Estratégia pairs trading com a aplicação de redes neurais recorrentes do tipo LSTM no mercado acionário brasileiro
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Data
2022-02-08
Autores
Soares, Pedro Henrique Siqueira 
Orientadores
Lucas, Edimilson Costa
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
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Resumo
Este trabalho tem como objetivo analisar se o uso da rede neural Long Short-Term Memory (LSTM) como ferramenta de previsão de séries temporais pode otimizar uma estratégia pairs trading por cointegração no mercado acionário brasileiro. As estratégias pairs trading são estratégias de arbitragem estatística que buscam obter retornos através da precificação relativa entre dois ativos. Desse modo, busca-se verificar a existência de uma relação histórica entre dois ativos e, a partir de algum desvio do padrão observado, inicia-se a estratégia apostando no retorno ao padrão histórico. As análises foram realizadas com uma base de dados composta por 56 ativos entre um período de janeiro de 2010 e dezembro de 2019. Com este trabalho, busca-se contribuir para a literatura utilizando novas ferramentas e testando novas abordagens para as estratégias pairs trading.
This work aims to analyze whether the use of the Long Short-Term Memory (LSTM) neural network as a time series forecasting tool can optimize a pairs trading strategy by cointegration in the Brazilian stock market. Pairs trading strategies are statistical arbitrage strategies that seek to obtain returns through relative pricing between two assets. In this way, we seek to verify the existence of a historical relationship between two assets and, from any deviation from the observed pattern, the strategy is initiated, betting on a return to the historical pattern. The analyzes were carried out with a database composed of 56 assets between January 2010 and December 2019. With this work, we seek to contribute to the literature using new tools and testing new approaches to pairs trading strategies.
This work aims to analyze whether the use of the Long Short-Term Memory (LSTM) neural network as a time series forecasting tool can optimize a pairs trading strategy by cointegration in the Brazilian stock market. Pairs trading strategies are statistical arbitrage strategies that seek to obtain returns through relative pricing between two assets. In this way, we seek to verify the existence of a historical relationship between two assets and, from any deviation from the observed pattern, the strategy is initiated, betting on a return to the historical pattern. The analyzes were carried out with a database composed of 56 assets between January 2010 and December 2019. With this work, we seek to contribute to the literature using new tools and testing new approaches to pairs trading strategies.
Descrição
Citação
SOARES, Pedro Henrique Siqueira. Estratégia pairs trading com a aplicação de redes neurais recorrentes do tipo LSTM no mercado acionário brasileiro. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Econômicas) - Universidade Federal de São Paulo, Escola Paulista de Política, Economia e Negócios, Osasco, 2022.