Teste de Previsibilidade de Mercado Usando Conceitos de Análise Técnica

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1 Teste de Previsibilidade de Mercado Usando Conceitos de Análise Técnica Alan Alves Luiz Fundação Pesquisa de Estudo Econômicos - Fipe Universidade de São Paulo - USP Abril 23, Introdução O presente trabalho propõe um teste para avaliar se a análise técnica realmente pode captar com certa antecedência os movimentos dos preços dos ativos financeiras negociados no Mercado de Captais, analisando dados históricos e desenvolvendo a proposta de Tranding System de Pardo(1992) [11] para a captura de uma estratégia ideal utilizando médias móveis no períodos de 04/01/1999 a 31/03/2009 para os contratos de câmbio futuro de Reais em Dólar. Com o um mercado cada vez mais ágil, devido aos avanços da Tecnologia da Informação (TI) a computação pessoal com grande poder computacional e de acesso facilitado, o investidor recorre a métodos que lhe propiciam uma forma de aquisição de posições 1 que lhe traga retorno com o mínimo de risco possível, com base nestas característica e apostando na ineficiência do mercado várias técnicas com base em estudos estatísticos, psicológicos e matemáticos compõe o ferramentário para análise técnica de um ativo financeiro. Iniciaremos com uma revisão de publicações brasileiras sobre Eficiência do Mercado e Análise Técnica resenhando o conteúdo coletado durante a pesquisa bibliográfica, a ainda na seção introdutória explicitaremos os principais conceitos presentes neste trabalho. Na sequencia é feito um estudo empírico sobre um arranjo de dados proveniente dos contratos de Dolar futuro negociados na BM&F 2, com base nos indicadores de Média Móvel Simples. 1.1 Análise Técnica Análise técnica é o estudo do comportamento histórico do mercado para determinar o estado atual ou as condições futuras do mesmo. O analista técnico observa tendências deste comportamento e avalia como reage a estas. Em sua essência, a análise técnica assume 1 contratos de derivativos, ações, títulos, etc. 2 Bolsa Brasileira de Mercadorias e Futuros. 1

2 que os mercados exibirão comportamentos futuros que são consistentes com o passado, ou seja, o técnico se orienta pela repetição de padrões de comportamento do mercado. A análise tem como objetivo, a predição de quando os preços irão se mover, quando é a hora certa para entrar ou sair do mercado. (BARBOSA; CHAVES(2004),2007) [7]. 1.2 Indicadores Segundo Saffi(2003) [15] os indicadores técnicos são funções matemática baseados nos preços passados que são calculados com o auxilio de softwares para guiar o investidor em suas decisões. São considerados nestes indicadores: volume das transações, os preços de fechamento, máximos e/ou mínimos de um ativo. Com a facilidade computacional inerente dos indicadores torna-se simples a implementação de estratégias de compra e venda de um ativo. Não há um indicador que seja capaz de sinalizar sempre,e de forma consiste, os momentos para tomar uma decisão, eles tem uma característica que os fazem melhores em determinadas situações de mercado. Há dois tipos de indicadores, o presente trabalho mantém o foco nos rastreadores de tendências, porém há também os osciladores que trabalham de forma flutuante dentro de limites estabelecidos, sendo ideal para quando o mercado não apresenta tendência definida Sachetim (2006) [14] Rastreadores de Tendência São indicadores que tem por finalidade indicar a direção do mercado, se ele está em tendência alta ou baixa. O trabalho de Sachetim (2006) [14] explicita que os mercados em tendência ocorrem em 30% de seu movimento e este tipo de estratégia é mais confiável durante esta ocasião. Geralmente há uma defasagem que pode-se perder até 1/3 em média do comprimento total da tendência Média Móvel Simples Por ser de simples implementação e teste, muitos sistemas de busca mecânica de tendências utilizam médias moveis como base para trading systens, veja formula abaixo: (P 1 + P P n) MMS = (1) n Onde P é o preço do ativo e n o numero de períodos que podem ser dias, semanas, meses, intervalos em minutos (em caso de daytraing). Para Person(2004) [12, P. 136] as médias móveis também são utilizadas para identificar níveis de suporte e resistência. Traders podem usar diferentes combinações sobrepostas em um único gráfico. Utilizando médias de curto prazo, médio prazo e longo prazo em um gráfico podemos ver a direção dos preços do mercado em diferentes perspectivas. Os períodos tipos para múltiplas médias são 4, 9 e 18 períodos, mas com o auxílio de softwares podemos utilizar qualquer variação de período desejada. Médias móveis linearmente ponderadas podem ser calculadas da seguinte forma: um período de 5 dias e multiplicando o fechamento por 5, e o período anterior por 4, e o 2

