a hipótese de mercado eficiente (EMH) afirma que os mercados financeiros são “informalmente eficientes”, na medida em que os preços dos ativos negociados refletem toda a informação conhecida em qualquer momento. Mas se isso é verdade, então por que os preços variam de dia para dia, apesar de nenhuma nova informação fundamental? A resposta envolve um aspecto que é geralmente esquecido entre os comerciantes individuais: a liquidez.muitas grandes transacções institucionais ao longo do dia não têm nada a ver com informação e tudo a ver com liquidez. Os investidores que se sentem sobreexpostos irão cobrir agressivamente ou liquidar posições, o que acabará afetando o preço. Estes demansores de liquidez estão frequentemente dispostos a pagar um preço para sair das suas posições, o que pode resultar num lucro para os fornecedores de liquidez. Esta capacidade de lucrar com a informação parece contradizer a hipótese de mercado eficiente, mas constitui a base da arbitragem estatística.a arbitragem estatística tem por objectivo capitalizar a relação fundamental entre preço e liquidez, tirando partido da percepção incorrecta de um ou mais activos, com base no valor esperado dos activos gerados a partir de um modelo estatístico.a arbitragem estatística é uma estratégia de investimento que procura lucrar com a redução de uma diferença nos preços de negociação de dois ou mais títulos.
o que é a arbitragem estatística?
arbitragem estatística, ou” stat arb “originou-se na década de 1980 a partir das demandas de cobertura criadas por Morgan Stanley’ s equity block trading desk operations. Morgan Stanley foi capaz de evitar penalizações de preços associadas a grandes compras em bloco através da compra de ações em vez de ações estreitamente correlacionadas como uma cobertura contra as suas grandes posições.
por exemplo, se o trading desk comprasse um grande bloco de ações da Coca-Cola, seria curto um estoque estreitamente correlacionado, como a PepsiCo, para se proteger contra quaisquer grandes quedas no mercado durante o curto prazo. Isso efetivamente eliminou parte do risco de mercado, enquanto a empresa procurou colocar as ações que tinha comprado em uma transação em bloco.
Comerciantes logo começaram a pensar nestes “pares” não como um bloco isolado a ser executado e sua cobertura, mas como dois lados da mesma estratégia de negociação, onde os lucros poderiam ser feitos em vez de simplesmente como uma ferramenta de cobertura. Estes pares de transações eventualmente evoluíram em várias estratégias mais sofisticadas destinadas a tirar partido das diferenças estatísticas nos preços de segurança devido à liquidez, volatilidade, risco ou outros fatores fundamentais ou técnicos. Agora classificamos essas estratégias coletivamente como arbitragem estatística.
tipos de arbitragem estatística
Existem muitos tipos de arbitragem estatística criados para tirar partido de vários tipos diferentes de oportunidades. Embora alguns tipos tenham sido eliminados gradualmente por um mercado cada vez mais eficiente, existem várias outras oportunidades que surgiram para tomar o seu lugar. Aqui estão apenas algumas das principais estratégias arb.a arbitragem de Riscos é uma forma de arbitragem estatística que procura lucrar com situações de fusão. Os investidores compram ações no alvo e (se for uma transação de ações) simultaneamente encurtam o estoque da adquirente. O resultado é um lucro realizado a partir da diferença entre o preço de compra e o preço de mercado.ao contrário da arbitragem estatística tradicional, A Arbitragem de riscos envolve assumir alguns riscos. O maior risco reside no facto de a concentração ser reduzida e de as existências do alvo descerem para os níveis anteriores à concentração. Outro risco diz respeito ao valor temporal do dinheiro investido. As fusões que demoram muito tempo a passar podem consumir o rendimento anual dos investidores.
a chave para o sucesso na arbitragem do risco é determinar a probabilidade e a oportunidade da fusão e compará-la com a diferença de preço entre as acções-alvo e a oferta de aquisição. Alguns arbitrageurs de risco começaram também a especular sobre metas de aquisição, o que pode levar a lucros substancialmente maiores com riscos igualmente maiores.
Arbitragem de volatilidade
Arbitragem de volatilidade é um tipo popular de arbitragem estatística que se concentra em tirar partido das diferenças entre a volatilidade implícita de uma opção e uma previsão da futura volatilidade realizada em uma carteira delta-neutra. Essencialmente, os arbitrageurs de volatilidade estão especulando sobre a volatilidade da segurança subjacente, em vez de fazer uma aposta direcional sobre o preço do título.
