Estratégias de negociação de correlação - oportunidades e limitações
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Estratégias de Negociação de Correlação - Oportunidades e Limitações
Gunter Meissner1
Palavras-chave: Negociação de Correlação, Pairs Trading, Multi-asset options, Dispersion Trading, Variance
comércio de dispersão
Classificação JEL: G11
Resumo: Este artigo fornece uma visão geral e analisa o comércio de correlação mais popular
Estratégias na prática financeira. São discutidas seis estratégias de correlação: 1) Correlação empírica
Trading, 2) Pares Trading, 3) Multi-asset opções, 4) Produtos estruturados, 5) Correlação Swaps,
E 6) Negociação de dispersão. Este artigo enfoca a correlação comercial, contudo, brevemente no ponto 7,
As propriedades de gerenciamento de risco dos produtos de correlação são delineadas.
1) Correlação empírica de negociação
Correlação empírica A negociação tenta explorar as correlações historicamente significativas
Ou entre mercados financeiros. Numerosas correlações financeiras podem ser investigadas. Uma área de
Interesse é a autocorrelação entre ações ou índices. A Figura 1 mostra a autocorrelação de
O Dow Jones Industrial Index (Dow Jones) entre 1920 e 2017:
1 Gunter Meissner é Presidente da Derivatives Software, dersoft, CEO da Cassandra Capital Management,
Cassandracm e Professor Adjunto de MathFinance na NYU-Courant. Ele pode ser
meissnerhawaii. edu
Figura 1: Autocorrelação de um dia do Índice Industrial Dow Jones (Dow Jones). Um positivo
Autocorrelação significa que um up-day é seguido por um up-day ou um down-day é seguido por um
Down-dia. Uma autocorrelação negativa significa que um up-day é seguido por um down-day, ou um
Down-day é seguido por um up-dia. A Figura 1 mostra a média de um ano de autocorrelação móvel.
A linha de tendência polinomial é de ordem 5.
A partir da Figura 1 observamos que a autocorrelação desde o início da Segunda Guerra Mundial em 1939
Até meados da década de 1970 foi principalmente positivo. Entretanto, desde a autocorrelação dos
Tem vindo a diminuir e tem estado na maior parte na escala com uma média zero até 2017. Uma exceção foi
Crise financeira global, na qual declinaram numerosas ações do Dow, resultando em um
autocorrelação. No total, a Figura 1 verifica que o Dow está tendendo menos nos últimos tempos. este
Pode ser interpretado como um aumento na eficiência do Dow e um desaparecimento da análise técnica
Estratégias que seguem as tendências.
Uma outra associação interessante é a correlação entre os mercados internacionais de ações.
Existem numerosos estudos sobre este tema, como Hilliard (1979), Ibbotson (1982), Schollhammer e
Sand (1985), Eun e Shim (1989), Koch (1991), Martens e Poon (2001), Johnson e Soenen
(2009), e Vega e Smolarski (2017). A maioria dos estudos encontra uma correlação
Mercados de ações internacionais. Isto é confirmado por Meissner e Villarreal (2003), cujos resultados
São apresentados na Tabela 1:
A partir da tabela 1 observa-se que o mercado dos EUA segue o mercado europeu de perto.
Por exemplo, se o mercado europeu subisse ou desacelerasse mais de 2%, o mercado dos EUA
Direcional em 76,08% de todos os casos no dia seguinte. O grau da mudança foi de 0,91%
na média.
Observamos também da Tabela 1 que, exceto em um caso (o mercado
Mercado dos EUA se o mercado dos EUA tiver mudado em mais de 2%), todas as dependências são
50%. Isso confirma as altas interdependências entre os mercados internacionais de ações.
Uma palavra de cautela: O modelo de correlação de Pearson, subjacente ao comércio empírico
Estratégias sofre de uma variedade de limitações. De forma mais crítica, o modelo Pearson
Linear associações. Como conseqüência, os resultados de Pearson só podem ser
Interpretado se a distribuição conjunta das variáveis é elíptica, que compreende o Normal,
Student-t, Laplace, Cauchy e a Distribuição Logística. Além disso, o coeficiente de correlação é
Notoriamente vol�eis, isto � espa�s de tempo diferentes podem resultar em par�etros de correla�o muito diferentes,
Mercado retardado
SuccessChangeSuccessChange Mudança de Sucesso
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