II WAF
World Financial Contagion analysis under DCC-GARCH modelling
Diego Nascimento, ICMC/USP
This paper aimed to promote the use of the Dynamic Conditional Correlation GARCH (DCC-GARCH) mutation model, by using a Monte Carlo approach via Markov chains in the estimation of parameters, as well as visually demonstrate this time-dependence variation. The empirical reflection fell on some aspects that explain the relationship between the indexes of the world’s markets. Fifteen indexes were analyzed from the main financial markets, from developed and developing countries from different continents. The first technique implemented was Visual Data Mining, which aided in clarifying the research problem and was able to identify simultaneous temporal patterns. Then, Dynamic Conditional Correlation of the markets’ returns, known as DCC-GARCH, under the Bayesian Approach is introduced. The study showed a presence of financial contagion suggesting structural changes in the joint evolutions of the world financial market. The findings revealed in this research suggest that the performance of indices are similar, with a joint evolution, as an example the mutual increase from 2010 and 2012. Finally, most index returns, especially SPX and NDX, evolve over time with a higher positive correlation, that is, they contains the same type of development. Authors: Diego Nascimento, Cleber Xavier, Israel Felipe, Francisco Louzada.
Robustez de estratégias automatizadas baseadas em análise técnica
Alexandre Delbem, ICMC/USP
No contexto de investimentos em mercados financeiros, a utilização de indicadores gráficos, para a identificação de tendências, zonas de compra e venda e pontos de ineficiência do mercado, é conhecida como Análise Técnica. Essa forma de análise é bastante utilizada, inclusive como abordagem inicial, devido à procura dos investidores por métodos exotéricos, de fácil aplicação, e pelo fato de assumir que toda informação necessária para a previsão de movimentações futuras está na variação histórica do preço.Estratégias automatizadas baseadas em Análise Técnica são compostas por diversos indicadores parametrizados e uma lógica que os inter-relaciona. Dessa forma, dada uma estratégia constituída por um determinado conjunto de indicadores, o analista deve escolher valores para os parâmetros que otimizem o cenário final e, para tal, costuma-se realizar testes em dados passados ("backtesting") dos quais será escolhido aquele conjunto com o melhor desempenho.No entanto esses valores pontuais obtidos sobre dados passados não garantem desempenho similar em cenários futuros devido à estocasticidade dos mercados financeiros. Este trabalho tem como objetivo estimar as faixas de valores dos parâmetros da estratégia em que o desempenho possui um compromisso em termos de balanço e de robustez desse resultado ao longo do tempo, maximizando o resultado final e minimizando variações drásticas.
Technical Trading Rules: o que vem por aí?
Flávio Barboza, UFU
Resumo: A indústria de investimentos emprega indicadores baseados em dados de preço e volume passados para inferir preços futuros. Dentre eles, incluem-se médias móveis, níveis de suporte e resistência e entre outras regras. Pode-se afirmar que Technical Trading Rules (TTRs) são combinações deles (ou não!?) que são analisadas constantemente por experts de mercado financeiro em todas suas esferas (ações, derivativos, câmbio, etc). Por outro lado, é comum ver críticas a essa forma de análise devido a inconsistência com a eficiência do mercado, insinuando que as TTRs não conseguem retornos anormais e, logo, são preditores pobres. Diante disso, essa palestra propõe um debate sobre as TTRs no âmbito acadêmico com sua aplicação no mercado, apresentando alguns resultados recentes e confrontando com a realidade do mercado nacional e internacional.
Elliott Waves indicator - a preliminary study for developing a hardware accelerator
Carlos Almeida Jr., ICMC/USP
Some stock market experts recognize Elliott Wave (EW) theory as a useful tool for asset price forecasting. The challenge of EW lies in pattern recognition, a hard task due to unpredictable nature of market swings. Research in Computer Science has led to efforts in approaches using an artificial neural network to detection and prediction of market movements. This presentation introduces some challenges in this context including other issues as scalability and performance requirements applied to the development of a hardware accelerator in FPGA.
O Sistema de Reação e Tendência
José Augusto Fiorucci, IBILCE/UNESP
Parte dos indicares técnicos costumam trazer resultados apenas em mercados com tendência, enquanto que alguns outros apenas funcionam em mercados lateralizados. No entanto, identificar se um ativo está com tendência de alta, baixa ou sem nenhuma tendência é sempre desafiador. Neste contexto, o Sistema de Reação e Tendência proposto por Wilder em 1978, condensa conceitos interessantes aplicáveis em ativos que não possuem tendência conhecida. Nesta palestra serão abordados os principais pontos do método e possíveis expansões dentro da área de estatística.