3 anterior por 3, assim por diante. Adiciona a soma de todos os períodos mais significantes então se divide por 5 que então iremos obter os a média pondera dos preços mais significantes. Médias móveis exponenciais são calculadas por formulas complexas e tem se tornado muito utilizada hoje em dia por muitos profissionais do mercado, elas são ponderadas para dar maior importância para os últimos dados da condição atual do mercado, e os dados mais antigos se tornam menos importantes com o passar do tempos são eventualmente filtrados. A regra a ser testada neste trabalho é: Se a média móvel de menor período for maior que a de maior período, comprar. Senão se média móvel de menor período for maior que a de maior período, vender. Podemos visualizar mais facilmente através do gráfico abaixo indicando sinais de compra e vendo do contrato de dólar comercial futuro com vencimento em abril de Fonte: Site ADVFN [5] É importante frisar que as médias moveis não funcionam bem na volatilidade, condições turbulentas ou em mercados que estão em um intervalo de tendência, e que, caso isso não seja levado em consideração pode acarretar sérios prejuízos ao investidor, pois sinais errôneos de compra e venda serão gerados. Aprofundaremos os detalhes desta implementação na análise empírica utilizando os dados de contrato futuro de dolar negociados na BM&F. 3

4 2 Revisão da Literatura 2.1 Eficiência de Mercado Segundo Ross(2003) [13], um mercado eficiente de capitais é cujo o preço dos títulos reflete imediatamente todas as informações disponíveis. A hipótese dos mercados eficientes tem implicação para os investidores e suas empresas. Porque a informação é refletida nos preços imediatamente, os investidores devem apenas esperar um taxa de retorno normal. Sabendo da informação quando ela é publicada não trás nenhum benefício ao investidor. O preço é ajustado no momentos antes de se negocia-lo. Empresas devem esperar receber pelo valor justo títulos vendidos. No entanto, valorizar as oportunidades de financiamento que chegam de investidores desavisados são indisponíveis em um mercado de captais eficiente. Observamos os diferentes tipos de evidências demonstradas por Ross(2003) [13] e este também é citado por Sachetim (2006) [14] Forma fraca Ocorre quando se incorporam completamente as informações sobre os preços passados dos títulos. Neste caso, os preços seguiriam um passeio aleatório ou conforme um random walk, onde os preços anterios em nada influenciaram o preço atual. Ressalta-se aqui que, ao negar os movimentos futuros do mercado, passam a ser preditos a partir de movimentos passados, estar-se negando a lucratividade da análise técnica. ( Sachetim (2006) [14]). Frequentemente a eficiência na forma fraca é representada matematicamente assim: P t = P ( t 1) + Retorno + Erro t (2) Ne equação (2) estados para o preço hoje é igual para a suma do último preço observado mais o retorno esperado no título m mais um componente de Erro Aleatório o corrida durante o intervalo. Último preço observado pode ter ocorrido ontem, semana passada, ou no mês passado, ou algum intervalo simples. A espera por retornada é uma função da segurança de riscos. O componente randomico é devido para uma nova informação do stock. Se pudesse Forma semiforte Um mercado é dito eficiente no sentido semiforte quando os preços refletem (incorporam) a informação publicamente disponível, incluindo informações tais como demonstrações financeiras publicadas pela empresa, bem como dados históricos de preço. É oportuno dizer que se admitindo o mercado com eficiência semiforte, a análise fundamentalista também passará a ser inútil, pois as informações disponíveis sobre a empresa (principal ferramenta dos analista fundamentalistas ) não possibilitam oportunidades de ganhos para investidores. Barbosa(2007) [7]. 4

