Teste de Previsibilidade de Mercado Usando Conceitos - Crea-SP

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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, 2009
1
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 perı́odos 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
posições1 que lhe traga retorno com o mı́nimo de risco possı́vel, com base nestas caracterı́stica e apostando na ineficiência do mercado várias técnicas com base em estudos
estatı́sticos, 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 empı́rico sobre um arranjo de dados proveniente dos
contratos de Dolar futuro negociados na BM&F2 , 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
2
contratos de derivativos, ações, tı́tulos, etc.
Bolsa Brasileira de Mercadorias e Futuros.
1
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 mı́nimos 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 caracterı́stica 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] .
1.2.1
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.
1.2.2
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 2 + ... + P n)
(1)
n
Onde P é o preço do ativo e n o numero de perı́odos 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
nı́veis 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 perı́odos tipos para múltiplas médias são 4, 9 e 18 perı́odos, mas com o auxı́lio de
softwares podemos utilizar qualquer variação de perı́odo desejada.
Médias móveis linearmente ponderadas podem ser calculadas da seguinte forma: um
perı́odo de 5 dias e multiplicando o fechamento por 5, e o perı́odo anterior por 4, e o
MMS =
2
anterior por 3, assim por diante. Adiciona a soma de todos os perı́odos 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 perı́odo for maior que a de maior perı́odo, comprar.
• Senão se média móvel de menor perı́odo for maior que a de maior perı́odo, 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 2009.
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 prejuı́zos ao investidor, pois sinais
errôneos de compra e venda serão gerados.
Aprofundaremos os detalhes desta implementação na análise empı́rica utilizando os
dados de contrato futuro de dolar negociados na BM&F.
3
2
Revisão da Literatura
2.1
Eficiência de Mercado
Segundo Ross(2003) [13], um mercado eficiente de capitais é cujo o preço dos tı́tulos reflete
imediatamente todas as informações disponı́veis”. 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 benefı́cio ao investidor. O preço é ajustado no momentos
antes de se negocia-lo.
• Empresas devem esperar receber pelo valor justo tı́tulos vendidos. No entanto,
valorizar as oportunidades de financiamento que chegam de investidores desavisados
são indisponı́veis 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]
2.1.1
Forma fraca
“Ocorre quando se incorporam completamente as informações sobre os preços passados
dos tı́tulos. 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:
Pt = P( t − 1) + Retorno + Errot
(2)
Ne equação (2) estados para o preço hoje é igual para a suma do último preço observado mais o retorno esperado no tı́tulo 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
2.1.2
Forma semiforte
“Um mercado é dito eficiente no sentido semiforte quando os preços refletem (incorporam)
a informação publicamente disponı́vel, 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 disponı́veis sobre a empresa (principal
ferramenta dos analista fundamentalistas ) não possibilitam oportunidades de ganhos
para investidores.”Barbosa(2007) [7].
4
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])
2.1.4
Considerações sobre a Teoria de Eficiência do Mercado
Dentro do escopo sugerido pelos defensores desta teoria, devemos considerar que os mercados não são totalmente suscetı́veis 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 possı́vel 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 especı́fico, 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.
2.2.1
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 ı́ndice 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
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 nı́vel 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.
2.2.2
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 empı́rica 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 estocástico5 dos preços de contratos
futuros do ı́ndice 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
2.2.3
Análise Técnica: Estudo da Confiabilidade dos Principais Indicadores
de Análise Técnica, Aplicados às Ações Mais Negociadas na Bovespa
no Perı́odo de 1995 a 2005.
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 perı́odo. 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 ı́ndice 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, MACD6 , ROC7 ,
IFR8 e Estocástico Lento.
A conclusão do autor diante dos resultados empı́ricos 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 perı́odo 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 estocástico9 . No entanto, o pesquisador ressalva que a combinação da escola
fundamentalista para a escolha dos ativos combinados com indicadores de análise técnica
combinados entre si10 , 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.
2.2.4
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 daytrade11 do mercado futuro do ı́ndice 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 subperı́odos.
6
Convergência e Divergência em Médias Móvel
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
7
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-hold13 ) é sistemático e robusto.
A base de dados utilizada é de dados intradiários estuda para o contrato do Ibovespa
Futuro compreende o perı́odo que vai de Abril de 2000 a Fevereiro de 2005.
O trabalho de Baptista(2008) [6] concluir que é possı́vel 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.
2.2.5
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 computadorizada14 . 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 perı́odo 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.
2.2.6
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.
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
14
8
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 empı́rico o autor utilizou dados de ações negociadas no IBovespa
selecionando 13 papeis de diferentes empresas negociadas no perı́odo de janeiro a outubro
de 2004. 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 perı́odos 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 empı́rico apresentou
resultados qualitativos dessa alternativa apesar dos resultados quantitativos mostrarem
resultados dı́spares e vantajosos à análise fundamentalista.Chaves(2004) [9]”
2.2.7
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 KolmogorovSmirnov 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 perı́odo analisado foi de 02/01/2005 a 11/12/2007 sendo que para a escolha das
ação foram considerados as mais lı́quidas.
