Aplicación de una estrategia de “Pairs Trading” usando un algoritmo programado en el software R
El arbitraje estadístico, se caracteriza por su capacidad de generar rentabilidad a un nivel de riesgo muy bajo, se presenta normalmente en lapsos de tiempo muy cortos, dificultando la toma de decisiones para los operadores del mercado, pero gracias a los avances tecnológicos, la aplicación de model...
- Autores:
-
Caro Delgado, Luis Felipe
Meneses Medina, Francisco José
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Financial engineering
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El arbitraje estadístico, se caracteriza por su capacidad de generar rentabilidad a un nivel de riesgo muy bajo, se presenta normalmente en lapsos de tiempo muy cortos, dificultando la toma de decisiones para los operadores del mercado, pero gracias a los avances tecnológicos, la aplicación de modelos para aprovechar los arbitrajes en los mercados financieros se hace cada vez de más eficiente. El siguiente trabajo se centró en la aplicación de un modelo de “Pairs Trade” por medio de herramientas tecnológicas, dicho sistema de arbitraje tiene diversas metodologías de uso, pero todas se caracterizan principalmente por analizar variables econométricas sobre la evolución de los precios de los activos financieros, los cuales son seleccionados a través de pruebas estadísticas, este algoritmo funcionó a partir de información histórica de los activos escogidos y se aplicó a diferentes ventanas de tiempo para verificar su capacidad de detectar los arbitrajes. Al ser un modelo de programación en R, aplicado a los arbitrajes estadísticos, no solo ayudó a optimizar los procesos en la toma de decisiones, también aseguró una disminución de riesgos operativos en el desarrollo de los cálculos econométricos. Esta optimización y disminución de riesgos mejoraron los resultados en el aprovechamiento de los arbitrajes a un mediano y largo plazo. |
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El siguiente trabajo se centró en la aplicación de un modelo de “Pairs Trade” por medio de herramientas tecnológicas, dicho sistema de arbitraje tiene diversas metodologías de uso, pero todas se caracterizan principalmente por analizar variables econométricas sobre la evolución de los precios de los activos financieros, los cuales son seleccionados a través de pruebas estadísticas, este algoritmo funcionó a partir de información histórica de los activos escogidos y se aplicó a diferentes ventanas de tiempo para verificar su capacidad de detectar los arbitrajes. Al ser un modelo de programación en R, aplicado a los arbitrajes estadísticos, no solo ayudó a optimizar los procesos en la toma de decisiones, también aseguró una disminución de riesgos operativos en el desarrollo de los cálculos econométricos. Esta optimización y disminución de riesgos mejoraron los resultados en el aprovechamiento de los arbitrajes a un mediano y largo plazo.Introducción 4 Objetivos 7 Objetivo General 7 Objetivos Específicos 7 1. Explorar la documentación relacionada con el arbitraje estadístico en los mercados financieros 8 2. Comprobar la implementación de las estrategias de pairs trade 10 2.1 Selección del mercado 10 2.2 Manejo de datos 11 2.3 Pruebas de raíz unitaria ADF (Augmented Dickey-Fuller) 13 2.4 Análisis de pares 15 2.5 Selección de Pares 16 2.5.1 Par ENR/GNL 18 2.5.2 Par GNL/NSA 19 2.5.3 Par DCI/SPXC 20 2.6 Estudio del par seleccionado 20 2.6.1 Donaldson Company, Inc. (DCI) 20 2.6.2 SPX Corporación. (SPXC) 22 2.6.3 Análisis series de precios del par 24 3. Desarrollar un prototipo del algoritmo usando el método y el software escogido. 26 3.1 Selección de lenguaje y herramientas de programación 26 3.2 Parámetros 27 3.3 Resultados 28 3.3.1 Cruce del límite superior 28 3.3.2 Cruce del límite inferior 30 4. Validar el desempeño del modelo por medio de Backtesting. 32 4.1 Backtesting 32 4.1.1 Ventana 1 33 4.1.1.1 Cruce del límite superior. 33 4.1.1.2 Cruce del límite inferior. 35 4.1.1.3 Resultados 36 4.1.2 Ventana 2 37 4.1.2.1 Cruce del límite superior 38 4.1.2.2 Cruce del límite inferior 39 4.1.2.3 Resultados 40 4.1.3 Ventana 3 41 4.1.3.1 Cruce del límite superior 42 4.1.3.2 Cruce del límite inferior 43 4.1.3.3 Resultados 44 5. Conclusiones. 45 5.1 Recomendaciones 46 6. Bibliografia 46PregradoStatistical arbitrage, characterized by its ability to generate profitability at a very low risk level, usually occurs in very short periods of time, making decision-making difficult for market operators, but thanks to technological advances, the application of models to take advantage of arbitrations in financial markets is becoming more and more efficient. The following work focused on the application of a “Pairs Trade” model by means of technological tools. Said arbitration system has different use methodologies, but all of them are mainly characterized by analyzing econometric variables on the evolution of asset prices. financial instruments, which are selected through statistical tests, this algorithm worked from historical information of the chosen assets and was applied to different time windows to verify its ability to detect arbitrations. Being a programming model in R, applied to statistical arbitrations, it not only helped to optimize decision-making processes, it also ensured a decrease in operational risks in the development of econometric calculations. This optimization and reduction of risks improved the results in the use of arbitrations in the medium and long term.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaAplicación de una estrategia de “Pairs Trading” usando un algoritmo programado en el software RApplication of a “Pairs Trading” strategy using an algorithm programmed in the R softwareIngeniero financieroUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Economía y NegociosPregrado Ingeniería Financierainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPFinancial engineeringFinancial analysisFinancial managenmentInvestigationCost effectivenessDecision makingEconometric variablesMarketsAnálisis financieroIngeniería financieraGestión financieraInvestigaciónRentabilidadToma de decisionesVariables econométricasMercadosAlonso, M. 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