5 2.1.3 Forma Forte Um mercado é eficiente no sentido forte se o preços refletem toda informação pública ou privada. Nesta forma qualquer coisa que seja pertinente ao valor da ação e seja conhecida por pelo menos um investido é na verdade, inteiramente incorporada ao valor da ação. (Barbosa(2007) [7]) Considerações sobre a Teoria de Eficiência do Mercado Dentro do escopo sugerido pelos defensores desta teoria, devemos considerar que os mercados não são totalmente suscetíveis as informações, há momentos em que o mercado pode vir realmente a agir como se sugere as teorias, porém, é relevante notar que há fatores psicológicos por trás das decisões de investimento e que um dos fatores a ser considerado é o próprio passado da ação fazendo com que o mercado em certos momentos se comporte ineficientemente contrario a teoria da forma fraca( Barbosa(2007) [7]). Sachetim(2006) [14] cita Elder(2004) da seguinte maneira defende que a falha lógica dos mercados eficientes é equipara conhecimento e ação. É até possível que algumas pessoas tenham conhecimento, mas as pressões emocionais da multidão geralmente as induzem a operar nos mercados de maneira irracional. Um bom analista é capaz de detectar padrões repetitivos de comportamento da multidão nos gráficos explorá-los. Levando esses fatores em consideração o presente estudo propões a identificação destes padrões em um ativo negociado no mercado brasileiro. O trabalho corrobora com a visão de Pardo(1992) [11] de que as informações de fato refletem-se nos preços, contudo, o mercado é muito grande e há várias formas de observar seu comportamento em diversos intervalos de tempo. E pelo fato de que nem todos acessam as mesmas informações e tem as mesmas interpretações, sendo assim, o mercado possibilita a geração de oportunidades. Quanto aos indicadores de análise técnica, estão longe de ter um caráter matemático muito específico, vários são descobertos, explorados, divulgados e perdem o valor devido a grande utilização evidenciando assim um mercado eficiente, porém, não onisciente. 2.2 Publicações Brasileiras sobre Análise Técnica Nesta seção revisaremos publicações de análise técnica nacionais, que passam desde estudos e constatações sobre a confirmação da forma fraca de eficiência de mercado, à estudos de lucratividade entre as metodologia de análise Análise Técnica e o Padrão Ombro-Cabeça-Ombro Boainain(2007) [8] em seu estudo nos mostra uma metodologia aprimorada dos estudos de Osler e Chang(1995), que desenvolveram uma algoritmo capaz de identificar e analisar este padrão de forma a ser validado estatisticamente, visando a obtenção de retornos significativos em ações do índice Ibovespa. Apesar do trabalho ser uma replicação da metodologia aplicado por Osler e Chang(1995). Neste estudo foi implementado melhorias significativas ao estudo cujo foi desenvolvido com o programa Excel e a linguagem 5

6 de programação Visual Basic onde foram acrescidos a parametrização dando maior versatilidade ao algoritmo proposto no estudo base. Para validar o estudo foi utilizando técnicas como o Randon Walk (vide equação (2)), Bootstrap e o E-GARCH. E o autor chega a conclusão de que este padrão é relevante quando se trata de previsão no mercado brasileiro, e que a mesma mantiveram retornos positivos em séries de teste geradas pela metodologia de Bootstrap, o mesmo não conseguiu ser replicado utilizando o Randon Walk e o E-Garch uma vez o nível de complexidade do mercado extrapole as propostas destas duas metodologia para teste de mercado. Este segundo o autor é o primeiro trabalho brasileiro que testa performances de estratégias de análise gráfica como o padrão Ombro-Cabeça-Ombro Análise Técnica: Sorte ou Realidade? Um dos artigos mais celebrados sobre análise técnica é desenvolvido por Saffi(2003) [15], sendo referencia de várias publicações da atualidade, a proposta aqui é testar alguns dos indicadores de análise técnica mais utilizados que são: Médias Moveis, Índice de Força Relativa, Indicador William s %R Escolástico e o Indicador MACD (Convergência e Divergência em Médias Móvel). Analisando outros trabalhos sobre o tema análise técnica Saffi(2003) observa que vários autores levam em consideração em seus apenas o aspecto do indicador em si, podendo esse tipo de abordagem trazer excesso de retorno uma vez que não se é considerado o data-snooping 3 Em seu trabalho o autor procura uma comprovação empírica de que o mercado brasileiro se comporta de acordo com a hipótese de eficiência de mercado em sua forma fraca, para isso é usado técnicas de teste de habilidade preditiva (White,2000,Hansen,2001) 4. Para isso ele gera varias alternativas ao processo estocástico 5 dos preços de contratos futuros do índice Bovespa, sendo assim feito com o objetivo de o próximo passo é aplicar os testes de habilidade preditiva. Durante a realização do teste de realidade White(2000) os resultados com excesso de retorno que poderiam ser gerados ao acaso são levados em consideração para uma avaliação mais apurada dos modelos, uma vez que a utilização apenas da técnica de bootstrap não leva em conta os problemas causados pelo data-snooping segundo Saffi(2003) [15]. Saffi(2003) [15] conclui que as estratégias não devem ser usadas pelo investidor médio afim de esperar ter retornos maiores do que a estratégia de compras-e-esperar, uma vez que, os indicadores passados pelos testes não demonstraram pelo menos de forma simples como foi utilizado no artigo. Ressalta também as contribuições para os estudos na área de finanças cujo é proposta a utilização dos testes de realidade para apuração de teorias e modelos elaborados por economistas. 3 Data-sooping ocorre quando um determinado arranjo de dados é usado mais de uma vez com o propósito de inferência ou seleção de modelo. Quando tal informação é reutilizada, há sempre a possibilidade de que algum resultado satisfatório obtido pode simplesmente ser devido ao acaso, inerente a algum método gerando os resultados.white(1997) [16].Tradução do Autor. 4 Referência do artigo: Análise Técnica: Sorte ou Realidade 5 Padrões estocásticos são aquele que provem de eventos aleatórios 6