9
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
3.1
3.1.1
Análise Empı́rica
Descrição dos Dados
Contrato Futuro da Taxa de Câmbio de Reais por Dólar Comercial
É estudado no presente trabalho o derivativo15 de contrato futuro de taxa de câmbio de
reais por dólar comercial16 [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 CVM17 .
A cotação é de Reais por US$ 1.000.000,00, com até 3 casa decimais.
A unidade de negociação atual é de US$ 100.000,00, 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
Trade18 , 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.
3.1.2
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
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
AD = (P At − P O) × M × n
(3)
b. ajuste das posições em aberto no dia anterior
AD = (P At − P At−1 ) × M × n
(4)
onde:
AD = valor do ajuste diário;
P At = 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 At−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.
3.1.3
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
3.1.4
Tratamento dos dados
O intervalo de dados estudado é de 4/01/2009 a 18/03/2009, dado as caracterı́sticas
descritas na seção 3.1.1 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 perı́odo, 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 2008 . Que consiste no
primeiro módulo de um Trading System19 que visa planejar, testar, otimizar estratégias
de trading20 .
3.3
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 trader21 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
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 1.2.2 deste trabalho,
que busque detectar os pontos de entrada(long) e saı́da(short)23 durante o trade.
3.4.1
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 perı́odos 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
perı́odos:
3
10
5 7
15 20
9 11 13 ... 99
25 30 35 ... 250
Para que possamos verificar qual é a combinação mais conveniente para aquele determinado perı́odo o sistema testa cada média móvel que está presente no vetor superior
com cada média no vetor inferior da seguinte maneira:
3
10
5 7
10 10
9 11 13 ... 99
10 10 10 ... 10
Testando cada combinação ...
3
15
5 7
15 15
9 11 13 ... 99
15 15 15 ... 15
23
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
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 possı́veis 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 possı́veis é o de menor complexidade de implementação.
3.4.2
Método de Avaliação
A combinação ideal dever ter as seguintes caracterı́sticas: 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 lı́quido, 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
estatı́stica.
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 estatı́stico 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:
(x(i) − M 0 x)(y(i) − M 0 y)
[(n − 1) × SD0 x × SD0 y]
P
corr =
Onde:
14
(6)
n
=
x
=
y
=
M’x =
M’y =
SD’x =
SD’y =
3.4.3
Número de perı́odos(minutos, dias, semanas, etc.) no calculo
Lucro Perfeito
Curva de Retornos
Média do Lucro Perfeito
Média da Curva de Retornos
Desvio Padrão do Lucro Perfeito
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 perı́odo de 04/01/1999 a 29/12/2002 para definirmos uma
estratégia para ser testada no perı́odo do próximo ano (2003) afim de comprovar sua
eficácia e posteriormente testar no perı́odo 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 1.0
15
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
O teste seguinte foi averiguar o potencial se mantinha no próximo perı́odo 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
perı́odos e 90x30 com uma média de 34,37% de chances de ganho e também obtendo
retorno positivo.
E por último realizamos o teste num perı́odo 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
19
20
4
Resultados
Durante o últimos perı́odo estudado as estratégias tiveram um nı́vel de acerto de 40%
ou seja a cada 10 negociações 4 produziram lucros para as médias móveis de 90 x 30 e
62,5% para as médias móveis de 90 x 60.
E considerando somente o retorno diário livre de qualquer custo operacional o investidor que utilizou esta estratégia iniciaria com uma margem de R$ 14.149,53 para
estratégia de 90x30 e finalizar o perı́odo com R$ 34.700,00 ao passo que se estivesse aplicado o buy and hold no contrato de compra teria atingido o resultados de R$ 3.650,00
negativos e o mesmo valor para a estratégia de buy and hold para o contrato de venda só
que nestes caso com lucratividade.
Analisando a estratégia de 90x60 se mostrou mas efetiva produzindo uma rentabilidade de R$ 177.212,70. Abaixo o gráfico de evolução dos ajustes diários contra os ajustes
das estratégias de buy and hold de compra e venda do contrato de cotação do dólar futuro,
onde monstra um curva de ganhos acumulados:
21
22
23
5
Conclusão
A análise técnica no ambiente onde foi realizado o estudo se mostrou efetiva ao evitar
perdas significativas no mercado de dolar à vista, mostrando-se neste caso uma ferramenta
de proteção de valor, um estilo adotado pelos agentes de mercados denominados hedgers25 .
