos que, enquanto as estratégias de cruzamento tiveram sua melhor performance na escala diária, o desvio padrão obteve o pior desempenho de todo o teste, fazendo operações com prejuízo em mais de 95% dos casos. A estratégia de cruzamento triplo, foi a melhor das três em todas as escalas de tempo e obteve seu melhor resultado na escala diária com 47.14% POL. Nosso estudo avaliou a variação da performance em diferentes escalas de tempo, mostrando que o cruzamento triplo tem ~47% de chance de fazer operações lucrativas na escala de tempo diária, um estudo do impacto da mudança parâmetros e da moeda escolhida na performance se faz necessário para que possamos identificar o cenário ideal para cada estratégia. Bibliografia (s.d.). Fonte: MetaTrader5 Trading Plataform: Murphy, J. J. (1999). Techinical Analysis of the Financial Markets. Em Techinical Analysis of the Financial Markets. 6

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