7 2.2.3 Análise Técnica: Estudo da Confiabilidade dos Principais Indicadores de Análise Técnica, Aplicados às Ações Mais Negociadas na Bovespa no Período de 1995 a Sachetin(2006) [14] em sua dissertação de mestrado se propõe à avaliar os principais indicadores de análise técnica e de seus sinais de compra e venda, a previsibilidade das inversões de tendências que proporcionariam retornos anormais o suficiente para cobrir as despesas operacionais e ainda superar a estratégia buy and hold. A pesquisa busca avaliar o intervalo entre os anos 1995 a 2005 os indicadores de análise técnica com os parâmetros otimizados para as operações com as ações mais negociadas da Bovespa neste período. Com o intuito prático de auxiliar o investidor, no processo de compra e venda de ações no mercado acionário brasileiro, abrindo espaço para uma análise do risco e os retornos proporcionados por estas técnicas. A seleção das ações foi através do IbrX que é o índice Brasil que mede o retorno de uma carteira teórica de 100 ações selecionadas entre as mais negociadas na BOVESPA com base no volume financeiro e no número de negócios. Os indicares utilizados foram, Bollinger Band s, Média Exponencial, MACD 6, ROC 7, IFR 8 e Estocástico Lento. A conclusão do autor diante dos resultados empíricos da pesquisa que os indicadores de análise técnica utilizados separadamente não proporcionam um retorno maior do que a estratégia de buy and hold, durante o período estudado, portanto, confirmando a teoria de eficiência de mercado em sua forma fraca que indica que o valor dos ativos (ações) não são influenciados pelos valores passados e que o valor dos preços se dão por processo estocástico 9. No entanto, o pesquisador ressalva que a combinação da escola fundamentalista para a escolha dos ativos combinados com indicadores de análise técnica combinados entre si 10, pode dar resultados conclusivos quanto ao alcance do excesso de retorno, sendo esta ultima observação uma sugestão para novos estudos na área buscando uma constatação acadêmica das práticas utilizada no mercado Análise do Desempenho de Regras da Análise Técnica ao Mercado Intradiário do Contrato Futuro do Índice Ibovespa Nesta trabalho o autor procura avaliar o quão robusto pode ser as estratégias de análise técnica utilizando os dados de daytrade 11 do mercado futuro do índice de ações da Bovespa(Ibovespa Futuro). O trabalho toma como base os estudos de Baptista(2002) 12, que sugere uma metodologia para avaliar as estratégias em grupos, analisando seus resultados em subgrupos e validando-os posteriormente em subperíodos. 6 Convergência e Divergência em Médias Móvel 7 Rate of Change. Taxa de Mudança 8 Índice de força relativa. 9 Random walk(passeio Aleatório). 10 Por exemplo um indicador oscilador com um indicador de tendência: Médias Moveis com Índice de Força Relativas 11 Intradiário. 12 Referência do Autor.Baptista(2008) [6] 7