Considerando o grande perı́odo de desvalorização(53,57%) do dólar frente ao real
neste perı́odo(2/6/2004 a 31/3/2009) de estudo vimos que a estratégia de 90x60 está
com um desempenho maior que o benchmark26 , caso a estratégia estivesse em conjunto
com a estratégia de buy em hold a desvalorização no perı́odo seria de aproximadamente
5,42% um desempenho de 48,15% maior que o benchmark.
Portando conclui-se que o mercado de câmbio de dolar futuro, negociado na BM&F,
mantém um certo grau de previsibilidade quando se utiliza estratégias de médias móveis,
porém este não deve ser o único fator a ser levado em consideração durante operações no
mercado. Fatores macroeconômicos devem ser levados em consideração para embasar a
decisão de investimento não dispensando as técnicas da escola de análise fundamentalista.
O presente trabalho deixa sua contribuição à pesquisa de análise técnica como uma
ferramenta auxiliadora no processo de tomada de decisão de investimento, principalmente, para o grande investidor, com destaque para os hedgers de câmbio, porém não
sendo o único e exclusivo de avaliação de investimento a ser considerado.
Para futuras pesquisas devemos observar com mais cautela a validade estatı́stica das
estratégias geradas, testar novos indicadores de análise técnica e a combinação entre os
indicadores pois é constatado em várias pesquisas que a combinação deles pode trazer
benefı́cios no momento da tomada de decisão, porém há poucos estudos neste sentido.
Também não devemos esquecer de adicionar mecanismos que minimizem os riscos como
gatilhos de stop loss nas estratégias geradas pelo software.
Referências
[1] Advfn brasil. o maior site de cotações bovespa, bm&f e mundo. Site da Web, 21/04/
2009. http://br.advfn.com/.
[2] Dicionário financeiro. sicoob. Site da Web, 21/04/ 2009. http://www.sicoobmtms.
coop.br/dic_financeiro.asp.
[3] Especificações do contrato futuro de taxa de câmbio de reais por dólar comercial.
Site da Web, 17/04/ 2009. http://www.bmf.com.br/portal/pages/contratos1/
Financeiros/ContratosCambioDolarComercial1.asp.
[4] Glossário do site do banco unibanco. Site da Web, 17/04/ 2009. http://www.
unibanco.com.br/vste//_exc/ser/tca/cam/glo/index.asp.
25
Pessoa que realiza operação no mercado financeiro para proteger determinada quantia de variações
de preços [2].
26
Compra de dolar no mercado a vista.
24
[5] Gráficos em tempo real: Dólar Comercial 2009-Abr Future - (bmf:dolj09).
Site da Web, 02/04/ 2009. http://br.advfn.com/p.php?pid=cmcharts&cb=
1238266319&symbol=BMF^DOLJ09&redir=1&period=0&freq=0.
[6] Pedro L. V. Baptista, Ricardo. Pereira. Análise do desempenho de regras da análise
técnica aplicado ao mercado intradiário do contrato futuro do Índice ibovespa. Revista Brasileira de Finanças, 2008.
[7] M. J. BARBOSA. Análise gráfica produz boas rentabilidades? Uma análise da
eficácia da análise técnica computadorizada na geração de retornos. Master’s thesis,
Universidade Federal de Pernambuco, 2007.
[8] P. G. BOAINIAN. “Ombro-Cabeça-Ombro”: Testando a lucratividade do padrão
gráfico de análise técnica no mercado de ações brasileiras. Master’s thesis, IBMEC
São Paulo, 2007.
[9] Daniel A. T. CHAVES. Análise técnica e fundamentalista: Similaridades, divergências e complementariedades. Universidade de São Paulo, 2004.
[10] SIMONSEN A. A. CUNHA J. M. Uma investigação sobre a informatividade da
análise técnica. Sociedade Brasileira de Finanças, 2008. Encontro VIII.
[11] R. PARDO. Desing, testing, and optimization of trading system. John Wiley &
Sons, Inc., 1992.
[12] John L. PERSON. A complete guide to technical trading tactics : how to profit using
pivot points, candlesticks and other indicators. John Wiley and Sons, Inc., Hoboken,
New Jersey, 2004.
[13] WESTERFIELD ROSS and JAFFE. Corporate Finance. McGraw-Hill Companies,
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[14] H. M. SACHETIM. Análise técnica: Estudo da confiabilidade dos principais indicadores de análise técnica, aplicado as ações mais negociadas no na bovespa no perı́odo
de 1995 a 2005. Master’s thesis, Univesidade Federal do Paraná, 2006.
[15] Pedro. A. C. SAFFI. Análise do técnica: Realidade ou sorte? Revista Brasileira de
Economia, 2003.
[16] A. SULLIVAN, R. TIMMERMANN and H. WHITE. Data-snooping, technical trading rule perfomance, and the bootstrap. University of California, San Diego. Departament of Economics, 1997.
25