Reflexões acerca da Volatilidade e dos Derivativos
José Calos Waeny
Este artigo tem por objetivo determinar um referencial teórico que possa ser combinado com um procedimento computacional que permita manipular numericamente a equação de Black & Scholes e estimar a volatilidade implícita com precisão suficiente para que se admita que Δ, que é a probabilidade de execução de um ativo, seja significante. De posse desse primeiro resultado, o segundo objetivo desejado é utilizar esse conhecimento a priori para construir uma distribuição de probabilidades a posteriori, fundamentada pela Inferência Bayesiana, e propor uma correção probabilística para modelo de Black & Scholes. Cumpridos os dois objetivos, ter-se-á uma modelo resiliente e bem fundamentado para operar estratégias financeiras. Tais estratégias, embora comuns ao mercado financeiro, terão agora a possibilidade de maximizar o lucro a ser atingido.
Precificação com base em medidas de causalidade: o caso de contratos de opções
Francisco Louzada, ICMC/USP
Nesta palestra são apresentadas medidas de causalidade entre séries temporais de grandezas financeiras para determinar a dependência entre os ativos do mercado, bem como utilizar as medidas obtidas para fazer inferências sobre a dinâmica desses ativos. Essa metodologia define um preditor para os valores das séries que, juntamente com a determinação das distribuições de probabilidades empíricas dos erros desse, permite a amostragem aleatória de cenários multivariados, com diversas aplicações. A metodologia é aplicada para teste de causalidade de alguns ativos, como o índice Ibovespa, o valor da paridade da moeda dólar-real USDBRL (utilizando suas séries de preços e retornos de preços), além da taxa de juros negociada diariamente (CDI). O uso do Método de Monte Carlo (MMC) é abordado para a precificação de opções de compra europeias (calls) de USDBRL e Ibovespa, e a comparação dos resultados gerados por essa metodologia com valores calculados pela fórmula de Black-Scholes (método mais utilizado no mercado financeiro, atualmente), evidenciando suas vantagens e desvantagens. Conclui-se, com este estudo, que, por meio da metodologia proposta, é possível replicar alguns comportamentos intrínsecos do mercado (como a observação de tendências nas séries de preços devido a dependências implícitas, e a presença de "caudas pesadas'' nas distribuições dos retornos) que são desprezados pela maioria dos modelos paramétricos utilizados hoje em dia, bem como o efeito do uso dessas informações no preço de derivativos. Este trabalho é co-autorado por e Daniel Brignani Rodrigues (Banco Itaú S.A).
Nesta palestra são apresentadas medidas de causalidade entre séries temporais de grandezas financeiras para determinar a dependência entre os ativos do mercado, bem como utilizar as medidas obtidas para fazer inferências sobre a dinâmica desses ativos. Essa metodologia define um preditor para os valores das séries que, juntamente com a determinação das distribuições de probabilidades empíricas dos erros desse, permite a amostragem aleatória de cenários multivariados, com diversas aplicações. A metodologia é aplicada para teste de causalidade de alguns ativos, como o índice Ibovespa, o valor da paridade da moeda dólar-real USDBRL (utilizando suas séries de preços e retornos de preços), além da taxa de juros negociada diariamente (CDI). O uso do Método de Monte Carlo (MMC) é abordado para a precificação de opções de compra europeias (calls) de USDBRL e Ibovespa, e a comparação dos resultados gerados por essa metodologia com valores calculados pela fórmula de Black-Scholes (método mais utilizado no mercado financeiro, atualmente), evidenciando suas vantagens e desvantagens. Conclui-se, com este estudo, que, por meio da metodologia proposta, é possível replicar alguns comportamentos intrínsecos do mercado (como a observação de tendências nas séries de preços devido a dependências implícitas, e a presença de ``caudas pesadas'' nas distribuições dos retornos) que são desprezados pela maioria dos modelos paramétricos utilizados hoje em dia, bem como o efeito do uso dessas informações no preço de derivativos. Este trabalho é co-autorado por e Daniel Brignani Rodrigues (Banco Itaú S.A).
HFT and FPGA-based trading systems
Vanderlei Bonato, ICMC/USP
The advance in computing technology allowed to have completely automated trading systems in the financial market, where algorithms are applied from data market analysis and risk management to order execution and routing. High Frequency Trading (HFT) is a kind of automated trading system where processing speed is a key factor for most trading strategies. This presentation brings an overview about trading systems, including aspects of HFT, and an analysis of current FPGA-based trading systems for real-time processing. Additionally, BM&FBOVESPA Puma trading system and Metatrader platform are presented.