8 Os indicadores analisados em grupos são: filtros, médias móveis, suportes e resistências e canais) com o objetivo de verificar se o desempenho acima do benchmark (buy-and-hold 13 ) é sistemático e robusto. A base de dados utilizada é de dados intradiários estuda para o contrato do Ibovespa Futuro compreende o período que vai de Abril de 2000 a Fevereiro de O trabalho de Baptista(2008) [6] concluir que é possível ter bons resultados(acima do benchmark) utilizando análise técnica se desconsiderados os custos operacionais, pois estes custos podem reduzir substancialmente os ganhos. Aqui mais uma vez encontramos propostas de estudos futuros visando a combinação de indicadores Análise Gráfica Produz Boas Rentabilidades? Uma Avaliação da Eficácia da Análise Técnica Computadorizada na Geração de Retornos Segundo Barbosa(2007) [7] os estudos encontrados durante sua pesquisa deixavam as conclusões quanto a eficácia deste métodos divergentes. O trabalho tem como principal objetivo analisar a vertente da análise técnica computadorizada 14. Para isso o pesquisador analisa um dos métodos em uma simulação com dados de 2000 a 2005 e faz a comparação com os retornos dos fundos de ações que tem como referência (benchmark) o Ibovespa. Os resultados revelam que a análise técnica produziu boas rentabilidades em comparação ao Ibovespa, isto indica que a análise técnica pode trazer retornos mesmo fora do período estudado. Como sugestão para novas pesquisas aqui fica evidente mais uma vez que combinação de vários indicadores desperta o interesse do mundo acadêmico em obter a comprovação de que essas combinações podem auxiliar a na obtenção de ganhos acima do benchmark Análise Técnica e Fundamentalista: Divergências, Similaridades e Complementariedades As duas escolas de análise de ativos financeiros que estão presentes no dia-a-dia dos participantes do mercado são: Análise Técnica e Análise Fundamentalista. Uma está vinculada a análise do passado de um determinado ativo que é análise técnica e outra visa buscar através de análises econômicas, setoriais e através das dados da própria saúde financeira se esta empresa esta sub ou sobre valorizada indicando assim o momento de iniciar uma venda ou compra de um ativo. Abaixo um quadro comparativo: 13 Comprar e esperar. 14 Realizada através de indicadores com base matemática, que visa mensurar saturação de mercado(muito comprado ou vendidos ) que são conhecidos por osciladores e os rastreadores de tendências 8

9 Fonte: Chaves(2004) [9] No estudo de Chaves(2004) [9] ele busca estudar a combinação das duas escolas e como elas podem se auxiliar mutuamente em busca de gerar ganhos significativos. Para fazer um teste empírico o autor utilizou dados de ações negociadas no IBovespa selecionando 13 papeis de diferentes empresas negociadas no período de janeiro a outubro de A seleção dos ativos se deu através de análise fundamentalista e na sequência os mesmos ativos são testados com a estratégia de análise técnica baseada nos indicadores de médias móveis. No períodos estudado a análise fundamentalista (estratégia buy and hold) obteve maior performance que a carteira regida pelos indicadores de análise técnica, neste caso vale a pena ressaltar que os indicadores de médias móveis são rastreadores de tendência e que este comportamento é apresentado em um mercado em média 30% das vezes. No trabalho o autor desconsidera a hipótese de eficiência dos mercados para fazer suas análises e chega a conclusão de Apesar das particularidades de cada forma de avaliação, as mesmas mostraram-se adequadas para a utilização em conjunto com um potencial de maximização de retorno quando utilizadas de maneira eficaz. O teste empírico apresentou resultados qualitativos dessa alternativa apesar dos resultados quantitativos mostrarem resultados díspares e vantajosos à análise fundamentalista.chaves(2004) [9] Uma Investigação Sobre a Informatividade da Análise Técnica Neste trabalho vemos mais um estudo que procura testar os padrões de análise gráfica, nesta abordagem os autores se valem de um algoritmo computacional capaz de detectar a formação de figuras em catorze ações com maior liquidez negociadas na Bovespa. Os padrões estudados são: Ombro-Cabeça-Ombro, Ombro-Cabeça-Ombro Invertido, Amplificação Superior, Amplificação Inferior, Triângulo Inferior, Retângulo Superior e Retângulo Inferior. O diferencial deste trabalho está na adoção do teste de hipótese de Kolmogorov- Smirnov segundo Simonsen(2008) [10] Em outras palavras, a pergunta que se pretende responder é se um plano de alocação definido por uma estratégia gera uma distribuição de retornos diferente quando aplicado à um conjunto de datas em relação à conjunto de datas quaisquer. Assim sendo, cada estratégia a ser testada tem uma distribuição incondicional diferente para ser comparada, que dependerá do plano de alocação por ela definido.. O período analisado foi de 02/01/2005 a 11/12/2007 sendo que para a escolha das ação foram considerados as mais líquidas. 9