A chave para esta estratégia é de prever com exatidão o futuro volatilidade, o que pode desviar-se por uma variedade de razões, incluindo:
- litígios em matéria de Patentes
- resultados de ensaios Clínicos
- Incerto ganhos
- M&Uma especulação
uma Vez que a volatilidade arbitrador estimou o futuro percebi volatilidade, ele ou ela pode começar a olhar para as opções de onde a volatilidade implícita é significativamente mais baixa ou mais alta do que a previsão percebi a volatilidade do ativo subjacente. Se a volatilidade implícita for menor, o comerciante pode comprar a opção e cobrir com a garantia subjacente para fazer uma carteira delta-neutra. Da mesma forma, se a volatilidade implícita for maior, o comerciante pode vender a opção e cobrir com a garantia subjacente para fazer uma carteira delta-neutra.
o comerciante irá então realizar um lucro sobre a transacção quando a volatilidade realizada do título subjacente se aproximar mais da sua previsão do que da previsão do mercado (ou volatilidade implícita). O lucro é realizado a partir do comércio através da contínua re-hedging necessário para manter o portfólio delta neutro.Redes Neurais estão se tornando cada vez mais populares na arena de arbitragem estatística devido à sua capacidade de encontrar relações matemáticas complexas que parecem invisíveis para o olho humano. Estas redes são modelos matemáticos ou computacionais baseados em redes neurais biológicas. Eles consistem de um grupo de neurônios artificiais interconectados que processam informações usando uma abordagem conectionista à computação—isto significa que eles mudam sua estrutura com base na informação externa ou interna que flui através da rede durante a fase de aprendizagem.
essencialmente, as redes neurais são modelos de dados estatísticos não-lineares que são usados para modelar relações complexas entre Entradas e saídas para encontrar padrões em dados. Obviamente, qualquer padrão de movimentos de preços de títulos pode ser explorado para o lucro.
negociação de alta frequência
negociação de alta frequência (HFT) é um desenvolvimento relativamente novo que visa capitalizar a capacidade dos computadores para executar rapidamente transações. Os gastos no setor comercial cresceram significativamente ao longo dos anos e, como resultado, existem muitos programas capazes de executar milhares de transações por segundo. Agora que a maioria das oportunidades estatísticas de arbitragem são limitadas devido à concorrência, a capacidade de executar rapidamente transações é a única maneira de escalar lucros.redes neurais cada vez mais complexas e modelos estatísticos combinados com computadores capazes de criar Números e executar transações mais rapidamente são a chave para os lucros futuros para os árbitrageurs.
How Statistical Arbitrage Affects Markets
Statistical arbitrage has come to play a vital role in providing much of the day-to-day liquidity in the markets. Inicialmente, ajudou a permitir que os grandes comerciantes de bloco realizassem as suas transacções sem afectar significativamente os preços de mercado, ao mesmo tempo que reduzia a volatilidade em questões como os certificados de depósito americanos (Rams), correlacionando-os mais estreitamente com as suas existências-mãe.
de facto, as estratégias ARB do estado, à medida que se tornam mais amplamente utilizadas e automatizadas, tendem a empurrar o mercado para uma maior eficiência. À medida que surgem oportunidades de arbitragem entre ativos, elas são rapidamente eliminadas através do uso dessas estratégias. Como resultado, o stat arb pode levar a um mercado mais líquido e mais estável.
No entanto, a arbitragem estatística que correu mal também causou alguns problemas importantes. O colapso da Gestão de Capital a longo prazo (LTCM) em 1998 quase deixou o mercado em ruínas. A fim de lucrar com esses pequenos desvios de preços, é necessário assumir um efeito de alavanca significativo.além disso, como estas trocas são automatizadas, existem medidas de segurança incorporadas. No caso do LTCM, isso significava que ele iria liquidar em cima de uma mudança para baixo; o problema era que as ordens de liquidação da LTCM apenas despoletaram mais ordens de venda em um loop horrível que acabaria por ser terminado com a intervenção do governo.
lembre—se, a maioria das quebras no mercado de ações surgem de questões com liquidez e alavancagem-a própria arena em que os arbitrageurs estatísticos operam. Algoritmos de Stat arb também foram responsabilizados em parte pelos” acidentes de flash ” que o mercado começou a experimentar ao longo da última década. Um flash crash é um evento em mercados de Valores Mobiliários eletrônicos em que uma venda rápida de títulos leva a um ciclo de feedback negativo que pode causar quedas de preços dramáticas ao longo de uma questão de minutos.
A Linha de Fundo
Estatística arbitragem é um dos mais influentes estratégias de negociação já concebido, apesar de ter diminuído ligeiramente em popularidade desde a década de 1990. Hoje, a maioria das estatísticas de arbitragem é realizada por meio de alta frequência de negociação, utilizando uma combinação de redes neurais e modelos estatísticos. Não só estas estratégias fornecem liquidez, mas também foram em grande parte responsáveis por alguns dos maiores acidentes que vimos em empresas como a LTCM no passado. Enquanto as questões de liquidez e de alavancagem forem combinadas, é provável que esta estratégia continue a ser uma estratégia que vale a pena reconhecer, mesmo para o investidor comum.