10 O Teste de hipótese nula leva o autor à conclusão de que não há evidências de informatividade nos padrões gráficos sendo que utilizada a estratégica não é recomendada pelo autor para pautar decisões de investimento, portando, diante do estudo o mercado em questão está de acordo com a hipótese de eficiência fraca. 3 Análise Empírica 3.1 Descrição dos Dados Contrato Futuro da Taxa de Câmbio de Reais por Dólar Comercial É estudado no presente trabalho o derivativo 15 de contrato futuro de taxa de câmbio de reais por dólar comercial 16 [3]. O objeto do contrato consiste na taxa de câmbio de reais por dolar dos Estados Unidos contratados no termos da resolução 160/90 da CVM 17. A cotação é de Reais por US$ ,00, com até 3 casa decimais. A unidade de negociação atual é de US$ ,00, com contratos em vencimento todo o mês, com no máximo 24 abertos com vencimento posterior. O ultimo dia de negociação, é o último dia do mês anterior ao mês de vencimento do contrato, sendo que a data do vencimento é o primeiro dia útil do mês de vencimento. As operações são feitas através de uma corretora de valores, sendo permitidos o Day Trade 18, sendo contabilizado o resultado financeiro no próximo dia útil (D+1). A oscilação máxima diária é de 5% sobre o valor do vencimento negociado, calculados sobre o preço de ajuste do pregão sendo que os dois primeiros vencimento abertos à negociação não estão sujeitos a limites de oscilação, com a possibilidade de a qualquer momento a Bolsa é livre para alterar os limites e impor-los aos vencimento que habitualmente não os tem Ajuste Diário De acordo com a especificação do contrato da taxa de câmbio de reais em dolar [3]o ajuste diário é calculado da seguinte forma: As posições em aberto ao final de cada pregão serão ajustadas com base no preço de ajuste do dia, estabelecido conforme regras da Bolsa, com movimentação financeira em D+1. Para os dois primeiros vencimentos, o preço de ajuste será estabelecido pela média ponderada dos negócios realizados nos últimos 15 minutos do pregão ou por um preço arbitrado pela BM&F; para os demais, o preço de 15 Um contrato definido entre duas partes para pagamentos futuros baseados no comportamento dos preços de um ativo de mercado. 16 Corresponde à taxa de câmbio para importação e exportação e operações financeiras, com liquidação em dois dias, negociada entre bancos comerciais e empresas com o objetivo de fechar suas posições no comércio exterior e remessas de capitais. Antigamente havia dólar comercial e dólar flutuante. Hoje estes mercados estão unificados. A taxa chamada de venda é a quanto o banco está cobrando para vender dólar. A taxa chamada de compra é o quanto o banco está pagando para comprar dólar. Definição do Site do Unibanco [4]. 17 Comissão de Valores Mobiliários 18 Operações feitas durante o dia e liquidadas no mesmo dia pelo cliente 10

11 ajuste será estabelecido no call de fechamento. O ajuste diário será calculado de acordo com as seguintes fórmulas: a. ajuste das operações realizadas no dia b. ajuste das posições em aberto no dia anterior AD = (P A t P O) M n (3) AD = (P A t P A t 1 ) M n (4) onde: AD = valor do ajuste diário; P A t = preço de ajuste do dia; PO = preço da operação; M = multiplicador do contrato, estabelecido em 50 para os vencimentos até outubro/97, inclusive, e em 100 para os vencimentos posteriores; n = número de contratos; P A t 1 = preço de ajuste do dia anterior. O valor do ajuste diário, se positivo, será creditado ao comprador e debitado ao vendedor. Caso o valor seja negativo, será debitado ao comprador e creditado ao vendedor Condições de liquidação no vencimento Na data de vencimento, as posições em aberto serão liquidadas financeiramente pela Bolsa, mediante o registro de operação de natureza inversa (compra ou venda) à da posição, na mesma quantidade de contratos, pelo valor de liquidação, de acordo com a seguinte fórmula: V L = (T C 1.000) M (5) onde: VL = valor de liquidação por contrato; TC = taxa de câmbio de reais por dólar dos Estados Unidos, para entrega pronta, contratada nos termos da Resolução 1690/90, do CMN, definida como a taxa média de venda apurada pelo Banco Central do Brasil-Bacen, segundo critérios por ele definidos, e divulgada através do Sisbacen, transação PTAX800, opção 5-L (cotação de fechamento), e que será utilizada com até quatro casas decimais. A taxa de câmbio será aquela verificada no último dia do mês imediatamente anterior ao mês de vencimento do contrato, independentemente de, nesse dia, haver ou não pregão na BM&F; M = multiplicador do contrato, estabelecido em 50 para os vencimentos até outubro/97, inclusive, e em 100 para os vencimentos posteriores; Os resultados financeiros da liquidação serão movimentados no mesmo dia, ou seja, na data de vencimento [3]. 11

12 3.1.4 Tratamento dos dados O intervalo de dados estudado é de 4/01/2009 a 18/03/2009, dado as características descritas na seção foram utilizados dados das seguintes séries do site advfn [1]: Dólar Comercial 2006-Nov Future. Dólar Comercial 2006-Dez Future. Dólar Comercial 2008-Dez Future Dólar Comercial 2009-Abr Future. As séries foram tratadas com se fossem uma série única para efeito de análise de dados. 3.2 Metodologia Nesta seção descreveremos a forma pela qual se dá análise dos dados e a obtenção de estratégias para trandig neste período, ferramentas desenvolvidas para o trabalho e outras para auxilio no tratamento dos resultados. Baseado no trabalho de Pardo(1992) [11] foi desenvolvido um sistema utilizando C# no ambiente de desenvolvimento de software Visual Studio Express Que consiste no primeiro módulo de um Trading System 19 que visa planejar, testar, otimizar estratégias de trading Desenvolvendo um Trading System Pardo(1992) [11] descreve o processo de criação de um trading system dessa forma: development of a trading system is a complex process consisting of several interrelated steps. The entire procedure is quite straightforward if the trader 21 performs each step carrefully and thoroughly with proper attention to its significance 22. Os passos descritos no trabalho de Pardo(1992) são: 1. Formular uma estratégia de trading. 2. Escrever as regras de forma definitiva. 3. Testar a estratégia. 19 Sistema pelo qual se tem como base para tomada de decisão de investimento, pode se basear em um ou mais indicadores, neste trabalho foi desenvolvimento apenas para estratégia de cruzamento de médias móveis simples. 20 Negocição. 21 Agente no mercado que negocia ativos financeiros de várias categorias, tais com ações, derivativos, letras do tesouro etc. 22 desenvolvimento de um trading system é uma processo complexo que consiste em várias etapas interligadas. Todo procedimento é bastante simples, se o trader desenvolver cada etapa com a devida atenção em seu significado. 12

13 4. Otimizar a estratégia. 5. Por em prática o modelo desenvolvido. 6. Monitorar a performance e compara-la com o teste de performance. 7. Incrementar e refinar a estratégia. 3.4 Estratégias desenvolvidas para análise do método No trabalho a estratégia é desenvolvida com base no indicador de médias móveis e seu cruzamento, capturando as tendências e tentando obter uma estratégia que traga retornos significativos. Para isso a formulação da estratégia, descrita no item deste trabalho, que busque detectar os pontos de entrada(long) e saída(short) 23 durante o trade Métodos de Pesquisa de Estratégias O sistema visa obter a combinação de duas médias moveis( uma mais rápida e outra mais lenta) que possa trazer os retornos significativos ao investidor que aplique recursos nessa estratégia. Para encontra essa estratégia utilizada o método de pesquisa em grade descrito por Pardo(1992, pag. 64) que consiste em testar duas médias, de uma forma que de acordo com o períodos definido na base de dados analisado deverá percorre uma matriz de valores onde cada elemento da matriz constitui uma combinação de duas médias móveis, abaixo temos uma matriz com duas combinações, uma variando de 2 em 2 e a outra de 5 em 5 períodos: Para que possamos verificar qual é a combinação mais conveniente para aquele determinado período o sistema testa cada média móvel que está presente no vetor superior com cada média no vetor inferior da seguinte maneira: Testando cada combinação Para os contratos analisados long quer dizer comprar um contrato de compra de dólar futuro e short significar adquirir um contrato de vendo do mesmo derivativo 13

14 E assim sucessivamente. Cada combinação é testada utilizando a estratégia de médias móveis e gerando tabelas com a quantidade de trades(negócio) ganhos e perdidos, podendo assim avaliarmos qual estratégia pode ser uma combinação com bom potencial de retorno fora da simulação. O sistema testa todas as combinações possíveis para as duas sequencias de médias moveis (lentas x rápidas). Parlo (1992) descreve outras formas de fazer esta seleção, pois na época em que seu livro foi feito o potencial computacional era baixo para a proposta dos testes, sendo este o método mais pesado em termos de processamento, porém, é o que testa todas as combinações possíveis é o de menor complexidade de implementação Método de Avaliação A combinação ideal dever ter as seguintes características: alta lucratividade, alta lucratividade por trade, alta porcentagem de trades ganhos ou a combinação das três situações. O que faz uma boa combinação ou modelo de negociação (model trading) é muito mais do que lucro líquido, o que fazer um bom modelo de negociação é muito mais complexo. Dado o uso de métodos de pesquisa de estratégias é necessário que o tipo de avaliação obtenha a mais significativa. A seleção do método de avaliação é critico pois é o ele que irá indicar o sucesso em potencial do modelo de negociação quando aplicado em uma situação real. Observar somente a lucratividade de uma estratégia pode conduzir o trader ao erro, pois fatores relevantes podem passar despercebidos, como, por exemplo, a distribuição de ganhos ao longo do tempo, a quantidade de trade, se o risco é aceitável e se tem validade estatística. O método de avaliação segundo Parlo(1992) deve estruturado de forma que selecione o mais robusto e estável modelo de negociação que este não deva ser necessariamente o mais lucrativo. A não observância destes critérios pode geral métodos de avaliação que sobre-estimasse um determinado modelo ou ocultação um modelo lucrativo, gerando perdas nas duas situações. Escolhemos o método de avaliação que verifica a correlação da curva de retornos com o lucro perfeito, onde o lucro perfeito seria uma medida teórica do mercado em potencial sendo o total angariado em todo pico ou vale que ocorre no movimento dos preços. Matematicamente é a soma dos valores absolutos das diferenças de preços. A curva de retornos do modelo é o valor cumulativo de todos os negócios fechados. O relacionamento é definido pelo padrão estatístico do coeficiente de correlação, que varia entre -1 e +1. Quando melhor o valor do modelo pior será sua avaliação, querendo dizer que a curva perfeita de ganhos aumenta enquanto a lucratividade decrementa, e o contrário indica que quando temos um valor próximo de 1 e que o retorno acompanha a o lucro perfeito de forma ascendente. Abaixo a formula para calcular a correlação: Onde: corr = (x(i) M x)(y(i) M y) [(n 1) SD x SD y] (6) 14

15 n = Número de períodos(minutos, dias, semanas, etc.) no calculo x = Lucro Perfeito y = Curva de Retornos M x = Média do Lucro Perfeito M y = Média da Curva de Retornos SD x = Desvio Padrão do Lucro Perfeito SD y = Desvio Padrão da Curva de Retornos O Processo Através do tranding system vamos identificar nas estratégias geradas que apresentem maior probabilidade de retorno, uma vez que o cálculo de correlação foi prejudicado devido ao numero pequeno de negociações ao longo do tempo, e na sequencia buscaremos identificar os padrões de compra e venda da estratégia visualizando o gráfico com o preço dos ativos e assim analisar o previsibilidade do mercado nas janelas de tempo propostas. Inicialmente testamos o período de 04/01/1999 a 29/12/2002 para definirmos uma estratégia para ser testada no período do próximo ano (2003) afim de comprovar sua eficácia e posteriormente testar no período restante até 18/3/2009. Para fazer esta seleção utilizamos o software 24 desenvolvido para o trabalho: Para selecionar a estratégia o sistema percorreu uma grade de combinação de médias 24 Codinome: ProfitWeaver

16 móveis em intervalos de 10 em 10 produzindo 100 combinação. Cada combinação gera um tabela e nesta podemos observar o potência de retorno da estratégia, através de sua evolução na simulação dos trades, o lucro potencial obtido(desconsiderando os ajustes diários), o número de negociações ganhas contra as perdidas para analisar o risco da estratégia. O sistema sugeriu as combinação de médias móveis 90x60 e 90x30 pela comparação de probabilidade de ganho e retorno. Assumindo uma postura agressiva selecionamos esta estratégia para os próximos testes. 16

17 17

18 O teste seguinte foi averiguar o potencial se mantinha no próximo período de 1 ano (2003) e se revelou também lucrativa. Selecionamos as duas estratégias para os testes sendo que a estratégia 90x60 obteve performance de 50% de chances de ganho e obtendo retorno potencial nos primeiros períodos e 90x30 com uma média de 34,37% de chances de ganho e também obtendo retorno positivo. E por último realizamos o teste num período maior(19/5/2004 a 18/3/2009) só que desta vez consideramos também o calculo do ajuste diário do contrato de câmbio de dólar comercial. 18

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